filipg
/
aitech-eks-pub
2
4
Fork 6
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Add metadata

This commit is contained in:
Filip Gralinski 2021-09-27 07:57:37 +02:00
parent 9a61b2c06c
commit fedffd5456
12 changed files with 7746 additions and 7536 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
add-metadata.py
View File

@ -3,7 +3,7 @@
#procedura napisywania plików ipynb (generowanie nagłówka i metadanych)
import json
import sys
import re
def modjup(filen,numer,tytul,typ,author,email,lang,title,year):
zerocell=['![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n',
@ -35,7 +35,7 @@ def modjup(filen,numer,tytul,typ,author,email,lang,title,year):
#zmodyfikuj te dane
filen=sys.argv[1]
numer="2"
numer=re.match(r'^(?:\D+/)?0*(\d+)', filen).group(1)
tytul=sys.argv[2]
typ="wykład"

298
wyk/03_Tfidf.ipynb
View File

File diff suppressed because one or more lines are too long

110
wyk/05_Geste_wektory.ipynb
View File

@ -1,22 +1,38 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"collapsed": false
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 5. <i>G\u0119ste reprezentacje wektorowe</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Zagęszczamy wektory\n",
"# Zag\u0119szczamy wektory\n",
"\n",
"Podstawowy problem z wektorową reprezentacją typu tf-idf polega na tym, że wektory dokumentów (i macierz całej kolekcji dokumentów) są _rzadkie_, tzn. zawierają dużo zer. W praktyce potrzebujemy bardziej \"gęstej\" czy \"kompaktowej\" reprezentacji numerycznej dokumentów. \n",
"Podstawowy problem z wektorow\u0105 reprezentacj\u0105 typu tf-idf polega na tym, \u017ce wektory dokument\u00f3w (i macierz ca\u0142ej kolekcji dokument\u00f3w) s\u0105 _rzadkie_, tzn. zawieraj\u0105 du\u017co zer. W praktyce potrzebujemy bardziej \"g\u0119stej\" czy \"kompaktowej\" reprezentacji numerycznej dokument\u00f3w. \n",
"\n",
"## _Hashing trick_\n",
"\n",
"Powierzchownie problem możemy rozwiązać przez użycie tzw. _sztuczki z haszowaniem_ (_hashing trick_). Będziemy potrzebować funkcji mieszającej (haszującej) $H$, która rzutuje napisy na liczby, których reprezentacja binarna składa się z $b$ bitów:\n",
"Powierzchownie problem mo\u017cemy rozwi\u0105za\u0107 przez u\u017cycie tzw. _sztuczki z haszowaniem_ (_hashing trick_). B\u0119dziemy potrzebowa\u0107 funkcji mieszaj\u0105cej (haszuj\u0105cej) $H$, kt\u00f3ra rzutuje napisy na liczby, kt\u00f3rych reprezentacja binarna sk\u0142ada si\u0119 z $b$ bit\u00f3w:\n",
"\n",
"$$H : \\Sigma^{*} \\rightarrow \\{0,\\dots,2^b-1\\}$$\n",
"\n",
"($\\Sigma^{*}$ to zbiór wszystkich napisów.)\n",
"($\\Sigma^{*}$ to zbi\u00f3r wszystkich napis\u00f3w.)\n",
"\n",
"**Pytanie:** Czy funkcja $H$ może być różnowartościowa?\n",
"**Pytanie:** Czy funkcja $H$ mo\u017ce by\u0107 r\u00f3\u017cnowarto\u015bciowa?\n",
"\n"
]
},
@ -24,7 +40,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Jako funkcji $H$ możemy np. użyć funkcji MurmurHash2 lub 3."
"Jako funkcji $H$ mo\u017cemy np. u\u017cy\u0107 funkcji MurmurHash2 lub 3."
]
},
{
@ -122,14 +138,14 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Pytanie:** podobne napisy mają zupełnie różne wartości funkcji haszującej, czy to dobrze, czy to źle?"
"**Pytanie:** podobne napisy maj\u0105 zupe\u0142nie r\u00f3\u017cne warto\u015bci funkcji haszuj\u0105cej, czy to dobrze, czy to \u017ale?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Musimy tylko sparametryzować naszą funkcję rozmiarem \"odcisku\" (parametr $b$)."
"Musimy tylko sparametryzowa\u0107 nasz\u0105 funkcj\u0119 rozmiarem \"odcisku\" (parametr $b$)."
]
},
{
@ -188,12 +204,12 @@
"\n",
"import Data.Text\n",
"\n",
"-- pomocnicza funkcja, która konwertuje wartość specjalnego\n",
"-- typu Hash64 do zwykłej liczby całkowitej\n",
"-- pomocnicza funkcja, kt\u00f3ra konwertuje warto\u015b\u0107 specjalnego\n",
"-- typu Hash64 do zwyk\u0142ej liczby ca\u0142kowitej\n",
"hashValueAsInteger :: Hash64 -> Integer\n",
"hashValueAsInteger = toInteger . asWord64\n",
"\n",
"-- unpack to funkcja, która wartość typu String konwertuje do Text\n",
"-- unpack to funkcja, kt\u00f3ra warto\u015b\u0107 typu String konwertuje do Text\n",
"hash :: Integer -> Text -> Integer\n",
"hash b t = hashValueAsInteger (hash64 $ unpack t) `mod` (2 ^ b)\n",
"\n",
@ -208,21 +224,21 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Pytanie:** Jakie wartości $b$ będą bezsensowne?"
