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1 Mettre tout ça ensemble Exemple de problème: Attachement du SP Le problème Méthodes possibles Implémentation en Perl Évaluation.

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1 1 Mettre tout ça ensemble Exemple de problème: Attachement du SP Le problème Méthodes possibles Implémentation en Perl Évaluation

2 2 Le problème SP complément du nom ou du verbe? Jai vu lhomme avec les jumelles Jai vu lhomme au chapeau Je mange la pizza avec la fourchette Je mange la pizza au fromage Je mange la pizza avec une bière

3 3 Pourquoi faut-il résoudre ce problème? Environ 70% des erreurs de construction de structure syntaxique pendant une analyse automatique sont des erreurs dattachement de SP. Donc, si on améliorait la performance de la résolution de ce problème, toute lanalyse serait améliorée.

4 4 Comment faut-il résoudre ce problème? Jai vu lhomme avec les jumelles Jai vu lhomme au chapeau Je mange la pizza avec la fourchette Je mange la pizza au fromage Je mange la pizza avec une bière Y-a-t-il des régularités visibles qui distinguent entre attachement au nom et attachement au verbe? Linformation lexicale, quels mots sont utilisés dans la phrase, est cruciale.

5 5 Attachement du SP: méthode manuelle 1.Récolte dun petit corpus dexemples de SPs avec la distinction entre complément du nom ou complément du verbe. En général, par introspection ou récolte non-systématique de données observationnelles 2.Création de règles régissant les différences entre ces deux cas de figure par observation jusquà couverture des toutes les données observées 3.Implémentation dun système et extension aux exemples qui navaient pas été prévus

6 6 Méthode manuelle: problèmes 1.Récolte non-systématique des données observationnelles, donc pas garantie de représentativité 2.Possibilité de complexité excessive du système de règles, surtout si on veut tenir compte des mots 3.Pas de tests systématiques, ni de tests sur un ensemble séparé dexemples, pas dévaluation quantitative, difficile à comparer avec dautres méthodes

7 7 Structure dune expérience informatique Corpus dentraînement filtre données dentraînement apprenant modèle de classification Corpus dentraînement filtre données test classificateur données test classifiées évaluateur mésures de performance

8 8 Mesures de performance : exactitude Supposons quon ait un problème dapprentissage automatique où il sagit didentifier, parmi un certain nombre dobjets, lesquels ont la propriété X. Pour chaque objet, on obtient à laide dun modèle statistique la réponse « oui » ou la réponse « non ». Comment peut-on évaluer la performance de notre modèle? Il y a plusieurs méthodes. La plus simple est ce que nous appellerons lexactitude ou, parfois, la précisionmais attention, le mot « précision » est ici ambigu, comme on va le voir plus tard. Exactitude = Nombre de réponses correctes Nombre total de réponses

9 9 Mesures de performance : exactitude Parfois, lexactitude nest pas appropriée. Supposons quon évalue un engin de recherche comme Google et quil y ait de documents dont 100 mintéressent. Si je fais le recherche et Google me propose 50 documents dont 10 sont parmi ces 100, alors: Nombre de réponses correctes = 10 (oui qui sont exacts) (non qui sont exacts) Donc exactitude = / = !!! Pourtant, ce résultat est en fait mauvais, puisque jai 40 documents que je ne veux pas et il en manque 90 que je voudrais.

10 10 Mesures de performance : précision et rappel Réponse de lalgorithme ouinon Vraie réponse ouivp = Vrai positiffn = Faux négatif Nonfp = Faux positifvn = Vrai négatif Deux autres mesures sont plus utiles ici : la précision et le rappel. Étant donné les valeurs dans le tableau suivants : On définit ces mesures ainsi : Précision = # oui corrects = vp / vp + fp # de oui trouvés Rappel = # oui corrects = vp / vp + fn # de oui réels

11 11 Mesures de performance : précision et rappel Alors pour notre recherche sur Google, nous avons : Réponse de lalgorithme ouinon Vraie réponse oui1090 Non Précision = 10 / =.2 Rappel = 10 / =.1 Ces mesures sont plus utiles dans ce cas-ci que Exactitude = vp + vn / total

