数理言語情報論　第8回 2009年11月25日 数理言語情報学研究室　講師　二宮　崇.

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1 数理言語情報論　第8回 2009年11月25日 数理言語情報学研究室　講師　二宮　崇

2 今日の講義の予定 フルパージング (full parsing) デコーディング (decoding) 教科書
北研二(著) 辻井潤一(編) 言語と計算4 確率的言語モデル 東大出版会 C. D. Manning & Hinrich Schütze “FOUNDATIONS OF STATISTICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING” MIT Press, 1999 D. Jurafsky, J. H. Martin, A. Kehler, K.V. Linden & N. Ward “Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition” Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, 2000

3 CFGパージング フルパージング デコーディング
full parsing, brute-force search, exhaustive search, parsing ある文sが与えられた時、文法Gによって導出できる全ての構文木を導出する構文解析 何のために？ フルパージングした後に、確率計算を行って、最も良い構文木を選択する パラメータ推定の際に構文木の候補集合が必要（学習方法によっては必要ない） デコーディング inference, parsing, decoding 構文木の確率を計算するプロセス 最大確率の構文木やn-bestの構文木を求める

4 フルパージング

5 フルパージングのアルゴリズム トップダウン型 ボトムアップ型 一般化LR法 (generalized LR parsing)
アーリー法 (earley parsing algorithm) ボトムアップ型 CKY法 (CKY parsing algorithm, CYK法ともいう) チャート法 (chart parsing algorithm) 左隅解析法 (left-corner parsing algorithm) 一般化LR法 (generalized LR parsing)

6 CKY法 Cocke, Kasami, Youngerにより提案され、それぞれの頭文字をとって、CKYもしくはCYK構文解析アルゴリズムと呼ばれる 多くのパーザーで用いられている 簡単 効率が良い デコーディングと相性が良い 文法規則はバイナリルールかユーナリールールのみ バイナリールール: 書換規則の右側の要素が二つしかないルール ユーナリールール: 書換規則の右側の要素が一つしかないルール CFGならチョムスキー標準形に変形 HPSG、CCGではバイナリールールを想定しているので特に問題は無い

7 準備: 書換規則と位置 書換規則は次の3つを想定 位置 A → B C (バイナリールール) A → B (ユーナリールール)
A → w (辞書ルール) 位置 文 w1,w2,...,wn が与えられた時、 単語wiの位置: <i-1, i> 句 wi,...,wjの位置: <i-1, j>

8 準備: CKYテーブル（チャート） Si,j: wi+1,..., wjに対応する句の非終端記号の集合 S0,6 S0,5 S1,6
1 2 3 4 5 6 w1 w2 w3 w4 w5 w6

9 CKY法: 基本的なアイデア 目的: S0, nを計算 Si,jは次のSから計算できる Si, i+1とSi+1, j
.... Si, j-1とSj-1, j

10 CKY法: 基本的なアイデア Z → X Y w1, w2, w3, w4 w1, w2, w3, w4 w1, w2, w3, w4

11 CKY法 矢印の順で全てのSi,jが求まる S0,6 S0,5 S1,6 S0,4 S1,5 S2,6 S0,3 S1,4 S2,5
スタート S0,1 S1,2 S2,3 S3,4 S4,5 S5,6 1 2 3 4 5 6 w1 w2 w3 w4 w5 w6

12 ルール適用とSi,jの求め方 G(X, Y) = {Z|∃p∈P.p=(Z→X Y)} Si,jを求めるアルゴリズム
for k = i+1 to j-1 forall X∈ Si,k forall Y ∈ Sk,j Si,j := Si,j ∪ G(X, Y)

