Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto...
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Processamento de Linguagem Natural
Inteligência Artificial
Prof. Cedric Luiz de CarvalhoInstituto de Informática
UFG 2006
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Comunicação
Ao entardecer em uma floresta na região da Estrada de Ferro, um grupo de macacos guariba está procurando comida nas folhagens debaixo das tortuosas árvores da região, quando de repente um guariba solta um grito alto, parecido com um latido
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Comunicação Os outros macacos que
estavam comendo reconhecem isto como um gripo de perigo por causa de uma onça pintada
Todos sobem para as árvores os macacos possuem uma
boa comunicação com o grupo
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Comunicação
“Troca intencional de informação através da produção e percepção de sinais a partir de um sistema compartilhado de sinais convencionais”
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Comunicação
A maioria dos animais
vocabulários de sinais: representando importantes mensagens
“comida por perto” “predador se aproximando” etc.
chimpanzés, golfinhos e outros mamíferos: centenas de sinais
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Comunicação
Em mundos parcialmente observáveis
a comunicação pode ajudar a agentes a terem sucessos
eles podem aprender informações que são observados ou inferidos por outros agentes
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Comunicação
Seres humanos linguagem
sistema estruturado e complexo de sinais permite os seres humanos a comunicar a maioria do
seu conhecimento sobre o mundo
número limitados de sinais convencionais sorrisos apertos de mão acenos etc.
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Comunicação Seres humanos
golfinhos, chimpanzés e outros mamíferos possuem um vocabulário com centenas de sinais capacidade para arranjar os sinais
somente os seres humanos podem comunicar com um número ilimitado de mensagens
diferentes usar roupas torcer para o Flamengo assistir televisão durante 3 horas
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Comunicação Ato de fala
ação de um agente ao produzir linguagem fala, não conversa
digitação, uso de sinais, etc. fala
palavra qualquer tipo de sinal comunicativo
Termos para ser referir aos modos de comunicação orador ouvinte declaração
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Comunicação
Por quê um agente executaria um ato de fala ao invés de executar uma de suas ações ordinárias?
um grupo de agentes poderia tirar vantagem (coletivamente e individualmente)
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Comunicação
Agentes em ambientes multiagentes podem usar a comunicação para ajudar a articular planos para chegarem ao objetivo: perguntar aos outros agentes sobre aspectos
particulares do mundo Você encontrou os sinais das balas?
responder questões Existem vários sinais de bala nas paredes do quarto.
informar os demais sobre a parte do mundo que ele já explorou
Existe um grande buraco antes da ponte.
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Comunicação
Agentes em ambientes multiagentes podem usar a comunicação para ajudar a articular planos para chegarem ao objetivo: requisitar ou ordenar que outros agentes
executem ações Por favor, me ajude a carregar o resto do corpo. Anda logo, carregue o resto do corpo para o
carro.
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Comunicação Agentes em ambientes multiagentes podem usar
a comunicação para ajudar a articular planos para chegarem ao objetivo: prometer fazer alguma coisa ou oferecer negócios
Amanhã faço o exame dos ossos. Vendo laudos médicos, quer comprar?
concordar com requisições ou ofertas Sim, posso realizar o trabalho.
compartilhar sentimentos e experiências Toda vez que ocorre este tipo de crime alguma
torcida organizada está envolvida.
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Comunicação
Para um agente:
é difícil decidir quando executar um ato de fala
é difícil decidir qual ato de fala deve ser escolhido
pode existir vários
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Comunicação
Este problema pode ser encarado como uma questão de planejamento:
o agente tem várias opções para escolher uma, e deve selecionar aquela que lhe permita atingir a sua meta
comunicar alguma informação a outro agente
Entretanto, planejamento dos atos de fala é uma tarefa
difícil
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Comunicação
Não determinismo:
um agente pode dar um comando fale(“vire à direita”).
outro agente pode perceber a ordem segui-la, ou simplesmente ignorar o comando
É necessário um planejamento condicional
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Comunicação
Planejamento geral ou política de conversação: ao invés de se fazer o planejamento do início até o fim da
conversação gera-se a primeira sentença e espera-se pela resposta, a
partir da qual é executada uma reação Por exemplo:
1) Vamos em um bar hoje?2) Não.3) Então vamos ficar em casa e assistir um
filme?...
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Comunicação
Entendimento de atos de fala: apresenta a mesma dificuldade de outros
problemas como o entendimento de imagens, diagnósticos médicos, etc.
é dado um conjunto de entradas ambíguas, partir das quais se deve descobrir que estado do mundo gerou estas entradas
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Comunicação
A linguagem é determinante
Por quê um agente executou um certo ato de fala? é necessário saber algo sobre a sintaxe e sobre
a semântica Por exemplo:
Feia casa. Feia é um substantivo ou adjetivo Casa é um verbo ou substantivo
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Comunicação Implicações lógicas
uma boa maneira de descrever como palavras e sentenças são combinadas para produzir frases maiores
Técnicas de raciocínio sob incerteza pode tratar outra parte do problema de
entendimento vários estados do mundo podem levar a um mesmo
ato de fala deve-se decidir qual é o mais provável por exemplo: Corra!!!!
Correr em um jogo, fugir da polícia, almoçar rápido, etc.
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Fundamentos das Linguagens
Linguagens formais - LF Lisp Lógica de Primeira Ordem etc.
Linguagens naturais - LN Português Inglês etc.