12 12 Mesures de performance : mesure F Une autre mesure est utile, résumant la précision et le rappel en une seule mesure : la mesure F. Si P est la précision et R est la rappel, alors F se définit comme: F = 2PR / P + R La mesure F nous donne un mesure de performance moyenne. Question: pourquoi F et non pas simplement une moyenne? F' = P + R /2

13 13 Mesures de performance : mesure F F se définit comme: F = 2PR / P + R Elle est la moyenne harmonique F = 2/ 1/P + 1/R Elle donne un mesure de performance équilibrée. On veut une mesure equilibrée car on sait que, en pratique, précision et rappel sont en rélation inverse. Précision inadéquate:Rappel inadéquat:« Équilibre »: vp = 100fn = 0 fp = 900vn = P =.1R = 1P = 1R =.4P =.8R =.8 F =.18F =.33F =.8 vp = 20fn = 80 fp = 0vn = vp = 80fn = 20 fp = 20vn =

14 14 Mesures de performance : mesure F P =.1R = 1P = 1R =.4 P =.8R =.8 F =.18F =.33 F =.8 M =.55 M =.7 M =.8 P R M F

15 15 Mesures de performance : mesure F P =.1R = 1P = 1R =.4 P =.8R =.8 F =.18F =.33 F =.8 M =.55 M =.7 M =.8 P R M F

16 16 Mesures de performance – exemple 2 Supposons davoir 20 verbes. En réalité la moitié des verbes appartient à la classe E, tandis que lautre moitié appartient à un mélange dautres classes qui ne nous intéressent pas. On lappelle O. E est la classe dobservations expérimentales, tandis que O est la classe de contrôle. Nous lançons notre algorithme et il nous dit que 8 verbes appartient à la classe E et 12 verbes appartient à la classe O. Voici un exemple des données résultats

17 17 Mesures de performance VerbeVeritéAlgorithme FloatedE O HikedEE HurriedEO JumpedEE LeapedEE MarchedEE ParadedEE RacedEE RushedEO SkippedEE VerbeVeritéAlgorithme BorrowedOO CarvedOO InheritedOO KickedOE KnittedOO OrganisedOO PaintedOO PlayedOO TypedOE WashedOO YelledOO

18 18 Mesures de performance Quel sont le critères de performance qui nous intéressent? Si lalgorithme me dit quun verbe est E, quel est la probabilité quil se trompe? Est-il précis? Pour tous les verbes E qui mintéressent, combien lalgorithme arrive-t-il à en trouver? A-t-il une bonne couverture? Quel sont les erreurs possibles? Verbes qui en réalité sont de E mais qui ont été classés comme O Verbes qui en réalité sont de O mais qui ont été classés comme E

19 19 Mesures de performance VerbeVeritéAlgorithme FloatedE O HikedEE HurriedEO JumpedEE LeapedEE MarchedEE ParadedEE RacedEE RushedEO SkippedEE VerbeVeritéAlgorithme BorrowedOO CarvedOO InheritedOO KickedOE KnittedOO OrganisedOO PaintedOO PlayedOO TypedOE WashedOO YelledOO Algorithme Effectifs EOTotal E7310 O28 Total91120

20 Mesures de performance Algorithme Verité EOTotal E7310 O28 Total91120 Précision E = 7 / 9 O = 8/11 Rappel E = 7/10 O = 8/10 Exactitude E+O = 7+8/20

21 21 Mesures de performance–-Formules générales Algorithme Verité XXTotal Xaba+b Xcdc+d Totala+cb+da+b+c+d Si la classe dobservation qui nous intéresse est X alors Précision: a/a+c Rappel:a/a+b Exactitude de lalgorithme: a+d/a+b+c+d

22 22 Attachement du SP: méthode basée sur le corpus 1.Annotation dun corpus dexemples de phrases spontanées. 2.Récolte de SPs dans le corpus avec la distinction entre complément du nom ou complément du verbe. 3.Création dun algorithme apprenant automatiquement les règles qui régissent les différences entre complément du nom ou complément du verbe. 4.Implémentation de lalgorithme et son entraînement sur la base dune partie du corpus. 5.Évaluation de la précision de lalgorithme sur la partie restante du corpus. Représentativité Exhaustivité, même si grande variabilité Fiabilité de lévaluation

