Einführung in die Computerlinguistik Einführung in Python (3) Tokenizer und Textstatistik
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1 Einführung in die Computerlinguistik Einführung in Python (3) Tokenizer und Textstatistik Dozentin: Wiebke Petersen 12. Foliensatz Wiebke Petersen Einführung CL 1
2 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Wiebke Petersen Einführung CL 2
3 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) Wiebke Petersen Einführung CL 2
4 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Wiebke Petersen Einführung CL 2
5 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Flag re.i oder r"(?i)..." zum Ignorieren der Groÿ- und Kleinschreibung Wiebke Petersen Einführung CL 2
6 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Flag re.i oder r"(?i)..." zum Ignorieren der Groÿ- und Kleinschreibung Runde Klammern im regulären Ausdruck zum Speichern des getroenen Teilstrings: re.search(r"([a-z]+)", string) Wiebke Petersen Einführung CL 2
7 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Flag re.i oder r"(?i)..." zum Ignorieren der Groÿ- und Kleinschreibung Runde Klammern im regulären Ausdruck zum Speichern des getroenen Teilstrings: re.search(r"([a-z]+)", string) Rückgabewert von re.search() bzw. re.finditer() erlaubt Zugri auf die gespeicherten Klammerinhalte: match.group(1) Wiebke Petersen Einführung CL 2
8 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Flag re.i oder r"(?i)..." zum Ignorieren der Groÿ- und Kleinschreibung Runde Klammern im regulären Ausdruck zum Speichern des getroenen Teilstrings: re.search(r"([a-z]+)", string) Rückgabewert von re.search() bzw. re.finditer() erlaubt Zugri auf die gespeicherten Klammerinhalte: match.group(1) Suchen und Ersetzen mittels re.sub(regex, replace, input) Wiebke Petersen Einführung CL 2
9 Kurzwiederholung der letzten Sitzung Dateien önen mittels open(file, "r") (lesen) oder open(file, "w") (schreiben) Aus Datei lesen mit for line in file:.... Schreiben mit file.write(string) re.search(regex, string) bzw. re.finditer(regex, string) zur Suche nach dem regulären Ausdruck regex in string Flag re.i oder r"(?i)..." zum Ignorieren der Groÿ- und Kleinschreibung Runde Klammern im regulären Ausdruck zum Speichern des getroenen Teilstrings: re.search(r"([a-z]+)", string) Rückgabewert von re.search() bzw. re.finditer() erlaubt Zugri auf die gespeicherten Klammerinhalte: match.group(1) Suchen und Ersetzen mittels re.sub(regex, replace, input) Zugri auf Klammerinhalte beim Ersetzen mittels \g<gruppennummer> Wiebke Petersen Einführung CL 2
10 Dialogsystem: ELIZA (Weizenbaum 1966) User: Men are all alike ELIZA: IN WHAT WAY User: They're always bugging us about something or other ELIZA: CAN YOU THINK OF A SPECIFIC EXAMPLE? User: Well, my boyfriend made me come here ELIZA: YOUR BOYFRIEND MADE YOU COME HERE User: He says I'm depressed much of the time ELIZA: I AM SORRY TO HEAR THAT YOU ARE DEPRESSED Implementierungen: Wiebke Petersen Einführung CL 3
11 Dialogsystem: ELIZA (Weizenbaum 1966) 1 Wechsel von 1. zur 2. Person: 1 input = "I am sad about my work situation." 2 input = re.sub(r"\bi('m am)\b ", "you are ", input) 3 input = re.sub(r"\b[mm]y\b ", "your ", input) 4 input = re.sub(r"\bmine\b ", "yours ", input) 2 Generierung von Antworten: 1 output = re.sub(r".*\byou are (depressed sad).*", \ 2 "i am sorry to hear you are \g<1>", input) 3 output = re.sub(r".*\byou are (depressed sad).*", \ 4 "why do you think you are \g<1>", input) 5 output = re.sub(r".*\ball.*", "in what way", input) 6 output = re.sub(r".*\balways.*", \ 7 "can you think of a specific example", input) Wiebke Petersen Einführung CL 4
12 Übungseinheit Kopieren Sie das Skript eliza.py in ihr persönliches Python-Verzeichnis. Überlegen Sie sich, wie man das Programm verbessern könnte (z. B. durch die Hinzunahme weiterer Antwortmöglichkeiten), und nehmen Sie mindestens eine Verbesserung vor Wo liegen die Grenzen dieses Ansatzes? Wiebke Petersen Einführung CL 5
