Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 9

Transcript

1 Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Βάσεις Δεδομένων ΙΙ Ενότητα 9: Βάσεις δεδομένων κειμένου- Δομή διάλεξης Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons εκτός και αν αναφέρεται διαφορετικά Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους.

2 Κείμενο - Δομή διάλεξης Κείμενο Πρόβλημα Σάρωση πλήρους κειμένου Αναστροφή Αρχεία υπογραφής Ομαδοποίηση Φιλτράρισμα πληροφορίας και LSI

3 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Ερωτήματα λέξεων κλειδιών (vs Boolean) Κάθε κείμενο: -> διάνυσμα (ΠΩΣ;) Κάθε ερώτημα: -> διάνυσμα Αναζήτηση όμοιων διανυσμάτων

4 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Κεντρική Ιδέα: κείμενο...δεδομένα... aaron data zoo δεικτιδότηση V (= μέγεθος λεξικού)

5 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Έπειτα, ομαδοποίησε τα πλησιεστερα διανύσματα Q1: Αναζήτηση ομάδας; Q2: Παραγωγή ομάδας; Σημαντική συνεισφορά: Ταξινομημένη έξοδος Ανατροφοδότηση συνάφειας

6 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Αναζήτηση ομάδας: επισκέψου τις (k) πλησιέστερες υπερομάδες, συνέχισε επαναληπτικά TU TRs CS TRs

7 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Ταξινομημένη έξοδος: εύκολο! TU TRs CS TRs

8 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Ανατροφοδότηση συνάφειας (εξαιρετική ιδέα) [Roccio 73] TU TRs CS TRs

9 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Ανατροφοδότηση συνάφειας (εξαιρετική ιδέα) [Roccio 73] Πώς; TU TRs CS TRs

10 Μοντέλο διανυσματικού χώρου και ομαδοποίηση Πώς; A: Προσθέτοντας καλά διανύσματα και αφαιρώντας τα κακά TU TRs CS TRs

11 Σχεδιάγραμμα-Λεπτομερές Βασική ιδέα Αναζήτηση ομάδας Παραγωγή ομάδας Αξιολόγηση

12 Παραγωγή ομάδας Πρόβλημα: Δεδομένων N σημείων σε V διαστάσεις, ομαδοποίησέ τα

13 Παραγωγή ομάδας Πρόβλημα: Δεδομένων N σημείων σε V διαστάσεις, ομαδοποίησέ τα

14 Παραγωγή ομάδας Χρειαζόμαστε Q1: ομοιότητα κειμένου με κείμενο Q2: ομοιότητα κειμένου με ομάδα

15 Παραγωγή ομάδας Q1: Ομοιότητα κειμένου με κείμενο (βλέπε: αναπαράσταση σάκου με λέξεις ) D1: { data, retrieval, system } D2: { lung, pulmonary, system } Συναρτήσεις απόστασης/ομοιότητας;

16 Παραγωγή ομάδας A1: # κοινών λέξεων A2: κανονικοποίηση με βάσει τα μεγέθη του λεξικού A3: κτλ

17 Παραγωγή ομάδας Ομοιότητα συνημιτόνου: similarity(d1, D2) = cos(θ) = sum(v1,i * v2,i) / len(v1)/ len(v2) D1 θ D2

18 Παραγωγή ομάδας Ομοιότητα συνημιτόνου- Παρατηρήσεις: Σχετίζεται με την Ευκλείδια απόσταση Ζυγίζει το vi,j : σύμφωνα με την σχέση tf/idf D1 θ D2

19 Παραγωγή ομάδας tf ( συχνότητα όρου ) Υψηλή, στην περίπτωση που ο όρος παρουσιάζεται πολύ συχνά μέσα στο κείμενο idf ( αντίστροφη συχνότητα κειμένου ) Δίνει λιγότερη σημασία στις κοινές λέξεις, που εμφανίζονται σχεδόν σε κάθε κείμενο

20 Παραγωγή ομάδας Χρειαζόμαστε Q1: ομοιότητα κειμένου με κείμενο Q2: ομοιότητα κειμένου με ομάδα?

21 Παραγωγή ομάδας A1: ελάχιστη απόσταση ( single-link ) A2: μέγιστη απόσταση ( all-link ) A3: μέση απόσταση A4: απόσταση από το κεντροϊδές?

