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Anotação automática de papéis semânticos de textos jornalísticos e de opinião sobre árvores sintáticas não revisadas / Automatic semantic role labeling on non-revised syntactic trees of journalistic and opinion texts

Nathan Siegle Hartmann 25 June 2015 (has links)
Contexto: A Anotação de Papéis Semânticos (APS) é uma tarefa da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) que permite detectar os eventos descritos nas sentenças e os participantes destes eventos (Palmer et al., 2010). A APS responde perguntas como Quem?, Quando?, Onde?, O quê?, e Por quê?, dentre outras e, sendo assim, é importante para várias aplicações de PLN. Para anotar automaticamente um texto com papéis semânticos, a maioria dos sistemas atuais emprega técnicas de Aprendizagem de Máquina (AM). Porém, alguns papéis semânticos são previsíveis e, portanto, não necessitam ser tratados via AM. Além disso, a grande maioria das pesquisas desenvolvidas em APS tem dado foco ao inglês, considerando as particularidades gramaticais e semânticas dessa língua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportados para outras línguas. Revisão da Literatura: Para o português do Brasil, há três trabalhos finalizados recentemente que lidam com textos jornalísticos, porém com performance inferior ao estado da arte para o inglês. O primeiro (Alva- Manchego, 2013) obteve 79,6 de F1 na APS sobre o córpus PropBank.Br; o segundo (Fonseca, 2013), sem fazer uso de um treebank para treinamento, obteve 68,0 de F1 sobre o córpus PropBank.Br; o terceiro (Sequeira et al., 2012) realizou anotação apenas dos papéis Arg0 (sujeito prototípico) e Arg1 (paciente prototípico) no córpus CETEMPúblico, com performance de 31,3 pontos de F1 para o primeiro papel e de 19,0 de F1 para o segundo. Objetivos: O objetivo desse trabalho de mestrado é avançar o estado da arte na APS do português brasileiro no gênero jornalístico, avaliando o desempenho de um sistema de APS treinado com árvores sintáticas geradas por um parser automático (Bick, 2000), sem revisão humana, usando uma amostragem do córpus PLN-Br. Como objetivo adicional, foi avaliada a robustez da tarefa de APS frente a gêneros diferentes, testando o sistema de APS, treinado no gênero jornalístico, em uma amostra de revisões de produtos da web. Esse gênero não foi explorado até então na área de APS e poucas de suas características foram formalizadas. Resultados: Foi compilado o primeiro córpus de opiniões sobre produtos da web, o córpus Buscapé (Hartmann et al., 2014). A diferença de performance entre um sistema treinado sobre árvores revisadas e outro sobre árvores não revisadas ambos no gênero jornalístico foi de 10,48 pontos de F1. A troca de gênero entre as fases de treinamento e teste, em APS, é possível, com perda de performance de 3,78 pontos de F1 (córpus PLN-Br e Buscapé, respectivamente). Foi desenvolvido um sistema de inserção de sujeitos não expressos no texto, com precisão de 87,8% no córpus PLN-Br e de 94,5% no córpus Buscapé. Foi desenvolvido um sistema, baseado em regras, para anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, com confiança de 96,76% no córpus PLN-Br. Conclusões: Foi mostrado que o sistema de Alva-Manchego (2013), baseado em árvores sintáticas, desempenha melhor APS do que o sistema de Fonseca (2013), independente de árvores sintáticas. Foi mostrado que sistemas de APS treinados sobre árvores sintáticas não revisadas desempenham melhor APS sobre árvores não revisadas do que um sistema treinado sobre dados gold-standard. Mostramos que a explicitação de sujeitos não expressos nos textos do Buscapé, um córpus do gênero de opinião de produtos na web, melhora a performance da sua APS. Também mostramos que é possível anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, utilizando um sistema baseado em regras, com alta confiança. Por fim, mostramos que o uso do sentido do verbo, como feature de AM, para APS, não melhora a perfomance dos sistemas treinados sobre o PLN-Br e o Buscapé, por serem córpus pequenos. / Background: Semantic Role Labeling (SRL) is a Natural Language Processing (NLP) task that enables the detection of events described in sentences and the participants of these events (Palmer et al., 2010). SRL answers questions such as Who?, When?, Where?, What? and Why? (and others), that are important for several NLP applications. In order to automatically annotate a text with semantic roles, most current systems use Machine Learning (ML) techniques. However, some semantic roles are predictable, and therefore, do not need to be classified through ML. In spite of SRL being well advanced in English, there are grammatical and semantic particularities that prevents full reuse of tools and results in other languages. Related work: For Brazilian Portuguese, there are three studies recently concluded that performs SRL in journalistic texts. The first one (Alva-Manchego, 2013) obtained 79.6 of F1 on the SRL of the PropBank.Br corpus; the second one (Fonseca, 2013), without using a treebank for training, obtained 68.0 of F1 for the same corpus; and the third one (Sequeira et al., 2012) annotated only the Arg0 (prototypical agent) and Arg1 (prototypical