Ejemplo de un etiquetado manual.

Introducción

En la siguiente página web: https://nlp.stanford.edu/links/statnlp.html , en la sección "Part of Speech Taggers" puedes encontrar numerosos etiquetadoresestadísticos. Muchos de ellos se basan en modelos distintos (HMMs, Support Vector Machine,etc.), utilizan distintos corpus de entrenamiento, sirven para distintos idiomas, etc.

En esta tarea debes comparar el comportamiento de al menos dos de ellos. Los estudiaremos, describiremos y utilizaremos para realizar el etiquetado de un pequeño texto.

Después compararemos los resultados: etiquetas utilizadas por cada etiquetador y precisión del etiquetado.

2. Descripción de los etiquetadores seleccionados

Los etiquetadores escogidos han sido:

• TreeTagger
• Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger
• tTAG

2.1 TreeTagger

TreeTagger es una herramienta de etiquetado de texto, análisis de las oraciones y extracción del lema.

Fue desarrollado por Helmut Schmid en el proyecto TC del Instituto de Lingüística Computacional de la Universidad de Stuttgart con el objetivo de ser utilizado para el etiquetado y lematización de voz. Para ejecutarlo, es necesario utilizar el modelo para el idioma seleccionado (un fichero conocido como "parameters" y con la extensión .par) que se pueden obtener desde la propia página web de TreeTagger. Dentro de esta web, podremos encontrar diferentes parameters que podremos utilizar para analizar con el programa textos en inglés, francés, alemán, italiano, español, ruso, búlgaro, holandés, estonio, finlandés, gallego, latín, mongol, polaco, eslovaco y swahili. Para un idioma donde no existe un modelo la herramienta ofrece la posibilidad al usuario de crear un nuevo modelo. Para ello es necesario etiquetar manualmente un texto de ejemplo y luego ejecutar un programa de entrenamiento (provisto con TreeTagger) para crear el modelo.

2.1.1 Instalación

En mi caso, lo he instalado la aplicación en un ordenador personal con Windows 7, utilizando el instalador descargado en la siguiente url https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/

Para instalarlo he realizado los siguientes pasos:

• Primero de todo, es necesario instalar el interprete de Perl que lo podemos descargar de la siguiente url http://www.activestate.com/activeperl/
• El siguiente punto es extraer los ficheros del documento zip descargado de la web en el directorio C:/. del ordenador utilizado.
• Una vez descomprimido, el siguiente paso es descargarse de la web los ficheros llamados parámetros para los idiomas que necesitemos. Los ficheros deben tener una estructura $<language>$-utf8.par y se deben almacenar en el subdirectorio TreeTagger/lib.
• Tenemos que añadir como variable de entorno la siguiente ruta
  C:/TreeTagger/bin
• Posteriormente, es necesario abrir un terminal de Windows y ejecutar los siguientes comandos

  set PATH=C:\TreeTagger\bin;%PATH% cd c:\TreeTagger

• Por último, ya podemos ejecutar el programa con el sguiente comando

   
    tag-<lenguage><namefile>
     
  

3. Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger

Un Tagger Part-Of-Speech (POS Tagger) es una herramienta que se encarga de clasificar las diferentes partes de un texto escrito de un idioma determinado. Este software tiene como finalidad clasificar cada palabra dependiendo de su funcionalidad, ya que nos presentará cada una de ellas como un sustantivo, verbo, adjetivo, etc. e incluso tiene la capacidad de usar etiquetas POS más precias como "sustantivo-plural". Esta implementado en Java y utiliza los etiquetadores log-line descritos en Enriching the Knowledge Sources Used in a Maximum Entropy Part-of-Speech Tagger

Para poder ejecutar este programa es necesario:

• Una versión de Java 1.8 o superior.
• Entre 60 y 200 MB de memoria para el programa
• Al menos 1 GB de memoria para almacenar el modelo encargado de entrenar el etiquetador.

La descarga básica contiene dos modelos de etiquetadores entrenados para inglés y utiliza los etiquetadores Penn Treebank.

El software está distribuido bajo la Licencia pública general de GNU (v2 o posterior).

4. tTAG

Para empezar, tTAG fue implementado por Infogistics, una compañía internacional de Edimburgo creada por expertos en el campo de minería de texto y búsqueda en documentos.

Su principal producto, tTAG, es un etiquetador de textos que puede manejar tanto texto codificado en ASCII como texto marcado XML. tTAG incorpora un tokenizer (tNORM) encargado de segmentar el texto en palabras y oraciones. En aquellos casos que el usuario necesite utilizar su propio tokenizer, la aplicación permite sustituir tNORM por uno de elaboración propia.

Desde el punto morfológico, tTAG utiliza un léxico que se puede extender fácilmente para incluir palabras nuevas. Cuando el software se encuentra con una palabra desconocida, tTAG ejecuta un software de predicción que permite predecir y etiquetar las palabras desconocidas. Esta capacidad puede ser reentrenada por el usuario para nuevos sublenguajes. Gracias a esta capacidad, tTAG logra una precisión del 96% al 98% de aciertos en aquellas palabras que se encuentran en el léxico y un 88-92% de precisión en palabras desconocidas.

tTAG permite utilizar tanto los recursos previamente entrenados basados en el conjunto de etiquetas de Penn Treebank que te proporciona la aplicación como también desarrollar recursos propios utilizando un conjunto de etiquetas propio. Al ejecutar tTAG, simplemente debe especificar qué archivo de recursos desea usar durante el etiquetado.

Al analizar texto marcado en SGML/XML, tTAG puede marcar el texto completo o solo marcar algunas secciones determinadas del documento XML (por ejemplo, solo para etiquetar párrafos, y no encabezados ni subtítulos). También es posible solicitar a tTAG que emita el texto etiquetado como XML.

 
     <SENTENCE>
      <W TAG="PPS">He</W>
      <W TAG="VBZ">books</W>
      <W TAG="NNS">tickets</W>
    </SENTENCE>
   

Respecto el analizador sintáctico del tTag cabe mencionar que utiliza la información del documento y emplea gramáticas sensibles al contexto para detectar los límites de los grupos sintácticos. El analizador deja toda la información añadida previamente en el texto y crea elementos estructurales que incluyen palabras del fragmento:

 
    <NG>Este hombre</NG>
    <VG>canta</VG>
   

5. Texto de prueba utilizado.

Para realizar esta tarea he elegido el siguiente texto en ingles extraído del libro El Principito de ANTOINE DE SAINT-EXUPÉRY:

Once when I was six years old I saw a magnificent picture in a book, called True Stories from Nature, about the primeval forest. It was a picture of a boa constrictor in the act of swallowing an animal. Here is a copy of the drawing.

Basándome en que los tres textos tienen la capacidad de etiquetar textos en diferentes idiomas, he buscado el mismo texto en la versión en castellano para analizarlo. El texto utilizado es el siguiente

Cuando yo tenía seis años vi en un libro sobre la selva virgen que se titulaba "Historias vividas", una magnífica lámina. Representaba una serpiente boa que se tragaba a una fiera.

6.Resultado del etiquetado con cada etiquetador seleccionado.

6.1 TreeTagger

Primero de todo, en el cuadro 1 podemos consultar que tipo de etiquetas utiliza TreeTagger en ingles, en el cuadro 2 las etiquetas que utiliza en castellano, en el cuadro 3 se representará el resultado en inglés y, por último, en el cuadro 4 se representará el resultado en castellano.

POS Tag	Description	Example
CC	coordinating conjunction	and, but, or, \
CD	cardinal number	1, three
DT	determiner	the
EX	existential there	there is
FW	foreign word	d'œuvre
IN	preposition/subord. conj.	in,of,like,after,whether
IN/that	complementizer	that
JJ	adjective	green
JJR	adjective, comparative	greener
JJS	adjective, superlative	greenest
LS	list marker	(1),
MD	modal	could, will
NN	noun, singular or mass	table
NNS	noun plural	tables
NP	proper noun, singular	John
NPS	proper noun, plural	Vikings
PDT	predeterminer	both the boys
POS	possessive ending	friend's
PP	personal pronoun	I, he, it
PP\$	possessive pronoun	my, his
RB	adverb	however, usually, here, not
RBR	adverb, comparative	better
RBS	adverb, superlative	best
RP	particle	give up
SENT	end punctuation	?, !, .
SYM	symbol	@, +, *, \textasciicircum, |, =
TO	to	to go, to him
UH	interjection	uhhuhhuhh
VB	verb be, base form	be
VBD	verb be, past	was|were
VBG	verb be, gerund/participle	being
VBN	verb be, past participle	been
VBZ	verb be, pres, 3rd p. sing	is
VBP	verb be, pres non-3rd p.	am|are
VD	verb do, base form	do
VDD	verb do, past	did
VDG	verb do gerund/participle	doing
VDN	verb do, past participle	done
VDZ	verb do, pres, 3rd per.sing	does
VDP	verb do, pres, non-3rd per.	do
VH	verb have, base form	have
VHD	verb have, past	had
VHG	verb have, gerund/participle	having
VHN	verb have, past participle	had
VHZ	verb have, pres 3rd per.sing	has
VHP	verb have, pres non-3rd per.	have
VV	verb, base form	take
VVD	verb, past tense	took
VVG	verb, gerund/participle	taking
VVN	verb, past participle	taken
VVP	verb, present, non-3rd p.	take
VVZ	verb, present 3d p. sing.	takes
WDT	wh-determiner	which
WP	wh-pronoun	who, what
WP\$	possessive wh-pronoun	whose
WRB	wh-abverb	where, when
:	general joiner	;, -, --
\$	currency symbol	\$, £

Cuadro.1 Etiquetas utiliza TreeTagger en ingles

EjemploEtiquetaTreecast Tag	Description
ABR	abreviation
ADJ	adjective
ADV	adverb
DET:ART	article
DET:POS	possessive pronoun (ma, ta, …)
INT	interjection
KON	conjunction
NAM	proper name
NOM	noun
NUM	numeral
PRO	pronoun
PRO:DEM	demonstrative pronoun
PRO:IND	indefinite pronoun
PRO:PER	personal pronoun
PRO:POS	possessive pronoun (mien, tien, …)
PRO:REL	relative pronoun
PRP	preposition
PRP:det	preposition plus article (au,du,aux,des)
PUN	punctuation
PUN:cit	punctuation citation
SENT	sentence tag
SYM	symbol
VER:cond	verb conditional
VER:futu	verb futur
VER:impe	verb imperative
VER:impf	verb imperfect
VER:infi	verb infinitive
VER:pper	verb past participle
VER:ppre	verb present participle
VER:pres	verb present
VER:simp	verb simple past
VER:subi	verb subjunctive imperfect
VER:subp	verb subjunctive present

Cuadro.2 Etiquetas utiliza TreeTagger en Castellano

Texto Original	Etiqueta	Raiz
Once	RB	once
when	WRB	when
I	PP	I
was	VBD	be
six	CD	six
years	NNS	year
old	JJ	old
I	PP	I
saw	VVD	see
a	DT	a
magnificent	JJ	magnificent
picture	NN	picture
in	IN	in
a	DT	a
book	NN	book
,	,	,
called	VVD	call
True	NP	True
Stories	NP	Stories
from	IN	from
Nature	NP	Nature
,	,	,
about	IN	about
the	DT	the
primeval	JJ	primeval
forest	NN	forest
.	SENT	.
It	PP	it
was	VBD	be
a	DT	a
picture	NN	picture
of	IN	of
a	DT	a
boa	NN	boa
constrictor	NN	constrictor
in	IN	in
the	DT	the
act	NN	act
of	IN	of
swallowing	VVG	swallow
an	DT	an
animal	NN	animal
.	SENT	.
Here	RB	here
is	VBZ	be
a	DT	a
copy	NN	copy
of	IN	of
the	DT	the
drawing	NN	drawing
.	SENT	.

Cuadro.3 Etiquetas utiliza TreeTagger en Inglés

Texto Original	Etiqueta	Raiz
Cuando	CSUBX	cuando
yo	PPX	yo
tenía	VLfin	tener
seis	CARD	seis
años	NC	año
vi	CARD	vi
en	PREP	en
un	ART	un
libro	NC	libro
sobre	PREP	sobre
la	ART	el
selva	NC	selva
virgen	NC	virgen
que	CQUE	que
se	SE	se
titulaba	VLfin	titular
"	QT	"
Historias	NP	Historias
vividas	VLadj	vivir
"	QT	"
,	CM	,
una	ART	un
magnífica	ADJ	magnífico
lámina	NC	lámina
.	FS	.
Representaba	VLfin	representar
una	ART	un
serpiente	NC	serpiente
boa	NC	boa
que	CQUE	que
se	SE	se
tragaba	VLfin	tragaba
a	PREP	a
una	ART	un
fiera	NC	fiera
.	FS	.

