A Semantic Oriented Approach to Textual Entailment using WordNetbased. Estudiante: Lic. Ing. Julio Castillo Director: Dr.

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1 A Semanti Oriented Approah to Textual Entailment using WordNetbased Measures Estudiante: Li. Ing. Julio Castillo Diretor: Dr. Franiso Tamarit

2 Contenido de la harla. Definiión de oneptos y ejemplos. Motivaión. Arquitetura del Sistema 3. Medidas de Similaridad 4. Resultados 5. Conlusiones

3 Reonoimiento de Impliaión Textual (RTE) Definiión: Dados dos fragmentos de textos llamados T(Texto) e H(Hipótesis), la tarea de reonoimiento de impliaión textual onsiste en determinar si el signifiado de H puede ser inferido tomando T omo valido o en el ontexto de T. Subtareas: - vías: Consiste en deidir si T implia H, en uyo aso se lo lasifia omo Entailment, aso ontrario se lo lasifia omo No Entailment. - 3 vías: Se lasifia T-> H entre Entailment, Contradition and Unknown (uando no hay informaión para aeptar o rehazar la hipótesis).

4 Ejemplo: T: At the end of the year; all solid ompanies pay dividends. H : At the end of the year; all solid insurane ompanies pay dividends. H : At the end of the year, all solid ompanies pay ash dividends. T=> H is true. T => H is false.

5 El Lenguaje y el Signifiado. Relaión uno a muhos: Un signifiado puede mapearse a N-expresiones del lenguaje.. Relaión muhos a uno : Una expresión del lenguaje se puede mapear a N-signifiados diferentes, aquí tenemos la ambigüedad.

6 Lenguaje y Signifiado () Signifiado = Frase =The Dow Jones Industrial Average losed up 55 Frase = Dow Jones stok market index losed with a rise of 55 Frase 3 = Stok market hits a reord high Frase 4 = Dow gains 55 points Frase 5 = Dow ends up Frase 6 = Dow limbs 55

7 Tipos de relaiones Relaión entre expresiones de texto: Equivalenia: frase frase Impliaión textual: frase frase Representaión del Conoimiento Inferenia Interpretaión Lenguaje Impliaión Textual T: Internet media ompany Yahoo In. announed Monday it is buying Overture Servies In. in a $.63-billion (U.S.) ash-and-stok deal that will bolster its online searh apabilities. H. Overture was aquired by Yahoo.

8 Motivaión En el TAC 00 se inorporaron los ablation test on el objetivo de estudiar los reursos y herramientas utilizadas en RTE. Un test de ablaión onsiste en quitar un módulo de un sistema y orrer nuevamente el sistema on todos los módulos restantes on el objeto de medir omo se modifian los resultados produidos por el sistema. Es una manera de medir la ontribuión de ada reurso.

9 Resultados del test de ablation en TAC 00 Fuente: NIST TAC 00 -

10 WordNet WordNet es una gran base de datos léxia para el Inglés. Las palabras que son sinónimos son agrupadas en onjuntos llamados synsets, que además proveen una breve definiión del onepto (glosses); a su vez WordNet provee de relaiones semántias entre los diferentes synsets. Por lo tanto, WordNet es una ombinaión de un diionario y un tesauro, que provee de una interfaz adeuada para ser utilizadas por apliaiones de análisis automátio de textos o apliaiones de IA. WordNet ontiene: sustantivos, adjetivos, verbos y adverbios.

11 Medidas de Similitud Son medidas (automátias) que intentan imitar la perepión humana aera de la relaión entre palabras y oneptos. Medidas utilizadas: Resnik, Lin, Jiang & Conrath, Pirro & Seo, Wu & Palmer, Path Metri, Leaok & Chodorow, Hirst &St- Onge, Adapted Lesk, y SemSim.

12 A r q u i t e t u r a d e l S i s t e m a

13 Medidas basadas en IC Resnik : LCS(, ) : es el menor onepto en omún que subsime a y. Lin : LIN ( Jiang & Conrath: JICO( Pirro & Seo: RES(, ) IC( LCS(, )),, ) ) IC( * IC( LCS (, )) IC( ) IC( ) ) IC( ) * IC( LCS(, )) PISE(, ) 3* IC( LCS (, )) IC( ) IC( ), si, si 3

