Filtern von Stoppwörtern mit endlichen Automaten
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- Carsten Frei
- vor 7 Jahren
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1 Filtern von Stoppwörtern mit endlichen Automaten Im Rahmen des Hauptseminars: Endliche Automaten für die Sprachverarbeitung -SS PD Dr. Karin Haenelt Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Seminar für Computerlinguistik Julian Kunkel, Stefanie Pischek, Wei Wang
2 Gliederung Stoppwörter Was sind Stoppwörter Motivation Erstellung von Stoppwortlisten Algorithmus von Fox Prinzipien Datenstrukturen Eigene Erfahrungen
3 Stoppwörter Was sind Stoppwörter? Inhaltsleere Wortformen Artikel, Fragewörter, Modalverben,... Oft mehrdeutig Hochfrequentes Auftreten Gehören keiner spezifischen Domäne an Allgemeine Begriffe
4 Motivation Reduzierung der Wortformen => 50%... Die Verwendung einer Stoppwortliste wird die Anzahl laufender Wortformen eines Textes auf etwa die Hälfte reduzieren.... = >... Verwendung Stoppwortliste Anzahl laufender Wortformen Textes Hälfte reduzieren... Speicherplatz und Verarbeitungszeit sparen
5 Anwendungsmöglichkeiten Suchmaschinen Problem: Namen, Titel Übersetzungen Problem: Fehlübersetzungen Ermittlung des Fachbereichs von Dokumenten Überall dort wo unerwünschte Wörter entfernt werden sollen :-)
6 Erstellen von Stoppwortlisten Möglichkeiten On the Fly - Häufigkeitsanalyse Vorabliste Resultat Überschaubare Wortanzahl Geringer Speicherbedarf => Arbeitsspeicher Sprachabhängig Prüfen auf verdeckte Probleme nötig
7 Algorithmus von Fox Ziel: minimaler DFA für Lexikoneinträge Voraussetzung: Lexikon liegt alphabetisch sortiert vor Vorgehensweise: Zeichenweise Überführung in Graphen Zustände besitzen Labels Menge von Zeichenketten die noch in den Graphen überzuführen sind. Zustände mit gleichen Labels werden zu einem Zustand verschmolzen => minimaler Automat
8 Prinzipien (1) Zeichenketten mit gleichem Anfangszeichen zusammenfassen Label L0 a an and q1 a in into q0 i t q2 Anfangszeichen zu einer Kante verarbeiten to q3
9 Prinzipien (2) Restkette wird Zielknoten der Kante zu weiteren Zerlegung zugefügt a an and L0 a q1 n nd L1 in into q0 i t q2 n nto L2 to q3 o L3
10 Prinzipien (3) Wiederholung bis alle Restketten zerlegt sind. a an and in into to q0 a i t n nd q1 n nto q2 o n t n to q5 o d q4 d q6 q3 Fox, 1992
11 vgl. Fox, 1992 Algorithmus 1. Erzeuge Startzustand q 0 mit Menge aller Eingabezeichenketten als Label L Platziere q 0 in einer leeren Warteschlange Q 3. Solange Q ø 1. Entferne q i mit Label L i aus Q 2. Ermittle für jedes Anfangszeichen a aus L i ein Label mit den Restketten. Erzeuge eine neue Kante mit Übergang a zu dem Zustand mit diesem Label, falls Zustand nicht vorhanden, erzeuge diesen und füge ihn in Q ein. 4. Alle Zustände die enthalten sind Endzustände.
