T-61.281 Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely
Vastaukset 10, ti 4.1.2003, 16:15-18:00 - Sanojen merkitysten erottelu, Versio 1.0

Varsinaiset laskaritehtävät

1.

Aloitetaan Bayesin kaavasta:

$$P(s_k\vert c)=\frac{P(c\vert s_k) P(s_k)}{P(c)}$$

Nyt meitä kiinnostaa vain todennäköisyyksien järjestys, eikä absoluuttinen arvo, joten voimme unohtaa normalisointitekijän $P(c)$:

$$s' = \qopname\relax m{argmax}_{s_k}\frac{P(c\vert s_k) P(s_k)}{P(c)}$$

$$= \qopname\relax m{argmax}_{s_k}P(c\vert s_k) P(s_k)$$

Yhtälössä jälkimmäinen termi on sanan merkityksen prioritodennäköisyys, joka voidaan estimoida esimerkiksi laskemalla kuinka suuri osa opetusjoukon sanoista on esiintynyt merkityksessä $s_k$. Keskitytään tässä tarkastelemaan termiä $P(c\vert s_k)$.

Kontekstiksi valitaan vaikkapa sanaa ympäröivät 10 sanaa:

$$c=(~w_0, w_1, w_2, w_3, w_4, w_5, w_6, w_7, w_8, w_{9}~)$$

Tässä siis sana, jonka merkitystä arvioidaan olisi $w_{4.5}$ merkintöjen helpottamiseksi. Tässä siis sanojen järjestyksellä on väliä, sitä voidaan merkitä laittamalla sanat kaarisulkuihin. Tällaisilla piirrevektoreilla tunnistimen opettaminen on käytännössä mahdotonta, koska kahta täysin samaa 10 sanan kontekstia tuskin löytyy opetus- ja testijoukosta. Approksimoidaan tätä mallia olettamalle, että sanojen järjestyksellä ei ole väliä (aaltosulut):

$$c=\{~w_0, w_1, w_2, w_3, w_4, w_5, w_6, w_7, w_8, w_{9}~\}$$

Nyt meillä on siis:

$$P(c\vert s_k)= P(\{~w_0, w_1, w_2, w_3, w_4, w_5, w_6, w_7, w_8, w_{9}~\} \vert s_k)$$

Helpotetaan todennäköisyysjakauman estimointia ja oletetaan että sanat esiintyvät toisistaan riippumatta:

$$P(\{~w_0, w_1, w_2, w_3, w_4, w_5, w_6, w_7, w_8, w_{9}~\}\vert s_k)$$

$$= P(w_0\vert s_k)P(w_1\vert s_k)\dots P(w_{9}\vert s_k)$$

$$= \prod_{i=0}^9 P(w_i\vert s_k)$$

Kirjoitetaan vielä kaava auki

$$s' = \qopname\relax m{argmax}_{s_k}P(c\vert s_k) P(s_k)$$

$$= \qopname\relax m{argmax}_{s_k}\left( P(s_k)\prod_{i=0}^9 P(w_i\vert s_k)\right)$$

$$= \qopname\relax m{argmax}_{s_k}\left( \log P(s_k) + \sum_{i=0}^9 \log P(w_i\vert s_k) \right)$$

Viimeisellä rivillä kaava on kirjoitettu logaritmimuotoon. Tämähän voitiin tehdä, koska logaritmin otto ei vaihda lukujen suuruusjärjestystä. Riippuu tilanteesta onko suora vai logaritminen muoto kätevämpi.

Huomataan, että mikään matkan varrella tehdyistä approksimaatioista ei ole täysin oikein, karkein virhe tehdää ehkä arvioidessa kontekstin sanat riippumattomiksi. Näin saadaan kuitenkin käyttökelpoinen menetelmä.

2.

