[ Skip to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

[ Back to the navigation ]

You are here: start » user » zeman » dz-parser » icon

Differences

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

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision 		Previous revision
user:zeman:dz-parser:icon [2012/10/24 12:01]
zeman 		user:zeman:dz-parser:icon [2012/12/11 12:37] (current)
zeman training-k:5
Line 1: Line 1:
-====== Hindi Parsing Shared Task at COLING 2012 Mumbaí ======+====== Hindi Parsing Shared Task at COLING 2012 Mumbaī ====== 
 + 
 +http://ltrc.iiit.ac.in/mtpil2012/ 
 + 
 +===== Udělat ===== 
 + 
 +  * Natrénovat McDonaldův MST parser. Pokud možno s pořádnými rysy, neprojektivně a druhý řád. Ale na druhou stranu, aby to taky někdy doběhlo. 
 +    * Zkusit jinou kombinaci rysů ze sloupce FEAT. A zkusit ponechat všechny rysy (žádná redukce). 
 +  * Natrénovat Malt parser a mezi rysy mu přidat hypotézu od MST (parser MST-Malt podle Joakimova a Ryanova článku). 
 +    * To znamená, že musím vybrat nejlepší parametry trénování MST, rozdělit trénovací data na 10 dílů, opakovaně natrénovat MST na devíti dílech a pustit ho na ten desátý. Pak musím rozhodnout, jakým způsobem se názor MST předloží Maltu. Musí to být rys položky na vstupu nebo na zásobníku. Asi nejjednodušší by bylo zavést rys, který pro každé slovo řekne značku jeho rodiče. V mnoha větách to bude ukazovat na více než jedno slovo, ale někde to snad pomůže. A pokud místo značky dáme slovo, mohla by být příliš řídká data. (Můžeme ale zavést dva rysy a dát tam obojí.) Index rodiče je jako rys k ničemu, protože hodnota má v každé větě jiný význam. Nejlepší by zřejmě bylo, kdybychom dokázali posuzovat dvě položky najednou (např. dvě horní položky v zásobníku) a říct, zda si MST parser myslí, že mezi nimi vede hrana. Ale to zase neumím popsat a je otázka, jestli to vůbec umí Malt parser, resp. ten jeho SVM rádce. 
 +  * Zkontrolovat normalizaci UTF-8 (dévanágarí). 
 +  * Natrénovat samostatný značkovač syntaktických značek. Ambati et al.: MST labeler je blbej, použili maxent (http...lzhang, viz článek). A říkají tam, které rysy a uzly stromu od parseru zkoumali. 
 +  * 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?
  
-Zkontrolovat normalizaci UTF-8 (dévanágarí). 
 HTB verze 0,51: train 12041 sent, 268093 tok? (words), dev 1233 / 26416 HTB verze 0,51: train 12041 sent, 268093 tok? (words), dev 1233 / 26416
 +
 +**MST parser:** V TectoMT share mají verzi 0.4.3b z října 2009 (''$TMT_ROOT/share/installed_tools/parser/mst/0.4.3b''). Já možná mám nebo jsem měl v ''~/nastroje/parsery'' totéž, ale soubor README se tváří, že by to měla být verze 0.5.0. Na [[http://sourceforge.net/projects/mstparser/|Sourceforge]] se tváří, že poslední aktualizace byla 23.1.2012 a verze se stále jmenuje 0.5.0. Resp. možná se tak jmenuje až tahle letošní, protože předcházející aktivita byla 6.5.2011, a to byla zveřejněna verze 0.4.3c. (A verze 0.4.3b ve skutečnosti podle Sourceforge pochází už z 4.4.2007.)
  
 Vyhodnotit samostatně Vyhodnotit samostatně
Line 9: Line 23:
   * pro jednotlivé s-značky   * pro jednotlivé s-značky
  
-McDonald?+===== Výsledky =====
  
-Ambati et al.: MST labeler je blbej, použili maxent (http...lzhang, viz článek). A říkají tam, které featury / uzly stromu od parseru zkoumali.+==== Různé redukce značek ====
  
-A co MST druhého řádu? Ambati et al. použili 2. řád a training-k = 5.+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.
  
-MST jako vstupní featura pro Malt?+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.
  
-Potřebuju nějaké vyhledávadlo a zvýrazňovadlo chyb.+^ 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 |
  
-Mohly by pomoct Martinovy transformace? Normalizace hindštiny prý dělá na nových datech mnohem více chyb (uzel pod Coord nemá is_member apod.)+==== training-k ====
  
-Co ten neoznačkovaný text? TreeTagger?+Ambati et al. použili 2. řád a training-k:5. Zkoušel jsem porovnat training-k:5 a výchozí nastavení (neřeknu nic, čili podle souboru README platí training-k:1). Výstup na dtestu se nelišil ani v jediné závislosti. Parametr training-k jsem ovšem předával pouze při učení, předpokládám, že při použití modelu to nemá smysl. Možná by to chtělo ještě prozkoumat trochu pečlivěji, než to úplně vyhodím.
  
 ====== ICON 2009 NLP Tools Contest ====== ====== ICON 2009 NLP Tools Contest ======

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