INQUER Interacção Pessoa-Máquina em Linguagem Natural
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INQUERINQUERInteracção Pessoa-Máquina em Linguagem NaturalInteracção Pessoa-Máquina em Linguagem Natural
MÓDULO IIMÓDULO II
Inferência e Extracção de InformaçãoInferência e Extracção de Informação
Ricardo Santos, 2003
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TópicosTópicos
INQUER
WordNet.PT
Módulo II - Inferência e Extracção de Informação Extracção e Tratamento da Base de Dados
Alg. de Consulta e Extracção de Informação
Inferência e Extraccão de Informação
Interface (site do INQUER)
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Arquitectura Geral do INQUERArquitectura Geral do INQUER
Base de DadosLéxico-Conceptual
(WordNet.PT)
MÓDULO IIMotor de Inferência
MÓDULO IIIGerador
MÓDULO I
Analisador
Pergunta (Português)
Resposta (Português)
Base de DadosLexical
Forma Lógica
Resposta
Forma Lógica
INQUER
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WordNet.PTWordNet.PT
Base de Dados do Conhecimento Linguístico
Rede Léxico-Conceptual
Capta padrões da organização do léxico mental
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Relações entre conceitos lexicalizadosRelações entre conceitos lexicalizados
Relações estruturantes Sinonímia Hiperonímia / Hiponímia
{animal}
{mamífero}
{cão} {gato}...
hiperonímia/generalização
hiponímia/especialização
Cada conceito tem uma glosa associada
ex. borrego-cordeiro; rabanada-fatia dourada
ex. gato-mamífero; mamífero-animal
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Relações de Todo-ParteRelações de Todo-Parte
Holonímia / Meronímia
Holo-parte / Mero-parte
Holo-membro / Mero-membro
Holo-porção / Mero-porção
Holo-matéria / Mero-matéria
Holo-localização / Mero-localização
ex. árvore-tronco; leão-juba
ex. enxame-abelha; pinhal-pinheiro
ex. bolo-fatia; melão-talhada
ex. carne de porco-fiambre
ex. cidade-baixa
ex. açorda-pão; sangria-açúcar
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Relações internas à estrutura do eventoRelações internas à estrutura do evento
Role / Involved
Agente / Envolve Agente
Paciente (Objecto) / Envolve Paciente (Objecto)
Resulta / Tem Resultado
ex. gordura-fritar
ex. cão-ladrar; gato-miar
ex. vaca-ordenhar; almoço-almoçar
ex. bolo-cozer; fumado-fumar
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Arquitectura Geral - Módulo IIArquitectura Geral - Módulo II
Base de DadosLéxico-Conceptual
(WordNet.PT)
Alg. Satisf. da FL
Processamento da FL
Representação Semântica(Forma Lógica - LPO)
Resposta (em linguagem artificial)
INFERÊNCIA e EXTRACÇÃO de INFO.
Alg. de Consulta
Alg. Segm. da FL
Alg. de Extracção
INFERÊNCIA
PERG.SOBRE ARG.
PERG.POLARES
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Extracção e Tratamento da BDExtracção e Tratamento da BD
Construção de ficheiros consultáveis pelo Prolog
Ficheiros de Texto
Ficheiros Prolog
Extracção de Dados
Polaris
Geração de Ficheiros
Prolog
Detonador
Ordenação e Remoção de redundâncias
WordNet.PT
Base de DadosINQUER
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Algoritmos de Consulta e Algoritmos de Consulta e Extracção de InformaçãoExtracção de Informação
Correspondência entre Termos/Expressões em LN e relações da WN.PT
Termos/Exps em LNTermos/Exps em LN WN.PTWN.PT Ex. PerguntasEx. Perguntas
sinónimo; “o mesmo”; variante
Sinonímia- Quais são os sinónimos de fatia dourada?- “Borrego” é o mesmo que carneiro?
hipónimo; tipo; subtipo; raça; espécie
Hiponímia- Quantos (sub)tipos de felino há?- Quais são as raças de gatos que existem?
hiperónimo; supertipo Hiperonímia - “Carnívoro” é hiperónimo/supertipo de cão?
glosa; definição; significado/significar
Glosa- Qual é a definição/glosa de gato siamês?- O que significa fritar?
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Correspondências LN-WN.PT (cont.)Correspondências LN-WN.PT (cont.)
LNLN Relações da WN.PTRelações da WN.PT Ex. PerguntasEx. Perguntas
serHiper/Hiponímia; Sinonímia; Glosa
- Os cães são carnívoros?- Um borrego é um cordeiro?- O que é um gato?
terMeronímia; Mero-parte;
Mero-porção
- A açorda tem pão?- Os gatos têm patas?- O pão tem migalhas?
“feito de”; levar Mero-matéria- O fiambre é feito de carne de porco?- Um enchido leva carne?
