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Korpuslinguistik für und mit Computerlinguistik

Korpuslinguistik für und mit Computerlinguistik. Seminar SS 2003 Sitzung 3: Statistik, Vektoren Gerold Schneider. Übersicht. Wahrscheinlichkeitsrechnung Maximum Likelihood Estimation (MLE) Informationstheorie Statistische Tests Sprachmodelle Vektoren (Igor). Bedingte Wahrscheinlichkeit.

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Korpuslinguistik für und mit Computerlinguistik

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Presentation Transcript

  1. Korpuslinguistik für und mit Computerlinguistik Seminar SS 2003 Sitzung 3: Statistik, Vektoren Gerold Schneider

  2. Übersicht • Wahrscheinlichkeitsrechnung • Maximum Likelihood Estimation (MLE) • Informationstheorie • Statistische Tests • Sprachmodelle • Vektoren (Igor) Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  3. Bedingte Wahrscheinlichkeit • Zusatzinfo verändert Wahrscheinlichkeit • Priori und posteriori Wahrscheinlichkeit • Definition: mehr B auch in A mehr B ausser-halb A Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  4. Bedingte Wahrscheinlichkeit: Bayes' Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  5. Bayes: Medizinische Tests als Beispiel • Eine seltene Krankheit befällt 0.2 % der Bevölkerung: P(I)=.002 • Die Erkennungsrate des Tests ist 98 %: P(⊕|I)=.98, P(⊕|I')=.02 • Mein Test sagt ⊕! Wie gross ist die Gefahr, dass ich krank bin? Bayes: krank (I), richtig erkannt (⊕|I) P(⊕) = ?. 2 Wege zu ⊕ gesund (I'), nur falsch gestestet (⊕|I') Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  6. Maximum Likelihood Estimation (MLE) • Eine einfache Methode, (bedingte) Wahrscheinlichkeiten aufgrund von empirischen Daten zu schätzen (estimate). • Wir kennen die „wirklichen“ Wahrscheinlichkeiten nicht, aber wir beobachten empirische Werte. Wir nehmen an, dass diese mit grösster Wahrscheinlichkeit (maximum likelihood) die „wirklichen“ Wahrscheinlichkeiten annähern. Statt freq oft auch f oder # (number of) oder C (count) Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  7. Informationstheorie • „Information Theory is interested in the situation before the reception of a symbol, rather than the symbol itself“ (Oakes) • Information und Informatik: Binarität. Entropie H=Anzahl der nötigen Binärentscheidungen. • log2 aufgrund der Binarität. Es gilt: Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  8. Informationstheorie: Entropie • Spezialfall: Equiprobabilität (alle p(x) gleich: p(x)=1/X)) p * Baumtiefe • B = log2 X = - log2 (1/X) drückt aus: 2B = X  B = # Binärentscheidungen=Pfadlänge=Baumtiefe E.g. log2 256= - log2 (1/256) = 8 • Bei Nicht-Equiprobabilität gewichtet mit p(x): „Tieferer Baum für seltenes, den tieferen Baum selten nehmen“  optimale Bitkürze • Perplexity(X) = 2H = Durchschnittliche Pfadlänge Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  9. Informationstheorie: Co-occurrence, Statistische Tests („goodness of fit“) • Mutual Information: • Relative Entropie (Kullback-Leibler): Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  10. Statistische Tests: 2 • Basiert nicht auf Informationstheorie, sondern eher auf Standardabweichung=s, Variance=s2: Abweichung vom Schnitt im Quadrat, pro Anzahl Werte • Chi-Quadrat= 2: Abweichung vom Modell E im Quadrat, im Verhältnis zum jeweiligen Wert e Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  11. Statistische Tests: G2 = Log-likelihood • Dem 2 Test eng verwandt • Besonders erfolgreich für Kollokationen: E = Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  12. Sprachmodelle: Abhängigkeiten und Unabhängigkeitsannahmen I In Bigramm-Tagger ist p(Tag) als abhängig modelliert nur vom • vorhergehenden Tag: • Wort: bzw. Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  13. Sprachmodelle: Abhängigkeiten und Unabhängigkeitsannahmen II Ein „vollständiges“ Sprachmodell berücksichtigte enorm viele weitere Abhängigkeiten: längere Distanz, Struktur,Prosodie,... • die ... sitzende Frau • [die [...PP] sitzende Frau NP] • DIE ... sitzende Frau • die auf der Bank sitzende Frau meine ich, nicht jene. • Männer. Die auf der Bank sitzende Frau, auf sie wartend, suchen. • Anno Domini 1712. Die auf der Bank sitzende Frau. Ora Cenae. Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

  14. Sprachmodelle: Abhängigkeiten, Komplexität, Auftretenshäufigkeit Mit zunehmender Feinheit des Sprachmodells verschlimmern sich zwei Probleme: • Grösse des Suchraumes: kann schon für ein Bigramm-Modell enorm sein  cutoff, dynamische Programmierung (Viterbi). Vgl. Zeitaufwand fürs Training des Brill-Taggers. • Seltenes Auftreten (sparse data): schon bei Bigrammen ein Problem für p(Wort|Tag) falls Wort unbekannt. Bei Trigrammen wird ein backoff zu Bigrammen verwendet. Quadrigramme sind so sparse, dass sie keine Taggingverbesserung mehr bringen. Gerold Schneider: Korpuslinguistik für Computerlinguistik, III

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