[ Skip to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

[ Back to the navigation ]

You are here: start » user » zeman » malt-parser

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:malt-parser [2010/02/23 17:32]
zeman 15. ledna skončil trénink stackproj. 		user:zeman:malt-parser [2013/07/11 22:15] (current)
zeman Odstraněn záznam o ladění před 3 lety.
Line 1: Line 1:
-====== Malt parser ======+====== Malt parser: pokusy s PDT 2.0 ======
  
-Toto je rychlý úvod do práce s Malt parserem.+http://maltparser.org/
  
-Jeden z formátů, které parser umí, je sloupcový formát CoNLL. Kromě trénovacích dat potřebuje parser znát také seznam slovních druhů (POS), hrubých slovních druhů (CPOS) a značek pro druhy závislostí (české AFUNy). Pokud nemáme k dispozici vyčerpávající seznamy pro naše data, můžeme alespoň z dat vytáhnout to, co se v nich opravdu objevilo:+Od května 2012 používám Malt Parser 1.7.1 z ''/home/zeman/nastroje/parsery/maltparser-1.7.1''.
  
-<code>setenv MALT /home/zeman/nastroje/parsery/malt/maltparser_0.4 +Podle Joakima trénování na celém PDT trvá 3 až 5 dní, a to ještě jen při použití splitting tricku (bez něj několik týdnů). Trénování SVM má kvadratickou složitost vzhledem k&nbsp;počtu trénovacích příkladů; těch z&nbsp;PDT vypadnou asi 3 milióny. (S&nbsp;Joakimem jsem se o tom bavil na jaře 2010 a šlo o Malt Parser 1.3. Tehdy jsem také zkoušel trénovat bez splitting tricku. Jeden experiment běžel i 60 dní, řada experimentů ale vůbec nedoběhla, protože jejich stroj cestou chcípnul.)
-setenv CONLL /net/data/conll +
-cd $MALT +
-$PARSINGROOT/tools/conll_tag_list.pl < $CONLL/2006/swedish/otrain.conll -c 3 > tagset.cpos +
-$PARSINGROOT/tools/conll_tag_list.pl < $CONLL/2006/swedish/otrain.conll -c 4 > tagset.pos +
-$PARSINGROOT/tools/conll_tag_list.pl < $CONLL/2006/swedish/otrain.conll -c 7 > tagset.dep</code>+
  
-Taky potřebujeme soubor s definicemi rysů. Pro začátek můžeme využít jeden ze souborů dodávaných s parserem, ale musíme si ho buď přejmenovat, nebo v souboru ''options.dat'' změnit název, pod kterým ho bude parser hledat.+Celá trénovací data mají 68562 vět (někde mám chybně uvedeno 68563 kvůli nejasnostem s&nbsp;počítáním od nuly a od jedničky, ale teď jsem to kontroloval a dvojím způsobem přepočítával prázdné řádky v&nbsp;souboru ''dtrain.conll'' a je to opravdu 68562). Testování je vždy, když není řečeno jinak, na celém dtestu, tedy 9270 vět. Tam, kde je explicitně uvedeno testování na etestu, jde o 10148 vět; v&nbsp;tom případě pak trénuju na sjednocení trénovacích a d-test dat, celkem 77832 vět.
  
-<code>ln -s m2.par model.par</code>+===== Jak se to pouští? =====
  
-Výchozí volby lze načíst ze souboru options.dat. I při trénování parser posílá na výstup stromečky, což lze využít při konverzi formátů. Natrénovaný model se ukládá do souborů, jejichž názvy se odvodí ze souboru s definicemi rysů, model.par. Trénování můžeme pustit např. takhle:+  * Přejít do adresáře ''/net/work/people/zeman/parsing/projects/maltpdt'', popř. si nejdřív někam vybalit SVN parsing a pak přejít do složky ''projects/maltpdt''. 
 +  * Skript ''getdata.csh'', případně ''getdata.gold.csh'' (pokud chceme použít ručně zjednoznačněnou morfologii), nám vyrobí místní kopii trénovacích a testovacích dat, převedenou do formátu CoNLL. Jsou to data z&nbsp;PDT 2.0 (train, dtest a etest na analytické rovině) a já už je mám na toto místo zkopírované. 
 +  * Složka ''/net/work/people/zeman/parsing/projects/maltpdt/experiments'' obsahuje pokusy, ve kterých jsem se snažil co nejvíce přiblížit nastavení, které se nejvíce osvědčilo Joakimovi a jeho týmu v&nbsp;roce 2009. Příslušné soubory s&nbsp;definicemi rysů jsou ve složce ''/net/work/people/zeman/parsing/malt-parser/marco-kuhlmann-czech-settings''. Je tam také skript ''conll-pdttags2conll.pl'', kterým se patnáctimístné poziční značky PDT převedou na takové seznamy rysů a hodnot, jaké se používaly v&nbsp;soutěži CoNLL 2009. 
 +  * Dosud neexistuje žádný Makefile. Pouštělo se to pomocí skriptu ''all.pl'', který rovnou odesílal úlohy na cluster. Každá složka s&nbsp;odlišným pokusem má svou mutaci tohoto skriptu. Každá odeslaná úloha se skládá ze tří částí: učení, rozbor testovacích dat a vyhodnocení.
  
-<code>maltparser -f option.dat -m LEARN -I CONLLTAB -i $CONLL/2006/swedish/otrain.conll</code>+===== Co dál? =====
  
-Trénování nad 11000 švédskými větami trvalo na zenu asi 13 s.+  * Upravit švédskou definici rysů, aby fungovala i s&nbsp;algoritmy ''nivrestandard'', ''nivreeager'', ''covproj'' a ''covnonproj''. Vše vyzkoušet opět na různě velkých trénovacích datech. Nikde není dáno, že právě ''stacklazy'' musí být nejúspěšnější algoritmus na PDT. 
 +  * Odladit ''train.pl'', aby se výsledný soubor ''.mco'' dal rozbalovat. Možná mu vadí pouze ".mco" u volby ''-c''. 
 +  * Jestli nakonec nějak prorazím, bude potřeba opět učesat obalovací skripty. Mj. jsem přišel na to, že ve většině svých skriptů používám jako dočasný adresář ''/tmp'' místo Milanem důrazně doporučeného ''/mnt/h/tmp''. Např. na tauri10 jsem tak počmáral 4 GB a proces skončil, protože příslušný svazek byl plný. Tohle by se mj. mělo opravit i u skriptů pro Joshuu a dalších. Jinak jsem taky mohutně čachroval s žádostí o příděl paměti na clusteru (týká se i skriptu ''qsub.csh''), s konfigurací Maltu atd. 
 +  * Vyhodnotit to ještě i na e-testu a připsat to na stránku o českém parsingu. 
 +  * Zkusit hlasování pětitisícových kusů.
  
-Vlastní parsing pustíme ze stejného adresáře, parser si zřejmě sám načte natrénovaný model. Z testovacích dat nemusíme odstraňovat případné ruční anotace. Parseru nemusíme říkat, kde leží natrénovaný model, zřejmě tedy ale musíme být ve složce, ve které jsme byli při trénování.+===== Nové výsledky s Malt Parserem 1.7 =====
  
-<code>maltparser -f option.dat -m PARSE -I CONLLTAB -i $CONLL/2006/swedish/etest.conll -O CONLLTAB -o sv.etest.malt.conll +Experimenty probíhaly v&nbsp;červnu 2013. Měl jsem dva cíle: 1. Natrénovat nové modely, protože ty staré nejsou kompatibilní s novou verzí parseru, a 2. získat výsledky na e-testu, protože dosud jsem pracoval jen s d-testem. I když jsem novou verzi parseru pouštěl se stejnými parametry jako před třemi lety tu starou, dostal jsem jiné výsledky (nepatrně horší).
-$PARSINGROOT/tools/conll-eval.pl -g $CONLL/swedish/etest.conll -s sv.etest.malt.conll | tee sv.etest.malt.result</code>+
  
-===== Pokusy s PDT 2.0 =====+D-test (9270 vět): 
 +LAS = 80,04 % 
 +UAS = 85,96 % 
 +LAB = 86,43 % 
 +Běželo na stroji lucifer5 (Intel Xeon 2394 GHz) s vyhrazenými 30 GB paměti: 
 +learning time (na trénovacích datech) = 139 hodin, tj. necelých 6 dní 
 +parsing time = 7 hodin (25559301 ms), tj. 1 věta průměrně za 2,76 s
  
