Traitement Automatique du Langage Naturel Chapitre 3 MORPHOLOGIE ET Transducteurs d’Etats Finis

Traitement Automatique du Langage Naturel

Chapitre 3

MORPHOLOGIE ET Transducteurs d’Etats

Finis

Les Mots

• Les AEF (FSA) sont particulièrement utiles pour les lexiques

• De nombreuses périphériques, dont certaines avec des ressources mémoire limitées, ont besoin d'accéder à de longues listes de mots

• Besoin d’effectuer des tâches assez sophistiquées avec ces listes

• Donc, nous allons d'abord parler de certains faits sur les mots et ensuite revenir aux méthodes de calcul/traitement

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Morphologie de l’Anglais• La morphologie est l'étude de la façon dont

les mots sont construits à partir de plus petites unités significatives appelées morphèmes: e.g. « fox » (1 morphème), « cats » (2 morphèmes « cat » et « s »)

• Les morphèmes peuvent êtres divisés en deux classes Radicaux (stems): Les unités de base portant le

sens principal du mot (« cat ») Affixes: des pièces qui sont ajoutées aux

radicaux pour + de détails sur le sens ou changer leurs sens et fonctions grammaticales (« -ization », « de-»)

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Affixes• Préfixes: précèdent le radical

undo

• Suffixes: placés après le radical ionization

• Circonfixes (circumfixes): les 2 à la fois En Allemand le verbe sagen (dire) au

participe passé gesagt (a dit)

• Infixes: ajoutés à l’intérieur du radical

En Arabe ب ال ع• Affixes combinées: unbelievably (un-, -

able, -ly)04/11/23 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 4

Morphologie

• Morphologie Concatenative Utilisation de préfixes et suffixes

• Morphologie non-concatenative basée sur des racines et patrons (Templatic morphology, root-and-pattern morphology) Arabe, Hébreu et langues sémitiques

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Morphologie de l’Anglais

• Nous pouvons diviser encore plus la morphologie en deux grandes catégories Flexionnelle (Inflectional) Dérivationnelle (Derivational)

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Classe / catégorie de mots

• Par catégories de mots, nous viennent à l'esprit des notions familières comme « nom » et « verbe »

• Importance des « catégories de mots »: catégorie de mot du radical affecte largement la façon avec laquelle les radicaux et les affixes peuvent se combiner

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Morphologie Flexionnelle

• La morphologie flexionnelle concerne la combinaison des radicaux et des affixes où le mot résultant: a la même catégorie de mot que l'original sert un but grammatical ou sémantique

qui est différent de l'original mais n'en est pas moins lié à l'original de

façon claire

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Noms et Verbes Anglais• 2 types pour la morphologie flexionnelle

des noms anglais: les noms sont de simples marqueurs pour le pluriel et le possessif

cat cats butterfly butterflies man man’s

• Les verbes ne sont que légèrement plus complexes Des marqueurs appropriés pour le temps du

verbe play played play playing play plays

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Réguliers et Irréguliers

• Problème compliqué par le fait que certains mots se conduisent mal (refusent de suivre les règles) mouse/mice, goose/geese (oie), ox/oxen

(boeuf) go/went, fly/flew

• Les mots réguliers et irréguliers sont utilisés pour désigner les mots qui suivent les règles et ceux qui ne le font pas

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Verbes Réguliers et Irréguliers

• Réguliers… Walk, walks, walking, walked, walked Play, plays, playing, played, played

• Irréguliers Eat, eats, eating, ate, eaten Catch, catches, catching, caught, caught Cut, cuts, cutting, cut, cut

