Informationsextraktion mit endlichen Automaten
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- Clara Geisler
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1 Informationsextraktion mit endlichen Automaten HS: Information Retrieval Dozentin: Dr. Karin Haenelt Anna Abykova, Vladlena Belinschi, Wei Wang Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Seminar für Computerlinguistik Wintersemester 2006 / 2007 ( ) 1
2 Inhalt Kurze Einführung in das Themengebiet Suche nach einem Thema mögliche Themen Unser Thema Entwicklung einer Lösung Evaluation und Erweiterungen Stabilität der Ergebnisse Anwendungsbeispiel Zusammenfassung Quellenangaben 2
3 Einführung Was ist Informationsextraktion? Reguläre Ausdrücke Endliche Automaten 3
4 Was ist Informationsextraktion? Domänenspezifische Informationen aus Texten gezielt aussuchen und strukturieren: Relevante Informationen extrahieren. Irrelevante Informationen überlesen. 4
5 Reguläre Ausdrücke Eine Formel in einer speziellen Sprache mit bestimmten syntaktischen Regeln elementare Symbole leere Menge ε a leere Zeichenreihe elementares Symbol Verknüpfungen der elementaren Symbole und der durch Verknüpfung gebildeten Ausdrücke durch Konkatenation (ab) Disjunktion (a b) Kleene-Stern (a*) Filterkriterium für Texte den Ausdruck in Form eines Musters mit dem Text abgleichen Schablone alle denkbaren Zeichenkombinationen (Wörter) erzeugen 5
6 Reguläre Ausdrücke Notationskonventionen für reguläre Ausdrücke * +? a b ^ $ null oder mehr Vorkommen ein oder mehr Vorkommen null oder ein Vorkommen a oder b der Anfang des Strings das Ende des Strings Spezialität in Python: *? (non-greedy-quantor: shortest match) 6
7 Endliche Automaten erlauben das Erkennen von regulären Mustern in einer Eingabesequenz. jeder reguläre Ausdruck kann als ein endlicher Automat implementiert werden und umgekehrt. werden in IE-Systemen benutzt, weil sie den Text nur partiell, aber schnell und robust analysieren. 7
8 Mögliche Themen Lebensläufe analysieren Büroakten analysieren Bestimmte Informationen suchen über Staaten Wetter Wohnungsanzeigen Jobs Schriftsteller, Artisten, CDs... 8
9 Mögliche Themen Benutzernamen, Passwörter, -Adressen und allerlei Geheimnisse - spannend! :-) z.b. RA, der verschiedene Arten von Adressen findet [a-za-z0-9._-]+@(([a-za-z0-9_-]{2,99}\.)+[a-za- Z]{2,4}) ((25[0-5] 2[0-4] \d 1 \d \d [1-9]) \.(25[0-5] 2[0-4] \d 1 \d \d [1-9] \d) \.(25[0-5] 2[0-4] \d 1 \d \d [1-9] \d [1-9]) \.(25 [0-5] 2[0-4] \d 1 \d \d [1-9] \d [1-9]))... Google Hacking / Johnny Long (2005) 9
10 Unser Thema Ziel: Alben, Artisten und Preise mit RA aus Online-Music Charts zu finden (z.b. Album: Temptation, Artist: Monrose, Preis: 12,99) 10
11 Beispiel: Online - Music Charts Entsprechendes Korpus aussuchen Google: Music Shops Charts Top 11
12 Systemarchitektur, 1. Entwurf MusicCharts O 2 - Korpus Analysefunktion 1. Aufruf des RE 2. Aufruf des RE 3. Aufruf des RE Ausgabe Artist Album Preis AOL- Korpus Analysefunktion 1. Aufruf des RE 2. Aufruf des RE 3. Aufruf des RE Artist Album Preis 12
13 1. Ansatz: korpusspezifische Extraktionsverfahren O2-Korpus Dokumentstruktur regulärer Ausdruck Ergebnisstruktur AOL-Korpus Dokumentstruktur regulärer Ausdruck Ergebnisstruktur 13