patient) roles on the CETEMPúblico corpus, with a perfomance of 31.3 of F1 for the first semantic role and 19.0 for the second one. None of them, however, reached the state of the art of the English language. Purpose: The goal of this masters dissertation was to advance the state of the art of SRL in Brazilian Portuguese. The training corpus used is from the journalistic genre, as previous works, but the SRL annotation is performed on non-revised syntactic trees, i.e., generated by an automatic parser (Bick, 2000) without human revision, using a sampling of the corpus PLN-Br. To evaluate the resulting SRL classifier in another text genre, a sample of product reviews from web was used. Until now, product reviews was a genre not explored in SRL research, and few of its characteristics are formalized. Results: The first corpus of web product reviews, the Buscapé corpus (Hartmann et al., 2014), was compiled. It is shown that the difference in the performance of a system trained on revised syntactic trees and another trained on non-revised trees both from the journalistic genre was of 10.48 of F1. The change of genres during the training and testing steps in SRL is possible, with a performance loss of 3.78 of F1 (corpus PLN-Br and Buscapé, respectively). A system to insert unexpressed subjects reached 87.8% of precision on the PLN-Br corpus and a 94.5% of precision on the Buscapé corpus. A rule-based system was developed to annotated auxiliary verbs with semantic roles of modifiers (ArgMs), achieving 96.76% confidence on the PLN-Br corpus. Conclusions: First we have shown that Alva-Manchego (2013) SRL system, that is based on syntactic trees, performs better annotation than Fonseca (2013)s system, that is nondependent on syntactic trees. Second the SRL system trained on non-revised syntactic trees performs better over non-revised trees than a system trained on gold-standard data. Third, the explicitation of unexpressed subjects on the Buscapé texts improves their SRL performance. Additionally, we show it is possible to annotate auxiliary verbs with semantic roles of modifiers, using a rule-based system. Last, we have shown that the use of the verb sense as a feature of ML, for SRL, does not improve the performance of the systems trained over PLN-Br and Buscapé corpus, since they are small.
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Anotação automática semissupervisionada de papéis semânticos para o português do Brasil / Automatic semi-supervised semantic role labeling for Brazilian Portuguese

Fernando Emilio Alva Manchego 22 January 2013 (has links)
A anotac~ao de papeis sem^anticos (APS) e uma tarefa do processamento de lngua natural (PLN) que permite analisar parte do signicado das sentencas atraves da detecc~ao dos participantes dos eventos (e dos eventos em si) que est~ao sendo descritos nelas, o que e essencial para que os computadores possam usar efetivamente a informac~ao codicada no texto. A maior parte das pesquisas desenvolvidas em APS tem sido feita para textos em ingl^es, considerando as particularidades gramaticais e sem^anticas dessa lngua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportaveis para outras lnguas como o portugu^es. A maioria dos sistemas de APS atuais emprega metodos de aprendizado de maquina supervisionado e, portanto, precisa de um corpus grande de senten cas anotadas com papeis sem^anticos para aprender corretamente a tarefa. No caso do portugu^es do Brasil, um recurso lexical que prov^e este tipo de informac~ao foi recentemente disponibilizado: o PropBank.Br. Contudo, em comparac~ao com os corpora para outras lnguas como o ingl^es, o corpus fornecido por este projeto e pequeno e, portanto, n~ao permitiria que um classicador treinado supervisionadamente realizasse a tarefa de anotac~ao com alto desempenho. Para tratar esta diculdade, neste trabalho emprega-se uma abordagem semissupervisionada capaz de extrair informac~ao relevante tanto dos dados anotados disponveis como de dados n~ao anotados, tornando-a menos dependente do corpus de treinamento. Implementa-se o algoritmo self-training com modelos de regress~ ao logstica (ou maxima entropia) como classicador base, para anotar o corpus Bosque (a sec~ao correspondente ao CETENFolha) da Floresta Sinta(c)tica com as etiquetas do PropBank.Br. Ao algoritmo original se incorpora balanceamento e medidas de similaridade entre os argumentos de um verbo especco para melhorar o desempenho na tarefa de classicac~ao de argumentos. Usando um benchmark de avaliac~ao implementado neste trabalho, a abordagem semissupervisonada proposta obteve um desempenho estatisticamente comparavel ao de um classicador treinado supervisionadamente com uma maior quantidade de dados anotados (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01) / Semantic role labeling (SRL) is a natural language processing (NLP) task able to analyze part of the meaning of sentences through the detection of the events they describe and the participants involved, which is essential for computers to eectively understand the information coded in text. Most of the research carried out in SRL has been done for texts in English, considering the grammatical and semantic particularities of that language, which