-http://maltparser.org/+E-test (10148 vět): 
 +LAS = 79,80 % 
 +UAS = 85,76 % 
 +LAB = 86,24 % 
 +Běželo na stroji hydra1 (AMD Opteron 2518 GHz) s vyhrazenými 30 GB paměti: 
 +learning time (na trénovacích a d-test datech) = 221 hodin, tj. něco přes 9 dní 
 +parsing time = 9 hodin (34135285 ms), tj. 1 věta průměrně za 3,36 s 
 + 
 +===== BEST: Malt parser 1.3, javová implementace libsvm, splitting trick ===== 
 + 
 +Vyžaduje více času a paměti než céčková implementace, ale nepadá. Podle dokumentace může dojít i k&nbsp;drobným odchylkám v&nbsp;úspěšnosti způsobeným odlišným zpracováním racionálních čísel. Tato sada pokusů používala splitting trick, jinak by trénování v&nbsp;rozumném čase nedoběhlo. Dole mám ještě jednu, u které si nejsem jist, čím přesně se její nastavení liší. Zdůrazňuje právě splitting trick. Protože rozdíl nemůže tkvět v&nbsp;tom, zda vůbec byl splitting trick nasazen, bude pravděpodobně v&nbsp;tom, podle jaké hodnoty se dělilo. Předpokládám, že tady to byl slovní druh, zatímco tam (jak se tam i říká) poddruh. 
 + 
 +| N | Úloha | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | Datum | 
 +| 1000 | 1032117 | 2:38 min | 1252 s = 20:52 min | 1 věta / 0,14 s | 74,63 % | 6.4.2010 | 
 +| 2000 | 1032118 | 8:44 min | 2344 s = 39:03 min | 1 věta / 0,25 s | 77,73 % | 6.4.2010 | 
 +| 5000 | 1040063 | 48:07 min | 3956 s = 1:06 h | 1 věta / 0,43 s | 80,18 % | 12.4.2010 | 
 +| 10000 | 1032120 | 3:57 h | 7235 s = 2:01 h | 1 věta / 0,78 s | 82,11 % | 6.4.2010 | 
 +| 20000 | 1032121 | 16:45 h | 12979 s = 3:36 h | 1 věta / 1,40 s | 83,65 % | 6.-7.4.2010 | 
 +| 25000 | 1032122 | 27:43 h | 16500 s = 4:35 h | 1 věta / 1,78 s | 84,24 % | 6.-8.4.2010 | 
 +| 30000 | 1032123 | 47:21 h | 24255 s = 6:44 h | 1 věta / 2,62 s | 84,54 % | 6.-8.4.2010 | 
 +| 35000 | 1035249 | 2 dny 11:08 h | 21468 s = 5:58 h | 1 věta / 2,32 s | 84,89 % | 9.-12.4.2010 | 
 +| 40000 | 1035250 | 3 dny 10 min | 24582 s = 6:50 h | 1 věta / 2,65 s | 85,08 % | 9.-12.4.2010 | 
 +| 45000 | 1035251 | 4 dny 10:53 h | 33744 s = 9:22 h | 1 věta / 3,64 s | 85,35 % | 9.-14.4.2010 | 
 +| 50000 | 1035252 | 5 dní 19:32 h | 37140 s = 10:19 h | 1 věta / 4,01 s | 85,47 % | 9.-15.4.2010 | 
 +| 55000 | 1035258 | 7 dní 8:37 h | 40518 s = 11:15 h | 1 věta / 4,37 s | 85,65 % | 9.-17.4.2010 | 
 +| 60000 | 1035254 | 7 dní 4:55 h | 34374 s = 9:33 h | 1 věta / 3,71 s | 85,80 % | 9.-17.4.2010 | 
 +| 65000 | 1035255 | 5 dní 21:01 h | 31378 s = 8:43 h | 1 věta / 3,38 s | 85,96 % | 9.-15.4.2010 | 
 +| 68563 | 1177906, 1305554 | 10 dní 4:40 h | 46999 s = 13:03 h | 1 věta / 5,07 s | **86,08 %** | 27.4.-14.5.2010 | 
 + 
 +===== Trénování větších modelů s céčkovou implementací libsvm padá =====
  
-Malt 1.3. Podle Joakima trénování na celém PDT trvá 3 až 5 dní, a to ještě jen při použití splitting triku (bez něj několik týdnů). Trénování SVM má kvadratickou složitost vzhledem k&nbsp;počtu trénovacích příkladů; těch z&nbsp;PDT vypadnou asi 3 milióny.+//Malt Parser 1.3 jsem nedokázal použít s céčkovou implementací libsvm, která má být sice rychlejší, ale mně náhodně padala. Postupně jsem od ní zcela upustil a používám pomalejší, ale bezpečnější Javovou implementaci. Přesto tady zatím nechávám tuhle kapitolu, protože odkrývá některé detaily o Malt Parseru (které by snad mohly platit i v současné verzi).//
  
-Trénování bez "splitting tricku" na celých trénovacích datech.+Chybu hlásí ''sdm0.004.libsvm.mod'', což je dílčí model pro hodnotu ''CPOSTAG'' číslo 4. Značky jsou číslovány podle pořadí, v&nbsp;jakém se v&nbsp;trénovacích datech objevily. Pokud tedy všechny podmnožiny trénovacích dat, které zkouším, začínají na začátku trénovacích dat, mají číslování značek stejné. Číslování je také možné ověřit tak, že rozbalíme model, vznikne stejnojmenná složka, v&nbsp;ní se pak podíváme do souboru ''symboltables.sym'' na část ''CPOSTAG'':
  
-| Algoritmus | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | +<code>java -jar ~/nastroje/parsery/malt-1.3/malt.jar -c model -m unpack 
-| nivreeager | 24 dní 17 hodin 13 minut (2135575 s) | 180062 s (50:01 hodin) | 1 věta / 19,4 s | 80,73 % | +cd model 
-| nivrestandard | 32 dní 16 hodin 47 minut (2825227 s) | 225021 s (62:30 hodin) | 1 věta / 24,3 s | 79,98 % | +less symboltables.sym</code>
-| covproj | 60 dní 15 hodin 28 minut (5239706 s) | | | | +
-| covnonproj | | | | | +
-| stackproj | 42 dní 12 hodin 55 minut (3675303 s) | | | | +
-| stacklazy | Skončilo chybou Java VM (''memcpy'') po 36 dnech 14 hodinách 21 minutách | | | | +
-| stackeager | 39 dní 11 hodin 38 minut (3375472 s) | 227927 s (63:19 hodin) | 1 věta / 24,6 s | 82,93 % |+
  
-Trénování na části trénovacích dat (prvních N vět). Testování je vždy na celém dtestu, tedy 9270 vět.+Až na jednu výjimku trénování spadlo vždy při budování ''sdm0.004.libsvm.mod'' a vždy na větších trénovacích datech. Tento model patří podstatným jménům (přesněji: situacím, kdy na vrcholu zásobníku leží podstatné jméno). Tento model, resp. jeho vstupní data, jsou také zřejmě vždy největší. Není sice asi problém s&nbsp;dostupností operační paměti (''svm-train'' spotřebovává řádově stovky megabajtů, přitom má k dispozici desítky gigabajtů), ale vnitřní struktury libsvm asi na tak velká data nejsou připraveny.
  
-| N | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | +Joakim navrhuje, abychom zkusili dělení zjemnit, např. místo CPOSTAGu dělit modely podle slovního poddruhu (druhá pozice české značky). Pak by dílčí modely byly menší a libsvm by třeba nespadlo. Ve skutečnosti budu asi muset zjemňovat jiným způsobem, protože právě u podstatných jmen žádné zvláštní dělení na poddruhy neexistuje. Mohly by ale pomoct pády.
-| 1000 | 5 minut | 1 hodina | 2,5 věty / s | 71,49 % | +
-| 2000 | 24 minut | 5522 s (1,5 hodiny) | 1,7 věty / s | 75,02 % | +
-| 5000 | 4 hod 40 min | 9914 s (2 3/4 hod) | 0,9 věty / s | 77,72 % | +
-| 10000 | 22 hod 05 min | 21865 s (6 hodin) | 0,4 věty / s | 79,28 % | +
-| 20000 | 53 hod 33 min | 47822 s (13 1/4 hodin) | 1 věta / 5,2 s | 80,71 % | +
-| 50000 | 19 dní 1 hod 27 min | 76428 s (21 1/4 hodin) | 1 věta / 8,2 s | 82,76 % | +
-| 68563 | Skončilo restartem sol5 po 36 dnech. V ''/tmp'' bohužel nezůstala po výpočtu žádná stopa. | | | |+
  
-Podívat se na LEMMA místo FORM?+===== Splitting trick podle slovního poddruhu, jlibsvm =====
  
-Stav trénování Malt Parseru na PDT 2.0, čtvrtek 10.12.2009, 10:00:+Snižuje časovou náročnost, zanedbatelně snižuje i úspěšnost.
  
-20000 vět+| N | Úloha | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | Datum | 
 +| 1000 | 1177862 | 3:00 min | 1304 s = 21:43 min | 1 věta / 0,14 s | 73,81 % | 27.4.2010 | 
 +| 2000 | 1177863 | 7:32 min | 1715 s = 28:35 min | 1 věta / 0,19 s | 76,98 % | 27.4.2010 | 
 +| 5000 | 1177864 | 42:28 min | 3282 s = 54:42 min | 1 věta / 0,35 s | 79,86 % | 27.4.2010 | 
 +| 10000 | 1177866 | 2:50 h | 5863 s = 1:38 h | 1 věta / 0,63 s | 81,63 % | 27.4.2010 | 
 +| 20000 | 1177867 | 15:52 h | 13877 s = 3:51 h | 1 věta / 1,50 s | 83,28 % | 27.-28.4.2010 | 
 +| 25000 | 1177868 | 21:02 h | 13345 s = 3:42 h | 1 věta / 1,44 s | 83,97 % | 27.-28.4.2010 | 
 +| 30000 | 1177870 | 30:36 h | 15689 s = 4:21 h | 1 věta / 1,69 s | 84,23 % | 27.-28.4.2010 | 
 +| 35000 | 1177871 | 39:04 h | | | | 27.4.2010 | Parsing selhal. | 
 +| 40000 | 1177872 | 2 dny 8 h | 19298 s = 5:22 h | 1 věta / 2,08 s | 84,92 % | 27.-30.4.2010 | 
 +| 45000 | 1177873 | 2 dny 20 h | 21907 s = 6:05 h | 1 věta / 2,36 s | 85,18 % | 27.-30.4.2010 | 
 +| 50000 | 1177875 | 3 dny 14 h | 22805 s = 6:20 h | 1 věta / 2,46 s | 85,37 % | 27.4.-1.5.2010 | 
 +| 55000 | 1177876 | 5 dní | 32512 s = 9:02 h | 1 věta / 3,51 s | 85,57 % | 27.4.-2.5.2010 | 
 +| 60000 | 1177877 | 5 dní 20 h | 27429 s = 7:37 h | 1 věta / 2,96 s | 85,70 % | 27.4.-3.5.2010 | 
 +| 65000 | 1177878 | 6 dní 4 h | 28112 s = 7:48 h | 1 věta / 3,03 s | 85,91 % | 27.4.-3.5.2010 | 
 +| full | 1177879 | 8 dní 7 h | 38957 s = 10:49 h | 1 věta / 4,20 s | 86,02 % | 27.4.-6.5.2010 |
  
-orion7: +===== Stackeager, java libsvm, švédské rysy =====
-procesor 64bit Intel Xeon 2 GHz +
-paměť 32 GB, ale proces zabírá jen 2,2 GB +
-Je to náročné na diskové operace?+
  
-Trénování na 20000 větách už běží 46 hodin (CPU time, ne real time!) a asi ještě dlouho poběží, protože trénování na 10000 větách trvalo 22 hodin (real time) a předtím vždy zdvojnásobení trénovacích dat znamenalo pěti- až desetinásobné nároky na čas.+| N | Úloha | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | Datum | Poznámka | 
 +| 1000 | 1473892 | 2:38 min | 1283 s = 21 min | 1 věta / 0,14 s | 74,50 % | 2.6.2010 | | 
 +| 2000 | 1473932 | 7:45 min | 1891 s = 32 min | 1 věta / 0,20 s | 77,47 % | 2.6.2010 | | 
 +| 5000 | 1473933 | 49:08 min | 4178 s = 1:10 h | 1 věta / 0,45 s | 79,98 % | 2.6.2010 | | 
 +| 10000 | 1473934 | 3:33 h | 7534 s = 2:06 h | 1 věta / 0,81 s | 81,93 % | 2.6.2010 | | 
 +| 20000 | 1473956 | 18:09 h | 14095 s = 3:55 h | 1 věta / 1,52 s | 83,47 % | 2.-3.6.2010 | | 
 +| 25000 | 1473957 | 26:12 h | 17299 s = 4:48 h | 1 věta / 1,87 s | 84,01 % | 2.-3.6.2010 | | 
 +| 30000 | 1473958 | 2 dny | 25161 s = 6:59 h | 1 věta / 2,71 s | 84,43 % | 2.-4.6.2010 | | 
 +| 35000 | 1473982 | 42:40 h | 18856 s = 5:14 h | 1 věta / 2,03 s | 84,74 % | 2.-4.6.2010 | | 
 +| 40000 | 1473983 | 3 dny 18 h | 32172 s = 8:56 h | 1 věta / 3,47 s | 85,08 % | 2.-6.6.2010 | | 
 +| 50000 | 1474005 | 4 dny 19 h | 29638 s = 8:14 h | 1 věta / 3,20 s | 85,26 % | 2.-7.6.2010 | | 
 +| 55000 | 1474009 | 7 dní 17 h | 41959 s = 11:39 h | 1 věta / 4,53 s | 85,51 % | 2.-10.6.2010 | | 
 +| 60000 | 1474010 | 9 dní 8 h | 43088 s = 11:58 h | 1 věta / 4,65 s | 85,65 % | 2.-12.6.2010 | | 
 +| 65000 | 1474011 | 7 dní 14 h | 37991 s = 10:33 h | 1 věta / 4,10 s | 85,81 % | 2.-10.6.2010 | | 
 +| full | 1474032 | 8 dní 6 h | 40110 s = 11:09 h | 1 věta / 4,33 s | 85,94 % | 2.-11.6.2010 | |
  
