Extração de Informação Equipe: Domingos Sávio Raoni Franco Roberto Costa Ronaldo Marques Revisada por Flavia Barros Jul/2007.

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1 Extração de Informação Equipe: Domingos Sávio Raoni Franco Roberto Costa Ronaldo Marques Revisada por Flavia Barros Jul/2007

2 Roteiro Motivação História Processo de Extração Wrappers Aplicações Referências

3 Problemas Internet Crescimento exponencial Maior parte da informação está em forma de texto livre Documentos não estruturados ou semi- estruturados Migração de dados entre diferentes interfaces

4 Algumas questões Como localizar informação relevante? Como extrair a informação relevante? Como gerar BDs ou bases de conhecimento automaticamente? Extração de Informação pode ajudar... Trata o problema da extração de dados relevantes a partir de uma coleção de documentos [Mus99] Blah blah blah trecho relevante blah blah blah

5 Extração de Informação (EI) Os dados a serem extraídos são previamente definidos em um template (formulário) Os dados extraídos podem ser diretamente apresentados na tela ser usados para preencher um BD ou uma BC Sistema p/ EI BD Item1: Item2: Item3: Item4: Item5: Template BC

6 Extração de Informação A base estruturada resultante pode ser usada para: Procurar ou analisar dados utilizando linguagens de queries de BDs Mineração de Dados Geração de sumários possivelmente em outra língua Construção de índices para a coleção de documentos fonte

7 Extração de Informação Domínio específico ex: Domínio de Businness O significado do que é “relevante” é pré-definido ex: ciclo de vida de companhias:  Ações: juntar, separar, comprar  Companhias envolvidas e seus papéis  Capital envolvido Dados obscuros e objetivos do escritor não são considerados

8 Processo de Extração Técnica pode ser aplicada a diferentes tipos de textos: Artigos de Jornais Web pages Artigos Científicos Mensagens de Newsgroup Classified ads Anotações Médicas

9 Exemplo: Ataque Terrorista

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12 História da EI Início (fim da década de 80) MUC-Message Understanding Conference Processamento de Linguagem Natural Década de 90… Internet Wrappers (extratores)

13 EI versus outras áreas relacionadas EI vs. Recuperação de Informação EI vs. Compreensão Completa do Texto

14 EI vs. Recuperação de Informação RI: Dada uma consulta do usuário, um sistema de RI seleciona um subconjunto de documentos relevantes de um conjunto maior Depois, o usuário procura as informações que ele necessita no subconjunto selecionado EI extrai informações relevantes de documentos RI e EI são tecnologias complementares

15 EI vs. Recuperação de Informação Recuperação de Informação: Entrega documentos para o usuário Extração de Informação: Entrega fatos para o usuário/aplicacões

16 EI vs. Compreensão Completa do Texto CCT entendimento do texto inteiro respresentação alvo deve acomodar a complexidade da língua necessita reconhecer aspectos estilísticos EI somente uma parte do texto é relevante representação alvo rígida estilo e cor do texto é irrelevante

17 Por que EI é difícil? Língua Natural é difícil de tratar automaticamnete é muito flexível várias formas para expressar uma única informação Frodo Baggins succeeds Bilbo Baggins as chairperson of Bank of America. Bank of America named Frodo Baggins as its new chair-person after Bilbo Baggins. Bilbo Baggins was succeeded by Frodo Baggins as chair-person of Bank of America. …

18 Por que EI é difícil? Língua natural é ambígua mesma sentença podendo ter significados diferentes Sam, Frodo’s partner, a CMU student, … Língua natural é dinâmica New words are constantly introduced into the language: ecotourist, lol Established words gain new senses: to google, to message

19 19 Subject: US-TN-SOFTWARE PROGRAMMER Date: 17 Nov 1996 17:37:29 GMT Organization: Reference.Com Posting Service Message-ID: SOFTWARE PROGRAMMER Position available for Software Programmer experienced in generating software for PC-Based Voice Mail systems. Experienced in C Programming. Must be familiar with communicating with and controlling voice cards; preferable Dialogic, however, experience with others such as Rhetorix and Natural Microsystems is okay. Prefer 5 years or more experience with PC Based Voice Mail, but will consider as little as 2 years. Need to find a Senior level person who can come on board and pick up code with very little training. Present Operating System is DOS. May go to OS-2 or UNIX in future. Please reply to: Kim Anderson AdNET (901) 458-2888 fax kimander@memphisonline.com Subject: US-TN-SOFTWARE PROGRAMMER Date: 17 Nov 1996 17:37:29 GMT Organization: Reference.Com Posting Service Message-ID: SOFTWARE PROGRAMMER Position available for Software Programmer experienced in generating software for PC-Based Voice Mail systems. Experienced in C Programming. Must be familiar with communicating with and controlling voice cards; preferable Dialogic, however, experience with others such as Rhetorix and Natural Microsystems is okay. Prefer 5 years or more experience with PC Based Voice Mail, but will consider as little as 2 years. Need to find a Senior level person who can come on board and pick up code with very little training. Present Operating System is DOS. May go to OS-2 or UNIX in future. Please reply to: Kim Anderson AdNET (901) 458-2888 fax kimander@memphisonline.com Sample Job Posting

