Categorização de Textos (modificada)

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1 Categorização de Textos (modificada)
Mariana Lara Neves Flávia Barros CIn/UFPE CIn/UFPE

2 Roteiro Introdução Categorização de Documentos Preparação de Dados
Construção Manual do Classificador Construção Automática do Classificador Comparação das Abordagens Referências CIn/UFPE

3 Categorização de Documentos
Definição: atribuição de uma ou mais classes pré-definidas aos documentos Objetivos: Organizar os documentos Facilitar a sua busca automática CIn/UFPE

4 Categorização de Documentos
Classe 2 Classe 3 Classe 1 CIn/UFPE

5 Categorização de Documentos
Classificação Manual: Leitura dos documentos por um especialista Construção Manual do Classificador: Sistemas baseados em conhecimento Base de Regras escrita manualmente Construção Automática do Classificador: Algoritmos de aprendizagem automática CIn/UFPE

6 Construção do Classificador
Conjunto de treinamento: Aquisição do conhecimento ou Treinamento do algoritmo Ajuste do sistema Conjunto de teste: Diferente do conjunto de treinamento Avaliação do desempenho do sistema CIn/UFPE

7 Construção Manual do Classificador
Sistema baseado em Conhecimento: Base de conhecimento Máquina de Inferência (ex.: JEOPS) Testes e Validação Nível de Conhecimento Aquisição do Nível Lógico Formulação da Base de Conhecimento Implementação Construção CIn/UFPE

8 Construção Manual do Classificador
Base de Conhecimento: Regras de Produção Exemplo: Regras para o reconhecimento de um bloco de citação em uma página de publicação (CitationFinder) SE houver uma cadeia de Autores E houver uma cadeia de Intervalo de Páginas E houver uma cadeia de Trabalho Impresso E houver uma cadeia de Data ENTÃO o texto é uma citação (chance 1.0) CIn/UFPE

9 Montar regras com fator de certeza associado
Montar regras com fator de certeza (F.C.) associado Objetivo: melhorar a precisão do sistema Se evidência1 Então ex.positivo com F.C.% de chance O F.C. é calculado pelo do Teorema de Bayes P(ex.pos | evidência1) = P(ex.pos & evidência1) / P(evidência1) Onde: P(ex.pos | evidência1) é a probabilidade de um exemplo ser positivo dado que a evidência1 ocorreu P(ex.pos & evidência1) é a quantidade de ocorrência simultânea P(evidência1) quantidade de ocorrências de evidência1 no corpus CIn/UFPE

10 Montar regras com fator de certeza associado
Contar se quiser estimar com precisão!!! Exemplo P(spam | “promoção” no subject ) = P(número de s que são spam e têm a palavra “promoção” no subject) / P(número de s que têm a palavra “promoção” no subject) CIn/UFPE

11 Utilizar as regras com fator de certeza associado
Quando a máquina de inferência dispara regras com a mesma conclusão, ela deve combinar os F.C. associados O objetivo é calcular a probabilidade final de uma dada página ser positiva P-atual = P-anterior + P-nova * (1 - P-anterior) Por exemplo: Se evidência1 Então ex.positivo com 90% Se evidência2 Então ex.positivo com 85% P-atual = 0,9 + 0,85 * (1 - 0,90) Quando a máquina de inferência pára, teremos a probabilidade final de um exemplo ser positivo Em JEOPS, pode-se implementar a probabilidade acumulada no objeto CIn/UFPE

12 Utilizar as regras com fator de certeza associado
A probabilidade final é comparada a um limiar Se P-final >= limiar Então exemplo positivo Cada classificador poderá usar um limiar diferente O limiar é calculado “iterativamente” com base na F-measure para o corpus de treinamento 1. Escolher um limiar inicial (p. ex. = 60%) 2. Calcular erro (ex. F-measure) 3. Aumentar o limiar em 0.5 e recalcular erro 4. Repetir passo 3 até o erro começar a piorar 5. Escolher para o sistema o limiar que apresentou menor erro CIn/UFPE

13 Construção Automática do Classificador
Criados automaticamente através da apresentação dos exemplos ao algoritmo de treinamento. Ajuste dos resultados pelo desenvolvedor Dados classificados Dados de treinamento Classificador Comparador CIn/UFPE

14 Construção Automática do Classificador
Documentos Representação Inicial Redução da Dimensão ou Seleção de Termos Conhecimento Adicional Representação Final Categorização Indução CIn/UFPE

15 Construção Automática do Classificador
Representação Inicial dos Documentos Utiliza pré-processamento com as mesmas técnicas de recuperação de informação!! CIn/UFPE

16 Pré-Processamento dos Documentos
Objetivo Criar uma representação computacional do documento seguindo algum modelo Fases Operações sobre o texto Criação da representação “Se o desonesto soubesse a vantagem de ser honesto, ele seria honesto ao menos por desonestidade.” Sócrates Doc original desonesto / soubesse / vantagem / honesto / seria / honesto / menos/desonestidade/ socrates honesto 2 desonesto 1 soubesse 1 vantagem 1 seria 1 menos 1 desonestidade 1 socrates 1 Operações de Texto Representação Doc : CIn/UFPE Pré-Processamento

