extração de informação maior contribuição: domingos sávio, raoni franco, roberto costa e...

Extração de Informação

Maior contribuição: Domingos Sávio, Raoni Franco, Roberto Costa e Ronaldo MarquesAlguns slides de: Cirdes Borges, Flávio Dantas, Rafael Barbosa, Samuel Arcoverde, Tiago Rocha

Roteiro

Motivação História Processo de Extração Técnicas

Processamento de Linguagem Natural Wrappers

Aplicações Referências

Motivação

Internet/Web Crescimento exponencial de informações Maior parte da informação está na base de textos Documentos não estruturados ou semi-

estruturados Migração de dados entre diferentes interfaces.

Motivação

Como pesquisar?

Como resumir?

Como gerar bases de conhecimento?

O que é relevante?

História

Início (fim da década de 80) MUC-Message Understanding Conference

Processamento de Linguagem Natural Ontem

Internet Wrappers

Hoje Mash-up

Processo de Extração

Trata o problema da extração de dados relevantes a partir de uma coleção de documentos [Mus99]

Os dados a serem extraídos são previamente definidos em um template (formulário)

Sistema p/ EI

BD

Item1:Item2:Item3:Item4:Item5:

Template

BC

Processo de Extração

Objetivo: Transformar infomações não-estruturadas em um corpus

de documentos ou páginas web dentro de uma base de dados.

Aplicado em diferentes tipos de textos: Artigos de Jornais Web pages Artigos Científicos Mensagens de Newsgroup Classified ads Notas Médicas

EI Tradicional Extrair informações relevantes de um trecho de

texto Blah blah blah relevante blah blah blah

Domínio específico ex: Domínio de Businness

O significado do que é “relevante” é pré-definido ex: ciclo de vida de companhias

Ações: juntar, separar, comprar Companhias envolvidas e seus papéis Capital envolvido

Dados “obscuros” são desconsiderados

Utilidade da EI

A base estruturada resultante pode ser usada para: Procurar ou analisar, utilizando queries padrões de

banco de dados Mineração de Dados Geração de sumários (possivelmente em outra

linguagem) Construção de índices para a coleção de documentos

fonte.

Exemplo: Ataque Terrorista

EI comparada com outros campos relacionados

EI vs. Recuperação de Informação EI vs. Compreensão Completa do Texto

EI vs. Recuperação de Informação RI:

Dada uma consulta do usuário, um sistema de RI seleciona um subconjunto de documentos relevantes de um conjunto maior

Depois o usuário procura as informações que ele necessita no subconjunto selecionado

EI extrai informações relevantes de documentos RI e EI são tecnologias complementares

EI vs. Recuperação de Informação

Recuperação de Informação: Entrega documentos para o usuário

Extração de Informação: Entrega fatos para o usuário/aplicacões

EI vs. Compreensão Completa do Texto

• CCT – entendimento do texto inteiro

• CCT – respresentação alvo deve acomodar a complexidade da língua

• CCT – necessita reconhecer aspectos estilísticos

• EI – somente uma parte do texto é relevante

• EI – representação alvo rígida

• EI – estilo e cor do texto é irrelevante

Por que EI é difícil?

Interpretar linguagem natural é difícil A linguagem natural é flexível

várias formas para expressar a mesma informação (paráfrase) Frodo Baggins succeeds Bilbo Baggins as chairperson of

Bank of America. Bank of America named Frodo Baggins as its new chair-

person after Bilbo Baggins. Bilbo Baggins was succeeded by Frodo Baggins as chair-

person of Bank of America.

Por que EI é difícil?

A linguagem natural é ambígua A mesma sentença pode ter significados diferentes

Eu estava em sua companhia quando começou a chover Estava com alguma pessoa, ou na emrpesa da pessoa?

A linguagem natural é dinâmica Novas palavras podem ser introduzidas na língua

E.g, “ecoturismo” Palavras existentes podem ganhar novo sentido

Massa (macarrão ou legal?)

19

Subject: US-TN-SOFTWARE PROGRAMMERDate: 17 Nov 1996 17:37:29 GMTOrganization: Reference.Com Posting ServiceMessage-ID: <[email protected]>

SOFTWARE PROGRAMMER

Position available for Software Programmer experienced in generating software for PC-Based Voice Mail systems. Experienced in C Programming. Must be familiar with communicating with and controlling voice cards; preferable Dialogic, however, experience with others such as Rhetorix and Natural Microsystems is okay. Prefer 5 years or more experience with PC Based Voice Mail, but will consider as little as 2 years. Need to find a Senior level person who can come on board and pick up code with very little training. Present Operating System is DOS. May go to OS-2 or UNIX in future.