22 Παραγωγή ομάδας A1: ελάχιστη απόσταση ( single-link ) Οδηγεί σε μεγαλύτερες ομάδες A2: μέγιστη απόσταση ( all-link ) Πολλές, μικρές, αυστηρές ομάδες A3: μέση απόσταση Μεταξύ των δύο ανωτέρω περιπτώσεων A4: απόσταση από το κεντροϊδές Γρήγορο στον υπολογισμό

23 Παραγωγή ομάδας Έχουμε Ομοιότητα κειμένου με κείμενο Ομοιότητα κειμένου με ομάδα Q: Πώς γίνεται η ομαδοποίηση κειμένων σε φυσικές ομάδες

24 Παραγωγή ομάδας A: *many-many* αλγόριθμοι- σε δύο σύνολα [VanRijsbergen]: Τheoretically sound (O(N^2)) Ανεξάρτητα από την σειρά εισαγωγής Επαναληπτικός (O(N), O(N log(n))

25 Παραγωγή ομάδων- sound methods Προσέγγιση #1: δενδρογράμματαδημιούργησε μία ιεραρχία (από κάτω προς τα πάνω ή το αντίστροφο) - επέλεξε ένα όριο(πώς;) και περιόρισε 0.8 γάτα τίγρης άλογο αγελάδα

26 Παραγωγή ομάδας- sound methods Προσέγγιση#2: ελαχιστοποίησε κάποιο στατιστικό κριτήριο (πχ., το άθροισμα τετραγώνων από τα κέντρα των ομάδων) Όπως k-means Όμως πώς επιλέγεται το k ;

27 Παραγωγή ομάδας- sound methods Προσέγγιση#3: Θεωρητικός γράφος[zahn]: Κατασκεύασε MST, Διέγραψε τις ακμές με μήκος μεγαλύτερο του 2.5* std του τοπικού μέσου όρου

28 Παραγωγή ομάδας- sound methods Αποτέλεσμα: Παραλλαγές Πολυπλοκότητα;

29 Παραγωγή ομάδας- επαναληπτικές μέθοδοι Γενικό σχεδιάγραμμα: Επέλεξε φύτρα (Πώς;) Αντιστοίχισε κάθε διάνυσμα στην πλησιέστερη φύτρα (πιθανόν προσαρμόζοντας το κεντροϊδές της ομάδας) Πιθανόν, να ανατεθούν ξανά κάποια διανύσματα για να βελτιωθούν οι ομάδες Γρήγορο και πρακτικό, αλλά απρόβλεπτο

30 Παραγωγή ομάδας Ένας τρόπος να εκτιμηθεί το πλήθος των ομάδων k: cover coefficient [Can+] ~ SVD

31 Σχεδιάγραμμα-Λεπτομερές Βασική ιδέα Αναζήτηση ομάδας Παραγωγή ομάδας Αξιολόγηση

32 Αξιολόγηση Q: πώς μετριέται η υπεροχή μίας συνάρτησης απόστασης σε σχέση με κάποια άλλη; A: σε πρώτη φάση από τους ανθρώπους και ακρίβεια & επανάκληση

33 Αξιολόγηση Ακρίβεια= (ανακτηθείσα & σχετική) / ανακτηθείσα 100% ακρίβεια-> χωρίς ενδείξεις σφάλματος Επανάκληση= (ανακτηθείσα & σχετική)/ανακτηθείσα 100% επανάκληση-> χωρίς απώλεια σφάλματος

34 Αναφορές Can, F. and E. A. Ozkarahan (Dec. 1990). "Concepts and Effectiveness of the Cover-Coefficient-Based Clustering Methodology for Text Databases." ACM TODS 15(4): Noreault, T., M. McGill, et al. (1983). A Performance Evaluation of Similarity Measures, Document Term Weighting Schemes and Representation in a Boolean Environment. Information Retrieval Research, Butterworths. Rocchio, J. J. (1971). Relevance Feedback in Information Retrieval. The SMART Retrieval System - Experiments in Automatic Document Processing. G. Salton. Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall Inc.

