AYTONOMOI ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ

Transcript

1 AYTONOMOI ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ ΠΑΠΑΚΩΣΤΑΣ ΜΙΧΑΛΗΣ ΑΜ: ΑΚΡΙΒΗΣ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΟΥ BAYES ΣΕ ΑΡΘΑ ΕΦΗΜΕΡΙΔΑΣ ΠΕΡΙΛΗΨΗ Στη συγκεκριμένη εργασία προσπαθήσαμε να στήσουμε ένα δίκτυο Bayes διακριτών τιμών με σκοπό την εξαγωγή συμπερασμάτων και την απάντηση σύνθετων ερωτημάτων, με την μέθοδο της απαρίθμησης, που σχετίζονται με έναν μεγάλο όγκο άρθρων της εφημερίδας Ελευθεροτυπίας για την περίοδο έως Πιο αναλυτικά στόχος μας είναι(μοντελοποιώντας έναν μικρόκοσμο μιας και ο αριθμός των δειγμάτων μας είναι ανεπαρκής) να δούμε τι απασχολούσε την επικαιρότητα το συγκεκριμένο χρονικό διάστημα και με τι ασχολούταν η αρθρογραφία της συγκεκριμένης εφημερίδας. Ταυτόχρονα εξάγουμε πληροφορίες που σχετίζονται με τα ίδια τα άρθρα και το θεματικό τους περιεχόμενο και τα κατηγοριοποιούμε ανάλογα με το μέγεθός τους. Τέλος μας παρέχεται η δυνατότητα υπολογισμού της πιθανότητας εμφάνισης 30 συγκεκριμένων χαρακτηριστικών λέξεων ανάλογα με τις τιμές που παίρνουν οι υπόλοιπες μεταβλητές του δικτύου μας(θα ασχοληθούμε αναλυτικότερα με τη δομή του δικτύου στη συνέχεια). ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΑ Τι είναι ένα δίκτυο Bayes Ένα δίκτυο Bayes ή κατευθυνόμενο ακυκλικό γραφικό μοντέλο είναι ένα πιθανοτικό γραφικό μοντέλο (ένα είδος στατιστικού μοντέλου), που αντιπροσωπεύει ένα σύνολο τυχαίων μεταβλητών και τις εξαρτήσεις τους μέσω ενός κατευθυνόμενου ακυκλικού γράφου. Για παράδειγμα, ένα Bayesian δίκτυο θα μπορούσε να αντιπροσωπεύει 1

2 πιθανοτικές συσχετίσεις μεταξύ ασθενειών και συμπτωμάτων. Δεδομένων των συμπτωμάτων, το δίκτυο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να υπολογίσει τις πιθανότητες της παρουσίας διαφόρων ασθενειών. Πιο συγκεκριμένα, δοθέντος μιας δομής δικτύου S η συνδυασμένη κατανομή πιθανότητας για το X δίνεται από τον εξής τύπο: n P(X 1, X 2,, X n ) = P(X i parents(x i )) i=1 Ακριβής Συμπερασμός σε δίκτυα Bayes με τη μέθοδο της απαρίθμησης Ο ακριβής συμπερασμός σε ένα δίκτυο Bayes έγκειται στον υπολογισμό της εκ των υστέρων κατανομής ενός ερωτήματος, έχοντας ως δεδομένο κάποιο συμβάν. Πιο συγκεκριμένα, έστω: X οι μεταβλητή ερωτήματος (query variables) Y οι μεταβλητές μαρτυρίας-συμβάν (evidence variables) Z οι κρυφές μεταβλητές (hidden variables) Άρα η πιθανότητα του ερωτήματος X δοθέντος του συμβάντος e είναι: P(X e) = ap(x e) = a P(X e, y) y όπου το α είναι ένας παράγοντας κανονικοποίησης της υπολογιζόμενης πιθανότητας μεταξύ [0-1], και στην πραγματικότητα είναι η πιθανότητα του συμβάντος, P(e) = Σx,y P(X, e, y) Ο ακριβής συμπερασμός με τη μέθοδο της απαρίθμησης υλοποιείται με την άθροιση των πιθανοτήτων όλων των ατομικών συμβάντων για ένα ερώτημα δοθέντος ενός συμβάντος. Όπου, σαν ατομικά συμβάντα για ένα ερώτημα δοθέντος μιας μαρτυρίας, ορίζονται όλοι οι πιθανοί συνδυασμοί των κρυφών μεταβλητών. Η μέθοδος της απαρίθμησης έχει σαν βάση γνώσης της το δίκτυο Bayes (το οποίο μας δίνει τις υπό συνθήκη ανεξαρτησίες των μεταβλητών) και τους πίνακες CPT (τις κατανομές των πιθανοτήτων των μεταβλητών). 2

3 Η μαθηματική διατύπωση της μεθόδου της απαρίθμησης είναι η εξής: P(X e) = αp(x, e) = a P(X, e, y) y Το δίκτυό Bayes που υλοποιήθηκε για τους σκοπούς της συγκεκριμένης εργασίας Σε αυτήν την εργασία καταφέραμε να πετύχουμε τους στόχους που αναφέραμε στη περίληψη σχεδιάζοντας ένα δίκτυο με την εξής δομή: MONTH Κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει ένα μήνα λειτουργείας της εφημερίδας TOPIC Κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει μία θεματική. Κάθε μήνας λειτουργίας της εφημερίδας περιέχει τουλάχιστον 20 άρθρα από κάθε θεματική. RANGE Κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει ένα εύρος λέξεων. Κάθε θεματική έχει κείμενα που ποικίλουν σε πλήθος λέξεων (μέγεθος κειμένου) και τα ομαδοποιούμε σε 6 κατηγορίες. DOMAIN OF WORDS Κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει μία λέξη από τις 30 που έχουμε προεπιλέξει συνολικά και που κρίναμε ως πιο ουσιώδεις και χαρακτηριστικές για τους 3

4 τύπους θεματικών με τους οποίους ασχολούμαστε. Κάθε λέξη εμφανίζεται με διαφορετική πιθανότητα σε κάθε θεματική. ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ Dataset Όπως ήδη αναφέραμε τα δείγματά μας είναι άρθρα της εφημερίδας Ελευθεροτυπίας από το χρονικό διάστημα 1/5/ /12/2000. Το dataset διαθέτει 214 φακέλους που αντιστοιχούν σε ημερομηνίες λειτουργίας της εφημερίδας. Κάθε τέτοιος φάκελος περιέχει τουλάχιστον ένα άρθρο από κάθε θεματική η οποία υποδηλώνεται από τον τίτλο του εκάστοτε άρθρου. Ενδεικτικά η δομή του dataset είναι η εξής: 4

5 Μεταβλητές Όπως αναφέραμε ήδη το δίκτυο που σχεδιάσαμε διαθέτει 4 διακριτές τυχαίες μεταβλητές. Στην ενότητα αυτή παρουσιάζονται οι δυνατές τιμές των μεταβλητών μας καθώς και ο τρόπος υπολογισμού των κατανομών τους. MONTH Πεδίο τιμών: [ 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12 ], όπου κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει ένα μήνα λειτουργείας της εφημερίδας Συγκεκριμένα: 05 Μάιος 06 Ιούνιος 07 Ιούλιος 08 Αύγουστος 09 Σεπτέμβριος 10 Οκτώβριος 11 Νοέμβριος 12 Δεκέμβριος Οι μήνες δεν είναι ισοπίθανοι και η πιθανότητα τους προκύπτει από το πλήθος των ήμερών που ανήκουν σε ένα συγκεκριμένο μήνα προς όλες της ημερομηνίες που μας παρείχε το dataset (214 ημερομηνίες) TOPIC Πεδίο τιμών: [ politics, art, economy, sport, world, Greece ], όπου κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει μία θεματική. Η πιθανότητα κάθε θεματικής δίνεται ανά μήνα λειτουργίας της εφημερίδας και πρακτικά συμβολίζει τη συνεισφορά της συγκεκριμένης θεματικής στη συνολική αρθρογραφία της 5