"**Pytanie:** Jakie warto\u015bci $b$ b\u0119d\u0105 bezsensowne?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Sztuczka z haszowaniem polega na tym, że zamiast numerować słowa korzystając ze słownika, po prostu używamy funkcji haszującej. W ten sposób wektor będzie _zawsze_ rozmiar $2^b$ - bez względu na rozmiar słownika."
"Sztuczka z haszowaniem polega na tym, \u017ce zamiast numerowa\u0107 s\u0142owa korzystaj\u0105c ze s\u0142ownika, po prostu u\u017cywamy funkcji haszuj\u0105cej. W ten spos\u00f3b wektor b\u0119dzie _zawsze_ rozmiar $2^b$ - bez wzgl\u0119du na rozmiar s\u0142ownika."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Zacznijmy od przywołania wszystkich potrzebnych definicji."
"Zacznijmy od przywo\u0142ania wszystkich potrzebnych definicji."
]
},
{
@ -240,8 +256,8 @@
"isStopWord :: Text -> Bool\n",
"isStopWord \"w\" = True\n",
"isStopWord \"jest\" = True\n",
"isStopWord \"że\" = True\n",
"isStopWord w = w ≈ [re|^\\p{P}+$|]\n",
"isStopWord \"\u017ce\" = True\n",
"isStopWord w = w \u2248 [re|^\\p{P}+$|]\n",
"\n",
"\n",
"removeStopWords :: [Text] -> [Text]\n",
@ -272,10 +288,10 @@
"mockInflectionDictionary = Map.fromList [\n",
" (\"kota\", \"kot\"),\n",
" (\"butach\", \"but\"),\n",
" (\"masz\", \"mieć\"),\n",
" (\"ma\", \"mieć\"),\n",
" (\"masz\", \"mie\u0107\"),\n",
" (\"ma\", \"mie\u0107\"),\n",
" (\"buta\", \"but\"),\n",
" (\"zgubiłem\", \"zgubić\")]\n",
" (\"zgubi\u0142em\", \"zgubi\u0107\")]\n",
"\n",
"lemmatizeWord :: Map Text Text -> Text -> Text\n",
"lemmatizeWord dict w = findWithDefault w w dict\n",
@ -507,10 +523,10 @@
" where n = vectorNorm vs\n",
"\n",
"\n",
"(✕) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
"(✕) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
"(\u2715) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
"(\u2715) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
"\n",
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 ✕ toUnitVector v2\n",
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 \u2715 toUnitVector v2\n",
"\n",
"paintMatrix cosineSim labelsLimited limitedL"
]
@ -519,9 +535,9 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Powyższa macierz reprezentuje porównanie przy użyciu podobieństwa kosinusowego. Spróbujmy teraz użyć gęstszych wektorów przy użyciu hashing trick. Jako wartość $b$ przyjmijmy 6.\n",
"Powy\u017csza macierz reprezentuje por\u00f3wnanie przy u\u017cyciu podobie\u0144stwa kosinusowego. Spr\u00f3bujmy teraz u\u017cy\u0107 g\u0119stszych wektor\u00f3w przy u\u017cyciu hashing trick. Jako warto\u015b\u0107 $b$ przyjmijmy 6.\n",
"\n",
"Zobaczmy najpierw, w które \"przegródki\" będą wpadały poszczególne wyrazy słownika.\n",
"Zobaczmy najpierw, w kt\u00f3re \"przegr\u00f3dki\" b\u0119d\u0105 wpada\u0142y poszczeg\u00f3lne wyrazy s\u0142ownika.\n",
"\n",
"\n"
]
@ -549,18 +565,18 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Pytanie:** Czy jakieś dwa termy wpadły do jednej przegródki?"
"**Pytanie:** Czy jakie\u015b dwa termy wpad\u0142y do jednej przegr\u00f3dki?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Stwórzmy najpierw funkcję, która będzie wektoryzowała pojedynczy term $t$. Po prostu stworzymy wektor, które będzie miał rozmiar $2^b$, wszędzie będzie miał 0 z wyjątkiem pozycji o numerze $H_b(t)$ - tam wpiszmy odwrotną częstość dokumentową.\n",
"Stw\u00f3rzmy najpierw funkcj\u0119, kt\u00f3ra b\u0119dzie wektoryzowa\u0142a pojedynczy term $t$. Po prostu stworzymy wektor, kt\u00f3re b\u0119dzie mia\u0142 rozmiar $2^b$, wsz\u0119dzie b\u0119dzie mia\u0142 0 z wyj\u0105tkiem pozycji o numerze $H_b(t)$ - tam wpiszmy odwrotn\u0105 cz\u0119sto\u015b\u0107 dokumentow\u0105.\n",
"\n",
"$$\\vec{t} = [0,\\dots,\\idf_c t,\\dots,0]$$\n",
"\n",
"Teraz dla dokumentu $d = (t_1,\\dots,t_n)$ i dla schematu ważenia tf-idf:\n",
"Teraz dla dokumentu $d = (t_1,\\dots,t_n)$ i dla schematu wa\u017cenia tf-idf:\n",
"\n",
"$$\\vec{d} = \\sum \\vec{t_i}$$"
]
@ -616,7 +632,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Teraz wystarczy zsumować wektory dla poszczególnych słów, żeby otrzymać wektor dokumentu. Najpierw zdefiniujmy sobie sumę wektorową."
"Teraz wystarczy zsumowa\u0107 wektory dla poszczeg\u00f3lnych s\u0142\u00f3w, \u017ceby otrzyma\u0107 wektor dokumentu. Najpierw zdefiniujmy sobie sum\u0119 wektorow\u0105."
]
},
{
