Extração da Informação

Apresentação em tema: "Extração da Informação"— Transcrição da apresentação:

1 Extração da Informação
Adaptado do seminário: DIAL: A Dedicated Information Extraction Language for Text Mining de Marcus Sampaio

2 Estrutura da Apresentação

3 Estrutura da Apresentação
Prólogo: O Problema e o Tema

4 Estrutura da Apresentação
Prólogo: O Problema e o Tema Uma Solução: A Linguagem DIAL

5 Estrutura da Apresentação
Prólogo: O Problema e o Tema Uma Solução: A Linguagem DIAL Uma Digressão: Automatically Trainable IE Systems

6 Estrutura da Apresentação
Prólogo: O Problema e o Tema Uma Solução: A Linguagem DIAL Uma Digressão: Automatically Trainable IE Systems DIAL e o Projeto SAD: uma Discussão

7 Estrutura da Apresentação
Introdução: O conceito Um sistema: ClearForest Uma linguagem: DIAL Uma Digressão: Automatically Trainable IE Systems Bibliografia e Referências

8 Introdução

9 Exemplo de um Sistema de Extração da Informação
Subsistema I Apoio On-line à Decisão da Operação do Sistema Elétrico Subsistema II Recuperação Off-line avançada de Informação sobre Operação Requisito Maior: informação concisa, relevante e imediata em situações de contingência

10 Um Esboço de Arquitetura para um Sistema de Apoio a Decisão (SAD)
Visão Materializada integrador Partes relevantes anotadas e validadas editor gráfico (In/No/...).xml Validação wrapper Instruções (In) / Normas (No) / ...

11 O Problema Tema: Extração de Informação wrapper In / No / ...
Interface de Apoio à Decisão Requisito Tempo BD ativo e estruturado, incluindo (muitas) colunas em formato texto Ações Visão Materializada Alarmes Contingências integrador Partes relevantes anotadas e validadas editor gráfico (In/No/...).xml Validação O Problema wrapper Tema: Extração de Informação In / No / ...

12 Extração de Informação
Extração da Informação (Information Extraction - IE) é uma tecnologia que ao invés de recuperar documentos extrai trechos de informação relevantes para o usuário. O material deste slide e dos próximos quatro foi copiado de

13 IE: Glossário de Termos
Attribute a property of an entity such as its name, alias, descriptor, or type Annotation mark up of a text span in a specific format that indicates a feature or features of the text within the span Benchmark assessment of performance according to standard measures Data textual input for an information extraction system Dataset a set of texts chosen according to pre-specified conditions and meant to represent a rich text stream

14 IE: Glossário de Termos (2)
Entity an object of interest such as a person or organization Event an activity or occurrence of interest Fact a relationship held between two or more entities

15 IE: Glossário de Termos (3)
Information Extraction the extraction or pulling out of pertinent information from large volumes of texts Information Extraction Systems an automated system to extract pertinent information from large volumes of text Information Extraction Technologies techniques used to automatically extract specified information from text Metrics pre-defined measures of performance calculable by comparison of system output with human-generated answer keys

16 IE: Glossário de Termos (4)
Definição de Tarefa (task) documento que define o formato e critérios para annotação ou extração de textos e colocado em um banco de dados ou template. Por example, uma definição de tarefa da instruções e exemplos para a extração de entidades, atributos, fatos, e eventos de textos

17 IE: Estado da Arte, em Termos de Desempenho
Itens de Informação Percentual de Confiabilidade Entities 90 Attributes 80 Facts 70 Events 60

18 ClearForest: Um Sistema de IE

19 ClearForest: Um Sistema de IE
Annotation Extracting Semistructured Information from the Web J. Hammer, H. Garcia-Molina, J. Cho, R. Aranha, and A. Crespo Department of Computer Science Stanford University Stanford, CA We describe a configurable tool for extracting semi structured data from a set of HTML pages and for converting the extracted information into database objects. The input to the extractor is a declarative specification that states where the data of interest is located on the HTML pages, and how the data should be “packaged” into objects. We have implemented the Web extractor using the Python programming language stressing efficiency and ease-of-use. We also describe various ways of improving the functionality of our current prototype. The prototype is installed and running in the TSIMMIS test bed as part of a DARPA (Intelligent Integration of Information) technology demonstration where it is used for extracting weather data form various WWW sites.