13 Python: for-schleife Die for-schleife wird benutzt, wenn jedes Element einer Menge durchlaufen werden soll In Python ist dieses Konstrukt sehr vielseitig: for line in file: durchläuft die Zeilen einer Datei (s. o.) Wiebke Petersen Einführung CL 6
14 Python: for-schleife Die for-schleife wird benutzt, wenn jedes Element einer Menge durchlaufen werden soll In Python ist dieses Konstrukt sehr vielseitig: for line in file: durchläuft die Zeilen einer Datei (s. o.) for i in (1,2,3): durchläuft die Liste mit den Elementen 1, 2 und 3 Wiebke Petersen Einführung CL 6
15 Python: for-schleife Die for-schleife wird benutzt, wenn jedes Element einer Menge durchlaufen werden soll In Python ist dieses Konstrukt sehr vielseitig: for line in file: durchläuft die Zeilen einer Datei (s. o.) for i in (1,2,3): durchläuft die Liste mit den Elementen 1, 2 und 3 for i in range(0,5): durchläuft die Liste mit den Elementen von 0 bis 5 (exklusive) Wiebke Petersen Einführung CL 6
16 Python: for-schleife Die for-schleife wird benutzt, wenn jedes Element einer Menge durchlaufen werden soll In Python ist dieses Konstrukt sehr vielseitig: for line in file: durchläuft die Zeilen einer Datei (s. o.) for i in (1,2,3): durchläuft die Liste mit den Elementen 1, 2 und 3 for i in range(0,5): durchläuft die Liste mit den Elementen von 0 bis 5 (exklusive) for char in "string": durchläuft die einzelnen Zeichen einer Zeichenkette Wiebke Petersen Einführung CL 6
17 Python: for-schleife Die for-schleife wird benutzt, wenn jedes Element einer Menge durchlaufen werden soll In Python ist dieses Konstrukt sehr vielseitig: for line in file: durchläuft die Zeilen einer Datei (s. o.) for i in (1,2,3): durchläuft die Liste mit den Elementen 1, 2 und 3 for i in range(0,5): durchläuft die Liste mit den Elementen von 0 bis 5 (exklusive) for char in "string": durchläuft die einzelnen Zeichen einer Zeichenkette Um also einen Codeblock genau n mal auszuführen, schreibt man for i in range(0,n): Wiebke Petersen Einführung CL 6
18 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] ergibt s Wiebke Petersen Einführung CL 7
19 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] ergibt s ergibt g Wiebke Petersen Einführung CL 7
20 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] ergibt s ergibt g ergibt st Wiebke Petersen Einführung CL 7
21 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] "string"[0:6] ergibt s ergibt g ergibt st ergibt string Wiebke Petersen Einführung CL 7
22 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] "string"[0:6] "string"[2:4] ergibt s ergibt g ergibt st ergibt string ergibt ri Wiebke Petersen Einführung CL 7
23 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] "string"[0:6] "string"[2:4] ergibt s ergibt g ergibt st ergibt string ergibt ri "string"[:2] ergibt st (Default vor : ist 0) Wiebke Petersen Einführung CL 7
24 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] "string"[0:6] "string"[2:4] ergibt s ergibt g ergibt st ergibt string ergibt ri "string"[:2] ergibt st (Default vor : ist 0) "string"[2:] ergibt ring (Default nach : ist die String-Länge) Wiebke Petersen Einführung CL 7
25 Python: String-Slices Ein für die Verarbeitung von Text sehr nützliches Konstrukt in Python sind die sog. String-Slices Mithilfe von String-Slices lassen sich einzelne Teile aus einem String extrahieren "string"[0] "string"[5] "string"[0:2] "string"[0:6] "string"[2:4] ergibt s ergibt g ergibt st ergibt string ergibt ri "string"[:2] ergibt st (Default vor : ist 0) "string"[2:] ergibt ring (Default nach : ist die String-Länge) Achtung: eine Zuweisung an einen String-Slice ist nicht möglich, d.h. name[0] = "A" funktioniert nicht Wiebke Petersen Einführung CL 7