Please reply to:Kim AndersonAdNET(901) 458-2888 [email protected]

Subject: US-TN-SOFTWARE PROGRAMMERDate: 17 Nov 1996 17:37:29 GMTOrganization: Reference.Com Posting ServiceMessage-ID: <[email protected]>

SOFTWARE PROGRAMMER

Position available for Software Programmer experienced in generating software for PC-Based Voice Mail systems. Experienced in C Programming. Must be familiar with communicating with and controlling voice cards; preferable Dialogic, however, experience with others such as Rhetorix and Natural Microsystems is okay. Prefer 5 years or more experience with PC Based Voice Mail, but will consider as little as 2 years. Need to find a Senior level person who can come on board and pick up code with very little training. Present Operating System is DOS. May go to OS-2 or UNIX in future.

Please reply to:Kim AndersonAdNET(901) 458-2888 [email protected]

Sample Job Posting

20

Extracted Job Templatecomputer_science_jobid: [email protected]: SOFTWARE PROGRAMMERsalary:company:recruiter:state: TNcity:country: USlanguage: Cplatform: PC \ DOS \ OS-2 \ UNIXapplication:area: Voice Mailreq_years_experience: 2desired_years_experience: 5req_degree:desired_degree:post_date: 17 Nov 1996

21

Amazon Book Description….</td></tr></table>The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence by <a href="/exec/obidos/search-handle-url/index=books&field-author= Kurzweil%2C%20Ray/002-6235079-4593641">Ray Kurzweil</a> <a href="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.LZZZZZZZ.jpg"><img src="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.MZZZZZZZ.gif" width=90 height=140 align=left border=0></a>List Price: $14.95 Our Price: $11.96 You Save: $2.99 (20%) 

….</td></tr></table>The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human Intelligence by <a href="/exec/obidos/search-handle-url/index=books&field-author= Kurzweil%2C%20Ray/002-6235079-4593641">Ray Kurzweil</a> <a href="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.LZZZZZZZ.jpg"><img src="http://images.amazon.com/images/P/0140282025.01.MZZZZZZZ.gif" width=90 height=140 align=left border=0></a>List Price: $14.95 Our Price: $11.96 You Save: $2.99 (20%) …

22

Extracted Book Template

Title: The Age of Spiritual Machines : When Computers Exceed Human IntelligenceAuthor: Ray KurzweilList-Price: $14.95Price: $11.96::

Tipos de texto Estruturado

Formato pré-definido e rígido Não-Estruturado

Livre Sentenças em alguma linguagem natural

Semi-estruturado Formatação não segue regras rígidas Algum grau de estruturação

campos ausentes variações na ordem dos dados

<HTML><TITLE>Some Country Codes</TITLE><BODY> Congo 242 Egypt 20 Spain 34 Belize 501 

<HR></BODY></HTML>

• Uno 97, 4p., Ar, Dir, VE, Som, Prata• Gol 16V, ano 94, Ar, 2 portas, Al.• Corsa 92, c/ 2 portas, Alarme, Rodas

Estudantes caras-pintadas protestaram, ontem, no Centro de São Paulo exigindo o impeachment do prefeito Celso Pitta, acusado de corrupção por sua ex-mulher.

Tipos de Sistemas para EI Baseados em PLN

Extrair informações de textos em linguagem natural (livre) Padrões lingüísticos

Wrappers Principalmente para textos estruturados e semi-estruturados Formatação do texto, marcadores, freqüência estatística das

palavras Construção

Manual X Aprendizagem

Processamento de Linguagem Natural

Utilizado no tratamento de documentos com pouco ou nenhum grau de estruturação

PLN caracteriza-se pela análise e manipulação ou codificação de informações expressas em língua natural a fim de encontrar os dados relevantes a serem extraídos

Processamento de Linguagem Natural

Nível Morfológico: estudo da constituição das palavras em elementos básicos;

Nível Sintático: determinação da relação (papel) de um conjunto de palavras em uma sentença;

Nível Semântico: determinação do significado e inter-relacionamento semântico das palavras;

Nível Discursivo: objetiva-se em determinar o significado de um conjunto de sentenças;

Nível Pragmático: Visa determinar o objetivo do uso da língua

Processamento de Linguagem Natural Técnicas capazes de lidar com as

irregularidades das línguas naturais Técnicas:

Part-of-speech (POS) tagging Mark each word as a noun, verb, preposition,

etc. Syntactic parsing

Identify phrases: NP, VP, PP Semantic word categories

KILL: kill, murder, assassinate, strangle, suffocate

Nível Morfológico A análise Morfológica determina o radical + sufixo

da palavra, e geralmente adiciona informações relacionadas, como: Classe da palavra Conjugação Pessoa

A análise morfológica pode ser implementada através de algoritmos baseados em regras eats eat + s verbo, singular, 3rd pers

dog dog nome, singular

Nível Sintático A análise sintática faz uso das marcações geradas pela

análise morfológica, buscando relacionamento entre palavras.

