TM Buenos Aires 2016

Buenos Aires, mayo de 2016
Eduardo Poggi

Text Mining
 ¿TM?
 Aproximación
 NLP
 Herramientas
 Reducción a técnicas de ML supervisado
 Ejemplos

¿TM?
 Text mining es extraer información interesante y no obvia
de texto sin estructura, para poder encontrar patrones,
tendencias de datos, asociaciones entre entidades, y
reglas predictivas.
 Marti Hearst:
 “text mining is the discovery by computer of new, previously
unknown information, by automatically extracting information
from different written resource”.

¿TM?
 Tenemos mucho texto y poca información, que está
escondida...
 ¿Quién es autoridad en qué tema?
 ¿Qué temas están creciendo en importancia?
 emails, chats, libros online, comentarios de productos ¿Qué leo?
¿Con qué se relaciona?
 ¿Tiene el texto un sesgo a favor o en contra de algo o alguien?
 ¿Quién escribió el texto?
 No es:
 Recuperación de información
 Reordenación cosmética de datos previamente conocidos
 ¿Aprendizaje automático a partir de ejemplos ya clasificados?

¿TM?
 Incluye:
 Minado de conceptos
 Minado de opiniones
 Descubrimiento de relaciones
 Descubrimiento de comportamiento de palabras
 Descubrimiento de la semántica de las palabras
 La frontera es poco clara:
 ¿qué pasa con los modelos que aprenden de ejemplos
clasificados?

¿TM?
 ¿Por qué surge ahora?
 Avances en NLP
 Avances en hardware
 Explosión de la Web
 Digitalización masiva de datos
 Avances en recuperación de datos

¿TM?
 En algunos campos (biología por ejemplo) el 80% del
conocimiento está en papers.
 Humanos no escalan: se pueden leer 20 papers por
semana, mietras PubMed agregó 2500!
 De acuerdo a Gartner, hasta el 85% de información
empresarial es no estructurada.

¿TM?
 TM es más complicado que Data Mining porque:
 Las computadoras no pueden leer (comprender) texto.
 El texto no tiene estructura bien definida (campos).
 Identificar entidades
 Identificar relaciones
 Un documento trata varios temas.
 El significado de las palabras es ambiguo y depende del contexto
y del idioma.
 Posible explosión combinatoria de conexiones potencialmente
válidas.
 No está conectado con otros tipos de conocimiento
 Casi siempre ejemplos no clasificados
 Rango de resultados totalmente desconocido
 Falta de abstracción
 Alta dimensionalidad
 Difícil de interpretar
 Usualmente, volumen de input desconocido

¿TM?
 Aplicaciones:
 En su manera más simple, agregado de columnas para mejorar
precisión de mining.
 Detección de importancia de emails (spam).
 Clustering de documentos (vivisimo.com).
 Redirección de un documento a un experto (routing).
 Creación de mapas de tópicos (www.leximancer.com).
 Minería de tendencias y opiniones (blogpulse).
 Extracción de ontologías y de entidades (opencalais.com).
 Resumen de documentos.
 Descubrimientos de relaciones por citas y links.
 Determinación de autoria.

¿TM?
 Ejemplo:
 A partir de títulos y abstracts de artículos de medicina se
encuentran relaciones causales entre síntomas, drogas y efectos.
 Dolores de cabeza causados por migraña
 El estrés se asocia con la migraña
 El estrés provoca pérdida de magnesio
 El magnesio es un bloqueador del canal de calcio natural
 Los bloqueadores del canal de calcio evitan algunas migrañas
 Niveles altos de magnesio inhiben la depresión cortical extendida
 La depresión cortical extendida se encuentra en migrañas

¿TM?
 Necesidades de información más sofisticadas
 Detectar sentimientos respecto a un producto, candidato, política,
etc, en medios de comunicación colectivos (foros, blogs, etc).
 Respuestas a preguntas vs recuperación de documentos.
 Resumen de múltiples documentos vs listados.
 Explicitar la estructura conceptual de los documentos de un cierto
tipo.
 Traducción automática.

Aproximación
 Recuperación de Datos vs Recuperación de Información

Aproximaciones
 Dos aproximaciones extremas:
 Sólo sintáctica
 Sólo analítica
 Un gradiente de aproximaciones híbridas:
 Tratamiento sintáctico con uso de herramientas

Aproximación
 Cada documento se representa por una serie de
términos.
 Un término es una palabra o grupo de palabras útiles
para describir el contenido del documento.
 Todos los términos son independientes entre sí, lo que
implica que puedo calcular la importancia de cada
término en un documento independientemente de los
otros (la independencia no es cierta, pero en la práctica
funciona).
 El peso wij de un término ti en un documento dj es
proporcional a la importancia de ese término.

Aproximación
 Existen varias aproximaciones a la representación de la información:
 Bag of Words: cada palabra constituye una posición de un vector y el
valor corresponde con el nº de veces que ha aparecido.
 N-gramas o frases: permite tener en cuenta el orden de las palabras.
Trata mejor frases negativas “... excepto ...”, “... pero no...”, que
tomarían en otro caso las palabras que le siguen como relevantes.
 Representación relacional (primer orden): permite detectar patrones más
complejos (si la palabra X está a la izquierda de la palabra Y en la misma
frase...).
 Categorías de conceptos.
 Casi todos se enfrentan con el “vocabulary problem”. Tienen
problemas con la sinonimia y quasi-sinonimia (comunicado,
declaración) , la polisemia (bomba), los lemas (descubrir,
descubrimiento), etc.