12 Implementierung in C von C. Fox im Umfang von 285 Zeilen für Hauptprogramm 2000 Zeilen für String Liste + Hilfsprogramm 3730 Zeilen für DEA + Algorithmus von Fox => 6050 gesamt gut dokumentiert Allerdings komplexe Speicherverwaltung
13 Unsere Implementierung in Java Objektorientiert Klassen: Main, DEA, Zustand, Kante Im Umfang von 110 Zeilen für Hauptprogramm 547 Zeilen für DEA + Algorithmus von Fox 151 Zeilen für Zustände 32 Zeilen für Kanten => ~850 gesamt
14 Klassenübersicht Kante repräsentiert eine Kante Zustand repräsentiert einen Zustand im DEA DEA repräsentiert den Automaten realisiert den Algorithmus von Fox Main startet Ausführung
15 Klasse Kante Variablen: Ziel Literal q0 Kante besteht aus Übergangsliteral und Zielknoten Datenstruktur wird für den Automaten benötigt i q2
16 Klasse Zustand Variablen: Label Kanten Zustandsnummer Methoden: Zustand(List label) getfolgezustand(literal) a an and addkante(zielzustand, literal) L0 getlabel, getnummer, isendzustand 0
17 Klasse DEA (1) Variablen: Startzustand S HashMap zustaende label => zustand a an and = > 0 ZustaendeVector 0 1 2
18 Klasse DEA (2) Methoden: Konstruktor: DEA(datei) isalphanum(zeichen) neuerzustand(label) acceptword(word) parsefile(datei, zieldatei) printzustaende
19 Klasse Main Erzeugt Instanz von DEA Verwendet Kommandozeilenparameter als Dateien für Stoppwortliste und zu parsenden Text. Startet Verarbeitung des DEA
20 Erfahrungen Anwendung des Programms: Gleichartige Dokumente in verschiedenen Sprachen mit entsprechender Stoppwortliste. Html und extrahierter Html-text Stoppwortliste und Text von verschiedenen Sprachen. Quelle der Stoppwortlisten:
21 Gleichartige Dokumente in verschiedenen Sprachen mit entsprechender Stoppwortliste Original gefiltert Bibel Liste Größe Wortanzahl Größe Wortanzahl % Wörter Deutsch MB MB ,5 Spanisch MB MB ,9 Englisch 36 einfach 4.3 MB MB ,8 erweitert MB ,8 gefiltert ist hierbei die Wortanzahl / Größe des Dokuments abzüglich Stoppwörter Fazit: Effizienz der Stoppwortliste ist sprachabhängig Häufigkeitsverteilung der Wörter verschieden
22 HTML mit deutscher Stoppwortliste HTML Größe Wortanzahl Wortanzahl % Wörter Erde (Wikipedia) 56 KB ,7 Frankfurter Rundschau online EU Verfassung Bundesverfassungsgericht Architekten-CorpusDeutsch 95 KB ,8 6.2 KB 91 KB Original gefiltert , Fazit: Nutzen der Vorverarbeitung gering Geringe Effizienz durch Markup oder textbedingt?
23 Bereinigtes HTML Original HTML/Text Größe Wortanzahl Größ e bereinigt gefiltert Wortanzahl Wortanzahl % Wörter Erde (Wikipedia) 56 KB KB ,6 Frankfurter Rundschau online EU Verfassung 95 KB KB ,5 Bundesverfassungsgericht 6.2 KB KB ,8 Architekten-CorpusDeutsch 91 KB KB HTML wurde zu Text konvertiert (Markup entfernen) Problem mit Umlauten Fazit: Markup stört bei Verarbeitung Markup Effizienz
24 Stoppwortliste und Text von verschiedenen Sprachen Original gefiltert HTML/Text Wortanzahl Wortanzahl % Wörter Erde (Wikipedia) Text ,6 Erde (Wikipedia) HTML ,1 Bundesverfassungsgericht Text ,8 Deutsche Bibel ,8 Deutscher Text und erweiterte Englische Stoppwortliste Fazit: Wenige Worte wurden Gefiltert => Zur Ermittlung von Textsprache geeignet?
25 Zusammenfassung Entfernen der Stopwörter reduziert Anzahl der Worte enorm. Wahl der Stopwortliste ist wichtig Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten Algorithmus von Fox erzeugt minimalen Automaten.
26 Literatur Originalartikel mit Beispiel und C-Sourcecode: Fox, Christopher (1992): Lexical Analysis and Stoplists. In: Frakes, William; Baeza-Yates, Ricardo (eds.): Information Retrieval. Data Structures and Algorithms. Prentice Hall: New Jersey, 1992, Kap. 7 (S ) Kursfolien: Haenelt, Karin: Kursfolien : Überführung regulärer Ausdrücke in endliche Automaten. Der Algorithmus von Fox. Download Bible, Bibles, Greek, French, Italian, Spanish, German:
27 Literatur Online Beispieltexte: Frankfurter Rundschau Wikipedia Architekten Corpus Lampugnani, V.M. (Ed.): Lexikon der Architektur des 20. Jahrhunderts. Stuttgart: Hatje, 198 Bundesverfasssungsgericht Quelle der Stoppwortlisten:
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