Käytetään edellisessä tehtävässä johdettua Naivin Bayestunnistimen kaavaa:

$$s' = \qopname\relax m{argmax}_{s_k}P(c\vert s_k) P(s_k)$$

$$= \qopname\relax m{argmax}_{s_k} \left( P(s_k)\prod_{i=0}^N P(w_i\vert s_k)\right)$$

missä $w_i$ on konteksissa esiintyneet sanat.

Tarvitsemme laskun suorittamiseen kahta estimaattia, todennäköisyyttä $P(w_j\vert s_k)$ että kontekstin sana $w_j$ esiintyy merkityksen $s_k$ kanssa ja merkityksen prioritodennäköisyyttä $P(s_k)$. Koska näytejoukossamme on yhtä monta esintymää merkitykselle sataa=sade ja sataa=luku, voimme ainoastaan asettaa prioritodennäköisyydeksi $0.5$. Kirjan laskuissa sovelletaan järjestään ML-estimointia (suurimman uskottavuuden estimointi). Tehtävässä kuitenkin pyydettiin käyttämään prioreita, joten määritellään todennäköisyydelle $P(w_j\vert s_k)$ pieni priori, että kaikki sanat ovat yhtä todennäköisiä kaikissa konteksteissa ja lisätään seuraaviin estimaatoreihin $\lambda=0.5$. Suuremman $\lambda$:n valinnalla voidaan korostaa prioriuskon merkitystä ja vähäinen todistus opetusjoukossa ei vielä suuremmin hetkauta tuota uskomusta. Tätä tapaa kutsutaan MAP (Maksimi A Posteriori) -estimoinniksi. Se voidaan ajatella vaikka niin, että kuvitellaan jo etukäteen nähdyksi opetusjoukon, jossa jokainen tunnettu sana on esiintynyt 0.5 kertaa molemmissa konteksteissa.

$$P(w_j\vert s_k) = \frac{C(w_j,s_k)+\lambda}{C(s_k)+N\lambda}$$

Tässä tunnettujen sanojen lukumäärä $N=85$.

a)

Lasketaan ensimmäisen lauseen merkityksen luokitteluun tarvittavat estimaattorit:

$$P(\textrm{\lq\lq koirasusitarha''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac{0.5}{6+0.5\cdot 85}=\frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq vieraili''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq pari''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq ihminen''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac1{97}$$

Huomataan, että ensimmäiseen merkitykseen ei saada kuin priorin aiheuttamaan todennäköisyysmassaa. Vertailuluvuksi (normalisoimattomaksi todennäköisyydeksi) saadaan

$$0.5\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97} = 5.6\cdot 10^{-9}$$

Lasketaanpa sama merkitykselle sataa=luku:

$$P(\textrm{\lq\lq koirasusitarha''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac{0.5}{6+0.5\cdot 85}=\frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq vieraili''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq pari''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac{2+0.5}{6+0.5\cdot85}=\frac5{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq ihminen''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac5{97}$$

Vertailuluvuksi saadaan

$$0.5\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97}\cdot\frac5{97}\cdot\frac5{97} = 1.4\cdot 10^{-7}$$

Mallin mukaan merkitys sata=luku on siis todennäköisempi.

b)

Kuten edellä lasketusta huomaamme, voimme jättää sanat, joita ei ole havaittu kummankaan sanan kontekstissa huomiotta, sillä ne eivät vaikuta vertailulukujen järjestykseen, vain ainoastaan niiden suuruuteen. Käytetään muunninta, joka muuntaa numerot muotoon ``num'' (tässä tapauksessa kolmantena=''num''). Lasketaan siis 2. kohdassa todennäköisyydet ainoastaan seuraaville:

$$P(\textrm{\lq\lq räntää''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac{1.5}{6+0.5\cdot85}=\frac3{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq tai''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac3{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq lunta''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac7{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq num''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac{5}{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq räntää''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac{0.5}{6+0.5\cdot 85}=\frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq tai''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq lunta''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac1{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq num''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac{5}{97}$$