Aproximación
 Todos los términos de todos los documentos en la
colección tienen un índice i único. i es siempre igual para
t en todos los documentos.
 wij > 0 si ti es un término en dj, 0 caso contrario dj.
 Si hay N términos en total en la colección, un documento
dj es un vector de dimensión N:
 Documento dj=[w1j, w2j, w3j, ... wNj]
 (la mayoria de los wij van a ser 0).

Aproximación
 Controlar el vocabulario es fundamental para evitar la
explosión de términos.
 Palabras mal escritas.
 Diferencias sintácticas sin diferencias semánticas significativas.

Aproximación
 Representar a las palabras como “cadenas fonéticas”. Cada palabra
de sonido similar debería mapearse al misma cadena.
 Soundex.
 Valor Componentes de grupo en castellano:
 0 <- S C Z
 1 <- V B
 2 <- LL Y
 3 <- G J X
 4 <- K Q C
 5 <- P
 6 <- D
 7 <- R
 8 <- L
 9 <- M N
 Ñ <- Ñ
 F <- F

Aproximación
 Stemming:
 Las palabras que tienen un prefijo común, en general, se refieren
a conceptos relacionados.
 Por ejemplo:
 “triángulo”, “triangular”, “triangulación”
 “secretario”, “secretaria”, “secretariado”.
 Stemming es reducir palabras a su parte común (tallo) quitando
los finales (hojas).
 Stemming reduce el vocabulario, aumentando posibles
coincidencias, pero esto no es necesariamente mejor
recuperación.
 Los límites depende del problema a resolver. Por ejemplo, llevar
los verbos al infinitivo o algo intermedio o dejarlos como estar.

Aproximación
 Distancia (Levenshtein)

Aproximación
 Colocación:
 Dos o mas palabras que corresponden al nombre de algo o a una
manera de llamar cosas: “ciencia ficción”, “disco rígido”,
“software libre”
 El significado no se deduce de las partes (por ejemplo “yerba
mala”).
 ¿Juntas por casualidad?
 Co-locación significa que ciertas palabras no son independientes
entre sí.
 ¿Cómo decidir si están juntas por casualidad, o en realidad están
relacionadas?
 Medidas de Colocación más usadas: Intersección, Jackard, Dice,
Información mutua, Tests de Colocación: X2
 Características Deseables:
 Que tenga un máximo y mínimo definido, para poder interpretar el
valor.
 Que no sea muy sensible a eventos raros.
 Que tenga una justificación (casi siempre probabilística)

Text Mining
 ¿TM?
 Aproximación
 NLP
 Herramientas:
 Ejemplos

NLP
 Comprensión automática del lenguaje humano:
 Desambiguación de sentidos
 Análisis sintáctico
 Resolución de co-referencia
 Interpretación semántica de oraciones

NLP – ejemplo 1
 Ejemplo con diálogo hombre-máquina
 H: cuáles son los horarios de buses a Mar del Plata para mañana?
 M: 7:30, 8, 8:30, 9, 10, 11, …
 Desambiguación de sentidos:
 Mañana = próximo día
 Mañana = primera parte del día

NLP – ejemplo 1
 H: cuáles son los horarios de los buses Mar del Plata para
mañana?
 M: 7:30, 8, 8:30, 9, 10, 11, …
 Análisis sintáctico:
 Horarios __ de __ buses
 __ los
 __ a __ Mar_del_Plata

NLP – ejemplo 1
mañana?
 M: 7:30, 8, 8:30, 9, 10, 11, …
 Resolución de co-referencia:
 Horarios __ de __ buses
 __ los
 __ desde __ Buenos_Aires
 __ a __ Mar_del_Plata

NLP – ejemplo 1
mañana?
 M: 7:30, 8, 8:30, 9, 10, 11, …
 Interpretación semántica de oraciones:
 Fecha: 24-jun-2008 (today())
 Medio_de_transporte: bus
 Desde: Buenos_Aires
 Hasta: Mar_del_Plata
 Horarios: ?

NLP y Text Mining
 Limitaciones: recursos del conocimiento lingüístico
 Poca cobertura
 Recursos de conocimiento estático
 Poca adaptación a entornos específicos
 Que aporta:
 Generalización de fenómenos lingüísticos
 Se sufre menos la escasez de datos
 Representación teóricamente más adecuada
 Mayor interpretabilidad
 Conexión con bases de conocimiento extra-textuales

NLP - Arquitectura básica
1. Reconocimiento de idioma
2. Segmentación de palabras,
oraciones, secciones
3. Análisis morfológico
1. Detección de palabras especiales
2. Asignación de etiquetas
3. Desambiguación de etiquetas
4. Análisis sintáctico
1. Constituyentes básicos o chunks
2. Estructura de oración
3. Funciones gramaticales, roles
temáticos
5. Análisis semántico
1. Léxico
2. Proposicional
elgatocomewiskas
El gato come whiskas.

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
El – DA0MS0
gato – NCMS000
come – VMIP3S0, VMPP2S0
whiskas – NCMS000, VMP00SM

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
El – DA0MS0
gato – NCMS000
come – VMIP3S0
whiskas – NCMS000

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
grupo_nominal(el gato)
grupo__verbal (come)
grupo_nominal(whiskas)

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
•Oración
•SN
•Especificador - el
•grupo_nominal - gato
•SV
•grupo_verbal - come
•SN
•grupo_nominal - whiskas

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
•Oración
•SN SUJETO - AGENTE
•Especificador - el
•grupo_nominal - gato
•SV PREDICADO
•grupo_verbal - come
•SN OBJETO - TEMA
•grupo_nominal - whiskas

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
•El gato:
•entidad –> ser vivo –> animal ->
felino doméstico determinado
•Come:
•acción -> voluntaria -> …
•Whiskas:
•marca comercial -> entidad ->
inanimado -> comestible ->
pescado

temáticos
1. Léxico
2. Proposicional
EXISTE gato(X) AND EXISTE
comida(Y) AND come(X,Y)