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Fundamentos das Linguagens
Linguagens formais - LF:
conjuntos de cadeias (Strings) concatenação de símbolos terminais tomados de
um conjunto finito também chamado de palavras
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Fundamentos das Linguagens
Linguagens formais - LF: por exemplo, na linguagem da lógica de primeira
ordem os símbolos terminais ν, Q e P uma string membro da linguagem: P ν Q uma string não membro da linguagem: P Q ν
LF possuem severas definições matemáticas já as LN não possuem esta definição
mas são usadas por uma comunidade oradores
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Fundamentos das Linguagens Gramáticas:
conjunto finito de regras que especificam uma linguagem
LF sempre possuem uma gramática oficial, especificadas em livros ou manuais
LN não possuem uma gramática oficial embora, lingüistas descobrem propriedades e
codificam suas descobertas em uma gramática também existem lingüistas que tentam ditar como
uma gramática dever ser usada
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Fundamentos das Linguagens Gramáticas:
ambas LF e LN associam um significado semântico para cada string válida
por exemplo, em uma linguagem aritmética, teríamos uma regra que diz que se “X” e “Y” são expressões, então, “X + Y” também são expressões, e a sua semântica é a soma de X e Y
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Fundamentos das Linguagens Gramáticas:
nas LN, também é importante entender o pragmatismo de uma string
Dicionário Aurélio: pragmatismo é uma doutrina de Charles Sanders, cuja tese fundamental é que a idéia que temos de um objeto qualquer nada mais é senão a soma das idéias de todos os efeitos imagináveis atribuídos por nós a esse objeto, que possam ter um efeito prático
Em resumo: o significado atual da string como ela é falada em uma dada situação
o significado não somente das palavras, mas na interpretação das palavras também
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Fundamentos das Linguagens
Gramáticas: diversos formalismos e notações
idéia básica: estrutura de frases as strings são compostas de substrings,
chamadas de frases, classificadas em diferentes categorias
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Fundamentos das Linguagens
Categorização das frases:
devem estar associadas a semântica – facilita o seu tratamento
ajuda a descrever as cadeias permitidas na linguagem
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Fundamentos das Linguagens
Símbolos não terminais:
Frases nominais (FN) “o rei”, “a torre na casa (2,3)”, etc.
Frases verbais (FV): “está morto”, “está em perigo”, etc.
Sentenças (S): FN + FV “o rei + está morto”
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Fundamentos das Linguagens
Na Forma Normal de Bakus-Naur (BNF):
S FN FV
Regras de Reescrita
Um não terminal do ladoesquerdo e uma
seqüência de terminais enão terminais do lado
direito.S pode consistir de
qualquer FN seguindo por qualquer FV
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Os Passos para a Comunicação Um episódio típico de comunicação, em que um orador
que informar a um ouvinte sobre uma proposição usando com conjunto de palavras, é composto de 7 passos ou processos
Convenções: Quem fala (orador): S
Quem ouve (ouvinte): H
O que será comunicado: proposição P
Palavras as serem usadas em P: W
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Os Passos para a Comunicação Processos (quem fala):
1) Intenção: S quer que H acredite em P (tipicamente S acredita em P)
quem fala deve decidir se vale a pena dizer algo ao ouvinte
envolve raciocínio a respeito das crenças e metas do ouvinte
de forma que a comunicação tenha efeito
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Os Passos para a Comunicação Processos (quem fala):
2) Geração: S escolhe as palavras W (que expressam o significado de P) para que H faça a inferência do significado de P
quem fala deve usar seus conhecimentos a respeito da linguagem para decidir o que dizer, por exemplo:
A vítima está morta!
3) Síntese: S emite uma realização física W’ das palavras W (usualmente endereçando-as a H)
deve ser produzida uma saída escrita em papel ou na tela: trivial
saída sonoras: síntese de sons a partir de alfabetos fonéticos
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Os Passos para a Comunicação
Processos (quem ouve):
4) Percepção: H recebe W´ (idealmente W = W´, mas pode haver percepção equivocada) e decodifica para W2
quando o meio de transmissão é falado, o passo de percepção é chamado de reconhecimento de fala
quando o meio de transmissão é impresso, o passo de percepção é chamado de reconhecimento de caracteres óptico
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Os Passos para a Comunicação
Processos (quem ouve): 5) Análise: H infere que W2 tem os possíveis
significados P1, ..., Pn (palavras e frases podem ter vários significados)
a análise é dividida em três partes:
análise gramatical (parsing) interpretação semântica interpretação pragmática
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Os Passos para a Comunicação Processos (quem ouve):
5) Análise: análise gramatical (parsing) é o processo de construir uma árvore de análise para
uma string de entrada ligações representam aplicação de regras gramaticais os nós representam as frases e as folhas
representam as palavrasS
FN FV
artigo
A
substantivo
vitíma
verbo
está
adjetivo
morta
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Os Passos para a Comunicação Processos (quem ouve):
5) Análise: Interpretação semântica é o processo de extrair o significado de uma proposição
em alguma linguagem por exemplo, dado a proposição: “A vítima está morta”,
podemos ter duas possíveis interpretações semânticas
A vítima perdeu a vida
A vítima está muito cansada (morta de cansaço)
Obs.: proposições com várias interpretações são ditas ambíguas
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Os Passos para a Comunicação
Processos (quem ouve): 5) Análise: Interpretação pragmática
palavras iguais podem ter diferentes significados em situações diferentes
a interpretação sintática é uma função com um argumento, a string
a interpretação pragmática é função do predicado e do contexto ou situação em que o predicado foi emitido
Ela é uma princesa! Dito pelo pai da moça Dito por um admirador
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Os Passos para a Comunicação
Processos (quem ouve): 6) Eliminação de ambigüidades: H infere que S
