Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit Django
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- Jürgen Kirchner
- vor 5 Jahren
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1 Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit März 2009 / Leipzig / Python Stammtisch Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
2 Inhalt Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
3 - ASV Was macht man bei der automatischen Sprachverarbeitung? Speech2Text, Text2Speech (automatische) Rechtschreibkorrektur Übersetzung, Erstellung von Wörterbüchern Aufbereitung von großen Textmengen, Durchsuchen, Vergleichen von Dokumenten Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
4 - ASV Was macht man bei der automatischen Sprachverarbeitung? Speech2Text, Text2Speech (automatische) Rechtschreibkorrektur Übersetzung, Erstellung von Wörterbüchern Aufbereitung von großen Textmengen, Durchsuchen, Vergleichen von Dokumenten Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
5 - ASV Was macht man bei der automatischen Sprachverarbeitung? Speech2Text, Text2Speech (automatische) Rechtschreibkorrektur Übersetzung, Erstellung von Wörterbüchern Aufbereitung von großen Textmengen, Durchsuchen, Vergleichen von Dokumenten Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
6 - ASV Was macht man bei der automatischen Sprachverarbeitung? Speech2Text, Text2Speech (automatische) Rechtschreibkorrektur Übersetzung, Erstellung von Wörterbüchern Aufbereitung von großen Textmengen, Durchsuchen, Vergleichen von Dokumenten Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
7 Einsatz bei der Webprogrammierung Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
8 Zerlegung Zunächst muss ein Text zerlegt werden, optional in Sätze, auf jeden Fall in Wörter. Satzzerlegung: Nach Satzende-Zeichen abschneiden, aber Abkürzungen beachten! Wortzerlegung: Schwierig, aber machbar. Mein Ansatz: Menge von Nicht-Wortzeichen definieren, und Teilmenge davon mit Zeichen, die innerhalb von Wörtern vorkommen dürfen. (Nichtwortzeichen sind zum Beispiel,.?! - + $, aber die Zeichen. - dürfen innerhalb von Wörtern vorkommen, zum Beispiel bei F.D.P, don t, H-Milch.) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
9 Zerlegung Zunächst muss ein Text zerlegt werden, optional in Sätze, auf jeden Fall in Wörter. Satzzerlegung: Nach Satzende-Zeichen abschneiden, aber Abkürzungen beachten! Wortzerlegung: Schwierig, aber machbar. Mein Ansatz: Menge von Nicht-Wortzeichen definieren, und Teilmenge davon mit Zeichen, die innerhalb von Wörtern vorkommen dürfen. (Nichtwortzeichen sind zum Beispiel,.?! - + $, aber die Zeichen. - dürfen innerhalb von Wörtern vorkommen, zum Beispiel bei F.D.P, don t, H-Milch.) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
10 Zerlegung Zunächst muss ein Text zerlegt werden, optional in Sätze, auf jeden Fall in Wörter. Satzzerlegung: Nach Satzende-Zeichen abschneiden, aber Abkürzungen beachten! Wortzerlegung: Schwierig, aber machbar. Mein Ansatz: Menge von Nicht-Wortzeichen definieren, und Teilmenge davon mit Zeichen, die innerhalb von Wörtern vorkommen dürfen. (Nichtwortzeichen sind zum Beispiel,.?! - + $, aber die Zeichen. - dürfen innerhalb von Wörtern vorkommen, zum Beispiel bei F.D.P, don t, H-Milch.) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
11 Invertierte Wortliste Die Speicherung erfolgt in einer invertierten Wortliste. Es werden also nicht mehr die Dokumente mit ihren Wörtern gespeichert, sondern die Wörter und deren Dokumente. Wort Dokumente 1 1 (2), 2 (4), 3 (2) 2 1 (5), 3 (1) 3 3 (3) Weitere Informationen für ein Dokument können gespeichert werden (Häufigkeit, Positionen) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