@ -645,7 +661,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Przydatna będzie jeszcze funkcja, która tworzy wektor z samymi zerami o zadanej długości:"
"Przydatna b\u0119dzie jeszcze funkcja, kt\u00f3ra tworzy wektor z samymi zerami o zadanej d\u0142ugo\u015bci:"
]
},
{
@ -838,7 +854,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Zobaczmy, jak zagęszczenie wpływa na macierz podobieństwa."
"Zobaczmy, jak zag\u0119szczenie wp\u0142ywa na macierz podobie\u0144stwa."
]
},
{
@ -880,19 +896,19 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Pytanie:** Co się stanie, gdy zwiększymy $b$, a co jeśli zmniejszymi?\n",
"**Pytanie:** Co si\u0119 stanie, gdy zwi\u0119kszymy $b$, a co je\u015bli zmniejszymi?\n",
"\n",
"Zalety sztuczki z haszowaniem:\n",
"\n",
"* zagwarantowany stały rozmiar wektora\n",
"* zagwarantowany sta\u0142y rozmiar wektora\n",
"* szybsze obliczenia\n",
"* w naturalny sposób uwzględniamy termy, których nie było w początkowej kolekcji (ale uwaga na idf!)\n",
"* nie musimy pamiętać odzworowania rzutującego słowa na ich numery\n",
"* w naturalny spos\u00f3b uwzgl\u0119dniamy termy, kt\u00f3rych nie by\u0142o w pocz\u0105tkowej kolekcji (ale uwaga na idf!)\n",
"* nie musimy pami\u0119ta\u0107 odzworowania rzutuj\u0105cego s\u0142owa na ich numery\n",
"\n",
"Wady:\n",
"\n",
"* dwa różne słowa mogą wpaść do jednej przegródki (szczególnie częste, jeśli $b$ jest za małe)\n",
"* jeśli $b$ ustawimy za duże, wektory mogą być nawet większe niż w przypadku standardowego podejścia\n",
"* dwa r\u00f3\u017cne s\u0142owa mog\u0105 wpa\u015b\u0107 do jednej przegr\u00f3dki (szczeg\u00f3lnie cz\u0119ste, je\u015bli $b$ jest za ma\u0142e)\n",
"* je\u015bli $b$ ustawimy za du\u017ce, wektory mog\u0105 by\u0107 nawet wi\u0119ksze ni\u017c w przypadku standardowego podej\u015bcia\n",
"\n",
"\n",
"\n",
@ -905,11 +921,11 @@
"source": [
"## Word2vec\n",
"\n",
"A może istnieje dobra wróżka, która dałaby nam dobre wektory słów (z których będziemy składali proste wektory dokumentów przez sumowanie)?\n",
"A mo\u017ce istnieje dobra wr\u00f3\u017cka, kt\u00f3ra da\u0142aby nam dobre wektory s\u0142\u00f3w (z kt\u00f3rych b\u0119dziemy sk\u0142adali proste wektory dokument\u00f3w przez sumowanie)?\n",
"\n",
"**Pytanie:** Jakie własności powinny mieć dobre wektory słów?\n",
"**Pytanie:** Jakie w\u0142asno\u015bci powinny mie\u0107 dobre wektory s\u0142\u00f3w?\n",
"\n",
"Tak! Istnieją gotowe \"bazy danych\" wektorów. Jedną z najpopularniejszych (i najstarszych) metod uzyskiwania takich wektorów jest Word2vec. Jak dokładnie Word2vec, dowiemy się później, na dzisiaj po prostu użyjmy tych wektorów.\n",
"Tak! Istniej\u0105 gotowe \"bazy danych\" wektor\u00f3w. Jedn\u0105 z najpopularniejszych (i najstarszych) metod uzyskiwania takich wektor\u00f3w jest Word2vec. Jak dok\u0142adnie Word2vec, dowiemy si\u0119 p\u00f3\u017aniej, na dzisiaj po prostu u\u017cyjmy tych wektor\u00f3w.\n",
"\n",
"\n",
"\n",
@ -927,7 +943,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Najpierw wprowadźmy alternatywną normalizację zgodną z tym, jak został wygenerowany model."
"Najpierw wprowad\u017amy alternatywn\u0105 normalizacj\u0119 zgodn\u0105 z tym, jak zosta\u0142 wygenerowany model."
]
},
{
@ -1315,7 +1331,7 @@
"toOurVector :: WVector -> [Double]\n",
"toOurVector (WVector v _) = map realToFrac $ V.toList v\n",
"\n",
"balwanV = toOurVector $ fromJust $ getVector model \"bałwan\"\n",
"balwanV = toOurVector $ fromJust $ getVector model \"ba\u0142wan\"\n",
"balwanV\n",
"Prelude.length balwanV\n",
"\n",
@ -1381,7 +1397,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Możemy próbować mnożyć wektory z modelu Word2vec z idf. Najpierw zdefiniujmy mnożenie przez skalar."
"Mo\u017cemy pr\u00f3bowa\u0107 mno\u017cy\u0107 wektory z modelu Word2vec z idf. Najpierw zdefiniujmy mno\u017cenie przez skalar."
]
},
{
@ -1410,7 +1426,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Teraz będziemy przemnażali wektory Word2vec przez idf (jako skalar)."
"Teraz b\u0119dziemy przemna\u017cali wektory Word2vec przez idf (jako skalar)."
]
},
{
@ -1616,7 +1632,13 @@
"name": "haskell",
"pygments_lexer": "Haskell",
"version": "8.10.4"
}
},
"author": "Filip Grali\u0144ski",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"lang": "pl",
"subtitle": "5.G\u0119ste reprezentacje wektorowe[wyk\u0142ad]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4