teve a intenção de comunicar Pi (idealmente Pi = P, mas pode haver má percepção)
7) Incorporação: H decide acreditar em Pi (ou a rejeitar, se ela estiver fora dos limites do que H já acredita)
um agente ingênuo deve acreditar em tudo que ele escutou
agentes sofisticados tratam cada ato de fala como uma evidência para Pi
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Eliminação de Ambigüidades Na maior parte das vezes, quem fala não quer ser
ambíguo grande parte das falas têm várias interpretações
O ouvinte não se preocupa em descobrir qual o provável significado que quem falou desejou expressar
Depende fortemente de raciocínio sob incerteza
São geradas as possíveis interpretações e, se há mais de uma possível, é escolhida a melhor
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Uso de Linguagem Os agentes comunicantes:
devem entender a linguagem
devem ter um contexto em comum base para a conversação
devem ter algum mecanismo de raciocínio
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Modelos de Comunicação Comunicação
centrada na forma como as crenças de um agente é transformada em palavras
quem fala tem em mente uma proposição P definida e codifica esta proposição em palavras (ou sinais)
como as palavras são transformadas novamente em conhecimento de um outro agente
o ouvinte tenta decodificar a mensagem W de forma a recuperar o proposição original
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Modelos de Comunicação Modelo de mensagem codificada:
o significado da mensagem: está na
cabeça de quem fala
a mensagem transmitida e a interpretação usada pelo ouvinte têm o mesmo conteúdo, mas pode haver diferenças
devidas a ruído no canal de comunicação ou
erros de codificação ou decodificação
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Modelos de Comunicação
Modelo de linguagem situada:
o significado da mensagem: depende das palavras e da situação em que as palavras são geradas
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Modelos de Comunicação Modelo de linguagem situada: as funções de
codificação e decodificação têm um argumento extra, representando a situação atual as mesmas palavras diferentes significados em
diferentes situações se quem fala e quem ouve têm idéias diferentes a
respeito de qual é a situação atual problemas de entendimento
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Tipos de Agentes Comunicantes
Agentes que compartilham uma linguagem de representação interna: não é necessária uma linguagem externa para a
comunicação
Agentes que não fazem nenhuma suposição com relação à linguagem interna de outros agentes compartilham uma linguagem externa, que é um
subconjunto do Inglês
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Comunicação usando DIGA e PERGUNTE
Comunicação Telepática: agentes compartilham linguagem de
representação interna
agentes têm acesso direto à Base de Conhecimento dos outros (através de DIGA e PERGUNTE).
é possível acessar a BC de outros como se fora sua própria BC
![Page 48: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/48.jpg)
Comunicação usando DIGA e PERGUNTE
Comunicação Telepática (cont.): os agentes têm que estar de acordo no formato
interno da linguagem de representação e também de grande parte dos símbolos usados
símbolos estáticos: fixos, definidos a priori símbolos dinâmicos: criados depois dos agentes
começarem a explorar o mundo
![Page 49: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/49.jpg)
Comunicação usando DIGA e PERGUNTE
Dificuldades na sincronização dos símbolos dinâmicos: deve existir uma política de nomeação: dois
agentes não podem atribuir o mesmo nome para símbolos diferentes
o nome do agente pode fazer parte do nome do símbolo – resolve-se o problema
deve existir um meio de inter-relacionar novos símbolos criados pelos agentes
![Page 50: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/50.jpg)
Comunicação usando DIGA e PERGUNTE
Dificuldades na sincronização dos símbolos dinâmicos: é difícil coordenar as diferenças entre as BCs dos
agentes novos fatos podem ser transmitidos a todos assim que
forem gerados: requer boa estrutura de comunicação
se a comunicação não é freqüente: ao ser feito um contato é preciso decidir quais novas informações vale a pena comunicar
![Page 51: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/51.jpg)
Comunicação usando DIGA e PERGUNTE
Agentes telepáticos: são vulneráveis a sabotagens
usando a interface DIGA, um agente pode alterar diretamente a BC de outros, inserindo mentiras nelas
![Page 52: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/52.jpg)
Comunicação usandoLinguagem Formal
Agentes devem executar ações que produzam uma linguagem compreendida por outros agentes
A linguagem de comunicação pode ser diferente da linguagem de representação interna
![Page 53: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/53.jpg)
Comunicação usandoLinguagem Formal
Problema mais crítico: conciliar as diferenças entre as diferentes BCs
dos agentes
o que um agente A diz e como um agente B interpreta o que A disse depende crucialmente do que A e B acreditam
Qual é o melhor time do mundo, Flamengo ou Real Madri??
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Uma Gramática Formalpara um Subconjunto do Inglês
Uma linguagem formal é adequada para o tratamento de linguagens naturais:
usam um conjunto fixo de letras (escrita)
usam um conjunto fixo de sons (falada)
estes conjuntos são combinados em um conjunto relativamente fixo de palavras
![Page 55: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/55.jpg)
Uma Gramática Formalpara um Subconjunto do Inglês
Alguns problemas:
nem sempre as pessoas estão de acordo a respeito do que está na linguagem
diferenças regionais uai bão trem no meu olho
as linguagens naturais mudam com o tempo voismecê você ??? c (bate-papo)
![Page 56: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/56.jpg)
Uma Gramática Formalpara um Subconjunto do Inglês
Alguns problemas:
algumas construções que não seguem a gramática podem ser entendidas
O Flamengo é bom (segue a gramática ) Flamengo bom (não segue a gramática )
o julgamento a respeito de correção gramatical pode não ser absoluto
vários lingüistas divergem
![Page 57: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/57.jpg)
Uma Gramática Formalpara um Subconjunto do Inglês
Alguns problemas: as sentenças a seguir podem ser
classificadas: Para quem você enviou a carta? Perto de quem você estava? De quem você encontrou um amigo? De quem você viu o vendedor que comprou o
quadro que Vincent pintou?