prevents those tools and results to be directly transported to other languages such as Portuguese. Most current SRL systems use supervised machine learning methods and require a big corpus of sentences annotated with semantic roles in order to learn how to perform the task properly. For Brazilian Portuguese, a lexical resource that provides this type of information has recently become available: PropBank.Br. However, in comparison with corpora for other languages such as English, the corpus provided by that project is small and it wouldn\'t allow a supervised classier to perform the labeling task with good performance. To deal with this problem, in this dissertation we use a semi-supervised approach capable of extracting relevant information both from annotated and non-annotated data available, making it less dependent on the training corpus. We implemented the self-training algorithm with logistic regression (or maximum entropy) models as base classier to label the corpus Bosque (section CETENFolha) from the Floresta Sintá(c)tica with the PropBank.Br semantic role tags. To the original algorithm, we incorporated balancing and similarity measures between verb-specic arguments so as to improve the performance of the system in the argument classication task. Using an evaluation benchmark implemented in this research project, the proposed semi-supervised approach has a statistical comparable performance as the one of a supervised classier trained with more annotated data (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01).
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Anotação automática semissupervisionada de papéis semânticos para o português do Brasil / Automatic semi-supervised semantic role labeling for Brazilian Portuguese

Manchego, Fernando Emilio Alva 22 January 2013 (has links)
A anotac~ao de papeis sem^anticos (APS) e uma tarefa do processamento de lngua natural (PLN) que permite analisar parte do signicado das sentencas atraves da detecc~ao dos participantes dos eventos (e dos eventos em si) que est~ao sendo descritos nelas, o que e essencial para que os computadores possam usar efetivamente a informac~ao codicada no texto. A maior parte das pesquisas desenvolvidas em APS tem sido feita para textos em ingl^es, considerando as particularidades gramaticais e sem^anticas dessa lngua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportaveis para outras lnguas como o portugu^es. A maioria dos sistemas de APS atuais emprega metodos de aprendizado de maquina supervisionado e, portanto, precisa de um corpus grande de senten cas anotadas com papeis sem^anticos para aprender corretamente a tarefa. No caso do portugu^es do Brasil, um recurso lexical que prov^e este tipo de informac~ao foi recentemente disponibilizado: o PropBank.Br. Contudo, em comparac~ao com os corpora para outras lnguas como o ingl^es, o corpus fornecido por este projeto e pequeno e, portanto, n~ao permitiria que um classicador treinado supervisionadamente realizasse a tarefa de anotac~ao com alto desempenho. Para tratar esta diculdade, neste trabalho emprega-se uma abordagem semissupervisionada capaz de extrair informac~ao relevante tanto dos dados anotados disponveis como de dados n~ao anotados, tornando-a menos dependente do corpus de treinamento. Implementa-se o algoritmo self-training com modelos de regress~ ao logstica (ou maxima entropia) como classicador base, para anotar o corpus Bosque (a sec~ao correspondente ao CETENFolha) da Floresta Sinta(c)tica com as etiquetas do PropBank.Br. Ao algoritmo original se incorpora balanceamento e medidas de similaridade entre os argumentos de um verbo especco para melhorar o desempenho na tarefa de classicac~ao de argumentos. Usando um benchmark de avaliac~ao implementado neste trabalho, a abordagem semissupervisonada proposta obteve um desempenho estatisticamente comparavel ao de um classicador treinado supervisionadamente com uma maior quantidade de dados anotados (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01) / Semantic role labeling (SRL) is a natural language processing (NLP) task able to analyze part of the meaning of sentences through the detection of the events they describe and the participants involved, which is essential for computers to eectively understand the information coded in text. Most of the research carried out in SRL has been done for texts in English, considering the grammatical and semantic particularities of that language, which prevents those tools and results to be directly transported to other languages such as Portuguese. Most current SRL systems use supervised machine learning methods and require a big corpus of sentences annotated with semantic roles in order to learn how to perform the task properly. For Brazilian Portuguese, a lexical resource that provides this type of information has recently become available: PropBank.Br. However, in comparison with corpora for other languages such as English, the corpus provided by that project is small and it wouldn\'t allow a supervised classier to perform the labeling task with good performance. To deal with this problem, in this dissertation we use a semi-supervised approach capable of extracting relevant information both