10 Word Embeddings und NER
Bisher haben wir Worthäufigkeiten und das gemeinsame Vorkommen verschiedener Wörter in einem Korpus aus frequentistischer und probabilistischer Perspektive betrachtet. Um Worthäufigkeiten zu deuten und zu vergleichen, haben wir dabei untersucht, wie wahrscheinlich es ist, dass zwei Wörter in einem Korpus gemeinsam vorkommen. In diesem Kapitel untersuchen wir das gemeinsame Vorkommen von Wörtern in einem Korpus aus einer anderen mathematischen Perspektive, und zwar aus der Perspektive der linearen Algebra. Ausgangspunkt dieser Betrachtungsweise ist wieder die Feature Co-Occurrence Matrix (FCM). Aber die Zeilen und Spalten der Matrix werden jetzt nicht nur als Vektoren im Sinne von R aufgefasst, sondern als Vektoren im Sinne der linearen Algebra. Da jede Zeile der Matrix einem Wort im Korpus entspricht, beschreiben die Einträge in dem Wort-Vektor, wie oft die anderen Wörter im Korpus mit diesem Wort gemeinsam vorkommen. Wörter werden nach diesem Modell also durch ihren Kontext repräsentiert.
Quelle: Jurafsky/Martin 2024, S. 113. Hier in Videoform.
In die Sprache der linearen Algebra übersetzt (und geometrisch interpretiert) beschreibt jeder Wort-Vektor einen Punkt in einem mehrdimensionalen Raum. Dieser Raum hat nicht nur zwei oder drei Dimensionen, sondern hundert oder tausend. Diese höheren Dimensionen kann man sich geometrisch also nicht mehr vorstellen, aber es hilft, sich das Konzept für einen zweidimensionalen Raum zu veranschaulichen:
Quelle: Jurafsky/Martin 2024, S. 113. Hier in Videoform.
Abstrakt könnt ihr euch diesen Raum als einen “semantischen Raum” vorstellen, in dem alle Wörter in einem Korpus eine bestimmte Position haben, und deren Entfernung voneinander davon abhängt, wie viele Einträge in den Vektoren übereinstimmen. Diese Auffassung von Wörtern als Vektoren erlaubt es, die Ähnlichkeit von zwei Wörtern mithilfe von Ähnlichkeitsmaßen wie der Kosinus-Ähnlichkeit (cosine similariy) zu untersuchen (hier eine kurze Erläuterung im Videoformat). Dieses Maß geht davon aus, dass ähnliche Wörter in einem semantischen Raum nah beieinander liegen (Jurafsky 2022). “Ähnlichkeit” wird hier gemessen über die Richtung und den Winkel von zwei Vektoren zueinander: Wenn zwei Vektoren dieselbe Richtung haben und der Winkel zwsichen den Vektoren sehr klein sind, dann haben sie einen ähnlichen Kontext, und sind sich ähnlich.
10.1 Word Embeddings
Die Kookkurrenzmatrizen, mit denen wir bisher gearbeitet haben, eignen sich jedoch noch nicht für eine solche Darstellung. Erinnert euch daran, dass die meisten Einträge in jeder Zeile Nullen sind, weil Wörter nur mit einer kleinen Anzahl anderer Wörter gemeinsam vorkommen, aber die Matrix alle Wörter aus dem Korpus enthält. Diese Art von Vektoren werden “lang und spärlich” (long and sparse) genannt. Das Rechnen mit solchen Vektoren ist sehr aufwändig, und deswegen werden die Wort-Vektoren meist in “kurze und dichte” (short and dense) Vektoren umgewandelt, bevor Ähnlichkeitsmaße bestimmt werden (mehr dazu hier). Solche “kurzen und dichten” Vektoren, die den Kontext eines bestimmten Wortes repräsentieren, werden Word Embeddings genannt. Word Embeddings können entweder direkt für eine Analyse verwendet werden, oder sie werden als Zwischenschritt in verschiedenen Methoden des “Natural Language Processing” verwendet. Im Folgenden werden wir beispielhaft zunächst Word Embeddings selbst erstellen und danach eine Methode kennenlernen, welche Word Embeddings als Zwischenschritt verwendet: die sogenannte Named Entity Recognition. Streng genommen haben wir sogar bereits mit POS Tagging und Dependency Parsing zwei Methoden kennengelernt, für die im Rahmen von UDPipe ebenfalls Word Embeddings verwendet werden.
In diesem Abschnitt betrachten wir Word Embeddings zunächst als Analysewerkzeug. In der Literatur wird Word Embeddings oft die Eigenschaft zugeschrieben, die Bedeutung von Wörtern darzustellen:
“Embeddings represent meaning by leveraging the distributional hypothesis of language, an idea that goes back to at least Wittgenstein (1953). The distributional hypothesis has been succinctly summarized by an oft-repreated quote in this literature: ‘you shall know a word by the company it keeps’ (Firth, 1957). It posits that we can learn something about the semantic meanings of words on the basis of the words that appear frequently in a small context window around the focal word.” (Grimmer et al. 2022, S. 79)
Dabei kann die in diesem Sinne verstandene semantische Bedeutung eines Wortes auf Type- oder auf Tokenebene erfasst werden: Entweder, ein Wort wird als Type betrachtet. Dann ist der Kontext jedes Wort, das im gesamten Korpus in einem bestimmten Abstand (“context window”) mit diesem Wort gemeinsam vorkommt. Oder ein Wort wird als Token betrachtet und der Kontext ist für jedes Vorkommen verschieden. Die erste Art der Word Embeddings auf Type-Ebene wird als “Static Word Embeddings” bezeichnet. Embeddings auf Token-Ebene werden als “Contextualized” oder “Contextual Word Embeddings” bezeichnet. Daneben gibt es noch Character Embeddings, die (wie auch im Rahmen von UDPipe) häufig mit Word Embeddings im engeren Sinne kombiniert werden. Character Embeddings repräsentieren den Kontext einzelner Zeichen, also zum Beispiel alle Buchstaben, mit denen der Buchstabe “a” in einem bestimmten Kontextfenster vorkommt.