26
wyk/06_Uczenie_maszynowe.ipynb
View File

@ -1,5 +1,19 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 6. <i>Wyzwania uczenia maszynowego</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -367,11 +381,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -382,8 +399,11 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
}
"version": "3.9.6"
},
"subtitle": "6.Wyzwania uczenia maszynowego[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4

27
wyk/07_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb
View File

@ -1,5 +1,20 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "45264aad",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 7. <i>Naiwny klasyfikator bayesowski w ekstrakcji informacji</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "moderate-array",
@ -347,11 +362,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -362,8 +380,11 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
}
"version": "3.9.6"
},
"subtitle": "7.Naiwny klasyfikator bayesowski w ekstrakcji informacji[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5

29
wyk/08_Regresja_liniowa.ipynb
View File

@ -1,5 +1,20 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "35c19016",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 8. <i>Regresja liniowa</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "cathedral-newark",
@ -141,6 +156,8 @@
"\n",
"![Morskie Oko - Krzysztof Dudzik](08_files/morskieoko.jpg)\n",
"\n",
"(Źródło: https://pl.wikipedia.org/wiki/Morskie_Oko#/media/Plik:Morskie_Oko_ze_szlaku_przez_%C5%9Awist%C3%B3wk%C4%99.jpg, licencja CC BY 3.0)\n",
"\n",
"Schodź wzdłuż lokalnego spadku funkcji błędu.\n",
"\n",
"Tak więc w praktyce zamiast podstawiać do wzoru lepiej się uczyć iteracyjnie -\n",
@ -279,11 +296,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -294,8 +314,11 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
}
"version": "3.9.6"
},
"subtitle": "8.Regresja liniowa[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5