23 23 Étape 1 1.Annotation dun corpus dexemples de phrases spontanées Questions: toutes le questions concernant lannotation vue auparavant. Années de travail de conception et annotation. Penn TreeBank annotation syntaxique qui distingue les deux types dattachement

24 24 Exemples dans la PTB ( (S (NP-SBJ (NP (NNP Pierre) (NNP Vinken) ) (VP (MD will) (VP (VB join) (NP (DT the) (NN board) ) (PP-CLR (IN as) (NP (DT a) (JJ nonexecutive) (NN director) )) (NP-TMP (NNP Nov.) (CD 29) ))) (..) )) ( (S (NP-SBJ (NNP Mr.) (NNP Vinken) ) (VP (VBZ is) (NP-PRD (NP (NN chairman) ) (PP (IN of) (NP (NP (NNP Elsevier) (NNP N.V.) ) (,,) (NP (DT the) (NNP Dutch) (VBG publishing) (NN group) ))))) (..) ))

25 25 Étape 2 2a. Récolte des SPs dans le corpus avec la distinction entre complément du nom ou complément du verbe Questions Quest-ce quon veut extraire? Sous-arbre qui couvre verbe, nom et SP Comment arrive-t-on à extraire le sous-arbre couvrant Verbe, nom et SP, étant donné les arbres de la PTB? Programme disponible tgrep2 (Essayez)

26 26 Étape 2 2b. Simplification et normalisation de données Tête dun syntagme: nom pour SN, verbe pour SV etc. Lemmatisation : on utilise le lemme, soit linfinitif pour les verbes et le singulier pour les noms. (Lemmatisation avec ER). On transforme le sous-arbre en une suite de têtes syntaxiques plus une valeur binaire qui indique le type dattachement. Exemple manger pizza avec fourchette 1 manger pizza au fromage 0

27 27 SP : n-uplets VERB NOUN PREP NOUN2 ATTACH abolish levy for concern 0 accept payment from Linear 0 accompany President on tour 0 accrue dividend at % 0 accumulate wealth across spectrum 0 yank balloon to ground 1 yield % at bank 1 yield % in offering 1 yield % in week 1 zip order into exchange 1

28 28 Étape 3 3. Création dun algorithme apprenant automatiquement les règles qui régissent les différences entre complément du nom ou complément du verbe Question: faut-il comprendre ce quon apprend ou pas? Autrement dit, faut-il apprendre grâce à une explication ou par imitation? La méthode basée sur les corpus utilise souvent lapprentissage par imitation.

29 29 Quel algorithme? Essayez VERB NOUN PREP NOUN2 abolish levy for concern 0 accept payment from Linear 0 accompany President on tour 0 accrue dividend at % 0 accumulate wealth across spectrum 0 yank balloon to ground 1 yield % at bank 1 yield % in offering 1 yield % in week 1 zip order into exchange 1

30 30 Étape 3 – Entraînement Mémoriser les données dentraînement, c-à-d mémoriser les n-uplets (têtes,attachement) si des exemples se répètent, mettre à jour un compteur On obtient une base de données composé par tous les n-uplets observés avec leur fréquence.

31 31 Étape 3 – Test (Collins et Brooks, 1995) Pour chaque donnée de test, on utilise la suite de back-offs suivante : si on a déjà vu la même donnée (la même séquence de 4 mots), alors attachement = attachement à lentraînement sinon si on a vu une (ou plusieurs) sous-séquence(s) des 3 mots à lentraînement, alors attachement = attachement majoritaire de la (moyenne des) sous-séquences des 3 mots sinon si on a vu une (ou plusieurs) sous-séquence(s) des 2 mots à lentraînement, alors attachement = attachement majoritaire de la (moyenne des) sous-séquences des 2 mots sinon si on a vu une (ou plusieurs) sous-séquence(s) dun mot à lentraînement, alors attachement = attachement majoritaire de la (moyenne des) sous-séquences dun mot sinon attachement majoritaire