14 O2-Korpus: Dokumentstruktur <body>... <a href="/artist.do?artistid= " title="shakira">shakira</a> </td><td valign="top" class="dividercolumn text rowdark"> <a href="/album.do?albumid= "title="illegal (featuring Carlos Santana)">Illegal (fea...</a> </td> <td valign="top" class="dividercolumn rowdark"> <table cellpadding="0" cellspacing="0"> <tr> <td class="text" id="price-18" valign="top"> 1,49 </td>... </body> Inhalte, die extrahiert werden sollen, sind rot markiert. Schlüsselwörter sind blau markiert: Schlüsselwörter: a href="/artist a href="/album title= 14
15 O2-Korpus: Regulärer Ausdruck RA (('a href= /')('artist' 'album')([. \n]*?)('title= ') (.*?)(' ')) ((' ')(\d+)(, ')(\d+)) Automat O2 Shop. \n. S 'a href= /' /' A1 artist album P1 \d \d A2 P2, 'title= ' P3 A3 \d \d ' E 15
16 O2-Ergebnis Analysefunktion: Ausgabe: topnumber = 1 for i in Data_url1: print "Number ", topnumber for k in i: kdd = re.sub('\t*',"", k) if re.search('a href="/artist',kdd): kdd = re.search('title=".*?"',kdd).group(0) print "Artist:",re.search('".*?"',kdd).group(0) elif re.search('a href="/album',kdd): kdd = re.search('title=".*?"',kdd).group(0) print "Album:",re.search('".*?"',kdd).group(0) else: kdd = re.sub(' ',"",kdd) print "Price:", kdd topnumber = topnumber
17 AOL-Korpus: Dokumentstruktur <!-- album item begin --> <div class="classalbumshortblock"> <div class="classalbumshortn">1</div> <div class="classalbumshortimg"> <a href="album/view.do?id= "> <img src=" alt="temptation" title="temptation" hspace="0" vspace="0" border="0"> </a> </div> <div class="classalbumshorttxt"> <a href="album/view.do?id= " class="blue">temptation</a> <br><a href="artist/view.do?id=65523" class="blackundernoblink">monrose</a> <div class="classalbumshorteinzelsong">einzelsong: 1,39</div> </div> <!-- icons block --> <div class="classalbumshorticons"> <div class="classalbumshorticonimg1"> <a href="shoppingcart/add.do?productid= &referral=%2f.%2f"><img src="images/list/actions/order.gif" hspace="0" vspace="0" border="0" alt="warenkorb" title="warenkorb"></a> </div> <div class="classalbumshorticonimg2"> <a href="shoppingcart/order/add.do?productid= "><img src="images/list/actions/save.gif" hspace="0" vspace="0" border="0" alt="sofort bestellen" title="sofort bestellen"></a> </div> <div class="classalbumshorticonimg3"> <a href="wishlist/add.do?productid= &referral=%2f.%2f"><img src="images/list/actions/playlist.gif" hspace="0" vspace="0" border="0" alt="merkzettel" title="merkzettel"></a> </div> </div> <!-- end icons block --> <div class="classalbumshortprice"> 12,99 </div> </div> <!-- album item end --> 17
18 AOL-Korpus Analysefunktion... dataindexbegin = re.finditer('<!-- album item begin -->', Data2) dataindexend = re.finditer('<!-- album item end -->', Data2)... listartist = re.finditer('artist/view.do\?id=[0-9]{1,10}\"\sclass=\"blackundernoblink\">', primarylist) for matchartist in listartist: artistpositionbegin = matchartist.end() matchpositionend = re.search('<', primarylist[artistpositionbegin:]) artistpositionend = artistpositionbegin + matchpositionend.start() artist = primarylist[artistpositionbegin:artistpositionend]... listalbum = re.finditer('album/view.do\?id=[0-9]{1,10}\"\sclass=\"blue\">', primarylist) for matchalbum in listalbum: albumpositionbegin = matchalbum.end() matchpositionend = re.search('<', primarylist[albumpositionbegin:]) albumpositionend = albumpositionbegin + matchpositionend.start() album = primarylist[albumpositionbegin:albumpositionend]... listprice = re.finditer('classalbumshortprice"> ', primarylist) for matchlist in listprice: pricepositionbegin = matchlist.end() matchpriceend = re.search('<', primarylist[pricepositionbegin:]) pricepositionend = pricepositionbegin + matchpriceend.start() price = primarylist[pricepositionbegin:pricepositionend]... Schlüsselwörter: (<!-- album item begin -->) (<!-- album item end -->) artist/view.do album/view.do classalbumshortprice > 18
