Eventualità e relazioni temporali:
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 51

Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi PowerPoint PPT Presentation


  • 52 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi . Tommaso Caselli [email protected] Eventualità, Temporalità, Testualità - Pavia 19, Novembre 2009. Motivazioni.

Download Presentation

Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Eventualità e relazioni temporali:

riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi

Tommaso Caselli

[email protected]

Eventualità, Temporalità, Testualità - Pavia 19, Novembre 2009


Motivazioni

Motivazioni

Le entità linguistiche all’interno dei testi sono ancorate, per loro natura, al tempo.

  • “the particular conceptualization of temporality that underlies language is by no means obvious" [Steedman 1997: 897].

    La comprensione e il trattamento del tempo all’interno del testo/discorso ha un ruolo importante:

    • per compiere delle inferenze e a ragionare sul mondo e sui suoi cambiamenti;

    • per migliorare la comprensione di numerosi fenomeni linguistici come la struttura del discorso e la risoluzione di anafore lessicali di tipo associativo;

    • per superare alcuni limiti delle applicazioni di TAL, nel nostro caso, algoritmi per Question-Answering (Open Domain e Domain Specific), Information Retrieval, Information Extraction, Summarization.

      Rinnovato interesse studio relazioni temporali tra gli eventi in un testo/discorso (creazione di corpora e schemi di annotazione, e.g. TimeML e TimeBank, Pustejovsky et al., 2003)


Sommario

Sommario

  • Ontologia Temporale - eventualità e tempo: rappresentazione, formalizzazione e connessione

  • Relazioni temporali: definizione, contributo all’interpretazione del testo/discorso, fonti di informazione (triggers)

  • Teorie linguistiche e approcci computazionali per il trattamento della temporalità

  • A step forward: modello empirico per trattamento automatico della temporalità

  • Annotare la temporalità: TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML


Eventualit

Eventualità

  • Eventualità: eventi e stati

  • eventi: entità dinamiche che descrivono cambiamenti nel mondo (veri, falsi, possibili, necessari …)

  • Stati: entità non-dinamiche che descrivono la validità di una data situazione per un periodo di tempo t

Eterogeneità vs. Omogeneità (Krifka, 1989)

  • Ogni sottoparte dell’entità X NON è anche

  • una denotazione di X

  • Individuabili + Enumerabili

  • Relazioni merologiche

Ogni sottoparte dell’entità X E’ ANCHE

una denotazione di X


Eventualit1

Eventualità

  • Eventualità: eventi e stati

  • eventi: entità dinamiche che descrivono cambiamenti nel mondo (veri, falsi, possibili, necessari …)

  • Stati: entità non-dinamiche che descrivono la validità di una data situazione per un periodo di tempo t

Eterogeneità vs. Omogeneità (Krifka, 1989)

  • Eventi e Stati sono PRIMITIVI ONTOLOGICI

  • proprietà distintive e rappresentazioni logiche autonome

  • Evento: inizio e fine

  • Evento (e)

  • Stato (s)


Eventualit 2

Eventualità (2)

Eterogeneità e proprietà merologiche  possibilità di individuare sottoclassi di eventi

[+/- durativo]: distanza tra punto iniziale e finale  entità spazio-temporali

N.B. NON ESISTONO EVENTI ISTANTANEI  esplodere: ha punto iniziale e punto finale.

  • Eterogeneità e proprietà merologiche  [+/- telicità] (Krifka, 1989)

  • Natural end point, quantized  Marco è andato al negozio

  • Arbitrary end point, strictly cumulative  Marco corre


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Eventualità (3)

Eventi = struttura tripartita (Moens-Steedman, 1988; Passonneau, 1988)

Attività di -V

arbitrario = atelico

“naturale”/obbligatorio = telico


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Eventualità (3)

Eventi = struttura tripartita (Moens-Steedman, 1988; Passonneau, 1988)

Attività di -V

arbitrario = atelico

“naturale”/obbligatorio = telico


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali

Assioma direzionalità interna del tempo: se è vero che l’evento e ha avuto luogo nel Passato rispetto alla mia posizione attuale t, allora è vero che per qualsiasi altra mia posizione t’, e è nel Passato rispetto a t’

  • Tempo:

  • Durata

  • Prospettiva temporale

  • Successione


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (2)

Le entità temporali a livello ontologico sono considerate “misure” speciali del tempo (fisico!) e che possono essere associate alle eventualità (ciò che accade o vale nel mondo).