13 CKY法: Si,j 例: S1,5に対しk=2,3,4 S0,6 S0,5 S1,6 S0,4 S1,5 S2,6 S0,3 S1,4
1 2 3 4 5 6 w1 w2 w3 w4 w5 w6

14 文法 S → NP VP VP → VP PP VP → V NP VP → V NP → NP PP NP → John NP → Mary PP → P NP P → with NP → DT NP DT → a NP → telescope V → sees V → runs CKY法 例 0,6 同じ記号が複数でた場合は、一つにまとめて構わない (factoring, ファクタリング) この後のステップでの処理は全て同じになるはずだから。 0,5 1,6 VP,VP 0,4 1,5 2,6 NP 0,3 S 1,4 2,5 3,6 PP 0,2 1,3 VP 2,4 3,5 4,6 NP 0,1 1,2 V 2,3 3,4 P 4,5 DT 5,6 NP NP NP 1 2 3 4 5 6 John sees Mary with a telescope

15 文法 S → NP VP VP → VP PP VP → V NP VP → V NP → NP PP NP → John NP → Mary PP → P NP P → with NP → DT NP DT → a NP → telescope V → sees V → runs CKY法 例 0,6 S 0,5 1,6 VP 0,4 1,5 2,6 NP 0,3 S 1,4 2,5 3,6 PP 0,2 1,3 VP 2,4 3,5 4,6 NP 0,1 1,2 V 2,3 3,4 P 4,5 DT 5,6 NP NP NP 1 2 3 4 5 6 John sees Mary with a telescope

16 CKY法: アルゴリズム for j = 1 to n Sj-1,j := L(wj) ## Lは単語wに対する非終端記号の集合を返す関数 for l = 2 to n for i = 0 to n – l j := i + l; for k = i+1 to j - 1 forall X∈Si,k forall Y∈Sk,j Si,j := Si,j ∪ G(X, Y) Si,j := Si,j ∪ U(Si,j) ## Uはユーナリールールを適用して得られる非終端記号集合

17 CKY法: 計算量 最悪時間計算量 (worst-case time complexity) O(n3)
アルゴリズムより明らか 非終端記号数を|VN|とすると、O(n3|VN|2) ファクタリングのおかげで計算量が指数爆発していないということに注意！

18 CKY法: 計算順序 次の順番で計算してもok (左隅) S0,6 S0,5 S1,6 S0,4 S1,5 S2,6 S0,3 S1,4
スタート S0,1 S1,2 S2,3 S3,4 S4,5 S5,6 1 2 3 4 5 6 w1 w2 w3 w4 w5 w6

19 CKY法: 計算順序 次の順番で計算してもok (右隅) S0,6 S0,5 S1,6 S0,4 S1,5 S2,6 S0,3 S1,4
スタート S0,1 S1,2 S2,3 S3,4 S4,5 S5,6 1 2 3 4 5 6 w1 w2 w3 w4 w5 w6

20 CKY法: データ構造 各CKYセルSi,jの内容はエッジの集合 エッジ エッジID 非終端記号 リンクの集合
リンク: このエッジがどのエッジから生成されたか記録したデータ構造 バイナリールールならエッジIDのペア ユーナリールールならエッジID 辞書ルールなら単語ID

21 チャート法 n分岐の書換規則を扱える最も一般的な考え方のボトムアップ型パージングアルゴリズム CKYは2分岐の書換規則のみ

22 チャート法: データ構造 エッジ 活性エッジ <i, j, Y → X1 ... Xk・Xk+1 ... Xn>
書換規則の途中にドットをいれたもの X1 ... Xkが解析済みということを意味する エッジの左側の位置 (i)と右側の位置 (j) 右側の位置はドットまでの位置のこと 不活性エッジ <i, j, Y> エッジの左の位置 (i)と右の位置 (j) 非終端記号

23 チャート法: 基本的な考え方 Shift-1: 新しい不活性エッジ<i, j, X>が生成された時、
左側にY→...・X...の形の活性エッジがあればY→...X・...の活性エッジを生成 X Y → X1 X2・X X3 new! i j Y → X1 X2X・ X3 new! Y → X1 X2・X X3 X i j