----+===== Stackproj, java libsvm, švédské rysy =====
  
-celý treebank (68562 vět)+| N | Úloha | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost | Datum | Poznámka | 
 +| 1000 | 1474105 | 2:46 min | | | | 7.6.2010 | Parsing nedoběhl ("The symbol code '-1' cannot be found in the symbol table.") | 
 +| 2000 | 1474106 | 6:53 min | 1810 s = 30 min | 1 věta / 0,19 s | 74,74 % | 7.6.2010 | | 
 +| 5000 | 1474107 | 51:45 min | 3723 s = 1:02 h | 1 věta / 0,40 s | 76,84 % | 7.6.2010 | | 
 +| 10000 | 1474108 | 3:38 h | 6934 s = 1:55 h | 1 věta / 0,75 s | 78,50 % | 7.6.2010 | | 
 +| 20000 | 1474109 | 17:03 h | 13256 s = 3:41 h | 1 věta / 1,43 s | 79,57 % | 7.-8.6.2010 | | 
 +| 25000 | 1474110 | 29:14 h | 15764 s = 4:23 h | 1 věta / 1,70 s | 80,23 % | 7.-8.6.2010 | | 
 +| 30000 | 1474111 | 36:55 h | 18845 s = 5:14 h | 1 věta / 2,03 s | 80,50 % | 7.-9.6.2010 | | 
 +| 35000 | 1474112 | 2 dny 4 h | 20638 s = 5:44 h | 1 věta / 2,23 s | 80,80 % | 7.-9.6.2010 | | 
 +| 40000 | 1474113 | 3 dny 11 h | 30127 s = 8:22 h | 1 věta / 3,25 s | 81,01 % | 7.-11.6.2010 | | 
 +| 45000 | 1474114 | 4 dny 17 h | 33036 s = 9:10 h | 1 věta / 3,56 s | 81,04 % | 7.-12.6.2010 | | 
 +| 50000 | 1474115 | 5 dní 4 h | 35954 s = 9:59 h | 1 věta / 3,88 s | 81,35 % | 7.-13.6.2010 | | 
 +| 55000 | 1474116 | 4 dny 23 h | 30700 s = 8:32 h | 1 věta / 3,31 s | 81,48 % | 7.-12.6.2010 | | 
 +| 60000 | 1474117 | 6 dní 9 h | 32758 s = 9:06 h | 1 věta / 3,53 s | 81,58 % | 7.-14.6.2010 | | 
 +| 65000 | 1474118 | 9 dní 20 h | 44870 s = 12:28 h | 1 věta / 4,84 s | 81,70 % | 7.-17.6.2010 | | 
 +| full | 1474119 | 7 dní 11 h | 36260 s = 10:04 h | 1 věta / 3,91 s | 81,88 % | 7.-15.6.2010 | |
  
-sol5: +===== Covproj / covnonproj / nivrestandard / nivreeager, java libsvm, švédské rysy =====
-procesor 64bit dual core AMD Opteron 2 GHz +
-paměť 16 GB, ale proces zabírá jen 4,1 GB+
  
-Trénování už běží 161 hodin (CPU time), tedy téměř týden.+Všechny trénovací procesy hlásí "The function cannot be initialized." Mohlo by to být tím, že Marcova definice rysů, kterou se pokouším použít, byla původně určena pro algoritmus ''stacklazy''. Takže se třeba snaží dívat na zásobník, se kterým Covingtonův algoritmus vůbec nepracuje? Žádnou změnou na clusteru ta chyba totiž není, trénink ''stacklazy'' se rozeběhne bez problémů stejně jako dřív.
  

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