KEMT/zpwiki
31
1
Fork 9
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Aktualizovat „pages/students/2016/jakub_maruniak/dp2021/annotation/README.md“

Browse Source
This commit is contained in:
Jakub Maruniak 2021-03-21 20:52:16 +00:00
parent 99f36d3050
commit fd9a0f2015
1 changed files with 19 additions and 3 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

22
pages/students/2016/jakub_maruniak/dp2021/annotation/README.md
View File

@ -20,12 +20,28 @@ winpty docker run --name prodigy -it -p 8080:8080 -v C://Users/jakub/Desktop/ann
Pozn. aby --eval-split fungoval správne, je potrebné v inštalácii prodigy (cestu zistíme pomocou `prodigy stats`) v súbore `recipes/train.py` upraviť funkciu `data_to_spacy` (mal by byť riadok 327). V novej verzii by to malo byť opravené. Do riadku treba pridať parameter eval_split. Pozn. aby --eval-split fungoval správne, je potrebné v inštalácii prodigy (cestu zistíme pomocou `prodigy stats`) v súbore `recipes/train.py` upraviť funkciu `data_to_spacy` (mal by byť riadok 327). V novej verzii by to malo byť opravené. Do riadku treba pridať parameter eval_split.
`json_data, eval_data, split = train_eval_split(json_data, eval_split)` `json_data, eval_data, split = train_eval_split(json_data, eval_split)`
### Anotované databázy
- `./ner/skner/sknerv4.jsonl` - Aktuálna anotovaná databáza z https://skner.tukekemt.xyz/ (Celkovo cca 5000 článkov)
- `./ner/wikiart/wikiart2.jsonl` - Vlastná databáza, články rozdelené na vety (Celkovo cca 1300 viet)
- Presná štatistika o databázach bude doplnená
### Štatistika o anotovaných dátach ### Štatistika o anotovaných dátach
- `prodigy stats wikiart` - informácie o počte prijatých a odmietnutých článkov pre konkrétny dataset v prodigy - `prodigy stats wikiart` - informácie o počte prijatých a odmietnutých článkov pre konkrétny dataset v prodigy
- `python3 count.py` - Tabuľka pre informáciu o počte prijatých, odmietnutých a preskočených článkov z databázy. Taktiež informácia o množstve jednotlivých entít.
### Vizualizácia anotovaných dát
- `streamlit run visualizer.py visualize ./dataset.jsonl` - Vypíše anotácie zo zvolenej databázy na lokálnej adrese http://192.168.1.26:8501
### Trénovanie modelu ### Trénovanie modelu
Založené na: https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel Založené na: https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel
- Na trénovanie NER využitá vstavaná funkcia spacy train
- Testované aj s custom skriptom na trénovanie - `custom_train.py` - približne rovnaké výsledky, neporovnateľne dlhší čas trénovania
### Štatistika o trénovaní
Po natrénovaní modelu vidíme iba skóre pre celý model. Aby sme sa dozvedeli informáciu o presnosti trénovania jednotlivých entít, využijeme `modelinfo.sh` ### Scripts
`python scripts.py [command] [arguments]`
| Príkaz | Popis | Argumenty |
| ---------- | ------------------ | ------------------- |
| `count` | Vypíše štatistiky o databáze vo formáte JSONL z Prodigy.| dataset_path|
| `delete_annot` | Vytvorí samostatnú databázu s anotáciami iba od zvoleného anotátora.| annotator, dataset_path, new_dataset_path|
| `modelinfo`| Vypíše informácie o natrénovanom modeli (Precision, Recall a F-skóre), zároveň aj o jednotlivých entitách. | - |