1 Tema 1: Internet. 2 Tema 2: La web. 3 Tema 3: Principios de Recuperación de Información. 4 Tema 4: Búsqueda de información en la web
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- Martín Herrera Olivera
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1 Índice 1 Tema 1: Internet 2 Tema 2: La web 3 Tema 3: Principios de Recuperación de Información 4 Tema 4: Búsqueda de información en la web 5 Tema 5: Búsqueda avanzada en la web 6 Tema 6: Integración de conocimiento lingüístico 7 Tema 7: Más allá de la búsqueda textual Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 119 / 157
2 Introducción Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, Natural Language Processing): tratamiento computacional del lenguaje humano Objetivo: computadora comprenda el lenguaje humano IR como tarea de NLP: comprender el contenido de los documentos Principal problema de IR: variación lingüística El mismo concepto puede expresarse de muy diferentes maneras Impide establecer correspondencias Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 120 / 157
3 Introducción (cont.) Diferentes niveles de variación: Morfológica: modificaciones flexivas y derivativas cantas / cantó cantar / cantante Semántica: polisemia banda (de música) / banda (franja) Léxica: sinonimia rápido / veloz Sintáctica: modificaciones de la estructura sintáctica Juan atacó a Pepe / Pepe fue atacado por Juan Pueden darse simultáneamente: p.ej. morfo-sintáctica: cambio climático / cambio del clima Solución: técnicas de NLP Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 121 / 157
4 Tratamiento de la variación lingüística En general, dos enfoques diferenciados: Normalización: reducir las diferentes variantes de un término a una forma canónica común Ej. stemming Ej. sustituir una palabra por su lema (lematización) Expansión: añadir a la consulta variantes de sus términos originales Ej. añadir sinónimos Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 122 / 157
5 Tratamiento de la variación morfológica: stemming Reducir de una palabra a su stem o raíz supuesta eliminando su terminación según una lista de sufijos Stem o raíz contiene semántica básica reloj relojes relojero reloj- Stemmer de Porter Demo: Snowball (descargables): Nivel de normalización Superficial: sólo morfología flexiva simplificada; ej. sólo plurales Profundo: flexiva y derivativa (agresivo); ej. Porter/Lovins Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 123 / 157
6 Tratamiento de la variación morfológica: stemming (cont.) Ventajas Simplicidad Desventajas: Problemas con idiomas de morfología compleja. Ej. español: Adjetivos/nombres: +20 grupos variación género +10 grupos número Verbos: 3 grupos regulares, ±40 irregulares; 118 formas flexivas cada grupo Pérdida de información de cara a procesamiento futuro Sobre-stemming: palabras no relacionadas dan igual stem } general genergenerous Sub-stemming: palabras sí relacionadas dan stems diferentes recognize recognrecognition recognit- Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 124 / 157
7 Tratamiento de la variación morfológica (cont.): otras aproximaciones Expansión de la consulta con variantes: Google: busca simultáneamente el término en masculino y femenino, singular y plural Lematización: sustituir palabra por su lema Mejora resultados con idiomas de morfología compleja Reduce la pérdida de información Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 125 / 157
8 Tratamiento de la variación léxico-semántica Técnicas de desambiguación del sentido de las palabras (WSD, Word Sense Disambiguation) Necesaria alta efectividad WordNet: base de datos léxica (thesaurus) Sinónimos, antónimos, hipónimos, hiperónimos, etc. Inglés. EuroWordNet para lenguas europeas Aproximaciones clásicas: Expansión de la consulta con sinónimos, etc. Google: operador ~ ~simio simio, mono,... Google: también ya internemente crema de maní mantequilla de maní Indexación por sentidos en lugar de palabras Poco efectivas salvo con consultas cortas o incompletas Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 126 / 157
9 Tratamiento de la variación sintáctica: introducción IR clásica basada en paradigma bag-of-terms: Consultas/documentos como conjuntos de términos (desordenados) Consulta y documentos relacionados si comparten términos Problema: Juan atacó a Pepe Pepe atacó a Juan } {atacó, Juan, Pepe} Solución: indexar también frases (más precisas) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 127 / 157
10 Tratamiento de la variación sintáctica (cont.): identificación y extracción Técnicas estadísticas Secuencias de palabras coocurren frecuentemente Análisis estadístico (frecuencias, coocurrencias, etc.) Sin base lingüística (a veces resultados extraños) Mayor simplicidad Sintácticas Secuencias de palabras satisfacen relaciones sintácticas Análisis sintáctico (complejidad diversa) Sí base lingüística (teóricamente superiores) Mayor complejidad Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 128 / 157
