Daewoo DTH-29S7 Manual de usuario

TIETOTEKNIIKAN OSASTOAri MustonenPÄÄOSIN OHJAAMATON SANASTON POIMINTARAKENTEETTOMASTA TEKSTISTÄDiplomityöTietotekniikan koulutusohjelmaHelmikuu 2014

102. LUONNOLLISEN KIELEN KÄSITTELYNPERUSMENETELMÄTLähtökohtaisesti sanaston kerääminen on yksi LKK-menetelmien sovellus, ja täten sil-lä on vahva teor

11suoranaisesti erottele sanoja toisistaan, on sanan käsite siltikin olemassa. [8]Sanaa pidetäänkin yhtenä universaalina luonnollisen kielen elementti

12Suomessa sanat on perinteisesti luokiteltu morfologisen käyttäytymisen perusteel-la nomineihin, verbeihin sekä taipumattomiin sanoihin. Nominit jaka

132.2.1. MerkkijonometriikatMonet ohjaamatonta oppimista hyödyntävät LKK-sovellukset hyödyntävät niin sa-nottua ortografista tietoa, eli käytännössä ne

14N-grammien poimimista merkkijonoista ja sanojen vertaaminen niiden n-grammienavulla on havainnollistettu kuvassa 2.1.$m mu us st te ek ka al la a$$k

152.2.4. Minimaalinen kuvauksen pituusMKP kuuluu ohjaamattomasti opetettavien kielimallien ryhmään. Sen yksinkertais-tettu toimintaperiaate on löytää

16algoritmien toiminta tullaan esittelemään myöhemmin tässä työssä sekä niitä hyödyn-tävien käytännön sovellusten kautta että tarkemmin teoreettiselta

17Selkokielisesti ilmaistuna, Bayesin mallin mukainen oppija suosii sellaisia hypotee-sejä, joiden mukaan tehty havainto on todennäköinen ja hypotetis

18niitä segmentoimaan uudelleen niin, että jokaisen kappaleen segmentoinnissa hyödyn-netään kaikkien muiden kappaleiden segmentointeja. Kun näin jatke

19DP (Dirichlettiprosessi) on keskeisessä roolissa ei-parametrisissa Bayesin menetel-missä, sillä sen avulla pystytään mallintamaan ja ratkaisemaan mo

Mustonen A. (2014) Pääosin ohjaamaton sanaston poiminta rakenteettomastatekstistä. Oulun yliopisto, tietotekniikan osasto, 64 s.TIIVISTELMÄSanaston ka

21P (cn= k|c1:n−1) =Nk− dn − 1 + α, 1 ≤ k ≤ K (2.7)P (cn= K + 1|c1:n−1) =α + d · Kn − 1 + αn = Lisättävän näytteen järjestysnumero.k = Mikä tahansa ei

22daan lisätä erillisiä adaptorikerroksia [53, 54], joilla prosessilta toiselle siirtyvää tietoavoidaan muuntaa eri muotoon induktion tehostamiseksi.

233. KATSAUS SANASTON POIMINNAN TUTKIMUKSEENOhjaamatonta sanaston oppimista ja poimintaa on tutkittu aikaisemmin kohtuullisessamäärin, vaikkakin kokon

243.2. Goldwaterin menetelmäGoldwater esitteli tohtorin väitöskirjassaan Bayesin menetelmään perustuvan sanastonpoimijan. Järjestelmässä oli kaksi vai

254. SANASTON POIMIJAN OSAT JA MENETELMÄTKuten luvussa 3 todettiin, sanaston poiminta voidaan jakaa kolmeen pääosaan: sanojenerottelu, MI ja SLI. Täss

26määrää sanavälitietoa on perinteisesti luokiteltu ohjatuiksi tai osittain ohjatuiksi.Uusimmista ohjaamattomista menetelmistä MKP:hen ja transitiotod

274.1.2. Minimaalinen kuvauksen pituusMKP:hen perustuva sanojen erottelu kuuluu kompressiopohjaisten menetelmien jouk-koon. Kompressiopohjaiset menete

28Koko merkkijonon segmentointien todennäköisyydet voidaan laskea dynaamisella oh-jelmoinnilla, ja näiden todennäköisyyksien avulla voidaan näytteistä

