Part of Speech Tagging. Linguistische Sicht. Carolin Deck
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- Christin Acker
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1 Part of Speech Tagging Linguistische Sicht Carolin Deck
2 Gliederung 1. Begriffsklärung 2. Vorstellung zwei wichtiger Tagsets (STTS & PTTS) 3. Bedeutung des POS-Tagging für die Sprachwissenschaft 4. Tagzuweisung 4.1 Problem der Mehrdeutigkeit 4.2 Die drei Verfahren des POS-Tagging regelbasierte Tagger stochastische Tagger Brill-Tagger 5. Zusammenfassung und Fazit 6. Quellen
3 1. Begriffsklärung Definition: Vorgang, bei dem jedem Wort in einem Satz ein so genanntes Part-of-Speech Tag zugeordnet wird POS Tag = grammatikalische Markierung Tagging = Zuweisen von Markierung zu einzelnen Einheiten Part of Speech Tagging Bestimmung der Wortklasse von Wörtern z.b.: Ich studiere an der Universität. Ich/PPER studiere/vvfin an/appr der/artdef Universität/NN.
4 2. Tagsets = Menge von Markierern, die für verschiedene Satzteile während des Part of Speech Taggings benutzt werden Ausschnitt aus: STTS (Stuttgart-Tübingen-Tagset) deutsche Sprache Tag Beschreibung Beispiel ART definiter und indefiniter Artikel der, die, das, ein, eine NN normales Nomen Frau, Haus, [das] Gehen ADJA Adjektiv, attributiv gebraucht [das] schnelle [Auto] VVFIN VVIMP finites Verb, voll Imperativ, voll [du] gehst, [wir] holen Komm [!], Buchen [Sie] PRELS substituierendes Relativpronomen [Der Hund, ] der PDS substituierendes Demonstrativpronomen Den [kenne ich.], dieser, jener
5 2. Tagsets = Menge von Markierern, die für verschiedene Satzteile während des Part of Speech Taggings benutzt werden Ausschnitt aus: STTS (Stuttgart-Tübingen-Tagset) deutsche Sprache Tag Beschreibung Beispiel ART definiter und indefiniter Artikel der, die, das, ein, eine NN normales Nomen Frau, Haus, [das] Gehen ADJA Adjektiv, attributiv gebraucht [das] schnelle [Auto] VVFIN VVIMP finites Verb, voll Imperativ, voll [du] gehst, [wir] holen Komm [!], Buchen [Sie] PRELS substituierendes Relativpronomen [Der Hund, ] der PDS substituierendes Demonstrativpronomen Den [kenne ich.], dieser, jener Buchen/VVIMP Sie/PPER den/artdef Flug/NN.
6 Ausschnitt aus: PTTS (Penn Treebank Tagset) englische Sprache Tag Beschreibung Beispiel DT determiner the, a NN Noun, singular or mass house, tree, air JJ adjective Nice, big, strong VB VBP VBZ Verb, base form Verb, non-3 rd person singular present Verb, 3 rd person singular present CC coordinating conjunction and take, make, draw, go I go She goes POS possessive ending [my] friend's IN Preposition or subordinating conjunction PRP Personal pronoun we, she, I, her behind [the house], [the house I live] in
7 Ausschnitt aus: PTTS (Penn Treebank Tagset) englische Sprache Tag Beschreibung Beispiel DT determiner the, a NN Noun, singular or mass house, tree, air JJ adjective Nice, big, strong VB VBP VBZ Verb, base form Verb, non-3 rd person singular present Verb, 3 rd person singular present CC coordinating conjunction and take, make, draw, go I go She goes POS possessive ending [my] friend's IN Preposition or subordinating conjunction PRP Personal pronoun we, she, I, her behind [the house], [the house I live] in The/DET house/nn I/PRP live/vbp in/in.