32 32 Étape 3 – Test (Collins et Brooks, 1995) Pour chaque donnée de test if (verbe nom prép. nom2) in n-uplets dentraînement alors attachement = attachement du n-uplet elsif (verbe nom prép.), (nom prép. nom2) ou (verbe prép. nom2) in n-uplets dentraînement alors attachement = attachement majoritaire de (verbe nom prép.) + (nom prép. nom2) + (verbe prép. nom2) elsif (verbe prép.), (nom prép.) ou (prép. nom2) in n-uplets dentraînement alors attachement = attachement majoritaire de (verbe prép.) + (nom nom2) +(prép. nom2) elsif (prép.) in n-uplets dentraînement alors attachement = attachement majoritaire de prép. sinon attachement majoritaire dans le corpus dentraînement

33 33 Back-off Notes à propos de lalgorithme de Collins et Brooks (1995) : On utilise un suite de back-offs : sil ny a aucunes données à un niveau donné, on utilise plutôt de niveau suivant, plus général, moins précis (mais qui contient des données!). Cest un back-off « pur » : ici, on ne passe au niveau suivant que lorsquil ny a aucunes données. Collins et Brooks ont constaté que cétait le back-off optimal pour ce problème. Ce nest pas le cas pour la modélisation n-gram de langages, par exemple.

34 34 Back-off Autres méthodes de back-off : On passe au niveau suivant si il y a trop peu de données, par ex. « moins de 5 ». « Back-off smoothing » : une formule qui passe graduellement au niveau suivant quand la quantité de données diminue. Exemple : la méthode de Hindle et Rooth, 1993 : Premier niveau : f(n,p) / f(n) ou f(v,p) / f(v), c-à-d fréquence dutilisation de la préposition avec le nom ou le verbe donné. Deuxième niveau : f(N,p) / f(N) ou f(V,p) / f(V), c-à-d fréquence dutilisation de la préposition avec nimporte quel nom ou verbe. p(prép.|nom) estimé par [f(n,p) + f(N,p)/f(N)] / [f(n) + 1]. p(prép.|verbe) estimé par [f(v,p) + f(V,p)/f(V)] / [f(v) + 1]. Lattachement se fait là où la probabilité est plus élevée.

35 35 Étape 4 4. Implémentation de lalgorithme et son entraînement sur la base dune partie du corpus

36 36 Exemple #!/usr/bin/perl –w use strict; use warnings; # Computes: collects tuples and updates counts # Loads: n-uplets my (%noms, %verbes, $noms, $verbes); open(TRAINING, "training-quads") or die "Cant open training-quads: $!\n"; while ( ) { my ($v, $n, $p, $n2, $a) = split; if ($a == 0) { $noms{"$v $n $p $n2"}++; $noms{"$v $p $n"}++; $noms{"$n $p $n2"}++; $noms{"$v $p $n2"}++; $noms{"$v $p"}++; $noms{"$n $p"}++; $noms{"$p $n2"}++; $noms{$p}++; $noms++; } else … … { $verbes{"$v $n $p $n2"}++; $verbes{"$v $p $n"}++; $verbes{"$n $p $n2"}++; $verbes{"$v $p $n2"}++; $verbes{"$v $p"}++; $verbes{"$n $p"}++; $verbes{"$p $n2"}++; $verbes{$p}++; $verbes++; }

37 37 Étape 5 – Évaluation 5. Évaluation de la précision de lalgorithme sur un échantillon de nouvelles phrases Exemple partiel en Perl : open(TESTING, "testing-quads") or die "Cant open testing-quads: $!\n"; while ( ) { my ($v, $n, $p, $n2, $a) = split; deviner lattachement calculer la précision des réponses } imprimer les résultats

38 38 SP : évaluation Résultats de Collins et Brooks (1995) : NiveauTotalCorrectPrécision (%) Quadruplets Triplets Doublets Simplets Restant Total

39 39 SP : évaluation Performance minimum et maximum pour Collins et Brooks (1995) : MéthodePrécision (%) Attache toujours au nom59.0 Attachement majoritaire de prép.72.2 Moyenne de trois humains (quadruplets)88.2 Moyenne de trois humains (toute la phrase)93.2


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