20 20 Extracted Job Template computer_science_job id: 56nigp$mrs@bilbo.reference.com title: SOFTWARE PROGRAMMER salary: company: recruiter: state: TN city: country: US language: C platform: PC \ DOS \ OS-2 \ UNIX application: area: Voice Mail req_years_experience: 2 desired_years_experience: 5 req_degree: desired_degree: post_date: 17 Nov 1996

21 21 Amazon Book Description …. The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence by <a href="/exec/obidos/search-handle-url/index=books&field-author= Kurzweil%2C%20Ray/002-6235079-4593641"> Ray Kurzweil <img src="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.MZZZZZZZ.gif" width=90 height=140 align=left border=0> List Price: $14.95 Our Price: $11.96 You Save: $2.99 (20%) …. The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence by <a href="/exec/obidos/search-handle-url/index=books&field-author= Kurzweil%2C%20Ray/002-6235079-4593641"> Ray Kurzweil <img src="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.MZZZZZZZ.gif" width=90 height=140 align=left border=0> List Price: $14.95 Our Price: $11.96 You Save: $2.99 (20%) …

22 22 Extracted Book Template Title: The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence Author: Ray Kurzweil List-Price: $14.95 Price: $11.96 :

23 Tipos de texto Estruturado Formato pre-definido e rígido Não-Estruturado Livre Sentenças em alguma linguagem natural Semi-estruturado Formatação não segue regras rígidas Algum grau de estruturação campos ausentes variações na ordem dos dados

24 Tipos de texto Estruturado Não-Estruturado Semi-estruturado Some Country Codes Congo 242 Egypt 20 Spain 34 Belize 501 Uno 97, 4p., Ar, Dir, VE, Som, Prata Gol 16V, ano 94, Ar, 2 portas, Al. Corsa 92, c/ 2 portas, Alarme, Rodas Estudantes caras-pintadas protestaram, ontem, no Centro de São Paulo exigindo o impeachment do prefeito Celso Pitta, acusado de corrupção por sua ex-mulher.

25 Tipos de Sistemas para EI Baseados em PLN Extrair informações de textos em linguagem natural (livre) Padrões lingüísticos Wrappers Principalmente para textos estruturados e semi-estruturados Formatação do texto, marcadores, freqüência estatística das palavras Construção Manual X Aprendizagem

26 Construção manual de Wrappers Baseada em engenharia do conhecimento Construção manual de regras de extração Padrões de extração são descobertos por especialistas após examinarem o corpus de treinamento Vantagem Boa performance dos Sistemas Desvantagens Processo de desenvolvimento trabalhoso Escalabilidade Especialista pode não estar disponível

27 Construção Automática de Wrappers Aprendizagem de máquina Aprender sistemas de EI a partir de um conjunto de treinamento Vantagens Mais fácil marcar um corpus do que criar regras de extração Menor esforço do especialista Escalabilidade Desvantagens Esforço de marcação do corpus de treinamento

28 Natural Language Processing Capazes de lidar com as irregularidades das línguas naturais Técnicas. Part-of-speech (POS) tagging Mark each word as a noun, verb, preposition, etc. Syntactic parsing Identify phrases: NP, VP, PP Semantic word categories KILL: kill, murder, assassinate, strangle, suffocate

29 Wrappers - Técnicas de Extração Definem como o sistema realiza o processo de extração da informação Técnicas Autômatos Finitos Casamento de Padrões Classificação de Textos Modelos de Markov Escondidos

30 Wrappers – Autômatos Finitos Regras de extração na forma de autômatos finitos Definidos por: (1) estados que “aceitam” os símbolos do texto que preenchem algum campo do formulário de saída, (2) os estados que apenas consomem os símbolos irrelevantes encontrados no texto, e (3) os símbolos que provocam as transições de estado Textos estruturados e semi-estruturados Delimitadores, ordem dos elementos