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Morphologie Flexionnelle

Ainsi, • la morphologie flexionnelle de

l'anglais est assez simple• Mais est compliquée par le fait qu’il

existe des irrégularités

Morphologie Dérivationnelle

• La morphologie dérivationnelle concerne la combinaison des radicaux et des affixes où le mot résultant: Appartient à une catégorie de mots

différente de celle de l'original A un sens généralement difficile à

prédire de façon précise

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Exemples de Dérivations

• Formation de noms à partir de verbes et d’adjectifs

-ation computerize computerization

-ee appoint appointee

-er kill killer

-ness fuzzy fuzziness

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Exemples de Dérivations

• Formation d’adjectifs à partir de verbes et de Noms

-al computation computational

-able embrace embraceable

-less clue clueless

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Morphologie Dérivationnelle

• La morphologie dérivationnelle est le travail « sale » (complexe) que personne ne vous a appris. Quasi-systématicité Computation localisation * eatation *

spellation Changements irréguliers de sens Changements de classes de mots

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Exemple: Compute

• Plusieurs chemins sont possibles…• Commencer avec compute

Computer -> computerize -> computerization Computer -> computerize -> computerizable Computer -> computable

• Mais les chemins (opérations) ne sont pas nécessairement tous/toutes permis(es) Clue

Clue -> *clueable

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Morphologie et AEFs (FSAs)

• Nous aimerions utiliser les mécanismes prévus par les FSA pour capturer ces aspects de la morphologie Accepter les chaînes qui sont dans le

langage Rejeter les chaînes qui ne le sont pas Et le faire d'une manière qui ne nous

oblige pas à lister tous les mots de la langue traitée

Analyseur morphologique (morphological parser/analyser)

Construction d’un analyseur morphologique

• Besoin de 3 composantes: Lexique (lexicon): listes des radicaux et

affixes et informations de base Règles morpho-tactiques (morphotactics) :

règles spécifiant quelle(s) classe(s) de morphèmes peut/peuvent suivre quelle(s) autre(s). E.g. Morphème du pluriel suit le nom et pas l’inverse

Règles d’orthographe (orthographic/spelling rules): changements d’orthographe dus aux combinaisons de morphèmes: city cities

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Commencer de façon simple

• Noms réguliers singuliers: ok• Noms réguliers pluriels prennent un -

s à la fin• Les irréguliers sont acceptés tels

quels

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Règles Simples

Règles flexionnelles nominales

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Maintenant Injecter les mots

Remplacer les noms de classes telle que “reg-noun” par les FSAs qui reconnaissent tous les mots de cette classe là.

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Règles de Morphologie Dérivationnelle de l’Anglais

Si tout est état final, comment certaines chaînes peuvent elle être rejetées?

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Lexiques et Analyse Morphologique

• Ainsi, la vue d'ensemble est de stocker un lexique (liste de mots que vous aimez)

sous forme de FSA. Le lexique de base est intégré dans des

automates plus vastes qui capturent la morphologie flexionnelle et dérivationnelle de la langue.

• Et alors? Eh bien la chose la plus simple que

vous pouvez faire est la vérification d’orthographe

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Génération vs. Analyse/Reconnaissance

• Nous pouvons maintenant lancer des chaînes de caractères dans ces machines pour reconnaître celles de la langue

• Mais la reconnaissance n'est généralement pas tout à fait ce que nous voulons Souvent, si nous trouvons une chaîne de

caractères dans la langue nous pourrions vouloir lui attribuer une structure (analyse)

Nous pourrions aussi avoir une structure et vouloir lui produire une forme (production / génération)

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Finite State Transducers (Transducteurs d’E.F.)

• L’idée simple est comme suit: ajouter un autre ruban (bande) ajouter des symboles additionnels aux

transitions E.g.: sur une bande nous lisons “cats”, et

nous écrivons sur l’autre “cat +N +PL”

• FST Fait la correspondance entre les deux

niveaux via un automate FST visualisé comme un automate à 2

rubans

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FST

FST: Définition Formelle

• Un FST peut être défini comme suit: Q : ensemble de N états Σ: un alphabet fini de symboles complexes

sous forme de paires input-output i:o; i ϵ I (alphabet d’input) et o ϵ O (alphabet d’output), ε (epsilon) pouvant être dans I et dans O

Un état initial q0

F: un ensemble d’états finaux (F inclus dans Q)