NLP
 Arquitectura simbólicas
 Un humano desarrolla reglas de análisis y/o diccionarios
 El conocimiento codificado en las reglas y diccionarios se aplica
mediante un analizador automático
 Arquitecturas probabilísticas
 Uno o más humanos analizan una muestra representativa de
lenguaje natural (corpus acotado)
 Se aplica un proceso de inferencia de conocimiento (reglas y/o
diccionarios) a esta muestra
 El conocimiento obtenido automáticamente en forma de reglas y
diccionarios, a menudo probalísticos, se aplica mediante un
analizador automático

Text Mining
 ¿TM?
 Aproximación
 NLP
 Herramientas:
 Colocaciones
 Diccionarios
 Lexicones
 Tesauros
 Ejemplos

Herramientas: Colocación – Dice, Jackard

Herramientas: Colocación – Pointwise Mutual Information

Herramientas: Colocación – Test de colocación
 Test de Hipótesis: Determinar si hay suficiente evidencia
para determinar que algo no ocurrió por casualidad.
 • Hipóthesis Nula H0= independencia de palabras:
 P(w1w2) = P(w1)P(w2)
 Se computa la probabilidad P = p del evento asumiendo que H0
es cierta.
 Rechazamos H0 si al nivel de significancia a si p<0.05; sino, no
rechazamos H0.

Herramientas: Colocación – X2

Herramientas: Lexicones
 Un Lexicón es un diccionario ampliado en el que se registran las
palabras que utiliza un hablante donde se especifican los rasgos
idiosincráticos de las piezas léxicas (palabras).
 En un diccionario tradicional, las entradas se identifican mediante una
forma base o "canónica" de la palabra.
 Esta forma canónica varía según el idioma:
 Los verbos en inglés se representan mediante la raíz no flexionada, mientras
en francés o español se representan con el infinitivo del verbo.
 Además de la definición estos diccionarios tradicionales incluyen en cada
entrada información adicional como la pronunciación, la categoría gramatical
o su etimología.
 En un lexicón se incluyen formas flexionadas de las palabras, es decir,
listas de palabras con todas las formas e información gramaticales
correspondiente, por ejemplo, contendría las palabras: comer, comida,
comiendo, comido por separado, como unidades diferenciadas.

 Las unidades léxicas distinguen tres tipos de rasgos:
 Formales: contienen información sobre el tipo de palabra de la
que se trata (sustantivo, verbo, preposición), sobre el contexto
sintáctico en el que pueden aparecer y sobre el tipo de flexión
que requieren.
 Semánticos: contienen información sobre la estructura
argumental requerida por una unidad léxica (un verbo como
"destruir" requiere un agente que destruya y un tema a ser
destruido), sobre las propiedades inherentes de cada unidad (un
nombre como "niño" tiene rasgos [+humano] [+contable] etc.).
 Fonológicos: Contiene la información necesaria para asignarle
representación fonética a la unidad.

 Según su naturaleza, las unidades del lexicón pueden distinguirse
entre:
 Categorías léxicas o abiertas: son aquellas que poseen carácter
referencial (las que designan procesos, propiedades, acciones o
entidades). Se caracterizan por formar un inventario abierto (no existe
un número específico y limitado para estas unidades). Los sustantivos,
los verbos y los adjetivos son representantes canónicos de este tipo de
unidades léxicas.
 Categorías funcionales o cerradas: son aquellas que sólo poseen
significado gramatical (son fundamentales para la generación de una
oración pero que, sin embargo, no tienen significado referencial). Se
caracterizan por formar un inventario cerrado. Las conjunciones y los
artículos son representantes de este tipo de unidad.

Herramientas: Lexicones - wordnet.princeton.edu: “bank”
 Noun
 S: (n) bank (sloping land (especially the slope beside a body of water)) "they pulled the canoe up on the
bank"; "he sat on the bank of the river and watched the currents"
 S: (n) depository financial institution, bank, banking concern, banking company (a financial institution that
accepts deposits and channels the money into lending activities) "he cashed a check at the bank"; "that bank
holds the mortgage on my home"
 S: (n) bank (a long ridge or pile) "a huge bank of earth"
 S: (n) bank (an arrangement of similar objects in a row or in tiers) "he operated a bank of switches"
 S: (n) bank (a supply or stock held in reserve for future use (especially in emergencies))
 S: (n) bank (the funds held by a gambling house or the dealer in some gambling games) "he tried to break
the bank at Monte Carlo"
 S: (n) bank, cant, camber (a slope in the turn of a road or track; the outside is higher than the inside in
order to reduce the effects of centrifugal force)
 S: (n) savings bank, coin bank, money box, bank (a container (usually with a slot in the top) for keeping
money at home) "the coin bank was empty"
 S: (n) bank, bank building (a building in which the business of banking transacted) "the bank is on the
corner of Nassau and Witherspoon"
 S: (n) bank (a flight maneuver; aircraft tips laterally about its longitudinal axis (especially in turning)) "the
plane went into a steep bank"
 Verb
 S: (v) bank (tip laterally) "the pilot had to bank the aircraft"
 S: (v) bank (enclose with a bank) "bank roads"
 S: (v) bank (do business with a bank or keep an account at a bank) "Where do you bank in this town?"
 S: (v) bank (act as the banker in a game or in gambling)
 S: (v) bank (be in the banking business)
 S: (v) deposit, bank (put into a bank account) "She deposits her paycheck every month"
 S: (v) bank (cover with ashes so to control the rate of burning) "bank a fire"
 S: (v) trust, swear, rely, bank (have confidence or faith in) "We can trust in God"; "Rely on your friends";
"bank on your good education"; "I swear by my grandmother's recipes"

