EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTRUTURAS DE SUBCATEGORIZAÇÃO A PARTIR DE CORPORA EM PORTUGUÊS
Leonardo Zilio (PPG-Letras/UFRGS) Adriano Zanette (PPG-Computação/UFRGS) Carolina Scarton (ICMC/USP) Introdução
A tarefa de identificar automaticamente estruturas de subcategorização (subcategorization frames — SCFs), que se enquadra como um tipo de aquisição lexical a partir de corpora, é um desafio no Processamento de Linguagem Natural (PLN) que tem sido trabalhado em diversas línguas. Tal tarefa, além de servir para a classificação de elementos linguísticos (como, por exemplo, de verbos e substantivos), também pode ser utilizada para várias tarefas de descrição de linguagem, podendo inclusive ajudar a melhorar o desempenho de um parser (Korhonen et al., 2006). Além disso, a aquisição lexical automática pode ser útil para classificação automática de verbos (Li e Brew, 2008; Sun e Korhonen, 2009; Sun et al., 2010) e extração de informação (Surdeanu et al., 2003), entre outros.
Tendo essa perspectiva em mente, este trabalho apresenta um sistema para a identificação, extração e organização de SCFs para o português (Zanette, 2010; Zanette et al., 2012), o qual iniciou como uma adaptação para o português do sistema de Messiant (2006), e mostra a aplicação desse sistema em dois trabalhos de descrição do português baseados em corpora. Assim, os objetivos aqui propostos são: 1) descrever a ferramenta de extração de SCFs; 2) relatar a sua aplicação prática em dois estudos; e 3) apresentar brevemente os resultados desses estudos.
Na seção a seguir, apresentamos uma definição de SCF e indicamos alguns trabalhos que abordam o tema. Posteriormente, discorremos brevemente sobre o funcionamento do sistema desenvolvido. Após a descrição da ferramenta, apresentamos dois estudos que a utilizaram para diferentes fins, e a última seção é reservada para nossas considerações finais.
Uma estrutura de subcategorização (subcategorization frame — SCF) é uma representação sintática de uma sentença ou sintagma que, observada em grandes extensões de texto, permite a classificação de determinados elementos linguísticos. Neste trabalho, os elementos linguísticos relevantes são os verbos, sendo que as SCFs representam a estrutura argumental dos verbos presentes em sentenças de diferentes corpora. Na Figura 1, apresentamos alguns exemplos de SCFs do verbo “encontrar” extraídos de um corpus de textos de Cardiologia.
Fig. 1: SCFs do verbo “encontrar” em um corpus de Cardiologia
Os sistemas de SCFs já foram desenvolvidos para várias línguas, como inglês (Korhonen et al., 2006; Briscoe e Carrol, 1997), alemão (Schulte Im Walde, 2002), francês (Messiant, 2008) e italiano (Ienco et al., 2008). Tais trabalhos foram desenvolvidos principalmente para o reconhecimento de SCFs verbais. No inglês, os trabalhos de SCFs já foram utilizados, por exemplo, para expandir a VerbNet (Kipper, 2005; Kipper et al., 2006), um repositório de verbos com anotação de papéis semânticos. Para o português, o trabalho com SCFs está ainda em seus primeiros passos. Podemos citar o sistema de Augustini (2006), que procura abranger também as SCFs de preposições, substantivos e adjetivos. A grande restrição desse estudo, porém, é que as SCFs têm de ser determinadas antes da extração.
Extrator de estruturas de subcategorização
O sistema que apresentamos se ocupa exclusivamente de SCFs verbais. A entrada utilizada são corpora anotados pelo parser PALAVRAS (Bick, 2000), de modo que o sistema extrai uma lista de SCFs para cada verbo, contendo informações de frequência para todas as sentenças no corpus, como pôde ser visto na Figura 1. Após a extração, o sistema armazena as informações em um banco de dados.
No momento do armazenamento, o sistema apresenta duas opções: um armazenamento dos dados da forma como aparecem na sentença, sem qualquer alteração em sua ordem (por exemplo, uma topicalização de objeto direto não seria colocada na forma direta); ou uma avaliação do tipo de estrutura sintática, de modo que os elementos sejam classificados em uma ordem direta predeterminada, que é a seguinte: 1) sujeito; 2) objeto direto; 3) objeto indireto; 4) adjetivo (separado de um substantivo); 5) adjunto adverbial.
O processo de funcionamento do sistema é o seguinte: 1) para cada sentença, o sistema extrai todos os verbos; 2) para cada verbo na sentença, o sistema busca as suas dependências (ou seja, os elementos que se ligam, de acordo com a anotação do parser, ao verbo); e 3) as demais informações (morfossintáticas e sintáticas) anotadas pelo parser são avaliadas e os constituintes relevantes são utilizados para construir as SCFs.
O sistema desenvolvido mostrou-se bastante flexível conforme as necessidades. Esse fato é comprovado pelas diferentes aplicações às quais o sistema se destina, sendo que, na seção a seguir, apresentamos dois trabalhos distintos que fazem uso dele.
Estudos desenvolvidos com o sistema Léxico de verbos
Um dos estudos nos quais o sistema de extração de SCFs vem sendo utilizado envolve a construção de um léxico de verbos para o português brasileiro (Scarton e Aluísio, 2012), baseado na VerbNet (Kipper, 2005). A VerbNet é um léxico verbal que contém informações sintático-semânticas de verbos agrupados de acordo com as classes de Levin (1993). Segundo Levin, verbos que compartilham padrões sintáticos (alternâncias sintáticas) tendem a compartilhar, também, componentes semânticos. As alternâncias sintáticas são alternâncias nas expressões dos argumentos dos verbos que podem ou não acarretar mudança de sentido. Cada alternância é realizada em SCFs diferentes. Como exemplo, podemos ver a alternância locativa:
Sharon sprayed water on the plants. (Sharon borrifou água sobre as plantas) Sharon sprayed the plants with water. (Sharon borrifou as plantas com água) No primeiro exemplo, a SCF é SUBJ[NP] V NP PP[sobre] e, no segundo, é SUBJ[NP] V NP PP[com].
A ideia da VerbNet.Br é utilizar os alinhamentos existentes entre a VerbNet, a WordNet (Fellbaum, 1998) e a WordNet.Br (Dias-da-Silva et al., 2008) para trazer automaticamente verbos candidatos a membros das classes de Levin para o português do Brasil. Após isso, verificam-se as SCFs (em corpus) dos verbos candidatos no português. Por fim, comparam-se os padrões encontrados no corpus com padrões definidos manualmente para cada classe. Verbos que apresentam no corpus os padrões manualmente definidos são selecionados como membros.
Outra tarefa que também foi realizada com as SCFs foi o agrupamento automático de verbos (AAV). Nessa tarefa, as SCFs foram utilizadas como atributos para agrupar os verbos. O resultado das duas abordagens serão comparados com um gold standard das classes da VerbNet para o português do Brasil, criado com o apoio da Drª. Karin Kipper e da Drª. Magali Duran.
Para ambas as tarefas, como pôde ser visto nos exemplos acima, o sistema foi adaptado de modo a apresentar a posição do verbo e do sujeito na SCF. Portanto, em comparação com a coluna 1 da Figura 1, os padrões são um pouco diferentes. Neste estudo, usamos, por exemplo, SUBJ[NP] V NP PP[em], em vez de simplesmente NP_NP_PP[em] (ver Figura 1).