26 Übungseinheit Schreiben Sie ein Programm, das alle Strophen des Liedes Auf der Mauer, auf der Lauer aus der ersten Strophe generiert (siehe aufdermauer.txt) (http: //de.wikipedia.org/wiki/auf_der_mauer,_auf_der_lauer) Tipp: nutzen Sie dabei die folgenden Python-Konstrukte (andere Lösungen sind selbstverständlich auch möglich): Reguläre Ausdrücke (Suchen & Ersetzen) Dateien lesen und Zeile für Zeile auswerten for-schleife für jede Strophe String-Slices Überlegen Sie sich vorher, wie die Nummer der Strophe mit dem Inhalt zusammenhängt (Wanze, tanzen) und wie sich dieses Verhältnis mit String-Slices abbilden lässt Wiebke Petersen Einführung CL 8
27 Tokenisierung Segmentierung von Flieÿtext in Wörter. Segmentierung von Flieÿtext in Sätze (auch sentence splitting). Wiebke Petersen Einführung CL 9
28 Tokenisierung Segmentierung von Flieÿtext in Wörter. Segmentierung von Flieÿtext in Sätze (auch sentence splitting). Reichen Punkte und Leerzeichen als Marker nicht aus? Die Thomas Mann-Gesellschaft Düsseldorf e. V. lädt am Freitag, den 4. Dezember 2009, um 18 Uhr, zu einem Vortrag von Prof. Dr. Johannes Roskothen ein. Das Thema lautet: "Firma? Ruiniert. Familie? Ausgestorben. Häuser? Figurationen des Abstiegs in Thomas Manns erstem Roman "Buddenbrooks. Verfall einer Familie". Wiebke Petersen Einführung CL 9
29 Tokenisierung Segmentierung von Flieÿtext in Wörter. Segmentierung von Flieÿtext in Sätze (auch sentence splitting). Reichen Punkte und Leerzeichen als Marker nicht aus? Die Thomas Mann-Gesellschaft Düsseldorf e. V. lädt am Freitag, den 4. Dezember 2009, um 18 Uhr, zu einem Vortrag von Prof. Dr. Johannes Roskothen ein. Das Thema lautet: "Firma? Ruiniert. Familie? Ausgestorben. Häuser? Figurationen des Abstiegs in Thomas Manns erstem Roman "Buddenbrooks. Verfall einer Familie". Wörter: e. V. 4. Uhr, Häuser? "Buddenbrocks Sätze: Die Thomas Mann-Gesellschaft Düsseldorf e. Wiebke Petersen Einführung CL 9
30 Tokenisierung Segmentierung von Flieÿtext in Wörter. Segmentierung von Flieÿtext in Sätze (auch sentence splitting). Reichen Punkte und Leerzeichen als Marker nicht aus? Die Thomas Mann-Gesellschaft Düsseldorf e. V. lädt am Freitag, den 4. Dezember 2009, um 18 Uhr, zu einem Vortrag von Prof. Dr. Johannes Roskothen ein. Das Thema lautet: "Firma? Ruiniert. Familie? Ausgestorben. Häuser? Figurationen des Abstiegs in Thomas Manns erstem Roman "Buddenbrooks. Verfall einer Familie". Wörter: e. V. 4. Uhr, Häuser? "Buddenbrocks Sätze: Die Thomas Mann-Gesellschaft Düsseldorf e. In manchen Sprachen wie Chinesisch und Japanisch stehen keine Leerzeichen zwischen den Wörtern. Wiebke Petersen Einführung CL 9
31 Satzsegmentierung? und! sind relativ sichere Satzsegmentierer (problematische Sätze: Wann soll ich kommen?, fragte er.) Wiebke Petersen Einführung CL 10
32 Satzsegmentierung? und! sind relativ sichere Satzsegmentierer (problematische Sätze: Wann soll ich kommen?, fragte er.) Punkte sind problematisch: Dr. d.h Wiebke Petersen Einführung CL 10
33 Satzsegmentierung? und! sind relativ sichere Satzsegmentierer (problematische Sätze: Wann soll ich kommen?, fragte er.) Punkte sind problematisch: Dr. d.h Lösungsansatz: Erstellen eines binären Klassizierers (regelbasiert und/oder statistisch) Für jeden Punkt wird entschieden SATZENDE oder ANDERERPUNKT Wiebke Petersen Einführung CL 10
34 Tokenisierung in Wörter Problem: Klitika und Elisionen: Peter's I'm Mehrwortausdrücke: New York Rock 'n' Roll Wiebke Petersen Einführung CL 11
35 Tokenisierung von Chinesisch Im Chinesischen werden Wörter nicht durch Leerzeichen getrennt. Das durchschnittliche Wort ist 2,4 Zeichen lang. Standardalgorithmus zur Segmentierung: Maximum Match / Greedy Gegeben eine Wortliste und ein String 1. Setze einen Pointer auf den Anfang des Strings 2. Finde das längste Wort in der Wortliste, das den String vom Pointer an matcht. 3. Setze den Pointer hinter das Wort in dem String. Gehe zurück zu 2. Wenn das Verfahren scheitert, verwerfe das zuletzt gewählte Wort und wähle das nächstlängste (Backtracking). Wiebke Petersen Einführung CL 12
