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Gregório Patriota Lucas Paes Renan H. Torres Vinícius Viana.

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Apresentação em tema: "Gregório Patriota Lucas Paes Renan H. Torres Vinícius Viana."— Transcrição da apresentação:

1 Gregório Patriota Lucas Paes Renan H. Torres Vinícius Viana

2 Motivação Processo de extração da informação Abordagens para um sistema de EI Aplicações Conclusão

3 Crescimento desordenado da internet: Em Dez/2012 o site InternetArchive afirmou que a internet possuia 10PetaBytes Em 2015 estudos prevêm 966ExaBytes (1,000,000,000,000,000,000bytes) Oportunidade de extrair informações da rede Problemas Documentos na maioria das vezes: não-estruturas ou semi-estruturados Migração de dados entre interfaces distintas: Web-service -> Banco de Dados

4 Com Extração de Informações é possível: Gerar resumos de textos Minerar Dados Preencher Base de Dados Sumarizar Textos

5 O que é EI? Encontra informações em documentos não estruturados ou semi-estruturados Conversão para estruturas de tabelas WebServices Banco de Dados Exibição dos dados de forma legível

6 Sistema de Extração de Informação

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8 História JASPER (1980s) Sistema para finanças MUC-Message Understanding Conference [final da década de 80] Internet/Web [década de 90]

9 Recuperação de informação trata documentos relevantes, levando em conta os termos que aparecem no documento Análise sintática do documento

10 Busca mais direta nos textos. Pesquisa direcionada em partes específicas do texto Possui custo computacional mais baixo, menor esforço

11 Extração de informação é uma tarefa na área de Recuperação da Informação As informações são extraídas baseando-se no prévio conhecimento do documento Procura encontrar informações e derivar conhecimento de documentos recuperados através da estrutura de sua representação

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13 Processo de extração de informação Documento Reconhecimento de entidades Análise Léxica e Morfológica Análise Sintática Análise de relacionament os e contexto Análise semântica Inferência Informação estruturada e contexto Extração individual Integração

14 A Implementação de sistemas de Extração de Informação distinguem-se entre duas abordagens: Engenharia de conhecimento Treinamento automático As abordagens são diferenciadas pela forma com que as regras são definidas Sistema de EI

15 Regras são elaboradas manualmente Para isso é necessário que um especialista em sistemas de Extração de Informação participe efetivamente da criação das regras Sistemas mais precisos Mais tempo para desenvolvê-lo Engenharia de conhecimento

16 Algoritmos de Inteligência Artificial para treinar o sistema Documentos são utilizados no treinamento e na geração das regras Usuários podem interagir O algoritmo aprende regras com a interação com o usuário Tempo menor de desenvolvimento Menor precisão nos resultados Treinamento automático

17 Wrappers Processamento de Linguagem Natural – PLN

18 Módulo que extrai a informação de documentos e a exporta como parte de uma estrutura de dados Avanço da WEB, necessidade de sistemas mais eficientes com capacidade suficiente para extrair informação dos textos

19 Textos estão Estruturados Semi-estruturados Utilizam dados sobre a formatação do texto, marcadores, freqüência estatística das palavras

20 Automática Define regras de extração com um corpus de treinamento com de técnicas de aprendizagem de máquina. Semi-automática Auxiliado por ferramentas, o usuário especifica a estrutura e o contexto dos dados a serem extraídos. Manual Mais demorada e trabalhosa, porém com maior precisão nos dados extraídos.

21 Textos estão Semi-Estruturados (pouca estrutura) Sem estrutura PLN trabalha com língua e suas nuances para descobrir dados relevantes a serem extraídos

22 Nível Morfológico Nível Sintático Nível Semântico Nível Discursivo Nível Pragmático

23 A análise Morfológica determina: Radical + Sufixo Classe da Palavra ConjugaçãoPessoa Eat+sVerboSingular3ª Pessoa Dog+sSubstantivoPlural

24 A análise sintática faz uso do dicionário gerado pela análise morfológica procurando mostrar relacionamento entre palavras. As palavras que apresentam apenas um sentido possível podem ser substituídas pela sua representação semântica Tem como saída a representação da sentença que representa as dependências entre palavras As sentenças de exemplo apenas diferem na sintaxe e apresentam significados diferentes

