Resolution of Estonian Temporal Expressions

Käesoleva töö eesmärgiks oli luua eesti keele ajaväljendite tuvastaja: programm, mis leiab loomuliku keele tekstist üles ajaväljendid ning esitab leitud väljendite semantika formaliseeritud kujul. Süsteem on ülesehituselt reeglipõhine ning toetub automaatse morfoloogilise analüüsi ja ühestamise tulemustele. Reeglite koostamisel lähtuti eeskätt ajaväljendite kasutusest ajakirjandustekstides. Antud töö teoreetilises osas kirjeldati erinevaid ajaväljendite liigitusaluseid ning tutvustati ajaväljendite märgendamiseks kasutatavaid keeli. Samuti käsitleti erinevaid lähenemisi, mida on kasutatud teistes keeltes ajaväljendite tuvastajate loomisel. Töö tuuma moodustab praktiline osa, milles arendati edasi autori bakalaureusetöös alustatud ajaväljendite tuvastajat. Testimisel leiti, et loodud süsteemi juures oli kõige problemaatilisem ajaväljendite eraldamise suhteliselt madal saagis (arenduskorpusel 84%, tundmatul tekstil 75,3%), ajaväljendite eraldamise täpsus oli aga suhteliselt kõrge (mõlemal korpusel ~98%). Ajaväljendite semantika normaliseerimise tulemused olid võrreldavad teiste keelte jaoks loodud süsteemide tulemustega: arenduskorpusel mõõdeti saagiseks ja täpsuseks ~86%, testkorpusel olid saagis ja täpsus ~91%

Eesti keele üldvaldkonna tekstide laia kattuvusega automaatne sündmusanalüüs

Seoses tekstide suuremahulise digitaliseerimisega ning digitaalse tekstiloome järjest laiema levikuga on tohutul hulgal loomuliku keele tekste muutunud ja muutumas masinloetavaks. Masinloetavus omab potentsiaali muuta tekstimassiivid inimeste jaoks lihtsamini hallatavaks, nt lubada rakendusi nagu automaatne sisukokkuvõtete tegemine ja tekstide põhjal küsimustele vastamine, ent paraku ei ulatu praegused automaatanalüüsi võimalused tekstide sisu tegeliku mõistmiseni. Oletatakse, tekstide sisu mõistvale automaatanalüüsile viib meid lähemale sündmusanalüüs – kuna paljud tekstid on narratiivse ülesehitusega, tõlgendatavad kui „sündmuste kirjeldused”, peaks tekstidest sündmuste eraldamine ja formaalsel kujul esitamine pakkuma alust mitmete „teksti mõistmist” nõudvate keeletehnoloogia rakenduste loomisel. Käesolevas väitekirjas uuritakse, kuivõrd saab eestikeelsete tekstide sündmusanalüüsi käsitleda kui avatud sündmuste hulka ja üldvaldkonna tekste hõlmavat automaatse lingvistilise analüüsi ülesannet. Probleemile lähenetakse eesti keele automaatanalüüsi kontekstis uudsest, sündmuste ajasemantikale keskenduvast perspektiivist. Töös kohandatakse eesti keelele TimeML märgendusraamistik ja luuakse raamistikule toetuv automaatne ajaväljendite tuvastaja ning ajasemantilise märgendusega (sündmusviidete, ajaväljendite ning ajaseoste märgendusega) tekstikorpus; analüüsitakse korpuse põhjal inimmärgendajate kooskõla sündmusviidete ja ajaseoste määramisel ning lõpuks uuritakse võimalusi ajasemantika-keskse sündmusanalüüsi laiendamiseks geneeriliseks sündmusanalüüsiks sündmust väljendavate keelendite samaviitelisuse lahendamise näitel. Töö pakub suuniseid tekstide ajasemantika ja sündmusstruktuuri märgenduse edasiarendamiseks tulevikus ning töös loodud keeleressurssid võimaldavad nii konkreetsete lõpp-rakenduste (nt automaatne ajaküsimustele vastamine) katsetamist kui ka automaatsete märgendustööriistade edasiarendamist.  Due to massive scale digitalisation processes and a switch from traditional means of written communication to digital written communication, vast amounts of human language texts are becoming machine-readable. Machine-readability holds a potential for easing human effort on searching and organising large text collections, allowing applications such as automatic text summarisation and question answering. However, current tools for automatic text analysis do not reach for text understanding required for making these applications generic. It is hypothesised that automatic analysis of events in texts leads us closer to the goal, as many texts can be interpreted as stories/narratives that are decomposable into events. This thesis explores event analysis as broad-coverage and general domain automatic language analysis problem in Estonian, and provides an investigation starting from time-oriented event analysis and tending towards generic event analysis. We adapt TimeML framework to Estonian, and create an automatic temporal expression tagger and a news corpus manually annotated for temporal semantics (event mentions, temporal expressions, and temporal relations) for the language; we analyse consistency of human annotation of event mentions and temporal relations, and, finally, provide a preliminary study on event coreference resolution in Estonian news. The current work also makes suggestions on how future research can improve Estonian event and temporal semantic annotation, and the language resources developed in this work will allow future experimentation with end-user applications (such as automatic answering of temporal questions) as well as provide a basis for developing automatic semantic analysis tools

Sistema de detección y representación de expresiones de tiempo en textos no estructurados

Dada la necesidad de herramientas capaces de automatizar la gestión del tiempo, en este proyecto fin de carrera se propone una solución a la problemática de la extracción y representación del tiempo en el lenguaje escrito; concretamente, el objetivo consiste en diseñar una aplicación que mediante el uso de gramáticas sea capaz de reconocer expresiones temporales en documentos electrónicos, para posteriormente recoger su significado, en un formato normalizado que favorezca la inserción de las correspondientes marcas temporales en un calendario. Para llevar a cabo todo esto será necesario realizar primeramente un estudio del estado del arte de los sistemas que se dedican al tratamiento de información temporal. Además, se necesita conocer los modelos temporales existentes hasta el momento que sirven de base a dichos sistemas. Adicionalmente, se deberá diseñar una interfaz que le permita al usuario interactuar de manera sencilla, por lo que será lo más amigable e intuitiva posible. A grandes rasgos la herramienta a desarrollar debería ser capaz de resolver las siguientes tareas: • Fase de reconocimiento. El sistema permitirá la detección de las expresiones temporales más frecuentes en castellano a partir del análisis de textos. La aplicación será capaz de delimitar su extensión mediante marcas fácilmente reconocibles e intuitivas. • Fase de normalización. El sistema ofrecerá la posibilidad de resolver y extraer el significado de las expresiones detectadas en un texto, siendo éstas marcadas en algún formato normalizado. • Fase de representación. Otra tarea que debe permitir realizar el sistema consiste en la representación de la semántica temporal de las expresiones previamente tratadas gracias a alguna herramienta de visualización, por ejemplo, en un calendario. Por último, aunque la aplicación principal del sistema sea la detección de expresiones temporales en textos electrónicos y su posterior representación en un calendario, su alcance no tiene por qué limitarse en este punto. Se hace por tanto deseable, que se facilite la integración del sistema desarrollado en aplicaciones futuras, de cara a su explotación en otras tareas del Procesamiento del Lenguaje Natural, como son la Búsqueda de Respuestas, Extracción de Información, etc.Ingeniería Técnica en Informática de Gestió