20 ClearForest (2) - <XML>   <Title> </Title>   <Date> </Date> - <Content Format="ClearForest"> - <Text length="1121"> - <Document>   <Body>Extracting Semistructured Information from the Web J. Hammer, H. Garcia-Molina, J. Cho, R. Aranha, and A. Crespo Department of Computer Science Stanford University Stanford, CA We describe a configurable tool for extracting semi structured data from a set of HTML pages and for converting the extracted information into database objects. The input to the extractor is a declarative specification that states where the data of interest is located on the HTML pages, and how the data should be “packaged” into objects. We have implemented the Web extractor using the Python programming language stressing efficiency and ease-of-use. We also describe various ways of improving the functionality of our current prototype. The prototype is installed and running in the TSIMMIS test bed as part of a DARPA (Intelligent Integration of Information) technology demonstration where it is used for extracting weather data form various WWW sites.</Body>   </Document>   </Text>   </Content> - <Results> Observação: A versão demo não permite definir a tarefa de IE

21 ClearForest (3) - <Entities>
- <ProvinceOrState offset="249" length="2">   <ProvinceOrState offset="249" length="2">California</ProvinceOrState>   <Detection offset="249" length="2">CA</Detection>   </ProvinceOrState> - <IndustryTerm offset="358" length="17">   <IndustryTerm offset="358" length="17">configurable tool</IndustryTerm>   <Detection offset="358" length="17">configurable tool</Detection>   </IndustryTerm> - <IndustryTerm offset="1009" length="24">   <IndustryTerm offset="1009" length="24">technology demonstration</IndustryTerm>   <Detection offset="1009" length="24">technology demonstration</Detection> - <Technology offset="426" length="4">   <Technology offset="426" length="4">HTML</Technology>   <Detection offset="426" length="4">HTML</Detection>   </Technology> - <Technology offset="620" length="4">   <Technology offset="620" length="4">HTML</Technology>   <Detection offset="620" length="4">HTML</Detection> - <Organization offset="188" length="30">   <Organization offset="188" length="30">Department of Computer Science</Organization>   <Score offset="188" length="30">3</Score>   <Detection offset="188" length="30">Department of Computer Science</Detection>   </Organization> ClearForest (3)

22 ClearForest (4) - <Organization offset="219" length="28">   <Organization offset="219" length="28">Stanford University Stanford</Organization>   <Score offset="219" length="28">5</Score>   <Detection offset="219" length="28">Stanford University Stanford</Detection>   </Organization> - <Product offset="732" length="6">   <Product offset="732" length="6">Python</Product>   <Detection offset="732" length="6">Python</Detection>   </Product>   </Entities>   <Events_Facts />   </Results>   </XML> Obs: A qualidade das anotações (marcações) aqui não é alta. Por exemplo, os autores do artigo não foram marcados

23 ClearForest (5) Visualização de documentos marcados

24 ClearForest (5) Visualização

25 Uma Solução para a Definição de Tarefas de IE: A Linguagem DIAL

26 Knowledge Engineering Approach [Appelt 99]
Gramáticas construídas manualmente Padrões de domínio definidos por especialistas humanos por introspecção e inspecção de um corpus Regulagem trabalhosa /* O preço a pagar */

27 Características da Linguagem
DIAL é um formalismo para definição de tarefas de IE Quem programa em DIAL? Engenheiro de Conhecimento Knowledge Engineering Approach Tem um grau de independência de um particular domínio de conhecimento (domain-independence) Programas DIAL são domain-dependent Linguagem de IE do ClearForest

