Annotation
March 21, 2021
1 minute, 19 seconds
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 wikicd 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 pomocouprodigy stats
) v súborerecipes/train.py
upraviť funkciudata_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)
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
prodigy stats wikiart
- informácie o počte prijatých a odmietnutých článkov pre konkrétny dataset v prodigy
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
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
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. | - |