http://maltparser.org/

Od května 2012 používám Malt Parser 1.7.1 z /home/zeman/nastroje/parsery/maltparser-1.7.1.

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 počtu trénovacích příkladů; těch z PDT vypadnou asi 3 milióny. (S 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.)

Celá trénovací data mají 68562 vět (někde mám chybně uvedeno 68563 kvůli nejasnostem s počítáním od nuly a od jedničky, ale teď jsem to kontroloval a dvojím způsobem přepočítával prázdné řádky v 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 tom případě pak trénuju na sjednocení trénovacích a d-test dat, celkem 77832 vět.

• 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 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 roce 2009. Příslušné soubory s 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 soutěži CoNLL 2009.
• Dosud neexistuje žádný Makefile. Pouštělo se to pomocí skriptu all.pl, který rovnou odesílal úlohy na cluster. Každá složka s odlišným pokusem má svou mutaci tohoto skriptu. Každá odeslaná úloha se skládá ze tří částí: učení, rozbor testovacích dat a vyhodnocení.

• Upravit švédskou definici rysů, aby fungovala i s 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.

Experimenty probíhaly v 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).

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

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

Vyžaduje více času a paměti než céčková implementace, ale nepadá. Podle dokumentace může dojít i k drobným odchylkám v úspěšnosti způsobeným odlišným zpracováním racionálních čísel. Tato sada pokusů používala splitting trick, jinak by trénování v rozumném čase nedoběhlo. Níže je jiná, nevím jak se liší.

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).

Chybu hlásí sdm0.004.libsvm.mod, což je dílčí model pro hodnotu CPOSTAG číslo 4. Značky jsou číslovány podle pořadí, v jakém se v 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 ní se pak podíváme do souboru symboltables.sym na část CPOSTAG:

java -jar ~/nastroje/parsery/malt-1.3/malt.jar -c model -m unpack
cd model
less symboltables.sym

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 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.

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.

Snižuje časovou náročnost, zanedbatelně snižuje i úspěšnost.

job-ID  prior   name       user         state submit/start at     queue                          slots ja-task-ID
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1473932 0.55500 malt02000. zeman        r     06/02/2010 10:15:02 all.q@tauri5.ufal.hide.ms.mff.     1
1473933 0.55500 malt05000. zeman        r     06/02/2010 10:16:17 all.q@tauri9.ufal.hide.ms.mff.     1
1473934 0.55500 malt10000. zeman        r     06/02/2010 10:18:17 all.q@tauri2.ufal.hide.ms.mff.     1
1473935 0.55500 mert.31733 zeman        r     06/02/2010 10:19:32 all.q@sol3.ufal.hide.ms.mff.cu     1
1473956 0.55500 malt20000. zeman        r     06/02/2010 10:20:17 all.q@fireball4.ufal.hide.ms.m     1
1473957 0.55500 malt25000. zeman        r     06/02/2010 10:22:17 all.q@tauri10.ufal.hide.ms.mff     1
1473958 0.55500 malt30000. zeman        r     06/02/2010 10:24:17 all.q@orion9.ufal.hide.ms.mff.     1
1473982 0.55500 malt35000. zeman        r     06/02/2010 10:26:17 all.q@tauri3.ufal.hide.ms.mff.     1
1473983 0.55500 malt40000. zeman        r     06/02/2010 10:28:17 all.q@orion8.ufal.hide.ms.mff.     1
1473984 0.55500 malt45000. zeman        r     06/02/2010 10:30:17 all.q@orion3.ufal.hide.ms.mff.     1
1474005 0.55500 malt50000. zeman        r     06/02/2010 10:32:17 all.q@fireball8.ufal.hide.ms.m     1
1474009 0.55500 malt55000. zeman        r     06/02/2010 10:34:17 all.q@orion1.ufal.hide.ms.mff.     1
1474010 0.55500 malt60000. zeman        r     06/02/2010 10:36:17 all.q@orion4.ufal.hide.ms.mff.     1
1474011 0.55500 malt65000. zeman        r     06/02/2010 10:38:17 all.q@fireball3.ufal.hide.ms.m     1
1474032 0.55500 malt-full. zeman        r     06/02/2010 10:40:17 all.q@fireball2.ufal.hide.ms.m     1
1474041 0.45734 pardec.03. zeman        r     06/02/2010 10:41:47 all.q@tauri1.ufal.hide.ms.mff.     1
10:42 lrc-two:/ha/work/people/zeman/parsing/projects/maltpdt/uppsala-features/stackeager>

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.