19 AOL-Korpus: Regulärer Ausdruck S RA ('<!--album item begin')([. \n]*?)(('artist' 'album')('/view.do' )([. \n]*?)('>')(.*?)('<')) ('classalbumshortprice')([. \n]*?)('>')(.*?)(' ')(\d*)(', ')(\d+)('< ))('<!--album item end') Automat '<!--album item begin' 'artist album' S1 'classalbum ShortPrice'. \n A1 P1 >'. \n AOL Shop '/view.do' P2. ' A2 P3 \d. \n, > P4 \d \d A3. P5 < < S2 '<!--album item end' E 19
20 AOL-Ergebnis 20
21 Evaluation und Erweiterungen Ergebnisse liegen bei 100 Prozent - warum? Eingeschränktes Fachgebiet (Domäne) Anfragen vorher bekannt Das Korpus ist sehr klein Für jedes Korpus angepasste RA => Allgemeiner Ausdruck? 21
22 2. Ansatz (Erweiterungen des 1. Ansatzes) Frage: Kann man allgemein anwendbare RA schreiben: für unsere Korpora? für andere Korpora? Antwort: Wir schreiben einen gemeinsamen RA für beide Korpora. 22
23 2. Ansatz: Entwicklung eines verallgemeinerten Extraktionsverfahrens Analyse der Korpora Informationseinheiten und ihre Strukturen Kodierung der Information Entwicklung regulärer Ausdrücke zur Extraktion der Information aus den beiden Korpora Evaluierung Flash-Präsentation der Ergebnisse 23
24 Systemarchitektur, 2. Ansatz MusicCharts O 2 - Korpus Analysefunktion 1. Aufruf des RE Ausgabe Artist Ranking der Titel in den Charts AOL- Korpus 2. Aufruf des RE 3. Aufruf des RE Album Preis Flash XML Adobe Flex Builder 24
25 2. Ansatz (Erweiterungen des 1. Ansatzes) Schreiben einer allgemeinen Analysefunktion: def printchart(start, End, Artist, Album, Price):... Die gesuchten Angaben werden in den beiden Korpora O2 und AOL mit den folgenden Varianten von Schlüsselwörtern ausgezeichnet: Start = [ <body ] End = [ /body ] Artist = [ artist ] Album = [ album ] Price = [, ] 25
26 Allgemeiner regulärer Ausdruck RA ('<body')([. \n]*?)(((artist Album)([. \n]*?)('>')) (Price)(\d+)(', ')(\d+)))(.*?)('<')('\body') Automat. \n S Start Artist Album. \n A > S1 S2 S3 E Price \d P1 \d P2, \d P3. < End \d 26
27 Evaluation und Erweiterungen Gründe für die Evaluation: Die Ergebnisse unseres allgemeinen RE evaluieren, um ihn eventuell an neue Korpora anzupassen, wenn nötig. Evaluation wird als ein Werkzeug benutzt, um die Information aus anderen Korpora extrahieren zu können. Bewertung der Ergebnisse: Precision Recall Fallout F- Maß F = (β² + 1) * P * R / (β² * P + R) 27
28 Evaluation und Erweiterungen Ergebnisse Relevant Ausg. Relevant Nicht Ausg. Nicht Relevant Ausg. Nicht Relevant Nicht Ausg. Relevant Ausg. Relevant Nicht Ausg. Nicht Relevant Ausg. Nicht Relevant Nicht Ausg. 28
29 Evaluation und Erweiterungen Programm Ergebnisse Precision (Genauigkeit) = Relevant Ausg. / Gesamt Ausg. Recall (Vollständigkeit) = Relevant Ausg. / Relevant Gesamt Fallout (Effektivität) = Irrelevant Ausg. / Irrelevant Gesamt O2 Shop AOL Shop Precision: 75/ % Relevant Ausg. Gesamt Ausg. Precision: 20/ % Relevant Ausg. Gesamt Ausg. Recall: 75/ % Relev. Ausgegeb. Relevant Gesamt Recall: 20/ % Relev. Ausgegeb. Relevant Gesamt Fallout: 51/ % Irrelevant Ausg. Irrelevant Gesamt Fallout: 75/ % Irrelevant Ausg. Irrelevant Gesamt 29