29Universaalisuuden kannalta edellä kuvatulla menetelmällä on se toivottu piirre, et-tei se oleta morfologian perustuvan etu- tai jälkiliitteisiin. Ku

Mustonen A. (2014) Mostly-unsupervised lexicon acquisition from unstructuredtext. University of Oulu, Department of Computer Science and Engineering,

304.3. Sanaluokan induktioSLI:ssä sanoille johdetaan sanaluokat ilman, että tiedetään yhdenkään sanan luokkaaetukäteen. Siinä voidaan käyttää korkeint

314.3.3. Bayesiin pohjautuvat menetelmätSuurin osa perinteisistä Bayesiin pohjautuvista SLI-menetelmistä käyttivät pel-kästään MPM:ää klusterointikrit

325. SANASTON POIMINNAN ARVIOINTISanaston poiminnan eri ratkaisumenetelmien lisäksi on syytä perehtyä siihen, mitenniillä saatuja tuloksia voidaan arv

33jille voidaan antaa seuraavat selkokieliset merkitykset:• C: Löydetyt oikeat sanat, joiden sanaluokka on oikein.• S: Löydetyt oikeat sanat, joiden s

345.3. Morfologian induktion arviointiPerinteisesti MI:tä on tyydytty arvioimaan tarkastelemalla asiantuntijoiden voimin,kuinka järkeviä järjestelmän

35Vβ=(1 + β)hcβh + c(5.3)h =(1 jos H(C|K) = 01 −H(C|K)H(C)jos H(C|K) > 0c =(1 jos H(K|C) = 01 −H(K|C)H(K)jos H(K|C) > 0Vβ= V-mitta.β = Saannin p

366. RATKAISUN KUVAUSTässä työssä toteutettiin ohjelmisto, joka poimii koneellisesti hyödynnettävää sanastoamerkkaamattomasta korpuksesta. Ratkaisu po

37Kuva 6.1: Ohjelmiston datavuo. Tekstiä luetaan tiedostosta yksi kappale kerrallaan,ja jokaisesta kappaleesta erotellaan sanat. Erotellut sanat syöte

38käsitellä tässä työssä sen syvällisemmin, sillä painopiste on ohjaamattomassa sanastonpoiminnassa. Käytännön sovelluksissa asiantuntijoiden merkkauk

39Kuva 6.3: Sanaston poiminnan aktiviteettidiagrammi. Tekstiä luetaan aluksi kappa-le kerrallaan tiedostosta, ja kappaleet segmentoidaan ja lisätään s

SISÄLLYSLUETTELOTIIVISTELMÄ ... 2ABSTRACT...

40Kuva 6.4: Merkkijonon segmentoinnin aktiviteettidiagrammi. Sanoja eroteltiin yksitel-len lopusta alkaen, kunnes enempää sanoja ei ollut jäljellä. Yk

41Pstr(c1...ck) =P (c1...ck, k|ΘC)Pcorr(k|c1...ck)P (k, ΘC)(6.1)Pstr(c1...ck, k|ΘC) =kYi=1P (ci|c1...ci−1)Pstr(c1...ck) = Koko merkkijonon todennäköis

42Kuva 6.5: Sanan logaritmisen todennäköisyyden taaksepäin laskemisen aktiviteettidia-grammi.Algoritmin toiminta perustuu siihen, että kaikkien hypote

43Pfwd(w1, w2) =(Pbigram(w1, w2)Ps(w2)Pm(w1w2) jos w16= $ ja w26= $Pbigram(w1, w2) muuten(6.3)Ps(w) = 1 − Psuff ix(w)Pm(c0...ck) = 1 − maxi=1...k[Pmor

44maan tapaan kuin sanojen erottelussakin. Näistä prosesseista saatuja todennäköisyyk-siä käytettiin sellaisenaan eri morfologiasegmentointien todennä

45Kuva 6.8: MI:n MH-siirtojen kutsuminen sekä MH-siirto MERGE, joka yhdistää pi-demmän vartalon lyhyempään, pidentäen näin sen päätteiden pituuksia.6.