17 Pré-Processamento: Operações sobre o texto
Análise léxica Converte uma cadeia de caracteres em uma cadeia de palavras/termos Eliminação de stopwords Palavras consideradas irrelevantes Ex.: artigos, pronomes, alguns verbos, “WWW”... CIn/UFPE Pré-Processamento -

18 Pré-Processamento: Operações sobre o texto
Stemming Redução de uma palavra ao seu radical Geralmente, apenas eliminação de sufixos Possibilita casamento entre variações de uma mesma palavra engineering engineered engineer Term Stem Regras de redução: ed -> 0 ing -> 0 engineer engineer engineer CIn/UFPE

19 Pré-Processamento: Representação do Documento
Texto Completo Difícil (caro) de manipular computacionalmente Dado um documento, identificar os conceitos que melhor descrevem o seu conteúdo Representar o documento como um Centróide Lista de termos com pesos associados ou não Problema: perda da semântica “Se o desonesto soubesse a vantagem de ser honesto, ele seria honesto ao menos por desonestidade.” Sócrates honesto 2 desonesto 1 soubesse 1 vantagem 1 seria 1 menos 1 desonestidade 1 socrates 1 Centróide CIn/UFPE

20 Modelos de Representação de Documentos
Modelo Booleano Centróide sem pesos associados A representação indica apenas se o termo está ou não presente no documento Modelo Espaço Vetorial Centróide com pesos associados (ex. número de vezes que a palavra aparece no texto) Outros modelos: Booleano Estendido, Difuso, Semântica Latente, Probabilístico, etc… CIn/UFPE

21 Modelo Booleano: sem pesos associados
Simples de implementar e usar, porém de baixo desempenho Documentos e consultas representados como vetores binários de tamanho n (e.g., D = {1,0,1,1,1}) Cada posiçao corresponde a um termo usado na indexação dos documentos sendo considerados Consulta: termos conectados por AND, OR e NOT Relevância “binária”: O documento é considerado relevante sse seu “casamento” com a consulta é verdadeiro Não é possível ordenar os documentos recuperados k1  k2  k3 Consulta: Documentos apresentados ao usuário k1k2 k3 Base de Documentos CIn/UFPE

22 Modelo Espaço Vetorial: com pesos associados
Consultas (q) e Documentos (d) são representados como vetores em um espaço n-dimensional Onde n é o número total de termos usados para indexar os documentos sendo considerados Relevância: co-seno do ângulo entre q e d Quanto maior o co-seno, maior é a relevância de d para q Ordenação: dada pelo co-seno do ângulo entre q e d Olimpíadas Brasil Sidney d 0.4 0.5 0.3 q Brasil Olimpíadas Sidney Consulta q : Documento d : Brasil em Sidney 2000 O Brasil não foi bem no quadra das medalhas da Olimpíada de Sidney Brasil 0.4 Olimpíadas 0.3 Sidney 0.3 Brasil 0.5 Sidney 0.2 Representação de q Representação de d CIn/UFPE

23 Representação do Documento com Pesos
Centróide Pesos associadas aos termos como indicação de relevância: Freqüência de ocorrência do termo no documento TF-IDF = Term Frequency x Inverse Document Frequency TF-IDF também considera palavras com baixa ocorrência na base de documentos como melhores discriminantes TF(w): freqüência da palavra w no doc. DF(w): freqüência de w em D D = total de documentos CIn/UFPE

24 Representação do Documento com Pesos
Centróide Limitar tamanho do centróide em 50 mantendo apenas termos com maior peso Aumenta a eficiência do sistema Estudos mostram que isso não altera muito o seu poder de representação do centróide CIn/UFPE

25 Representação do Documento com Pesos
Enriquecendo a representação: Considerar formatação do texto como indicação da importância dos termos título, início, negrito,... Adicionar informação sobre a localização do termo no documento Representação de documentos usada pelo Google word : z - hit hit hit hit word : y - hit hit hit ... word : w - hit Doc :xxx 1bit capitalization; 3bit font size; 12 bit position hit: CIn/UFPE

26 Redução da Dimensão da Representação Inicial
Objetivo: Reduzir o tamanho dos centróides para diminuir o risco de super-especialização do classificador gerado (overfitting) Abordagens: Seleção de um subconjunto de termos Indução Construtiva Tipos de Redução: Global: considera um conjunto de termos para todas as classes Local: considera um conjunto de termos para cada classes CIn/UFPE

27 Seleção dos Termos Cada termo recebe uma “relevância”, que é usada para ordenar a lista de termos Os “n” primeiros termos mais relevantes são utilizados para treinar o algoritmo Várias técnicas: Freqüência de ocorrência nos documentos (redução global) Outras (redução local) Entropia, Coeficiente de Correlação, 2 , ... CIn/UFPE

28 Seleção dos Termos: Entropia (mutual information)
A relevância do termo Wi para a classe Cj é medida pela diferença de entropia dessa classe antes e depois do uso desse termo na sua predição (incerteza inicial) (incerteza final) (qtd. de incerteza removida) CIn/UFPE

