Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision Next revision Both sides next revision | ||
user:zeman:dz-parser:icon [2009/10/28 18:41] zeman Další postřehy. |
user:zeman:dz-parser:icon [2012/12/07 13:57] zeman Udělat. |
||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
+ | ====== Hindi Parsing Shared Task at COLING 2012 Mumbaī ====== | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | ===== Udělat ===== | ||
+ | |||
+ | * Natrénovat McDonaldův MST parser. Pokud možno s pořádnými rysy, neprojektivně a druhý řád. Ale na druhou stranu, aby to taky někdy doběhlo. | ||
+ | * Ambati et al. použili 2. řád a training-k = 5. | ||
+ | * Zkontrolovat normalizaci UTF-8 (dévanágarí). | ||
+ | * Natrénovat Malt parser a mezi rysy mu přidat hypotézu od MST (parser MST-Malt podle Joakimova a Ryanova článku). | ||
+ | * Natrénovat samostatný značkovač syntaktických značek. Ambati et al.: MST labeler je blbej, použili maxent (http...lzhang, | ||
+ | * Potřebuju nějaké vyhledávadlo a zvýrazňovadlo chyb. | ||
+ | * Opravit normalizaci pro HamleDT. Normalizace hindštiny prý dělá na nových datech mnohem více chyb (uzel pod Coord nemá is_member apod.) Mohly by mi pomoct Martinovy transformace koordinací? | ||
+ | |||
+ | HTB verze 0,51: train 12041 sent, 268093 tok? (words), dev 1233 / 26416 | ||
+ | |||
+ | Vyhodnotit samostatně | ||
+ | * LAS vs. UAS | ||
+ | * uvnitř chunku vs. mezi chunky | ||
+ | * pro jednotlivé s-značky | ||
+ | |||
====== ICON 2009 NLP Tools Contest ====== | ====== ICON 2009 NLP Tools Contest ====== | ||
Line 5: | Line 26: | ||
===== Zbývá udělat ===== | ===== Zbývá udělat ===== | ||
- | * Napsat | + | * Upravit makefile tak, abych mohl pouštět pokusy současně se starými i novými daty. A aby se váhy hlasování automaticky upravovaly podle aktuální úspěšnosti dílčích parserů. |
- | * Rozchodit podporu clusteru v makefilech, abych nemusel MST parser pouštět ručně zvlášť. | + | * Upravit makefile a/nebo skripty pro pouštění Malt parseru tak, aby Malt pro každý jazyk zvolil nejvhodnější algoritmus. |
+ | * Více si pohrát s rysy. Naučit se parserům předhazovat rysy. U Malt parseru je to dobře zdokumentováno, | ||
+ | * Přidat jako rys chunk label, a to i pro DZ Parser. | ||
+ | * Naivní parser pro telugštinu: | ||
+ | * Rozchodit podporu clusteru v makefilech, abych nemusel MST parser pouštět ručně zvlášť | ||
* Vyzkoušet neprojektivní parsing MST parserem. | * Vyzkoušet neprojektivní parsing MST parserem. | ||
- | * Zjistit, jaká je úspěšnost naivního parseru, který pověsí poslední uzel na kořen a všechny předcházející uzly na poslední. Přinejmenším v& | ||
* Zjistit, proč je tolik chyb v syntaktickém značkování, | * Zjistit, proč je tolik chyb v syntaktickém značkování, | ||
- | * Vybrat SVN repozitář, | + | * Více si pohrát s konfigurací Malt parseru. 7 algoritmů už jsem vyzkoušel, ale některé |
* Vyhodnotit křivku učení. | * Vyhodnotit křivku učení. | ||
* Vyhodnotit požadavky na procesor, paměť a disk (je třeba nejdříve rozchodit skript). | * Vyhodnotit požadavky na procesor, paměť a disk (je třeba nejdříve rozchodit skript). | ||
- | * Více si pohrát s rysy. | ||
- | * Více si pohrát s konfigurací Malt parseru. | ||
* Frekvenční slovníky, abych si trochu udělal představu o častých slovech, případně o jejich syntaktických zvláštnostech. | * Frekvenční slovníky, abych si trochu udělal představu o častých slovech, případně o jejich syntaktických zvláštnostech. | ||
- | * Konverze z& | ||
* Průzkum dat: jak dlouhé jsou věty? Indové v dokumentaci nějaká čísla uvádějí, ale tam se slova počítají včetně záložek a možná i včetně interpunkce, | * Průzkum dat: jak dlouhé jsou věty? Indové v dokumentaci nějaká čísla uvádějí, ale tam se slova počítají včetně záložek a možná i včetně interpunkce, | ||
+ | * Neučit se na hindštině a bengálštině dohromady? Jsou to přece podobné jazyky a data by se významně zvětšila! | ||
===== Průzkum dat ===== | ===== Průzkum dat ===== | ||
Line 42: | Line 64: | ||
| bn | 39.52 | 44.14 | | | bn | 39.52 | 44.14 | | ||
| te | 73.75 | 76.89 | | | te | 73.75 | 76.89 | | ||
+ | |||
+ | ==== Nová data pro druhé kolo ==== | ||
+ | |||
+ | Pro druhé vyhodnocení pořadatelé připravili upravená data "with courser tags". Ukázalo se, že nejde o lepší informaci na morfologické rovině, která by případně mohla parsing usnadnit. Jde o syntaktické značky, které má parser produkovat spolu se závislostní strukturou. Otázka je, jestli jsou nové značky jednodušší, | ||
===== Analýza chyb ===== | ===== Analýza chyb ===== | ||
Line 56: | Line 82: | ||
< | < | ||
+ | |||
+ | Tady je ještě jedna alternativa (pozor, tohle je pro změnu okopírováno z& | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | ts and Settings\Dan\Dokumenty\Lingvistika\Projekty\padapt\parsingroot\tools" | ||
+ | C: | ||
+ | -l te -t sci -g te/ | ||
+ | est.voted.1.fs</ | ||
Není pravda, že ze značky POS jednoznačně vyplývá značka chunku. Proto bych měl parserům poskytnout obě značky, může jim to pomoct. Např. v& | Není pravda, že ze značky POS jednoznačně vyplývá značka chunku. Proto bych měl parserům poskytnout obě značky, může jim to pomoct. Např. v& | ||
Line 63: | Line 97: | ||
Přinejmenším častá slova by měla být pro parsery viditelná jako samostatný rys uzlu. Např. hindské " | Přinejmenším častá slova by měla být pro parsery viditelná jako samostatný rys uzlu. Např. hindské " | ||
- | Úspěšnost přes 85& | + | Úspěšnost přes 85& |
+ | |||
+ | Příklad problému s& | ||
Je potřeba přinejmenším Malt parseru, ale pokud to jde, tak i MST parseru předhodit podrobnější rysy, aby parser mohl pracovat zvlášť např. s& | Je potřeba přinejmenším Malt parseru, ale pokud to jde, tak i MST parseru předhodit podrobnější rysy, aby parser mohl pracovat zvlášť např. s& | ||
Line 208: | Line 244: | ||
Unlabeled attachment score: 947 / 1250 * 100 = 75.76 % | Unlabeled attachment score: 947 / 1250 * 100 = 75.76 % | ||
Label accuracy score: | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ===== Parsovací algoritmy Malt parseru ===== | ||
+ | |||
+ | Zatím jsem neměnil root handling u Nivreho algoritmů (-r strict|relaxed|normal) a allow shift/root u Covingtona (-cs, -cr). Tohle jsou nejlepší hodnoty, kterých jsem dosáhl. Na každém jazyku vyhrál jiný algoritmus. Na hindštině Malt parser opět překonal MST, takže bude potřeba upravit váhy při hlasování. Současný výsledek Malt parseru je lepší než dosud nejlepší výsledek dosažený hlasováním! | ||
+ | |||
+ | hi 87.60 stacklazy | ||
+ | bn 85.57 covproj | ||
+ | te 81.04 stackeager | ||
+ | |||
+ | ==== nivrestandard ==== | ||
+ | |||
+ | Hindština i bengálština vyšla zřetelně lépe než nivreeager, telugština si lehce pohoršila. | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 18:41:43 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1082 / 1250 * 100 = 86.56 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 18:41:45 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 693 / 811 * 100 = 85.45 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 18:41:46 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 541 / 675 * 100 = 80.15 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ==== covproj ==== | ||
+ | |||
+ | Bengálština ještě trochu lepší, možná nesignifikantně. Ostatní ne. | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 19:47:14 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1079 / 1250 * 100 = 86.32 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 19:47:15 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 694 / 811 * 100 = 85.57 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 19:47:15 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 542 / 675 * 100 = 80.30 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ==== covnonproj ==== | ||
+ | |||
+ | Zlepšila se hindština. Bengálština se zhoršila, telugština zůstala. | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 21:21:46 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1087 / 1250 * 100 = 86.96 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:21:46 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 682 / 811 * 100 = 84.09 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:21:47 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 542 / 675 * 100 = 80.30 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ==== stackproj ==== | ||
+ | |||
+ | Není nejhorší, ale taky v ničem nejlepší. | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 21:29:06 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1082 / 1250 * 100 = 86.56 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:29:06 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 690 / 811 * 100 = 85.08 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:29:07 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 546 / 675 * 100 = 80.89 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ==== stackeager ==== | ||
+ | |||
+ | Přestože umožňuje neprojektivity, | ||
+ | Zato se vytáhla telugština, | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 21:44:15 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1022 / 1250 * 100 = 81.76 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:44:16 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 680 / 811 * 100 = 83.85 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:44:17 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 547 / 675 * 100 = 81.04 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | |||
+ | ==== stacklazy ==== | ||
+ | |||
+ | Na hindštině je to maximum, ostatní se zhoršily. | ||
+ | |||
+ | Thu Nov 19 21:52:53 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 1095 / 1250 * 100 = 87.60 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:52:54 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 687 / 811 * 100 = 84.71 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||
+ | Thu Nov 19 21:52:55 CET 2009 | ||
+ | / | ||
+ | Labeled | ||
+ | Unlabeled attachment score: 544 / 675 * 100 = 80.59 % | ||
+ | Label accuracy score: | ||