Tem como saída uma representação da sentença que mostra as dependências entre palavras Sujeito Predicado, etc...

As sentenças do exemplo possuem a mesma sintaxe, mas apresentam significados diferentes O gato correu atrás do rato O rato correu atrás do gato

Nível Semântico Não é apenas neste nível que o significado é

determinado, todos os níveis contribuem para a determinação do significado

O nível semântico determina o possível significado de uma sentença, focando nas interações entre os significados das palavras na sentença

Ambigüidade semântica A cabeça une-se ao tronco pelo pescoço Ele é o cabeça da rebelião Sabrina tem boa cabeça

Nível Discursivo Analisa textos maiores que sentenças Foca nas propriedades do texto como um todo,

determinando o significado através das conexões entre sentenças

Resolução de Anáfora: Substituição de pronomes pelas entidades que eles referenciam

Reconhecimento da Estrutura de Texto: Em um jornal temos; Artigos de capa, opniões, eventos

passados, anúcios

Nível Pragmático Trata do uso da língua, e das intenções do falante Foca no significado que vai além do texto Os exemplos seguintes utilizam anáforas mas as

resoluções necessitam de um conhecimento global Os vereadores recusaram receber os manifestantes, porque eles

temiam o confronto Os vereadores recusaram receber os manifestantes, porque eles

defendiam a revolução.

Wrappers Maior desenvolvimento da WEB nos anos 90 Necessidade de sistemas mais eficientes

com capacidade suficiente para extrair informação dos textos da WEB.

Extraem a informação de documentos para preencher templates

Podem ser construídos de forma manual ou automática

Construção manual de Wrappers Baseada em engenharia do conhecimento

Construção manual de regras de extração Padrões de extração são descobertos por especialistas

após examinarem o corpus de treinamento Vantagem

Boa performance dos Sistemas Desvantagens

Processo de desenvolvimento trabalhoso Escalabilidade Especialista pode não estar disponível

Construção Automática de Wrappers

Aprendizagem de máquina Aprender sistemas de EI a partir de um conjunto de

treinamento Vantagens

Mais fácil marcar um corpus do que criar regras de extração

Menor esforço do especialista Escalabilidade

Desvantagens Esforço de marcação do corpus de treinamento

Wrappers - Técnicas de Extração Definem como o sistema realiza o processo

de extração da informação Técnicas

Autômatos Finitos Casamento de Padrões Classificação de Textos Modelos de Markov Escondidos

Wrappers – Autômatos Finitos Regras de extração na forma de autômatos finitos Definidos por:

(1) estados que “aceitam” os símbolos do texto que preenchem algum campo do formulário de saída,

(2) os estados que apenas consomem os símbolos irrelevantes encontrados no texto, e

(3) os símbolos que provocam as transições de estado Textos estruturados e semi-estruturados

Delimitadores, ordem dos elementos

Wrappers – Autômatos finitos Exemplo

<LI> <A HREF="…"> Mani Chandy </A>, Professor of Computer Science and Executive Officer for Computer Science

…<LI> Fred Thompson, Professor Emeritus of Applied Philosophy and

Computer Science

b

U_U

N_N

? / å etc.

? / å

? / å

? / next_token

? / next_token

Key• ? : wildcard• U : state to extract URL• U : state to skip over tokens

until we reach N• N : state to extract Name• N : state to skip over tokens

until we reach A• s<X,Y> : separator rule for

the separator ofstates X and Y

• etc.

Key• ? : wildcard• U : state to extract URL• U : state to skip over tokens

until we reach N• N : state to extract Name• N : state to skip over tokens

until we reach A• s<X,Y> : separator rule for

the separator ofstates X and Y

• etc.

s<U,U> / ås<U,U> / å

s<b,U> /“U=”+ next_token

s<N,N> / ås<N,N> / ås<b,N> /“N=”+ next_token

s<U,N> /“N=”+ next_tokens<U,N> /“N=”+ next_token

Wrappers - Casamento de Padrões Aprendem regras na forma de expressões regulares. Expressões regulares que “casam” com o texto para extrair as

informações Textos livres, estruturados e semi-estruturados

Delimitadores, padrões regulares (Ex. data, CEP)

Padrão :: * (Digit) ‘ BR’ * ‘$’ (Number)Formulário:: Aluguel {Quartos $1} {Preço $2}

Capitol Hill – 1 br twnhme. fplc D/W W/D.Undrgrnd pkg incl $675. 3 BR, upper flrof turn of ctry HOME. incl gar, grt N. Hillloc $995. (206) 999-9999 (This ad last ranon 08/03/97.) <hr>