Vertailuluvuiksi saadaan

$$\textrm{sataa=sade} : 0.5\cdot\frac3{97}\cdot\frac3{97}\cdot\frac7{97}\cdot\frac{3}{97} = 1.1 \cdot10^{-6}$$

$$\textrm{sataa=luku} : 0.5\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97}\cdot\frac1{97}\cdot\frac{5}{97} = 2.8 \cdot10^{-8}$$

Eli nyt ilmeisesti sana tarkoittaa sadetta.

c)

Kolmannelle lauseelle saadan

$$P(\textrm{\lq\lq noin''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac3{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq num''}\vert\textrm{''sataa''=sade}) = \frac5{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq noin''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac7{97}$$

$$P(\textrm{\lq\lq num''}\vert\textrm{''sataa''=luku}) = \frac5{97}$$

Vertailuluvuiksi saadaan

$$\textrm{sataa=sade} : 0.5\cdot\frac3{97}\cdot\frac{5}{97} = 8.5 \cdot10^{-8}$$

$$\textrm{sataa=luku} : 0.5\cdot\frac7{97}\cdot\frac{5}{97} = 2.0 \cdot10^{-7}$$

Eli nyt ilmeisesti sana tarkoittaa lukua.

d)

Viimeisen lauseen sanojen todennäköisyyksiä ei annettu opetusdata muokaa mihinkään suuntaan ja koska priorien mukaan molemmat merkitykset ovat yhtä todennäköisiä, ei malli pysty tekemään mitään päätöstä tässä tilanteessa.

3.

Etsitään kaikille lauseen sanoille sanakirjamääritelmät. Verrataan näitä sanakirjamääritelmiä haettavan sanan kummankin merkityksen sanakirjamääritelmään. Kumman merkityksen selityksessä on enemmän yhteisiä sanoja lauseen sanojen selitysten kanssa paljastaa, kumpi merkitys on oikea.

Tässä tapauksessa ampumista tarkoittavan merkityksen selostuksesta löytyy sanat ``harjoitella'' ja ``varusmies'', jotka löytyvät suoraan annetusta lauseesta. Sana ``sarjatuli'' löytyy sanan ``kivääri'' selityksestä, joten ampumista tarkoittavalle merkitykselle 3 pistettä.

Lehmän ammunta tarkoittavan merkityksen selostuksesta löytyy sana ``niityllä'', joka löytyy myös suoraan lauseesta. Tälle merkitykselle 1 piste.

Ilmeisesti siis nyt on kyseessä ampuminen (3>1).

Sivuhuomautus: Vaikka kirjan menetelmissä käytetään runsaasti sanaa Bayes, mitkään estimaatit siellä eivät ole Bayesiläisiä vaan perinteisiä maksimiuskottavuusestimaatteja.

Tietokonelaskarit

4.

Katsotaanpa, kuinka monta osumaa google antaa.

prices	go up	21400
price	goes up	18900
		40300
prices	slant	2
prices	lean	56
prices	lurch	7
price	slants	0
price	leans	24
price	lurches	2
		91

Tämän äänestyksen voittaa selvästi kallistua sanan merkitys ``go up'', nousta.

Entäpä toinen esimerkkimme? Jos teemme käännöksen ja haun noudattaen annettua sanajärjestystä, emme saa yhtään osumaa. Kokeillaan siis etsiä dokumenttejä, joissa esiintyy sanat missä tahansa järjestyksessä:

want	shin	hoof	liver	or	snout	26
like	shin	hoof	liver	or	snout	29
covet	shin	hoof	liver	or	snout	26
desire	shin	hoof	liver	or	snout	23
						104
want	kick	poke	cost	or	suffer	1590

Huomataan, että sanojen verbimerkitykset voittavat tässä, vaikkakin tämä merkitys on ilmeisesti väärä. Kaikkia hakuja ei tarvitse edes suorittaa, koska jo ensimmäinen haku tuottaa enemmän osumia kuin toisten merkitysten haut yhteensä. Lisäksi suurin osa ensimmäisen 4 haun palauttamista osumista oli sanakirjoja. Huomataan, että koska merkitykset shin, hoof, liver ja snout ovat paljon harvinaisempia kuin verbimuodot, niitä myös löytyy suhteessa paljon vähemmän. Tässä tilanteessa pitäisi hakua varmaankin normalisoida jollain tavoin. Hakua vaikeuttaa myös se, että annettu lause ei ole kiinteä ilmaisu, kuten ensimmäisessä kohdassa.