BOA
RUIM
![Page 58: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/58.jpg)
Uma Gramática Formalpara um Subconjunto do Inglês
Mesmo se forem definidas quais sentenças pertencem à linguagem e quais não pertencem, o problema mais crítico ainda persiste: interpretação semântica e eliminação de
ambigüidades
![Page 59: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/59.jpg)
Uma Gramática Formal para um Subconjunto do Português
Linguagem formal: todo enunciado é um comando
Linguagem natural: o ouvinte precisa determinar se a fala é: um comando uma pergunta um enunciado promessa etc.
![Page 60: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/60.jpg)
Léxico O primeiro passo é definir o léxico (vocabulário)
conjunto de palavras permitidas
Estas palavras são classificadas: substantivos denotam coisas
verbos denotam ações
adjetivos modificam os nomes
advérbios modificam os verbos
artigo, numeral, pronome, proposição, conjunção e interjeição
![Page 61: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/61.jpg)
Léxico
Substantivo carne | flor | cheiro | mulher | ...
Verbos ver | ter | olhar | testar | ...
Adjetivos claro | bonito | cheirosa | ...
Advérbios aqui | ali | cedo | ...
Pronome eu | tu | nós | ...
Nome Paula | Cláudia | Maria | ...
Artigo o | um | a | ...
Preposição para | em | ...
Conjunção e | ou | mas | enquanto | ...
Dígito 0 | 1 | ... | 9
![Page 62: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/62.jpg)
Léxico Como foi visto no slide anterior, cada categoria
finaliza com ... é impossível listar todas além de existir milhares, a cada dia novas membros
das classes surgem MP3
Classes abertas substantivos, verbos, adjetivos e advérbios
Classes fechadas artigo, numeral, pronome, proposição, conjunção e
interjeição podem demorar séculos para haver mudanças
voismecê você
![Page 63: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/63.jpg)
Uma Gramática O próximo passo é combinar as palavras em
frases: gramática Usaremos 5 Não Terminais:
S sentença FN frase nominal FV frase verbal FP frase preposicional CR cláusula relativa
Consiste de umpronome relativoseguido de uma
frase verbal.Ex.: que, cujo, quem
Une palavras, designa relações, por exemplo, posse e tempo. Em orações é um conectivo.
Ex.: as pernas da mulher
![Page 64: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/64.jpg)
Gramática
PaulaFN Nome
a flor + de mariaFN FN FP
euFN Pronome
florFN Substantivo
a + florFN Artigo Substantivo
3 5FN Dígito Dígito
eu + colhi a florS FN FV
eu colhi a flor + e + a dei a maria.S S Conjunção S
a flor + que é cheirosaFN FN CR
![Page 65: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/65.jpg)
Gramática
para + o lesteFP Preposição FN
vá + em frenteFV FV Advérbio
está + cheirosaFV FV Adjetivo
vire + para o lesteFV FV FP
que + é cheirosaCR que FV
verFV Verbo
colhi + a florFV FV FN
![Page 66: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/66.jpg)
Gramática Esta gramática é dita ser overgenerate
gera sentenças que não fazem parte da gramática Eu vou Brasília S FN FV Pronome FV FN pronome verbo nome
Esta gramática é dita ser undergenerate não gera algumas sentenças que fazem parte da gramática Eu pensei que o jogo estava perdido S FN FV pronome FV FN pronome verbo FN CR
perdido
![Page 67: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/67.jpg)
Análise Sintática
Parsing Algoritmo não determinístico:
Trata a lista de palavras como uma floresta sintática: lista ordenada de árvores sintáticas.
![Page 68: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/68.jpg)
Análise Sintática
Algoritmo: Em cada passo do laço:
encontra uma subseqüência de elementos na floresta e se “casa” com o lado direito de uma das regras da gramática.
![Page 69: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/69.jpg)
Análise Sintática
Algoritmo: Em cada passo do laço:
encontra uma subseqüência de elementos na floresta e se “casa” com o lado direito de uma das regras da gramática.
Substitui a subseqüência por uma única árvore sintática cuja categoria é o lado esquerdo da produção e cujos filhos são os nós na subseqüêcia original.
![Page 70: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/70.jpg)
Análise Sintática
função ANASINT(palavras,gramática) retorna árvore sintática
floresta palavras
repita faça
se COPRIMENTO(floresta) = 1
e CATEGORIA(floresta([1]) = INÍCIO(gramática) então retorne floresta([1])
caso contrário
i escolha em {1 ... COMPRIMENTO(floresta)}
regra escolha em REGRAS(gramática)
n COMPRIMENTO(REGRA-LD(regra))
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Análise Sintática
subseqüência SUBSEQUÊNCIA(floresta,i,i+n-1)
se CASA(subseqüência, REGRA_LD(regra)) então
floresta[i ... i+n-1] [NOVO-NÓ( REGRA-LE(regra), subseqüência)]
caso contrário falha
fim
Cada nó tem dois campos: CATEGORIA e FILHOS.
![Page 72: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/72.jpg)
Análise Sintática
S
S FN FVFN FVFN FV
FV FV AdjetivoFV AdjetivoFN FV Adjetivo
FV VerboVerboFN Verbo Adjetivo
Adjetivo cheirosacheirosaFN Verbo cheirosa
Verbo ééFN é cheirosa
FN Artigo Subst.Artigo Subst.Artigo Subst. é cheirosa
Subst. florflorArtigo flor é cheirosa
Artigo aAA flor é cheirosa
regrasubseqüênciafloresta
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Gramática de Cláusulas Definidas (DCG) Problemas com a BNF:
Somente representam cadeias, não significados.
Queremos realizar comunicação: o significado é essencial.