Mit unserer kleinen Beispielanalyse zu den Grimm’schen Märchen sind wir ja schon fertig, aber wir betrachten im Folgenden noch ein letztes Mal die mittlerweile vermutlich leidigen, aber dafür bereits vertrauten Märchen.
library(readtext)
library(quanteda)
# Märchen von 1857 und 1812/15 einlesen und Informationen aus dem Dateinamen extrahieren
maerchen_alle <- readtext("maerchen_alle/*.txt", docvarsfrom = "filenames", dvsep = "_", docvarnames = c("Titel", "Jahr"), encoding = "UTF-8")10.1.1 Count-Based Word Embeddings mit Quanteda und PMI-Werten
Code adaptiert von Stoltz/Taylor 2024, Mapping Texts, S. 210-214.
# Funktion cos_sim() aus Stoltz/Taylor 2024, S. 91.
cos_sim <- function(A, B) {
sum(A * B) / sqrt(sum(A^2) * sum(B^2))
}
# Funktion fcm_pmi() von Kohei Watanabe (s. Abschnitt "Pointwise Mutual Information")
fcm_pmi <- function(x) {
m <- x@meta$object$margin
x <- as(x, "TsparseMatrix") #"dgTMatrix"
x@x <- log(x@x / (m[x@i + 1] * m[x@j + 1]) * sum(m))
x@x[x@x < 0] <- 0
as.fcm(x)
}library(quanteda)
# Sätze als Dokumente festlegen
maerchen_sentences <- corpus_reshape(maerchen_corpus, to="sentences")
maerchen_toks <- tokens(maerchen_sentences, remove_punct=TRUE) %>%
tokens_remove(pattern = stopwords("de")) %>%
tokens_remove(pattern = "dass")
# seltene Kookkurrenzen herausfiltern
feats <- dfm(maerchen_toks, verbose = TRUE) %>%
dfm_trim(min_termfreq = 5) %>%
featnames()
maerchen_toks <- tokens_select(maerchen_toks, feats, padding = FALSE)
# FCM erstellen und nach PPMI-Werten gewichten
maerchen_fcm <- fcm(maerchen_toks, context="document")
maerchen_pmi <- fcm_pmi(maerchen_fcm)# spärliche Matrix in dichte Matrix umwandeln
maerchen_svd <- svd(maerchen_pmi)
# saveRDS(maerchen_svd, "maerchen_svd.rds")# Dimensionen auswählen
maerchen_svd <- maerchen_svd$v[, 1:100]
# Zeilennamen wieder hinzufügen
rownames(maerchen_svd) <- rownames(maerchen_pmi)vec <- maerchen_svd["Königstochter", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Königstochter ward stand Nacht nahm ließ machte ging fort kam holen herbei ab drei sagte Herz schon Hochzeit Sonne Wald Jäger zog geben erst gemacht Reich Vater großen Kleider ganze
## 1.0000000 0.8756181 0.8594372 0.8500715 0.8469701 0.8396868 0.8320061 0.8256985 0.7873876 0.7815410 0.7814298 0.7716131 0.7595813 0.7590723 0.7539249 0.7476309 0.7443849 0.7423250 0.7390820 0.7331584 0.7323506 0.7266629 0.7211406 0.7073131 0.7023288 0.6895912 0.6829038 0.6698247 0.6690909 0.6684655vec <- maerchen_svd["Königssohn", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Königssohn hinein Mann hinaus fest sehen einander sprang blieb Leute Jungfrau weiss wohl trat mußte lang konnte davon gar antwortete erblickte hörte hielt los zusammen Finger schönen traurig warf Saal
## 1.0000000 0.5573390 0.5569830 0.5415097 0.5367226 0.5337585 0.5187148 0.5176130 0.5078883 0.4933919 0.4925374 0.4753090 0.4740444 0.4705327 0.4641438 0.4623822 0.4435685 0.4417671 0.4409478 0.4397576 0.4384558 0.4384348 0.4379553 0.4350443 0.4344720 0.4321955 0.4278518 0.4236285 0.4172698 0.4150306vec <- maerchen_svd["Frosch", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Frosch Bettlein Tellerlein leise Kugel steigen Mühlstein Hühner versprichst Edelsteine Geselle Leg schwammen mag Hirtin Krone weine Geschrei Sand Brunnen Weh Lieb Sattel angelangt fein grünen trage wünscht hinunter lerne
## 1.0000000 0.5469821 0.5198615 0.4752694 0.4620827 0.4099883 0.4096365 0.3943878 0.3875297 0.3860514 0.3737674 0.3669408 0.3562529 0.3392410 0.3303167 0.3296042 0.3275415 0.3248515 0.3227707 0.3130655 0.3059238 0.3007742 0.2941668 0.2905524 0.2904694 0.2891591 0.2832657 0.2796599 0.2771317 0.2768381vec <- maerchen_svd["Fuchs", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Fuchs Wolf Schwanz Hase Bär Löwen Pfote Hasen Katze wecke halte Stall Sultan begegnete Zuckerwerk Füchsin Mahlzeit Zugemüs fresse weint singt hübsch Beistand Scheere Löwe stahl Has Hund Pflegevater Bären
## 1.0000000 0.5497672 0.5129997 0.4568970 0.4253704 