60
wyk/09_neurozoo.ipynb
View File

@ -1,5 +1,19 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 9. <i>Przegląd składowych sieci neuronowych</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -1463,13 +1477,7 @@
"1.938151240348816 1.998972773551941 950 4 tensor([[0.1241, 0.1263, 0.1215, 0.1199, 0.1355, 0.1184, 0.1261, 0.1283]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Andrzej Kostyra stworzył \"idealnego polskiego boksera\". Jest dużo cech Tomasza Adamka Andrzej Kostyra, ekspert bokserski, stworzył model \"idealnego polskiego pięściarza\". Wymienił najlepsze cechy poszczególnych bokserów. Najwięcej jest Tomasza Adamka.\n",
"1.928910732269287 1.9361062049865723 1000 1 tensor([[0.1222, 0.1443, 0.1320, 0.1216, 0.1117, 0.1137, 0.1200, 0.1346]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Niemiec: Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala najszybsi na shakedown W czwartek kierowcy mieli do pokonania odcinek testowy przed Rajdem Niemiec. Na mecie okazało się, że Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala uzyskali identyczny czas.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Niemiec: Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala najszybsi na shakedown W czwartek kierowcy mieli do pokonania odcinek testowy przed Rajdem Niemiec. Na mecie okazało się, że Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala uzyskali identyczny czas.\n",
"1.9247257709503174 1.9077305793762207 1050 4 tensor([[0.1264, 0.1246, 0.1286, 0.1161, 0.1484, 0.1108, 0.1174, 0.1276]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Była rywalka Joanny Jędrzejczyk na dopingu. Czeka ją zawieszenie Była pretendenta to tytułu mistrzyni UFC w wadze słomkowej, Jessica Penne (MMA 12-5) została zawieszona przez Amerykańską Agencję Antydopingową za stosowanie niedozwolonego środka. Amerykankę czeka 1,5-roczne zawieszenie.\n",
"1.9094451665878296 1.8653218746185303 1100 2 tensor([[0.1117, 0.1150, 0.1548, 0.1148, 0.1137, 0.1239, 0.1094, 0.1566]],\n",
@ -1511,13 +1519,7 @@
"1.7356246709823608 1.938697099685669 2000 6 tensor([[0.1114, 0.0960, 0.1303, 0.1193, 0.1003, 0.1257, 0.1439, 0.1731]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) KMŚ 2017: ZAKSA - Sarmayeh Bank Teheran na żywo. Gdzie oglądać transmisję TV i online? We wtorek, ZAKSA Kędzierzyn-Koźle zmierzy się z Sarmayeh Bank Teheran w ramach Klubowych Mistrzostw Świata w siatkówce. Transmisja TV na antenie Polsat Sport. Stream online w Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty za darmo.\n",
"1.7901594638824463 1.9917528629302979 2050 1 tensor([[0.1212, 0.1365, 0.1351, 0.1287, 0.1104, 0.1252, 0.1179, 0.1250]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Wakacyjny freestyle Przygońskiego i Pawlusiaka na pustyni Pędzące po wydmach dakarowe MINI, specjalnie dostosowany snowboard, lina i dwóch utalentowanych sportowców - tak w skrócie można opisać projekt \"Przygoński & Pawlusiak Dune Freestyle\".\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" grad_fn=<ExpBackward>) Wakacyjny freestyle Przygońskiego i Pawlusiaka na pustyni Pędzące po wydmach dakarowe MINI, specjalnie dostosowany snowboard, lina i dwóch utalentowanych sportowców - tak w skrócie można opisać projekt \"Przygoński & Pawlusiak Dune Freestyle\".\n",
"1.7326788902282715 1.8687950372695923 2100 5 tensor([[0.1091, 0.1428, 0.1050, 0.1267, 0.1092, 0.1543, 0.1100, 0.1429]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Martynas Sajus: Sobin jest bardziej doświadczonym graczem, ale w przyszłości będę od niego lepszy Pojedynek Josipa Sobina z Martynasem Sajusem może być jednym ze smaczków piątkowego spotkania Anwilu z Polpharmą. Który ze środkowych da więcej swojej ekipie? - On jest bardziej doświadczony, ale w przyszłości to ja będę lepszy - śmieje się Sajus.\n",
