Stránky soutěže jsou na http://www.cis.hut.fi/morphochallenge2008/. E-mailová adresa organizátorů je morphochallenge2007@james.hut.fi. Poznámky k mému loňskému řešení jsou na stránce Morpho Challenge 2007.

Data mám v ~/data/morphochallenge/2008. Programy mám v ~/projekty/morphochallenge (odkaz na data vede i odsud). Původně byly v ~/zapoctaky/konc.

setenv MC /home/zeman/projekty/morphochallenge

Organizátoři používají trochu zvláštní kódování, navíc pro každý jazyk jiné. Napsal jsem si skript, který převede data od organizátorů do UTF-8. Bude umět i převod opačným směrem, což bude potřeba, až budu organizátorům posílat výsledky.

cd ~/data/morphochallenge/2008
gunzip -c wordlist.ara.gz | $MC/mc_convert.pl -f ar > wordlist.ar.txt
gunzip -c wordlist.eng.gz | $MC/mc_convert.pl -f en > wordlist.en.txt
gunzip -c wordlist.fin.gz | $MC/mc_convert.pl -f fi > wordlist.fi.txt
gunzip -c wordlist.ger.gz | $MC/mc_convert.pl -f de > wordlist.de.txt
gunzip -c wordlist.tur.gz | $MC/mc_convert.pl -f tr > wordlist.tr.txt

Můj skript pro automatické rozsekání slov na kmeny a koncovky předpokládá, že vstup je textový korpus ve formátu CSTS. Nejprve tedy musíme trénovací seznamy slov a jejich četností převést do tohoto formátu.

cd $MC
foreach l (ar de en fi tr)
  mc2csts.pl < data/2008/wordlist.$l.txt -l $l > data/2008/$l.csts
end

Pro některé jazyky (zejména pro finštinu) trvá zpracování déle, než by se chtělo čekat, a vyplatí se tedy úlohy odeslat na cluster:

# lrc
cd $MC
foreach l (ar de en fi tr)
  qsub.csh mc_jazyk.csh $l
end

Během trénování pro každý jazyk l vzniknou následující soubory:

• l.csts … vstupní seznam slovních tvarů převedený do CSTS
• l.kmkon … první rozdělení na kmeny a koncovky. Každý slovní tvar byl rozdělen na dvě části všemi možnými způsoby a výsledky byly seskupeny podle kmenů (stejná levá část).
• l.nefiltr … převedeno do podoby vzorů, na každém řádku jeden vzor. Vzor je popsán seznamem koncovek, které byly nalezeny se stejnými kmeny. Dotyčný seznam kmenů následuje za seznamem koncovek. Seznam vzorů zatím neprošel žádným filtrováním.
• l.vzor … přefiltrovaný a upravený seznam vzorů. Údaje o každém vzoru jsou rozložené na několik řádků a doplněné českými komentáři, aby byl seznam čitelný pro člověka.
• l.kmeny.txt a l.koncovky.txt … seznam všech kmenů a koncovek, které přežily filtrování a figurují v závěrečném seznamu vzorů. Tyto strojově čitelné seznamy se dají využít při pozdější segmentaci nových slov.

Seznam vzorů se buduje takto (práce je rozdělena do několika kroků, protože zpracování velkých dat trvá dlouho a při opravě nějaké drobnosti u filtrování vzorů nechceme muset opakovat i první dva kroky):

csts2kmkon.pl < en.csts > en.kmkon
kmkon2vzor.pl < en.kmkon > en.vzor
vzorfiltr.pl < en.vzor > en1.vzor

Skript vzorfiltr.pl jako vedlejší účinek vedle standardního výstupu tiše vyrobí soubory kmeny.txt a koncovky.txt.

Mám natrénovaný seznam vzorů, resp. seznam kmenů a koncovek. Segmentace ve skutečnosti znamená najít takové dělení slova na dvě části, aby první část odpovídala známému kmenu a druhá část známé koncovce.

Slovo umím rozložit na právě dva morfémy (kmen a koncovka) nebo nechat nerozložené. Při přiřazování slov ke vzorům se přednostně zjišťuje, zda známe přímo danou dvojici kmen-koncovka. Pokud žádnou takovou dvojici nenajdeme, zjišťujeme, zda rozpoznáme alespoň koncovky (aniž bychom znali kmen).

Rozklad slov na základě již vybudovaného seznamu vzorů se provede takto:

mchallenge.pl kmeny.txt koncovky.txt < wordlist.eng > en.dz.txt

cd $MC/data/2008
foreach l (ar de en fi tr)
  $MC/mchallenge.pl $l.kmeny.txt $l.koncovky.txt < wordlist.$l.txt > $l.dz.txt
end

Ve výstupních souborech musí být první slovo (tvar, který jsme měli rozebrat) identické s řetězcem, který jsme od organizátorů dostali, tedy také v původním kódování. Zbytek řádku mohou být více méně libovolné řetězce, kterými si označujeme morfémy. Mohli bychom výstupy prohnat převodem kódování inverzním k tomu, který jsme na začátku dělali se vstupem. O něco bezpečnější se zdá žádné překódování neprovádět a pouze nahradit první slovo kopií prvního slova ze vstupu (vstupní a výstupní soubor mají stejný počet řádků, což se dá snadno ověřit). Má to ale háček. Původní texty obsahují ne-ASCII znaky, které jsou pak vesměs zakódované v ISO Latin 1. Uvnitř Perlu budou tyto znaky reprezentované jako UTF-8. Pokud pak na výstupu zvolíme UTF-8, bude se výstupní slovo lišit od vstupního. Pokud zvolíme ISO Latin 1, budou v pytli morfémy (možná jde nejen o estetickou chybu, ale i o věcnou, protože např. v arabštině by to mohlo dopadnout tak, že většina morfémů se převede na řetězce otazníků). Takže nakonec bude možná přece jen lepší překódovat celé výstupní soubory do těch příšerných kódování, která používají organizátoři.

cd ~/data/morphochallenge/2008
$MC/mc_convert.pl -t ar < ar.dz.txt | gzip -c > wordlist.ara.dz.gz
$MC/mc_convert.pl -t de < de.dz.txt | gzip -c > wordlist.ger.dz.gz
$MC/mc_convert.pl -t en < en.dz.txt | gzip -c > wordlist.eng.dz.gz
$MC/mc_convert.pl -t fi < fi.dz.txt | gzip -c > wordlist.fin.dz.gz
$MC/mc_convert.pl -t tr < tr.dz.txt | gzip -c > wordlist.tur.dz.gz
$MC/mc_convert.pl -t ar < ar.dz3.txt | gzip -c > wordlist.ara.dz3.gz
$MC/mc_convert.pl -t de < de.dz3.txt | gzip -c > wordlist.ger.dz3.gz
$MC/mc_convert.pl -t en < en.dz3.txt | gzip -c > wordlist.eng.dz3.gz
$MC/mc_convert.pl -t fi < fi.dz3.txt | gzip -c > wordlist.fin.dz3.gz
$MC/mc_convert.pl -t tr < tr.dz3.txt | gzip -c > wordlist.tur.dz3.gz

# lrc
cd $MC/data/2008
foreach l (ar de en fi tr)
  $MC/reverse.pl < $l.csts > $l.rev.csts
  qsub.csh $MC/mc_jazyk.csh $l.rev
end

foreach l (ar de en fi tr)
  cat $l.rev.kmeny.txt | $MC/reverse_line.pl > $l.kmeny1.txt
  cat $l.rev.koncovky.txt | $MC/reverse_line.pl > $l.predpony.txt
  $MC/mchallenge3.pl $l.predpony.txt $l.kmeny1.txt $l.kmeny.txt $l.koncovky.txt < wordlist.$l.txt > $l.dz3.txt
end

• Pustit celý algoritmus na převrácená slova a získat předpony.
• Vyzkoušet skórování.
• Zkusit rozpoznat složená slova, resp. složené kmeny. Pouze jednoduchý přístup, snažit se najít uvnitř kmenu jiný existující kmen tak, aby to, co zbyde, byl také existující kmen nebo složenina.
• Stáhnout doplňující seznamy slov pro soutěž 2 (information retrieval) a celý postup pro ně zopakovat.
• Vymyslet způsob, jak využít četnosti slovních tvarů, které jsme dostali s trénovacími daty.
• Odeslat výsledky Mikkovi.

Předpony, zdá se, fungují, ale na rozdíl od přípon by to tu nechtělo dávat společná písmena ke kmeni, nýbrž k předponě.

Jednopísmenné předpony jsou problém. Nemůžu je úplně zakázat (české o-, u-), ale ve výstupu se mi nezdravě množí.

Segmentaci dělám hladově, i když by to chtělo chart parser. Problém: máme 2 seznamy kmenů (jeden zbytky po předponách, druhý po příponách). Který seznam použít?

Algoritmus 3 (předpony + kmeny + přípony) nedělá to, co má. Jaktože nepoznal vzor abrupt - abruptly - abruptness, když všechna tato slova jsou v datech a -ly i -ness jsou běžné koncovky?