Traitement Automatique du Langage Naturel

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1 Traitement Automatique du Langage Naturel
Chapitre 3 MORPHOLOGIE ET Transducteurs d’Etats Finis

2 Les Mots Les AEF (FSA) sont particulièrement utiles pour les lexiques
De nombreuses périphériques, dont certaines avec des ressources mémoire limitées, ont besoin d'accéder à de longues listes de mots Besoin d’effectuer des tâches assez sophistiquées avec ces listes Donc, nous allons d'abord parler de certains faits sur les mots et ensuite revenir aux méthodes de calcul/traitement 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

3 Morphologie de l’Anglais
La morphologie est l'étude de la façon dont les mots sont construits à partir de plus petites unités significatives appelées morphèmes: e.g. « fox » (1 morphème), « cats » (2 morphèmes « cat » et « s ») Les morphèmes peuvent êtres divisés en deux classes Radicaux (stems): Les unités de base portant le sens principal du mot (« cat ») Affixes: des pièces qui sont ajoutées aux radicaux pour + de détails sur le sens ou changer leurs sens et fonctions grammaticales (« -ization », « de-») 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

4 Affixes Préfixes: précèdent le radical
undo Suffixes: placés après le radical ionization Circonfixes (circumfixes): les 2 à la fois En Allemand le verbe sagen (dire) au participe passé gesagt (a dit) Infixes: ajoutés à l’intérieur du radical En Arabe ل اع ب Affixes combinées: unbelievably (un-, -able, -ly) 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

5 Morphologie Morphologie Concatenative
Utilisation de préfixes et suffixes Morphologie non-concatenative basée sur des racines et patrons (Templatic morphology, root-and-pattern morphology) Arabe, Hébreu et langues sémitiques 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

6 Morphologie de l’Anglais
Nous pouvons diviser encore plus la morphologie en deux grandes catégories Flexionnelle (Inflectional) Dérivationnelle (Derivational) 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

7 Classe / catégorie de mots
Par catégories de mots, nous viennent à l'esprit des notions familières comme « nom » et « verbe » Importance des « catégories de mots »: catégorie de mot du radical affecte largement la façon avec laquelle les radicaux et les affixes peuvent se combiner 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

8 Morphologie Flexionnelle
La morphologie flexionnelle concerne la combinaison des radicaux et des affixes où le mot résultant: a la même catégorie de mot que l'original sert un but grammatical ou sémantique qui est différent de l'original mais n'en est pas moins lié à l'original de façon claire 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

9 Noms et Verbes Anglais 2 types pour la morphologie flexionnelle des noms anglais: les noms sont de simples marqueurs pour le pluriel et le possessif cat  cats butterfly  butterflies man  man’s Les verbes ne sont que légèrement plus complexes Des marqueurs appropriés pour le temps du verbe play  played play  playing play  plays 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

10 Réguliers et Irréguliers
Problème compliqué par le fait que certains mots se conduisent mal (refusent de suivre les règles) mouse/mice, goose/geese (oie), ox/oxen (boeuf) go/went, fly/flew Les mots réguliers et irréguliers sont utilisés pour désigner les mots qui suivent les règles et ceux qui ne le font pas 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

11 Verbes Réguliers et Irréguliers
Walk, walks, walking, walked, walked Play, plays, playing, played, played Irréguliers Eat, eats, eating, ate, eaten Catch, catches, catching, caught, caught Cut, cuts, cutting, cut, cut 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

12 Morphologie Flexionnelle
Ainsi, la morphologie flexionnelle de l'anglais est assez simple Mais est compliquée par le fait qu’il existe des irrégularités 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

13 Morphologie Dérivationnelle
La morphologie dérivationnelle concerne la combinaison des radicaux et des affixes où le mot résultant: Appartient à une catégorie de mots différente de celle de l'original A un sens généralement difficile à prédire de façon précise 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

14 Exemples de Dérivations
Formation de noms à partir de verbes et d’adjectifs -ation computerize computerization -ee appoint appointee -er kill killer -ness fuzzy fuzziness 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