6 εφημερίδας για ένα μήνα. Δηλαδή αν το μήνα Ιούνιο η θεματική POLITICS έχει μεγαλύτερη πιθανότητα από τη θεματική SPORT συνεπάγεται πως το συγκεκριμένο μήνα γράφτηκαν περισσότερα άρθρα πολιτικού περιεχομένου από ότι αθλητικού. Η πιθανότητα κάθε θεματικής ανά μήνα υπολογίζεται ως, το πλήθος των άρθρων που την αφορούν και που συντάχθηκαν ένα συγκεκριμένο μήνα προς το σύνολο των άρθρων που γράφτηκαν τον μήνα. RANGE Πεδίο τιμών: [ c 1, c 2, c 3, c 4, c 5, c 6 ],όπου κάθε τιμή αυτής της μεταβλητής αντιπροσωπεύει ένα εύρος πλήθους λέξεων και χαρακτηρίζει το μέγεθος ενός άρθρου ανάλογα με τη θεματική στην οποία ανήκει. Συγκεκριμένα: c 1 c 2 c 3 c 4 c 5 c λέξεις λέξεις λέξεις λέξεις λέξεις 1000 < λέξεις Η πιθανότητα κάθε κατηγορίας υπολογίζεται ως το πλίθος των άρθρων που ανήκουν σε μία συγκεκριμένη θεματική και ικανοποιούν τα κριτήρια της κατηγορίας προς το σύνολο των άρθρων που ανήκουν στη συγκεκριμένη θεματική DOMAIN OF WORDS Πεδίο τιμών: οικονομία δικαιοσύνη Οι λέξεις αυτές επιλέχθηκαν από εμάς ως μια βάση λέξεων που είναι χαρακτηριστικές για τις συγκεκριμένες θεματικές. 6

7 χρήματα επιτυχία άνοδος πρόοδος ανάπτυξη ύφεση παρακμή χρέος παγκοσμιοποίηση αποτυχία πτώση έκθεση καλλιτέχνης τέρμα αρχή ζωγραφιά θέατρο ταινία σινεμά δάνειο αρένα μπάλα υπουργός Ελλάδα κόσμος γήπεδο εστία Κάθε λέξη, ανάλογα με τη θεματική, μπορεί να μας δώσει ενδιαφέρουσες πληροφορίες για την κατάσταση που επικρατούσε τη συγκεκριμένη χρονική περίοδο. Για παράδειγμα αν η λέξη ΥΦΕΣΗ δεδομένης της θεματικής ECONOMY και του μήνα 12 (Δεκέμβριος) παίρνει υψηλή πιθανότητα θα μπορούσαμε (αναφερόμενοι πάντα στο δικό μας μικρόκοσμο) να υποθέσουμε πως η οικονομική κατάσταση της χώρας για το συγκεκριμένο μήνα βρισκόταν σε κάμψη. Ακόμα μέσω των συγκεκριμένων λέξεων έχουμε μία δυνατότητα ελέγχου του ίδιου του συστήματός μας. Για παράδειγμα αν η λέξη ΖΩΓΡΑΦΙΑ είχε μεγαλύτερη πιθανότητα στη θεματική SPORT από ότι έχει στη θεματική ART κατά πάσα πιθανότητα το σύστημα μας θα ήταν εσφαλμένο Ιδιαίτερο ενδιαφέρον παρουσιάζει η παρατήρηση λέξεων που έχουν μεταφορικό χαρακτήρα όπως η πιθανότητα της λέξης ΑΡΕΝΑ για τις θεματικές SPORT και POLITICS Το συγκεκριμένο κομμάτι έχει ιδιαίτερο ενδιαφέρον μιας και το domain αυτό είναι ενδεικτικό και επιλέχθηκε για της ανάγκες της συγκεκριμένης εργασίας. Σε μία ευρύτερη και πιο ολοκληρωμένη εφαρμογή αντί για σκέτες λέξεις θα μπορούσαμε να ελέγχουμε, με στατικό ή και δυναμικό τρόπο, την πιθανότητα εμφάνισης μίας ολόκληρης ακολουθίας λέξεων. Η πιθανότητα κάθε λέξης ανά θεματική ενότητα δίνεται από το πλίθος εμφάνισης της συγκεκριμένης λέξης δεδομένης μίας θεματικής, προς το σύνολο εμφανίσεων αυτής της λέξεις σε όλα τα άρθρα του dataset κέρδος 7

