http://matrix.statmt.org/
http://www.statmt.org/wmt11/translation-task.html
http://svn.ms.mff.cuni.cz/projects/statmt/wiki/enhi/joshua

/net/work/people/zeman/wmt

• Udělat pořádek v záznamech.
• Najít a oživit loňské pokusy s interpunkcí, zejména s uvozovkami.
• Převést všechny pokusy pod aktuální verzi Joshuy.
• Konečně převést Joshuu pod Emana.
• Převést všechny pokusy na nové zacházení s velkými písmeny (viz Ondřej a čeština).
• Dotáhnout do konce obo-max.
• Při klonování experimentu se musí kopírovat mert/decoder-config.txt.ZMERT.final a změnit v něm cesty! Pozor, mohla se změnit i cesta ke glue gramatice, pokud se změnila cesta k Joshuovi.
• Pro všechny jazykové páry používat všechna dostupná data, tedy i Europarl, neomezovat se na News Commentary. To mj. znamená, že musím pro všechny páry získat nové baseliny.

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.

Ondřejovy augmented corpora se nacházejí v /home/bojar/diplomka/granty/emplus/wmt10/playground/augmented_corpora (což vede na /a/merkur3/TMP/bojar/wmt10/playground/augmented_corpora). Za baseline se považuje trénování na zpravodajské části Czengu, tj. czeng092-ne. Uvnitř jsou různé podjazyky podle úrovně analýzy. Zdá se, že baseline by mohly být např. enNa a csNa, ale Ondřej prý pro WMT 2010 používal enNa2+stc a csN[ma]+stc (csNa a csNm jsou prý identické). Faktor stc znamená supervised truecasing, čili truecasováno podle lemat. Ondřej korpus zarovnával podle lemat, tj. enNa-lemma-csNa-lemma-gdfa. Český jazykový model Ondřej vyráběl z wmt10mono2, a to šestigramový.

Vysvětlení Ondrových pseudojazyků:

• Znaky za cs, resp. en, označují anotaci, kterou data prošla v TectoMT (Ondra na to má scénář v adresáři augmented_corpora, ale možná to není commitnuté).
• Nm značí s normalizací (jako uvozovky, 'll apod.) a jen po morfologickou rovinu.
• Na je s normalizací až po t-rovinu, ale uloženo jako analytická, tj. co token, to analytický uzel, a některé mají kolonku t-lematu a formému neproškrtnutou.
• Na2 je jako Na, ale Ondra nějak měnil ten normalizační blok. Do soutěže šlo právě Na2.
• Nt je linearizovaná t-rovina.
• X1 je Ondrův pokus o frázovou interlingvu, tj. sice stále lineární, ale některé věci (jako zvratná zájmena nebo v angličtině další součástky slovesa) pravidlově přemístěny blíž ke slovesu. Neúspěšné, tak neví přesně.
• _txt je prostý text bez tokenizace, začátek všeho, odpovídá releasnutému CzEngovému plaintextu.

Ondřejův maximální paralelní korpus navíc obsahuje další části Czengu a korpus Emea: czeng092-ne+czeng092-eu+czeng092-fi+czeng092-te+czeng092-su+czeng092-we+emea2 (alignment csNm-lemma-enNm-lemma-gdfa).

Pro český jazykový model chtěl Ondřej později ještě přidat korpusy wmt09mono, webcoll a syn200x.

Testovací data by měl mít stejná jako já, tj. wmt102.test08 pro MERT a wmt102.test09 pro testování.

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!

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. U testu WMT 2010 se jako základní uvádí BLEU skóre, které mi spočítal Joshua, v závorce pak skóre, které mi spočítali organizátoři, lowercase / truecase. Hodnoty se někdy výrazně liší, zřejmě kvůli odlišné tokenizaci.

Po přechodu z Joshuy 1.1 na 1.3 u téměř všech pokusů pokleslo BLEU skóre. Je to sice malý pokles a pravděpodobně není statisticky významný, ale stejně mě to zaráží. Srovnání u češtiny ukázalo, že se liší extrahovaná gramatika. V konfiguraci se už teď nezadává, že maximální délka fráze má být 5. Hraje to nějakou roli?

Na konci srpna 2010 oživuju pokusy s Joshuou 1.1. Začínám s Czengem 092-ne, alignment a překlad z enNa2+stc do csN[ma]+stc, jak je napsáno výše, trigramový LM jen na jeho cílové straně. Až na ten jazykový model by to mělo odpovídat některému obo-base pokusu z února nebo března.

Na začátku léta 2011 jsem se pokoušel poloautomaticky opravit a sjednotit uvozovky ve všech jazycích WMT 2011. Myslím, že to nebylo dodělané, a momentálně to nemůžu najít. Šlo o úpravu trénovacích korpusů. Výsledkem měla být “v6b” (verze 6b) všech korpusů, na nich se měly všechny pokusy pustit znova. Asi.

$STATMT/scripts/specchar.pl
a co historie loňských commitů?

Podle časových značek u korpusů v augmented_corpora se zdá, že poslední “v6b” jsem vytvořil 21.4.2011. Vypadá to, že mám news-commentary+europarl ve verzi v6b pro všechny čtyři jazykové páry (cs-en, de-en, es-en, fr-en).