“feito com”; levar Holonímia/Meronímia- Os doces são feitos com açúcar?- Quais são os pratos que levam bacalhau?
Verbos da WN.PT(miar,ladrar,comer,...)
Role/Involved - Os gatos miam?
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Algoritmos de Consulta e Algoritmos de Consulta e Extracção de InformaçãoExtracção de Informação
Implementação dos algoritmos usando predicados que representam relações da WN.PT
has_hyponym/2
has_meronym/2
gloss/2
etc.
Predicados:
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Inferência & Extracção de Inferência & Extracção de Info.Info.
Dois tipos de pergunta Polares Sobre argumentos
Inferência (Porquê?) A Base de Dados não contém todo o conhecimento
de forma explícita
Necessário mecanismo capaz de inferir informação implícita
(consulta)
(consulta e extracção)
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InferênciaInferência
has_hyponym(gato,'gato siamês').
has_hyponym(felino,gato).
has_mero_part(felino,pata).
x (gato_siamês(x) gato(x))
x (gato(x) felino(x))
x (felino(x) (y (pata(y) ter(x,y)))
Factos Prolog Forma Lógica
felino
gato
gato siamês
pata
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Perguntas PolaresPerguntas Polares
Uma Forma Lógica é verdadeira ou falsa num determinado modelo (WN.PT)Pressuposto de Mundo Fechado
Satisfação da Forma Lógica
R(t1,..,tn) sse t1 a tn são conceitos lexic. da WN e R/n um pred. exec.
P Q sse P é satisfazível e Q é satisfazível em WN.PT
P sse P não é satisfazível em WN.PT
x P(x) sse Existe pelo menos um x tq P(x) é sat. em WN.PT
x P(x) sse Não existe um x tq P(x) não seja sat. em WN.PT
-Todos os felinos miam? - Não | -Alguns felinos miam? - Sim
A sse B - A é satisfazível em WN.PT se e só se a condição B se verifica
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Perguntas sobre ArgumentosPerguntas sobre Argumentos
1- Segmenta a FL devolvendo uma lista com os predicados executáveis que a compõem
2- Executa os predicados extraindo conjuntos de conceitos
3- Faz a intersecção desses conjuntos
4- Devolve resultado
Algoritmo:
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ExemploExemplo
Quais são os carnívoros que têm focinho?
1- [ter(D,focinho), ser_v(E,carnívoro)]
2- conj1 (ter_focinho) [canídeo, marsupial, coelho, lebre, doninha, felino, equídeo, urso, roedor, ruminante, toupeira, ...]
conj2 (ser_carnívoro) [canídeo, ave de rapina, fuínha, furão, marta, orca, felino, crocodilo, jacaré, tubarão branco, ...]
[qual(A)*>d(o,plu,B,carnívoro(B)&d(exi,sing,C,felino(C) &ter(B,C))>ser_v(A,B)))]
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Exemplo (cont.)Exemplo (cont.)
3- [canídeo, diabo da Tasmânia, felino, fuínha, furão hiena, marta, ouriço-cacheiro]
4- canídeo, diabo da Tasmânia, felino, fuínha, furão hiena, marta, ouriço-cacheiro
Quais são os carnívoros que têm focinho?
Resposta à pergunta:
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Processamento da Forma LógicaProcessamento da Forma Lógica
Integração dos Módulos (Perg. Polares e Perg. Sobre Argumentos) Análise da FL e reencaminhamento para o respectivo
Módulo
Perguntas Ambíguas Uma resposta para cada interpretação
Coordenações (ex. Os gatos e os cães são animais?)
Aplicação do processo de inferência e extracção de informação a cada componente da coordenação
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InterfaceInterface
Site do INQUER - Arquitectura
Web Browser
Servidor CLUL
Prolog-CGIScript
Form HTML
Página HTML
Pedido HTTP
Página HTML
Pergunta
Resposta
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Demonstração do Demonstração do sitesite
http://www.clul.ul.pt/clg/inquer
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Em sínteseEm síntese
Estudo da WordNet.PT
Extracção e Tratamento da Base de Dados
Implementação dos Algoritmos de Consulta e Extracção
Implementação dos mecanismos de obtenção de resposta para os dois tipos de pergunta
Construção do site do INQUER
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Trabalho Futuro – Módulo IITrabalho Futuro – Módulo II
Melhorar a rapidez dos algoritmos de busca e extracção de info.
Cobrir todas as relações semânticas utilizadas pela WN.PT
Considerar:
Interrogativas de Alternativa
Interrogativas sobre Adjuntos Causais
Interrogativas que envolvem comparação
- ex. os gatos são felinos ou canídeos?
- ex. por que é que os peixes têm guelras?
- ex. o que têm em comum um gato e um cão?
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Trabalho Futuro - INQUERTrabalho Futuro - INQUER
Desenvolvimento do Módulo III – Geração em LN
Rumo ao HAL9000...
Módulo de Fala (Reconhecimento e Síntese)