12 Invertierte Wortliste Die Speicherung erfolgt in einer invertierten Wortliste. Es werden also nicht mehr die Dokumente mit ihren Wörtern gespeichert, sondern die Wörter und deren Dokumente. Wort Dokumente 1 1 (2), 2 (4), 3 (2) 2 1 (5), 3 (1) 3 3 (3) Weitere Informationen für ein Dokument können gespeichert werden (Häufigkeit, Positionen) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
13 Invertierte Wortliste Die Speicherung erfolgt in einer invertierten Wortliste. Es werden also nicht mehr die Dokumente mit ihren Wörtern gespeichert, sondern die Wörter und deren Dokumente. Wort Dokumente 1 1 (2), 2 (4), 3 (2) 2 1 (5), 3 (1) 3 3 (3) Weitere Informationen für ein Dokument können gespeichert werden (Häufigkeit, Positionen) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
14 Signifikante Terme für ein Dokument I Ein Maß ist TFIDF. Grundidee: Je häufiger ein Wort in einem Dokument auftaucht und je seltener in dem Gesamtkorpus, desto Signifikanter ist es. Erster Wert ist tf, hierzu wird die relative Häufigkeit normalisiert: Wir betrachten Dokument 3 Wort normalisiert nach Summe normalisiert nach Maximum 1 tf 1, = 2 = tf 1,max = tf 2, = 1 6 tf 2,max = 1 3 tf 3, = 3 = tf 3,max = 3 = 3 1 Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
15 Signifikante Terme für ein Dokument I Ein Maß ist TFIDF. Grundidee: Je häufiger ein Wort in einem Dokument auftaucht und je seltener in dem Gesamtkorpus, desto Signifikanter ist es. Erster Wert ist tf, hierzu wird die relative Häufigkeit normalisiert: Wir betrachten Dokument 3 Wort normalisiert nach Summe normalisiert nach Maximum 1 tf 1, = 2 = tf 1,max = tf 2, = 1 6 tf 2,max = 1 3 tf 3, = 3 = tf 3,max = 3 = 3 1 Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
16 Signifikante Terme für ein Dokument I Ein Maß ist TFIDF. Grundidee: Je häufiger ein Wort in einem Dokument auftaucht und je seltener in dem Gesamtkorpus, desto Signifikanter ist es. Erster Wert ist tf, hierzu wird die relative Häufigkeit normalisiert: Wir betrachten Dokument 3 Wort normalisiert nach Summe normalisiert nach Maximum 1 tf 1, = 2 = tf 1,max = tf 2, = 1 6 tf 2,max = 1 3 tf 3, = 3 = tf 3,max = 3 = 3 1 Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
17 Signifikante Terme für ein Dokument II Zweiter Wert ist idf, die inverse Dokumentenfrequenz. Allgemeine Formel: d idf = log( d : w d ) mit d = Anzahl der Dokumente. Wort Inverse Dokumentenfrequenz tf idf tf max idf 1 idf 1 = log( 3) = log(1) idf 2 = log( 3 ) = log(1.5) idf 3 = log( 3 ) = log(3) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
18 Signifikante Terme für ein Dokument II Zweiter Wert ist idf, die inverse Dokumentenfrequenz. Allgemeine Formel: d idf = log( d : w d ) mit d = Anzahl der Dokumente. Wort Inverse Dokumentenfrequenz tf idf tf max idf 1 idf 1 = log( 3) = log(1) idf 2 = log( 3 ) = log(1.5) idf 3 = log( 3 ) = log(3) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
19 Signifikante Terme für ein Dokument III Die Nullhypothese besagt, dass ein Wort in einem Dokument und einem Referenzkorpus gleich wahrscheinlich auftreten. Mit der Log-Likelihood-Methode wird die Überraschung gemessen, wie häufig das Wort tatsächlich in dem Dokument auftritt. Formel: k(log k logλ 1) sig(w) = logn mit k = Häufigkeit von Wörtern in Dokument, n = Länge des Textes, p = relative Häufigkeit von Wort in Referenzkorpus und λ = n p. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
20 Signifikante Terme für ein Dokument III Die Nullhypothese besagt, dass ein Wort in einem Dokument und einem Referenzkorpus gleich wahrscheinlich auftreten. Mit der Log-Likelihood-Methode wird die Überraschung gemessen, wie häufig das Wort tatsächlich in dem Dokument auftritt. Formel: k(log k logλ 1) sig(w) = logn mit k = Häufigkeit von Wörtern in Dokument, n = Länge des Textes, p = relative Häufigkeit von Wort in Referenzkorpus und λ = n p. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