Kromě toho jsem někdy v roce 2011 zkoušel předělat Joshuovy skripty, které pouštěly Gizu, aby mohly obě půlky běžet paralelně. Obávám se, že to zůstalo rozvrtané a nefunkční.

16.1.2012 21:12: Pouštím znova pokus encs-stc-allcstem4-tmnews+parl-lmnews+parl-lm6-test2011. Zřejmě to neobsahuje opravené uvozovky (v6b), ale potřebuju zjistit, zda se to vůbec rozběhne.

Ondrův e-mail z 4.2.2011:

musim se pochlubit, ze (az na jeste par much) mam ukazku pouziti emana pro preklad i pro ty, kdo to jeste vubec nezkouseli:

svn co https://svn.ms.mff.cuni.cz/svn/statmt/trunk statmt
cd statmt/playground
# podivejte se na README
export PATH=$PATH:$(pwd)/../scripts
eman init binaries
  # to jen proto, abyste mohla potvrdit certifikat sourceforge
# a pak uz podle readme spustit mikropokus
SKIP_IRSTLM=yes eman clone --start < eman.samples/cs-en-mini.traceback

Prikaz:

eman –man

ukaze manualovou stranku

Jako příklad viz eman.seeds/lm. Toto je šablona na všechny kroky, které vytvářejí jazykové modely. Povinně vyžaduje nastavit tyto vstupní proměnné:

• BINARIES: odkaz na krok, ve kterém byly zkompilovány externí nástroje, např. SRILM. Spustitelné binární soubory leží zřejmě přímo ve složce tohoto kroku jako výstupní soubor.
• CORP: zkrácený název trénovacího korpusu. I jednotlivým korpusům odpovídají kroky, které vyrábějí či zpřístupňují dotyčné datové soubory. Na to slouží mj. nový skript makecorp.pl (nebo tak nějak), který částečně přebírá práci staršího augment.pl.
• CORPAUG: faktory dotyčného korpusu, které se mají použít pro trénování.
• ORDER: řád modelu (např. 3 pro trigram).

Volitelně lze nastavit i další vstupní proměnné.

Konstruktor (skript eman.seeds/lm) vytvoří soubor eman.tag, obsahující stručnou jednořádkovou charakteristiku kroku (v tomto případě zejména charakteristiku korpusu, ze kterého byl jazykový model vyroben).

Dále vytvoří soubor eman.vars, kam opíše všechny vstupní proměnné a jejich hodnoty ve formě přiřazení (tj. sourcnutí tohoto souboru umožní kdykoli zrekonstruovat příslušnou část prostředí).

Dále vytvoří soubor eman.deps, kde jsou názvy kroků, na kterých tento krok závisí, tj. dotyčné kroky musí úspěšně skončit ještě před spuštěním tohoto kroku. V případě jazykového modelu je závislost pouze na BINARIES (proč ne taky na trénovacím korpusu?) Pro korpus se v tomto případě sahá přímo do augmented_corpora – že by zastaralé použití? Pokud je seed skript puštěn v přípravném režimu a dotyčný korpus v augmented_corpora nevidí, skončí chybou.

Teprve v přípravném režimu se také vyrobí hlavní skript eman.command, který bude na clusteru vykonávat hlavní činnost kroku.

Použijeme příkaz eman init. Typicky musíme předat nějaké vstupní parametry prostřednictvím proměnných prostředí. Můžeme samozřejmě nejdřív nastavit prostředí a pak zavolat eman init, ale v bashové syntaxi můžeme také rovnou předřadit přiřazení do proměnných před příkaz, např. takhle vytvoříme nový krok typu dandata pro jazykový pár en-cs (na všechny operace s emanem se musíme nacházet na hřišti):

cd $STATMT/playground
SRC=en TGT=cs eman init dandata

Některé kroky připravují části korpusů, které jsou pro experiment potřeba. Takový krok asi typicky bude přímo zasvěcen přípravě korpusu, ale není ani vyloučeno, že korpus bude vedlejším produktem jiné činnosti. Každopádně pokud je výsledkem nebo jedním z výsledků kroku korpus, je vhodné ve složce daného kroku založit soubor corpman.info, který popisuje, jaký korpus nám to tady vznikl. Skript pro tvorbu korpusů ho potom může využít při tvorbě kombinovaných korpusů, jiných faktorů apod.

Pokusit se alespoň zpočátku využít existující kroky pro alignment, jazkový model apod. a nekonvertovat ty svoje. Vytvořit nějakou šablonu joshua, která jednou bude instalovat Joshuu, ale v tuto chvíli pouze vyrobí symlinky na moji existující instalaci. Potom určitě budu potřebovat alespoň tyto kroky:

• binarizace korpusu a alignmentu
• extrakce gramatiky pro vývojová i testovací data (jeden, nebo dva různé kroky?); analogicky ke kroku tm, který vyrábí frázovou tabulku pro Mosese, by se tento krok mohl jmenovat třeba joshtm.
• volání dekodéru Joshuy (translate?) s příslušnými modely a konfiguračním souborem s vahami
• asi i nějaká úprava mertu, byť současný eman už samozřejmě obsahuje konfiguraci mertu pro Mosese