Analyse distributionnelle automatique

Présentation au sujet: "Analyse distributionnelle automatique"— Transcription de la présentation:

1 Analyse distributionnelle automatique
Didier Bourigault Equipe de Recherche en Syntaxe et Sémantique CNRS – Université Toulouse Le Mirail

2 Zellig S. Harris et les sous-langages
Construction du sens Pas de sens a priori : « There is no usable classification and strucure of meaning per se, such as we could assign the words of a given language to an a priory organization of meaning. » (Harris, 1988, p. 62) Exemple : les verbes multiply et divide Le sens est analysable en étudiant les relations de dépendance qu’un mot a avec ses opérateurs et/ou opérandes dans un corpus Mais les restrictions de sélection qu’un opérateur donné impose à ses arguments : sont relativement floues en langue générale (« language as a whole ») ont des limites très tranchées dans les sous-langages (« sublanguages ») sublanguage : « language used by a particular community of speakers, say, those concerned with a particular subject matter or those engaged in a specialized occupation » (Sager, 1986, p. 2) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

3 Opposition langue générale / sous-langage : exemple
Corpus « langue générale » : 10 années du journal Le Monde sous-language : Comptes rendus de réanimation chirurgicale (anatomie pathologique) les sujets de montrer les objets de montrer exemple limite signe image voie volonté visage … LG épanchement hématome persistance absence contusion présence fracture … SL étude enquête sondage expérience film résultat image … LG scanner cérébral radiographie bilan échographie cardiaque ECG doppler fibroscopie … SL examen MONTRER problème D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

4 Méthodologie harrissienne
Adaptation des méthodes de linguistique descriptive utilisées pour la découverte d’une grammaire d’une langue 4 étapes : 1. Analyse syntaxique manuelle (Harris), automatique (Sager) 2. Régularisation (normalisation) syntaxique ex. : passif actif 3. Interrogation d’un expert classes sémantiques de base 4. Mise au jour des classes et schémas caractéristiques du sous-langage par analyse des régularités opérateurs/arguments (ex. : verbe/objet) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

5 TALN : analyse distributionnelle automatique
Depuis le début des années 90 : (Hindle, 1990) (Greffenstete,1994) (Lin, 1998) (Habert et al.) Principe : « à partir d’un corpus analysé syntaxiquement, rapprocher des couples d’unités que l’on retrouve dans des contextes syntaxiques identiques » Pour mettre au jour les classes sémantiques d’un domaine terminologies, base de connaissances, ontologies [ plaie , cicatrice ] modifiés par les adjectifs : [ scanner , radiographie ] sujet des verbes : médiane propre sternal utérine abdominale droite confirmer montrer objectiver révéler retrouver D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

6 A l’ERSS… Analyseur syntaxique Syntex Analyseur distributionnel Upery
Analyse en dépendance Français, anglais Analyseur distributionnel Upery 1. Extraction de couples Prédicats/Arguments 2. Calcul de proximités distributionnelles entre prédicats et entre arguments 3. Construction de classes de prédicats et d’arguments (doubles cliques) La chaîne d’analyse Syntex + Upery est utilisée De façon opérationnelle, sur des corpus spécialisés, pour la construction de terminologies De façon exploratoire, sur des corpus de « langue générale » de très grande taille, pour des recherches en sémantique lexicale (thèse E. Galy) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

7 Extraction de couples (prédicat, argument)
De l’analyse syntaxique en dépendance (Syntex) à la construction de couples (prédicat, argument) Un triplet syntaxique (recteur , relation , régi) … fournit un couple (prédicat , argument) = (recteur_relation , régi) rel suj obj mod AS Le scanner montre une lésion nodulaire. recteur régi ( montrer_suj , scanner) ( montrer_obj , lésion ) ( lésion_mod , nodulaire) AD (recteur_rel , régi) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

8 L’analyse distributionnelle est duale : distinction prédicat / argument
Rapprocher des prédicats qui partagent les mêmes arguments ET rapprocher des arguments qui partagent les mêmes prédicats Exemples (corpus médical) Rapprochement de prédicats Rapprochement d’arguments [ scanner, échographie ] [ montrer_suj , retrouver_suj ] effectuer_suj montrer_suj pratiquer_obj réaliser_obj radiographie doppler bilan scanner écographie D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

9 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Cas standard : Une relation de dépendance syntaxique fournit un couple : suj obj mod Le scanner montre une lésion nodulaire. ( montrer_suj , scanner) ( montrer_obj , lésion ) ( lésion_mod , nodulaire) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

10 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Traitement des prépositions : 2 relations syntaxiques : 1 couple elle est associée à une pneumoconiose. Un traitement par adriamycine ( associer_à , pneumoconiose) ( traitement_par , adriamycine) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

11 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Traitement du passif : rétablissement de la construction active Le diagnostic est confirmé par le scanner. ( confirmer_obj , diagnostic ) ( confirmer_suj , scanner ) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