24 チャート法: 基本的な考え方 Shift-2: 新しい活性エッジ<i, j, Y→...・X...>が生成された時,
Y → X1・X X2 X3 X new! i j Y → X1X・ X2 X3 new! Y → X1・X X2 X3 X i j

25 チャート法: 基本的な考え方 Reduce: Shift-1, Shift-2の結果新しい活性エッジ<i, j, Y→...X・>が生成された場合 不活性エッジ<i, j, Y>に置き換える Y Y → X1 X2 X3 ・ new! i j i j

26 チャート法: アルゴリズム チャートとキューにエッジを格納するときにファクタリングをする
for j = 1 to n Queue := Queue ∪ L(wj) ## 不活性エッジ<j-1, j, wjに対する非終端記号>の集合 Chart := Chart ∪ L(wj) ∪Y→β∈P<j-1, j-1, Y→・β> while(Queue is not empty) E := shift(Queue) ##EはQueueの先頭 edges := {}; reduced_edges := {} if(E is 不活性エッジ<i, j, X>) forall F∈Chart s.t. F=<h, i, Y→ ...・X...> edges := edges ∪ <h, j, Y→ ...X・...> if(E is 活性エッジ<i, j, Y→...・X...>) forall F∈Chart s.t. F=<j, k, X> edges := edges ∪ <i, k, Y→ ...X・...> forall E’ ∈ edges if(E’ is <x, y, Y→β・>) reduced_edges := reduced_edges∪<x, y, Y> else reduced_edges := reduced_edges ∪ E’ Queue := Queue ∪ reduced_edges; Chart := Chart ∪ reduced_edges チャートとキューにエッジを格納するときにファクタリングをする

27 左隅解析法 チャート法をより効率的にしたアルゴリズム 活性エッジをチャートに残さなくてもok
右側にエッジがないので、左側のみ解析の対象とすれば良い(アルゴリズムが簡単)

28 左隅解析法: 基本的な考え方 left-to-right バイナリールールに限れば、CKYの左隅解析と同じ
w1, w2, w3, ,wi-1,wi, , wn

29 左隅解析法: 基本的な考え方 (1) w1,..,wi-1までは解析済みで、不活性エッジしか存在しないと考える
<i-1, i, l∈L(wi)>を新しい不活性エッジとして加える w1, w2, w3, ,wi-1,wi, , wn

30 左隅解析法: 基本的な考え方 (2) 新しく出来た不活性エッジ<_, i, X>に対し、
Y→X1....XkXという形の全ての規則に対し、Xと連接するXk,..X1のエッジを左に向かって探す 見つかったら新しく不活性エッジ<_, i, Y>を生成 新しく出来たエッジの右端は常にiなので、右側にエッジは存在しない⇒右側を気にしなくてもよい Y Y→A B C X A B C X ,wi-1,wi,

31 左隅解析法: アルゴリズム チャートにエッジを格納するときにファクタリングをする
search-left(Y, β(=X1...Xk), i,j) if( β is empty ) edges := edges ∪ <i, j, Y> forall <h,i,Xk> ∈ Chart search-left(Y, X1...Xk-1, h, j) left-corner-parsing(w1,...,wn) for j = 1 to n Queue := L(wj) ## <j-1, j, wjの非終端記号> while(Queue is not empty) <i, j, X> := shift(Queue) forall (Y→X1 ... Xk X) ∈ P edges := {} search-left(Y, X1...Xk, i, j) Chart := Chart ∪ edges; Queue := Queue ∪ edges チャートにエッジを格納するときにファクタリングをする

32 フルパージングまとめ 動的計画法(dynamic programming) 出力は畳みこまれた構文木集合 (packed forest)
チャートに部分構文木を残しているため、一度計算された部分構文木は二度計算されない 同じ位置の同じ非終端記号を一つにまとめる(ファクタリング) 同じ計算を2回以上しないようにするため 出力は畳みこまれた構文木集合 (packed forest) AND, ORで表現されるグラフ構造

