Introdução a técnicas computacionais para PLN

Apresentação em tema: "Introdução a técnicas computacionais para PLN"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução a técnicas computacionais para PLN
Ênfase em processamento baseado em corpus

2 Técnicas de PLN “Handcrafted”, baseada em regras manuais
Exemplo: Algoritmo de Hobbs para resolução de pronomes Estatística, corpus-based Exemplo: PCFG: Probabilistic Context-Free grammar

3 Corpus anotado Ivo viu a uva
(S (NP (PN Ivo) ) (VP (V viu) (NP (DET a) (NN uva) ) ) ) Comi uma maçã de manhã (S (NP –vazio-) (VP (VP (V comi) (NP (DET uma) (NN maça) ) ) (PP (PREP de) (NN manhã) ) ) )

4 Extração de regras da gramática
#### REGRAS ###### LÉXICO #### (S (NP (PN Ivo) ) S  NP VP PN  Ivo (VP (V viu) NP  PN V  viu (NP (DET a) VP  V NP DET  a (NN uva) ) ) ) NP  DET NN NN  uva (S (NP –vazio-) S  NP VP V  comi (VP (VP (V comi) NP  -vazio DET  uma (NP (DET uma) VP  VP PP NN  maça (NN maça) ) ) VP  V NP PREP  de (PP (PREP de) NP  DET NN NN  manhã (NP (NN manhã) ) ) ) ) PP  PREP NP NP  NN

5 Probabilidades de expansão do NP
NP  PN :  Prob (NP PN) = 0.2 NP  DET NN:  NP  -vazio- :  NP  NN:  TOTAL: 5 (S (NP (PN Ivo) ) S  NP VP PN  Ivo (VP (V viu) NP  PN V  viu (NP (DET a) VP  V NP DET  a (NN uva) ) ) ) NP  DET NN NN  uva (S (NP –vazio-) S  NP VP V  comi (VP (VP (V comi) NP  -vazio DET  uma (NP (DET uma) VP  VP PP NN  maça (NN maça) ) ) VP  V NP PREP  de (PP (PREP de) NP  DET NN NN  manhã (NP (NN manhã) ) ) ) ) PP  PREP NP NP  NN

6 CFG (não probabilística)
From Jurafsky & Martin 2000

7 CFG From Jurafsky & Martin 2000

8 PCFG From Jurafsky & Martin 2000

9 Derivações da PCFG para uma sentença
From Jurafsky & Martin 2000

10 Exemplos de corpus anotado
Penn Treebank Penn PropBank Floresta Sintática (Linguateca) Sites:

11 Caso 2: Resolução de pronomes usando algoritmo (naive) de Jerry Hobs (entre outros)
Veja artigo sobre resolução de pronomes em:

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