21 Signifikante Terme für ein Dokument III Die Nullhypothese besagt, dass ein Wort in einem Dokument und einem Referenzkorpus gleich wahrscheinlich auftreten. Mit der Log-Likelihood-Methode wird die Überraschung gemessen, wie häufig das Wort tatsächlich in dem Dokument auftritt. Formel: k(log k logλ 1) sig(w) = logn mit k = Häufigkeit von Wörtern in Dokument, n = Länge des Textes, p = relative Häufigkeit von Wort in Referenzkorpus und λ = n p. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
22 Implementierung in I Zunächst das Document-Model: 1 class Document ( models. Model ) : 2 content_type = models. ForeignKey ( ContentType, verbose_name=_ ( " content type " ) ) 3 object_id = models. PositiveIntegerField ( _ ( " object id " ) ) 4 content_object = generic. GenericForeignKey ( " content_type ", " object_id " ) 5 timestamp_created = models. DateTimeField ( _ ( " timestamp created " ), auto_now_add=true, editable=false ) 6 7 def unicode ( s e l f ) : 8 return unicode ( self. content_object ) 9 10 def get_absolute_url ( s e l f ) : 11 return s e l f. content_object. get_absolute_url ( ) Desweiteren das Word-Model: 1 class Word ( models. Model ) : 2 word = models. CharField ( _ ( " word " ), max_length=255, unique=true ) 3 documents = models. ManyToManyField ( Document, verbose_name=_ ( " documents " ), through=type ) Und nun noch der Type: 1 class Type ( models. Model ) : 2 document = models. ForeignKey ( Document, verbose_name=_ ( " document " ) ) 3 word = models. ForeignKey ( "Word", verbose_name=_ ( " word " ) ) 4 count = models. PositiveIntegerField ( _ ( " count " ) ) 5 weight = models. F l o a t F i e l d ( _ ( " weight " ) ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
23 Implementierung in I Zunächst das Document-Model: 1 class Document ( models. Model ) : 2 content_type = models. ForeignKey ( ContentType, verbose_name=_ ( " content type " ) ) 3 object_id = models. PositiveIntegerField ( _ ( " object id " ) ) 4 content_object = generic. GenericForeignKey ( " content_type ", " object_id " ) 5 timestamp_created = models. DateTimeField ( _ ( " timestamp created " ), auto_now_add=true, editable=false ) 6 7 def unicode ( s e l f ) : 8 return unicode ( self. content_object ) 9 10 def get_absolute_url ( s e l f ) : 11 return s e l f. content_object. get_absolute_url ( ) Desweiteren das Word-Model: 1 class Word ( models. Model ) : 2 word = models. CharField ( _ ( " word " ), max_length=255, unique=true ) 3 documents = models. ManyToManyField ( Document, verbose_name=_ ( " documents " ), through=type ) Und nun noch der Type: 1 class Type ( models. Model ) : 2 document = models. ForeignKey ( Document, verbose_name=_ ( " document " ) ) 3 word = models. ForeignKey ( "Word", verbose_name=_ ( " word " ) ) 4 count = models. PositiveIntegerField ( _ ( " count " ) ) 5 weight = models. F l o a t F i e l d ( _ ( " weight " ) ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
24 Implementierung in I Zunächst das Document-Model: 1 class Document ( models. Model ) : 2 content_type = models. ForeignKey ( ContentType, verbose_name=_ ( " content type " ) ) 3 object_id = models. PositiveIntegerField ( _ ( " object id " ) ) 4 content_object = generic. GenericForeignKey ( " content_type ", " object_id " ) 5 timestamp_created = models. DateTimeField ( _ ( " timestamp created " ), auto_now_add=true, editable=false ) 6 7 def unicode ( s e l f ) : 8 return unicode ( self. content_object ) 9 10 def get_absolute_url ( s e l f ) : 11 return s e l f. content_object. get_absolute_url ( ) Desweiteren das Word-Model: 1 class Word ( models. Model ) : 2 word = models. CharField ( _ ( " word " ), max_length=255, unique=true ) 3 documents = models. ManyToManyField ( Document, verbose_name=_ ( " documents " ), through=type ) Und nun noch der Type: 1 class Type ( models. Model ) : 2 document = models. ForeignKey ( Document, verbose_name=_ ( " document " ) ) 3 word = models. ForeignKey ( "Word", verbose_name=_ ( " word " ) ) 4 count = models. PositiveIntegerField ( _ ( " count " ) ) 5 weight = models. F l o a t F i e l d ( _ ( " weight " ) ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