36 Tokenisierung von Chinesisch Im Chinesischen werden Wörter nicht durch Leerzeichen getrennt. Das durchschnittliche Wort ist 2,4 Zeichen lang. Standardalgorithmus zur Segmentierung: Maximum Match / Greedy Gegeben eine Wortliste und ein String 1. Setze einen Pointer auf den Anfang des Strings 2. Finde das längste Wort in der Wortliste, das den String vom Pointer an matcht. 3. Setze den Pointer hinter das Wort in dem String. Gehe zurück zu 2. Wenn das Verfahren scheitert, verwerfe das zuletzt gewählte Wort und wähle das nächstlängste (Backtracking). Für das Englische funktioniert der Algorithmus nicht (Beispiel von Palmer) Input: thetabledownthere Output: Theta bled own there Wiebke Petersen Einführung CL 12
37 Wörter zählen: Type vs. Token Aus wievielen Wörtern besteht der Text? Zählen der Token: Anzahl von Wortformen Wieviele verschiedene Wörter kommen im Text vor? Zwei Wortformen eines Lemmas werden getrennt gezählt (z.b. sage, sagte). Zählen der Types: Anzahl unterschiedlicher Wortformen Wie oft kommt ein bestimmtes Wort im Text vor? Tokens pro Type: Vorkommenshäugkeit von Wortformen Wiebke Petersen Einführung CL 13
38 Wörter zählen: Type vs. Token Aus wievielen Wörtern besteht der Text? Zählen der Token: Anzahl von Wortformen Wieviele verschiedene Wörter kommen im Text vor? Zwei Wortformen eines Lemmas werden getrennt gezählt (z.b. sage, sagte). Zählen der Types: Anzahl unterschiedlicher Wortformen Wie oft kommt ein bestimmtes Wort im Text vor? Tokens pro Type: Vorkommenshäugkeit von Wortformen Der Zaun, der den Garten umschlieÿt, den hat Otto für seinen Garten gebaut. 13 Tokens, 10 Types. Wiebke Petersen Einführung CL 13
39 Gesetz von Zipf Das Gesetz von Zipf besagt, dass es für jeden Text eine Konstante k gibt, so dass k f (w) r(w) für jedes Wort w gilt. f (w) ist die Frequenz von w und r(w) ist der Rang von w in der Frequenzliste. Wiebke Petersen Einführung CL 14
40 Gesetz von Zipf Das Gesetz von Zipf besagt, dass es für jeden Text eine Konstante k gibt, so dass k f (w) r(w) für jedes Wort w gilt. f (w) ist die Frequenz von w und r(w) ist der Rang von w in der Frequenzliste. Das Gesetz trit zumindest auÿerhalb der Extrembereiche (sehr hohe bzw. sehr niedrige Frequenz) auf die meisten Texte recht gut zu. Das heiÿt, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Wortes ist umgekehrt proportional zu seinem Rang in der Frequenzliste. Die wichtigsten Grundaussagen sind: Wenige Worte kommen häug vor. Viele Worte kommen selten vor. Wiebke Petersen Einführung CL 14
41 Gesetz von Zipf Das Gesetz von Zipf besagt, dass es für jeden Text eine Konstante k gibt, so dass k f (w) r(w) für jedes Wort w gilt. f (w) ist die Frequenz von w und r(w) ist der Rang von w in der Frequenzliste. Das Gesetz trit zumindest auÿerhalb der Extrembereiche (sehr hohe bzw. sehr niedrige Frequenz) auf die meisten Texte recht gut zu. Das heiÿt, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Wortes ist umgekehrt proportional zu seinem Rang in der Frequenzliste. Die wichtigsten Grundaussagen sind: Wenige Worte kommen häug vor. Viele Worte kommen selten vor. Sprachdaten sind also sehr ungleich verteilt und es gibt viele seltene Wörter (problematisch für statistische Sprachmodelle) Wiebke Petersen Einführung CL 14
42 Übungseinheit Schreiben Sie einen Tokenizer, also ein Programm, dass Ihnen einen Text in seine Tokens (Wörter und Satzzeichen zerlegt). Geben Sie die gefundenen Tokens in einer Datei aus, wobei in jeder Zeile nur genau ein Zoken steht Wenn Sie noch Zeit haben, schreiben Sie ein Programm, das eine Datei önet und den Inhalt in eine andere Datei schreibt, wobei alle Vokale durch a ersetzt werden Wiebke Petersen Einführung CL 15
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12 == 12 true 12 == 21 false 4 === 7 true 4 === "vier" false 4 === 4.0 false 12!= 13 true 12!== 12 false 12!== 12.0 true. 1 < 3 true 3 < 1 false
Die if-anweisung if (Bedingung 1) { Code 1 else { Code 2 ; Anm.1: Das ; kann entfallen, da innerhalb { ein sog. Codeblock geschrieben wird. Anm.2: Es gibt noch andere Schreibweisen, aber wir wollen uns
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