Annie - PowerPoint PPT Presentation

About This Presentation
Title:

Annie

Description:

Annie Zara Kanaeva, November 2002, Information Extraction – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:247
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 24
Provided by: bigb150
Category:
Tags: annie | phase | rule

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Annie


1
Annie
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
2
Inhalt
  • Systemarchitektur
  • JAPE, Java Annotation Patterns Engine

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
3
Architektur
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
4
JAPE
  • Besteht aus einer Menge von Phasen
  • Jede Phase besteht aus einer Menge von
    pattern/action- Regeln
  • Die Phasen laufen nach einander ab und stellen
    eine Kaskade der finite state transducers dar
  • Die linke Seite (LHS) einer Regel besteht aus
    Annotationspattern, die Operatoren der regulären
    Ausdrücke (,?,,) beinhalten können
  • RHS einer Regel besteht aus Manipulationen der
    Annotationen

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
5
JAPE (Hauptmodule)
  • Tokeniser
  • Gazetteer
  • Grammar

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
6
Tokeniser (JAPE)
  • Zerlegt den Text in sehr kleine einfache Tokens
    (Zahlen, Punktuationszeichen und Wörter)
  • In den Regeln wird LHS von der RHS durch
  • gt getrennt
  • Allgemein LHS gt Annotation type attribute
    1value 1 attribute nvalue n
  • Beispiel UPPERCASE_LETTER
    LOWERCASE_LETTER gt Token orthupperInitialki
    ndword

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
7
Gazetteer (JAPE)
  • Der zweite Annotationsschritt Schlüsselwörter,
    die mit bestimmten Entity-Typen zusammenhängen,
    werden durch das Suchen in angelegten Listen
    bestimmt und mit diesen Entity-Typen annotiert
  • Eine Indexdatei (lists.def) wird benutzt, um auf
    die angelegten Listen zuzugreifen
  • Für jede Liste spezifiziert man den major-Typ
    und den minor- Typ

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
8
Gazetteer (JAPE)
  • Beispiel einer Liste (currency_unit.lst)
  • Ecu
  • European Currency Units
  • FFr
  • Fr
  • German mark
  • German marks
  • New Taiwan dollar
  • New Taiwan dollars
  • NT dollar
  • NT dollars

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
9
Gazetteer (JAPE)
  • Major- und Minor-Type Listen
  • currency_prefix.lstcurrency_unitpre_amount
  • currency_unit.lstcurrency_unitpost_amount
  • date.lstdatespecific
  • day.lstdateday
  • Wozu braucht man die Typen major und minor?

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
10
Grammatik (JAPE)
  • Die Grammatik besteht aus den Regeln, die auf den
    vergebenen Annotationen arbeiten
  • Die linke Seite einer Regel (LHS) wird von der
    rechten (RHS) durch --gt getrennt
  • Wie beim Tokeniser beschreibt die LHS einer
    Grammatikregel das Muster (Annotationen
    Operatoren)
  • die RHS einer Regel beschreibt die Annotationen,
    die vergeben werden
  • zusätzlich gibt es auch die Möglichkeit, Macros
    zu definieren und in LHS zu benutzen

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
11
Grammatik (JAPE)
  • Es gibt drei Möglichkeiten für die Spezifikation
    des Musters einer LHS
  • Stringspezifikation, z.B. Token.string of
  • Spezifikation der Attribute eines Tokens, z.B.
    Token.kind number
  • Spezifikation eines Annotationstypes des
    Gazetteerers, z.B. Lookup.minorType month
  • Beispiel
  • Rule GazLocation
  • ( Lookup.majorType location )
  • location --gt location.Enamex
    kindlocation, rule"GazLocation"

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
12
Kontext (Beispiel 1)
  • Rule YearContext1
  • (Token.string "in"
  • Token.string by"
  • )
  • (YEAR)
  • date --gt
  • date.Timex kind date, rule
    YearContext1

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
13
Kontext (Beispiel 2)
  • Rule Emailaddress1
  • (Token.string "lt")
  • (
  • (EMAIL)
  • )
  • email
  • (Token.string "gt")
  • --gt
  • email.Address kind email, rule
    Emailaddress1

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
14
JAPE- Beispiel
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
15
Priorität
  • Zwei Möglichkeiten der Berücksichtigung der
    Priorität
  • Nach Brill
  • Nach Appelt
  • Spezifikation der Prioritätskontrolle erfolgt am
    Anfang der Grammatik
  • Brill keine Prioritäten

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
16
Prioritätskontrolle nach Appelt
  • Nur eine Grammatikregel pro Textsegment
  • Prioritätsregel
  • Die Regel, die ab dem Punkt X mit dem längsten
    Textabschnitt übereinstimmt, wird genommen
  • Wenn es mehrere Regel mit dem gleichen
    Textabschnitt gibt, wird die Regel mit der
    höchsten Priorität genommen
  • Wenn es mehrere Regel mit der gleichen Priorität
    gibt, wird die Regel genommen, die vor allen
    anderen in der Grammatik definiert wurde
  • "Default" Priorität -1

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
17
Prioritätskontrolle nach Appelt
  • Beispiel
  • Rule Location1
  • Priority 25
  • (
  • (Lookup.majorType loc_key, Lookup.minorType
    pre
  • SpaceToken)?
  • Lookup.majorType location
  • (SpaceToken
  • Lookup.majorType loc_key, Lookup.minorType
    post)?
  • )
  • locName --gt locName.Location kind
    location, rule Location1
  • Rule GazLocation
  • Priority 20
  • (
  • Lookup.majorType location
  • )
  • location --gt location.Name kind
    location, rule GazLocation

"China sea"
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
18
Prioritätskontrolle nach Appelt
  • Beispiel
  • Rule Location1
  • Priority 25
  • (
  • (Lookup.majorType loc_key, Lookup.minorType
    pre
  • SpaceToken)?
  • Lookup.majorType location
  • (SpaceToken
  • Lookup.majorType loc_key, Lookup.minorType
    post)?
  • )
  • locName --gt locName.Location kind
    location, rule Location1
  • Rule GazLocation
  • Priority 20
  • (
  • Lookup.majorType location
  • )
  • location --gt location.Name kind
    location, rule GazLocation

"China"
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
19
Regelumsetzung
  • Zwei Wege für die Regelanwendung
  • Brill-Style jede Regel, die matcht, wird
    genommen
  • Appelt-Style die Regel mit dem längsten
    übereinstimmenden Textfragment wird genommen
  • Entsprechend diesen zwei Wegen die Umsetzung
  • Kompillieren der Eingabe und die Bildung der
    Finite State Machine (FSM)
  • Suche des längsten Weges in dem entstandenen
    Annotationsgraphen (FSM)

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
20
FSM-Bildung (Grundlage)
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
21
FSM-Bildung (der effiziente Weg)
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
22
Suchen des längsten Weges
Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
23
Literatur
  • H. Cunningham, D. Maynard, V. Tablan JAPE a
    Java Annotation Patterns Engine, Research Memo
    CS-00-10, 2000
  • H.Cunningham, D. Maynard, K. Bontcheva, V.
    Tablan, C. Ursu, M. Dimitrov Developing
    Language Processing Components with GATE (a User
    Guide), The University of Sheffield 2001-2002

Zara Kanaeva, November 2002, Information
Extraction
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com