Commit 28ff93c6050b9a9611750335f8a9ab69d99eb8e6
rozwiązanie konfliktu w .gitignore
Showing
3 changed files
with
99 additions
and
1 deletions
.gitignore
morphology/doc/model.pdf
0 → 100644
No preview for this file type
morphology/doc/model.tex
0 → 100644
1 | +\documentclass{article} | |
2 | +\usepackage{amsmath} | |
3 | +\usepackage{amssymb} | |
4 | +\usepackage[T1]{fontenc} | |
5 | +\usepackage[utf8]{inputenc} | |
6 | +\usepackage[polish]{babel} | |
7 | +% \usepackage{tikz} | |
8 | +% \usetikzlibrary{conceptgraph} | |
9 | + | |
10 | +\parindent 0pt | |
11 | +\parskip 4pt | |
12 | + | |
13 | +% \newcommand{\tensor}{\otimes} | |
14 | +% \newcommand{\forward}{\operatorname{/}} | |
15 | +% \newcommand{\backward}{\operatorname{\backslash}} | |
16 | +% \newcommand{\both}{\mid} | |
17 | +% \newcommand{\plus}{\oplus} | |
18 | +% \newcommand{\zero}{0} | |
19 | +% \newcommand{\one}{1} | |
20 | +% \newcommand{\letin}[2]{{\bf let}\;#1\;{\bf in}\;#2} | |
21 | +% \newcommand{\caseof}[2]{{\bf case}\;#1\;{\bf of}\;#2} | |
22 | +% \newcommand{\emp}{{\bf emp}} | |
23 | +% \newcommand{\inl}{{\bf inl}} | |
24 | +% \newcommand{\inr}{{\bf inr}} | |
25 | +% \newcommand{\coord}[1]{{#1}^\star} | |
26 | +% \newcommand{\map}[2]{{\bf map}\;#1\;#2} | |
27 | +% \newcommand{\concat}[1]{{\bf concat}\;#1} | |
28 | +% \newcommand{\makeset}[1]{{\bf makeset}\;#1} | |
29 | +% \newcommand{\maketerm}[1]{{\bf maketerm}\;#1} | |
30 | +% \newcommand{\addlist}[2]{{\bf add}\;#1\;#2} | |
31 | +% \newcommand{\ana}[1]{{\bf ana}(#1)} | |
32 | +% \newcommand{\One}{\bullet} | |
33 | + | |
34 | + | |
35 | +\title{Model probabilistyczny guessera dla języka polskiego} | |
36 | +\author{Wojciech Jaworski} | |
37 | +%\date{} | |
38 | + | |
39 | +\begin{document} | |
40 | +\maketitle | |
41 | + | |
42 | +Zakładamy, że język jest rozkładem probabilistycznym na czwórkach (form,lemma,cat,interp), | |
43 | +czyli, że wystąpienia kolejnych słów w tekście są od siebie niezależne. | |
44 | +Interpretacja interp jest zbiorem tagów zgodnym a tagsetem SGJP. | |
45 | +Kategoria $cat \in \{ noun, adj, adv, verb, other \}$ | |
46 | +Zakładamy też, że język jest poprawny, tzn. nie ma literówek, ani błędów gramatycznych. | |
47 | + | |
48 | +Dysponujemy następującymi danymi: | |
49 | +\begin{itemize} | |
50 | +\item słownikiem gramatycznym S, czyli zbiorem czwórek, o których wiemy, że należą do języka; | |
51 | +\item zbiorem reguł, czyli zbiorem czwórek (fsuf,lsuf,cat,interp) | |
52 | +\item zbiorem wyjątków, czyli zbiorem czwórek, o których wiemy, że należą do języka, które nie są opisywane przez reguły | |
53 | +\item otagowaną listą frekwencyjną. | |
54 | +\end{itemize} | |
55 | +Reguła przyłożona do formy ucina fsuf i przykleja lsuf. | |
56 | + | |
57 | +Celem jest aproksymacja wartości P(lemma,cat,interp|form). | |
58 | + | |
59 | +Pytanie 1: $P((form,lemma,cat,interp) \in S)$ | |
60 | + | |
61 | +Pytanie 2: $P((form,lemma,cat,interp) \not\in S \wedge form \in S)$ | |
62 | + | |
63 | +Załóżmy, że reguły i wyjątki mają postać taką, że do danej formy można zaaplikować tylko jedną z nich | |
64 | +(dla żadnej reguły sufix nie jest podciągiem innego sufixu). Wtedy | |
65 | +\[P(lemma,cat,interp|form)\approx P(rule|form)=P(rule|fsuf)\] | |
66 | +(W powyższym drzewie sufixowym w każdym węźle mamy dowiązania do sufixów o jeden znak dłuższych oraz kategorię pozostałe traktową łącznie | |
67 | + | |
68 | +Pytanie 3: Czy faktycznie zachodzi powyższa zależność? Jak zmierzyć podobieństwo? | |
69 | + | |
70 | +Problem tu jest taki, że lista frekwencyjna jest zbyt mała by precyzyjnie określić p-stwo ok. 40000 reguł | |
71 | + | |
72 | +\[P(rule|fsuf)=P(lsuf,cat,interp|fsuf)=P(fsuf|lsuf,cat,interp)\frac{P(lsuf,cat,interp)}{P(fsuf)}\] | |
73 | + | |
74 | +$P(fsuf)$ jest prawdopodobieństwem tego, że do języka należy słowo o zadanym sufixie. | |
75 | +Można je oszacować za pomocą listy frekwencyjnej. | |
76 | + | |
77 | +Zakładamy, że interp jest niezależne od lsuf, pod warunkiem określonego cat | |
78 | +$P(lsuf,cat,interp)=P(lsuf,cat)P(interp|lsuf,cat)=P(lsuf,cat)P(interp|cat)$ | |
79 | + | |
80 | +$P(lsuf,cat)$ i $P(interp|cat)$ można oszacować na podstawie listy frekwencyjnej. | |
81 | + | |
82 | +$P(fsuf|lsuf,cat,interp)$ wynosi 0, gdy nie ma reguły postaci (fsuf,lsuf,cat,interp); | |
83 | +1, gdy jest dokładnie jedna reguła z (lsuf,cat,interp), a gdy jest ich więcej trzeba | |
84 | +oszacować z listy frekwencyjnej. | |
85 | + | |
86 | +Pytanie 4: Czy powyższe przybliżenie jest poprawne, jak często jest więcej niż jedna reguła i ile wynoszą wówczas p-stwa? | |
87 | + | |
88 | +Pytanie 5: Co zrobić z niejednoznacznymi interpretacjami? | |
89 | + | |
90 | +Zadania poboczne: wytworzenie otagowanej listy frekwencyjnej, wytworzenie zbioru reguł, wskazanie, które reguły opisują sytuacje wyjątkowe. | |
91 | + | |
92 | +Zadanie na przyszłość: reguły słowotwórstwa i ich interpretacja semantyczna. | |
93 | + | |
94 | +\end{document} | |
0 | 95 | \ No newline at end of file |
... | ... |