Dp2021
November 9, 2020
1 minute, 25 seconds
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
- Budovanie korpusu pre NER – automatické vytvorenie už anotovaného korpusu z Wiki pomocou DBpedia – jedná sa o anglický korpus, ale možno spomenúť v porovnaní postupov
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 wikicd 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