5.

Tehtävässä pitäisi siis arvioida merkityksen $s_k$ todennäköisyys, kun tiedetään konteksti $c_i$.

$$P(s_k\vert c_i)=\frac{P(c_i\vert s_k)P(s_k)}{\sum_{k'=1}^K P(c_i\vert s_{k'})P(s_{k'})}$$

Käytetään aikaisemmin esitetty naivin Bayesluokittiemen oletusta, että kontekstin $w_j$ sanat eivät riipu toisistaan:

$$P(c_i\vert s_k)=\prod_{w_j \in c_i} P(w_j\vert s_k)$$

Alustus

Alustetaan EM-algoritmissa tarvittavat suureet:

• Asetetaan kaikki sanat yhtä todennäköisiksi kummallekin lähteelle ja lisätään tasajakaumaan hieman kohinaa $\sigma$. Ilman kohinaa algoritmi ei tule konvergoimaan, koska kaikki tapahtumat ovat yhtä todennäköisiä.

  $$P(w_j\vert s_k)=\frac1J + \sigma$$

  
  
  Tässä $J$ on tunnettujen sanojen määrä.
• Asetetaan kaikki merkitykset yhtä todennäköiksi

  $$P(s_k)=\frac1K$$

  
  
  Tässä $K$ on erilaisten merkitysten määrä.

E- eli odotusarvoaskel

• Lasketaan kunkin merkityksen todennäköisyys kaikille konteksteille:

  $$P(s_k\vert c_i) = \frac{\prod_{w_j \in c_i} P(w_j\vert s_k)P(s_k)}{\sum_{k'=1}^K \prod_{w_j \in c_i} P(w_j\vert s_{k'})P(s_{k'})}$$

  
  

M- eli maksimointiaskel

• Arvioidaan uudet sanatodennäköisyydet E-askeleessa arvioitujen lausetodennäköisyyksien avulla:

  $$P(w_j\vert s_k)=\frac{\sum_{c_i:w_j\in c_i}P(s_k\vert c_i)}{\sum_{k'=1}^K\sum_{c_i:w_j\in c_i}P(s_{k'}\vert c_i)}$$

  
  

• Päivitetään prioritodennäköisyydet:

  $$P(s_k)=\frac{\sum_{i=1}^I P(s_k\vert c_i)}{ \sum_{k'=1}^K \sum_{i=1}^I P(s_{k'}\vert c_i)}$$

  
  

Kuva: EM algoritmi. Kuva esittää algoritmin konvergoitumisen. Sanat oikealta vasemmalle lueteltuna: yksi, kaksi, kolme, neljä, viisi, seitsemän, kahdeksan, mänty, leppä, haapa, koivu, kataja. Lauseet ovat samassa järjestyksessä kuin kysymyksessä.

Kuvassa 1 on esitetty algorimin konvergointi, kun E- ja M-askelta iteroidaan vuorotellen. Tässä tapauksessa prioritodennäköisyydet $P(s_k)$ pidettiin $\frac12$:ssa ensimmäiset 15 iteraatiota, mikä paransi algoritmin stabiilisuutta. Huomataan, että algoritmi kykenee pomimaan numerot ja puulajit erilleen. Lauseille 8 ja 9 malli ylioppii ja sijoittaa ne varmasti jompaan kumpaa merkitykseen. Datan määrän kasvaessa nämäkin estimaatit varmaan asettuisivat paremmin kohdalleen.

Käytännössä aivan samaa algorimia voidaan käyttää jakamaan dokumenttikokoelma eri aihepiireihin. Silloin kontekstina on koko dokumentti. [6.]

