A methodology for solving semantic tasks in the processing of short texts written in natural languages with limited resources

[V. Batanović]

123 str.

Elektrotehnika i računarstvo - Softversko inženjerstvo / Electrical engineering and computer science - Software engineering

Statistički pristupi obradi prirodnih jezika tipično zahtevaju značajne količine anotiranih podataka, a često i različite pomoćne jezičke alate, što ograničava njihovu primenu u resursno ograničenim situacijama. U ovoj disertaciji predstavljena je metodologija razvoja statističkih rešenja u semantičkoj obradi prirodnih jezika sa ograničenim resursima. Ovakvi jezici se odlikuju ne samo limitiranim brojem postojećih jezičkih resursa, već i ograničenim mogućnostima za razvoj novih skupova podataka i namenskih alata i algoritama. Predložena metodologija je usredsređena na kratke tekstove zbog njihove rasprostranjenosti u digitalnoj komunikaciji i zbog veće složenosti njihove semantičke obrade. Metodologija obuhvata sve faze izrade statističkih rešenja, od prikupljanja tekstualnog sadržaja, preko anotacije podataka, do formulisanja, obučavanja i evaluacije modela mašinskog učenja. Njena upotreba je detaljno ilustrovana na dva semantička problema – analizi sentimenta i određivanju semantičke sličnosti. Kao primer jezika sa ograničenim resursima korišćen je srpski jezik, ali se predložena metodologija može primeniti i na druge jezike iz ove kategorije. Pored opšte metodologije, u doprinose ove disertacije spada razvoj novog, fleksibilnog sistema označavanja sentimenta kratkih tekstova, nove metrike za utvrđivanje ekonomičnosti anotacije, kao i nekoliko novih modela za određivanje semantičke sličnosti kratkih tekstova. Rezultati disertacije uključuju i kreiranje prvih javno dostupnih anotiranih skupova podataka za probleme analize sentimenta i određivanja semantičke sličnosti kratkih tekstova na srpskom jeziku, razvoj i evaluaciju većeg broja modela na ovim problemima, i prvu komparativnu evaluaciju većeg broja alata za morfološku normalizaciju na kratkim tekstovima na srpskom jeziku.

Statistical approaches to natural language processing typically require considerable amounts of labeled data, and often various auxiliary language tools as well, limiting their applicability in resource-limited settings. This thesis presents a methodology for developing statistical solutions in the semantic processing of natural languages with limited resources. In these languages, not only are existing language resources limited, but so are the capabilities for developing new datasets and dedicated tools and algorithms. The proposed methodology focuses on short texts due to their prevalence in digital communication, as well as the greater complexity regarding their semantic processing. The methodology encompasses all phases in the creation of statistical solutions, from the collection of textual content, to data annotation, to the formulation, training, and evaluation of machine learning models. Its use is illustrated in detail on two semantic tasks – sentiment analysis and semantic textual similarity. The Serbian language is utilized as an example of a language with limited resources, but the proposed methodology can also be applied to other languages in this category. In addition to the general methodology, the contributions of this thesis consist of the development of a new, flexible short-text sentiment annotation system, a new annotation cost-effectiveness metric, as well as several new semantic textual similarity models. The thesis results also include the creation of the first publicly available annotated datasets of short texts in Serbian for the tasks of sentiment analysis and semantic textual similarity, the development and evaluation of numerous models on these tasks, and the first comparative evaluation of multiple morphological normalization tools on short texts in Serbian.

obrada prirodnih jezika, računarska lingvistika, semantička sličnost tekstova, analiza sentimenta, morfološka normalizacija, lingvistička anotacija, mašinsko učenje

natural language processing, computational linguistics, semantic textual similarity, sentiment analysis, morphological normalization, linguistic annotation, machine learning

81'322.2:004.8(043.3)

Tekst