35 Αναφορές Salton, G. (1971). The SMART Retrieval System - Experiments in Automatic Document Processing. Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall Inc. Salton, G. and M. J. McGill (1983). Introduction to Modern Information Retrieval, McGraw-Hill. Van-Rijsbergen, C. J. (1979). Information Retrieval. London, England, Butterworths. Zahn, C. T. (Jan. 1971). "Graph-Theoretical Methods for Detecting and Describing Gestalt Clusters." IEEE Trans. on Computers C-20(1):

36 Κείμενο - Δομή διάλεξης Κείμενο Πρόβλημα Σάρωση πλήρους κειμένου Αναστροφή Αρχεία υπογραφής Ομαδοποίηση Φιλτράρισμα πληροφορίας και LSI

37 LSI - Λέπτομερές σχεδιάγραμμα LSI Ορισμός προβλήματος Βασική ιδέα Πειράματα

38 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI [Foltz+, 92] Στόχος: οι χρήστες προσδιορίζουν τα ενδιαφέροντά τους (= λέξεις κλειδιά) Το σύστημα τα εντοπίζει, σε κατάλληλα νέα κείμενα Μέγιστη συνεισφορά: LSI = Latent Semantic Indexing Κρυμμένες ( hidden ) ιδέες

39 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI Βασική ιδέα Αντιστοίχισε κάθε κείμενο σε κάποιες ιδέες Αντιστοίχισε κάθε όρο σε κάποιες ιδέες Ιδέα ( concept ):~ ένα σύνολο όρων, με βάρη, π.χ. data (0.8), system (0.5), retrieval (0.6) -> DBMS_concept

40 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI Απεικόνιση: πίνακας όρων-κειμένου (BEFORE) 'data' 'system' 'retrieval' 'lung' 'ear' TR TR TR3 1 1 TR4 1 1

41 Information Filtering + LSI Απεικόνιση: πίνακας ιδέας-κειμένου και... 'DBMS- 'medicalconcept' concept' TR1 1 TR2 1 TR3 1 TR4 1

42 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI... και πίνακας όρου-κειμένου 'DBMS- 'medicalconcept' concept' data 1 system 1 retrieval 1 lung 1 ear 1

43 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI Q: Πώς γίνεται η αναζήτηση, πχ., για το system ;

44 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI A: βρες την αντίστοιχη ιδέα(ες) και τα αντίστοιχα κείμενα 'DBMS- 'medicalconcept'concept' data 1 system 1 retrieval1 lung 1 ear 1 TR11 TR2 1 'DBMS-'medicalconcept'concept' TR3 1 TR4 1

45 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI A: βρες την αντίστοιχη ιδέα(ες) και τα αντίστοιχα κείμενα 'DBMS- 'medicalconcept'concept' data 1 system 1 retrieval1 lung 1 ear 1 TR11 TR2 1 'DBMS-'medicalconcept'concept' TR3 1 TR4 1

46 Φιλτράρισμα πληροφορίας+ LSI Με τον τρόπο αυτό λειτουργεί σαν (αυτόματη κατασκευή) θησαυρός: Μπορεί να ανακτήσουμε κείμενα τα οποία ΔΕΝ έχουν τον όρο system, αλλά περιέχουν σχεδόν όλους τους άλλους ( data, retrieval )

47 LSI - Λεπτομερές σχεδιάγραμμα LSI Ορισμός προβλήματος Βασική ιδέα Πειράματα

48 LSI - Πειράματα 150 Tech Memos (TM) / μήνα 34 προφίλ χρηστών (6-66 λέξεις ανά προφίλ) ιδέες

49 LSI - Πειράματα Τέσσερεις μέθοδοι, προϊόν των ακολούθων: Vector-space / LSI, για την μέτρηση ομοιότητας Λέξεις κλειδιά ή δείγμα κειμένου, για τον προσδιορισμό του προφίλ Μετρημένη : ακρίβεια/ανάκληση

50 LSI - Πειράματα LSI, με προφίλ βάσει κειμένων, καλύτερη ακρίβεια (0.25,0.65) (0.50,0.45) (0.75,0.30) ανάκληση

51 LSI - Συζήτηση- Συμπεράσματα Σημαντική ιδέα, Η παραγωγή ιδεών από τα κείμενα Η αυτόματη παραγωγή στατιστικού θησαυρού Η μείωση των διαστάσεων Συχνά οδηγεί σε καλύτερη σχέση ακρίβειας/ανάκλησης Αλλά: Χρειάζεται ένα σύνολο κειμένων προετοιμασίας ( training set) Τα διανύσματα ιδεών είναι πλέον πλήρη

52 LSI - Συζήτηση- Συμπεράσματα Παρατηρήσεις Bellcore (-> Telcordia): έχει μία πατέντα Χρησιμοποιείται για πολύγλωσση ανάκτηση SVD: Πώς λειτουργεί ακριβώς;

53 Δεικτοδότηση- Λεπτομερές σχεδιάγραμμα Δεικτοδότηση πρωτεύοντος κλειδιού Δεικτοδότηση δευτερεύοντος κλειδιού/multikey Μέθοδοι χωρικής προσπέλασης fractals Κείμενο SVD: ένα εργαλείο με μεγάλες δυνατότητες πολυμέσα...

