Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- user:zeman:dz-parser:icon [2012/12/09 20:59]
zeman Statistiky o výkonu.
+++ user:zeman:dz-parser:icon [2012/12/10 17:44]
zeman Odstraněny zastaralé výsledky.
@@ Line 26: / Line 26: @@
 ===== Výsledky =====
-  * Na malých hindských datech (1000 vět) hlásí, že našel 397875 rysů (je to stejné pro projektivní i neprojektivní model).
+==== Různé redukce značek ====
-  * Projektivní trénování trvalo 12 minut a model má necelých 6 MB.
-  * Neprojektivní trénování trvalo 18 minut a velikost modelu je podobná.
-  * Na velkých hindských datech (všechny věty) hlásí, že našel 2180868 rysů.
-  * Neprojektivní trénování trvalo 4 hodiny a model má necelých 35 MB.
-mst nonproj o2 full
+Je vhodné využívat formát dat CoNLL, který je i pro MST parser nyní výchozí. Při konverzi do původního formátu MST je nutné rozhodnout, co prohlásíme za morfologickou značku. Pokud nechceme zbytek informace zahodit, tak máme značky velmi dlouhé a neumožňujeme parseru vybrat si, jaká jejich část ho zajímá nejvíc. Naproti tomu ve formátu CoNLL bere MST parser 0.4.3b v úvahu všechny morfologické sloupce (CPOS, POS i FEAT), jak vyplývá z následujících pokusů. Zatím jsem nezkoumal, zda je schopen rozložit obsah sloupce FEAT na samostatné rysy. A nikdy jsem mu nedal kompletní rysy, vždy jsem je omezil buď na vibhakti + tam, nebo jsem je úplně vymazal.
-  Labeled   attachment score: 15503 / 26416 * 100 = 58.69 %
-  Unlabeled attachment score: 20408 / 26416 * 100 = 77.26 %
-  Label accuracy score:       16637 / 26416 * 100 = 62.98 %
-mst nonproj o2 1000
+Zlatý standard morfologie, trénování na 1000 větách, neprojektivní MST parser 2. řádu. Střídavě jsem redukoval nebo mazal (nahrazoval podtržítkem) hodnoty v různých sloupcích. Parser na všechny tyto změny reagoval a pokaždé dosáhl jiné úspěšnosti. To znamená, že všechny tyto sloupce bere při trénování v úvahu.
-  Labeled   attachment score: 15624 / 26416 * 100 = 59.15 %
-  Unlabeled attachment score: 20335 / 26416 * 100 = 76.98 %
-  Label accuracy score:       16741 / 26416 * 100 = 63.37 %
-Parser zřejmě použil jako part of speech sloupec CoNLL POS (nikoli CPOS nebo FEAT).
+^ CPOS ^ POS ^ FEAT ^ UAS ^ LA ^ LAS ^ Model ^ Rysů ^ Čas učení ^
+| ano | ano | vibhakti + tam | 91.78 | 79.76 | 77.73 | 131 MB 9.12.2012 23:31:04 |  2 334 346 | 11 min |
+| ano | ano | ne | 88.47 | 77.52 | 75.55 | 56 MB 9.12.2012 23:32:15 | 1 130 847 | 12 min |
+| ano | ne | vibhakti + tam | 90.47 | 68.65 | 66.64 | 128 MB 10.12.2012 9:10:05 | 2 246 768 | 11 min |
+| ne | ano | vibhakti + tam | 88.11 | 77.83 | 74.62 | 127 MB 10.12.2012 9:13:08 | 2 234 096 | 14 min |
 ====== ICON 2009 NLP Tools Contest ======

[ Back to the navigation ] [ Back to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

Differences