ISTANTI e INTERVALLI sono PRIMITIVI ontologici

  • Le entità temporali possono avere un inizio e una fine:

  • definizione di intervallo aperto, chiuso, semi-aperto

  • Intervallo proprio = intervallo chiuso, con punti iniziali e finali


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (3)

Tra i due primitivi sussistono delle relazioni esprimibili e formalizzate dal seguente predicato : Interno(t, T) ≡ Istante(t)۸Intervallo(T)

Venerdi sera alle 20.00

Caratteristica distintiva dell’ontologia temporale è quella avere un ordinamento interno: Prima (T1, T2)  corrisponde a una delle proprietà distintive del tempo

Per ogni entità temporale T1, T2, se T1 precede T2, allora esistono due istanti t1 e t2, tali che t1 è l’istante finale di T1 e t2 è l’istante iniziale di T2, e t1 precede t2

  • Relazione di precedenza è:

  • antiriflessiva

  • asimmetrica

  • transitiva


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra intevalli


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra istanti


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra

istanti e intervalli


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

  • set chiuso di relazioni in grado di formalizzare tutte le possibili relazioni temporali tra due entità;

  • le relazioni sono “transitive”: questo permette di scoprire (inferire) relazioni possibili tra più entità (temporal closure);

  • si può imporre delle restrizioni sulle relazioni possibili tra due entità.


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

A < B & B < C  A < C

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

  • set chiuso di relazioni in grado di formalizzare tutte le possibili relazioni temporali tra due entità;

  • le relazioni sono “transitive”: questo permette di scoprire (inferire) relazioni possibili tra più entità (temporal closure);

  • si può imporre delle restrizioni sulle relazioni possibili tra due entità.


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Modellizzazione: connettere eventualità e tempo

Connettere eventualità e tempo  prima modellizzazione per l’analisi (formale) delle relazioni temporali tra le entità dell’ontologia temporale

  • definizione delle eventualità in logica temporale

    • funzioni α e ω assicurano l’accessibilità dei punti iniziali e finali delle eventualità: intervalli di rappresentazione sono finiti

  • Tempo è denso: tra 2 entità temporali è sempre possibile identificarne una terza

  • Linearità stretta del tempo (retta)

  • introduzione del predicato holds, meccanismo responsabile dell’ancoraggio temporale delle eventualità

13 relazioni temporali tra eventi durativi e tra intervalli (Allen, 1983) e 8

relazioni temporali tra eventi non-durativi ed eventi durativi e con entità

temporali (evento non-durativo = assenza di punti/momenti interni)

(Allen-Hayes, 1989); 5 relazioni tra istanti, 5 relazioni tra intervalli e istanti


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria

Relazione Temporale processo inferenziale che si attiva in base a precisi principi semantici e pragmatici

NON è un’implicazione convenzionale di tipo pragmatico.

  • Relazione Temporale è il risultato della combinazione di informazioni contestuali e linguistiche:

    • è ottenuta a partire da un input pertinente e il cui processo di decodifica è arricchito con informazioni di tipo contestuale che danno vita a un effetto cognitivo positivo, contribuendo di fatto a determinare il contenuto informativo di un enunciato o frase;

    • è un’esplicatura, che esprime “explicitly communicated content” [Sperber-Wilson, 2004: 260].


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (2)

  • Relazioni Temporali sono stabili.

  • Tipologia di relazioni:

    • tra gli eventi e le espressioni temporali (temporal anchoring of events):

      -Marco è partitolunedì.

    • tra gli eventi all’interno del discorso (temporal ordering of events):

      -Gruppi di punk si sono barricati[ev1] iniziando il consueto lancio[ev2]di sassi e molotov.

    • tra due espressioni temporali:

      - Quando è stata Pasqualo scorso anno?


