slide1
Download
Skip this Video
Download Presentation
Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 51

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


  • 72 Views
  • Uploaded on

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

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi ' - maya


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
slide1

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
slide11

Eventualità (3)

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

Attività di -V

arbitrario = atelico

“naturale”/obbligatorio = telico

slide12

Eventualità (3)

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

Attività di -V

arbitrario = atelico

“naturale”/obbligatorio = telico

slide13

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
slide14

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
slide15

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
slide16

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra intevalli

slide17

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra istanti

slide18

Tempo & Entità Temporali (4)

La relazione di precedenza è primaria

Relazioni tra

istanti e intervalli

slide19

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.
slide20

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.
slide21

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

slide22

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].
slide23

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?

slide24

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

slide25

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

slide26

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

slide27

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;

slide28

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 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

ad