dmytro_ushatenko/pages/students/2016/jakub_maruniak/dp2021/annotation/README.md

Diplomový projekt 2 2020

• vytvorenie a spustenie docker kontajneru

./build-docker.sh
winpty docker run --name prodigy -it -p 8080:8080 -v C://Users/jakub/Desktop/annotation-master/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_manual.sh spustenie manuálneho anotačného procesu pre NER
• ./03_export.sh exportovanie anotovaných dát vo formáte json potrebnom pre spracovanie vo spacy. Možnosť rozdelenia na trénovacie (70%) a testovacie dáta (30%) (--eval-split 0.3). 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)

Štatistika o anotovaných dátach

• 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.

Trénovanie modelu

Založené na: https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel

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