Cuadro.4 Etiquetas utiliza TreeTagger en Castellano

6.2 Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger

En la primera parte del apartado he utilizado el etiquetador Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger para analizar el texto en inglés aplicando el siguiente comando

java -mx300m -classpath stanford-postagger.jaredu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger -modelmodels/wsj-0-18-bidirectional-distsim.tagger -textFilesample-input.txt >sample-tagged.txt

Una vez se ha ejecutado y para entender mejor su funcionamiento, he utilizado la figura 1 donde se muestran todas las etiquetas que puede generar el programa para un texto en ingles.

El resultado obtenido para el texto en ingles ha sido el siguiente:

Once_RB when_WRB I_PRP was_VBD six_CD years_NNS old_JJ I_PRPsaw_VBD a_DT magnificent_JJ picture_NN in_IN a_DT book_NN ,_,called_VBN True_NNP Stories_NNP from_IN Nature_NNP ,_, about_IN the_DT primeval_JJ forest_NN ._. It_PRP was_VBD a_DT picture_NN of_IN a_DT boa_NN constrictor_NN in_IN the_DT act_NN of_IN swallowing_VBG an_DT animal_NN ._. Here_RB is_VBZ a_DT copy_NN of_IN the_DT drawing_NN ._.

Una vez realizado la prueba con el texto en inglés, he ejecutado el mismo test pero con un texto en castellano. Para conocer mejor las etiquetas utilizadas por parte de este software, recomiendo visitar la siguiente url https://nlp.stanford.edu/software/spanish-faq.shtml y el resultado obtenido ha sido el siguiente:

Cuando_cs yo_pp000000 tenía_vmii000 seis_dn0000 años_nc0p000vi_vmis000 en_sp000 un_di0000 libro_nc0s000 sobre_sp000 la_da0000 selva_nc0s000 virgen_nc0s000 que_cs se_p0000000 titulaba_vmii000 "_fe Historias_np00000 vividas_aq0000 "_fe ,_fcuna_di0000 magnífica_aq0000 lámina_nc0s000 ._fpRepresentaba_vmii000 una_di0000 serpiente_nc0s000 boa_np00000 que_pr000000 se_p0000000 tragaba_vmii000 a_sp000 una_di0000 fiera_nc0s000 ._fp

6.3 tTAG

Primero de todo, recomiendo leer el cuadro 5 donde aparecen todas las etiquetas Penn Treebank y su significado.

Una vez consultado el cuadro, el resultado proporcionado del texto en inglés es el siguiente:

 
    Once_RB when_WRB ([ I_PRP ])
      <: was_VBD>([ six_CD years_NNS ]) old_JJ ([ I_PRP ])
        <: saw_VBD>([ a_DT magnificent_JJ picture_NN ]) in_IN ([ a_DT book_NN ]),_,
          <: called_VBD>([ True_NNP Stories_NNP ]) from_IN ([ Nature_NNP ]),_, about_IN ([ the_DT primeval_JJ forest_NN
            ])._.([ It_PRP ])
            <: was_VBD>([ a_DT picture_NN ]) of_IN ([ a_DT boa_NN constrictor_NN ]) in_IN ([ the_DT act_NN ]) of_IN
              swallowing_VBG ([ an_DT animal_NN ])._.Here_RB
              <: is_VBZ>([ a_DT copy_NN ]) of_IN ([ the_DT drawing_NN ])._.
   

Para el texto en castellano, tenemos el siguiente resultado:

([ Cuando_NNP ]) yo_FW tenía_FW seis_FW años_FW vi_FW en_FW un_FW libro_FW sobre_FW la_FW selva_FW virgen_FW que_FW se_FWtitulaba_FW "_'' ([ Historias_NNP vividas_NNS ])"_" ,_,una_FW magnífica_FW lámina_FW ._.([ Representaba_NNP ]) una_FW serpiente_FW ([ boa_NN ]) que_FW se_FW tragaba_FW a_FW una_FW fiera_FW ._.