Herramientas: Tesauros
 Listado de palabras o términos empleados para representar
conceptos.
 Adquiere al menos dos significados relacionados:
 En el campo de la literatura, es una lista de palabras con significados
similares o sinónimos, habitualmente acompañada por otra lista de
antónimos. Un ejemplo sería un tesauro dedicado a un campo
especializado, que contiene la jerga que se emplea en dicho campo del
conocimiento.
 En el campo de la bibliotecología o de las Ciencias de la Información, un
tesauro es una lista que contiene los "términos" empleados para
representar los conceptos, temas o contenidos de los documentos, con
miras a efectuar una normalización terminólogica que permita mejorar el
canal de acceso y comunicación entre los usuarios y las Unidades de
Información (biblioteca, archivo o centros de documentación).
 No es la función de un tesauro definir las palabras, esta función es
propia del diccionario. Sin embargo, muchos tesauros contienen
definiciones de los términos que emplean, con el fin de que el
usuario del tesauro no tenga dudas al seleccionar un término.

 En líneas generales, un tesauro comprende lo siguiente:
 Un listado de términos preferidos, que se los ordena en forma
alfabética, temática y jerárquicamente.
 Un listado de sinónimos de esos términos preferidos, llamados
descriptores, con la leyenda "úsese (término preferido)" o una
indicación similar.
 Una jerarquía o relaciones entre los términos. Esto se expresa
con la identificación de "términos más generales" y "términos más
restringidos".
 Las definiciones de los términos, para facilitar la selección de los
mismos por parte del usuario
 Y un conjunto de reglas para usar el tesauro.

 Descriptores
 Un descriptor es cada uno de los términos o expresiones escogidos entre
un conjunto de sinónimos o cuasi sinónimos para representar (en calidad
de término preferido) generalmente de manera unívoca, un concepto
susceptible de aparecer con cierta frecuencia en los documentos
indexables y en las consultas que se realicen.
 El descriptor corresponde normalmente a la etiqueta de un concepto y es
la unidad mínima de significado que integra un tesauro o una lista de
descriptores.
 Suele acompañarse de una nota de alcance o, menos usualmente, de
una definición en los casos que el mero registro del término puede
provocar problemas de ambigüedad en su interpretación.
 Es el término por el cual efectivamente se indexará y por el cual se
recuperarán los documentos referidos a su temática.

Herramientas: Tesauros – thesaurus.reference.com: “bank”
 Synonym Collection v1.1
 Main Entry: bank
 Part of Speech: verb
 Synonyms: acclivity, anthill, banco, bay, bench, brew, brink, coast, dike, dune, edge,
elevation, embank, embankment, fence, heap up, hill, levee, margin, mass, mound, pile, pile
up, platform, ramp, ridge, rive, river, row, sand, shallow, shelf, shore, slope, stack, stage,
strand, tier
 Roget's II: The New Thesaurus
 Main Entry: depend
 Part of Speech: phrasal verb
 Definition: To place trust or confidence in.
 Synonyms: believe in, count on, depend on, reckon on, rely on, trust
 Main Entry: heap
 Part of Speech: noun
 Definition: A group of things gathered haphazardly.
 Synonyms: agglomeration, cumulus, drift, hill, mass, mess, mound, mountain, pile, shock,
stack, tumble
 Main Entry: heap
 Part of Speech: verb
 Definition: To put into a disordered pile.
 Synonyms: drift, hill, lump, mound, pile, stack

Reducción a técnicas de ML supervisado
 Reducir algunos problemas básicos de TM como
problemas de clasificación en ML.
 A partir del corpus construir un dataset con:
 Datos estructurados de contexto.
 Datos estructurales del texto.
 Bag of words del texto.
 Hasta validación adecuada:
 Hacer resampling por filas y/o columnas.
 Aplicar diferentes métodos y evaluarlos.
 Ensamblar modelos compuestos y validarlos.

id C e1 … ej i1 … … ik w1 … wn
1
2
…
m

 Construir el BoW:
 Armar matriz de documentos x indicadores.
 Recorrer todos los documentos del Corpus.
 Calcular y persistir indicadores:
 Párrafos por documento.
 Oraciones por párrafo.
 Signos de puntuación por párrafo y oración.
 Palabras por párrafo y oración.
 …
 Identificar términos.
 Simplificar términos.
 Construir el diccionario de términos (+B&W lists).
 Armar matriz documentos x términos (BoW).
 Recorrer todos los documentos del Corpus.
 Calcular y persistir indicador por documento y término.

1. Te engañas si me quieres
confundir esta canción
desesperada no tiene orgullo ni
moral se trata sólo de poder
dormir sin discutir con la
almohada dónde está el bien,
dónde está el mal.
2. La guerra que se acerca
estallará mañana lunes por la
tarde y tú en el cine sin saber
quién es el malo mientras la
ciudad se llana de árboles que
arden y el cielo aprende a
envejecer.
3. Ni los vientos son cuatro, ni
siete los colores, y los zarzales
crecen junto con las flores.
4. Y el sol sólo es el sol si brilla
en ti. La lluvia sólo lluvia si te
moja al caer. Cada niño es el
tuyo, cada hembra, tu mujer.
id Clase #Sent #Simb #W …
1 A 1 2 33
2 A 1 1 37
3 B 1 3 17
4 B 3 5 29

ciudad se llena de árboles que
envejecer.
1. engañas si quieres confundir
canción desesperada no tiene
orgullo ni moral trata sólo
poder dormir sin discutir
almohada dónde está bien
dónde está mal
2. guerra acerca estallará
mañana lunes tarde cine sin
saber quién es malo mientras
ciudad llena de árboles arden
cielo aprende envejecer
3. ni vientos son cuatro ni siete
colores zarzales crecen junto
flores.
4. sol sólo es sol si brilla lluvia
sólo lluvia moja caer niño es
hembra mujer

