Kit de ferramentas de linguagem natural - análise

Análise e sua relevância na PNL

A palavra 'análise', cuja origem é da palavra latina ‘pars’ (que significa ‘part’), é usado para extrair significado exato ou significado de dicionário do texto. Também é chamada de análise sintática ou análise de sintaxe. Comparando as regras da gramática formal, a análise de sintaxe verifica se o texto é significativo. Uma frase como “Dê-me um sorvete quente”, por exemplo, seria rejeitada pelo analisador ou analisador sintático.

Nesse sentido, podemos definir análise sintática ou sintática ou análise sintática da seguinte forma -

Pode ser definido como o processo de análise das cadeias de símbolos na linguagem natural em conformidade com as regras da gramática formal.

Podemos entender a relevância da análise em PNL com a ajuda dos seguintes pontos -

Parser é usado para relatar qualquer erro de sintaxe.
Ajuda a se recuperar de erros comuns para que o processamento do restante do programa possa ser continuado.
A árvore de análise é criada com a ajuda de um analisador.
O analisador é usado para criar uma tabela de símbolos, que desempenha um papel importante na PNL.
Parser também é usado para produzir representações intermediárias (IR).

Análise Profunda Vs Rasa

Análise Profunda	Análise superficial
Na análise profunda, a estratégia de pesquisa fornecerá uma estrutura sintática completa para uma frase.	É a tarefa de analisar uma parte limitada das informações sintáticas da tarefa fornecida.
É adequado para aplicativos de PNL complexos.	Ele pode ser usado para aplicativos NLP menos complexos.
Sistemas de diálogo e resumos são exemplos de aplicativos de PNL em que a análise profunda é usada.	Extração de informações e mineração de texto são exemplos de aplicativos de PNL em que a análise profunda é usada.
Também é chamado de análise completa.	Também é chamado de fragmentação.

Vários tipos de analisadores

Conforme discutido, um analisador é basicamente uma interpretação procedimental da gramática. Ele encontra uma árvore ótima para a frase dada depois de pesquisar no espaço de uma variedade de árvores. Vamos ver alguns dos analisadores disponíveis abaixo -

Analisador descendente recursivo

A análise descendente recursiva é uma das formas mais simples de análise. A seguir estão alguns pontos importantes sobre o analisador descendente recursivo -

Ele segue um processo de cima para baixo.
Ele tenta verificar se a sintaxe do fluxo de entrada está correta ou não.
Ele lê a frase de entrada da esquerda para a direita.
Uma operação necessária para o analisador descendente recursivo é ler os caracteres do fluxo de entrada e combiná-los com os terminais da gramática.

Analisador de redução de deslocamento

A seguir estão alguns pontos importantes sobre o analisador shift-reduce -

Ele segue um processo simples de baixo para cima.
Ele tenta encontrar uma sequência de palavras e frases que correspondam ao lado direito de uma produção gramatical e substitui-as pelo lado esquerdo da produção.
A tentativa acima de encontrar uma sequência de palavras continua até que toda a frase seja reduzida.
Em outras palavras simples, o analisador shift-reduce começa com o símbolo de entrada e tenta construir a árvore do analisador até o símbolo inicial.

Analisador de gráfico

A seguir estão alguns pontos importantes sobre o analisador de gráfico -

É principalmente útil ou adequado para gramáticas ambíguas, incluindo gramáticas de línguas naturais.
Ele aplica programação dinâmica aos problemas de análise.
Por causa da programação dinâmica, os resultados hipotéticos parciais são armazenados em uma estrutura chamada 'gráfico'.
O 'gráfico' também pode ser reutilizado.

Analisador regexp

A análise regexp é uma das técnicas de análise mais usadas. A seguir estão alguns pontos importantes sobre o analisador Regexp -

Como o nome indica, ele usa uma expressão regular definida na forma de gramática no topo de uma string marcada com POS.
Basicamente, ele usa essas expressões regulares para analisar as sentenças de entrada e gerar uma árvore de análise a partir disso.

Exemplo

A seguir está um exemplo funcional de Regexp Parser -

import nltk
sentence = [
   ("a", "DT"),
   ("clever", "JJ"),
   ("fox","NN"),
   ("was","VBP"),
   ("jumping","VBP"),
   ("over","IN"),
   ("the","DT"),
   ("wall","NN")
]
grammar = "NP:{<DT>?<JJ>*<NN>}" 
Reg_parser = nltk.RegexpParser(grammar)
Reg_parser.parse(sentence)
Output = Reg_parser.parse(sentence)
Output.draw()

Resultado

Análise de Dependência

Análise de dependência (DP), um mecanismo moderno de análise sintática, cujo conceito principal é que cada unidade linguística, ou seja, as palavras se relacionam entre si por uma ligação direta. Esses links diretos são na verdade‘dependencies’em linguística. Por exemplo, o diagrama a seguir mostra a gramática de dependência para a frase“John can hit the ball”.

Pacote NLTK

Seguimos as duas maneiras de fazer análise de dependência com NLTK -

Probabilístico, analisador de dependência projetiva

Esta é a primeira maneira de fazer análise de dependência com NLTK. Mas esse analisador tem a restrição de treinamento com um conjunto limitado de dados de treinamento.

Analisador de Stanford

Esta é outra maneira de fazer análise de dependência com NLTK. O analisador de Stanford é um analisador de dependência de última geração. O NLTK contém um invólucro. Para usá-lo, precisamos fazer o download de duas coisas -

O analisador Stanford CoreNLP .

Modelo de idioma para o idioma desejado. Por exemplo, modelo de idioma inglês.

Exemplo

Depois de fazer o download do modelo, podemos usá-lo por meio do NLTK da seguinte maneira -

from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser
path_jar = 'path_to/stanford-parser-full-2014-08-27/stanford-parser.jar'
path_models_jar = 'path_to/stanford-parser-full-2014-08-27/stanford-parser-3.4.1-models.jar'
dep_parser = StanfordDependencyParser(
   path_to_jar = path_jar, path_to_models_jar = path_models_jar
)
result = dep_parser.raw_parse('I shot an elephant in my sleep')
depndency = result.next()
list(dependency.triples())

Resultado

[
   ((u'shot', u'VBD'), u'nsubj', (u'I', u'PRP')),
   ((u'shot', u'VBD'), u'dobj', (u'elephant', u'NN')),
   ((u'elephant', u'NN'), u'det', (u'an', u'DT')),
   ((u'shot', u'VBD'), u'prep', (u'in', u'IN')),
   ((u'in', u'IN'), u'pobj', (u'sleep', u'NN')),
   ((u'sleep', u'NN'), u'poss', (u'my', u'PRP$'))
]

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