54 Αναφορές Foltz, P. W. and S. T. Dumais (Dec. 1992). "Personalized Information Delivery: An Analysis of Information Filtering Methods." Comm. of ACM (CACM) 35(12):

55 Σημείωμα Αδειοδότησης Το παρόν υλικό διατίθεται με τους όρους της άδειας χρήσης Creative Commons Αναφορά, Μη Εμπορική Χρήση Παρόμοια Διανομή 4.0 [1] ή μεταγενέστερη, Διεθνής Έκδοση. Εξαιρούνται τα αυτοτελή έργα τρίτων π.χ. φωτογραφίες, διαγράμματα κ.λ.π., τα οποία εμπεριέχονται σε αυτό. Οι όροι χρήσης των έργων τρίτων επεξηγούνται στη διαφάνεια «Επεξήγηση όρων χρήσης έργων τρίτων». Τα έργα για τα οποία έχει ζητηθεί άδεια αναφέρονται στο «Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων». [1] Ως Μη Εμπορική ορίζεται η χρήση: που δεν περιλαμβάνει άμεσο ή έμμεσο οικονομικό όφελος από την χρήση του έργου, για το διανομέα του έργου και αδειοδόχο που δεν περιλαμβάνει οικονομική συναλλαγή ως προϋπόθεση για τη χρήση ή πρόσβαση στο έργο που δεν προσπορίζει στο διανομέα του έργου και αδειοδόχο έμμεσο οικονομικό όφελος (π.χ. διαφημίσεις) από την προβολή του έργου σε διαδικτυακό τόπο Ο δικαιούχος μπορεί να παρέχει στον αδειοδόχο ξεχωριστή άδεια να χρησιμοποιεί το έργο για εμπορική χρήση, εφόσον αυτό του ζητηθεί.

56 Επεξήγηση όρων χρήσης έργων τρίτων διαθέσιμο με άδεια CC-BY διαθέσιμο με άδεια CC-BY-SA διαθέσιμο με άδεια CC-BY-ND διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC-SA διαθέσιμο με άδεια CC-BY-NC-ND διαθέσιμο με άδεια CC0 Public Domain διαθέσιμο ως κοινό κτήμα χωρίς σήμανση Δεν επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου, παρά μόνο εάν ζητηθεί εκ νέου άδεια από το δημιουργό. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου και η δημιουργία παραγώγων αυτού με απλή αναφορά του δημιουργού. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού, και διάθεση του έργου ή του παράγωγου αυτού με την ίδια άδεια. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η δημιουργία παραγώγων του έργου. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού και διάθεση του έργου ή του παράγωγου αυτού με την ίδια άδεια. Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου με αναφορά του δημιουργού. Δεν επιτρέπεται η εμπορική χρήση του έργου και η δημιουργία παραγώγων του. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου, η δημιουργία παραγώγων αυτού και η εμπορική του χρήση, χωρίς αναφορά του δημιουργού. Επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου, η δημιουργία παραγώγων αυτού και η εμπορική του χρήση, χωρίς αναφορά του δημιουργού. Συνήθως δεν επιτρέπεται η επαναχρησιμοποίηση του έργου.

57 Διατήρηση Σημειωμάτων Οποιαδήποτε αναπαραγωγή ή διασκευή του υλικού θα πρέπει να συμπεριλαμβάνει: το Σημείωμα Αναφοράς το Σημείωμα Αδειοδότησης τη δήλωση Διατήρησης Σημειωμάτων το Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων (εφόσον υπάρχει) μαζί με τους συνοδευόμενους υπερσυνδέσμους.

58 Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το έργο «Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων» έχει χρηματοδοτήσει μόνο την αναδιαμόρφωση του εκπαιδευτικού υλικού. Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους.