Apprentissage automatique des morphologies: Pourquoi et comment John Goldsmith Université de Chicago Projet MoDyCo / CNRS.

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1 Apprentissage automatique des morphologies: Pourquoi et comment John Goldsmith Université de Chicago Projet MoDyCo / CNRS

2 Merci 1.Introduction: Remarques générales sur une perspective empiriste, et sur ses implications pour la linguistique. 2.L’apprentissage automatique de la structure morphologique, implémenté dans un logiciel.

3 Une citation de Syntactic Structures, Noam Chomsky 1957 The strongest requirement that could be placed on the relation between a theory of linguistic structure and particular grammars is that the theory must provide a practical and mechanical method for actually constructing the grammar, given a corpus of utterances. Let us say that such a theory provides us with a discovery procedure.

4 corpus grammar

5 A weaker requirement would be that the theory must provide a practical and mechanical method for determining whether or not a grammar proposed for a given corpus is, in fact, the best grammar of the language from which the corpus is drawn (a decision procedure).

6 corpus yes/no grammar

7 An even weaker requirement would be that given a corpus and given two proposed grammars G 1 and G 2, the theory must tell us which is the better grammar....an evaluation procedure.

8 "G 1 " or "G 2 " G1G1 G2G2 corpus

9 The point of view adopted here is that it is unreasonable to demand of linguistic theory that it provide anything more than a practical evaluation procedure for grammars. That is, we adopt the weakest of the three positions described above...

10 I think that it is very questionable that this goal is attainable in any interesting way, and I suspect that any attempt to meet it will lead into a maze of more and more elaborate and complex analytic procedures that will fail to provide answers for many important questions about the nature of linguistic structure. I believe that by lowering our sights….

11 lowering oursights to the more modest goal of developing an evaluation procedure for grammars we can focus attention more clearly on truly crucial problems...The correctness of this judgment can only be determined by the actual development and comparison of theories of these various sorts.

12 Notice, however, that the weakest of these three requirements is still strong enough to guarantee significance for a theory that meets it. There are few areas of science in which one would seriously consider the possibility of developing a general, practical, mechanical method for choosing among several theories, each compatible with the available data. Noam Chomsky, Syntactic Structures 1957

13 2. L’apprentissage automatique de la grammaire Plan général –Un corpus C –Une famille de grammaires possibles G –Une façon de mesurer la relation entre un corpus C et une grammaire particulière g: Complexité de g (indépendamment du corpus) La complexité du corpus selon grammaire g. Notre but est de minimiser la somme de ces deux éléments. ( MDL = “Longueur de déscription minimale”). Nous en revenons!

14 Plus contrètement: Une heuristique initiale (amorce) qui prend un corpus comme input et en crée une grammaire préliminaire (sans doute trop simple). Une série de heuristiques de modifie la grammaire. Une facon d’appeler la mesure du slide précédent: est-ce que la modification est pour le meilleur? (MDL)

15 Corpus Nous choississons un corpus naturel d’une langue naturelle (5,000- 1,000,000 mots)

16 Corpus Heuristique “amorce” Nous introduisons le corpus à la heuristique “bootstrap”

17 Corpus Cela nous donne une morphologie, qui n’est pas forcément très bonne. morphologie Heuristique “amorce”

18 Corpus Heuristiques incrémentieles Nous l’envoyons aux heuristiques incrémentielles. Heuristique “amorce” morphologie

19 Corpus Sortie: une morphologie modifiée Heuristique “amorce” morphologie Heuristiques incrémentieles morphologie modifiée

20 Corpus morphologie modifiée Est-ce que la modification est un amélioration? Notre expression MDL donne la réponse. Heuristique “amorce” morphologie Heuristiques incrémentieles

21 Corpus morphologie S’il s’agit d’une amélioration,elle remplace la vieille morphologie. Poubelle Heuristique “amorce” morphologie modifiée

22 Corpus Send it back to the incremental heuristics again... Heuristique “amorce” Heuristiques incrémentieles morphologie modifiée

23 morphologie Continuez jusqu’au moment où il n’existe plus d’améliorations à tester. Heuristiques incrémentieles morphologie modifiée

24 Reprise Nous avons vu la méthode algorithmique. Pour chaque domaine linguistique, il nous faut préciser: 1.La heuristique “amorce”; 2.Les heuristiques incrémentielles; 3.Le modéle MDL (Longueur de déscription minimale).

25 1. L’heuristique amorce Elle se fait en deux temps: A.Elle trouve des coupures potentielles en utilisant une suggestion de Zellig Harris. B.Elle acceptent une coupure potentielle si et seulement si elle fait partie d’une signature propre.

26 Zellig Harris: successor frequency Successor frequency of jum : 2 jum p ( jump, jumping, jumps, jumped, jumpy ) b (jumble) Successor frequency of jump : 5 e (jumped) i (jumping) jumps (jumps) y (jumpy) # (jump)

27 Zellig Harris:Successor Frequency a c c e p t i n g 19 9 6 3 1 3 1 1 able ing lerate (“accelerate”) nted (“accented”) ident (“accident”) laim (“acclaim”) omodate (“accomodate”) reditated (“accredited”) used (“accused”) coupure prévue

28 5 Zellig Harris: Successor frequency d a e i o 9 a b debate, debuting c decade, december, decide d dedicate, deduce, deduct e deep f edefeat, defend, defer ideficit, deficiency rdefraud ddead fdeaf ldeal ndean tdeath 18 3 prédictions fausses bonnes prédictions

29 Zellig Harris:Successor frequencies c o n s e r v a t i v e s 9 18 11 6 4 1 2 1 1 2 1 1 incorrecte correcteincorrecte

30 Problèmes Si 2+ suffixes commencent par le même phoneme/lettre: donn ais ait a donna is it NULL Analyse basée sur successor frequency

31 Amorce B: Signatures Nous acceptons la dernière coupure dans chaque mot: –Racine (potentiel) + suffixe (potentiel) Avec chaque racine (potentiel) nous associons l’ensemble de ses suffixes (potentiels):

32 Signatures Toutes les racines qui possèdent le même ensemble de suffixes forment l’ensemble de racines dans une signature:

33 Finite state automaton (FSA) jump walk NULL ed ing

34 Signature propre Une signature propre contient au moins deux racines et au moins deux suffixes. Nous gardons (maintenant) seulement les signatures propres, et jetent les autres. (Certaines d’entres elles vont revenir plus tard.)

35 Reprise Pour chaque domaine linguistique, il nous faut préciser: 1.La heuristique “amorce”; 2.Les heuristiques incrémentielles; 3.Le modéle MDL (Longueur de déscription minimale).

36 Exemples Bientôt --

37 Reprise Pour chaque domaine linguistique, il nous faut préciser: 1.La heuristique “amorce”; 2.Les heuristiques incrémentielles; 3.Le modéle MDL (Longueur de déscription minimale).

38 Modèle MDL La longueur de déscription se compose de deux termes: [La longueur de la grammaire, en bits ] + [La quantité d’information dans le corpus qui n’est pas expliquée totalement par la grammaire, en bits ] Ici, grammaire = morphologie

39 [La longueur de la grammaire, en bits ] + [La quantité d’information dans le corpus qui n’est pas expliquée totalement par la grammaire, en bits ] L’idée centrale: une analyse extrait toujours des redondances. Par exemple…

40 Longueur de description (version naïve!) Corpus: jump, jumps, jumping laugh, laughed, laughing sing, sang, singing the, dog, dogs totale: 62 lettres Analyse: Racines : jump laugh sing sang dog (20 lettres) Suffixes : s ing ed (6 lettres) Non analysés : the (3 lettres) totale: 29 lettres.

41 Pour decrire le corpus, il vaut mieux extraire un lexicon structuré, et décrire le corpus à travers la structure du lexicon.

42 Pourquoi minimiser ? Si la longueur de la grammaire est trop longue, on risque “overfitting”: la grammaire décrit le message, non pas le système qui a crée le message. Si la description des données est trop longue, on risque de ne pas avoir capté des généralisations inhérentes dans les données.

43 Essence of MDL…

44 Mesurer la longueur de la morphologie La morphologie est composée de trois composantes: 1.Une liste de racines 2.Une liste d’affixes 3.Une list de signatures. Nous calculons d’abord (1) et (2).

45 La longueur d’une liste de morphèmes La longueur d’une list (de longueur N) de morphèmes = –log N +  longueur de chaque morphème ] La longueur d’un morphème m: 1.log|m| +  [-1 * log 2 freq de chaque lettre] 2.log |m| +  [-1 * log 2 freq de chaque lettre, donné la lettre précédente] autrement dit:

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47 Mesurer la longueur de la morphologie La morphologie est composée de trois composantes: 1.Une liste de racines 2.Une liste d’affixes 3.Une list de signatures. Nous calculons (3).

48 Nous remplaçons chaque morphème par un pointeur au morphème, qui coûte moins cher (en bits). La longueur optimale d’un pointeur est basé sa fréquence: -log 2 fréquence(m). Une signature consiste de deux listes de pointers, et nous sommes en mesure de tout mesurer:

49 L’Information contenue dans toutes les signatures

50 Source plus profonde de MDL Le but de tout sysème rationel est de trouver le meilleur explication des observations. On interprète ceci dans un contexte probabiliste: Trouver l’analyse la plus probable, étant données les faits.

51 La règle de Bayes h = hypothèse; D = données. Trouver l’hypothèse la plus probable = trouver celle dans le produit de sa probabilité et de la probabilité qu’elle donne aux données est maximale.

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53 Nous pouvons maintenant regarder le fonctionnement de cet algorithme.

54 http://Linguistica.uchicago.edu

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59 Conclusion Comment définir ce type d’analyse linguistique? Aucun linguiste générative à l’heure actuelle ne l’identifierait comme une analyse générative. Et pourtant… C’est une interprétation empiriste du programme original générativiste.

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