Αυτόματη διάκριση μεταφορικής και κυριολεκτικής σημασίας σε σώματα κειμένων της ελληνικής με υπολογιστικές μεθόδους μηχανικής μάθησης
Authors: Φλώρου Ειρήνη 
Published: September 2021

Η διατριβή έχει ως στόχο την αυτόματη διάκριση της μεταφορικής από την κυριολεκτική σημασία σε αυθεντικές μη επισημειωμένες φράσεις που προέρχονται από το Σώμα Ελληνικών Κειμένων (ΣΕΚ), αξιοποιώντας υπολογιστικές μεθόδους της μηχανικής μάθησης. Για το σκοπό αυτό αξιοποιείται το θεωρητικό υπόβαθρο της κατανεμητικής σημασιολογίας, η οποία αναπτύσσει έννοιες και μεθόδους για την ποσοτικοποίηση και κατηγοριοποίηση σημασιολογικών ομοιοτήτων που εμφανίζουν γλωσσικά στοιχεία μεγάλων δειγμάτων γλωσσικών δεδομένων με βάση τις διανυσματικές τους ιδιότητες. Ακολουθώντας το πρότυπο της κατανεμητικής σημασιολογίας, η παρούσα προσέγγιση λαμβάνει υπ’ όψιν το γλωσσικό περικείμενο για τον υπολογισμό της διανυσματικής απεικόνισης των φράσεων στον γεωμετρικό χώρο και για τη σύγκρισή τους με τις διανυσματικές απεικονίσεις άλλων φράσεων των οποίων η λειτουργία στον λόγο είναι ήδη γνωστή έτσι ώστε να εξαχθούν συμπεράσματα για την κυριολεκτική ή μεταφορική λειτουργία τους στο συγκεκριμένο γλωσσικό περιβάλλον. Η διαδικασία αυτή αποβλέπει στο να αντιμετωπίσει το πρόβλημα της έλλειψης γλωσσικών πόρων για την ελληνική γλώσσα, καθώς η μέχρι τώρα σχεδόν αδύνατη σημασιολογική σύγκριση μεταξύ φράσεων μετατρέπεται σε αριθμητική σύγκριση των διανυσματικών τους απεικονίσεων στον γεωμετρικό χώρο.Η συντριπτική πλειονότητα των θεωρητικών προσεγγίσεων στη μεταφορά την εκλαμβάνει ως έναν τρόπο συσχετισμού και σύνδεσης μεταξύ διαφορετικών εννοιολογικών περιοχών και επιχειρεί τον εντοπισμό των κριτηρίων με τα οποία διενεργούνται αυτοί οι συσχετισμοί. Η θεώρηση της μεταφοράς ως έννοιας και η συσχέτισή της με τη νόηση, παρότι χρήσιμη, δεν μπορεί από μόνη της να οδηγήσει στην αυτόματη αναγνώριση της μεταφορικότητας και στη διάκρισή της από την κυριολεξία. Ταυτόχρονα, έχουν διατυπωθεί ποικίλες θεωρίες για τον αυτόματο εντοπισμό και την αναγνώριση των μεταφορικών φράσεων. Ωστόσο, η πλειονότητά τους απαιτεί πρόσβαση σε γλωσσικούς πόρους, αξιοποίηση εργαλείων προκειμένου να επιτευχθούν σημασιολογικοί συσχετισμοί ή δαπανηρές και χρονοβόρες χειρωνακτικές επισημειώσεις. Λαμβάνοντας υπόψη τους περιορισμούς της ελληνικής στο πεδίο των πόρων και των εργαλείων σε συνδυασμό με έναν εκθετικά αυξανόμενο αριθμό εργαλείων, που είναι σε θέση να εκπαιδευθούν από αυθεντικό κείμενο, μπορούμε να στραφούμε στις αρχές της κατανεμητικής σημασιολογίας, που αναζητούν τις σχέσεις μιας λέξης με τις υπόλοιπες του γλωσσικού περικειμένου χωρίς να εξετάζονται ρητά οι σχέσεις που υπάρχουν ανάμεσα στη λέξη και τις έννοιες με τις οποίες συνδέεται. Οι αρχές της κατανεμητικής σημασιολογίας οδήγησαν το ερευνητικό ενδιαφέρον προς νευρωνικά γλωσσικά μοντέλα, που είναι σε θέση να αποδώσουν κρυμμένα στατιστικά χαρακτηριστικά των διανυσματικών απεικονίσεων των ακολουθιών των λέξεων σε φυσική γλώσσα. Στην παρούσα διατριβή προτιμώνται τα νευρωνικά γλωσσικά μοντέλα έναντι των παραδοσιακών στατιστικών μοντέλων, καθώς είναι σε θέση με σχετικά μικρό αριθμό παραμέτρων να αποδώσουν μεγάλο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Επιδιώκεται έτσι η αντιστοίχιση κάθε λέξης με μια διαρκώς αξιολογούμενη διανυσματική απεικόνιση στον γεωμετρικό χώρο, αφού η πιθανότητα της λεξικής ακολουθίας εκφράζεται ως το αποτέλεσμα των υπό όρους πιθανοτήτων εμφάνισης της επόμενης λέξης δίνοντας τις πιθανότητες των προηγούμενων. Προκειμένου να επιτευχθεί η αντιστοίχιση των γλωσσικών δεδομένων με τις διανυσματικές τους απεικονίσεις στον γεωμετρικό χώρο αξιοποιείται ο αλγόριθμος βαθιάς εκμάθησης word2vec. Αφού εκπαιδευθεί κατάλληλα το νευρωνικό μοντέλο με βάση τις διανυσματικές απεικονίσεις των δεδομένων, μια μηχανή διανυσματικής υποστήριξης επιχειρεί τη δυαδική ταξινόμηση φράσεων μεταξύ μεταφοράς και κυριολεξίας με κριτήριο την αριθμητική εγγύτητα της διανυσματικής απεικόνισης της εξεταζόμενης φράσης με τις διανυσματικές απεικονίσεις άλλων φράσεων των οποίων η λειτουργία είναι ήδη γνωστή. Για τη διάκριση της κυριολεκτικής από τη μεταφορική λειτουργία μιας φράσης προτείνεται ένα μοντέλο διαχωρισμού κλάσεων, το οποίο με κατάλληλη εκπαίδευση μεγιστοποιεί την ακρίβεια πρόβλεψης της μεταφορικής φράσης και έχει την ικανότητα να γενικεύει σε νέα, άγνωστα δεδομένα. Σε δεύτερο χρόνο μέσα από τη αριθμητική σύγκριση των διανυσματικών απεικονίσεων των φράσεων με τις διανυσματικές απεικονίσεις άλλων ήδη χαρακτηρισμένων ως προς την λειτουργία τους φράσεων επιδιώκεται ο αυτόματος εντοπισμός και η αναγνώριση της μεταφορικότητας με αυτόματο και δυναμικό τρόπο.