This is an old revision of the document!
Table of Contents
Danovy pokusy s Joshuou na WMT 2010
http://www.statmt.org/wmt10/translation-task.html
http://svn.ms.mff.cuni.cz/projects/statmt/wiki/enhi/joshua
/net/work/people/zeman/wmt
Aktuální úkoly
- Vyrobit 5gramový a 6gramový jazykový model z Ondřejových dat. (Ondra už mi mezitím dal svůj hotový šestigram, ale přesto chci ověřit, že už ho dokážu vyrobit.)
- Pustit MERT obo-base s Ondrovým šestigramem.
- Paralelizovat extrakci gramatiky, abych měl šanci se jí u obo-max někdy dočkat.
Příprava korpusů
Vývojová data (news-test) jsou k dispozici ve formátu SGML. Obsahují pouze jeden referenční překlad, takže stačí vykopat obsah prvků <seg>. Výsledek strčit do augmented_corpora.
Náročnost
obo-base1
První pokus s Ondřejovými daty 3.3.2010, ale jen trigramový jazykový model. Proběhlo celkem bez potíží.
obo-base2
Snažím se vyrobit větší jazykové modely. Zatím (5.3.2010 dopoledne) doběhl čtyřgram, běží pentagram.
obo-base3
Klon obo-base2. Používám Ondřejův hotový šestigramový model a pouštím rovnou MERT.
obo-max
Trénování 4gramového jazykového modelu trvalo půl hodiny a spotřebovalo něco mezi 10 a 15 GB.
Binarizace ve verzi 1.3 zahrnuje počítání tabulky lexikálních pravděpodobností a trvá asi 1:20 hodiny. Paměťová náročnost: až do počítání lexikálních pravděpodobností včetně vystačil s 9,8 GB. Pak se ale pustil do předpočítávání indexů nejčastějších frází a s pamětí vyletěl na 22 GB, což je strop, který jsem mu dal, takže je otázka, jestli by nedokázal využít i větší množství paměti. Podle Lanova vyjádření by mohl být problém s větami o 100 a více slovech, proto jsem z korpusu takové věty odstranil. Můj čistící skript vybral z 7 544 465 řádků 7 543 152 takových, které měly 1-99 tokenů.
Extrakce gramatiky nabíhala přes 20 minut, vyčerpala 11 GB. Teď už běží vlastní extrakce, ale je hodně pomalá, jedna věta trvá třeba i 10 minut. Průměrný čas je zatím 3 minuty na 1 větu, takže 2500 vět by trvalo 5 dní. Paměť stoupla zatím na 15 GB. Chtělo by to paralelizovat minimálně na 20 procesů!
Výsledky
Není-li řečeno jinak, váhy se ladí na newstest2008 a testuje se na newstest2009. Trénuje se zatím na news-commentary, a to jak překladový, tak jazykový model.
| Pokus | Dev BLEU | Test BLEU | Poznámka | Datum |
| encs-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.0918 | 0.0905 | 24.2.2010 | |
| csen-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.1439 | 0.1471 | 26.2.2010 | |
| ende-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.1168 | test havaroval | 26.2.2010 | |
| deen-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.1725 | 0.1617 | 26.2.2010 | |
| enes-allcstem4-tmnews-lmnews | MERT havaroval | 26.2.2010 | ||
| esen-allcstem4-tmnews-lmnews | extrakce havarovala | 26.2.2010 | ||
| enfr-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.1991 | test havaroval | 26.2.2010 | |
| fren-allcstem4-tmnews-lmnews | 0.1869 | 0.2020 | 26.2.2010 |
ende test havaroval, protože jsem ho pustil dřív, než doběhla extrakce gramatiky pro testovací data. enfr ale padá i poté, a to proto, že některým částem (15 a 18) nestačí paměť.
| Pokus | Dev BLEU | Test BLEU | Poznámka | Datum |
| obo-base1 (encs) | 0.1084 | 0.0990 | 3.3.2010 |
Ondřej
Ahoj.
S podobnymi podminkami souhlasim, aspon se dozvime vic.
Cili do WMT by mohl jit:
- muj moses
- Tvuj joshua
- TectoMT
Moje augmented corpora jsou ~bojar/diplomka/granty/emplus/wmt10/playground/augmented_corpora/
baseline korpus je
czeng092-ne
(alignment enNa-lemma-csNa-lemma-gdfa)
maximalni paralelni korpus je
czeng092-ne+czeng092-eu+czeng092-fi+czeng092-te+czeng092-su+czeng092-we+emea2
(alignment csNm-lemma-enNm-lemma-gdfa)
korpusy pro LM mam zatim rozhrabane a pouzivam zejmena:
wmt10mono2
pozdeji budou pouzitelne wmt09mono, webcoll a syn200x
development korpus je wmt102.test08
test korpus je wmt102.test09
Zdrojovy jazyk je pro mne enNa2+stc.
Cilovy jazyk je pro mne csN[ma]+stc (jsou identicke, ne pro kazdy korpus mam vyrobeno vsechno)
'stc' obecne znamena supervised truecasing, cili truecasovano podle lemmatu.
O.