PLN-PMT Conditional Random Fields Sergi Fernandez AI Master. UPC 06.

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1 PLN-PMT Conditional Random Fields Sergi Fernandez AI Master. UPC 06

2 Conditional Random Fields. Introducción Relational Learning –Dependencias entre entidades –Atributos que ayudan para la clasificación Ejemplo. Clasificación de documentos Web –Contenido –Relaciones con otros documentos (links)

3 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos Gráficos Uso de modelos gráficos para explotar la estructura de dependencias entre entidades Son una familia de distribuciones de probabilidad que factorizan de acuerdo a un grafo subyacente Representa una distribución sobre un gran numero de variables aleatorias a través del producto de funciones locales que dependen de un subconjunto reducido de variables

4 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos Gráficos Modelo gráfico dirigido (Bayesian Network) –Basado en un grafo dirigifo –Representa una familia de distribuciones

5 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos Gráficos Modelo gráfico no dirigido (Factor Graph) –Basado en un grafo bipartito –Factoriza siguiendo la formula

6 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos Gráficos Factor de normalización Funciones locales

7 Conditional Random Fields. Introducción. Classificación Predecir una clase Y dado un vector de atributos X=x1..xk –Si asumimos que dada la etiqueta de la clase los atributos son independientes podemos usar classificador naive Bayes.

8 Conditional Random Fields. Introducción. Classificación Classificador de maxima entropia o regresión logística. Distribucion condicional

9 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos de Secuencia Problema: Name Entity Recognition –Solución Clasificar cada palabra independientemente, asumiendo que dado un input, las etiquetas de las entidades son independientes Si estudiamos los datos vemos que existen dependencias entre entidades!! New York = LOC, pero NY Times, NY Journal, NYPD,... son ORGs

10 Conditional Random Fields. Introducción. Modelos de Sequencia Relajamos la presunción de independencia colocando las salidas en una cadena –Observaciones X = x1..xT –Estados Y=y1..yT HMM hace dos asunciones de independencia –Un estado solo depende de su antecesor –Cada observacion xt depende de el estado actual yt

11 Conditional Random Fields. Introducción.Modelos de Sequencia Podemos especificar un HMM usando tres distribuciones de probabilidad: p( y1 ), distribución sobre estados iniciales p( yt | yt-1), distribución de las transiciones p( xt | yt ), distribución de las observaciones La probabilidad de una secuencia y de estados y una secuencia x de observaciones factoriza como:

12 Conditional Random Fields. Introducción.Modelos Generativos vs. Discriminativos Modelos generativos: –Modelo gráfico dirigido donde los outputs siempre preceden a los inputs topológicamente. –Aprenden un modelo de la probabilidad de la union p(x,y)de los inputs x y de la etiqueta y –Obtienen las predicciones usando Bayes para calcular p(y|x) y escogen la y mas probable. Modelos discriminativos: –Modelan la probabilidad p(y|x) directamente o aprenden un mapping directo de inputs a etiqueta de la classe Razon por la que usar modelos discriminativos: –“Se debe resolver un problema [de clasificación] directamente, y nunca resolver un problema mas general como paso intermedio [por ejemplcomo modelar p(x|y)]”

13 Conditional Random Fields. De HMM a CRF

14 Aplicando Bayes

15 Conditional Random Fields. Lafferty et al. Definen la probabilidad de una sequencia de etiquetas y dada una secuencia de observaciones x como un producto normalizado de funciones potenciales, cada una con la forma: Para definir feature functions, creamos funciones que expresan alguna caracteristica de la información Transition feature function

16 Conditional Random Fields. Estimación de parametros La estimacion de parametros consiste en encontrar un vector que maximice la conditional log likelihood del conjunto de training

17 Conditional Random Fields. Estimación de parametros –Iterative methods Iterative scaling Gradient decent Gradient tree boosting –Newton’s method –Quasi-Newton methods BFGS Limited memory BFGS –Conjugate gradient

18 Conditional Random Fields. Aplicaciones. POS tagging Lafferty, McCallum, Pereira 2002

19 Conditional Random Fields. Aplicaciones. POS tagging Add a small set of orthographic features: whether a spelling begins with a number or upper case letter, whether it contains a hyphen, and if it contains one of the following suffixes: -ing, -ogy, -ed, -s, -ly, -ion, - tion, -ity, -ies oov = out-of-vocabulary (not observed in the training set)

20 Conditional Random Fields. Aplicaciones. Shallow Parsing Sha and Pereira 2003

21 Conditional Random Fields. Aplicaciones. Semantic Role Labeling Roth and Yith 05 Descubrir la estructura de los argumentos del verbo Los argumentos no son superpuestos -> sequence labeling problem

22 Conditional Random Fields. Aplicaciones. Semantic Role Labeling Data: Secuencias de chunks, con un POS tag y una palabra, correspondientes al nucleo del chunk Features: –State f: Word, pos, chunk type, verb’s pos, verb’s lemma, verb’s voice (activa pasiva),position, chunk path, verb class, named entity,... –Transition: word, pos, chunk type (+2,-2), edge (current and previous label ), start, end

23 Conditional Random Fields. Aplicaciones. Semantic Role Labeling

24 Referencias Integer Linear Programming Inference for Conditional Random Fields. Dan Roth, Wen-tau Yih. ICML’05 Shallow Parsing with conditional Randomn Fields. Sha, Pereira. 2003 Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. Lafferty, McCallum, Pereira. 2002 Conditional Random Fields: An Introduction. Wallach 2004 An Introduction to Conditional Random Fields for Relational Learning. Sutton, McCallum On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes. 2001