Differences

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

--- user:zeman:giza [2009/06/02 11:35]
zeman $MOSES
+++ user:zeman:giza [2009/06/03 18:48] (current)
zeman Příprava dat přesunuta na samostatnou stránku.
@@ Line 21: / Line 21: @@
 Zdá se, že nástroje přeložené na 32bitové pracovní stanici s Ubuntu lze spustit i na clusteru.
 ===== Příprava dat =====
-Pro přípravu dat potřebujeme některé skripty, které jsou přibalené např. k Mosesovi, nebo je můžeme nahradit svými vlastními:
+Viz [[Příprava paralelního korpusu|zde]].
-  * Tokenizace trénovacích dat (zdrojový i cílový jazyk)
-  * "Lowercasing", tedy nahrazení velkých písmen v textu malými
+===== Volání Gizy =====
-  * Odstranění dlouhých vět (např. delších než 40 tokenů). Není to nezbytné, a pokud máme málo dat, možná ani žádoucí, ale Gize trvá neúměrně dlouho, když má pracovat s dlouhými větami. Pozor, pokud je věta dlouhá jen v jednom z jazyků, musíme ji samozřejmě odstranit nebo ponechat v obou.
+Než zavoláme Gizu, musíme mít z nějakého důvodu hotový [[SRILM|jazykový model]]<nowiki>!</nowiki>
+Pro konkrétní pokusy s hindštinou už mám upravené volání Gizy++ nachystané ve skriptu ''~zeman/projekty/hindstina/align_tides.csh'' (volá se bez parametrů a dá se odeslat na cluster).
+Moses obsahuje skript, který hezky obaluje volání mkcls a Gizy++ a generuje frázové a přeskládávací tabulky, které potřebuje dekodér. Volá se takhle (pozor, cesta k jazykovému modelu musí být **absolutní**):
+<code>nohup nice $MOSES/tools/moses-scripts/scripts-20090128-1534/training/train-factored-phrase-model.perl \
+    -scripts-root-dir $MOSES/tools/moses-scripts/scripts-20090128-1534/ \
+    -root-dir . \
+    -corpus ./train.lowercased -f en -e hi \
+    -alignment grow-diag-final-and \
+    -reordering msd-bidirectional-fe \
+    -lm 0:3:/net/work/people/zeman/hindstina/lm/train.lowercased.hi.lm \
+    >& training.out &
+</code>
+Uvedený skript se mi zasekl krátce před vytvořením vlastního symetrického párování, protože nějak špatně odkazoval na jiné skripty uvnitř vygenerované složky (měl v cestě "training/training" tam, kde měl mít jenom "training"). Prozatím jsem to fixnul ručně a vyrobil jsem soubor ''model/aligned.grow-diag-final-and'', jehož obsah vypadá podobně jako vzorová data u Joshuy, tj. asi mám připravená data pro Joshuu.
+Uvedený trénovací skript Mosese má na starosti mnohem více úkonů než jen volání Gizy. Úkony jsou rozdělené do kroků a můžeme provést jen některé kroky. Kroky jsou následující:
-Následující příklady jsou přímo z práce s hindštinou (TIDES). Převádění velkých písmen na malá by pravděpodobně stačilo provést pro angličtinu (hindština velká a malá písmena nerozlišuje), ale takhle si alespoň budeme jisti, že neuniknou případná anglická slova vložená v hindštině, a taky že se oba soubory budou jmenovat analogicky. A pozor, kdybychom hindská data neměli v UTF-8, ale v té jejich "WX" romanizaci, nesmíme lowercasing vůbec provádět, protože velká latinská písmena se tam používají pro úplně jiné znaky než odpovídající malá!
+  - prepare() - pracuje s faktory, nahrazuje slova v korpusu číselnými odkazy do slovníku, volá ''mkcls'' (make classes)
+  - run_giza() - pustí paralelně 2 alignovací procesy, ze zdroje na cíl a z cíle na zdroj
+  - word_align() - zkombinuje výsledky obou Giz, aby získal jedno slovní párování. Volá ''symal''. Tady se uplatní symetrizační heuristika (např. //grow-diag-final-and//)
+  - get_lexical_factored()
+  - extract_phrase_factored()
+  - score_phrase_factored()
+  - get_reordering_factored()
+  - get_generation_factored()
+  - create_ini()
-<code>setenv MOSES /net/work/people/zeman/moses
+Pokud to děláme kvůli Joshuovi, potřebujeme pustit jen prvních pár kroků.
-cd /net/work/people/zeman/hindstina/data
-cp $DATA/para/hi/icon/train.tok train.tok.hi
-cp $DATA/para/en/icon/train.tok train.tok.en
-$MOSES/tools/scripts/lowercase.perl < train.tok.en > train.lowercased.en
-$MOSES/tools/scripts/lowercase.perl < train.tok.hi > train.lowercased.hi</code>
+**Pozor!** Jestliže pustíme Gizu opakovaně ve stejné složce, bude mít tendenci využít staré mezisoubory a nevytvářet je znova, aby ušetřila čas. To ale není vždy žádoucí! Jestliže jsme např. měli vedle sebe dvě verze korpusu, train.lowercased (50000 vět na každé straně) a train.clean (podmnožina 42737 vět na každé straně), nejdříve jsme pustili Gizu na train.lowercased a pak jsme si vzpomněli, že jsme vlastně chtěli train.clean, nestačí pustit Gizu znova se správnými parametry. Giza nepozná, že její mezisoubory (zejména ty ve složkách giza*) byly vytvořeny nad jinou verzí korpusu. Klidně použije mezisoubory znova, protože vypadají použitelně, takže bude s prací rychle hotová a vy dostanete znova párování pro train.lowercased.

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

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

Differences