Automatic Selection of Predicates for Common Sense Knowledge Expression

Transcript

1. 1.

   Automa'c  selec'on  of  predicates   for  common  sense  knowledge  

   expression Ai  Makabi,  Kazuhide  Yamamoto,   Hiroshi  Matsumoto     Nagaoka  University  of  Technology
2. 2.

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4. 4.

   Related  Works  1/2 •  Exis'ng  Upper  Ontologies  (SUMO,  Cyc,  etc.)

     –  Contain  many  general  concepts   –  e.g.  Collec'on:  book   •  A  Type  of:  Informa'on  bearing  object  the  form  of  paper   •  Instance  of:  Kind  of  ar'fact  not  dis'nguished  by  brand  or  model   •  Merits:     –  Exploit  rigorously-­‐defined  CSK     •  Demerits:   –  Knowledge  representa'on  cannot  be  matched  fully  with   actual  expressions
5. 5.

   Related  Works  2/2 •  Defineing  the  CSK  as  some  rela'ons

    are  added  to     sentences/words  (ConceptNet)   –  e.g.  犬（dog）   •  CapableOf:  散歩（walk）,  寝る（sleep）   •  SymbolOf:  忠誠（loyalty）,     •  Merits:     –  Defini'on  is  be_er  suited  to  a  natural  language  processing  task   •  Demerits:   –  For  the  Japanese  ConceptNet,  the  most  concepts  are  collected   manually     •  Coverage  of  CSK  is  excep'onally  low  
6. 6.

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7. 7.

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8. 8.

   Specific  Property  of  CSK •  We  make  the  three  hypothesis:

     1)  The  predicate  a  is  the  CSK  of  the  noun  n  when   the  pair  of  a  and  n  are  frequently  co-­‐occurred  in   sentences.     2)  The  predicate  a  which  co-­‐occurs  with  any  nouns   is  not  the  appropriate  CSK   3)  Whether  the  predicate  a  is  a  correct  CSK  or  not,   it  depends  on  the  number  of  unique  nouns   which  co-­‐occurred  with  a.
9. 9.

   Specific  Property  of  CSK •  We  make  the  three  hypothesis:

     1)  The  predicate  a  is  the  CSK  of  the  noun  n  when   the  pair  of  a  and  n  are  frequently  co-­‐occurred  in   sentences.     2)  The  predicate  a  which  co-­‐occurs  with  any  nouns   is  not  the  appropriate  CSK   3)  Whether  the  predicate  a  is  a  correct  CSK  or  not,   it  depends  on  the  number  of  unique  nouns   which  co-­‐occurred  with  a.
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    Specific  Property  of  CSK •  We  make  the  three  hypothesis:

      1)  The  predicate  a  is  the  CSK  of  the  noun  n  when   the  pair  of  a  and  n  are  frequently  co-­‐occurred  in   sentences.     2)  The  predicate  a  which  co-­‐occurs  with  any  nouns   is  not  the  appropriate  CSK   3)  Whether  the  predicate  a  is  a  correct  CSK  or  not,   it  depends  on  the  number  of  unique  nouns   which  co-­‐occurred  with  a.
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16. 16.

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17. 17.

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18. 18.

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    Specific  Property  of  CSK •  We  make  the  three  hypothesis:

      1)  The  predicate  a  is  the  CSK  of  the  noun  n  when   the  pair  of  a  and  n  are  frequently  co-­‐occurred  in   sentences.     2)  The  predicate  a  which  co-­‐occurs  with  any  nouns   is  not  the  appropriate  CSK   3)  Whether  the  predicate  a  is  a  correct  CSK  or  not,   it  depends  on  the  number  of  unique  nouns   which  co-­‐occurred  with  a.
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21. 21.

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22. 22.

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23. 23.

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    Table I MBER OF DELETING PREDICATES FOR EACH

    NOUN (N=THE UNIQUE NUMBER OF CO-OCCURRED PREDICATES) Scope of the nouns Deletion N≤700 427 700<N≤1,100 267 1,100<N≤1,600 143 1,600<N≤2,500 73 others 33 ver, the 33 predicates, which get deleted when can be used to nearly all nouns, so we consider are not common sense knowledge, and delete from A. Eval We c followin (1) D pr li (2) D pr li (3) R by no Deletion R$-*21+0)#<&#)#<+)ee) /0+12(&#+*)&0+)-$#)RW:9) &-1)1+,+#+).0$%)&,,) -$"-*)&*)2-($00+(#,B) /0+12(&#+*)) S:P3V"-1+0*#&-1X9)LD3V<&A+X9)KP3V*++9),$$3X9)GP3V8+($%+X9)) G63V-$#<2-5X9)FP3V#&3+9)&1$/#9)/0+.+0X9)E;P3V(&-X9)@P3V3-$4X9)) <P3V($%+X9)9L73V#<2-3X9)9963V%&-BX9)6P3V8+9)-++19)*<$$#X
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24. 24.