0.4170046 0.4047426 0.3905415 0.3796215 0.3581648 0.3569861 0.3544493 0.3478926 0.3455567 0.3454813 0.3441733 0.3348203 0.3317943 0.3298429 0.3267461 0.3219903 0.3205035 0.3087269 0.3062407 0.3051577 0.3045710 0.3043136 0.2980685 0.2901543 0.2899181vec <- maerchen_svd["Schloss", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Schloss voll darin Mädchen Wasser schöne niemand herum gut großen Tag kannst Türe schon kam immer fort schlafen ganze wäre Kind hinauf Wagen setzte gehen Wald wusste Baum Feuer recht
## 1.0000000 0.7729751 0.7690535 0.7275645 0.7182527 0.7141147 0.7111884 0.6861028 0.6821538 0.6627498 0.6616930 0.6576165 0.6547661 0.6528743 0.6488770 0.6402593 0.6396317 0.6246590 0.6220011 0.6075653 0.6068409 0.5946810 0.5927428 0.5909641 0.5907125 0.5894009 0.5890486 0.5856987 0.5776858 0.5715676vec <- maerchen_svd["Tochter", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## Tochter sah Welt hätte Mutter gerade finden ganz heim gleich sagte ganzen kamen käme Königin drei dachte gefunden weit lange Gemahlin Braut Reich suchen Vater mußt Augen Zeit tat erst
## 1.0000000 0.9117475 0.8905860 0.8807462 0.8458399 0.8445445 0.8399490 0.8395299 0.8377609 0.8345498 0.8262533 0.8254191 0.8173743 0.8131483 0.7972749 0.7957157 0.7901011 0.7889269 0.7861364 0.7813717 0.7789418 0.7718405 0.7638724 0.7561499 0.7507548 0.7449581 0.7416707 0.7411312 0.7293925 0.7280547vec <- maerchen_svd["ging", , drop=FALSE]
similarities <- apply(maerchen_svd, 1, cos_sim, B = vec)
similarities %>%
sort(decreasing = TRUE) %>%
head(n=30)## ging kam machte nahm fort Nacht zog stand Wald Königstochter großen setzte schon immer Gesicht ward Baum Tag holen ganze Herz ließ Ring ab schlief Kind Mädchen voll herbei darin
## 1.0000000 0.9307458 0.9239009 0.9031458 0.8942659 0.8599003 0.8507306 0.8406557 0.8316138 0.8256985 0.8170346 0.8167331 0.8009302 0.7958267 0.7954026 0.7867992 0.7671229 0.7666795 0.7651123 0.7638766 0.7583472 0.7580792 0.7474252 0.7293929 0.7292514 0.7178115 0.7144701 0.7049639 0.7035012 0.6948527Mathematischer Hintergrund: SVD
Folgt noch.
Für den mathematischen Hintergrund zu PMI verweise ich auf den Abschnitt 8.4.4.2 “Pointwise Mutual Information (PMI)”.
10.1.2 Prediction-Based Static Word Embeddings mit Quanteda und GloVe
Code nach https://quanteda.io/articles/pkgdown/replication/text2vec.html
library(quanteda)
library(quanteda.textstats)
library(text2vec)
maerchen_toks <- tokens(maerchen_corpus)
feats <- dfm(maerchen_toks, verbose = TRUE) %>%
dfm_trim(min_termfreq = 5) %>%
featnames()## Creating a dfm from a tokens object...## ...complete, elapsed time: 0.025 seconds.## Finished constructing a 194 x 13,610 sparse dfm.maerchen_toks <- tokens_select(maerchen_toks, feats, padding = TRUE)
maerchen_fcm <- fcm(maerchen_toks, context = "window", count = "weighted", weights = 1 / (1:5), tri = TRUE)
glove <- GlobalVectors$new(rank = 50, x_max = 10)
wv_main <- glove$fit_transform(maerchen_fcm, n_iter = 10,
convergence_tol = 0.01, n_threads = 8)## INFO [19:55:44.505] epoch 1, loss 0.1954
## INFO [19:55:44.716] epoch 2, loss 0.1242
## INFO [19:55:44.913] epoch 3, loss 0.0992
## INFO [19:55:45.106] epoch 4, loss 0.0855
## INFO [19:55:45.298] epoch 5, loss 0.0763
## INFO [19:55:45.490] epoch 6, loss 0.0695
## INFO [19:55:45.683] epoch 7, loss 0.0643
## INFO [19:55:45.875] epoch 8, loss 0.0601
## INFO [19:55:46.069] epoch 9, loss 0.0568
## INFO [19:55:46.262] epoch 10, loss 0.0540## [1] 50 4160word_vectors <- wv_main + t(wv_context) # sum up u and v vectors (column and row vectors), https://youtu.be/ASn7ExxLZws?si=W8MGBXKGDF3E0WVK&t=2519
vec <- word_vectors["Königstochter", , drop = FALSE]
cossim <- textstat_simil(x = as.dfm(word_vectors), y = as.dfm(vec),
method = "cosine")
head(sort(cossim[, 1], decreasing = TRUE), 10)## Königstochter die eine der Die Nacht Königin andere Frau Alte
## 1.0000000 0.7936675 0.6614622 0.6079242 0.6067668 0.5948688 0.5911430 0.5837506 0.5830618 0.5805779vec <- word_vectors["Königssohn", , drop = FALSE]
cossim <- textstat_simil(x = as.dfm(word_vectors), y = as.dfm(vec),
method = "cosine")
head(sort(cossim[, 1], decreasing = TRUE), 10)## Königssohn Der Bauer König Soldat Schneider Wolf Teufel der Mann
## 1.0000000 0.8070195 0.7751426 0.7401236 0.7208095 0.7164426 0.7069451 0.6953965 0.6902389 0.6806707vec <- word_vectors["Schloss", , drop = FALSE]
cossim <- textstat_simil(x = as.dfm(word_vectors), y = as.dfm(vec),
method = "cosine")
head(sort(cossim[, 1], decreasing = TRUE), 10)## Schloss Wirthshaus ins Haus Wasser das königliche Herz in Bett
## 1.0000000 0.6850669 0.6752056 0.6316742 0.6183726 0.6137649 0.6044792 0.5864083 0.5821091 0.5698112vec <- word_vectors["Wald", , drop = FALSE]
cossim <- textstat_simil(x = as.dfm(word_vectors), y = as.dfm(vec),
method = "cosine")
head(sort(cossim[, 1], decreasing = TRUE), 10)## Wald hinein den großen in dem Keller hinaus Saal einen
## 1.0000000 0.7761969 0.7460922 0.7238636 0.7053914 0.6740080 0.6392454 0.6084288 0.6039943 0.5944235Ein Beispiel zu Contextual Word Embeddings folgt noch.
Mathematischer Hintergrund: GloVe
Folgt noch.
10.2 Named Entity Recognition (NER)
Word Embeddings sind im Bereich Natural Language Processing oft nur ein Schritt in einer Reihe von Textverarbeitungsmethoden. Mithilfe von statischen und kontextuellen Word Embeddings (aber eher nicht mit unseren simplen count-based embeddings) können sogenannte “benannte Entitäten” in Texten identifiziert werden, also Wörter, die auf eine bestimmte Art von Entität verweisen: Personen, Orte, Organisationen sind die gängigsten Beispiele:
“A named entity is, roughly speaking, anything that can be referred to with a proper name: a person, a location, an organization. The task of named entity recognition (NER) is to find spans of text that constitute proper names and tag the type of the entity. Four entity tags are most common: PER (person), LOC (location), ORG (organization), or GPE (geo-political entity). However, the term named entity is commonly extended to include things that aren’t entities per se, including dates, times, and other kinds of temporal expressions, and even numerical expressions like prices.” (Jurafsky/Martin 2023, Ch.8, S.6)
Ähnlich wie beim POS Tagging geht es also bei der Named Entity Recognition (NER) darum, bestimmte Tokens (oder auch Tokenkombinationen) automatisiert zu identifizieren und mit einem Tag oder Label zu versehen. Anders als beim POS Tagging ist das Ziel bei der NER aber, semantische Strukturen zu erkennen und nicht syntaktische. Named Entity Recognition Systeme machen sich zur Erkennung der Entitäten die Eigenschaft von Word Embeddings zunutze, dass Wörter, die in ähnlichen semantischen Kontexten vorkommen (z.B. Städte, Personen, …), im mehrdimensionalen Raum enger beeinanderliegen als Wörter, deren Kontexte sehr verschiedenen sind.
Im folgenden werden beispielhaft zwei der populärsten NER-Systeme vorgestellt: SpaCy und Flair. Beide sind eigentlich für Python entwickelt, können aber mithilfe von sogenannten “Wrappern” auch aus R heraus angewandt werden. Beide Systeme nutzen Word Embeddings in Kombination mit einer Reihe anderer Verarbeitungsschritte, um Entitäten zu erkennen: SpaCy nutzt statische Embeddings (zumindest für deutsche Texte) und FlaiR nutzt kontextuelle Embeddings (allerdings nicht mehr ELMo, sondern eigentlich Character Embeddings, also Vektoren, die den Kontext einzelner Buchstaben repräsentieren). Dabei ist wichtig zu beachten, dass die Embeddings bei der hier vorgestellten simplen Anwendung dieser Systeme nicht alle auf der Grundlage der Eingabetexte erstellt werden, sondern dass ähnlich wie beim POS-Tagging andere Textkorpora verwendet werden, um Word Embeddings zu generieren und ein Sprachmodell zu trainieren, das Named Entities erkennen kann.
Als Beispiel dient uns diesmal ein sehr kleines Korpus von Briefen aus der Korrespondenz von Karl Marx und Friedrich Engels aus der digitalen Edition der Marx-Engels-Gesamtausgabe.
10.3 Beispiel mit SpaCy / Spacyr
Python Setup
Sprachmodell herunterladen und initialisieren
## successfully initialized (spaCy Version: 3.7.2, language model: de_core_news_lg)Jetzt können wir beginnen:
results <- spacy_parse(marx_test, lemma = FALSE, entity = TRUE)
results_entities <- entity_extract(results)
results_entities # View(results_entities)## doc_id sentence_id entity entity_type
## 1 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 4 Attaque ORG
## 2 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 5 Dein_Unwohlsein MISC
## 3 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 5 Spreewoche ORG
## 4 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 9 Saturday_Review MISC
## 5 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 11 Borkheim PER
## 6 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 12 Liebknecht PER
## 7 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 13 London LOC
## 8 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 14 Dieß PER
## 9 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 14 Brief_an_Dich MISC
## 10 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 18 Contzen PER
## 11 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 21 Herrn_Vogt PER
## 12 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 23 Lassalleaner PER
## 13 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 23 II._Band MISC
## 14 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 23 Union_’s ORG
## 15 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 25 Wiener MISC
## 16 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 26 Kugelmann PER
## 17 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 26 Kertbenyi PER
## 18 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 28 Coppel PER
## 19 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 30 Mosel LOC
## 20 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 31 Pole_Card LOC
## 21 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 31 Genf LOC
## 22 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 31 fzs ORG
## 23 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 32 Genf LOC
## 24 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 33 Schily PER
## 25 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 33 Paris LOC
## 26 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 34 Card ORG
## 27 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 34 Moses MISC
## 28 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 35 Gehn LOC
## 29 Marx_Engels_London_25-1-1868.txt 37 my_dear_boy_\n ORG
Quelle: https://megadigital.bbaw.de/briefe/detail.xql?id=M0000533.
# Spalte doc_id des readtext-Dataframes ist per Default Dateiname; das ersetzen wir durch das Datum
marx_briefe$doc_id <- marx_briefe$Datumresults_briefe <- spacy_parse(marx_briefe, lemma = FALSE, entity = TRUE)
briefe_entities <- entity_extract(results_briefe)
briefe_entities## doc_id sentence_id entity entity_type
## 1 13-3-1867 2 Mchr PER
## 2 13-3-1867 5 Herrn_Meißner PER
## 3 13-3-1867 7 Lassallianer PER
## 4 13-3-1867 8 Herren_Lassallianer MISC
## 5 13-3-1867 8 sächsischen MISC
## 6 13-3-1867 9 Deutschland LOC
## 7 13-3-1867 9 Frankreich LOC
## 8 13-3-1867 10 Deutschld LOC
## 9 13-3-1867 10 Büreaukratie LOC
## 10 13-3-1867 10 Frankr LOC
## 11 13-3-1867 13 preuß MISC
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## 334 13-1-1869 48 D_’_abord PER
## 335 13-1-1869 48 d._d._Genf PER
## 337 13-1-1869 48 précis PER
## 338 13-1-1869 50 Lessner PER
## 342 13-1-1869 52 B. PER
## 343 13-1-1869 52 Jung PER
## 345 13-1-1869 54 Becker PER
## 351 13-1-1869 62 Generalrath PER
## 352 13-1-1869 62 Becker PER
## 354 13-1-1869 63 Correspond PER
## 357 13-1-1869 67 Becker PER
## 363 13-1-1869 72 Vidal PER
## 368 13-1-1869 74 Engld PER
## 375 13-1-1869 77 Dupont PER
## 385 13-1-1869 81 Schweitzer PER
## 386 13-1-1869 82 Dein_Kopf PER
## 388 19-2-1870 7 Russica PER
## 390 19-2-1870 8 Hermann PER
## 392 19-2-1870 9 Bismarck PER
## 397 19-2-1870 11 Nicolaus PER
## 404 19-2-1870 18 Richard PER
## 406 19-2-1870 19 Bakunin PER
## 409 19-2-1870 22 Gladstone PER
## 411 19-2-1870 25 Engld PER
## 419 19-2-1870 30 Herrn_Odger PER
## 423 19-2-1870 31 Reynolds PER
## 424 19-2-1870 31 trimming PER
## 426 19-2-1870 34 Siebel PER
## 427 19-2-1870 35 Sybel PER
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## 446 2-4-1867 11 Geheimrath_Bucher PER
## 447 2-4-1867 12 Borkheim PER
## 449 2-4-1867 13 Bucher PER
## 451 2-4-1867 14 Meißner PER
## 452 2-4-1867 16 d'abord PER
## 453 2-4-1867 18 Laura's_Champagnerkur PER
## 454 2-4-1867 19 Rothwein PER
## 458 2-4-1867 23 Meister PER
## 463 2-4-1867 26 Bonaparte PER
## 464 2-4-1867 27 erstre PER
## 474 2-4-1867 32 Oestreich PER
## 478 21-2-1867 4 Engels PER
## 482 21-2-1867 6 Laure PER
## 487 21-2-1867 16 L._Kugelmann PER
## 488 21-2-1867 16 Marx PER
## 491 21-2-1867 17 Marx PER
## 492 21-2-1867 17 L._Kugelmann PER
## 494 21-2-1867 18 Dr_Kugelmann PER
## 497 23-1-1869 4 N. PER
## 499 23-1-1869 6 Gumpert PER
## 500 23-1-1869 6 Mary_Ellen PER
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## 523 25-1-1868 11 Borkheim PER
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## 530 25-1-1868 23 Lassalleaner PER
## 534 25-1-1868 26 Kugelmann PER
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## 548 25-2-1867 5 Dr_Kugelmann_\n\n PER
## 550 25-2-1867 6 Honoré_de_Balzac PER
## 551 25-2-1867 7 Balzac's PER
## 552 25-2-1867 8 À_Propos_Balzac PER
## 553 25-2-1867 8 Melmoth_réconcilié PER
## 555 5-1-1866 5 Engels PER
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## 572 5-1-1866 16 publicirt PER
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## 587 8-1-1868 5 K._zugesandte_Copy PER
## 589 8-1-1868 7 Oestreich PER
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## 592 8-1-1868 12 Wilhelm_’_schen PER
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## 595 8-1-1868 14 Verschiednes PER
## 597 8-1-1868 15 Stein PER
## 598 8-1-1868 15 Stein PER
## 601 8-1-1868 19 Z._B. PER
## 602 8-1-1868 20 Kate PER
## 606 8-1-1868 24 K. PER
## 607 8-1-1868 26 Kröker PER
## 610 8-1-1868 26 K. PER
## 618 8-1-1868 34 Alberich PERlibrary(ggplot2)
marx_pers_plot <- ggplot(briefe_pers, aes(x = doc_id, y = entity)) +
geom_point(alpha=0.6) +
theme(axis.text.y = element_text(size=3),
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1, size=5)) +
labs(x = "Brief", y = "Person")
library(plotly)
ggplotly(marx_pers_plot)- Spacyr Dokumentationsseite:
- Spacyr Tutorial: https://cran.r-project.org/web/packages/spacyr/vignettes/using_spacyr.html
- Spacy Dokumentationsseiten: https://spacy.io/usage
- Spacy Sprachmodelle: https://spacy.io/usage/models und https://spacy.io/models/de#de_core_news_lg
10.4 Beispiel mit Flair / FlaiR
reticulate::use_python("/Path/to/python") # >= 3.10!
reticulate::py_config() # Einstellungen überprüfen ## 2025-01-29 19:56:24,487 SequenceTagger predicts: Dictionary with 20 tags: <unk>, O, B-PER, E-PER, S-LOC, B-MISC, I-MISC, E-MISC, S-PER, B-ORG, E-ORG, S-ORG, I-ORG, B-LOC, E-LOC, S-MISC, I-PER, I-LOC, <START>, <STOP>## doc_id entity tag
## 1: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Fred PER
## 2: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Saturday Review ORG
## 3: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Borkheim PER
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## 5: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt London LOC
## 6: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Contzen PER
## 7: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Volkszeitung ORG
## 8: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Vogt PER
## 9: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Lassalle MISC
## 10: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Kugelmann PER
## 11: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Kertbenyi PER
## 12: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Claret MISC
## 13: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Card PER
## 14: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Genf LOC
## 15: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Genf LOC
## 16: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Schily PER
## 17: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Paris LOC
## 18: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Card PER
## 19: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt Moses PER
## 20: Marx_Engels_London_25-1-1868.txt KMarx PER
Quelle: https://megadigital.bbaw.de/briefe/detail.xql?id=M0000533.
results_briefe <- get_entities(text=marx_briefe$text, doc_ids=marx_briefe$Datum, tagger_ner)
results_briefe # View(results_briefe)## doc_id entity tag
## 1: 13-3-1867 Mohr PER
## 2: 13-3-1867 Meißner PER
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## 4: 13-3-1867 Lassallianer PER
## 5: 13-3-1867 Deutschland LOC
## ---
## 441: 8-1-1868 Kate PER
## 442: 8-1-1868 Paris LOC
## 443: 8-1-1868 Yankees ORG
## 444: 8-1-1868 John Bull PER
## 445: 8-1-1868 Alberich PER## doc_id entity tag
## 1: 13-3-1867 Mohr PER
## 2: 13-3-1867 Meißner PER
## 3: 13-3-1867 Lassallianer PER
## 4: 13-3-1867 Lassallianer PER
## 5: 13-3-1867 Schuft Schweizer PER
## ---
## 233: 8-1-1868 K. PER
## 234: 8-1-1868 Freiligrath PER
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## 236: 8-1-1868 John Bull PER
## 237: 8-1-1868 Alberich PERlibrary(ggplot2)
marx_pers_plot <- ggplot(results_pers, aes(x = doc_id, y = entity)) +
geom_point(alpha=0.6) +
theme(axis.text.y = element_text(size=3),
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1, size=5)) +
labs(x = "Brief", y = "Person")
library(plotly)
ggplotly(marx_pers_plot)- FlaiR Dokumentationsseite: https://github.com/davidycliao/flaiR
- Flair Dokumentationsseiten: https://flairnlp.github.io/docs/intro und https://github.com/flairNLP/flair
- Flair-Sprachmodelle: https://flairnlp.github.io/docs/tutorial-basics/tagging-entities#list-of-ner-models und https://huggingface.co/flair/ner-german-large
- ConLL 2003 Datensatz: https://huggingface.co/datasets/conll2003 und https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/
10.5 Vergleich und Ausblick
Neben Spacyr und FlaiR gibt es noch weitere Pakete, die es erlauben, Named Entity Recognition in R durchzuführen. Dazu zählt zum Beispiel das Paket nametagger, das von demselben Personenkreis entwickelt wurde, die auch UDPipe entwickelt haben, und verschiedene Pakete, die es erlauben, das an der Universität Stanford entwickelte NER-System CoreNLP zu verwenden (laut Dokumentationsseite wird CoreNLP von den R Paketen CleanNLP, NLP und CoreNLP unterstützt). Das Paket CleanNLP erlaubt, verschiedene Natural Language Processing Pipelines aus R heraus zu verwenden und diese in einem “Tidy” Datenformat abzubilden (mehr dazu hier).
Nametagger unterstützt aktuell nur NER für englischsprachige Dokumente (siehe diesen Beitrag für ein Anwendungsbeispiel), und während CoreNLP für moderne deutschsprachige Texte sehr gute Ergebnisse erzielt, wurde gezeigt, dass Flair für historsiche Dokumente bessere Ergebnisse erreichen kann (zum Beispiel hier und hier).
Aber für die Out-of-the-Box NER Modelle gilt genauso wie für die Modelle für das POS Tagging und Dependency Parsing: Auch, wenn in Einzelfällen Modelle, die auf modernen (Zeitungs-)texten trainiert sind, bei der NER historischer Dokumente brauchbare Ergebnisse liefern können, sind sie nicht für historische Dokumente und oft auch nicht für andere Textgattungen gemacht. Deswegen gibt es in den Digital Humanities zahlreiche Bestrebungen, eigene Modelle speziell zur Named Entity Recognition verschiedener historischer Textkorpora zu entwickeln. Ein paar Beispiele:
- https://openhumanitiesdata.metajnl.com/articles/10.5334/johd.48
- https://arxiv.org/pdf/2205.15575.pdf
- https://huggingface.co/dbmdz
- https://huggingface.co/hmbyt5-preliminary/byt5-small-historic-multilingual
- https://huggingface.co/hmbert/flair-hipe-2022-newseye-de
Die Übertragbarkeit dieser Modelle auf andere historische Perioden und Texte ist jedoch begrenzt und die Performance selbst dieser hochspezialisierten Modelle liegt momentan noch unter der für moderne Texte (Ehrmann et al. 2023). Historische Briefe und andere Texte, die besonders kurz und umgangssprachlich sind, stellen eine zusätzliche Herausforderung dar (z.B. Jiang et al. 2022) Named Entity Recognition für historische Texte bleibt also wohl auch in den nächsten Jahren ein Forschungsthema.
Einen hervorragenden Überblick über Probleme und den Forschungsstand bei der Named Entity Recognition für historische Dokumente bieten:
- Ehrmann, Maud et al. (2023). Named Entity Recognition and Classification in Historical Documents: A Survey, in: ACM Computing Survey Vol. 56 / 2, pp. 1-47, https://doi.org/10.1145/3604931.
Aber trotz dieser Schwierigkeiten ist Named Entity Recognition eine wichtige Methode: NER kann, sofern die Ergebnisse brauchbar sind, nicht nur zur Textanalyse verwendet werden, sondern zum Beispiel auch dazu, Dokumente im Rahmen einer digitalen Edition mit Metainformationen anzureichern und zu verknüpfen (Beispiel 1, Beispiel 2), oder aber auch zum Geomapping, also dem Hinzufügen von Metainformationen auf Karten ( Beispiel).
Quellen
- Jurafsky, Daniel und Martin, James H. (2024), Speech and Language Processing. Chapter 6: Vector Semantics and Embeddings, https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3bookfeb3_2024.pdf.
- Grimmer, Justin, Roberts, Margaret und Stewart, Brandon (2022). Text as Data. Ch. 7: The Vector Space Model and Similarity Metrics.
- Stoltz, Dustin und Taylor, Marshall (2024). Mapping Texts. Ch. 11: Extended Inductive, insb. Word Embeddings: The First Generation, Word Embeddings: The Next Generation und Inductive Analysis with Word Embeddings.
- Stoltz, Dustin und Taylor, Marshall (2024). Mapping Texts. Ch. 6: From Text to Numbers, insb. Term Features.
- Jurafsky, Daniel und Martin, James H. (2023), Speech and Language Processing. Chapter 8.3: Named Entities and Named Entity Tagging, https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/8.pdf.
- Jurafsky, Daniel (2022). Vector 6 Word2Vec, https://www.youtube.com/watch?v=FHhKmf1iPvw.
- Jurafsky, Daniel (2022). Vector 4 Cosine Similarity, https://www.youtube.com/watch?v=FHhKmf1iPvw.
- Kriegel, Klaus (2020). Skript zur Vorlesung “Lineare Algebra für Informatik” im Sommersemester 2020 an der Freien Universität Berlin.
- Manning, Chris und Socher, Richard (2017). Vorlesung “GloVe: Global Vectors for Word Representation”, Stanford University, https://www.youtube.com/watch?v=ASn7ExxLZws.
- Selinvanov, Dmitriy (2020). GloVe Word Embeddings, https://text2vec.org/glove.html.
- Akbik, Alan (2020). Vortrag “Das Flair Framework zur automatischen Analyse von Texten”, Gesellschaft für Informatik, https://www.youtube.com/watch?v=LqElF1eZ_ps.
- Benoit, Kenneth und Matsuo, Akitaka (2023). A Guide to Using Spacyr, https://cran.r-project.org/web/packages/spacyr/vignettes/using_spacyr.html.
- Explosion AI, SpaCy Dokumentationsseiten, https://spacy.io/.
- Explosion AI, SpaCy Dokumentationsseiten: Models & Languages, https://spacy.io/usage/models.
- Liao, David, FlaiR: An R Wrapper for Accessing Flair NLP Library, https://davidycliao.github.io/flaiR/ und https://github.com/davidycliao/flaiR?tab=readme-ov-file#performing-nlp-tasks-in-r.
- Akbik, Alan, Flair Dokumentationsseiten, https://flairnlp.github.io/.
- Akbik, Alan, Flair Dokumentationsseiten: Flair Embeddings, https://flairnlp.github.io/docs/tutorial-embeddings/flair-embeddings.
- Stanford Natural Language Prcessing Group (ed.). CoreNLP. Using CoreNLP within Other Programming Languages and Packages: R (CRAN), https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/other-languages.html#r-cran.
- Arnold, Taylor (2017). A Tidy Data Model for Natural Language Processing Using cleanNLP, in: The R Journal Vol. 9/2, pp. 248-267, https://arxiv.org/pdf/1703.09570.pdf.
- Arnold, Taylor. CleanNLP Documentation, https://statsmaths.github.io/cleanNLP/ und https://cran.r-project.org/web/packages/cleanNLP/.
- Charles Univ. Prague (ed.). LinPipe Design and Philosophy, https://ufal.mff.cuni.cz/linpipe/design und https://github.com/ufal/linpipe.
- Charles Univ. Prague (ed.). NameTag 2 Models, https://ufal.mff.cuni.cz/nametag/2/models.
- BNOSAC. Nametagger R Package, https://github.com/bnosac/nametagger.
- Arnold, Taylor. CleanNLP: A Tidy Data Model for Natural Language Processing, https://statsmaths.github.io/cleanNLP/.
- Stanford Natural Language Processing Group. Using CoreNLP within Other Programming Languages and Packages, https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/other-languages.html#r-cran.
- Super User (2018). A Comparison Between SpaCy and UDPipe for Natural Language Processing for R Users, https://www.r-bloggers.com/2018/02/a-comparison-between-spacy-and-udpipe-for-natural-language-processing-for-r-users/
- The HashTag Magazine (2023). Uncover the Subtleties of Language - Flair is the new Advanced AI, https://hashtagmagazine.medium.com/uncover-the-subtleties-of-language-flair-is-the-new-advanced-ai-307e22218178.
- CodeTrade (2023). The Battle of the NLP Libraries: Flair vs SpaCy, https://www.codetrade.io/blog/the-battle-of-the-nlp-libraries-flair-vs-spacy/.
- Reticulate 1.34 Documentation: Python Version Configuration, https://rstudio.github.io/reticulate/articles/versions.html.
- Ehrmann, Maud et al. (2023). Named Entity Recognition and Classification in Historical Documents: A Survey, in: ACM Computing Survey Vol. 56 / 2, pp. 1-47, https://doi.org/10.1145/3604931.
- Bizon Monroc, Claire et al. (2022). A Commprehensive Study of Open-source Libraries for Named Entity Recognition on Handwritten Historical Documents, in: International Workshop on Document Analysis Systems, https://hal.science/hal-04056513.
- Schweter, Stefan und Baiter, Johannes (2019). Towards Robust Named Entity Recognition for Historic German, in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP, pp. 96-103, https://aclanthology.org/W19-4312, und https://github.com/dbmdz/historic-ner.
- Jiang, Hang et al. (2022). Annotating the Tweebank Corpus on Named Entity Recognition and Building NLP Models for Social Media Analysis,
https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.07281. - Hiippala, Tuomo (2021). Applied Language Technology: NLP for the Humanities. Word Embeddings in SpaCy, in: Proceeedings of the Fifth Workshop on Teaching NLP. Association of Computational Linguistics, pp. 46-48, https://applied-language-technology.mooc.fi/html/notebooks/part_iii/05_embeddings_continued.html und https://aclanthology.org/2021.teachingnlp-1.5/.
- Hugging Face, Using SpaCy at Hugging Face, https://huggingface.co/docs/hub/spacy.
- Hugging Face, Using Flair at Hugging Face, https://huggingface.co/docs/hub/flair.
- Flair, ner-multi, https://huggingface.co/flair/ner-multi.
- SpaCy, Multi-language, https://spacy.io/models/xx.
- Akbik, Alan, Blythe, Duncan und Vollgraf, Roland (2018). Contextual String Embeddings for Sequence Labeling, in: Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp. 1638–1649, https://aclanthology.org/C18-1139/.
- Honnibal, Matthew (2018). Spacy’s Entity Recognition Model: Incremental Parsing with Bloom Embeddings & Residual CNNs, https://spacy.io/universe/project/video-spacys-ner-model.
- Explosion AI, SpaCy Dokumentationsseiten: Library Architecture, https://spacy.io/api.
- Applied Language Technology (2021). Contextual Word Embeddings in SpaCy, https://www.youtube.com/watch?v=fAeW1D37h90.
- Zeman, Daniel and Rosa, Rudolf (2021). Contextual Word Embeddings, https://www.youtube.com/watch?v=J9uSXZTW5Oc, und https://ufal.mff.cuni.cz/courses/npfl120#lectures.
- Ghassemi, Mohammad (2021). NLP Lecture 4(a) - Simple Word Embeddings, https://www.youtube.com/watch?v=LGJSZCvBT3g und https://github.com/deskool/nlp-class
- Herremans, Dorien (2022), Word Embeddings, https://www.youtube.com/watch?v=QldIe6N5-Lc.
- Mei, Ted (2020). From Static Embedding to Contextualized Embedding, https://ted-mei.medium.com/from-static-embedding-to-contextualized-embedding-fe604886b2bc.
- Ethayarajh, Kawin (2020). BERT, ELMo, & GPT-2: How Contextual are Contextualized Word Representations?, https://ai.stanford.edu/blog/contextual/.
- Chang, Ting-Yun und Chen, Yun-Nung (2019). What Does This Word Mean? Explaining Contextualized Embeddings with Natural Language Definition, in: Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processingand the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing, pp. 6064–6070, https://aclanthology.org/D19-1627/.