δ(q,i:o): la fonction/matrice de transition entre états, de QxΣ vers Q

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Applications

• Le genre d'analyse dont nous parlons est communément appelé analyse morphologique ou de l'analyse (parsing)

• Ceci peut être Une composante autonome importante de

nombreuses applications (correction d'orthographe, recherche d'information)

Ou simplement une étape dans une chaîne d'analyse linguistique plus avancée

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Transitions

• c:c veut dire lire un c sur un ruban et écrire un c sur l’autre• +N:ε veut dire lire un symbole +N sur un ruban et ne rien

écrire sur l’autre• +PL:s veut dire lire +PL et écrire un s

c:c a:a t:t +N: ε +PL:s

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Utilisations Typiques

• En règle générale, nous allons lire à partir d'un ruban en utilisant le 1er symbole sur les transitions de la machine (comme dans un simple FSA).

• Et nous allons écrire sur le 2ème ruban en utilisant les autres symboles sur les transitions

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Ambiguité

• Rappelons que dans la reconnaissance non-déterministe de multiples chemins peuvent conduire à un état final• Pas important quel chemin a été en fait

parcouru• Dans les FST le chemin vers un état

final n’importe pas puisque des chemins différents représentent des analyses différentes ce qui se traduira par différents résultats

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Ambiguité

• Quelle est la meilleure analyse (segmentation) de• Unionizable

• Union-ize-able?• Un-ion-ize-able?

• Chacune représente un chemin valide dans la machine d’analyse de morphologie dérivationnelle et un sens différent

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Ambiguité

• Il ya différentes façons de faire face à ce problème prendre la première sortie trouvée• Retrouver toutes les sorties possibles

(tous les chemins) et les retourner (sans choix)

• Biaiser la recherche de telle sorte que seulement une ou quelques pistes probables sont explorées

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Les Détails de l’Histoire

• Bien sûr, tout n’est pas aussi facile que• “cat +N +PL” <-> “cats”

• Il y a aussi geese, mice et oxen• Mais il ya aussi toute une série de

changements d'orthographe/ de prononciation qui vont de paire avec les changements flexionnels• Cats vs Dogs• Fox et Foxes

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Machines à Plusieurs Bandes(Multi-Tape Machines)

• Pour faire face à ces complications, nous allons ajouter d'autres rubans et utiliser la sortie de l’une comme entrée de la suivante

• Donc, pour gérer les changements irréguliers d'orthographe, nous allons ajouter des rubans intermédiaires avec des symboles intermédiaires

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Machines à Plusieurs Bandes

• Nous utilisons une machine pour la transduction entre le

niveau lexical et le niveau intermédiaire, et une autre pour gérer les changements

d'orthographe pour la bande de surface

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Du niveau lexical au niveau intermédiare

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Du niveau intermédiare au niveau de surface

• Ajouter une règle d’orthographe pour le “e” comme dans fox^s# <-> foxes# (^ frontière de morphème; # frontière de mot)

• L’implémenter en tant que transducteur

Exemples de règles d’orthographe

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Nom Description de la Règle

Exemple

Doublement de consonne

consonne doublée avant ~ing et ~ed

beg / begging

Suppression de E « silent » e supprimé avant ~ing et ~ed

make / making

Insertion de E E inséré après ~s, ~z, ~x,

watch / watches

Remplacement de Y

try / tries

Insertion de K panic / panicking

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Foxes

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Foxes

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Foxes

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Schéma Global• Nous avons maintenant un FST qui

contient des informations explicites sur le lexique (mots réels, leur orthographe, des faits sur les classes de mots et les régularités).• Formes du niveau lexical au niveau

intermediaire

• Nous avons un ensemble plus large de machines qui captent les règles d'orthographe • Formes intermédiaires aux formes de

surface

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Schéma Global

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Cascades

• Il s'agit d'une architecture que nous allons voir fréquemment Le traitement d'ensemble est divisé en

étapes de réécritures distinctes Les bandes intermédiaires peuvent

s’avérer utiles ou pas individuellement