28 Uma Primeira e Ingênua Solução DIAL para o Exemplo do Prólogo
Extracting Semistructured Information from the Web J. Hammer, H. Garcia-Molina, J. Cho, R. Aranha, and A. Crespo Department of Computer Science Stanford University Stanford, CA We describe a configurable tool for extracting semi structured data from a set of HTML pages and for converting the extracted information into database objects. The input to the extractor is a declarative specification that states where the data of interest is located on the HTML pages, and how the data should be “packaged” into objects. We have implemented the Web extractor using the Python programming language stressing efficiency and ease-of-use. We also describe various ways of improving the functionality of our current prototype. The prototype is installed and running in the TSIMMIS test bed as part of a DARPA (Intelligent Integration of Information) technology demonstration where it is used for extracting weather data form various WWW sites.

29 Uma Solução DIAL ... (2) Queremos anotar, especificamente para o exemplo O título Os autores Os s dos autores A frase fazendo referência ao protótipo

30 Uma Solução DIAL ... (3) Concept Titulo { Attributes:
string Descricao; }; Rule Titulo { Pattern: “Extracting ... from the Web” -> temp Actions: Add(Descricao <- temp); De forma semelhante, para autores, s e o trecho sobre o protótipo Os padrões estão corretos, mas restritos demais Nosso primeiro programa DIAL

31 Uma Solução DIAL ... (4) Com a ajuda destes conceitos e regras para os conceitos, o Servidor IE  ver o slide seguinte  pode anotar o documento com <Titulo> ... <\Titulo>, <Autores> ... <\Autores>, < s> ... <\ s>, <Prototipo> ... <\Prototipo>

32 O Ambiente DIAL Adaptada de [Feldman 2007]

33 Arquitetura Simplificada do Servidor IE
Input: Non-annotated Text Output: Annotated Text Shallow parsing (análise rasa) melhora velocidade e robustesa sacrificando profundidade da análise

34 Estrutura de um Programa DIAL
Estrutura em Blocos (linguagem algólica) Bloco Conceitos Regras Os próximos quatro slides são copiados de [Feldman 2007]

35 Estrutura ... (2) Block Section Description Concept Attributes Guards
These are filled with values from the concept instance’s matching text Guards These are logical conditions on the attributes’ values Actions Code operations to perform after finding a concept

36 Estrutura ... (3) Block Section Description Concept Internal Function
Concepts that can be used only within the scope of the context and any inheriting concepts Function Add-on Perl functions, used only within the scope of the context and any inheriting concepts Context Defines the text units in which to search for the concept instances

37 Estrutura ... (4) Block Section Description Concept Dependencies Rule
Permits definition of an explicit dependency of one concept to another Rule Pattern Defines the text pattern to match when searching for a concept instance Constraints Defines logical conditions to apply to values extracted from the pattern match

38 Estrutura ... (5) Block Section Description Rule Action
Code operations to perform after finding a pattern match. Among other things, this is where concept instances are added

39 Guards, Contraints, Function, Internal
Por que tanta riqueza de construções? Estima-se que o uso de Guards, Contraints, Function e Internal particamente se limita a situações em que o documento para extração de informação contém erros ou inconsistências

40 Como se Proteger de uma Data Errada?
Concept Data { Attributes: number Dia; number Mes; number Ano; Guards: (Dia >= 1) AND (Dia <= 31); (Mes >= 1) AND (Mes <= 12); (Ano > 0); };

41 Contexto Concept ProcedimentoDeManobra { ... Context:
(NOT Introdução) AND (NOT Seção X) AND ... // evita fazer // parsing nas seções indicadas }

42 Patterns String Constants Wordclass Names Thesaurus Names
Concept Names Character-Level Regular Expressions Character Classes Scanner Properties Token Elements

43 Exemplo 1: Extraindo Nomes de Pessoas
No exemplo de motivação, tínhamos J. Hammer, H. Garcia-Molina, J. Cho, R. Aranha, and A. Crespo Mas um nome de pessoa pode ser precedido de um título, ou um nome do meio, etc. Vamos definir o conceito Pessoa, e regras para Pessoa, de modo a ter uma certa generalidade J. Hammer, Miss Alice Douglas Fitzgerald, ...

