This is an old revision of the document!
Malt parser
Toto je rychlý úvod do práce s Malt parserem.
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:
setenv MALT /home/zeman/nastroje/parsery/malt/maltparser_0.4 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
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.
ln -s m2.par model.par
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:
maltparser -f option.dat -m LEARN -I CONLLTAB -i $CONLL/2006/swedish/otrain.conll
Trénování nad 11000 švédskými větami trvalo na zenu asi 13 s.
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.
maltparser -f option.dat -m PARSE -I CONLLTAB -i $CONLL/2006/swedish/etest.conll -O CONLLTAB -o sv.etest.malt.conll $PARSINGROOT/tools/conll-eval.pl -g $CONLL/swedish/etest.conll -s sv.etest.malt.conll | tee sv.etest.malt.result
Pokusy s PDT 2.0
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 počtu trénovacích příkladů; těch z PDT vypadnou asi 3 milióny.
Trénování bez “splitting tricku” na celých trénovacích datech.
| Algoritmus | Délka trénování |
| nivreeager | 24 dní 17 hodin 13 minut (2135575 s) |
Trénování na části trénovacích dat (prvních N vět). Testování je vždy na celém dtestu, tedy 9270 vět.
| N | Délka trénování | Délka parsingu | Rychlost parsingu | Úspěšnost |
| 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 |
Podívat se na LEMMA místo FORM?
Stav trénování Malt Parseru na PDT 2.0, čtvrtek 10.12.2009, 10:00:
20000 vět
orion7:
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.
—
celý treebank (68562 vět)
sol5:
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.