ciudad se llena de árboles que
envejecer.
1. almohada bien canción
confundir desesperada discutir
dónde dormir engaña está mal
moral ni no orgullo poder
quieres si sin sólo tiene trata
2. acerca aprende árboles arden
cielo cine ciudad envejecer es
estallará guerra llena lunes
malo mañana mientras
3. colores con crecen cuatro
flores junto ni siete son vientos
zarzales
4. brilla cada caer es hembra
lluvia moja mujer niño sol sólo

dónde dormir engañas está
mal moral ni no orgullo poder
quieres si sin sólo tiene trata
2. acerca aprende árboles arden
cielo cine ciudad envejecer es
estallará guerra llena lunes
malo mañana mientras
3. colores con crecen cuatro
flores junto ni siete son vientos
zarzales
4. brilla cada caer es hembra
lluvia moja mujer niño sol sólo
dónde dormir engañar mal
moral NEG orgullo poder POS
querer ser sólo tener tratar
2. acerca aprender árbol arder
cielo cine ciudad envejecer
estallar guerra lunes llenar
malo mañana mientras ser
3. color crecer cuatro flor junto
NEG ser siete viento zarzal
4. brillar cada caer hembra lluvia
mojar mujer niño ser sol sólo

Id acerca almohada aprender … ser tratar zarzal
1 1 1 1
2 1 1 1
3 1 1
4 1

id C e1 … ej i1 … … ik w1 … wn
1
2
…
m
Resampling: columnas y/o filas

Ejemplos
 Clasificando Texto con NB
 Técnicas levemente supervisadas
 Aumento de lexicones
 Aumento de ontologías
 Aumento de gramáticas
 Técnicas no supervisada
 Descubrimiento de traducciones
 Descubrimiento de clases de palabras
 Enriquecimiento de lexicones

 Ejemplo:
 Consideremos documentos de texto o de hipertexto T, que se
pueden clasificar en varias clases (ej: interesante, no-interesante)
o en diferentes temas.
 Definimos un atributo ai como cada posición i de cada palabra en
el texto.
Clasificando Texto con NB

 Debemos hacer la siguiente suposición FALSA:
 la probabilidad de una palabra es independiente de sus
precedentes y sus siguientes.
 Es decir, los P(ai|vj) son independientes entre sí.
 Falso, por ejemplo, con las palabras “por” y “ejemplo”.
 Pero este supuesto no es tan grave en general y nos
permite, utilizar el clasificador NB.






 
||
1},{
)|()·(arg
T
i
jiij
nosív
NB vtaPvPmaxv
j

 A primera vista, parece que:
 P(vj) es fácil de determinar (la proporción de documentos de cada clase).
 P(ai=wk|vj), sin embargo, requeriría millones de casos para tener una
estimación.
 Otra suposición (más razonable):
 las probabilidades son independientes de la posición
 Quitando las primeras y últimas, la probabilidad que una palabra
aparezca en la posición 45 es la misma que en la 87.
 Esto quiere decir que:
 Lo que supone estimar únicamente las P(wk|vj). Es decir, la
probabilidad de aparición de cada palabra según la clase.
mkjivwaPvwaP jkmjki ,,,todopara)|()|( 

 Volvemos a adoptar un m-estimado:
 Donde n es el número total de posiciones de palabras en los
ejemplos de entrenamiento (documentos) donde la clase es vj. En
otras palabra, la suma de las longitudes (en nº de palabras) de todos
los documentos de la clase vj.
 Donde nk es el número de veces que se ha encontrado en estos
documentos de la clase vj.
 |Voc| es el número de palabras del lenguaje considerado (inglés,
castellano, o lenguajes informáticos). Voc puede ser un subconjunto
(se pueden eliminar palabras muy usuales: preposiciones, artículos,
verbos muy comunes, etc.)
||
1
||
||
1
||
)|(
Vocn
n
Vocn
Voc
Vocn
mn
mpn
vwP k
k
k
jk










 Otro problema es que todos los documentos deberían ser
de la misma longitud para que fueran comparables.
 A la hora de calcular NB los documentos cortos se replican hasta
llegar a una longitud suficiente L, y/o los documentos largos se
truncan aleatoriamente (se eligen L palabras al azar)
 También se pueden eliminar palabras que aparecen muy pocas
veces en los textos.

 Dado E el conjunto de documentos de texto
 V: conjunto de clases v1, v2, ...,.
 Voc := palabras de E (w1, w2, ...)
 Calcular P(vj) y P(wk|vj)
 Para cada clase vj en V hacer:
 docsj := subconjunto de E de la clase vj.
 P(vj) := | docsj | / | E |
 textj := concatenación de todos los elementos de docsj
 n := el número total de posiciones de palabras distintas en textj
 Para cada palabra wk en Voc
 nk := número de veces la palabra wk aparece en textj

||
1
)|(
Vocn
n
vwP k
jk




 Una vez aprendidas las probabilidades, simplemente se
trata de aplicar el clasificador:
 CLASIFY_NAIVE_BAYES_TEXT(Doc)
 Retorna la clase estimada para el documento Doc.
 (ai denota la palabra encontrada en la posición i de Doc).
 positions = todas las posiciones de palabra en Doc que contienen
palabras que se encuentran en Voc.
 Retorna vNB, donde
 También sirve para categorizar (en vez de tomar el
máximo, se puede elegir las clases que superen un límite,
o las n más probables)






  positionsi
jij
Vv
NB vaPvPv
j
)|()·(maxarg

Aumento de lexicones
 Reglas morfológicas para crear diccionarios para tagging
 Se caracterizan los diferentes paradigmas de palabras por sus rasgos
morfológicos (escucho, escuchas, escuchamos)
 En corpus, se encuentran todas las ocurrencias de una palabra:
 Se identifica la raíz hipotetizando diferentes opciones dadas las formas
encontradas, mediante un árbol de sufijos (trie)
 Se asigna cada raíz a uno o más paradigmas, con diferente fiabilidad,
usando formas inambiguas del paradigma
 Si es necesario, se obtienen más ejemplos (pesados) de la web
 Útil solamente para lenguas con rica morfología flexiva
 Desventajas: hay que construir los paradigmas a mano