46Kuva 6.9: MI:n käyttämä MH-siirto SPLIT, joka hajottaa yhden vartalon useaksi pi-demmäksi vartaloksi, lyhentäen näin sen päätteiden pituuksia.Kuva 6

47Päätteen todennäköisyys laskettiin myös PYP:n ja HPYP:n avulla. Suurin ero var-talon todennäköisyyden laskemiseen oli kuitenkin, että tyhjälle päätt

48eli klusterointi pohjautui pelkästään ortografiaan, eikä distributionaalista tietoa hyö-dynnetty.Klusteroiti toteutettiin kuvan 6.12 aktiviteettidiag

49Kuva 6.13: Sanaston koostamisen aktiviteettidiagrammi.

5.2. Sanojen erottelun arviointi... 335.3. Morfologian induktion arviointi...

507. RATKAISUN TESTAAMINEN JA MITTAUSTULOKSETTässä osiossa arviodaan, miten hyvin ratkaisu saavutti sille asetetut vaatimukset.Aluksi tarkastellaan ra

51koostettiin sanaston koostajalla, ja asiantuntijan koostamiseen käyttämä aika mitattiin.Koostamisesta saatuja perusmuotoja ja sanaluokkia verrattiin

52syötteellä tuotettiin 3.8 oikeellista sanan ja sanaluokan yhdistelmää työminuuttia koh-ti. Kun sanaluokkien oikeellisuutta ei huomioida, saatiin 19.

5300.20.40.60.810.5 1 1.5 2 2.5 3TarkkuusSaantiF-mitta00.20.40.60.810.5 1 1.5 2 2.5 3TarkkuusSaantiF-mittaKuva 7.2: Sanojen erottelun F-mitan arvo suo

5400.20.40.60.8110 20 30 40 50 60 70 80 90 100TarkkuusSaantiF-mitta00.20.40.60.8110 20 30 40 50 60 70 80 90 100TarkkuusSaantiF-mittaKuva 7.3: MI:n var

55Sheet1Page 1Pääte Lukumäärä Pääte Lukumäärä Pääte Lukumääräa 11390 e 11834た967n 11025 n 7218語684ä 4068 nd 5537的573i 3721 s 5335学488en 2180 r 2837る。3

56Sanojen erottelun tuloksissa mielenkiintoista oli, että erottelijan oppimisnopeus olivarsin korkea. Tämän osoittaa se, että F-mitan arvo vakautui en

578. TYÖN JATKOKEHITYSTässä työssä toteutettua ratkaisua voitaisiin kehittää monin tavoin, ja tuloksia sekä mo-nikielisyyden tukea näin parantaa. Selk

589. YHTEENVETOTässä diplomityössä tehtiin katsanto uusimpiin sanaston poiminnan menetelmiin jateoriaan sekä esiteltiin niiden pohjalta suunniteltu ja

5910. LÄHTEET[1] Zernik U (1991) Lexical acquisition: exploiting on-line resources to build alexicon. Associates 9: 429.[2] Mikheev A (1997) Automatic

ALKULAUSEHaluan kiittää tämän diplomityön valvojaa, Mika Rautiaista, hänen luonnollisen kielenkäsittelyyn liittyvästä asiantuntemuksestaan. Hänen alku

60[18] Ukkonen E (1992) Approximate string-matching with q-grams and maximalmatches. Theoretical Computer Science 92(1): 191–211.[19] Gravano L, Ipeir

61[34] Metropolis N, Rosenbluth AW, Rosenbluth MN, Teller AH & Teller E (1953)Equation of state calculations by fast computing machines. The journ

62[51] Teh YW, Jordan MI, Beal MJ & Blei DM (2006) Hierarchical dirichlet processes.Journal of the American Statistical Association 101(476).[52]

63[65] Ando RK & Lee L (2000) Mostly-unsupervised statistical segmentation of japa-nese: Applications to kanji. In: Proceedings of the 1st North A

64[79] Goldwater S & Griffiths T (2007) A fully bayesian approach to unsupervised part-of-speech tagging. In: Annual meeting-association for comput

LYHENTEIDEN JA MERKKIEN SELITYKSETLKK Luonnollisen kielen käsittelyLSA Latentti semanttinen analyysiMKP Minimaalinen kuvauksen pituusMH Metropolis-Has

81. JOHDANTOIhmisten välinen viestintä ja keräämä tieto on suurelta osin esitetty jollakin meillekaikille tutuista ja helposti lähestyttävistä luonnol

9eivät vielä täysin vastaa esimerkiksi kaikkiin monikielisyyden asettamiin haasteisiin.Jos näiden menetelmien jäljelle jäävät ongelmat voitaisiin ratk