VARIANTES A LA EXTRACCIÓN DE VECINOS SEMÁNTICOS Y AL ALGORITMO DE PREDICACIÓN EN CORPUS CIENTÍFICOS

Guillermo Jorge-Botana

Ricardo Olmos Albacete

José A. León

Francisco Molinero

•LSA puede:

+simular como puede estar representado el conocimiento

1. ¿Qué hace LSA?1. ¿Qué hace LSA?

• Pero:

+No es una teoría de procesamiento (Burguess, 2000)

+Es una representación estática de cómo se distribuye el conocimiento

+Para simular cualquier proceso:Como:

Juicios de semejanzas

Comprensión de estructuras textuales

Constricciones del contexto

+Es necesario formalizar algún tipo de operación sobre lo que LSA representa.

2. ¿Qué no hace LSA?2. ¿Qué no hace LSA?

3. Objetivos3. Objetivos

+Extraer términos vecinos de algunas palabras aisladas (estructura simple) y grupos de palabras (estructura compleja).

+Aplicar el algoritmo de predicación (Kintsch, 2001) a ciertas estructuras frecuentes en corpus científicos.

• Una forma:

+ Tomar el vector de una palabra y extraer una lista de sus n primeros vecinos semánticos.

+ Lista: se compara el vector de dicha palabra con todos los demás vectores-términos del espacio semántico.

+ Comparación: coseno del ángulo

µ Semejanza = Cos(A,I)

4. Extracción de contenidos4. Extracción de contenidos

A

I

• Un posible problema:

+ En ocasiones, los primeros términos de la lista son:

Términos de poca relevancia

Que sólo concurren con el término de referencia

Ejemplo: (A) Ciudad

(I) Deportiva(I)Condal(I) Real

(A)Ciudad

(I)País

(I)Transporte

(I)Alcalde

Y quizás también queremos

5. Extracción de contenidos5. Extracción de contenidos

• Una posible solución:

+ Ponderar el coseno del ángulo con la longitud de vector

Semejanza = Cos(A,I) x log (1 + longitudVector(I))

Longitud de Vector-término: puede denotar la importancia de un término dentro del dominio semántico.

6. Extracción de contenidos6. Extracción de contenidos

Nuestro corpus: psicopatología.

“Fobia”

Longitud de vector

Semejanza con “fobia”

7. Lista de “fobia”7. Lista de “fobia”

21 p

rim

eros

vec

inos

Coseno Coseno + long.vector

Longitud de vector

Semejanza con “tormentas”

8. Lista de “tormentas”8. Lista de “tormentas”21

pri

mer

os v

ecin

os

“Tormentas”

Coseno Coseno + long.vector

ESTRUCTURAS COMPLEJAS

(estructuras de dos términos)

+ Estructuras complejas: formadas por más de una palabra.

+ Estructuras predicativas: “Este partido es de centro”

+ Estructuras predicativas <<taxonómicas>>:

“Este pájaro es un pelícano”

9. Extracción del sentido de 9. Extracción del sentido de estructuras complejasestructuras complejas

“Fobia a las tormentas”

“Personalidad de la pistola”

+ Estructuras predicativas “taxonómicas” en corpus científicos:

10. Extracción del sentido de 10. Extracción del sentido de estructuras complejasestructuras complejas

P(A)

Personalidad (Pistola)

Fobia (Tormentas)

• Un forma: el centroide o la suma

Vector Predicado(Fobia) + Vector Argumento (tormentas)

11. Suma centroide11. Suma centroide

• Problema: el centroide

Gente

Social

Timidez

Precipicios

12. Suma centroide12. Suma centroide

• Necesitamos

13. Algoritmo de predicación13. Algoritmo de predicación

• LSA + Algoritmo de predicación (Kintsch, 2001)

14. Algoritmo de predicación14. Algoritmo de predicación

El sentido final de la predicación se forma sumando el predicado, el argumento y los n primeros vecinos del predicado pertinentes para el argumento.

(LSA + Algoritmo de predicación + Corrección con la longitud de vector)15. “Fobia a las tormentas”15. “Fobia a las tormentas”

Coseno + long.vectorCoseno

Con PredicaciónSin Predicación Sin Predicación Con Predicación

21 p

rim

eros

vec

inos

“fobia a las tormentas”: un fenómeno natural designa una fobia específica

Social

Público

Timidez

Precipicios

Serpientes

Específica

Social

SocialesEspecífica

Social

Serpientes

Subtipo

Específica

Timidez

“personalidad de la pistola”: un objeto designa personalidad antisocial

16. “Personalidad de la pistola”16. “Personalidad de la pistola”21

pri

mer

os v

ecin

os

Con PredicaciónSin Predicación Sin Predicación Con Predicación

(LSA + Algoritmo de predicación + Corrección con la longitud de vector)

Antisocial

Disocial

Navaja

Esquizoide

Esquizotípico

Límite

evitación

Antisocial

Esquizotípico

Esquizoide

Narcisista

Antisocial

Disocial

Robos

Violencia

Coseno + long.vectorCoseno

+LSA proporciona una representación objetiva y mensurable de conocimiento estático.

+LSA es una buena base para simular procesos mediante algoritmos que tengan en cuenta las constricciones del contexto.

+LSA y los algoritmos que provienen de la psicolingúística tiene muchas aplicaciones en el ámbito de la industria lingüística (buscadores, interpretadores de intenciones del usuario, web semántica, indexadores de información diagnóstica, visualización, etc) .

16. Conclusiones16. Conclusiones

18. Muchas gracias18. Muchas gracias

VARIANTES A LA EXTRACCIÓN DE VECINOS SEMÁNTICOS Y AL ALGORITMO DE PREDICACIÓN EN CORPUS CIENTÍFICOS

Guillermo Jorge-Botana

Ricardo Olmos Albacete

José A. León

Comparación de los listados con textos reales

Similitud de cada uno de los métodos con muestras de definiciones reales basados en DSM-IV ( Concepto general d fobia, Fobia social, Fobia específica Ansiedad generalizada)

"Fobia a las tormentas"

0

0,1

0 ,2

0 ,3

0 ,4

0 ,5

0 ,6

0 ,7

0 ,8

0 ,9

1

Fo

bia

F. S

oci

al

F.E

spec

ífic

a

A.G

ener

aliz

ada

Sin Corregir Corregido

PRE Sin Corregir PRE Corregido

Aux. Listados vs. definiciones Aux. Listados vs. definiciones realesreales

Comparación de los listados con textos reales

Similitud de cada uno de los métodos con muestras de definiciones reales basados en DSM-IV ( Concepto general d fobia, Fobia social, Fobia específica Ansiedad generalizada)

"Personalidad de la Pistola"

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Per

son

alid

ad

P.E

squ

izo

ide

P.E

vita

ció

n

P.A

nti

soci

al

Sin Corregir Corregido

PRE Sin Corregir PRE Corregido

Aux. Listados vs. definiciones Aux. Listados vs. definiciones realesreales