Como expandir as contrações no processamento de texto em PNL?

As contrações desempenham um papel significativo na escrita e na fala informal. No campo do Processamento de Linguagem Natural (PNL), muitas vezes é necessário expandir as contrações para melhorar a compreensão e o processamento do texto. contrações são versões abreviadas de palavras ou frases que combinam duas palavras em uma. Por exemplo, "não posso" é uma contração de "não posso" e "é" é uma contração de "é". Embora as contrações sejam comumente usadas na comunicação cotidiana, elas podem representar desafios para os sistemas de PNL devido à sua ambiguidade e potencial perda de contexto.

Neste artigo, exploraremos as técnicas e os desafios associados à expansão das contrações em aplicações de PNL.

O que são contrações no processamento de texto?

As contrações são fenômenos linguísticos onde duas palavras são combinadas removendo certas letras e substituindo-as por um apóstrofo. Eles são comumente usados na escrita e na fala informal para transmitir ideias de forma mais sucinta. Porém, na PNL, as contrações podem dificultar a análise e compreensão do texto, pois podem ter múltiplas expansões, levando a confusão ou má interpretação.

Por que expandir as contrações na PNL?

A expansão das contrações é essencial nas tarefas de PNL para garantir processamento e análise de texto precisos. Ao expandir as contrações, nós as transformamos em suas formas originais e explícitas, permitindo que os modelos de PNL capturem todo o significado do texto. Esse processo ajuda a manter o contexto, eliminar a ambigüidade de palavras e melhorar os aplicativos de PNL downstream, como análise de sentimento, reconhecimento de entidade nomeada e tradução automática.

Contrações comuns em inglês

Antes de nos aprofundarmos nas técnicas de expansão das contrações, vamos nos familiarizar com algumas contrações comuns na língua inglesa. Aqui estão alguns exemplos -

Eu sou eu sou
Você é: você é
Nós temos: Nós temos
Ela vai: ela vai
Não: Não fiz

Técnicas para expandir contrações

Várias técnicas podem ser empregadas para expandir as contrações de forma eficaz na PNL. Vamos explorar três abordagens comuns -

Abordagem baseada em regras − Isso A técnica envolve o uso de um conjunto predefinido de regras para expandir as contrações. Estas regras mapeiam cada contracção para a sua forma expandida correspondente. Por exemplo, “não posso” é substituído por “não posso”. Embora as abordagens baseadas em regras possam ser simples, muitas vezes não abrangem contrações menos comuns ou ambíguas.
Modelos de linguagem estatística − Linguagem estatística os modelos aproveitam grandes corpora de texto para aprender a probabilidade de sequências de palavras. Estes modelos podem captar o contexto e prever a expansão mais provável para uma determinada contracção. No entanto, eles podem ter dificuldades com contrações fora do vocabulário ou com casos em que o contexto é insuficiente.
Redes Neurais − Rede neural- abordagens baseadas utilizam modelos de aprendizagem profunda para expandir as contrações. Esses modelos podem aprender padrões complexos e relações entre palavras, melhorando sua capacidade de lidar com contrações ambíguas. Eles são treinados em grandes conjuntos de dados e podem se adaptar a vários contextos. No entanto, eles exigem recursos computacionais e dados de treinamento substanciais.

Etapas para realizar contrações no processamento de texto

Para realizar contrações no processamento de texto, você pode seguir estas etapas -

Tokenização − Comece tokenizando o insira texto em palavras ou tokens individuais. Esta etapa divide o texto em unidades menores que podem ser processadas separadamente.
Identificar contrações − Em seguida, identifique as contrações presentes no texto. Isso pode ser feito comparando cada palavra com uma lista de contrações conhecidas ou usando expressões regulares para corresponder aos padrões de contração.
Expansão de contração − Uma vez por contração é identificado, expanda-o para sua forma completa. Você pode utilizar regras predefinidas, uma tabela de consulta ou um modelo de aprendizado de máquina para determinar a expansão. Por exemplo, "não posso" pode ser expandido para "não posso" e "é" pode ser expandido para "é".
Preservação de contexto − Durante a expansão das contrações , é importante considerar o contexto para garantir uma expansão precisa. Algumas contrações, como “it’s”, podem ter múltiplas expansões dependendo do contexto. Use palavras ou frases adjacentes para eliminar a ambigüidade e escolher a expansão apropriada.
Reconstrução − Depois de expandir todos os contrações, reconstrua o texto juntando as palavras expandidas novamente em uma frase ou parágrafo coerente. Preserve a pontuação e o espaçamento originais para manter a integridade do texto.

Exemplo

Aqui está um exemplo Python usando a biblioteca `contrations` para expandir contrações -

import contractions

def expand_contractions(text):
   expanded_text = contractions.fix(text)
   return expanded_text

# Example usage
input_text = "I can't believe it's already Friday!"
expanded_text = expand_contractions(input_text)
print(expanded_text)

Saída

I cannot believe it is already Friday!

Neste exemplo, a função `contrations.fix()` da biblioteca `contrations` é usada para expandir automaticamente as contrações no texto de entrada. O resultado será “Não acredito que já é sexta-feira!”

Avaliando o desempenho

Ao expandir as contrações na PNL, avaliar o desempenho de diferentes técnicas é crucial. Métricas de avaliação, como precisão, recall e pontuação F1, podem medir a precisão das contrações expandidas em comparação com a verdade ou o texto expandido manualmente. Além disso, a avaliação humana ou estudos de usuários podem fornecer informações valiosas sobre a qualidade e a legibilidade do texto expandido.

Aplicações de contrações em expansão

A expansão das contrações encontra aplicações em vários domínios da PNL. Algumas aplicações notáveis incluem -

Análise de sentimento − Análise de sentimento precisa depende da compreensão do significado completo do texto, que inclui contrações expandidas.
Reconhecimento de entidade nomeada − Contrações expansivas ajudam a identificar e classificar entidades nomeadas corretamente, preservando seus formatos completos.
Tradução automática − As contrações expansivas podem melhore a precisão dos sistemas de tradução automática, evitando erros de tradução causados por contrações ambíguas.

Desafios da expansão das contrações

A expansão das contrações na PNL traz seu conjunto de desafios. Um grande desafio é a ambigüidade associada a algumas contrações. Por exemplo, a contração “é” pode se expandir para “é” ou “tem”, dependendo do contexto. A resolução de tais ambigüidades requer uma compreensão abrangente das palavras circundantes e da mensagem geral transmitida pelo texto.

Limitações e direções futuras

Embora a expansão das contrações na PNL tenha mostrado resultados promissores, ainda existem algumas limitações a serem consideradas. As ambigüidades decorrentes de dependências contextuais e a necessidade de grandes conjuntos de dados de treinamento representam desafios. A investigação futura poderá centrar-se na abordagem destas limitações, explorando abordagens híbridas, aproveitando incorporações contextuais ou criando conjuntos de dados especializados para a expansão da contracção.

Conclusão

Concluindo, a expansão das contrações é crucial na PNL para melhorar a compreensão e o processamento do texto. Ao transformar as contrações em suas formas completas, os modelos de PNL podem capturar melhor o significado e o contexto pretendidos. Abordagens baseadas em regras, modelos de linguagem estatística e redes neurais são técnicas viáveis para expandir contrações, cada uma com seus pontos fortes e limitações. À medida que a PNL continua a evoluir, os avanços nos métodos de expansão da contração aumentarão a precisão e o desempenho de vários aplicativos da PNL.