31 Wrappers – Autômatos finitos Exemplo

32 Wrappers - Casamento de Padrões Aprendem regras na forma de expressões regulares. Expressões regulares que “casam” com o texto para extrair as informações Textos livres, estruturados e semi-estruturados Delimitadores, padrões regulares (Ex. data, CEP)

33 Wrappers - Casamento de Padrões Padrão :: * (Digit) ‘ BR’ * ‘$’ (Number) Formulário:: Aluguel {Quartos $1} {Preço $2} Capitol Hill – 1 br twnhme. fplc D/W W/D. Undrgrnd pkg incl $675. 3 BR, upper flr of turn of ctry HOME. incl gar, grt N. Hill loc $995. (206) 999-9999 (This ad last ran on 08/03/97.)

34 Wrappers - Classificação de textos Dividem o texto de entrada em fragmentos candidatos a preencher algum campo do formulário de saída. Classificam os fragmentos com base em suas características posição número de palavras presença de palavras específicas letras capitalizadas

35 Wrappers - Classificação de textos Desvantagem Classificação local independente para cada fragmento (desvantagem) Textos semi-estruturados

36 Classificação de Textos Classificam fragmentos do documento para determinar que campo do formulário eles devem preencher Classificador outros empresa outros nome cargo endereco telefone

37 Wrappers - Modelos de Markov Escondidos (HMM) Um HMM é um autômato finito probabilístico que consiste em: (1) Um conjunto de estados ocultos S; (2) Uma probabilidade de transição Pr[s’/s] entre os estados ocultos s E S e s’ E S; (3) Um conjunto de símbolos T emitidos pelos estados ocultos; (4) Uma distribuição de probabilidade Pr[t/s] de emissão de cada símbolo t E T para cada estado escondido s E S. Processo de classificação Retorna a seqüência de estados ocultos com maior probabilidade de ter emitido cada seqüência de símbolos de entrada.

38 Wrappers - Modelos de Markov Escondidos (HMM) Vantagem Realizar uma classificação ótima para a seqüência completa de entrada. Desvantagem Não é capaz de fazer uso de múltiplas características dos Tokens (por exemplo, formatação, tamanho e posição),

39 Desenvolvimento Teórico Um “modelo” HMM é definido por: 1 2 3 y 1 y 2 y 3 y 4 a 12 a 13 a 21 a 23 a 31 a 23 a 11 a 22 a 33 b 11 b 31 b 21 b 32 b 12 b 22 b 33 b 13 b 23 b 14 b 24 b 34  O número de estados não-visíveis.  A matriz de transição de estados.  O número de observações ou estados visíveis.  A matriz de probabilidade de emissão de estados visíveis.

40 Exemplo Ilustrativo 1 2 3 Lago L 1 Lago L 2 P 1  L 1, L 2, L 2, L 1, L 1, L 1, L 2, L 2, L 2, L 2 P 2  L 2, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 2 P 3  L 1, L 1, L 1, L 2, L 1, L 2, L 1, L 2, L 2, L 2 P X  L 1, L 2, L 2, L 2, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 1 Deseja-se identificar este pato!!

41 Exemplo Ilustrativo P 1  L 1, L 2, L 2, L 1, L 1, L 1, L 2, L 2, L 2, L 2 4 transições que saem de L 1 2 transições vão para L 1 2 transições vão para L 2 A1A1 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.5 L2L2 Assume-se que a probabilidade de se visitar um lago depende de que lago foi visitado no dia anterior, caracterizando uma Cadeia de Markov.

42 Exemplo Ilustrativo P 1  L 1, L 2, L 2, L 1, L 1, L 1, L 2, L 2, L 2, L 2 A1A1 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.5 L2L2 5 transições que saem de L 2 1 transição vai para L 1 4 transições vão para L 2 Assume-se que a probabilidade de se visitar um lago depende de que lago foi visitado no dia anterior, caracterizando uma Cadeia de Markov.

43 Exemplo Ilustrativo P 1  L 1, L 2, L 2, L 1, L 1, L 1, L 2, L 2, L 2, L 2 A1A1 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.5 L2L2 0.20.8 5 transições que saem de L 2 1 transição vai para L 1 4 transições vão para L 2 Assume-se que a probabilidade de se visitar um lago depende de que lago foi visitado no dia anterior, caracterizando uma Cadeia de Markov.

