Automatisiertes Annotieren in CATMA Thomas Bögel1 , Evelyn Gius2 , Marco Petris2 , Jannik Strötgen3 1 Universität Heidelberg Hamburg 3 Max-Planck-Institut für Informatik [email protected] 2 Universität DHd Leipzig – 8. März 2016 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Motivation Es gibt verschiedene Arten von Annotationen komplexe Annotationsaufgaben Flashbacks, Prolepsen, Analepsen, ... einfache Annotationsaufgaben Sätze, Wortarten, Tempus, Zeitausdrücke, ... Manuelles Erstellen von einfachen Annotationen langsam langweilig Konzentration auf komplexe Aufgaben; einfache Annotationen automatisiert DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 1/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Natural Language Processing Automatisiertes Verarbeiten textueller Daten Viele Tools für zahlreiche Aufgaben: Satzgrenzen, Wortarten, ... Zeitausdrücke erkennen und normalisieren UIMA UIMA: Unstructured Information Management Architecture Framework zum Verarbeiten unstrukturierter Daten (z.B. Text) hilft (unterschiedlichste) Tools miteinander zu verknüpfen → alle Komponenten basieren auf der gleichen Datenstruktur (Common Analysis Structure, CAS) UIMA funktioniert nach dem Pipeline-Prinzip DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 2/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Analysis Engines CAS Consumers Textdokumente Korpora Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline 3 Komponententypen Collection Readers Analysis Engines CAS consumers DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Analysis Engines CAS Consumers Document Reader Textdokumente Korpora CAS document text Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline Collection Reader liest Dokumente von einer Quelle (z.B.: Filesystem, Datenbank) erstellt CAS Objekt für jedes Dokument DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Document Reader Textdokumente Korpora Analysis Engines Sentence Splitter Tokenizer Part-of-Speech Tagger CAS Consumers Temporal Tagger CAS document text Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline Analysis Engines typischerweise mehrere Analysis Engines DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Document Reader Textdokumente Korpora Analysis Engines Sentence Splitter CAS document text Tokenizer CAS document text sentences Part-of-Speech Tagger CAS document text sentences tokens CAS Consumers Temporal Tagger CAS document text sentences tokens w. pos CAS document text sentences tokens w. pos timexes Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline Analysis Engines lesen den Inhalt des CAS Objekts analysieren die Dokumente fügen Annotationen zum CAS Objekt hinzu DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Document Reader Textdokumente Korpora Sentence Splitter CAS document text CAS document text sentences Tokenizer Part-of-Speech Tagger CAS document text sentences tokens Analysis Engines CAS Consumers Temporal Tagger Output Writer CAS document text sentences tokens w. pos CAS document text sentences tokens w. pos timexes Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline CAS Consumers führen die finale Verarbeitung durch (Indexierung, Evaluation, ...) DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Document Reader Sentence Splitter Tokenizer Part-of-Speech Tagger Analysis Engines CAS Consumers Temporal Tagger Output Writer Textdokumente Korpora Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline Warum eine UIMA Pipeline? einzelne Komponenten sind nicht direkt miteinander verbunden DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 3/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Komponenten einer UIMA Pipeline Collection Readers Document Reader Textdokumente Korpora Sentence Splitter CAS document text Tokenizer CAS document text sentences Part-of-Speech Tagger CAS document text sentences tokens Analysis Engines CAS Consumers Temporal Tagger Output Writer CAS document text sentences tokens w. pos CAS document text sentences tokens w. pos timexes Zeitausdrücke Output UIMA Pipeline Warum eine UIMA Pipeline? einzelne Komponenten sind nicht direkt miteinander verbunden “verbunden” über das CAS Objekt DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 4/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Beispiele für Annotationsaufgaben Zeitausdrücke Temporal Tagging: Extraktion und Normalisierung 8. März 2016 → 2016-03-08 “heute”, (“today”, “hoy”, ...) → 2016-03-08 DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 5/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Der Temporal Tagger HeidelTime HeidelTime: mehrsprachiger, domänen-sensitiver Temporal Tagger Domänen: u.a. news, narrative, ... Sprachen: englisch, spanisch, deutsch, französisch, italienisch, niederländisch, arabisch, vietnamesisch, chinesisch, russisch, kroatisch, estnisch, portugiesisch, (plus 200 weitere) Frei verfügbar: UIMA & Standalone Versionen, online demo https://github.com/HeidelTime/heideltime/ DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 6/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA Zeitausdrücke in Literatur häufig in literarischen Texten? DHd 2015: Analyse expliziter Datumsangaben tiwoli – today in world literature literarische Zitate für jeden Tag explizite Datumsangaben nicht zu häufig – in CATMA: “temporal signals” DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 7/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA “Temporal Signals” Manuelles Annotieren → schön um mit CATMA vertraut zu werden → langweilig und mühsam bei viel Text DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 8/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA “Temporal Signals” Manuelles Annotieren → schön um mit CATMA vertraut zu werden → langweilig und mühsam bei viel Text Alternative: UIMA Workflow Collection Readers Document Reader Textdokumente Korpora DHd’16, Leipzig Sentence Splitter CAS document text CAS document text sentences Tokenizer Part-of-Speech Tagger CAS document text sentences tokens UIMA Pipeline Automatisiertes Annotieren in CATMA Analysis Engines CAS Consumers Temporal Tagger Output Writer CAS document text sentences tokens w. pos CAS document text sentences tokens w. pos timexes Zeitausdrücke Output c Jannik Strötgen 8/9 Motivation NLP & UIMA UIMA-CATMA “Temporal Signals” Manuelles Annotieren → schön um mit CATMA vertraut zu werden → langweilig und mühsam bei viel Text Alternative II: UIMA aus CATMA starten Collection Readers CATMA COLLECTION READER Sentence Splitter CAS document text CAS document text sentences Tokenizer Part-of-Speech Tagger CAS document text sentences tokens Analysis Engines CAS Consumers Temporal Tagger CATMA CAS CONSUMER CAS document text sentences tokens w. pos CAS document text sentences tokens w. pos timexes UIMA Pipeline DHd’16, Leipzig Automatisiertes Annotieren in CATMA c Jannik Strötgen 8/9
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