44 Exemplo 1 ... (2) X? indica que a instância que casa com X é opcional
Wordclass wcTitulo = “Mr.” Mr Mrs “Mrs.” Miss /* negrito: obrigatório */ Concept Pessoa { Attributes: string Titulo; string Prenome; string NomeDoMeio; string UltimoNome; }; Rule Pessoa { Pattern: (wcTitulo ?)? -> titulo //  Titulo Capital -> prenome (Capital ?)? -> nomedomeio Capital -> ultimonome Actions: Add (Titulo <- titulo, Prenome <- prenome.Text(), NomeDoMeio <- nomedomeio.Text(), UltimoNome <- ultimonome.Text()) X? indica que a instância que casa com X é opcional

45 Exemplo 2: Um Sofisticado Pattern
Engenheiros laureados X, Y, ... e Z Engenheiros premiados X, Y, ... e Z Técnicos laureados X, Y, ... e Z Técnicos premiados X, Y, ... e Z

46 Exemplo 2 ... (2) Concept ListaDePessoas {};
Wordclass wcSubstantivos = engenheiros técnicos Wordclass wcAdjetivos = laureados premiados Rule ListaDePessoas { Pattern: wcSubstantivos wcAdjetivos (Pessoa /* re-uso de conceito */ ->> /* operador de lista append */ Lista “,” ?)+ “and” Pessoa ->> Lista Actions: Iterate (Lista) Begin PessoaCorrente = Lista.CurrentItem(); Add (Pessoa, PessoaCorrente, Prenome <- PessoaCorrente.Prenome, UltimoNome <- PessoaCorrente.UltimoNome); End; };

47 Exemplo 3: Um Pattern Mais Refinado para a Frase Fazendo Referência a um Protótipo
We describe a configurable tool for extracting semi structured data from a set of HTML pages and for converting the extracted information into database objects. The input to the extractor is a declarative specification that states where the data of interest is located on the HTML pages, and how the data should be “packaged” into objects. We have implemented the Web extractor using the Python programming language stressing efficiency and ease-of-use. We also describe various ways of improving the functionality of our current prototype. The prototype is installed and running in the TSIMMIS test bed as part of a DARPA (Intelligent Integration of Information) technology demonstration where it is used for extracting weather data form various WWW sites. Observe que duas frases empregam a palavra protótipo: a verde e a vermelha.

48 Exemplo 3 ... (2) “”.” ‘”Token+”’ prototype ‘”Token+”’ “.”” e
Uma regra para cada pattern

49 Exemplo 4: Um Pattern Mais Refinado para a Frase Fazendo Referência a um Protótipo
We describe a configurable tool for extracting semi structured data from a set of HTML pages and for converting the extracted information into database objects. The input to the extractor is a declarative specification that states where the data of interest is located on the HTML pages, and how the data should be “packaged” into objects. We have implemented the Web extractor using the Python programming language stressing efficiency and ease-of-use. We also describe various ways of improving the functionality of our current prototype. The prototype is installed and running in the TSIMMIS test bed as part of a DARPA (Intelligent Integration of Information) technology demonstration where it is used for extracting weather data form various WWW sites. Queremos escolher uma frase somente se ela contiver TSIMMIS e DARPA, em qualquer ordem

50 Exemplo (2) “”.” ‘”Token+”’ TSIMM ‘”Token+”’ DARPA ‘”Token+”’ “.”” e “”.” ‘”Token+”’ DARPA ‘”Token+”’ TSIMM ‘”Token+”’ “.”” Uma regra para cada pattern Token: substitui qualquer token cujo valor não é importante Token+: substitui um ou mais tokens

51 Rule Constraints Suponha que queremos definir um pattern como uma seqüência de palavras de qualquer comprimento, exceto 5 Pattern: Capital+; /* Capital: qq token começando com letra maiúscula */ Constraints: this_match.TokenCount() != 5;