Wrappers - Classificação de textos Dividem o texto de entrada em fragmentos candidatos a

preencher algum campo do formulário de saída. Classificam os fragmentos com base em suas características

posição número de palavras presença de palavras específicas letras capitalizadas

Desvantagem Classificação local independente para cada fragmento

(desvantagem) Textos semi-estruturados

Classificação de Textos

Classificam fragmentos do documento para determinar que campo do formulário eles devem preencher

Classificador

outrosempresaoutrosnomecargoenderecoenderecotelefonetelefone

Wrappers - Modelos de Markov Escondidos (HMM) Um HMM é um autômato finito probabilístico que

consiste em: (1) Um conjunto de estados ocultos S; (2) Uma probabilidade de transição Pr[s’/s] entre os estados

ocultos s E S e s’ E S; (3) Um conjunto de símbolos T emitidos pelos estados ocultos; (4) Uma distribuição de probabilidade Pr[t/s] de emissão de cada

símbolo t E T para cada estado escondido s E S.

Processo de classificação O algoritmo Viterbi Retorna a seqüência de estados ocultos com maior

probabilidade de ter emitido cada seqüência de símbolos de entrada.

Wrappers - Modelos de Markov Escondidos (HMM) Vantagem

Realizar uma classificação ótima para a seqüência completa de entrada.

Desvantagem Não é capaz de fazer uso de múltiplas características

dos Tokens por exemplo, formatação, tamanho e posição

Desenvolvimento Teórico Um “modelo” HMM é

definido por:

1 2

3

y1 y2 y3 y4 y1 y2 y3 y4

y1 y2 y3 y4

a12

a13

a21

a23

a31 a23

a11 a22

a33

b11

b31

b21

b32

b12 b22

b33

b13 b23b14 b24

b34 O número de estados não-visíveis. A matriz de transição de estados.

O número de observações ou estados visíveis.

A matriz de probabilidade de emissão de estados visíveis.

Exemplos de Aplicações

Extração de Informação em Documentos Conteúdo

Análise Estrutural Análise Semântica

Empresa portuguesa responsável por 3,4% do PIB de Portugal.

Aplicações

http://www.ptsi.pt/PTSI/

Extração de Informação em Documentos Análise do Código Fonte de Aplicações

Uso de Padrões Qualidade do Código

Empresa de Curitiba, oferece sistemas de análise do código fonteem diversas linguagens.

Aplicações

Extração de Informação na WEB Filtragem de Fóruns

Controle do Conteúdo Assunto dos Diálogos

Empresa de São Paulo com mais de 20 anos de mercado. Oferecesoluções para e-learning.

Aplicações

http://www.techne.com.br/default.htm

Extração de Informação na WEB Monitoramento da WEB

Busca por HackersBusca por Terroristas

Empresa mundialmente reconhecida, presente no Brasil há 10 anos,

oferecendo soluções nas áreas de segurança web e redes.

Aplicações

http://www.atsolutions.com.br/index.html

Aplicações Extração de Informação na WEB

Monitoramento de opiniões espontâneas da WEB Análises qualitativas e quantitativas dos dados recolhidos Informação estruturada de cada post, a partir de cada serviço

cadastrado. Empresa brasileira com

3 anos de mercado.

Extração de Informações Estratégicas Business Intelligence

Análise de MercadoMelhoria de Processos

Empresa brasileira que oferece soluções na área de BI.

Aplicações

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/

Extração de Informações Estratégicas Análises Biológicas de Dados

Regiões Codificantes (DNA)Regiões Ativas (Proteínas)

National Center for Biotechnology Information, criado em 1988, localizadonos Estados Unidos. É a principal fonte de informações sobre Genômicana Internet.

Aplicações

http://www.oracle.com/index.html

Extração de Informações EstratégicasAnálises de Arquivos de LOG

Logs de ErroLogs de Acesso

Empresa mundialmente reconhecida, com mais de 25 anos, oferece

soluções para a análise de logs de erro e acesso a bancos de dados.

Aplicações

Extração de Informações Estratégicas Análises de Imagens

GeologiaClimatologiaAstrologia

Empresa brasileira com 10 anos de mercado, oferece soluções paraanálise e classificação de imagens.

Aplicações de RI

Referências

Uma Abordagem de Aprendizagem Híbrida para Extração de Informação em Textos Semi-Estruturados. Eduardo F.A. Silva, Flávia A. Barros & Ricardo B. C. Prudêncio

http://gate.ac.uk/ie/index.html Negócios Integrados - http://www.ni.com.br/ PT Sistemas de informação - http://www.ptsi.pt/PTSI ATSolutions - http://www.atsolutions.com.br/ Techne - http://www.techne.com.br/ Datacraft - http://www.datacraft.com.br/ NBCI - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ Semiotic Systems - http://www.semiotic.com.br/ E.life - http://www.elife.com.br/

Extração de Informação

Perguntas?

extração de informação maior contribuição: domingos sávio, raoni franco, roberto costa e...

Documents