33 DECODING

34 ビタビアルゴリズム (viterbi algorithm)
フルパージングを行うと同時に構文木の確率を計算する手法 各エッジやリンクに部分木の確率値を格納 ファクタリングの際には最大確率のリンクのみ残す c.f. maxの代わりにsumを求めると、全ての構文木の確率の和が求まる 最適解 効率は悪い

35 ビタビアルゴリズム:基本的なアイデア あるi, jに対し、 を満たすk, Zが存在するなら、 pXpYθZ→XY pXpYθZ→XY
w1, w2, w3, w4 X Y pXpYθZ→XY w1, w2, w3, w4 w1, w2, w3, w4 X pXpYθZ→XY Y w1, w2, w3, w4

36 ビタビアルゴリズム Si,j: <X, p>の集合 Si,jの求め方 (CKY法の場合) for k = i+1 to j-1
forall <X, pX>∈ Si,k forall <Y, pY>∈ Sk,j forall Z ∈ G(X, Y) Si,j := Si,j ∪ <Z, pX×pY×θZ→X Y> ファクタリング(同じ非終端記号が出現した場合の畳込み)の際には確率の高い方を選ぶ

37 ビタビアルゴリズム 0.5×0.2×θVP→V NP =0.01×0.8 =0.008 <VP, 0.03> <VP, 0.008> をファクタリングする際は と確率値の高い方を残す 例 0,6 0,5 <VP,0.03> <VP, 0.008> 1,6 0,4 1,5 <NP, > 2,6 <S, > 0,3 1,4 2,5 3,6 <PP, 0.008> 0,2 1,3 <VP, 0.008> 2,4 3,5 4,6 <NP, 0.05> 0,1 1,2 2,3 3,4 4,5 5,6 <NP,0.1> <V, 0.5> <NP, 0.2> <P, 1.0> <DT, 1.0> <NP, 0.2> 1 2 3 4 5 6 John sees Mary with a telescope

38 ビームサーチパージング (beam search parsing)
ビタビアルゴリズムで解析する途中で、確率値の低いエッジを除去する 最適解は保障されない 効率は良い

39 ビームサーチ ２つの刈り方 上位N個のみ残す トップの確率×W以上の確率のみ残す Si,j Nや1-Wのことをビーム幅と呼ぶ
<VP,0.03> <NP, 0.002> <S, 0.001> <NP-S, > <NP-O, > <DT, > <WH, > .... 上位N個のみ残す 0.03×W以上のエッジのみ残す sort Nや1-Wのことをビーム幅と呼ぶ

40 ビームサーチ N: 数による閾値 W: 幅による閾値 Si,jの求め方 (CKY法の場合) for k = i+1 to j-1
forall <X, pX>∈ Si,k forall <Y, pY>∈ Sk,j forall Z ∈ G(X, Y) Si,j := Si,j ∪ <Z, pX×pY×θZ→X Y> sort Si,j according to its p (Si,j=<X1, p1>...<XM, pM>とする) remove <XN+1, pN+1>...<XM, pM> remove <X, p> ∈ Si,j s.t. p < p1×W

41 イテレィティブパージング ビームサーチの問題点 イテレィティブパージング (iterative parsing)
ビーム幅が狭いと解が得られない ビーム幅が広いと効率が悪い イテレィティブパージング (iterative parsing) 初めは狭いビーム幅で解析 解が出なければビーム幅を広げて再解析 PCFGの場合はチャートを空にして再解析 確率付HPSGの場合はチャートのデータを再利用

42 まとめ フルパージング デコーディング 次回は、12/2(水) 16:30～ EMアルゴリズムと内側外側アルゴリズム 講義資料 CKY法
チャート法 左隅解析法 デコーディング ビタビアルゴリズム ビームサーチ イテレィティブパージング 次回は、12/2(水) 16:30～ EMアルゴリズムと内側外側アルゴリズム 講義資料