from annotated and non-annotated data available, making it less dependent on the training corpus. We implemented the self-training algorithm with logistic regression (or maximum entropy) models as base classier to label the corpus Bosque (section CETENFolha) from the Floresta Sintá(c)tica with the PropBank.Br semantic role tags. To the original algorithm, we incorporated balancing and similarity measures between verb-specic arguments so as to improve the performance of the system in the argument classication task. Using an evaluation benchmark implemented in this research project, the proposed semi-supervised approach has a statistical comparable performance as the one of a supervised classier trained with more annotated data (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01).
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Sumarização multidocumento com base em aspectos informativos / Multidocument summarization based on information aspects

Alessandro Yovan Bokan Garay 20 August 2015 (has links)
A sumarização multidocumento consiste na produção de um sumário/resumo a partir de uma coleção de textos sobre um mesmo assunto. Devido à grande quantidade de informação disponível na Web, esta tarefa é de grande relevância já que pode facilitar a leitura dos usuários. Os aspectos informativos representam as unidades básicas de informação presentes nos textos. Por exemplo, em textos jornalísticos em que se relata um fato/acontecimento, os aspectos podem representar a seguintes informações: o que aconteceu, onde aconteceu, quando aconteceu, como aconteceu, e por que aconteceu. Conhecendo-se esses aspectos e as estratégias de produção e organização de sumários, é possível automatizar a tarefa de sumarização. No entanto, para o Português do Brasil, não há pesquisa feita sobre sumarização com base em aspectos. Portanto, neste trabalho de mestrado, investigaram-se métodos de sumarização multidocumento com base em aspectos informativos, pertencente à abordagem profunda para a sumarização, em que se busca interpretar o texto para se produzir sumários mais informativos. Em particular, implementaram-se duas etapas relacionadas: (i) identificação automática de aspectos os aspectos informativos e (ii) desenvolvimento e avaliação de dois métodos de sumarização com base em padrões de aspectos (ou templates) em sumários. Na etapa (i), criaram-se classificadores de aspectos com base em anotador de papéis semânticos, reconhecedor de entidades mencionadas, regras manuais e técnicas de aprendizado de máquina. Avaliaram-se os classificadores sobre o córpus CSTNews (Rassi et al., 2013; Felippo et al., 2014). Os resultados foram satisfatórios, demostrando que alguns aspectos podem ser identificados automaticamente em textos jornalísticos com um desempenho razoável. Já na etapa (ii), elaboraram-se dois métodos inéditos de sumarização multidocumento com base em aspectos. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos neste trabalho são competitivos com os métodos da literatura. Salienta-se que esta abordagem para sumarização tem recebido grande destaque ultimamente. Além disso, é inédita nos trabalhos desenvolvidos no Brasil, podendo trazer contribuições importantes para a área. / Multi-document summarization is the task of automatically producing a unique summary from a group of texts on the same topic. With the huge amount of available information in the web, this task is very relevant because it can facilitate the reading of the users. Informative aspects, in particular, represent the basic information units in texts and summaries, e.g., in news texts there should be the following information: what happened, when it happened, where it happened, how it happened and why it happened. Knowing these aspects and the strategies to produce and organize summaries, it is possible to automate the aspect-based summarization. However, there is no research about aspect-based multi-document summarization for Brazilian Portuguese. This research work investigates multi-document summarization methods based on informative aspects, which follows the deep approach for summarization, in which it aims at interpreting the texts to produce more informative summaries. In particular, two main stages are developed: (i) the automatic identification of informative aspects and (ii) and the development and evaluation of two summarization methods based on aspects patterns (or templates). In the step (i) classifiers were created based on semantic role labeling, named entity recognition, handcrafted rules and machine learning techniques. Classifiers were evaluated on the CSTNews annotated corpus (Rassi et al., 2013; Felippo et al., 2014). The results were satisfactory, demonstrating that some aspects can be automatically identified in the news with a reasonable performance. In the step (ii) two novels aspect-based multi-document summarization methods are elaborated. The results show that the proposed methods in this work are competitive with the classical methods. It should be noted that this approach has lately received a lot of attention. Furthermore, it is unprecedented in the summarization task developed in Brazil, with the potential to bring important contributions to the area.