14 Medidas Basadas en la Distania Leaok & Chodorow: Wu & Palmer: D: profundidad de la taxonomia N3=la antidad de nodos del onepto ls(,) hasta la raiz. N=la antidad de nodos desde el onepto al C3. Adapted Lesk: Se realizan todas las superposiiones que se enuentren en las entradas del diionario(glosses) entre los oneptos y. Path Metri: length(, ) LECH (, ) log * D WUPA( PathLength: longuitud de la i-esima ruta entre y. Hirst & St-Onge: HIST ( C, ) N N * N 3 * N PA(, ) Min( PathLength i (, )), ) PathLengthi (, ) k * numeros de ambios de direion 3 4

15 w w wn Final sore Se modela el problema omo un problema de mathing de grafos bipartitos y se aplia el algoritmo Húngaro. - Se enuentra el mathing que maximie el valor de ada token: opt( Fsim( s, t)) Fsim finalsore st, th p Max( Length( T ), Length( H )) RES, LIN, JICO, PISE, WUPA, PA, LECH, HIST, p AD p m - Como resultado tenemos que la similaridad parial de ada palabra se ve reflejada en la similaridad global.

16 Medida SemSim Se aplia WSD usando el Algoritmo de Lesk y basado en los glosses de WordNet. Se modela el problema omo un problema de mathing de grafos bipartitos y se aplia el algoritmo Húngaro. Sim(, El sore final se alula omo : ) depth( LCS(, )) * depth( ) depth( ) SemSim( T, H ) st, th opt( Sim( s, t)) Length( T ) Length( H )

17 Consideraiones de Efiienia - Se experimento on pares <T,H> y se ordenaron las medidas de auerdo a su osto omputaional. - En la misma olumna se ubian medidas on ostos similares. Medida Ranking Path LIN, RES, JICO, LECH, WUPA, SemSim PISE 3 HIST 4 Adapted Lesk 5 - Las medidas HIST y las derivadas de Adapted Lesk (e.g: Adapted Lesk Tanimoto) son muy ostosas para ser utilizadas en la prátio por un sistema RTE. -Experimentaión adiional sugiere que es onveniente no utilizar estas últimas medidas en apliaiones de impliaión textual.

18 Evaluaión Experimental() RTE4 es tomado omo test set. RTE- vías. Training set MLP Classifier SVM Classifier RTE3 56.7% 57.4% RTE3-4C 58.3% 57.7% RTE5 57% 57.% Best RTE Sytem 74.6% Avg RTE Systems 58% Worst RTE System 49.7% RTE4 es tomado omo test set. RTE-3 vías. Training set MLP Classifier SVM Classifier RTE3 53.6% 50.8% RTE3-4C 54.% 5.7% RTE5 5.% 50.7% Best RTE Sytem 68.5% Avg RTE Systems 50.65% Worst RTE System 30.7%

19 Evaluaión Experimental() RTE5 es tomado omo test set. RTE- vías. Training set MLP Classifier SVM Classifier RTE % 55.83% RTE3-4C 56.83% 54.7% RTE3-4C+RTE4-4C 57.33% 58.5% Best RTE Sytem 73.5% Avg RTE Systems 6% Worst RTE System 50% RTE5 es tomado omo test set. RTE-3 vías. Training set MLP Classifier SVM Classifier RTE3 53.5% 5.8% RTE3-4C 53.67% 5.6% RTE3-4C+RTE4-4C 53.67% 5.6% Best RTE Sytem 68% Avg RTE Systems 5% Worst RTE System 43%

20 Evaluaión Experimental(3) Resultados obtenidos on 0-folds Cross Validation sobre RTE3 Features SVM Classifier All 60.% RJLPi 56.87% WLeSemSim 56% RJ 5.75% R 49.87% Worst RTE System 50% El empleo de todas las features aumenta la performane del sistema. RJLPi : muestran la ontribuión de medidas de IC. WLeSemSim: muestran la ontribuión de medidas basadas en distania.

21 Conlusiones Se propuso una medida de similaridad semántia a nivel de oraión que es de utilidad en Impliaión Textual. Se muestra que WordNet es un reurso de relevania en un sistema RTE. Se muestra que las medidas Hirst & St-Onge y las derivadas de Lesk no pueden ser utilizadas en la prátia en un sistema de RTE por onsideraiones de efiienia. Se presentan 9 medidas de similaridad semántia omputaionalmente efiientes basadas en WordNet para la tarea de Impliaión Textual. Se muestra que utilizar los data set 4C permite mejorar la efetividad de un sistema RTE en todas las onfiguraiones utilizadas. Se muestra que explotando WordNet de la manera propuesta es sufiiente para onstruir un sistema RTE de efiienia promedio.

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