Internet, mass media, scientific literature are the source of huge, continuously growing amount of information that is comprised by natural language texts and stored in digital form. This information can hardly be immediately accessed and processed by computers while human access is often connected with a time-consuming search. Extracting and storing it in a formal representation (e.g. in form of relations in databases) allows efficient querying and easy administration of the extracted data. Moreover, information stored and queried in a canonical way can be processed and interpreted by computers without human interaction; it can serve for establishing ontologies, creation of knowledge bases and data analysis. The area of IE comprises techniques, algorithms and methods performing two important tasks: finding (identifying) the desired, relevant data in natural language texts and storing it in a structured representation suitable for automatic processing.
First IE systems relied on domain-specific extraction rules written by a domain expert requiring large human effort and lacking portability to other domains. To compensate the insufficiencies of the classical rule-based approach human effort should be adequately replaced by a learning component. The main goal of my dissertation has been the development of an adaptive, rule-based algorithm for IE that autonomously learns the extraction rules. The algorithm is based on induction learning deriving general extraction rules from a set of sample extractions annotated by a human in a training corpus. Requiring only an annotated training corpus and no additional resources the approach is portable to different application domains and even languages (in the dissertation its effectiveness for English and German text corpora has been examined).
The extraction rules incorporate linguistic patterns that capture typical expression forms of extracted information in a given text corpus. We introduce a higher-order formal pattern specification language that supports regular expressions, permutation, negation and hierarchical XML structures significantly extending common pattern models. Linguistic patterns are not restricted to a fix context window, but encode whole sentences as primary semantic units of natural language. The proposed pattern language is powerful and expressive enough to capture non-trivial kinds of phrases and sentences containing relevant information. The linguistic patterns are matched with linguistically preprocessed texts that have a valid XML markup. Regarding linguistic patterns as XML queries we reduce the problem of IE to XML query evaluation. Having developed formal semantics and an efficient query evaluation algorithm for the pattern language we create a new XML query language, which is especially suitable for querying XML annotated texts.
As a part of semantic text preprocessing we propose a new method for determination of synonymy. We construct a lexical graph connecting lexical items in a way corresponding to the sentence structure building an implicit context representation. We demonstrate that the synonymy metric based on the length of paths between two lexical items, number and specificity of shared neighbors achieves satisfactory results evaluating it on a test corpus of 200 German synonyms. Identified synonyms are used for abstraction of lexical items during the rule induction.
Beginning with the rules generated from training instances, which were extracted by the human, rules are generalized to account for different kinds of information expression in the texts. The generalization of rules is formally specified and involves beside rule merging abstraction of single rules and substitution of extracted parts in context of different rules. For establishing a similarity measure for extraction rules and rule merging an algorithm for determination of optimal alignment of two sequences with minimum runtime (which is an extension of the LCS problem) has been designed and its correctness proved. To achieve a gradual generalization of extraction rules the rule learning algorithm includes validation of induced rules and rule correction.
We demonstrate the effectiveness of our approach comparing its performance with other state of the art approaches achieving comparable or even best results depending on the kind of texts and assess its potential comparing its results with the human performance. Based on varying performance of different approaches on different corpora conclusions about the efficiency of statistical and rule-based approaches for different kinds of text are made. The quantitative investigation is supplemented by the analysis what factors influence the extraction quality, what are the sources of errors etc. Finally, we draw a conclusion in what conditions application of IE in general is expedient, what kinds of text can be managed and characterize the range of environments where the presented approach can be usefully utilized.
Internet, Presse, wissenschaftliche Veröffentlichungen beherbergen gigantische Informationsmengen, die als natürlichsprachliche Texte vorliegen. Die Informationen in natürlichsprachlichen Quellen sind für Computer jedoch kaum zugänglich, und auch für den Menschen ist der Zugang oft mit langer Suche verbunden. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Verfahrens, mit dessen Hilfe im Voraus spezifizierte Informationen im Text automatisch gesucht und in eine formale, abfragbare Struktur überführt werden. Durch Extraktion und Speicherung der Informationen in einer strukturierten Form (z.B. als Relationen in der Datenbank) werden ein effizienter Anfragemechanismus und bessere Administration der extrahierten Inhalte ermöglicht. Strukturierte Informationen können ohne menschliche Interaktion vom Computer weiterverarbeitet werden, indem sie z.B. zur Erstellung von Ontologien, Wissensbasen und Datenanalyse dienen.