12 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Traitement de la coordination : distribution On a réalisé un scanner et une échographie ( réaliser_obj , scanner ) ( réaliser_obj , échographie ) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

13 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Structure à contrôle V + VINF : aller, venir, savoir, pouvoir, devoir, vouloir, croire, aimer, compter, daigner, désirer, espérer, etc. V + à + VINF : arriver, chercher, commencer, consentir, continuer, hésiter, , etc. L’ échographie va peut-être le confirmer La tension commence à diminuer ( confirmer_suj , échographie ) ( diminuer_suj , tension ) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

14 1. Extraction des couples (prédicat, argument)
Prise en compte de syntagmes nominaux arguments Le scanner montre une lésion nodulaire. ( montrer_suj , scanner) ( montrer_obj , lésion ) ( montrer_obj , lésion nodulaire ) ( lésion_mod , nodulaire) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

15 2. Calcul des proximités distributionnelles : Jaccard
Productivité d’un prédicat : nombre d’arguments différents avec lesquels on le trouve d’un argument : nombre de prédicats différents avec lesquels on le trouve Jaccard Soit p1 et p2 deux prédicats Soit n1 la productivité de p1 et n2 la productivité de p2 Soit a le nombre d’arguments partagés par p1 et p2 a proxjacc (p1,p2)= n1 + n2 - a D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

16 2. Calcul des proximités distributionnelles : exemple
scanner_mod échographie_mod abdominal cérébral cervical hélicoïdal hépatique négatif spiralé thoracique abdominal hépatique normal thoracique 3 proxjacc = = 0.33 productivité = 8 productivité = 4 nb d’arguments en commun = 3 D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

17 3. Calcul des doubles cliques : principe
Double clique : un ensemble de prédicats et un ensemble d’arguments tels que (presque) tous les prédicats se trouvent avec (presque) tous les arguments. Exemple : Prédicats Arguments échographie_mod radiographie_mod scanner_mod abdominal cérébral cervical hélicoïdal hépatique négatif 16 couples présents sur 18 couples possibles (3x6) : couples ABSENTS D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

18 3. Calcul des doubles cliques : cohésion
Définition de la cohésion d’une double clique à partir de la notion de proximité entre prédicats et entre arguments Soit P = l’ensemble des prédicats de la DC. On définit aP comme l’argument fictif qui a pour prédicats l’ensemble P Soit A = l’ensemble des arguments de la DC. On définit pA comme le prédicat fictif qui a pour arguments l’ensemble A Pour chaque prédicat p de P, on calcule la proximité entre p et le prédicat pA Pour chaque argument a de A, on calcule la proximité entre a et l’argument aP La cohésion de la double clique est calculée comme la moyenne de ces proximités  p Є P prox (p, pA) +  a Є A prox (a,aP) NP + NA cohésion(P,A) = NP = card(P) NA = card(A) D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

19 3. Calcul des doubles cliques : cohésion
Soit la double clique : P = {échographie_mod, radiographie_mod, scanner_mod} A = {abdominal, cérébral, cervical, hélicoïdal, hépatique, négatif} scanner_mod pA abdominal aP abdominal cérébral cervical hélicoïdal hépatique négatif spiralé thoracique abdominal cérébral cervical hélicoïdal hépatique négatif affection_mod douleur-_mod examen_mod échographie_mod expansion_mod masse_mod mouvement_mod respiration_mod scanner_mod échographie_mod radiographie_mod scanner_mod proxjacc = 6 / ( ) = 0.75 proxjacc = 2 / ( ) = 0.20 Idem avec les autres prédicats de P Idem avec les autres arguments de A puis calcul de la moyenne des proximités D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

20 3. Calcul des doubles cliques : algorithme
Descente de gradient sur la cohésion A partir des prédicats Initialisation : soit p un prédicat, on construit la double clique DC0 telle que : A est constitué de l’ensemble des arguments de p P est constitué du prédicat p et du prédicat le plus proche de pA. Itération : pour passer DCi à DCi+1, Effectuer la meilleure des 4 actions possibles : ôter de P le « moins bon » prédicat (prox avec pA la plus faible) ôter de A le « moins bon » argument (prox avec aP la plus faible) intégrer à P le « meilleur » prédicat (prox avec pA la plus forte) intégrer à A le « meilleur » argument (prox avec aP la plus forte) Arrêter quand on ne peut plus augmenter la cohésion Idem à partir des arguments Fusion des doubles cliques « proches » D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

21 Analyse distributionnelle de corpus de langue générale de grande taille
2 gros corpus : LM10 : 10 années du journal Le monde ( ) 200 millions de mots Vendu par l’agence ELA, nettoyé et balisé par B. Habert Frantext 20e 515 romans 30 millions de mots Founri par l’ATILF Résultats quantitatifs : la masse ! LM10 : couples de mots rapprochés Frantext20 : couples de mots rapprochés D. BOURIGAULT Analyse distributionnelle

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