1 / 24

Discriminadores de Texto

Discriminadores de Texto. Ruy Luiz Milidiú. Resumo. Objetivo Apresentar modelos Discriminadores de Texto e seus algoritmos de aprendizado e predição Sumário Discriminadores C onditional R andom F ields Entropia M odelos de E ntropia M áxima. FORMUL A T I ON. USE.

marcia-anderson
Download Presentation

Discriminadores de Texto

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Discriminadores de Texto Ruy Luiz Milidiú

  2. Resumo • Objetivo Apresentar modelos Discriminadores de Texto e seus algoritmos de aprendizado e predição • Sumário • Discriminadores • Conditional Random Fields • Entropia • Modelos de Entropia Máxima

  3. FORMULA T I ON USE Formulation  Use SYMBOLS EMISSIONS observables hidden INFORMATIONS STATES

  4. Gabaritos de Traços do texto • Regras ou padrões • Co-ocorrência de palavras e etiquetas • Contadores de Freqüência • Interdependência seqüencial tpos_-1=N tpos_0=N-> tpos=ADJ tpos_0=ART tpos_[1;2]=ART-> tpos=PREP tpos_0=ART word_0=a tpos_1=VTD -> tpos=PREP word_-1=que tpos_0=N -> tpos=VTD

  5. Co-ocorrência …

  6. Com gerador… gerador P(y|x1,…,xn)  P(x1,…,xn|y) . P(y) P(y|x) = P(y,x) / P(x) = P(x|y).P(y) / P(x) • Classificador P(y|x1,…,xn) = ?

  7. Sem gerador… P(y1,…,yn|x1,…,xn)  P(y1,…,yn,x1,…,xn) P(y|x) = P(y,x) / P(x) • Classificador P(y1,…,yn|x1,…,xn) = ?

  8. Sem gerador & com memória P(y|x,1,…,m)  P(y,x,1,…,m) P(y|x,1,…,m) = P(y,x,1,…,m) / P(x,1,…,m) • Classificador P(y1,…,yn|x1,…,xn,1,…,m) = ?

  9. Gabaritos de Traços P(y,x,1,…,m) = P(z1(y,x),…,zm(y,x),1,…,m) • zk(y,x) k= 1,…,m • contador frequencia • número total de ocorrências do k-ésimo gabarito • Contagem total ponderada P(y,x,1,…,m)  e………  k.zk(y,x)

  10. Classificador P(y|x,1,…,m) = e…….……….. / we…………. k k.zk(y,x) k k.zk(w,x)

  11. Informação e surpresa p = Pr[E] p1 = Pr[E1] p2 = Pr[E2] I(E) = f(p) = ? • I(p)  quando p • Pr[E1E2] =p1.p2E1 independente de E2 • I(p1.p2) = I(p1) + I(p2) I(p) = - lg(p)

  12. Entropia • pi = Pr[ X=i ] i = 1,…,n H(X)  E[I(X)] = -  lg(pi).pi • H(cste) = 0 • H(uniforme) = lg(n) • 0  H(X)  lg(n)

  13. Entropia Máxima = 1 H(x) = - (ln2)-1.[ x.ln(x) + (1-x).ln(1-x) ] • H’(x) = -(ln2)-1.[ln(x) + x/x - ln(1-x) - (1-x)/(1-x)] H’(x) = - (ln2 )-1.[ ln( x/(1-x) ) ] H’(x) = 0 então x = 1-x = 1/2 • H’’(x) = -(ln2)-1 .[ 1/x + 1/(1-x) ] • H(1/2) = 1 , H’(1/2) = 0 e H’’(1/2) = -4.ln2

  14. Entropia

  15. Entropia Máxima = lg n H(p) = - (ln2)-1.pi.ln(pi) • L(p, ) = H(p) + .( pi - 1) • Di L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pi) + pi/pi - .(ln2)] Di L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pi) + 1- .(ln2)] Di L(p) = 0 então pi = e1-.(ln2)= cste = 1/n

  16. Modelos de Máxima Entropia • Maximizar a entropia equivale a não incluir informação adicional • X e’ um contador 0,1,2,… • X = arg max { H(Y) | E[Y] = m } ENTÃO X  geo(1/m)

  17. Entropia Máxima H(p) = - (ln2)-1.pi.ln(pi) • L(p, , ) = H(p) + .( pi - 1) + .(  i.pi - m) • Di L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pi) + pi/pi -  - .i ] Di L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pi) + 1-  - .i ] Di L(p) = 0 então pi e-.i = qiq = e- pi = p.qi i=0,1,2,… • m= p +q(1+m) logo p = 1/m

  18. Modelos de Máxima Entropia • max - pij . lg(pij) • sujeito a  pij = 1 i i.pij = m1 contador 1 j j. pij = m2 contador 2 ENTÃO • pij = e-(a.i+b.j)/ e-(a.x+b.y)

  19. Entropia Máxima H(p) = - (ln2)-1. pij.ln(pij) • L(p, , a, b) = H(p) + .(pij - 1) + a.(  i.pij – m1) + b.(  j.pij – m2) • Dij L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pij) + pij/pij -  - a.i - b.j ] Dij L(p) = -(ln2)-1.[ ln(pij) + 1-  - a.i - b.j ] Dij L(p) = 0 pij e-a.i-b.ji=0,1,2,… j=0,1,2,…

  20. Classificador P(y|x,1,…,m) = e…….……….. / we…………. k k.zk(y,x) k k.zk(w,x)

  21. Aprendizado Exemplos • (xi , yi) i = 1, … ,n • xiatributos • yiclassificações • zk(y,x) k= 1,…,m traços • total de ocorrências do k-ésimo traço frequencia Classificador • f: (x1,x2, … , xn)  y funcional • P(Y|X) probabilístico

  22. Aprendizado i P(yi|xi,1,…,m) = i e…….……….. / we…………. k k.zk(yi,xi) k k.zk(w,xi)

  23. Máxima verossimilhança ln i P(yi|xi,1,…,m) = i [k k.zk(yi,xi) – ln( we………… ) ] k k.zk(w,xi) quadro !

  24. Quadro ! • Desenvolver o resultado com apenas dois contadores de traços …

More Related