30 Evaluation und Erweiterungen Ergebnisse nach F- Maß (β=1) Vereinfachte Formel: F = 2 * P * R / (P + R) O2 Shop: F = 74% AOL Shop: F = 36% 30
31 Evaluation und Erweiterungen Analyse der schlechten Treffer (nonrelevante Ausg.) Beispiele: Artist: "Alle Interpreten" (kein Name eines Artisten) Artist: "Interpret" Album: "Album" (kein Albumtitel) Album: "2" (kein Albumtitel) Album: " " (leeres Ergebnis) Price: 0,00 (kein Preis) Lösung: Eine Liste mit Ignore Wörtern für die Ergebnisse: Ignore = [(.*Interpret.*),((.*Alb)(((e)(n)) ((u)(m)).*] Leere Ergebnisse ignorieren 1-Zeichen-Ergebnisse ignorieren 0,00 Preise ignorieren (Warenkorb) Anmerkung: AOL - wir haben mehr Ergebnisse, die nicht relevant sind, weil zum Top Album noch Top Song / Video... hinzukommt ( Top Problem mehr Information, als wir brauchen) 31
32 Evaluation und Erweiterungen Analyse der schlechten Treffer (nonrelevante Ausg.) Beispiele: Artist: "Nelly Furtado" Artist: Nelly Furtado" Artist: "Monrose" Artist: "Monrose"... Album: "All Good Thi..." Album: "All Good Thi..." Album: "Shame" Album: "Shame"... Lösung: Doppelte Ergebnisse entstehen, weil das Wort Artist Album 2x vorkommt (innerhalb der Tags für den Namen, außerhalb der Tags für das Bild) Überprüfen, ob Ergebnis mit (Ergebnis - 1) übereinstimmt, wenn ja - nicht ausgeben 32
33 Evaluation und Erweiterungen Ergebnisse Relevant Ausg. Relevant Nicht Ausg. Nicht Relevant Ausg. Nicht Relevant Nicht Ausg. Relevant Ausg. Relevant Nicht Ausg. Nicht Relevant Ausg. Nicht Relevant Nicht Ausg. 33
34 Evaluation und Erweiterungen Programm Ergebnisse Precision (Genauigkeit) = Relevant Ausg. / Gesamt Ausg. Recall (Vollständigkeit) = Relevant Ausg. / Relevant Gesamt Fallout (Effektivität) = Irrelevant Ausg. / Irrelevant Gesamt O2 Shop AOL Shop Precision: 75/ % Relevant Ausg. Gesamt Ausg. Precision: 20/ % Relevant Ausg. Gesamt Ausg. Recall: 75/ % Relev. Ausgegeb. Relevant Gesamt Recall: 20/ % Relev. Ausgegeb. Relevant Gesamt Fallout: 0/ % Irrelevant Ausg. Irrelevant Gesamt Fallout: 30/ % Irrelevant Ausg. Irrelevant Gesamt 34
35 Evaluation und Erweiterungen Ergebnisse nach F- Maß O2 Shop: F = 100% AOL Shop: F = 57% => Perfektes Ergebnis für O2 Shop! AOL Shop: Top Problem nicht lösbar! 35
36 Stabilität der Ergebnisse Wir überprüfen nochmals, ob unser RA auch für weitere Korpora anwendbar ist? Es werden Korpora gesucht, die mit den bereits gebildeten Ausdrücken analysierbar sind. Sind die Ergebnisse genauso gut? 36
37 Stabilität der Ergebnisse <html> <head> <title>mediaonl ine Musikdo wnload</title> <meta htt p - equiv="conten t- Typ e " content="tex t/html; charset=iso "> </head> <fr ameset rows="0, *,0,0 " frame b ord e r="no" BORDER="0" FRAMESPACING="0"> <frame name = "ONTopMenu" src="/servlets/ Dispatch/14/Call?htmltemplate=./ m en u/topmenu/shopmenu.html" MARGI NHEIGHT="0" MARGINWIDTH="0" leftmargin="0" scrolling="no" noresi ze> <frame name = "ONMainFrame" src="/servlets/ Dispatch/14/Call?htmltemplate=./ m en u/topmenu/start.h tm" MARGINHEIGHT="0" MARGINWIDTH="0" leftmargin="0" scrolling="yes" NORESIZE> <frame name = "serverc o mm " src="/servlets/ Dispatch/14/Call?htmltemplate=./misc /serverco m m.ht m "> <frame name = "sslservercomm" src="/servlets/ Dispatch/14/Call?htmltemplate=./misc /serverco m m.ht m "> </frameset> <noframes> <body bgcolor="#fffff F"> </body> </noframes> </html> Media-Online.de RA ist nicht anwendbar, da die Korpora anders strukturiert sind. Alles ist gewissermaßen versteckt 37