44 Exemplo Ilustrativo 0.80.2L2L2 0.5 L1L1 L2L2 L1L1 Saída ChegadaA1A1 0.70.2L2L2 0.60.4L1L1 L2L2 L1L1 Saída ChegadaA2A2 0.5 L2L2 0.60.4L1L1 L2L2 L1L1 Saída ChegadaA3A3

45 Exemplo Ilustrativo Conclusões: Probabilidade de P X ter sido gerado pelo Pato 1: P X  L 1, L 2, L 2, L 2, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 1 A1A1 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.5 L2L2 0.20.8 0.5 x 0.8 x 0.8 x 0.2 x 0.5 x 0.2 x 0.5 x 0.5 x 0.2 = 0.00032

46 Exemplo Ilustrativo Conclusões: Probabilidade de P X ter sido gerado pelo Pato 2: P X  L 1, L 2, L 2, L 2, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 1 A2A2 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.40.6 L2L2 0.250.75 0.6 x 0.75 x 0.75 x 0.25 x 0.6 x 0.25 x 0.4 x 0.6 x 0.25 = 0.000759375

47 Exemplo Ilustrativo Conclusões: Probabilidade de P X ter sido gerado pelo Pato 3: P X  L 1, L 2, L 2, L 2, L 1, L 2, L 1, L 1, L 2, L 1 A3A3 Chegada Saída L1L1 L2L2 L1L1 0.40.6 L2L2 0.5 0.5 x 0.5 x 0.5 x 0.6 x 0.5 x 0.6 x 0.4 x 0.5 x 0.6 = 0.0027 Comparando as probabilidades, conclui-se que o mais provável é que o pato desconhecido seja o Pato 3!

48 Aplicações

49 Extração de Informação em Documentos Conteúdo Análise Estrutural Análise Semântica Empresa portuguesa responsável por 3,4% do PIB de Portugal. Aplicações

50 Extração de Informação em Documentos Análise do Código Fonte de Aplicações Uso de Padrões Qualidade do Código Empresa de Curitiba, oferece sistemas de análise do código fonte em diversas linguagens. Aplicações

51 Extração de Informação na WEB Filtragem de Fóruns Controle do Conteúdo Assunto dos Diálogos Empresa de São Paulo com mais de 20 anos de mercado. Oferece soluções para e-learning.

52 Extração de Informação na WEB Monitoramento da WEB Busca por Hackers Busca por Terroristas Empresa mundialmente reconhecida, presente no Brasil há 10 anos, oferecendo soluções nas áreas de segurança web e redes. Aplicações

53 Extração de Informação na WEB Monitoramento de opiniões espontâneas da WEB Análises qualitativas e quantitativas dos dados recolhidos Informação estruturada de cada post, a partir de cada serviço cadastrado. Empresa brasileira com 3 anos de mercado.

54 Extração de Informações Estratégicas Business Intelligence Análise de Mercado Melhoria de Processos Empresa brasileira que oferece soluções na área de BI. Aplicações

55 Extração de Informações Estratégicas Análises Biológicas de Dados Regiões Codificantes (DNA) Regiões Ativas (Proteínas) National Center for Biotechnology Information, criado em 1988, localizado nos Estados Unidos. É a principal fonte de informações sobre Genômica na Internet. Aplicações

56 Extração de Informações Estratégicas Análises de Arquivos de LOG Logs de Erro Logs de Acesso Empresa mundialmente reconhecida, com mais de 25 anos, oferece soluções para a análise de logs de erro e acesso a bancos de dados. Aplicações

57 Extração de Informações Estratégicas Análises de Imagens Geologia Climatologia Astrologia Empresa brasileira com 10 anos de mercado, oferece soluções para análise e classificação de imagens. Aplicações de RI

58 Referências Uma Abordagem de Aprendizagem Híbrida para Extração de Informação em Textos Semi-Estruturados. Eduardo F.A. Silva, Flávia A. Barros & Ricardo B. C. Prudêncio http://gate.ac.uk/ie/index.html Negócios Integrados - http://www.ni.com.br/ PT Sistemas de informação - http://www.ptsi.pt/PTSI ATSolutions - http://www.atsolutions.com.br/ Techne - http://www.techne.com.br/ Datacraft - http://www.datacraft.com.br/ NBCI - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ Semiotic Systems - http://www.semiotic.com.br/ E.life - http://www.elife.com.br/