Die ersten IE Systeme basierten auf handgeschriebenen, auf einen Anwendungsbereich zugeschnittenen Extraktionsregeln, die einen hohen manuellen Aufwand erforderten und auf andere Anwendungsbereiche nicht übertragbar waren. Der in der Dissertation vorgestellte Ansatz kompensiert diese Unzulänglichkeiten durch den Einsatz des maschinellen Lernens anstelle eines menschlichen Experten. Extraktionsregeln werden automatisch aus einer Menge von Beispielextraktionen, die von einem Menschen in einem Trainingskorpus annotiert sind, durch induktives Lernen abgeleitet. Da außer dem Trainingkorpus keine Ressourcen erforderlich sind, kann das Verfahren in unterschiedlichen Anwendungsbereichen und sogar Sprachen angewendet werden.
Extraktionsregeln beinhalten Sprachmuster, die typische Ausdrucksformen der extrahierten Information in einem Textcorpus widerspiegeln. Wir erweitern verbreitete Modelle der natürlichen Sprache, indem wir eine reichhaltige Musterspezifikationssprache definieren, die reguläre Ausdrücke, Permutation, Negation und hierarchische XML Strukturen unterstützt. Sprachliche Muster sind nicht auf ein festes Kontextintervall beschränkt, sie bilden komplette Sätze als primäre semantische Einheiten der natürlichen Sprache ab. Die Ausdrucksfähigkeit der entwickelten Mustersprache erlaubt, nicht triviale Phrasen und Sätze mit relevanter Information abzubilden.
Sprachliche Muster werden auf linguistisch vorverarbeitete Texte angepasst, die mit XML annotiert sind, um gewünschte Informationen zu finden. Indem wir die sprachlichen Muster der Extraktionsregeln als XML Anfragen betrachten, wird das Problem der IE auf die Auswertung der XML Anfragen zurückgeführt. Wir haben eine formale Semantik und einen effizienten Algorithmus zur Anfrageauswertung für die Musterspezifikationssprache entwickelt. Damit wurde eine neue XML Anfragesprache geschaffen, die für Anfragen auf den mit XML annotierten Texten besonders geeignet ist.
Im Rahmen der semantischen Vorverarbeitung der Texte schlagen wir eine neue Methode für die Bestimmung der Synonyme vor. Wir bauen einen lexikalischen Graphen durch Verbindung der lexikalischen Terme entsprechend der syntaktischen Struktur der Sätze auf und erhalten so eine implizite Kontextdarstellung. Wir zeigen, dass die Synonymiemetrik, die die Längen der Pfade zwischen zwei Termen, die Anzahl und die Besonderheit ihrer gemeinsamen Nachbarn berücksichtigt, zufrieden stellende Ergebnisse auf einem Testcorpus mit 200 Synonymmengen erreicht. Identifizierte Synonyme dienen zur Abstraktion der lexikalischen Elemente während der Induktion von Extraktionsregeln.
Die am Anfang aus den vom Menschen annotierten Beispielextraktionen generierten Extraktionsregeln werden verallgemeinert, um mögliche ähnliche Ausdrucksmöglichkeiten der gesuchten Information im Text zu erfassen. Die Verallgemeinerung ist formal spezifiziert und umfasst neben der Regelverschmelzung Abstraktion der einzelnen Regeln und Substitution der extrahierten Abschnitte im Kontext der unterschiedlichen Regeln. Für die Definition eines Ähnlichkeitsabstands zwischen zwei Regeln und für die Regelverschmelzung wurden ein Algorithmus entworfen, der optimales Alignment zwischen zwei Sequenzen in minimaler Laufzeit findet (was eine Erweiterung des bekannten LCS Problems darstellt), und seine Korrektheit bewiesen. Um eine allmähliche Verallgemeinerung der Regeln zu erreichen, flossen Validierung und Korrektur der Regeln in den Lernalgorithmus ein.
Die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes wird mit Hilfe eines Vergleichs mit den Ergebnissen aktueller IE-Systeme demonstriert, bei dem GROPUS vergleichbare oder sogar beste Resultate in Abhängigkeit von der Art der Texte erreicht. Das Potential des Systems wird in einer neuartigen Untersuchung durch den Vergleich mit menschlichen Ergebnissen ermittelt. Aufgrund des unterschiedlichen Verhaltens von untersuchten Ansätzen auf unterschiedlichen Korpora werden Schlussfolgerungen über die Tauglichkeit der statistischen und regel-basierten Ansätze für unterschiedliche Textarten gemacht. Quantitative Untersuchung wird ergänzt durch die Analyse, welche Faktoren die Extraktionsqualität entscheidend beeinflussen, was die Fehlerquellen sind etc. Abschließend gehen wir auf die Fragen ein, unter welchen Bedingungen die Anwendung von IE-Techniken heute nützlich ist, welche Arten von Text verarbeitet werden können, und charakterisieren die Umgebungen, in denen der vorgestellte Einsatz sinnvoll eingesetzt werden kann.