25 Implementierung in II Das Speichern funktioniert via Signal. Signals sind so etwas ähnliches wie SQL-Trigger; man kann dafür sorgen, dass eine bestimmte Funktion beim Speichern einer (beliebigen) Model-Instanz aufgerufen wird. 1 def textentry_save_handler ( sender, kwargs ) : 2 textentry = kwargs [ " instance " ] 3 text = "%s \ n%s " % ( textentry. content, textentry. headline ) 4 tp = Textprocessing ( ) 5 tp. process ( text, textentry ) 6 7 def delete_handler ( sender, kwargs ) : 8 instance = kwargs [ " instance " ] 9 tp = Textprocessing ( ) 10 tp. delete_words ( instance ) 11 tp. delete_document ( instance ) 12 # later in the code : 13 from django. db. models. signals import post_save, post_delete 14 post_save. connect ( textentry_save_handler, sender=textentry ) 15 post_delete. connect ( delete_handler, sender=textentry ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
26 Implementierung in III Das Anzeigen wird via Template-Tag gelöst 1 {% get_sigterms f o r entry. t e x t e n t r y as s i g t e r m l i s t %} 2 Tags : 3 {% for term in sigtermlist slice : " :7 " %} 4 { { term. word }}{% i f not f o r l o o p. l a s t %} {% e n d i f %} 5 {% endfor %} 1 {% get_sigterms as s i g t e r m l i s t %} 2 {% f o r term i n s i g t e r m l i s t s l i c e : " :10 " l i s t s h u f f l e %} 3 <span style=" font size : { { term. weight m u l t i p l y : " 30 " i n t e g e r } } px " > { { term. word } } < / span> {% endfor %} 1 # sigtermlist for a very document : 2 qs = Word. o b j e c t s. f i l t e r ( documents=doc ). f i l t e r ( type weight gt =0.0, type document=doc ). order_by ( " type 3 # s i g t e r m l i s t i n general : 4 qs = Word. o b j e c t s. annotate ( weight=avg ( " type weight " ) ). f i l t e r ( weight gt = 0. 0 ). order_by ( " weight " ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
27 Dokumentenähnlichkeiten I Hierzu wird ein Dokument als Vektor betrachtet. Gibt es zwei Dokumente (d 1,d 2 ) und insgesamt vier Wörter (w 1,w 2,w 3,w 4 ) mit folgenden Verteilungen: w 1 (0.1),w 2 (0.3),w 3 (0.2) d 1,w 1 (0.4),w 2 (0.2),w 4 (0.1) d 2 so sieht der Vektor für d 1 bzw. d 2 wie folgt aus: d 1 = (0.1,0.3,0.2,0.0), d2 = (0.4,0.2,0.0,0.1) normiert, so dass v = 1, so: d 1 = ( 6, 2, 3,0), d = ( 7, 7,0, 7 ) Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
28 Dokumentenähnlichkeiten II Euklidische Distanz: dist Eukl ( d1, d2 ) = n k=1 ((w k,i w k,j ) 2 ) Skalarprodukt: sim Skal ( d1, d2 ) = n k=1 (w k,i w k,j ) Cosinus-Maß: sim Cos ( d1, d2 ) = n k=1(w k,i w k,j ) n k=1 (w k,i ) 2 n k=1(w k,j ) 2 Wichtig ist bei allen Ähnlichkeitsmaßen mit Wortgewichten, dass die Worthäufigkeiten dem Zipf schen Gesetz folgen. Für Wörter sortiert nach Häufigkeit gilt: r n = k, also Rang mal Häufigkeit ist konstant. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
29 Dokumentenähnlichkeiten II Euklidische Distanz: dist Eukl ( d1, d2 ) = n k=1 ((w k,i w k,j ) 2 ) Skalarprodukt: sim Skal ( d1, d2 ) = n k=1 (w k,i w k,j ) Cosinus-Maß: sim Cos ( d1, d2 ) = n k=1(w k,i w k,j ) n k=1 (w k,i ) 2 n k=1(w k,j ) 2 Wichtig ist bei allen Ähnlichkeitsmaßen mit Wortgewichten, dass die Worthäufigkeiten dem Zipf schen Gesetz folgen. Für Wörter sortiert nach Häufigkeit gilt: r n = k, also Rang mal Häufigkeit ist konstant. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