    Added  CSK  for  each  noun he weighted scores for predicates

    co-occurring with n sing Harman normalized frequency. A predicate is cor ommon sense knowledge for a noun when the predic core is high. The equation of Harman normalized freque s as follows (n: noun, a: predicate, na,n : appearance uency of predicate a with noun n). TF(a, n) = log2 (na,n + 1) log2 ( k nk,n) •  The  following  equa'on  computes  weighted   scores  for  predicates  co-­‐occurring  with  noun   using  Harman  normalized  frequency     A  predicate  is  appreciate  as  correct  CSK  for  a  noun   when  the  predicate  score  is  high.     relate), ΍Δ (do), ͔͚Δ (build, hang, run, lack) Figure 6. The deleting predicates for all noun se the selected predicates as common sense knowl- nd add them to each noun. In particular, we calculate ghted scores for predicates co-occurring with noun arman normalized frequency. A predicate is correct n sense knowledge for a noun when the predicate high. The equation of Harman normalized frequency llows (n: noun, a: predicate, na,n : appearance fre- of predicate a with noun n). T F (a, n) = log2 (na,n + 1) log2 ( k nk,n) (1) Figure 6. The deleting predicates for all noun use the selected predicates as common sense know nd add them to each noun. In particular, we calcula ighted scores for predicates co-occurring with nou Harman normalized frequency. A predicate is corre n sense knowledge for a noun when the predica high. The equation of Harman normalized frequen ollows (n: noun, a: predicate, na,n : appearance fr of predicate a with noun n). TF(a, n) = log2 (na,n + 1) log2 ( k nk,n) ( redicates for all noun es as common sense knowl- n. In particular, we calculate tes co-occurring with noun ency. A predicate is correct a noun when the predicate arman normalized frequency icate, na,n : appearance fre- n n). (na,n + 1) B. Evaluatio We take their assign follows (Tab The propose noun as the On the othe which frequ much higher “ݘ (dog)”, “Ұॹ (be to :  noun :  predicate :  appearance  frequency  of  predicate  a  with  noun  n    
25. 25.

    Baselines 1)  Do  not  delete  the  any  predicates,  just  use

     the   weighted  predicates  by  Harman  normalized   frequency  (baseline  1)   2)  Do  not  delete  the  any  predicates,  just  use  the   weighted  predicates  by  TF-­‐IDF  score   (baseline  2)   3)  Remove  the  427  dele'ng  predicates  in   N≤700,  and  use  the  weighted  predicates  by   Harman  normalized  frequency  (baseline  3)  
26. 26.

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28. 28.

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29. 29.

    Error  Analysis  1/3 •  Although  a  predicate  co-­‐occurs  with  a

     noun   many  'mes,  there  are  unrelated  pairs   – Do  not  check  the  dependency  rela'on  between   them   Solu'on:     Use  only  the  predicates  which  depend  on  the  target   nouns  as  candidate  of  CSK  
30. 30.

    Error  Analysis  2/3 •  Could  not  assign  nouns,  which  can

     also  be   used  as  suffix  to  appropriate  predicates   –   美しい月です (This  is  the  beau'ful  moon)   – 月ごとに決済する  (We  make  a  charge  for  each   month)   Solu'on:     U'lize  the  rela'on  of  another  co-­‐occurred  nouns    e.g.,  If  the  “月”  is  co-­‐occurred  with  a  noun  “太陽 (sun)”,  it  may  mean  the  moon  
31. 31.

    Error  Analysis  3/3 •  Include  nouns  which  are  used  for

     defining  the   rela'on  of  nouns   – 原因  (cause)   – 理由  (reason)   Solu'on:   Discuss  how  we  limit  the  nouns  of  adding  target  
32. 32.

    Conclusion •  Described  the  selec'on  method  of  appropriate   predicate

     as  CSK  for  construc'ng  the  CSKB.     –  Method  for  sta's'cally  selec'ng  CSK  of  nouns   u'lizing  the  unique  number  of  co-­‐occurred   predicates.     •  Evaluated  sets  of  CSK  which  are  assigned  to  each   noun  compared  with  three  baselines   –  Demonstrated  assumed  characteris'cs  of  CKS  in  our   study     –  Gave  a  subjec've  evalua'on   •  Plan  to  make  a  quan'ta've  evalua'on