Number	Tag	Description
1.	CC	Coordinating conjunction
2.	CD	Cardinal number
3.	DT	Determiner
4.	EX	Existential there
5.	FW	Foreign word
6.	IN	Preposition or subordinating conjunction
7.	JJ	Adjective
8.	JJR	Adjective, comparative
9.	JJS	Adjective, superlative
10.	LS	List item marker
11.	MD	Modal
12.	NN	Noun, singular or mass
13.	NNS	Noun, plural
14.	NNP	Proper noun, singular
15.	NNPS	Proper noun, plural
16.	PDT	Predeterminer
17.	POS	Possessive ending
18.	PRP	Personal pronoun
19.	PRP\$	Possessive pronoun
20.	RB	Adverb
21.	RBR	Adverb, comparative
22.	RBS	Adverb, superlative
23.	RP	Particle
24.	SYM	Symbol
25.	TO	to
26.	UH	Interjection
27.	VB	Verb, base form
28.	VBD	Verb, past tense
29.	VBG	Verb, gerund or present participle
30.	VBN	Verb, past participle
31.	VBP	Verb, non-3rd person singular present
32.	VBZ	Verb, 3rd person singular present
33.	WDT	Wh-determiner
34.	WP	Wh-pronoun
35.	WP\$	Possessive wh-pronoun
36.	WRB	Wh-adverb

5 Tabla de etiquetas

7. Observaciones sobre la comparativa de los resultados.

Para realizar esta comparativa del texto en inglés, lo primero que debemos analizar es las etiquetas utilizadas y, en mi experimento, los tres sistemas han utilizado las mismas etiquetas Penn Treebank, lo que facilita la tarea.

Ahora bien, no todos han utilizado el mismo nombre para las etiquetas. Al analizar los resultados y la documentación aportada he observado las siguientes diferencias entre TreeTagger y los sistemas Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG:

• En TreeTagger los pronombres personales se etiquetan como PP mientras que en Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG se etiquetan como PRP. Ejemplo:

  Word	TreeTagger	Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG
  I	PP	PRP
  It	PP	PRP

• En TreeTagger los verbos en pasado los interpreta como VVD mientras que en se en Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG se etiquetan como VBD. Ejemplo:

  Word	TreeTagger	Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG
  saw	VVD	VBD
  called	VVD	VBD

• En TreeTagger los nombres propios se interpretan como NP mientras que en se en Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG se etiquetan como NNP. Ejemplo:

  Word	TreeTagger	Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger y tTAG
  true	NP	NNP
  nature	NP	NNP
  stories	NP	NNP

Y aunque en el texto de prueba que elegí, no aparezca, sucede lo mismo con diferentes formas del verbo To BE.

Respecto a los tres sistemas, el que nos proporciona más información es la solución tTAG ya que puede detectar los limites de un grupo sintáctico y tiene un entorno de desarrollo web que lo hace muy fácil de utilizar. En mi opinión, el segundo más útil seria TreeTagger, que nos proporciona información de la raíz del léxico analizado y, aunque no es un entorno web, también es bastante usable.

Cambiando el texto base y analizando el etiquetado de textos en castellano el orden de preferencia cambia. Para empezar el resultado el proporcionado por tTag ha sido defectuoso como podemos observar en la siguiente linea extraída del resultado expuesto en el apartado anterior:

yo_FW tenía_FW seis_FW

Si analizamos el resultado expuesto podemos analizar como el etiquetador considera yo, tenía y seis como que poseen la misma funcionalidad léxica FW cuando yo es un pronombre, tenía un verbo y seis un sustantivo. Lo que me hace pensar que tTag en su versión web no esta preparada para textos en otros idiomas y la etiqueta FW será como un etiqueta para indicar que una palabra es desconocida para el modelo.

Por su parte, la herramienta Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger muestra las etiquetas propias de un modelo implementado por ellos mucho más completo que Penn Treebank, dotando al usuario de mucha más información. Se puede consultar en la dirección https://nlp.stanford.edu/software/spanish-faq.shtml.

Por último, con TreeTagger utilizamos el mismo funcionamiento y etiquetado utilizando el modelo en ingles que en castellano.

Comparando ambos resultados, el proporcionado por TreeTagger y Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger, el segundo etiquetador nos proporciona más información que el primero sobre sus funcionalidades léxicas, por lo tanto, gracias al modelo utilizado, considero que es una mejor opción que el segundo.