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Sumarização multidocumento com base em aspectos informativos / Multidocument summarization based on information aspects

Garay, Alessandro Yovan Bokan 20 August 2015 (has links)
A sumarização multidocumento consiste na produção de um sumário/resumo a partir de uma coleção de textos sobre um mesmo assunto. Devido à grande quantidade de informação disponível na Web, esta tarefa é de grande relevância já que pode facilitar a leitura dos usuários. Os aspectos informativos representam as unidades básicas de informação presentes nos textos. Por exemplo, em textos jornalísticos em que se relata um fato/acontecimento, os aspectos podem representar a seguintes informações: o que aconteceu, onde aconteceu, quando aconteceu, como aconteceu, e por que aconteceu. Conhecendo-se esses aspectos e as estratégias de produção e organização de sumários, é possível automatizar a tarefa de sumarização. No entanto, para o Português do Brasil, não há pesquisa feita sobre sumarização com base em aspectos. Portanto, neste trabalho de mestrado, investigaram-se métodos de sumarização multidocumento com base em aspectos informativos, pertencente à abordagem profunda para a sumarização, em que se busca interpretar o texto para se produzir sumários mais informativos. Em particular, implementaram-se duas etapas relacionadas: (i) identificação automática de aspectos os aspectos informativos e (ii) desenvolvimento e avaliação de dois métodos de sumarização com base em padrões de aspectos (ou templates) em sumários. Na etapa (i), criaram-se classificadores de aspectos com base em anotador de papéis semânticos, reconhecedor de entidades mencionadas, regras manuais e técnicas de aprendizado de máquina. Avaliaram-se os classificadores sobre o córpus CSTNews (Rassi et al., 2013; Felippo et al., 2014). Os resultados foram satisfatórios, demostrando que alguns aspectos podem ser identificados automaticamente em textos jornalísticos com um desempenho razoável. Já na etapa (ii), elaboraram-se dois métodos inéditos de sumarização multidocumento com base em aspectos. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos neste trabalho são competitivos com os métodos da literatura. Salienta-se que esta abordagem para sumarização tem recebido grande destaque ultimamente. Além disso, é inédita nos trabalhos desenvolvidos no Brasil, podendo trazer contribuições importantes para a área. / Multi-document summarization is the task of automatically producing a unique summary from a group of texts on the same topic. With the huge amount of available information in the web, this task is very relevant because it can facilitate the reading of the users. Informative aspects, in particular, represent the basic information units in texts and summaries, e.g., in news texts there should be the following information: what happened, when it happened, where it happened, how it happened and why it happened. Knowing these aspects and the strategies to produce and organize summaries, it is possible to automate the aspect-based summarization. However, there is no research about aspect-based multi-document summarization for Brazilian Portuguese. This research work investigates multi-document summarization methods based on informative aspects, which follows the deep approach for summarization, in which it aims at interpreting the texts to produce more informative summaries. In particular, two main stages are developed: (i) the automatic identification of informative aspects and (ii) and the development and evaluation of two summarization methods based on aspects patterns (or templates). In the step (i) classifiers were created based on semantic role labeling, named entity recognition, handcrafted rules and machine learning techniques. Classifiers were evaluated on the CSTNews annotated corpus (Rassi et al., 2013; Felippo et al., 2014). The results were satisfactory, demonstrating that some aspects can be automatically identified in the news with a reasonable performance. In the step (ii) two novels aspect-based multi-document summarization methods are elaborated. The results show that the proposed methods in this work are competitive with the classical methods. It should be noted that this approach has lately received a lot of attention. Furthermore, it is unprecedented in the summarization task developed in Brazil, with the potential to bring important contributions to the area.

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