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (3)

RELAZIONI TEMPORALI: ancoraggio & ordinamento

  • RELAZIONI TEMPORALI E LINGUA NATURALE:

  • elementi lessicali: - SEGNALATORI; e.g. dopo, prima di, a, per, entro…

  • elementi di sistema: - TEMPO VERBALE (tense): distinzione tra interpretazione assoluta (combinazione di E, R ed S) e nel testo (combinazione di E, R, S e A)

    - ASPETTO: - ASPETTO GRAMMATICALE (viewpoint)

    - ASPETTO LESSICALE

  • elementi pragmatici: - STRUTTURA DEL DISCORSO

    - CONOSCENZE DEL MONDO


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (3)

RELAZIONI TEMPORALI: ancoraggio & ordinamento

  • RELAZIONI TEMPORALI E LINGUA NATURALE:

  • elementi lessicali: - SEGNALATORI; e.g. dopo, prima di, a, per, entro…

  • elementi di sistema: - TEMPO VERBALE (tense): distinzione tra interpretazione assoluta (combinazione di E, R ed S) e nel testo (combinazione di E, R, S e A)

    - ASPETTO: - ASPETTO GRAMMATICALE (viewpoint)

    - ASPETTO LESSICALE

  • elementi pragmatici: - STRUTTURA DEL DISCORSO

    - CONOSCENZE DEL MONDO


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (4)

Ordinamento temporale eventi in un testo:

  • I quattro sono stati riconosciuti colpevoli[e1] di aver preparato[e2] ed eseguito[e3] l' attentato che il 26 febbraio del 1993fece esplodere[e4] una potentissima carica di esplosivo nel garage dei più alti grattacieli di New York.

Anafora Temporale (Partee, 1984): tempi verbali hanno valore anaforico rispetto a un momento di riferimento (M.R.) precedente; le relazioni tra i vari momenti di riferimento sono responsabili dell’ordinamento temporale eventi


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (4)

Ordinamento temporale eventi in un testo:

  • I quattro sono stati riconosciuti colpevoli[e1] di avereseguito[e3] e preparato[e2] l' attentato che il 26 febbraio del 1993fece esplodere[e4] una potentissima carica di esplosivo nel garage dei più alti grattacieli di New York.

Limite Anafora Temporale: troppo affidamento su informazioni di tipo esclusivamente linguistico;


Eventualit e relazioni temporali riflessioni linguistiche modelli computazionali e prototipi

Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (5)

  • Numerosi lavori hanno cercato di mettere in luce quali risorse o fonti di informazione sono attive quando inferiamo l’ordinamento temporale degli eventi, includendo:

    • avverbi temporali;

    • tempo verbale;

    • aspetto;

    • azionalità;

  • Assenza di un quadro completo sull’interazione tra questi elementi

  • principi discorsivi (struttura del discorso e relazioni retoriche);

  • convenzioni pragmatiche;

  • conoscenze comuni condivise.

Punti fermi:

  • valore referenziale del tempo verbale;

  • i tempi verbali sono fonte di informazione primaria per il riconoscimento delle relazioni temporali;

  • contributo dell’informazione “contestuale”;

  • relazioni temporali sono inferenze prodotte dal parlante nel processo di incrementale di comprensione del discorso.


Il modello computazionale dati empirici

Il Modello Computazionale – Dati empirici

  • 2 esperimenti:

  • Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata

  • Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata

  • TASK:

  • identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA’, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE

  • identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti


Il modello computazionale dati empirici1

Il Modello Computazionale – Dati empirici

  • 2 esperimenti:

  • Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata

  • Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata

  • TASK:

  • identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA’, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE

  • identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti

  • ESPERIMENTO 1:

  • TEMPO VERBALE

  • ESPRESSIONI DI TEMPO

  • NON SPECIFICATO


Il modello computazionale dati empirici2

Il Modello Computazionale – Dati empirici

  • 2 esperimenti:

  • Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata

  • Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata

  • ESPERIMENTO 2:

  • TEMPO VERBALE

  • ESPRESSIONI DI TEMPO

  • SEGNALATORI

  • ASPETTO (viewpoint)

  • SEMANTICA (aspetto lessicale + conoscenze del mondo)

  • NON SPECIFICATO

  • TASK:

  • identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA’, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE

  • identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti


Il modello computazionale dati empirici 2

Il Modello Computazionale – Dati empirici(2)

RICONOSCIMENTO RELAZIONI TEMPORALI: 0.49 < K < 0.58

  • I dati empirici hanno messo in evidenza:

  • un aumento dell’accordo con:

    • espressioni di tempo (K = 0.69)

    • cambiamenti di tempo verbale “forte” (K = 0.80; K = 0.70)

    • segnalatori (K = 0.73)

    • uso di relazioni temporali a grana grossa, ottenute in base alla definizione di vicinanza concettuale (K = 0.25; K 0.36 vs. K = 0.65)

  • l’inversione dell’ordine di presentazione degli eventi non ha influenze sull’accordo e sul tipo di relazioni temporali, a meno che non esistano relazioni logiche tra gli eventi o siano presenti elementi altamente coesivi (anafore lessicale associative) in posizioni inaspettate

  • il riconoscimento di una struttura discorsiva è essenziale per riconoscere l’esistenza di una relazione temporale


Il modello computazionale dati empirici 3

Il Modello Computazionale – Dati empirici(3)

POLISEMIA TEMPORALE

ESPERIMENTO 1


Il modello computazionale dati empirici 31

Il Modello Computazionale – Dati empirici(3)

POLISEMIA TEMPORALE

ESPERIMENTO 2


Il modello computazionale dati empirici 4

Il Modello Computazionale – Dati empirici(4)

SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E “ORDINE APPLICAZIONE”

ESPERIMENTO 1


Il modello computazionale dati empirici 41

Il Modello Computazionale – Dati empirici(4)

SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E “ORDINE APPLICAZIONE”

ESPERIMENTO 1

ESPERIMENTO 2


Il modello computazionale dati empirici 42

Il Modello Computazionale – Dati empirici(4)

SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E “ORDINE APPLICAZIONE”

ESPERIMENTO 2


Il modello computazionale dati empirici 5

Il Modello Computazionale – Dati empirici(5)

SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E “ORDINE APPLICAZIONE”

  • Espressioni di tempo, quando localizzano gli eventi, sono più salienti del tempo verbale

  • Il tempo verbale è più saliente solo in presenza di sequenze con tempi verbali diversi  semantica temporale dei tempi verbali, e assenza di informazioni più specifiche

  • Aspetto più saliente in sequenze che coinvolgono l’imperfetto

  • Semantica: più saliente solo in sequenze con stesso tempo verbale

    • diversa tipologia di eventualità (evento - stato)  ASPETTO LESSICALE

    • stessa tipologia di eventualità (evento - evento)  FATTORI PRAGMATICI E CONOSCENZE DEL MONDO


Il modello computazionale dati empirici 6

Il Modello Computazionale – Dati empirici(6)

  • DIVERSA SALIENZA INFORMATIVA VARIE FONTI

  • restrizioni su autonomina delle varie fonti di informazione il riconoscimento

  • di relazioni temporali:

    • TEMPO VERBALE: fonte primaria; autonomo se sequenze temporali diverse;

    • ESPRESSIONI TEMPORALI: localizzatori ed essenziale se in relazione tra di loro

    • SEGNALATORI: se impliciti, informazione ancillare; se espliciti, essenziali

    • ASPETTO (viewpoint e aspetto lessicale): essenziali se gli eventi hanno

    • informazioni diverse

  • FORMULA ORDINE SALIENZA:

  • CONOSCENZA DEL MONDO (SEGNALATORI IMPLICITI TEMPO

  • ASPETTO ASPETTO LESSICALE ESPRESSIONI TEMPORALI

  • SEGNALATORI ESPLICITI)


Il modello computazionale architettura

Il Modello Computazionale – Architettura


Il modello computazionale architettura 2

Il Modello Computazionale – Architettura (2)

  • MODELLO BASATO SUI DATI EMPIRICI  struttura del modello rispecchia la scala di salienza delle fonti di informazione

  • attivazione dei componenti responsabili del riconoscimento delle relazioni tra eventi basata su restrizioni e preferenze (componente per il tempo verbale modulo 3)

  • VARIABILITA’ DELLA GRANULARITA’ DELLE RELAZIONI TEMPORALI in base alle informazioni presenti nel testo/discorso e alla realizzazione delle eventualità

  • modello e funzionamento sono indipendenti da lingua specifica

  • composizione modulare garantisce sempre un output


Annotare la temporalit schemi di annotazione

Annotare la temporalità – schemi di annotazione

  • MUC7 (1998)

  • TIMEX (2000)

  • ACL WS on Temporal and Spatial Information Processing (2001)

  • Setzer’s Ph.D. Dissertation (2001)

  • TIDES: TIMEX2 v.1.01 –valutazione in ACE, (2001)

  • TERQAS: TimeML v.1.0 (2001)

  • LREC WS on Annotation Standards for Temporal Information in Natural Language (2002)

  • TimeML and DAML-Time (2003)

  • TERN evaluation (2004)

  • TimeML v.1.2.1 (2006)

  • ISO-TimeML – SemAf (2006 - ongoing)