15 Exemples de Dérivations
Formation d’adjectifs à partir de verbes et de Noms -al computation computational -able embrace embraceable -less clue clueless 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

16 Morphologie Dérivationnelle
La morphologie dérivationnelle est le travail « sale » (complexe) que personne ne vous a appris. Quasi-systématicité Computation localisation * eatation * spellation Changements irréguliers de sens Changements de classes de mots 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

17 Exemple: Compute Plusieurs chemins sont possibles…
Commencer avec compute Computer -> computerize -> computerization Computer -> computerize -> computerizable Computer -> computable Mais les chemins (opérations) ne sont pas nécessairement tous/toutes permis(es) Clue Clue -> *clueable 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

18 Morphologie et AEFs (FSAs)
Nous aimerions utiliser les mécanismes prévus par les FSA pour capturer ces aspects de la morphologie Accepter les chaînes qui sont dans le langage Rejeter les chaînes qui ne le sont pas Et le faire d'une manière qui ne nous oblige pas à lister tous les mots de la langue traitée  Analyseur morphologique (morphological parser/analyser) 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

19 Construction d’un analyseur morphologique
Besoin de 3 composantes: Lexique (lexicon): listes des radicaux et affixes et informations de base Règles morpho-tactiques (morphotactics) : règles spécifiant quelle(s) classe(s) de morphèmes peut/peuvent suivre quelle(s) autre(s). E.g. Morphème du pluriel suit le nom et pas l’inverse Règles d’orthographe (orthographic/spelling rules): changements d’orthographe dus aux combinaisons de morphèmes: city  cities 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

20 Commencer de façon simple
Noms réguliers singuliers: ok Noms réguliers pluriels prennent un -s à la fin Les irréguliers sont acceptés tels quels 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

21 Règles Simples Règles flexionnelles nominales 4/7/2017
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22 Maintenant Injecter les mots
Remplacer les noms de classes telle que “reg-noun” par les FSAs qui reconnaissent tous les mots de cette classe là. 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

23 Règles de Morphologie Dérivationnelle de l’Anglais
Si tout est état final, comment certaines chaînes peuvent elle être rejetées? 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

24 Lexiques et Analyse Morphologique
Ainsi, la vue d'ensemble est de stocker un lexique (liste de mots que vous aimez) sous forme de FSA. Le lexique de base est intégré dans des automates plus vastes qui capturent la morphologie flexionnelle et dérivationnelle de la langue. Et alors? Eh bien la chose la plus simple que vous pouvez faire est la vérification d’orthographe 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

25 Génération vs. Analyse/Reconnaissance
Nous pouvons maintenant lancer des chaînes de caractères dans ces machines pour reconnaître celles de la langue Mais la reconnaissance n'est généralement pas tout à fait ce que nous voulons Souvent, si nous trouvons une chaîne de caractères dans la langue nous pourrions vouloir lui attribuer une structure (analyse) Nous pourrions aussi avoir une structure et vouloir lui produire une forme (production / génération) 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

26 Finite State Transducers (Transducteurs d’E.F.)
L’idée simple est comme suit: ajouter un autre ruban (bande) ajouter des symboles additionnels aux transitions E.g.: sur une bande nous lisons “cats”, et nous écrivons sur l’autre “cat +N +PL” FST Fait la correspondance entre les deux niveaux via un automate FST visualisé comme un automate à 2 rubans 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

27 FST 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

28 FST: Définition Formelle
Un FST peut être défini comme suit: Q : ensemble de N états Σ: un alphabet fini de symboles complexes sous forme de paires input-output i:o; i ϵ I (alphabet d’input) et o ϵ O (alphabet d’output), ε (epsilon) pouvant être dans I et dans O Un état initial q0 F: un ensemble d’états finaux (F inclus dans Q) δ(q,i:o): la fonction/matrice de transition entre états, de QxΣ vers Q 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

29 Applications Le genre d'analyse dont nous parlons est communément appelé analyse morphologique ou de l'analyse (parsing) Ceci peut être Une composante autonome importante de nombreuses applications (correction d'orthographe, recherche d'information) Ou simplement une étape dans une chaîne d'analyse linguistique plus avancée 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

30 Transitions c:c a:a t:t +N: ε
+PL:s c:c veut dire lire un c sur un ruban et écrire un c sur l’autre +N:ε veut dire lire un symbole +N sur un ruban et ne rien écrire sur l’autre +PL:s veut dire lire +PL et écrire un s 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

31 Utilisations Typiques
En règle générale, nous allons lire à partir d'un ruban en utilisant le 1er symbole sur les transitions de la machine (comme dans un simple FSA). Et nous allons écrire sur le 2ème ruban en utilisant les autres symboles sur les transitions 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

32 Ambiguité Rappelons que dans la reconnaissance non-déterministe de multiples chemins peuvent conduire à un état final Pas important quel chemin a été en fait parcouru Dans les FST le chemin vers un état final n’importe pas puisque des chemins différents représentent des analyses différentes ce qui se traduira par différents résultats 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

33 Ambiguité Quelle est la meilleure analyse (segmentation) de
Unionizable Union-ize-able? Un-ion-ize-able? Chacune représente un chemin valide dans la machine d’analyse de morphologie dérivationnelle et un sens différent 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

34 Ambiguité Il ya différentes façons de faire face à ce problème
prendre la première sortie trouvée Retrouver toutes les sorties possibles (tous les chemins) et les retourner (sans choix) Biaiser la recherche de telle sorte que seulement une ou quelques pistes probables sont explorées 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

35 Les Détails de l’Histoire
Bien sûr, tout n’est pas aussi facile que “cat +N +PL” <-> “cats” Il y a aussi geese, mice et oxen Mais il ya aussi toute une série de changements d'orthographe/ de prononciation qui vont de paire avec les changements flexionnels Cats vs Dogs Fox et Foxes 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

36 Machines à Plusieurs Bandes (Multi-Tape Machines)
Pour faire face à ces complications, nous allons ajouter d'autres rubans et utiliser la sortie de l’une comme entrée de la suivante Donc, pour gérer les changements irréguliers d'orthographe, nous allons ajouter des rubans intermédiaires avec des symboles intermédiaires 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

37 Machines à Plusieurs Bandes
Nous utilisons une machine pour la transduction entre le niveau lexical et le niveau intermédiaire, et une autre pour gérer les changements d'orthographe pour la bande de surface 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

38 Du niveau lexical au niveau intermédiare
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39 Du niveau intermédiare au niveau de surface
Ajouter une règle d’orthographe pour le “e” comme dans fox^s# <-> foxes# (^ frontière de morphème; # frontière de mot) L’implémenter en tant que transducteur 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

40 Exemples de règles d’orthographe
Nom Description de la Règle Exemple Doublement de consonne consonne doublée avant ~ing et ~ed beg / begging Suppression de E « silent » e supprimé avant ~ing et ~ed make / making Insertion de E E inséré après ~s, ~z, ~x, watch / watches Remplacement de Y try / tries Insertion de K panic / panicking 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

41 Foxes 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

42 Foxes 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

43 Foxes 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

44 Note Une des principales caractéristiques de cette machine inférieure est qu‘elle doit faire ce qu’il faut pour les entrées auxquelles elle ne s'applique pas vraiment. Alors ... Fox -> foxes mais bird -> birds 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

45 Schéma Global Nous avons maintenant un FST qui contient des informations explicites sur le lexique (mots réels, leur orthographe, des faits sur les classes de mots et les régularités). Formes du niveau lexical au niveau intermediaire Nous avons un ensemble plus large de machines qui captent les règles d'orthographe Formes intermédiaires aux formes de surface 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

46 Schéma Global 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

47 Cascades Il s'agit d'une architecture que nous allons voir fréquemment
Le traitement d'ensemble est divisé en étapes de réécritures distinctes Les bandes intermédiaires peuvent s’avérer utiles ou pas individuellement 4/7/2017 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin