Differences

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

--- user:zeman:giza [2009/06/02 13:20]
zeman Cesta k jazykovému modelu musí být absolutní.
+++ user:zeman:giza [2009/06/03 18:48] (current)
zeman Příprava dat přesunuta na samostatnou stránku.
@@ Line 24: / Line 24: @@
 ===== 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
-  * 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.
-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!
-<code>setenv MOSES /net/work/people/zeman/moses
-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
-$MOSES/tools/scripts/lowercase.perl < train.tok.hi > train.lowercased.hi</code>
-Zvláštní. Diff se tváří, že hindská data se lowercasingem opravdu změnila, a změněných řádků není málo. Většinou obsahují latinské písmeno "Z". Co je to za šum? Z 50000 vět je asi 2000 takových rozdílů.
-K tomu Gauravův komentář: Tam, kde se vyskytne celá posloupnost latinských znaků (opravdu asi stačí 2 a více za sebou), jde o nějakou divnou, často pro normálního Hinda nečitelnou romanizaci, kterou někdo nezkonvertoval zpátky. Tohle bude nejlepší prostě vyhodit. Pak se také občas objevuje samotné písmeno, přilepené nebo vložené do slova v dévanágarí. Viděli jsme Z, L a Q, ale mohou být i další. Je možné, že jsou to také nezkonvertované znaky. Z jsme viděli většinou na kraji slova, mohla by to být nějaká interpunkce. Q jsme viděli uprostřed slova a Gaurava nenapadá, co by to mohlo být - prostým vymazáním prý vznikne správné slovo. L jsme viděli taky uprostřed slova a u něj bylo možné vysledovat nějaký význam. Nepochopil jsem přesně jaký, ale to, co mi Gaurav namaloval, vypadalo na samohlásku "i" (krátké, tj. namalované doleva před souhlásku, která v textu předcházela tomu L). Bohužel jsem ale viděl L i samotné na konci věty (místo dandy?), taky 2 za sebou, taky jsem nově viděl Y a H.
-Další krok je čištění korpusu od vět delších než 40 tokenů. Zatím k tomu použiju skript, který se mi kdysi vygeneroval u Mosese v rámci nějakého časovaného pokusu:
-<code>$MOSES/tools/moses-scripts/scripts-20090128-1534/training/clean-corpus-n.perl train.lowercased en hi train.clean 1 40</code>
-Ohlásilo to, že z 50000 vět zbylo 42737.
 ===== Volání Gizy =====
 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**):
@@ Line 61: / Line 36: @@
 <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 work \
+    -root-dir . \
     -corpus ./train.lowercased -f en -e hi \
     -alignment grow-diag-final-and \
@@ Line 68: / Line 43: @@
     >& 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:
+  - 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()
+Pokud to děláme kvůli Joshuovi, potřebujeme pustit jen prvních pár kroků.
+**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