É estritamente livre de contexto necessitamos de gramáticas dependentes do
contexto.
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Gramática de Cláusulas Definidas (DCG) Usa o poder da Lógica de Primeira Ordem:
Cada símbolo não terminal predicado de um lugar que são verdadeiros se as cadeias são frase desta categoria.
Ex.: Substantivo(“perfume”) é verdadeiro. Substantivo(“para”) é falso.
![Page 75: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/75.jpg)
Gramática de Cláusulas Definidas (DCG) Usa o poder da Lógica de Primeira Ordem:
Cada símbolo não terminal predicado de um lugar que são verdadeiros se as cadeias são frase desta categoria.
Ex.: Substantivo(“perfume”) é verdadeiro. Substantivo(“para”) é falso.
![Page 76: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/76.jpg)
Gramática de Cláusulas Definidas (DCG) “Uma cláusula definida é um tipo de cláusula
de Horn que, quando escrita na forma de um implicação, tem exatamente um átomo no seu conseqüente, e uma conjunção de zero ou mais átomos no seu antecedente, por exemplo,
A1 A2 ... C1”
![Page 77: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/77.jpg)
Gramática de Cláusulas Definidas (DCG) Regras BNF escritas na Lógica de Primeira Ordem:
(s = “flor” ... ) Substantivo(s)
Substantivo flor | ...
FN(s1) FV(s2) S(append(s1,s2))
S FN FV
Lógica de Primeira OrdemBNF
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Gramática de Cláusulas Definidas (DCG)
Gramática escrita com sentenças da lógica: gramática lógica.
Inferência lógica irrestrita muito cara, computacionalmente.
![Page 79: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/79.jpg)
Notação Especial para uma DCG
X Y Z ...: Y(s1) Z(s2) ... X(Append(s1, s2...)
X palavra : X([“palavra”])
X Y | Z | ... : Y´(s) Z´(s) ... X(s) Y´ : tradução de expressão DCG Y para a lógica.
Si cadeias
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Notação Especial para uma DCG
Extensão da notação: não terminais aumentados com argumentos extras.
Não terminais:
Na BNF: não terminais são representados como predicados de apenas um argumento. Ex: FN é representada como FN(s).
Com extensão: FN(sem) – FN com semântica – é representada como FN(sem,s).
![Page 81: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/81.jpg)
Notação Especial para uma DCG
Variável: Pode aparecer do lado direito de uma regra da DCG Representa um único símbolo da cadeia de entrada, sem
dizer o que ele é.
Definição de uma nova categoria: Double – conjunto de cadeias consistindo de uma palavra repetida duas vezes.
Double w w :
(s1 = [w] s2 = [w]) Double(Append(s1,s2))
![Page 82: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/82.jpg)
Notação Especial para uma DCG
Teste Lógico:
Pode aparecer no lado direito de uma regra
Representado entre chaves na notação DCG.
![Page 83: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/83.jpg)
Gramática Aumentada
Uma gramática como a anterior pode gerar sentenças que não são gramaticalmente corretas:
“Mim sentiram o perfume da flor” Tempo verbal; Concordâncias; Etc.
![Page 84: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/84.jpg)
Gramática Aumentada
As línguas naturais não são livres de contexto.
Para se utilizar uma GLC, deve-se introduzir novas regras que diferenciem os pronomes, os tempos verbais, etc.
![Page 85: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/85.jpg)
Gramática Aumentada
FP Preposição FNo
Pronomes eu | ele | ela | ...
FNo Pronomeo | Substantivo | Artigo Substantivo
FV FV FNo | ...
Pronomeo mim | ...
S FNs FV | ...
FNs Pronomes | Substantivo | Artigo Substantivo
![Page 86: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/86.jpg)
Gramática Aumentada
Ao invés de acrescentar novas regras aumentar as regras existentes:
Introduzir parâmetros nas regras.
![Page 87: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/87.jpg)
Gramática Aumentada
FP Preposição FN(Objeto)
Pronome(Sujeito) eu | ele | ela | ...
FV FV FN(Objeto) | ...
Pronome(Objeto) mim | você | ...
S FN(Sujeito) FV | ...
FN Pronome(Caso) | Substantivo
| Artigo Substantivo
![Page 88: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/88.jpg)
Subcategorização dos Verbos
De acordo com a gramática, poderíamos aceitar as frases:
Dê-me a flor. Vá para a casa (2,4). Vá-me a flor. Dê para a casa (2,4).
![Page 89: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/89.jpg)
Subcategorização dos Verbos
É necessário que sejam especificados os complementos de cada verbo:
frases obrigatórias que seguem um verbo em uma Frase Verbal.
![Page 90: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/90.jpg)
Subcategorização dos Verbos
A cada verbo pode-se associar uma lista de possíveis complementos.
Uma palavra pode estar em mais de uma lista. “Você”, por exemplo, pode aparecer no sujeito
ou no predicado.
![Page 91: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/91.jpg)
Subcategorização dos Verbos
Acreditar
Morrer
Ser
Dar
Verbo
É uma flor.
É bela
[FN]
[Adjetivo]
Morreu[ ]
Acredite que a flor que lhe dei tem per-
fume.
[S]
Exemplos de FVsSubcats.
Dê a flor para Maria.
Dê-me a flor.
[FN,FP]
[FN,FN]
![Page 92: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/92.jpg)
Subcategorização dos Verbos A subcaterização deve ser integrada à
gramática.
FV(subcat) FV([FN|subcat]) FN(Objeto)
| FV([Adjetivo|subcat]) Adjetivo
| FV([FP|subcat]) FP
| Verbo(subcat)
![Page 93: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/93.jpg)
Subcategorização dos Verbos
A regra para S deve dizer que requer uma frase verbal que tem todos os seus complementos, tendo, portanto, uma lista de subcat vazia ( [ ] ). Assim:
Ele morreu sentença aceita. Você comprou sentença não aceita.