38 Stabilität der Ergebnisse Output: Artist: "Evanescence" Artist: "Christina Stürmer"... Price: 7,95 Price: 7,95 Price: 7,95... Lösung: Album = [ album, 'title ] Kein Album? musicload.de RA ist erweitert und anwendbar... Album: "Es Ist Wie Es Ist" Album: "Sa m 's Town"... 38
39 Stabilität der Ergebnisse Output:... Album: "Die Hits des Jahres 2006 Album: "Bravo - The Hits " Album: "T e mptation"... Lösung: Artist = [ artist, 'author'] - national" Kein Artist? Kein Preis? Price = [,, 'value'] Club Music Shop RA ist erweitert und anwendbar Artist: "Monrose" Artist: "Sasha"... Album: "Die Hits des Jahres national" Album: "Bravo - The Hits "... Price: "14,9 9 Price: 19,
40 Stabilität der Ergebnisse Stabilität der Ergebnisse? Ja - für gleich strukturierte Korpora Nein - Jedes Korpus hat eine eigene HTML- Struktur. Weitere Verbesserungen? Anwenden für andere Korpora, und RA erweitern. Gefahr, je mehr wir die RA erweitern, desto mehr Fehltreffer werden wir in Zukunft haben, da Schlüsselwörter wie value, oder title in HTML- Tags frei als Attribute verwendet werden. 40
41 Anwendung Beispiel Als Music Fans wollen wir Chart- Shops von verschiedenen Anbietern anschauen und analysieren: Wir speichern die Ergebnisse strukturiert in einer XML Datei. Wir bauen ein Flash File, wo wir die Ergebnisse aus der XML Datei lesen. 41
42 Anwendung Beispiel 42
43 Zusammenfassung Gut für eingeschränktes Fachgebiet Gut, wenn die Anfragen vorher bekannt sind Gut für Korpora mit einer fixen Struktur RA sind schnell und einfach, aber mit allgemeinem RA erreichen wir nie 100%: mit korpusspezifischen regulären Ausdrücken sind korrekte und vollständige Ergebnisse erreichbar der allgemeine Ausdruck, der für alle Korpora korrekte und vollständige Ergebnisse liefert, ließ sich nicht finden 43
44 Quellenangaben Baeza-Yates, Ricardo; Ribeiro-Neto, Berthier (Eds.) (1999): Modern Information Retrieval. Essex: Addison Wesley Longman Limited. Ferber, Reginald (2003): Information Retrieval. Suchmodelle und Data-Mining Verfahren für Textsammlungen und das Web. Heidelberg: dpunkt-verlag. Jekat, Susanne; Schultz, Tanja: Evaluation sprachverarbeitender Systeme. In: Carstensen, Kai-Uwe (Hrsg.) (2004): Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Eine Einführung. Müchen: Elsevier. S Johnny, Long (2005): Google Hacking. Mitp-Verlag. Jurafsky, Daniel; Martin James H. (2000): Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall. Klabunde, Ralf (1998): Formale Grundlagen der Linguistik. Tübingen: Narr. Kuchling, A.M. (1998): Regular Expression HOWTO. Neumann, Günter (2000): Informationsextraktion. Riloff, Ellen; Lorenzen, Jeffrey: Extraction-based text categorization: Generating domainspecific role relationships automatically. In: Strzalkowski, Tomek (1999): Natural Language Information Retrieval. Dordrecht, Boston, London: Kluwer Academic Publishers. S Weigend, Michael (2006): Python Ge-Packt. Heidelberg: Redline Gmbh. 44
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