  • It-TimeML v. 1.0 (2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml1

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

Modifiche per l’estensione dei tags EVENT e TIMEX3

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

  • Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare:

  • introduzione del valore IMPERFECT;

  • uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per l’aoristo

Introduzione dell’attributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali

  • Mappatura delle classi di eventi con i tipi semantici di PARLE/SIMPLE/CLIPS:

  • miglioramento riconoscimento di eventi e loro classificazione;

  • introduzione di un layer semantico di informazione per rappresentazione dell’event structure

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml2

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

Modifiche per l’estensione dei tags EVENT e TIMEX3

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml3

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

Modifiche per l’estensione dei tags EVENT e TIMEX3

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

  • Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare:

  • introduzione del valore IMPERFECT;

  • uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per l’aoristo

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml4

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

Modifiche per l’estensione dei tags EVENT e TIMEX3

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

  • Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare:

  • introduzione del valore IMPERFECT;

  • uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per l’aoristo

Introduzione dell’attributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit timeml iso timeml it timeml5

Annotare la temporalità – TimeML, ISO-TimeML, It-TimeML

TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita l’informazione temporale all’interno di un testo/discorso.

Modifiche per l’estensione dei tags EVENT e TIMEX3

  • Vantaggi:

    • separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi;

    • è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che l’event ordering

  • Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare:

  • introduzione del valore IMPERFECT;

  • uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per l’aoristo

Introduzione dell’attributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali

  • Mappatura delle classi di eventi con i tipi semantici di PARLE/SIMPLE/CLIPS:

  • miglioramento riconoscimento di eventi e loro classificazione;

  • introduzione di un layer semantico di informazione per rappresentazione dell’event structure

Adattamento per l’Italiano

It-TimeML (Caselli, 2008)


Annotare la temporalit verso l italian timebank

Annotare la temporalità – verso l’Italian TimeBank

  • Corpus dell’ Italian TimeBank

  • 149 articoli di quotidiano (Italian TreeBank and PAROLE)

  • 63.397 tokens

  • comparabile per contenuto e dimensioni alla TimeBank (Pustejovsky et al. 2003)

5 annotatori – tirocinanti C.L. Informatica Umanistica

2 giudici – annotatori esperti

Sviluppo di PROCEDURE per l’annotazione


Annotare la temporalit verso l italian timebank 2

Annotare la temporalità – verso l’Italian TimeBank (2)

  • so far…

  • Annotazione eventi (estensione)

    • K = 0.83

  • Annotazione espressioni di tempo (estensione)

    • K = 0.97

  • Annotazione segnalatori

    • K = 0.89

  • Creazione data set per TempEval 2010 (33.000 tokens)


Bibliografia

Bibliografia

Allen, J. 1983. Mainatinig knowledge about intervals. Communications of ACM, 26(11), 842-843

Allen, J. & Hayes, P. 1989. Moments and points in an interval-based temporal logic. Computational Intelligence, 5(3), 225-238

Bertinetto, P.M. 1986. Tempo, Aspetto e Azione nel verbo italiano. Il sistema dell’indicativo. Accademia della Crusca, Firenze

Caselli, T. 2009. Basi cognitive per l’ordinamento temporale degli eventi. In V. Cardella, D. Bruni (edt), Cervello, linguaggio e società. Atti del convegno CODISCO 2008, Squlibri, Roma, 277-286

Freska, C. 1992. Temporal reasoning based on semi-intevals. Artificial Intelligence, 54, 199-227

Hobbs, J. & Pan, F. 2004. An ontology of time in the semantic web. ACM Transaction on Asian Language Information Processing, 3(1), 66-85

Krifka, M. 1989. Nominal reference, temporal constitution and quantification in event semantics. In R. Bartsch, J. Van Benthem and P. van Emde Boas (eds), Semantics and Contextual Expressions, Dordrecht:Foris.

Pustejovsky, J., Knippen, R., Littman, J & Saurì, R. 2003. TimeML: Robust specification of event and temporal expressions in text. Fifth International Workshop on Computational Semantics – IWCS-5

Steedman, M. 1997. Temporality. In J. Van Benthem and A. ter Meulen (eds), Handbook of Logic and Language, Elsevier Science, 895-938

Riferimenti internet

ISO Language Resource Management, http://www.tc37sc4.org/

TimeML, http://www.timeml.org/site/index.html


  • Login