![Page 94: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/94.jpg)
Subcategorização dos Verbos
S FN(Sujeito) FV( [ ] )
“Uma sentença pode ser composta por uma FN no caso de sujeito, seguida por uma FV que tenha uma lista subcat vazia.”
![Page 95: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/95.jpg)
Adjuntos Adverbiais
Sinto o perfume agora. Comprei um carro ontem.
FV(subcat) FV(subcat) FP
| FV(subcat) Advérbio
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Interpretação Semântica
Semântica Composicional:
A semântica de uma frase é função da semântica das subfrases.
A semântica de uma frase não depende de qualquer outra, antes, depois ou que a englobe.
![Page 97: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/97.jpg)
Interpretação Semântica
Vantagem da Semântica Composicional:
Permite tratar gramáticas infinitas com um conjunto finito de regras (freqüentemente pequeno).
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Interpretação Semântica
Interpretação semântica: é responsável por obter um conjunto de possíveis interpretações a partir da combinação composicional de significados.
Eliminação de ambigüidades: escolha do melhor significado.
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Semântica e DCG
Pode-se estender uma gramática de forma a incluir especificações semânticas. Exemplo:
Exp(sem) Exp(sem1) Operador(op) Exp(sem2) { sem = aplic(op, sem1, sem2)}
Exp(sem) ( Exp(sem) )Exp(sem) Número(sem)Dígito(sem) sem { 0 sem 9 }Número(sem) Dígito(sem)Número(sem) Número(sem1) Dígito(sem2)
{ sem = 10 * sem1 + sem2 }Operador(sem) sem{ sem {+, - , /, * } }
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Análise de um Subconjuntodo Português Primeiro passo: determinar os fatos:
Quais as representações semânticas que serão associadas às frases.
Exemplo: “João ama Maria”
ama(joão, maria)
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Análise de um Subconjuntodo Português Intuitivamente: “ama maria” é uma descrição
que pode ou não ser aplicada a uma determinada pessoa. É um predicado que dever ser combinado
com um termo que represente uma pessoa: representação lógica completa.
Na representação :
x ama(x, maria)
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Análise de um Subconjuntodo Português Pode-se definir uma regra:
“Uma FN, com semântica obj, seguida por uma FV, com semântica rel, produz uma sentença cuja semântica é o resultado de aplicação da relação rel ao objeto obj.”
S(rel(obj)) FN(obj) FV(rel)
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Análise de um Subconjuntodo Português Pela regra anterior, a interpretação para
“João ama Maria” é:
x ama(x, maria)(joão)
ou
ama(joão, maria)
![Page 104: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/104.jpg)
Análise de um Subconjuntodo Português Da mesma maneira, pode-se representar os
verbos. Assim, para o verbo “ama”:
y x ama(x, y)
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Análise de um Subconjuntodo Português
A regra FV Verbo FN:
Aplica o predicado, que é a interpretação semântica do verbo, ao objeto que a interpretação semântica da FN
Gera a interpretação semântica da FV.
![Page 106: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/106.jpg)
Análise de um Subconjuntodo Português
Assim:
S(rel(obj)) FN(obj) FV(rel)
FV(rel(obj)) Verbo(rel) FN(obj)
FN(obj) Nome(obj)
Nome(joão) João
Nome(maria) Maria
Verbo(x, y) ama
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Semântica
Como representar:
Tempo. Eventos. Substâncias.
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Semântica
Uma opção, para a sentença “Todo agente sente o cheiro de um gambá” poderia ser:
a Agente(a) g Gambá(g) e e Percebe(a,g,Nariz) Dura(Agora, e)
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Semântica
A sentença deve ser quebrada em frases FV e FN, às quais podemos associar as semânticas:
Todo agente:
FN(a Agente(a) ,... )
![Page 110: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/110.jpg)
Semântica
Sente cheiro de um gambá:
FV(g Gambá(g) e e Percebe(...,g,Nariz)
Dura(Agora, e) )
![Page 111: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/111.jpg)
Semântica
Problemas:
A semântica da sentença inteira parece ser a semântica de FN com a semântica da FV substituindo os “...”.
isto significa que não podemos formar a semântica da sentença com rel(obj).
![Page 112: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/112.jpg)
Semântica
Problemas (cont.):
Precisamos obter a variável a como um argumento da relação Percebe.
isto significa que a semântica da sentença é formada pela inserção da semântica de FV no espaço em FN e também inserido a variável a, de FN no espaço para o argumento da semântica de FV.
![Page 113: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/113.jpg)
Semântica
Problemas (cont.):
Precisamos de duas funções de composição : complicado!
A estrutura sintática émuito diferente da
estrutura semântica”
![Page 114: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/114.jpg)
Semântica
Outro caminho: Definição de uma forma intermediária entre
sintaxe e semântica. Estruturalmente semelhante à sintaxe da
sentença pode ser facilmente construída por composição.
Contém informação suficiente de forma a poder ser traduzida para a Lógica de Primeira Ordem.
Forma “Quase Lógica”
![Page 115: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/115.jpg)
Semântica
Forma “quase lógica” inclui:
Toda a Lógica de Primeira Ordem, Expressões lâmbda, e Um termo quantificado.
Ex.: para “todo agente” – [a Agente(a)]
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Semântica
A sentença “Todo agente sente o cheiro de um gambá” poderia ser representada, usando-se a relação Percebe:
e (e Percebe([a Agente(a)],
[g Gambá(g)],Nariz) Dura(Agora, e) )
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Construção de uma Gramática
Gramática complexa:
Difícil de escrever – representar a interpretação semântica correta.