Aumento de lexicones
 Co-ocurrencia con otras palabras para obtener bolsas de palabras
temáticas
 Partimos de un pequeño diccionario temático donde cada tema está
asociado a un conjunto de palabras (tenis -> raqueta, red, set)
 Usamos palabras inambiguas (ej: sólo aparecen en una sola categoría)
 Buscamos palabras que co-ocurren significativamente más con las
palabras inambiguas de un tema (o con documentos asignados a un
tema) (ej: Nalbandián)
 Incorporamos estas palabras como indicadoras de tema (posiblemente,
pensando su indicatividad con su ambigüedad)
 Útil para categorización de textos, desmabiguación de sentidos,
inducción de mapas conceptuales
 Desventajas: es necesario tener un inventario de temas pre-definido

Patrones sintácticos para descubrir hipónimos e hipernóminos
 N es_un N, N es_un _tipo_de N, N pertenece_a N
 (tigre es_un felino, Ernesto pertenece_a Docentes)
 Útil: si tenemos un corpus donde estos patrones se dan
significativamente: diccionarios, textos didácticos
 Desventajas: alcance limitado, conocimiento típicamente
enciclopédico (vs sentido común), multiplicidad de
patrones posiblemente ambiguos

Co-ocurrencia para determinar adjunción a una ontología
 Usando técnicas basadas en desambiguación de sentidos
dada una palabra ambigua p de la ontología
 Para todos los sentidos de p, buscamos otras palabras que estén
asignadas únicamente a uno de sus sentidos (o hipo-sentidos o
hiper-sentidos)
 Recuperamos de la web la co-ocurrencia de p con cada una de la
palabras ambiguas
 Pesamos los sentidos de p por su co-ocurrencia con estas
palabras ambiguas
 Desventajas: la palabra tiene que estar previamente
descrita en la ontología, escasez de palabras ambiguas

Co-ocurrencia para determinar adjunción a una ontología
 Usando técnicas basadas en tematización
 Caracterizamos una rama de la ontología por las palabras que se
encuentran en ella, pensando la contribución de su palabra por su
ocurrencia en otras ramas
 Dadas las palabras de un documento que se encuentran en la
ontología, determinamos la rama mayoritaria de un documento
 Encontramos las palabras que no están en la ontología y que
ocurren significativamente más con una rama que con el resto y
las incorporamos a la ontología
 Desventajas: las diferentes ramas de una ontología
pueden co-existir en un mismo documento, cobertura
desigual de las ontologías

Aumento de gramáticas
 Bootstraping
 Pequeño recurso inicial (gramática o corpus)
 Se analiza un corpus mayor
 Se toman en cuenta los ejemplos con mayor fiabilidad
 Se aprende una gramática mayor
 Co-training
 Pequeño recurso inicial (gramática o corpus)
 Se aprenden dos gramáticas diferentes
 Se analiza un corpus mayor
 Se toman en cuenta los ejemplos analizados igual por las dos
gramáticas
 Se aprenden gramáticas mayores

Traducción automática estadística
 Corpus paralelos (corpus con el mismo significado en dos
lenguas distintas: normativa del parlamento europeo)
 Alineación: identificar correspondencias entre segmentos
cada vez más chicos de los dos textos
 Correspondencias entre palabras o secuencias de cada
lengua:
 palabra – palabra
 palabra – {}
 {} – palabra
 palabra palabra – palabra
 palabra palabra – palabra palabra
 Asignamos una fiabilidad a cada correspondencia, según
la cantidad de veces que la hemos visto en el corpus
 Interpolación de modelos de diferente longitud y
fiabilidad

Descubrimiento de clases de palabras
 Caracterizar cada palabra p como un vector n-
dimensional
 Cada dimensión se corresponde con una de las palabras
que ocurren en el texto
 La dimensión n del vector que caracteriza a la palabra p
contienen la probabilidad de co-ocurrencia de la palabra p
con la palabra de la dimensión n

 Texto:
 “El gato come pescado. El pescado vive en el mar. El mar está
lleno de agua. A los gatos no les gusta el agua. A los gatos les
gusta el pescado.”
 Palabras a caracterizar:
 A El agua. come de el en está gato gatos gusta les lleno los mar
mar. no pescado pescado. Vive
 A El agua come de el en está gato gatos gusta les lleno los mar
no pescado vive
 a agua come de el está gato gatos gusta lleno los mar no
pescado vive
 a agua come de el está gato gusta les lleno los mar no pescado
vive
 agua come gato gusta lleno mar pescado vive

agua come gato gusta lleno mar pescado vive
agua 1 1 1 1
come 1 1
gato 1 1 2 2
gusta 1 2 1
lleno 1 1
mar 1 1 1 1
pescado 1 2 1 1 1
vive 1 1 1

 Usar técnicas de clustering para encontrar grupos de
significados
 Determinar que vectores está más cercanos según un criterio de
distancia matemática
 Determinar que palabras está más cercanas según un criterio de
distancia matemática
 Determinar que palabras se parecen más entre si según un
criterio de distancia matemática