Tehtävän ratkaisu vaihe vaiheelta. Tärkeimmät kohdat, jossa on tehty mielivaltainen päätös, jonka voi aiheuttaa epätarkkuutta menetelmään ja jonka voisi helposti tehdä toisin on merkitty kursiivilla.

1)

Ensimmäinen tehtävä on siivota datasta kaikki ylimääräiset otsikot, tägit ja merkit pois. Sitten haluamme erottaa lauseet erilleen. Pidetään kunkin sanan konteksina koko lausetta, missä se esiintyy. Muutetaan jotkut kaksi sanaa yhdeksi sanaksi, esim. sanat ``sade'' ja ``komissio''. Merkitään myös muistiin oikeat vastaukset, vaikka ei käytetäkään niitä opetuksessa.

2)

Muutetaan kaikkien kontekstien sanat vektorimuotoon. Tässä voitaisiin käyttää binäärisiä indikaattorivektoreita, mutta approksimoidaan niitä asettamalla joka sanalla satunnainen, yhden pituinen 200-ulotteinen vektori. Jos vektori on tarpeeksi suuriulotteinen, se on suurinpiirtein ortogonaalinen kaikkien muiden sanavektoreiden kanssa ja approksimaatio ei aiheuta suurta virhettä.

3)

Oletetaan, että kontekstin sanojen järjestys ei vaikuta. Lasketaan kunkin sanan konteksti summaamalla sitä ympäröivien sanojen vektorit yhteen ja jakamalla summa kontekstin sanojen määrällä.

4)

Klusteroidaan kontekstivektorit, tässä SOM-algoritmilla. Päätetään sopiva klustereiden määrä kokeilemalla. Pienestä määrästä klustereita voi nopeammin silmämääräisesti arvioida menetelmän onnistumista, iso määrä klustereita voi antaa hienojakoisemman erottelun.

5)

Nyt pitäisi arvioida annetun klusteroinnin hyvyys. Ohjaamattomilla menetelmillä tämä on joskus hieman hankalaa, mutta tässä tapauksessa voidaan menetellä seuraavasti: Katsotaan ensin opetusjoukolla, menivätkö erimerkityksiset sanat siististi eri klustereihin. Tämähän ei sinänsä vielä todista paljoa, jos valitaan yhtä monta klusteria kuin opetusjoukon sanoja, saadaan automaattisesti täysin oikea tulos. Käytetään kuitenkin näitä opetusjoukon näytteitä merkitsemään, joka klusteriin, mitä sanaa se edustaa. Siis se klusteri, jossa on enemmän merkitystä A (suhteessa kummankin merkityksen opetusjoukon kokoon) väittää, että kaikki sen lähelle tippuvat näytteet nyt kuuluvat varmasti merkitykseen A. Kokeillaan seuraavaksi testijoukkoa näitä merkityksiä vasten ja katsotaan, kuinka paljon merkityksistä menee oikein.

Menetelmää käyttäen saadaan taulukossa 1 annetut tulokset. Tässä käytettiin $9\times 5$ kokoista karttaa. Jos oikeita vastauksia ei ole saatavilla, on silmämääräisesti helpompi arvioida tulokset vähemmästä määrästä ryhmiä. Esim. sanoilla ``sade'' ja ``komissio'', $2 \times 3$ kartan tulokset olivat 59 % ja 98%. Kuvassa 2 on annettu sanojen ``sana'' ja ``komissio'' ryhmittyminen $9\times 5$ kartalle.

Taulukko: Tulokset, $9\times 5$ kartta

		opetus		testi
$w_1$	$w_2$	$w_1$ oikein %	$w_2$ oikein %	$w_1$ oikein %	$w_2$ oikein %
Lappi	Pariisi	63	55	61	53
sade	komissio	66	93	66	92
Venäjä	tammikuu	80	60	78	60
Halonen	TPS	62	74	63	70
leijona	ydinvoima	70	55	75	48

Kuva: $9\times 5$ kartta