forked from KEMT/zpwiki
		
	
		
			
				
	
	
		
			41 lines
		
	
	
		
			2.2 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
			
		
		
	
	
			41 lines
		
	
	
		
			2.2 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
| ## Diplomový projekt 2 2020
 | ||
| Stav:
 | ||
| - aktualizácia anotačnej schémy (jedná sa o testovaciu schému s vlastnými dátami)
 | ||
| - vykonaných niekoľko anotácii, trénovanie v Prodigy - nízka presnosť = malé množstvo anotovaných dát. Trénovanie v spacy zatiaľ nefunguje.
 | ||
| - Štatistiky o množstve prijatých a odmietnutých anotácii získame z Prodigy: prodigy stats wikiart. Zatiaľ 156 anotácii (151 accept, 5 reject). Na získanie prehľadu o množstve anotácii jednotlivých entít potrebujeme vytvoriť skript.
 | ||
| - Prehľad literatúry Named Entity Corpus
 | ||
|     - Budovanie korpusu pre NER – automatické vytvorenie už anotovaného korpusu z Wiki pomocou DBpedia – jedná sa o anglický korpus, ale možno spomenúť v porovnaní postupov 
 | ||
|         - Building a Massive Corpus for Named Entity Recognition using Free Open Data Sources - Daniel Specht Menezes, Pedro Savarese, Ruy L. Milidiú
 | ||
|     - Porovnanie postupov pre anotáciu korpusu (z hľadiska presnosti aj času) - Manual, SemiManual
 | ||
|         - Comparison of Annotating Methods for Named Entity Corpora - Kanako Komiya, Masaya Suzuki
 | ||
|     - Čo je korpus, vývojový cyklus, analýza korpusu (Už využitá literatúra – cyklus MATTER)
 | ||
|         - Natural Language Annotation for Machine Learning – James Pustejovsky, Amber Stubbs
 | ||
| 
 | ||
| Aktualizácia 09.11.2020:
 | ||
| - Vyriešený problém, kedy nefungovalo trénovanie v spacy
 | ||
| - Vykonaná testovacia anotácia cca 500 viet. Výsledky trénovania pri 20 iteráciách: F-Score 47% (rovnaké výsledky pri trénovaní v Spacy aj Prodigy)
 | ||
| - Štatistika o počte jednotlivých entít: skript count.py
 | ||
| 
 | ||
| 
 | ||
| ## Diplomový projekt 1 2020
 | ||
| 
 | ||
| - vytvorenie a spustenie docker kontajneru
 | ||
| 
 | ||
| 
 | ||
| ```
 | ||
| ./build-docker.sh
 | ||
| docker run -it -p 8080:8080 -v ${PWD}:/work prodigy bash
 | ||
| # (v mojom prípade:)
 | ||
| winpty docker run --name prodigy -it -p 8080:8080 -v C://Users/jakub/Desktop/annotation/work prodigy bash
 | ||
| ```
 | ||
| 
 | ||
| 
 | ||
| 
 | ||
| 
 | ||
| ### Spustenie anotačnej schémy
 | ||
| - `dataminer.csv` články stiahnuté z wiki
 | ||
| - `cd ner`
 | ||
| - `./01_text_to_sent.sh` spustenie skriptu *text_to_sent.py*, ktorý rozdelí články na jednotlivé vety
 | ||
| - `./02_ner_correct.sh` spustenie anotačného procesu pre NER s návrhmi od modelu 
 | ||
| - `./03_ner_export.sh`  exportovanie anotovaných dát vo formáte jsonl potrebnom pre spracovanie vo spacy
 |