25 Não é apenas neste nível que o significado é determinado, todos os níveis contribuem para a determinação do significado O nível semântico determina o possível significado de uma sentença, focando nas interações entre os significados das palavras na sentença Sem ambiguidade semântica A cabeça une-se ao tronco pelo pescoço Ele é o cabeça da rebelião Sabrina tem boa cabeça

26 Analisa textos maiores que sentenças Foca nas propriedades do texto como um todo, determinando significado através das conexões de sentenças Resolução de Anáfora: Substituição de pronomes pelas entidades que eles referenciam Reconhecimento de estrutura de texto: em um revistas temos; artigos de capa, opiniões, eventos passados, anúncios

27 Foca no significado que vai além do contexto do texto Requer um conhecimento global Os exemplos seguintes utilizam anáforas mas as resoluções necessitam de um conhecimento global Os vereadores recusaram receber os manifestantes, porque eles temiam o confronto Os vereadores recusaram receber os manifestantes, porque eles defendiam a revolução.

28 Autômatos finitos Casamento de padrões Classificadores de texto Modelos de Markov escondidos (HMM)

29 Bons para textos estruturados. Definidos manualmente ou aprendidos automaticamente. Tipos: Acceptors: com resposta sim ou não Recognizers: um ou mais estados finais (categorização) Transducers

30 Textos estruturados, semi-estruturados e livres. Padrões descritos através de expressões regulares (ER) que casam com o texto para extrair as informações. ER mais intuitivas do que autômatos.

31 Textos semi-estruturados Documento é dividido em fragmentos, podendo utilizar várias características deles (tamanho, posição, formatação, presença de palavras) Realiza classificação local independente para cada fragmento, perdendo informações estruturais importantes do documento

32 Textos livres e semi-estruturados. Verifica a ocorrência de padrões em sequência no texto de entrada. Assume-se que a probabilidade de se visitar um site depende do site que foi visitado anteriormente. Maximiza a probabilidade de acerto para o conjunto todo de padrões.

33 Ubibus UbibusAnalysis TG de vgl2 do Cin UFPE Extrator de Dados Contextuais - responsável por buscar nas redes sociais informações sobre ocorrências de trânsito no Recife

34 Filtragem de Fóruns Controle de Conteúdo Assunto do Dialogo Monitoramento da WEB Buscar por Hackers Busca por Terroristas

35 DEWI É uma ferramenta baseada na Web que permite aos usuários encontrar e extrair as variáveis de conjuntos de dados selecionados dentro da ciência social, a coleta de dados numéricos The Stanford University Libraries. Ele está disponível para uso pela comunidade de Stanford para investigação e instrução. O Sistema DEWI foi inspirado no Codebook Eletrônico (BCE) para Windows que foi desenvolvido por Dennis Carroll no Centro Nacional para Estatísticas da Educação (ENC).

36 Software aplicado em várias áreas: A seguir, histórias de sucesso de clientes para extração de dados Web

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44 Extrair Informação é preciso WEB é um pandemônio de informações Soluções inteligentes

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46 MANFREDINI, V. H.; Proposta de uma Técnica de Extração de Informação de Arquivos de Log de Servidores Proxy Silva, E. F. A.; Barros, F. A.; Prudencio, R. B. C.; Uma Abordagem de Aprendizagem Híbrida para Extração de Informação em Textos Semi- Estruturados ion ion Liddy, E. D. In Encyclopedia of Library and Information Science, 2nd Ed. Marcel Decker, Inc yclopedia.pdf yclopedia.pdf

47 Schneider O. M., Rosa, L.J., Processamento de Linguagem Natural (PLN), Aranha C., Passos E. A Tecnologia de Mineração de Textos, PUC-RIO Bulegon H., Moro M. C. C., Text Mining and Natural Language Processing in Discharge Summaries, PPGTS,PUCPR ais/MineracaoNaWeb.pdf

48 1/ExtracaoInformacao.ppt 1/ExtracaoInformacao.ppt xt/article/viewFile/413/409 MELO, Taciana. Um Sistema Especialista para Extração e Classificação de Receitas Culinárias em Páginas Eletrônicas. Trabalho de Conclusão de Curso. UFPE, CIn


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