730在压缩句法森林的有效推理.ppt
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1、1,A Compact Forest for Scalable Inference over Entailment and Paraphrase Rules,Roy Bar-Haim,Jonathan Berant,Ido Dagan 2009 ACL and AFNLP Speaker:Guanghui Luo,寓纫悼铣增巡耪望才趴颖雄遁炮妮龟棉瞅象眯少咙唱瞥荧徐信午服啃铣撕730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,2,大纲,介绍(Introduction)推理框架(Inference Framework)在压缩句法森林的有效推理(Efficient Inferenc
2、e over Compact Parse Forests)实践评价(Empirical Evaluation)相关工作(Related Work)结论(Conclusion),歧叼朋孝为如媒漠僳翱打费痰沮摈料裳孜暗眺毅拢艾较药淀猖走芹稻某钻730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,3,介绍(Introduction),引入原因:最近的大量研究:通过可应用的推理知识得到的知识及其应用。通过这些知识从而获取蕴含规则(应用在句法表示)。在这些规则上进行有效的推理成为最基本的问题。作者从蕴含规则应用的形式上出发,提出一种新的数据结构和算法。,岁碎宪蒲挑癌臀殆孜合真逛瓶吩营谐幻烘
3、砸晌左赵胞即揭吃悯曲汽柑粒荣730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,4,几个概念:Entailment rulesThey are rules where the left hand side(LHS)specifies some knowledge which entails the knowledge expresend in the RHS of the rule,with some degree of confidence.Example:Children are fond of candies.Entailment rules:childrenkids、ca
4、ndiessweets、X is fond of Y X likes Y,荫阂消吼徘脑脸我缉疲瑶剖誓杜斯剧侯浴殖彻均假诅权坠竿藉厄活仪向都730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,5,Textual Entailment It has been proposed recently as a generic framework for modeling semantic variability in many NLP application,such as Question Answering,Information Extraction,Information Retr
5、ival and Document.参考:Building a Large-Scale Repository of Textual Entailment Rules,遍慧昏片凹鼠它买唯榔滨酪师汰洁滦息拼凝械泰楼郴毒尽射妈弓捐值笔峡730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,6,可应用语义推理的关注点:从文本中获取目标意思。文本蕴含框架(textual entailment framework)减少从源文本中获取文本意思的推理过程。传统的做法:传统形式的语义方法完成从源文本中获取逻辑形式上的推理。,询赤扛倦撼塌谅聊忧慰辨雹紊焰弊逗籍各废垣绅粮郴挞甲杰释华川渣磊吴730-在压
6、缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,7,NLP实践应用方面:在NLP方面,相比而言应用较浅,如:语法树(parse trees);还可能应用在:有限的语义信息方面,如:命名实体、语义规则等。通常的应用领域 推理的产生:在树和图上应用一些转换或替代方法去表示文本。-这种过程也被认为是:entailment(inference)rules.作用:1)获取意译(paraphrases)、同义词(synonyms)、下位词(hyponyms)、句法变换等等。2)人工手动产生。如:WordNet、自动学习。,鼻始狄放霓食浑瘴田潦乖穷耀歇蛆耍崇惯扇译窥耽烯芯等棺肪挛蓄粒泰姓730-在压缩
7、句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,8,前期的工作,learning paraphrases and entailment rules Lin and Pantel,2001 Shinyama et al.,2002 Szpektor et al.,2004 Bhagat and Ravichandran,2008 identifying appropriate contexts for their application(Pantel et al.,2007)and utilizing them for inference(de Salvo Braz et al.,2005;
8、Bar-Haim et al.,2007).,州从苹医州布雷遍幌直爽谚兼鸯嘴辰抵帛只万弃扔函捕线痛帝茵下诡力极730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,9,性能分析:当前基于规则的应用仍然具有噪音和不完整性。但是,对于文本理解应用方面有越来越多的价值。比如:1)问答系统的知识和推理 2)RTE-5(the planned evaluation of knowledge resources in the forthcoming 5-th Recognizing Textual Entailment challenge),礁驹蒲是肉链诺琅祭奖坪舟亭珠售沿政潦滴嚣盛验业舔港像
9、靶溅绘幸契牺730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,10,许多可应用系统通过在一些推理规则上利用语义知识,有如下特点:有限性、特定的应用领域、启发性。正规化这些做法对于应用语义推理研究似乎有重要作用,类似的对于句法和机器翻译方面,形成良成好的模型也有重要作用。比如:Bar-Haimet al.(2007)在句法树上介绍了一种通用的形式用于语义推理。过程:这种形式使用蕴含规则为各种各样的推理知识生成一个统一的表达方式,同样也允许统一推理。,尸待浸堤冤虑喇淖因晰污凛暮漳才苦蛙倔奥厄轴欲抛簧粗赁立菠颂娄茬恳730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,1
10、1,分析:规则应用是清晰的、直观的表明了产生一个句子分析以及源文本句子的语义需求。接下来的推理需要更多的规则应用等等,在实践中,每个结果将会明确地生成一棵单独的树。,踌新该彼谊摹厢藤剥纺惫膛暇幅疾丙剂麓耳坐密蒜孔厄贺率迅祁橙酋珐滇730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,12,举例:Children are fond of candies.entailment rules:childrenkids、candiessweets、X is fond of YX likes Y 则推导出来的句子将有:23(棵).实践中发现这种可扩展性比较差的。直观地更趋向于在一大堆的句子表示
11、中,为每个规则应用(rule application)加入蕴含部分(entailed part),比如:kids,量湘咐求莱妆招晤钱厚贿眷卞拼笨襟寸路他膛酌被梭壕揖歉衫崎筑滔闻雪730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,13,所以:需要构造一个 the resulting structure 去表示一个蕴含句子集(entailed sentences),而不是一大堆的语义不清晰的句子片段。作者在先前的工作当中仅仅给出了部分解决方案,在这篇论文里提出了一种新的数据结构,作者称为 压缩森林(compact forest),并给出了一种相应的推理算法,这种算法在保持每个独立部
12、分的特性上,能够有效地产生和表示所有的结果。作者提到:灵感源于先前的工作,如:句法分析,生成(generation)以及机器翻译。,耀潮币帝留姻扫串路惧通归丰会旱融霹雷楔嚎尔宴罗刁诱币鲍疥医琢固敬730-在压缩句法森林的有效推理730-在压缩句法森林的有效推理,14,推理框架(Inference Framework),主要简单介绍“树转换推理形式”。源于:Bar-Haim et al.(2007).主要过程:提供一篇源文本、语法解析(syntactically parsed)、以及一个用于表示树转换的蕴含规则集(a set of entailment rules),形式(formalism)定
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