Inicialmente, utilizou-se como entrada para o sistema o corpus Lácio-Ref (Aluísio et al., 2004), que tem aproximadamente 9 milhões de palavras e apresenta 4 gêneros: científico, informativo, judiciário e literário. Como a quantidade de verbos identificados e a frequência dos mesmos não era suficiente para a tarefa de AAV, foi necessário processar mais textos. Para isso, escolheram-se o corpus PLN-BR-FULL (Bruckschen et al., 2008) do gênero jornalístico (aproximadamente 26 milhões de palavras) e o corpus da Revista FAPESP (http://revistapesquisa.fapesp.br) (Aziz e Specia, 2011) do gênero de divulgação científica (aproximadamente 6 milhões de palavras). Somando-se os três corpora, foram identificados 3.779 verbos (com frequência superior a 10) e 3.578 SCFs (com frequência superior a 5).
O melhor resultado apresentado para a VerbNet.Br foi de 51,18% para measure. Já o melhor resultado para a tarefa de agrupamento de verbos atingiu uma F-measure de 49,07% (esse resultado é promissor se comparado com resultados obtidos para o inglês (63,30%) (Sun e Korhonen, 2009) e para o francês (50,60%) (Sun et al.,
2010), considerando que essas línguas possuem recursos maiores e ferramentas mais precisas).
Anotação de papéis semânticos
Outro trabalho desenvolvido com a ferramenta de extração de SCFs envolve a anotação semiautomática de papéis semânticos em corpora escritos em português brasileiro. O objetivo é gerar uma lista de verbos com suas respectivas SCFs e papéis semânticos, além de dois corpora com orações semanticamente anotadas. De modo sucinto, os papéis semânticos identificam um significado mais abstrato e esquemático dos argumentos de um elemento linguístico (em nosso caso, um verbo). Um exemplo bastante simples, somente a título de ilustração, seria indicar que, na oração “João viu Maria.”, existe um verbo que é “ver” (em sua forma canônica) e dois argumentos. A anotação de papéis semânticos indica que o argumento “João” é o experienciador e o argumento “Maria” é o experienciado.
Este estudo utiliza dois corpora anotados com o parser PALAVRAS (Bick, 2000), sendo um de linguagem especializada composto por artigos científicos da área de Cardiologia (Zilio, 2009) e outro de linguagem não especializada contendo textos jornalísticos do Diário Gaúcho (compilado pelo projeto PorPopular, disponível em http://www6.ufrgs.br/textecc/porlexbras/porpopular/). A ferramenta de extração de SCFs que descrevemos neste trabalho auxilia a anotação dos papéis semânticos por meio da extração e organização dos dados presentes nos dois corpora e também por meio de uma interface de anotação, que é gerada automaticamente a partir do banco de dados (Figura 2).
Na Figura 2, cada sentença com o verbo “levar” é organizada em exemplos, e os argumentos desse verbo em cada um dos exemplos já se apresentam classificados na ordem discutida anteriormente. Para cada argumento, é apresentada a anotação sintática e uma caixa de rolagem que permite a seleção de um papel semântico. A lista dos papéis semânticos presentes na caixa de rolagem se encontra em um arquivo separado, podendo ser modificada facilmente conforme a necessidade do pesquisador.
Atualmente, desenvolvemos um estudo-piloto que visou a testar se a lista de papéis semânticos selecionada seria aplicável em grande escala. A lista contém 46 papéis semânticos e foi proposta nos trabalhos de Brumm (2008) e Gelhausen (2010). Os papéis semânticos são estes: agente, paciente, ação, experienciador, experienciado, estímulo, beneficio, beneficiante, beneficiado, possuidor, posse, donatário, recipiente, dimensão geográfica, local, local de origem, local de destino, trajeto, dimensão temporal, momento, início, fim, frequência, guia, acompanhante, comparado, modelo, contrariado, opositor, ator, papel, qualificado, qualidade, substituto, substituído, tema, descrição, todo, parte, criador, resultado, causa, requisito, intenção, instrumento e modo. O espaço neste artigo não permite que se explique cada um dos papéis semânticos individualmente, mas ressaltamos que os nomes de alguns podem confundir o leitor, sendo importante a leitura dos artigos que os descrevem. O papel “tema”, por exemplo, representa a contraparte do papel “descrição”, e não está relacionado com o papel “tema” da forma como é empregado, por exemplo, na VerbNet, em que ele representa “participantes que estão em um lugar ou que estão mudando de lugar” (Kipper, 2005). Como essa lista de papéis foi desenvolvida com a ideia de se poder usar mais de um papel semântico por argumento e também de se anotarem argumentos de substantivos e de outros elementos não verbais, os 18 papéis compreendidos na lista entre “guia” e “resultado” são papéis com função principalmente descritora, representando uma maior especificação do argumento em relação aos demais papéis.