8 ΠΡΟΣΟΧΗ: Ο υπολογισμός των κατανομών των μεταβλητών RANGE και WORD DOMAIN εξαρτάται αποκλειστικά από τη θεματική ενότητα την οποία εξετάζουμε κάθε φορά και είναι τελείως ανεξάρτητος από τους μήνες λειτουργίας της εφημερίδας. Αυτό προκύπτει αποκλειστικά από τη δομή του δικτύου Bayes και τον τρόπο με τον οποίο εμείς επιλέξαμε να το σχεδιάσουμε. Κώδικας Για την υλοποίηση της συγκεκριμένης εργασίας δουλέψαμε σε PERL. Η PERL είναι μια σύγχρονη γλώσσα προγραμματισμού και ενδείκνυται για την επεξεργασία μεγάλου όγκου πληροφορίας σε μορφή κειμένου καθώς διαθέτει πλίθος κατάλληλων συναρτήσεων και δομών. Για κάθε μεταβλητή του δικτύου μας υλοποιήσαμε ένα Perl-script το οποίο υπολογίζει και τυπώνει τo CPT της μεταβλητής σε μορφή κατάλληλη προς ανάγνωση από την αρχιτεκτονική του συστήματός. Ο υπολογισμός των CPTs γίνεται με βάση τη δομή του δικτύου Bayes και ανάλογα με τον τύπο της εκάστοτε μεταβλητής, με τον τρόπο που περιγράψαμε ήδη στην προηγούμενη ενότητα (βλέπε τελευταία παράγραφο κάθε μεταβλητής ). Για τον τρόπο εκτέλεσης των αρχείων που παράγουν τα CPT κοιτάξτε το αρχείο README που παρέχεται μαζί με την εργασία. Τέλος υλοποιήσαμε πάλι σε PERL, κώδικα που κάνει ακριβή συμπερασμό με τη μέθοδο της απαρίθμησης στα ερωτήματα που θέτει ο χρήστης (όσο σύνθετα και αν είναι) με βάση το δίκτυο που περιγράψαμε. Η υλοποίηση της εφαρμογής βοηθά το χρήστη να εξοικειωθεί με τον τρόπο χρήσης του προγράμματος παρέχοντας του τη δυνατότητα να δει ανά πάσα στιγμή τη δομή του δικτύου καθώς και όλες τις δυνατές τιμές των μεταβλητών. Επίσης μπορεί να δει τα CPTs ελέγχοντας έτσι την εγκυρότητα του συστήματος, ενώ σε κάθε εσφαλμένη είσοδο από το πληκτρολόγιο το πρόγραμμα τον ενημερώνει για το σφάλμα με κατάλληλο, ανά περίπτωση, μήνυμα. Να αναφέρουμε πως λόγω του ότι τα αρχεία του dataset αρχικά ήταν κωδικοποιημένα σε Greek (ISO ) χρειάστηκε η συγγραφή κώδικα για την αυτόματη μετατροπή όλων των αρχείων σε UTF-8 έτσι ώστε να είναι προσπελάσιμα από την PERL. 8

9 SCREENSHOTS ΚΑΙ ΠΕΡΙΠΤΩΣΕΙΣ ΧΡΗΣΗΣ Menu εφαρμογής Εμφάνιση δομής δικτύου Bayes 9

10 Εμφάνιση τιμών μεταβλητής Λανθασμένη είσοδος Λανθασμένη τιμή μεταβλητής 10

11 Εμφάνιση CPT 11

12 Έγκυρες είσοδοι Όπως μπορούμε να δούμε, η τιμή που υπολογίζεται στη τελευταία περίπτωση χρήσης επαληθεύεται από το CPT που παρουσιάσαμε στη λειτουργικότητα «Εμφάνιση CPT» κάτι που επιβεβαιώνει την ορθή λειτουργία του αλγορίθμου που υλοποιήσαμε. 12