Pode haver inúmeras formas de atacar o problema.
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Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Decidir qual forma deverá ser gerada (lógica ou quase lógica).
Escrever alguns exemplos de sentenças e a forma lógica correspondente.
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Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Modificar as palavras nas sentenças (uma de cada vez) e verificar as mudanças na forma lógica correspondente.
Ex.: se a frase anterior fosse alterada para “todo agente sentiu o cheiro de um gambá”
Dura(Agora, e) deve ser substituído por Depois(Agora, e).
![Page 120: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/120.jpg)
Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
Ex.: se a frase anterior fosse alterada para “todo agente sentiu o cheiro de um gambá”
Dura(Agora, e) deve ser substituído por Depois(Agora, e).
Assim: Dura está associado à semântica de sente e Depois está associado à semântica de sentiu.
Da mesma forma: todo e um
![Page 121: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/121.jpg)
Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Deve-se definir as categorias e o tipo semântico das palavras em cada categoria.
2. Modificar as frases (uma de cada vez) e analisar as conseqüências na representação.
Ex.: substituir “todo lírio perfumado” por “Eu”.
![Page 122: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/122.jpg)
Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Aumentar as regras da gramática com interpretações semânticas, associadas as tipos de cada categoria.
Se o lado direito da regra tem somente um constituinte: copia-se a semântica para ele
FN(sem) Pronome(sem)
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Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Se o lado direito da regra contém uma interpretação semântica que é um predicado (ou função) e um ou mais que são objetos: a relação deve ser aplicada ao(s) objeto(s).
S(rel(obj)) FN(obj) FV(rel)
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Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Algumas vezes, a semântica é construída concatenando a semântica dos constituintes.
Algum conector pode ser necessário.
FN([sem1,sem2]) Dígito(sem1) Dígito(sem2)
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Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Algumas vezes, pode ser necessário separar um dos constituintes, antes de definir a semântica de toda a frase. Ex.:
FV(x rel1(x) rel2(Var-Evento(rel1))) FV(rel1) Advérbio(rel2)
A função Var-Evento escolhe a variável de evento da forma intermediária da expressão rel1
![Page 126: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/126.jpg)
Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida
1. Ex.: Uma frase como “me viu ontem”, pode ter a interpretação:
x e e Ver(x, QuemFala) Depois(Agora, e) Dura(e, Ontem)
![Page 127: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/127.jpg)
Construção de uma GramáticaMetodologia Sugerida Seguindo-se estes passos, pode obter uma
gramática como a seguinte.
Para ser utilizada, a gramática deve ser aumentada com informações de caso e de subcategorização.
![Page 128: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/128.jpg)
Exemplo
e e (Dormir,QuemFala)
Dura(Agora,e)
Eu durmo.SentençaS
Forma Quase lógicaExemploTipoCategoria
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Exemplo
x y e e Come(x,y) Dura(Agora, e)
comeobjeton sentençaVerbo
QuemFalaeuObjetoPronome
x y Em(x,y)emobjeto2 sentençaPreposição
x Gambá(x)gambáobjeto sentençaSubstantivo
77NúmeroDígito
p,q (pq)eSentença2 sentençaConjunção
!oQuantificadorArtigo
e Dura(e,Hoje)hojeevento sentençaAdvérbio
x Cheiroso(x)cheirosoobjeto sentençaAdjetivo
Forma Quase lógicaExemploTipoCategoria
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Exemplo
x e e Vê(x,QuemFala) Dura(Agora, e)
me vêobjeton sentençaFV
x e e Vê(x,QuemFala) Dura(Agora, e)
que me vêobjeto sentençaCR
x Em(x,[2,2])Em [2,2]objeto2 sentençaFP
[ f Flor(f)]uma florObjetoFN
Forma Quase lógicaExemploTipoCategoria
![Page 131: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/131.jpg)
Interpretação Pragmática
São acrescentadas informações sobre a situação atual, informações dependentes do contexto e que não são composicionais.
![Page 132: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/132.jpg)
Interpretação Pragmática
Por quê?
Informações pragmáticas são úteis na resolução do significado de frases diretamente relacionadas à situação atual (indexcals).
Ex.: Eu estou na UFG hoje.
![Page 133: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/133.jpg)
Interpretação Pragmática
Exemplo: Eu estou na UFG hoje.
O significado de Eu e de hoje depende de quem disse a frase e quando fala.
![Page 134: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/134.jpg)
Interpretação Pragmática
O ouvinte que percebe o ato de fala deve também perceber quem fala e usar esta informação para identificar o significado da frase.
Ex.: o ouvinte deve saber que:
T((QuemFala = AgenteB), Agora)
![Page 135: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/135.jpg)
Interpretação Pragmática
Anáfora: frase referenciando objetos que foram mencionados anteriormente.
Exemplo: “João estava com fome. Ele entrou em um restaurante.”
Refere-se a João
![Page 136: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/136.jpg)
Interpretação Pragmática
Para entender que Ele se refere a João:
É preciso processar a primeira sentença, e Usá-la como parte do conhecimento
situacional para a interpretação da segunda sentença.
![Page 137: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/137.jpg)
Interpretação Pragmática
Outro exemplo:
“Depois que João pediu Maria em casamento, eles encontraram um padre e se casaram. A lua-de-mel ocorreu no Havaí.”
![Page 138: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/138.jpg)
Interpretação Pragmática
A frase nominal “a lua-de-mel” se refere a algo implicitamente relacionado ao verbo “casar”.
“Eles” refere-se a um grupo que não foi mencionado explicitamente antes: João e Maria (mas não o padre).