30 Dokumentenähnlichkeiten II Euklidische Distanz: dist Eukl ( d1, d2 ) = n k=1 ((w k,i w k,j ) 2 ) Skalarprodukt: sim Skal ( d1, d2 ) = n k=1 (w k,i w k,j ) Cosinus-Maß: sim Cos ( d1, d2 ) = n k=1(w k,i w k,j ) n k=1 (w k,i ) 2 n k=1(w k,j ) 2 Wichtig ist bei allen Ähnlichkeitsmaßen mit Wortgewichten, dass die Worthäufigkeiten dem Zipf schen Gesetz folgen. Für Wörter sortiert nach Häufigkeit gilt: r n = k, also Rang mal Häufigkeit ist konstant. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
31 Dokumentenähnlichkeiten II Euklidische Distanz: dist Eukl ( d1, d2 ) = n k=1 ((w k,i w k,j ) 2 ) Skalarprodukt: sim Skal ( d1, d2 ) = n k=1 (w k,i w k,j ) Cosinus-Maß: sim Cos ( d1, d2 ) = n k=1(w k,i w k,j ) n k=1 (w k,i ) 2 n k=1(w k,j ) 2 Wichtig ist bei allen Ähnlichkeitsmaßen mit Wortgewichten, dass die Worthäufigkeiten dem Zipf schen Gesetz folgen. Für Wörter sortiert nach Häufigkeit gilt: r n = k, also Rang mal Häufigkeit ist konstant. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
32 Was ist noch zu tun? Zur manuellen Vervollständigung von einer Tag-Liste eventuell ein Widget, das mittels Ajax die automatisch berechneten Tags als Liste anzeigt und so eine Korrektur erlaubt. Ähnliches für das Slug-Feld. Berechnung ähnlicher Dokumente, Terme (zur Laufzeit? Vorher? Zyklisch? Welche Maße?). Implementierung einer Suche mit Query-Analyse. Grundformreduktion für die Gewichtsberechnung, Named Entity Recognition für die Worterkennung. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
33 Was ist noch zu tun? Zur manuellen Vervollständigung von einer Tag-Liste eventuell ein Widget, das mittels Ajax die automatisch berechneten Tags als Liste anzeigt und so eine Korrektur erlaubt. Ähnliches für das Slug-Feld. Berechnung ähnlicher Dokumente, Terme (zur Laufzeit? Vorher? Zyklisch? Welche Maße?). Implementierung einer Suche mit Query-Analyse. Grundformreduktion für die Gewichtsberechnung, Named Entity Recognition für die Worterkennung. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
34 Was ist noch zu tun? Zur manuellen Vervollständigung von einer Tag-Liste eventuell ein Widget, das mittels Ajax die automatisch berechneten Tags als Liste anzeigt und so eine Korrektur erlaubt. Ähnliches für das Slug-Feld. Berechnung ähnlicher Dokumente, Terme (zur Laufzeit? Vorher? Zyklisch? Welche Maße?). Implementierung einer Suche mit Query-Analyse. Grundformreduktion für die Gewichtsberechnung, Named Entity Recognition für die Worterkennung. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
35 Was ist noch zu tun? Zur manuellen Vervollständigung von einer Tag-Liste eventuell ein Widget, das mittels Ajax die automatisch berechneten Tags als Liste anzeigt und so eine Korrektur erlaubt. Ähnliches für das Slug-Feld. Berechnung ähnlicher Dokumente, Terme (zur Laufzeit? Vorher? Zyklisch? Welche Maße?). Implementierung einer Suche mit Query-Analyse. Grundformreduktion für die Gewichtsberechnung, Named Entity Recognition für die Worterkennung. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
36 Was ist noch zu tun? Zur manuellen Vervollständigung von einer Tag-Liste eventuell ein Widget, das mittels Ajax die automatisch berechneten Tags als Liste anzeigt und so eine Korrektur erlaubt. Ähnliches für das Slug-Feld. Berechnung ähnlicher Dokumente, Terme (zur Laufzeit? Vorher? Zyklisch? Welche Maße?). Implementierung einer Suche mit Query-Analyse. Grundformreduktion für die Gewichtsberechnung, Named Entity Recognition für die Worterkennung. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
37 Quellen Text Mining: Wissensrohstoff Text. Gerhard Heyer, Uwe Quasthoff, Thomas Wittig. 2006, W3L GmbH. Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
38 Ende Fragen? Möglichkeiten der automatischen Sprachverarbeitung mit
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