11 Tratamiento de la variación sintáctica (cont.): representación y correspondencias Como conjuntos de palabras Almacenar árbol de análisis Técnicas de comparación de árboles: gran complejidad Almacenar sólo las relaciones sintácticas que nos interesan Sustantivo modificador Sujeto verbo Verbo Objeto... Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 129 / 157
12 Tratamiento de la variación sintáctica (cont.): en buscadores Operadores de frase Operadores comodín * a nivel de palabra completa Aproximar sintaxis mediante distancias Palabras cercanas se suponen relacionadas sintácticamente Proximidad como indicador relevancia Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 130 / 157
13 Extracción de información y búsqueda de respuestas Extracción de información (IE, Information Extraction) Objetivo: obtener información estructurada a partir de textos en lenguaje natural (i.e. desestructurados) Vendo Peugot 205 con km euros. Tlf Llamar después 20:00. Modelo Precio Tel Peugot Sistemas altamente especializados de ámbito restringido Subtareas involucradas: Reconocimento de entidades: personas, organizaciones, lugares, expresiones temporales y numéricas, etc. Resolución de coreferencias (ej. anáfora) Extracción terminológica: identificación de términos relevantes Ej. sistema FASTUS Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 131 / 157
14 Extracción de información y búsqueda de respuestas Búsqueda de respuestas (QA, Question Answering) Objetivo: dar respuestas concretas a preguntas precisas y arbitrarias de los usuarios en base al contenido de una colección de documentos NO CONFUNDIR CON Google/Yahoo Answers!!! ( a mano ) Ejemplo: sistema START del MIT ( Combina técnicas de IR e IE: IR: localiza documentos relacionados con el tema de la consulta, pero no extrae la información requerida IE: extrae la información requerida, pero no permiten procesar consultas arbitrarias (sistemas muy especializados) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 132 / 157
15 Extracción de información y búsqueda de respuestas Búsqueda de respuestas (QA, Question Answering) (cont.) Preguntas Análisis de la pregunta Recuperación de documentos o pasajes Documentos Relevantes Extracción de Respuestas Selección de pasajes Pasajes relevantes Respuestas Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 133 / 157
16 Traducción automática y multilingüismo Traducción automática (MT, Machine Translation) Objetivo: traducción de textos por ordenador También sistemas semiautomáticos (interacción con el usuario) SYSTRAN ( empleado por ANTERIORMENTE por herrs. del idioma de Google Babel Fish de Yahoo ( Babel Fish de Altavista ( Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 134 / 157
17 Traducción automática y multilingüismo Traducción automática (MT, Machine Translation) (cont.) Técnicas: Mediante diccionarios (dictionary-based): sustición palabra por palabra empleando diccionarios bilingües Estadística (statistical): técnicas estadísticas empleando corpus paralelos bilingües ACTUALMENTE traductor Google Translate ( empleado por herrs. del idioma de Google Basada en ejemplos (example-based): online por analogía empleando corpus paralelos bilingües Mediante interlingua (interlingual): gran complejidad, en 2 fases: 1 Decodificar texto en lengua origen: paso a interlingua (representación independiente del idioma) 2 Re-codificar en lengua destino 3 SYSTRAN Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 135 / 157
18 Traducción automática y multilingüismo Traducción automática (MT, Machine Translation) (cont.) Subtareas involucradas: Reconocimento de entidades Desambiguación del sentido de las palabras (WSA) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 136 / 157
19 Traducción automática y multilingüismo Recuperación de Información Interlingüe (CLIR, Cross-Language Information Retrieval) Caso particular de IR donde consultas y documentos en diferentes idiomas Aplicación de técnicas de MT Restricciones menos estrictas No limitados a 1 traducción: podemos combinar varias No limitados por sintaxis Herrs. del idioma de Google (empleando Google Translate) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 137 / 157
20 Traducción automática y multilingüismo Recuperación de Información Interlingüe (CLIR, Cross-Language Information Retrieval) (cont.) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 138 / 157
21 Traducción automática y multilingüismo Recuperación de Información Interlingüe (CLIR, Cross-Language Information Retrieval) (cont.) Carlos Gómez, Miguel Alonso, Jesús Vilares (Departamento Recuperaciónde decomputación Información Facultad en Internet de Informática Universidade da Coruña) 139 / 157
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