Para o estudo-piloto, selecionamos quatro verbos (receber, levar, usar e encontrar) presentes nos dois corpora e anotamos até dez sentenças por SCF (somente usamos SCFs com frequência maior que dez), totalizando 482 sentenças, das quais resultaram 138 diferentes grupos de papéis semânticos. O estudo permitiu observar que alguns papéis semânticos da lista podem ser unidos e que outros são demasiado específicos. Um exemplo de papéis semânticos que poderiam ser unidos são os papéis
de posse e benefício, que se apresentam nas mesmas estruturas argumentais e com os mesmos verbos, diferindo apenas na semântica do léxico presente no argumento, mas não na semântica do verbo propriamente dita.
Na comparação dos resultados nos dois corpora, percebemos que os SCFs e os papéis semânticos empregados foram muito próximos. O verbo “usar” foi o mais similar nos dois corpora, sendo que os papéis semânticos empregados foram realmente muito próximos. O mesmo se pode dizer do verbo “receber”, que apresentou papéis semânticos como recipiente e posse, benefício e beneficiado, e experienciador e experienciado na maioria dos casos em ambos os corpora. Quanto ao verbo “encontrar”, também observamos uma distribuição de papéis semânticos bastante parecida nos dois corpora, com predominância dos papéis agente, paciente e tema.
Esses resultados pareceriam levar à conclusão de que as diferenças entre especializado e não especializado estão apenas no vocabulário, e não atingem um nível semântico mais abstrato. Mas as ocorrências do verbo “levar” mostraram que a questão é um pouco mais complexa. Enquanto o corpus de Cardiologia privilegiou papéis como criador e resultado, o corpus do Diário Gaúcho claramente privilegiou os papéis de agente e paciente; ainda que tenham existido também configurações muito próximas, como a de experienciador e experienciado nos dois corpora.
Essas observações ainda não são robustas o suficiente para uma conclusão acerca do assunto, tendo em vista o número pequeno de observações realizadas, mas já servem como um ponto de partida para as observações futuras, nas quais serão utilizados mais verbos e mais sentenças.
Considerações finais
A ferramenta aqui apresentada, um extrator e organizador de SCFs, se mostrou bastante útil para a descrição do português brasileiro. Isso é visível a partir da aplicação que demonstramos em dois estudos de cunho diferente, que visam a aumentar a capacidade que temos de processar a linguagem natural. Além disso, a ferramenta pode ser aplicada a outros corpora para desenvolver outros tipos de trabalho, sendo bastante flexível, uma possibilidade seria a anotação de frames no estilo da FrameNet (Baker et al., 1998).
Um limite que a ferramenta apresenta é o uso do parser PALAVRAS como base, pois ele é, infelizmente, um recurso pago ao qual o acesso é bastante restrito. A opção por esse parser se deu por ele ser atualmente o mais preciso, porém, seria interessante ter como alternativa a possibilidade de se usar um parser gratuito na anotação das dependências. Esse é um dos passos que deve ser levado adiante nos trabalhos futuros relacionados à ferramenta.
Agradecimentos
A CAPES, CNPq e FAPESP pelo apoio financeiro e ao projeto CAPES/Cofecub 707/11 pelo suporte.
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