29 Seleção dos Termos: Coeficiente de Correlação
Coeficiente de Correlação entre o termo t e a classe Cj : Nr+ = documentos relevantes para Cj que contêm o termo t Nr- = documentos relevantes para Cj que não contêm t Nn+ = documentos não relevantes para Cj que contêm t Nn- = documentos não relevantes para Cj que não contêm t χ2:mede a dependência entre um termo t e a classe Cj CIn/UFPE

30 Indução Construtiva Objetivo: Clustering:
Obter novos termos (pela combinação dos termos originais) que maximizem a precisão dos resultados Clustering: Técnica usada para agrupar termos originais de acordo com o grau de relacionamento semântico entre eles O relacionamento pode ser dado, por exemplo, pela co-ocorrência dos termos no conjunto de treinamento Cada cluster gerado passa a ser usado como um novo “termo” Assim, termos redundantes são removidos CIn/UFPE

31 Construção Automática de Classificadores
Abordagem Simbólica: Árvores de Decisão Indução de Regras Abordagem Numérica: Aprendizagem Bayesiana Redes Neurais Artificiais Aprendizagem Baseada em Instâncias CIn/UFPE

32 Comparação das Abordagens
CIn/UFPE

33 Avaliação A avaliação baseia-se na noção de matriz de confusão
CIn/UFPE

34 Avaliação Cobertura: total de documentos relevantes retornados sobre o número total dos relevantes existentes Precisão: documentos relevantes retornados sobre o número total de retornados Todos os Documentos Documentos Relevantes Documentos Retornados Relevantes Retornados CIn/UFPE

35 Avaliação F-measure: média gemétrica das medidas anteriores F = 2 * cobertura * precisão cobertura + precisão É a mais usada em recuperação de informação e pode ser usada em categorização quando há duas classes CIn/UFPE

36 Avaliaçã: exemplo Exemplo: total de páginas do corpus = 200
total de páginas positivas do corpus = 170 total de páginas negativas do corpus = 30 total de páginas positivas classificadas corretamente como positivas = 130 total de páginas negativas classificadas como positivas = 20 total geral de páginas classificadas como positivas = 150 Precisão = 130 / 150 = 0,87 Cobertura = 130 / 170 = 0,76 F-measure = (2 * 0,87 * 0,76) / (0,87 + 0,76) = 1,32 / 1,63 = 0,81 CIn/UFPE

37 Validação Teste do sistema num corpus conhecido e etiquetado manualmente Sabe-se a relevância de um documento em relação a uma Consulta TREC, Reuters, ... CIn/UFPE

38 Referências Categorização de Documentos:
Sebastiani, F. A Tutorial on Automated Text Categorization. Analia Amandi and Alejandro Zunino (eds.), Proceedings of ASAI-99, 1st Argentinian Symposium on Artificial Intelligence, Buenos Aires, AR, pp Moulinier, I. A Framework for Comparing Text Categorization Approaches. AAAI Spring Symposium on Machine Learning and Information Access, Stanford University, March 1996. Sistemas Baseados em Conhecimento: Hayes, P. J. & Weinstein, S. P. Construe-TIS: A System for Content-Based Indexing of a Database of News Stories. Second Annual Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, pp Neves, M. L. CitationFinder: Um Sistema de Meta-busca e Classificação de Páginas de Publicações na Web. Tese de Mestrado, Centro de Informática, UFPE, Fevereiro de 2001. CIn/UFPE

39 Referências Aprendizagem de Máquina:
Aprendizagem Bayesiana (Naive Bayes): McCallum, A. K.; Nigam, K.; Rennie, J. & Seymore, K. Automating the Construction of Internet Portals with Machine Learning. Information Retrieval Journal, volume 3, pages Redes Neurais: Wiener, E.; Pedersen, J. O. & Weigend, A. S. A Neural Network Approach to Topic Spotting. In Proceedings of the 4th Symposium on Document Analysis and Information Retrieval (SDAIR 95), pages , Las Vegas, NV, USA, April Aprendizagem Baseada em Instâncias: Masand, B; Linoff, G. & Waltz, D. Classifying News Stories using Memory Based Reasoning. Proceedings of SIGIR-92, 15th ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp , Denmark CIn/UFPE

40 Referências Aprendizagem de Máquina (cont.): Seleção de Termos:
Árvores de Decisão: Lewis, D. D. & Ringuette, M. A Comparison of Two Learning Algorithms for Text Categorization. In Third Annual Symposium on Document Analysis and Information Retrieval, pp Indução de Regras: Apté, C.; Damerau, F. & Weiss, S. Automated Learning of Decision Rules for Text Categorization. ACM Transactions on Information Systems, Vol. 12, No. 3, July 1994, pages Seleção de Termos: Ng, H. T.; Goh, W. B. & Low, K. L. Feature Selection, Perceptron learning and a Usability Case Study for Text Categorization. Proceedings of SIGIR-97, 20th ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp , Philadelphia, PA, USA Maron, M. E. Automatic Indexing: An Experimental Inquiry. Journal of ACM, 8: CIn/UFPE