8 3. Bedeutung des POS-Tagging für die Sprachwissenschaft Annotation von Korpora mit linguistischen Informationen annotierte Texte als Datengrundlage - Informationsextraktion - Sprachsynthese - Computerlexikographie automatische Übersetzung Parsing Grundlage für die Entwicklung und das Testen von computerlinguistischen Programmen Zeitersparnis durch automatische Annotation
9 4. Tagzuweisung 4.1 Problem der Mehrdeutigkeit Bsp.: Buchen Sie den Flug Wort Buchen Buchen Buchen den den den Flug Sie POS Tag VVIMP VVINF NN ARTDEF PRELS PDS NN PPER
10 4.2 Die drei Verfahren des POS Tagging Regelbasierte Tagger Grundlage: zu annotierender Text und Tagset Ablauf: 2-Phasen-Architektur Phase 1: Das Wörterbuch und die initiale Annotation Buchen Sie den Flug VVIIMP, VVINF, NN PPER ARTDEF, PRELS, PDS NN Problem der Mehrdeutigkeit
11 Schematische Darstellung des POS Taggings roher Text tokenisierter Text Vorverarbeitung Phase 1: regelbasierte Tagger Lexikon Zuweisung aller möglichen Tags Problem I: nicht alle Wörter stehen im Lexikon Problem II : viele Wortformen sind mehrdeutig Phase 2: regelbasierte Tagger Disambiguierung Auswahl der richtigen Markierung vollständig und eindeutig getaggter Text
12 Phase 2: Disambiguierung: Anwendung von handgeschriebenen Regeln context frame rule (Kontextrahmenregel): z.b.: DET - X - N = X/ADJ z.b.: Buchen Sie den Flug Buchen den VVIIMP, VVINF, NN ARTDEF, PRELS, PDS INPUT: \dem\, \den\ if ((+1 NN) && (-1PPER)) then removeall (NON ARTDEF-Tags) else remove (ARTDEF-Tag) INPUT: \Verb\ if ((-1 Satzgrenze) && (+1PPER)) then removeall (NON VVIMP-Tags) else remove (VVIMP-Tag)
13 4.2.2 Stochastische Tagger Grundlage: vorannotiertes Trainingskorpus automatische Zählung der Frequenz von Wörtern und Tags Wahrscheinlichkeitsberechnung Lexikalische Wahrscheinlichkeit = das wahrscheinlichste Tag für ein Token Kontextuelle Wahrscheinlichkeit = das wahrscheinlichste Tag für ein Token in einem bestimmten Kontext häufig auftretende Wortkombinationen z.b. Bigramm-Tagger: Benutzung des vorhergehenden Wort-Tags zur Bestimmung des aktuellen Tags
14 4.2.3 Brill Tagger Grundlage: Transformation Based Learning (regelbasierte und stochastische Anteile) Komponenten a) Lexikon b) Bigramme c) Lexical Rules/ Contextual Rules d) Transformation Rules Korrektur von Tagging-Fehlern Ablauf 1. Zuweisung eines Tags zu allen bekannten Wörtern (Lexikon) 2. Zuweisung von Tags bei unbekannten Wörtern: mithilfe von Bigrammen & Kontextregeln 3. Anwendung der Transformation Rules zur Fehlerkorrektur
15 Schematische Darstellung des Brill Taggers Zu annotierender Text Zuweisung des wahrscheinlichsten Tags mithilfe eines Lexikons (initialer Tagger) Vergleich des annotierten Textes mit dem Gold Standard Übereinstimmung: wahrscheinlichstes Tag war richtig Tag wird übernommen Abweichung: wahrscheinlichstes Tag war falsch Erzeugung von automatischen Regeln: Transformation Rules erneuter Vergleich mit dem Gold Standard besseres Resultat als zuvor? unbekanntes Wort Regelanwendung: Bigramme & Contextual Rules, Lexical Rules + Übernahme der Regel - Verwurf der Regel
16 5. Zusammenfassung und Fazit Regelbasierte Tagger Vorteile + keine manuell annotierten Trainingskorpora nötig Nachteile - hoher Aufwand durch Regelaufstellung - sprachenspezifische Regelaufstellung Stochastische Tagger Brill-Tagger + keine Regelaufstellung nötig + kleinere Matrizen + für beliebige Sprachen einsetzbar + schnellere Arbeit + hohe Ergebnisqualität + manuell annotiertes Trainingskorpus nicht zwingend notwendig - manuell annotierte Trainingskorpora nötig - große Matrizen
17 6. Quellen Bestehorn, Markus: Part of Speech Tagging. In: Karlsruher Transfer 31/2005, S Lemnitzer, Lothar / Zinsmeister, Heike (2006): Korpuslinguistik: Eine Einführung. Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag. URL: id=lxe2ao9dwoac&pg=pa73&lpg=pa73&dq=stochastische+tagger&source=bl&ots=chepn 1Wxjq&sig=FzFNCc73n6YOTWnWlFwzFhou5vk&hl=de&sa=X&ei=7d-CVJyrMcurU_uhNgP&ved=0CCEQ6AEwAA#v=onepage&q&f=false [ ] Portal Computerlinguistik. URL: s=tagging [ ]
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