52 Tipos de Pattern: Mais Exemplos
Character-Level Regular Expressions McDonald casa com “Mc[A-Z][a-z]+” Character Classes Charclass cc<nome> = conjunto de character-level regular expressions Scanner Properties Number /* só caracteres numéricos */, Alfa /* só caracteres alfabéticos */

53 Considerações Finais Geração de anotações
Toda instância de um conceito é marcada com o nome do conceito A BNF da linguagem não está disponível

54 Automatically Trainable IE Systems

55 Automatically Trainable Systems [Appelt 99]
Use statistical methods when possible Learn rules from annotated corpora /* Achar um algoritmo adequado de indução de regras? Desenvolver um novo algoritmo? */ Learn rules from interaction with user

56 (LP)2: Um Algoritmo para Indução de Regras

57 (LP)2 ... (2) A lógica do algoritmo [Ciravegna 2001] Tagging rule
Pattern of conditions on words  Action inserting SGML tag in texts Helped by Morphological analyzer Dictionary or Gazetteer Shallow knowledge about LP

58 (LP)2 ... (3) Um Exemplo Um trecho de um texto de um corpus ... The Seminar at 4 pm will be ... é marcado assim ... The Seminar at <stime> 4 pm will be ... /* Note: </stime> não é necessária */ A primeira regra: The Seminar at 4 pm  The Seminar at <stime> 4 pm </stime> Regra generalizada (muito mais significativa): at digit timeid  at <time> digit timeid </time>

59 (LP)2 ... (4) Note que as regras induzidas são completamente diferentes dos conceitos / regras DIAL O que dizer da precisão da regra induzida? É diretamente proporcional ao número de documentos no corpus que se refere a tempo da mesma maneira (padrão ou freqüência) Diversas outras regras de tempo podem ser induzidas, com maior ou menor precisão Necessidade de corpora grande e significativo Padrões confiáveis (LP)2 está no cerne de um protótipo de IE chamado LearningPinocchio

60 Knowledge Engineering Approach versus Automatically Trainable Systems
Qual abordagem é a melhor? Evidentemente, nenhuma das duas é definitivamente a melhor Ou cada uma tem suas vantagens, e suas desvantagens Também evidentemente, há os ‘apaixonados’ por cada enfoque

61 Knowledge Engineering Approach versus Automatically Trainable Systems (2)
DIAL versus (LP)2 DIAL Engenheiro de conhecimento (EC) tem que escrever programas DIAL, possivelmente não triviais A precisão das regras vai depender da habilidade e conhecimento do EC, e do poder de expressão da DIAL Um parser avançado terá que ser construído Apoiado em programas DIAL para a análise semântica de textos, ou análise do domínio

62 Knowledge Engineering Approach versus Automatically Trainable Systems (3)
(LP)2 O trabalho do EC agora pode ser simples e trivial Fazer anotações em corpora O resto, corre por conta do (LP)2 Indução automática, dos corpora, de regras de anotação de textos fora dos corpora ‘Moscas na sopa’ Quem pode garantir a priori que (LP)2 induza regras relevantes e precisas sobre um particular domínio? Dispõe-se de corpora? Volume e qualidade

63 Knowledge Engineering Approach versus Automatically Trainable Systems (4)
Fato 1 Até nossos dias, Knowledge Engineering Approach tem melhor desempenho, na média, do que Automatically Trainable Systems Fato 2 Automatically Trainable Systems é um enfoque extremamente sedutor O grosso dos cientistas concernentes está se debruçando sobre a abordagem Text Mining, Machine Learning

64 Bibliografia e Referências

65 Definição de IE: http://www. itl. nist. gov/iaui/894
Sistema de IE: [Feldman 2007] Feldman, R.; Sanger, J. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data, Cambridge University Press, 2007 Feldman, R. et al. A Domain Independent Environment for Creating Information Extraction Modules, International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’01), pp Ciravegna, F. Adaptive Extraction from Text by Rule Induction and Generalization, IJCAI, 2001 Sistema de IE: [Appelt 99] Appelt, D.; Israel, D. Introduction to Information Extraction Technology, Tutorial Prepared for IJCAI, 1999