 Cuestiones a tener en cuenta en clustering
 Selección de características (dimensión de los vectores)
 Ni muchas, ni pocas
 Adecuadas al objetivo que pretendemos conseguir
 Trabajar suficientes instancias de cada objeto para
obtener representatividad estadística
 Selección del criterio de distancia entre vectores
 Distancia euclídea: el más simple
 Coseno: el más usado con los mejores resultados
 Divergencia de Kullback-Leibler: no es una distancia sino una
diferencia de distribuciones de probabilidad
 También se pueden usar técnicas más sofisticadas, como
la descomposición de valores singulares

Enriquecimiento de lexicones
 Problema inicial: la información de los lexicones
computacionales es insuficientes para aplicaciones de
conocimiento profundo
 Objetivo: asociar a los ítems de los lexicones información
sobre comportamiento respecto a las palabras
circundantes
 Obtener ocurrencias en corpus de las palabras que queremos
enriquecer (ej: verbos) posiblemente analizadas (ej: análisis
sintáctico, semántico)
 Caracterizar las palabras-objetivo como vectores
 Aplicar técnicas de clustering o bootstraping para encontrar
clases de palabras con el mismo comportamiento sintáctico-
semántico
 Aprender un clasificador a partir de estas clases y estos ejemplos
 Aplicarlo a palabras semejantes pero antes no vistas

Bootstraping para desambiguar sentidos
 Se obtiene una lista de decisión de los ejemplos
etiquetados
 Reglas de asociación por clase
 Ordenadas por fiabilidad
 Basadas en las palabras de la oración
 Se clasifican los ejemplos sin etiquetar
 Los ejemplos que se pueden clasificar pasan a los
etiquetados
 Se itera hasta que no se clasifiquen nuevos ejemplos
 Si quedan ejemplos son clasificar
 Se asigna a todos los ejemplos del documento el mismo sentido
 Se itera

Web Mining
 Web Mining se refiere al proceso global de descubrir
información o conocimiento potencialmente útil y
previamente desconocido a partir de datos de la Web.
 Web Mining combina objetivos y técnicas de distintas
áreas:
 Information Retrieval (IR)
 Natural Language Processing (NLP)
 Data Mining (DM)
 Databases (DB)
 WWW research
 Agent Technology

 ¿Está la Información de la Web lo suficientemente
estructurada para facilitar minería de datos efectiva?
 Fases
 Descubrimiento de recursos: localización de documentos
relevantes o no usuales en la red. Ésta es la función de índices
buscadores (extraen contenido en palabras, zona del documento,
idioma) e índices temáticos (clasifican los documentos).
 Extracción de información: extraer determinada información a
partir de un documento, ya sea HTML, XML, texto, ps, PDF,
LaTeX, FAQs, ....
 Generalización: descubrir patrones generales a partir de sitios
web individuales: clustering, asociaciones entre documentos.
 Análisis, validación e interpretación de los patrones.
Web Mining

 Dos aproximaciones:
 Recuperación de Información: :
 Disparado por consulta (query-triggered)
 Es el objetivo de numerosas herramientas: buscadores e índices.
 Las herramientas son clásicas estadísticas y ad-hoc....
 Extracción de Información:
 Disparado por datos (data-triggered)
 Es una visión más ambiciosa del Web Mining
 Las herramientas son más generales y de aprendizaje automático.
 IR persigue seleccionar documentos relevantes mientras
que IE persigue extraer hechos relevantes a partir de los
documentos.
Web Mining

 No sólo se requiere información relevante sino
información de calidad o autorizada.
 Para ello es importantísimo no analizar los documentos de
forma inconexa, sino analizar su red de enlaces
 Mucha información está en enlaces entrantes: muchas
páginas no se autodescriben.
 Ej: una página puede ser clasificada por los enlaces que le llegan
(referentes), que suelen ir acompañados de una pequeña
descripción de la página o junto a otros enlaces similares
(clustering).
 También (no tanta) información sobre la página se
encuentra en enlaces salientes.
Web Mining

 Web Content Mining:
 extraer información del contenido de los documentos en la web. Se
puede clasificar a su vez en:
 Text Mining: si los documentos son textuales (planos).
 Hypertext Mining: si los documentos contienen enlaces a otros
documentos o a sí mismos.
 Markup Mining: si los docs. son semiestructurados (con marcas).
 Multimedia Mining: para imágenes, audio, vídeo, ...
 Web Structure Mining:
 se intenta descubrir un modelo a partir de la topología de enlaces de la
red. Este modelo puede ser útil para clasificar o agrupar documentos
 Web Usage Mining:
 se intenta extraer información (hábitos, preferencias, etc. de los usuarios
o contenidos y relevancia de documentos) a partir de las sesiones y
comportamientos de los usuarios y navegantes.
Web Mining

 Las técnicas varían dependiendo del tipo de documento:
 Text Mining: técnicas de recuperación de información (IR)
fundamentalmente. Técnicas estadísticas y lingüísticas.
 Hypertext Mining: no sólo se refiere a enlaces entre documentos
sino también intro-documentos (OEM). Se ha de construir un
grafo de referencias...
 Markup Mining: La información de las marcas contiene
información (HTML: secciones, tablas, negritas: relevancia,
cursiva, etc., XML: mucho más...).
 Multimedia Mining: algunos trabajos sobre bibliotecas de
imágenes.
Web Content Mining

 Extracción de Información a partir de XML. Distintos
Objetivos:
 Schema Extraction: Por esquema entendemos algo similar a un
DTD o un XML-Schema, aunque representado con otros
formalismos (programas lógicos, grafos, ...)
 Dataguides: Especie de resumen estructurado de datos
semiestructurados, a veces aproximado.
 Multi-Layer-Databases (MLDB): Hay distintos niveles de
granularidad en el esquema extraído. Se pueden construir lo que
se denominan MLDBs, en la que cada capa se obtiene por
generalizaciones de capas inferiores
 Clasificación: Un documento XML (sin OIDs) es un árbol...
XML Mining

 La cosa se complica si es XML con OIDs.
 La estructura del documento se debe representar como un grafo
y no como un árbol.
 Esto también puede ocurrir con documentos HTML u otros que
utilizan el Modelo de Intercambio de Objetos (OEM)
 Grafo:
 Los nodos del grafo son los objetos, que están formados de un
identificador (oid) y un valor que puede ser atómico (entero,
cadena, gif, html, ...) o referencia, denotado por un conjunto de
pares (etiquetas, oid).
 Las aristas del grafo están etiquetadas.
XML Mining

Ejemplo:
XML Mining
·
oid1
·
oid2
biblioteca
·
oid5
·
oid6
libro libro
libro
...
‘El Quijote’
oid9
título
escritor
·
oid3
·
oid4
escritor
‘Ausias
March’
oid8
nombre
‘Cervantes’
oid7
escrito_por
es_autor_de
nombre
Aparece el problema de
“datos recursivos”

Equivalencia documento XML con una estructura relacional. El
XML del ejemplo anterior:
XML Mining
<biblioteca oid= “&oid2” escritor= “&oid3 &oid4” libro= “&oid5 &oid6”>
<escritor oid=“&oid3” es_autor_de=“&oid5 &oid6” nombre= “&oid7”> </escritor>
<escritor oid=“&oid4” es_autor_de=“&oid15” nombre= “&oid8”> </escritor>
<libro oid=“&oid5” escrito_por=“&oid3” titulo= “&oid9”> </libro>
<libro oid=“&oid6” .... >
<nombre oid=“&oid7” > Cervantes </nombre>
<nombre oid=“&oid8” > Ausias March </nombre>
<titulo oid=“&oid9” > El Quijote </titulo>
...
</biblioteca>
obj value
&oid7 “Cervantes”
&oid8 “Ausias March”
&oid9 “El Quijote”
... ...
source label dest
&oid1 “biblioteca” &oid2
&oid2 “escritor” &oid3
&oid2 “escritor” &oid4
&oid2 “libro” &oid5
&oid2 “libro” &oid6
&oid3 “es_autor_de” &oid5
&oid3 “nombre” &oid7
&oid4 “nombre” &oid8
&oid5 “escrito_por” &oid3
&oid5 “titulo” &oid9
... ... ...
Expresado
relacionalmente:

eduardopoggi@yahoo.com.ar
eduardo-poggi
http://ar.linkedin.com/in/eduardoapoggi
https://www.facebook.com/eduardo.poggi
@eduardoapoggi

Bibliografía
 Bramer, Max (2007): ‘Principles of Data Mining’, C15,
Text Mining.
 Presentaciones de Fernando Das Neves, FCEN 2009.
 Alonso i Alemany, Laura (2008): Material de curso sobre
Text Mining. SADIO, marzo de 2008.

Bibliografía
 Desambiguar sentidos: Dan Yarowsky 1995: Unsupervised Word Sens Disambiguation
Rivaling Supervised Methods. ACL95
 Descubrimiento de sentido mediante clustering: Pantel, P and Lin, D 2002: Discovering
Word Senses from Text. KDD02.
 Descubrimiento de sentido mediante grafos: Veronis, J 2004: HyperLex: Lexical
Cartograpy for information Retrieval. Computer, Speech and Language, 18.
 Traducción automática estadísitica: Knight, Kevin: Statistical MT Handbook.
 Adquisición de paráfrasis: Barzilay, R and McKeown, K 2001: Extracting paraphrases
from a parallel corpus. ACL.
 Asociación de pares pregunta-respuesta: Echihabi, A and Marcu, D 2003: A noisy-
channel approach to question answering. Proceedings of 41st Annual Meeting of ACL,
Sapporo, Japan.
 Inducción de estructura: Sola, Z et all 2005: Unsupervised learning of natural
languages. PNAS
 Inducción de plantillas: Mark, Dagan and Shamir 2002: Cross-component Clustering
for Template Induction. TextML 2002.
 Minado de opiniones: Overview of the TREC 2006 Blog Track.
 Reconocimiento no supervisado de entidades con nombre: Turney, Matwin 2006:
Unsupervised Named-Entity Recognition: generating gazetteers and resolvinf
ambiguity. 16th Canadian Conference on AI.
 Reconocimiento de relaciones entre entidades: Hasegawa et all 2004: Discovering
Relations among Named Entities from Large Corpora. ACL.

 Revistas (números especiales):
 Número Especial sobre Web Mining, June 2000, Vol. 2, nº1 de la
revista ACM SIGKDD Explorations, Newsletter of the ACM Special Interest
Group on Knowledge Discovery and Data Mining
 Número Especial sobre Recommender Systems, Communications
of the ACM, Vol. 40, no. 3, 1997.
 Número Especial sobre Personalization, Communications of the
ACM, Vol. 43, no. 8, 2000.
 Páginas web:
 Información sobre XML y leng. de consulta: http://www.w3.org/
 Información sobre Web Mining: http://www.webminer.com/
 Información sobre Intercambio de Conocimiento: Standards and
Industry Associations for Data Mining and Decision Support:
http://www.kdnuggets.com/websites/standards.html
Bibliografía

TM Buenos Aires 2016

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Andere mochten auch (12)

Ähnlich wie TM Buenos Aires 2016

Ähnlich wie TM Buenos Aires 2016 (20)

Mehr von Gaston Liberman

Mehr von Gaston Liberman (13)

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (20)

TM Buenos Aires 2016

Hinweis der Redaktion