![Page 139: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/139.jpg)
Ambigüidades
Comunicação ideal:
Quem fala tem em mente uma proposição P e executa um ato de fala que tem várias interpretações mas, na situação atual, pode ser melhor interpretado como comunicando P.
O ouvinte entende isto e chega em P com a interpretação adequada.
![Page 140: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/140.jpg)
Ambigüidades
O ouvinte entende isto e chega em P com a interpretação adequada.
O ouvinte resolveu a ambigüidade!
![Page 141: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/141.jpg)
Ambigüidades
Ambigüidades léxicas: tipo mais simples de ambigüidades. Uma palavra tem mais de um significado.
Manga (de camisa) Manga (fruta)
Uma palavra pode pertencer a mais de uma categoria:
Mato (substantivo) Mato (verbo matar)
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Ambigüidades
Ambigüidades sintáticas (ou estrutural): ocorrem com ou sem ambigüidade léxica.
Ex.: “Senti o cheiro do gambá no galinheiro”.
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Ambigüidades
Ambigüidade semântica: gerada por ambigüidades sintáticas e/ou léxicas. Interpretações:
1. O gambá está no galinheiro.
2. O cheiro do gambá está no galinheiro.
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Ambigüidades
Ambigüidade semântica: pode ser gerada mesmo se não houver ambigüidades sintáticas e/ou léxicas. Exemplo:
“Estrada costeira” pode significar uma estrada ao longo da costa, ou uma estrada que leve à costa.
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Ambigüidades
Ambigüidade referencial: ocorre porque linguagens naturais consistem de palavras para categorias, não para objetos individuais.
Exemplo: não há uma palavra para a-maça-que-eu-comi-pela-manhã, mas somente para maça.
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Ambigüidades
Ambigüidade referencial:
Expressões referenciais como “ela”, podem ser referir a praticamente tudo.
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Ambigüidades
Ambigüidade pragmática: ocorre quando quem fala e o ouvinte não estão de acordo com relação à situação em questão.
Exemplo: Quem fala diz “Eu o encontrarei na próxima quinta”, se referindo ao dia 17, mas o ouvinte interpreta como sendo o dia 24.
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Ambigüidades
Ambigüidade local: pode ser que uma substring possa ser analisada sintaticamente de várias formas, mas somente uma destas formas é adequada ao contexto onde ela se insere.
Exemplo - na linguagem C, *c significa ponteiro para c em char *c significa multiplicação por c, em 2*c.
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Ambigüidades
Ambigüidade do ato de fala: qual ato foi executado?
Exemplo: Você sabe quantas horas são? Poderia provocar a resposta: Sim. O objetivo de quem fala poderia ser
descobrir quantas horas são.
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Eliminação de Ambigüidades
É uma questão de diagnóstico:
O ouvinte mantém um modelo do mundo e, ao ouvir um novo ato de fala, acrescenta possíveis interpretações ao modelo, como hipóteses.
![Page 151: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/151.jpg)
Eliminação de Ambigüidades
Pode-se usar “raciocínio sobre incerteza” para decidir qual interpretação é a melhor.
Por exemplo: João viu Maria trocando de roupa com sua luneta.
É mais provável que João observava Maria enquanto esta trocava de roupa, utilizando a sua luneta (de João e não de Maria).
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Eliminação de Ambigüidades
Em geral, a eliminação de ambigüidades requer a combinação de quatro modelos:
Modelo do mundo. Modelo Mental. Modelo de Linguagem. Modelo acústico.
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Eliminação de Ambigüidades
Modelo do mundo:
A probabilidade de um fato acontecer no mundo.
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Eliminação de Ambigüidades
Modelo mental:
A probabilidade de quem fala formar a intensão de comunicar este fato ao ouvinte, dado que ele ocorreu.
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Eliminação de Ambigüidades
Modelo da linguagem:
A probabilidade de que certa cadeia de palavras foi escolhida, dado que quem fala tem a intensão de comunicar certo fato.
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Eliminação de Ambigüidades
Modelo acústico:
A probabilidade de que uma seqüência particular de sons seja gerada, dado que quem fala escolheu uma dada cadeia de palavras.
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Eliminação de Ambigüidades
Uma outra razão que torna difícil a escolha da interpretação correta:
Pode haver várias interpretações corretas. Poesia, propaganda, retórica política, etc
quem fala pode introduzir ambigüidades proposicionalmente.
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Eliminação de Ambigüidades
A forma mais simples de tratar probabilidades, neste contexto, é usar uma Gramática Livre de Contexto Probabilística (ou Estocástica) - GLCP.
Cada regra de reescrita é associada a uma probabilidade.
S FN FV (0.9) S S Conjunção S (0.1)
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Eliminação de Ambigüidades
No modelo da GLCP:
A probabilidade de uma árvore é o produto das probabilidades de todas as regras que geram os nodos da árvore.
![Page 160: Processamento de Linguagem Natural Inteligência Artificial Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática UFG 2006.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062318/552fc0f9497959413d8b6876/html5/thumbnails/160.jpg)
Eliminação de Ambigüidades
Problema do modelo GLCP:
A gramática é Livre de Contexto. A diferença entre P(“Eu comi uma banana”) e
P(“Eu comi uma bandagem”) depende apenas de P(“banana”) e P(“bandagem”) e não da relação comer entre os respectivos nomes.
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Eliminação de Ambigüidades
No modelo da GLCP(cont.):
A probabilidade de uma cadeia P(palavras) é a soma das probabilidades se suas árvores sintáticas.
Uma única árvore para cadeias não ambíguas; Nenhuma árvore para cadeias não gramaticais; Várias árvores para cadeias ambíguas.