"1.7521668672561646 1.5104379653930664 2150 2 tensor([[0.0978, 0.1259, 0.2208, 0.1105, 0.1043, 0.1174, 0.1048, 0.1186]],\n",
@ -1557,13 +1559,7 @@
"1.6379656791687012 1.4863052368164062 3000 3 tensor([[0.0881, 0.0816, 0.1089, 0.2262, 0.0698, 0.1202, 0.1658, 0.1394]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Liga Mistrzów: Paris Saint-Germain HB kolejnym uczestnikiem Final Four Paris Saint-Germain HB zremisował z MOL-Pickiem Szeged 30:30 w rewanżowym meczu ćwierćfinałowym Ligi Mistrzów 2016/2017, tym samym zdobywając awans do turnieju finałowego w Kolonii.\n",
"1.620102047920227 1.955077886581421 3050 5 tensor([[0.0998, 0.1599, 0.1024, 0.1031, 0.1239, 0.1416, 0.1172, 0.1520]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Chewbacca ma nową twarz. Jak koszykarz z Finlandii trafił do \"Gwiezdnych Wojen\" Zbliżający się weekend będzie tym, w którym miliony fanów \"Gwiezdnych Wojen\" zaczną szturmować kina, by obejrzeć 8. część sagi. Wielu z nich nie wie, że za maską Chewbakki od niedawna skrywa się nowa twarz - fińskiego koszykarza, Joonasa Suotamo.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" grad_fn=<ExpBackward>) Chewbacca ma nową twarz. Jak koszykarz z Finlandii trafił do \"Gwiezdnych Wojen\" Zbliżający się weekend będzie tym, w którym miliony fanów \"Gwiezdnych Wojen\" zaczną szturmować kina, by obejrzeć 8. część sagi. Wielu z nich nie wie, że za maską Chewbakki od niedawna skrywa się nowa twarz - fińskiego koszykarza, Joonasa Suotamo.\n",
"1.6508986949920654 1.7872048616409302 3100 7 tensor([[0.1113, 0.1329, 0.0890, 0.1126, 0.1327, 0.1295, 0.1246, 0.1674]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Ireneusz Mamrot liczy na przełamanie. \"Jest sportowa złość, która musi się przełożyć na naszą korzyść\" - Nie ma zdenerwowania, ale jest duża sportowa złość. To musi się przełożyć na naszą korzyść - mówi przed sobotnim pojedynkiem z Koroną Kielce trener Jagiellonii Białystok, Ireneusz Mamrot. - Nie można wiecznie mieć gorszego okresu - dodaje.\n",
"1.5091105699539185 1.5536433458328247 3150 2 tensor([[0.1030, 0.1194, 0.2115, 0.1183, 0.1021, 0.1098, 0.1085, 0.1274]],\n",
@ -1603,13 +1599,7 @@
"1.4597876071929932 1.3940199613571167 4000 7 tensor([[0.0933, 0.1557, 0.0803, 0.0930, 0.1256, 0.1070, 0.0970, 0.2481]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Grzegorz Krychowiak na zakręcie. Mundial to ostatnia szansa Grzegorz Krychowiak znowu jest na zakręcie i musi szukać nowego klubu. Paris-Saint Germain chce się pozbyć Polaka na dobre. Mundial w Rosji to dla mistrzów Francji ostatnia szansa, żeby sprzedać go za godne pieniądze.\n",
"1.4579588174819946 1.5661852359771729 4050 6 tensor([[0.0991, 0.1113, 0.0903, 0.1400, 0.0902, 0.1380, 0.2088, 0.1223]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) ZAKSA Kędzierzyn-Koźle trenuje już niemal w komplecie Na początku tygodnia do kędzierzyńskiej drużyny dołączyli zawodnicy, którzy brali udział w mistrzostwach Europy. Wyjątkiem jest francuski rozgrywający Benjamin Toniutti.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" grad_fn=<ExpBackward>) ZAKSA Kędzierzyn-Koźle trenuje już niemal w komplecie Na początku tygodnia do kędzierzyńskiej drużyny dołączyli zawodnicy, którzy brali udział w mistrzostwach Europy. Wyjątkiem jest francuski rozgrywający Benjamin Toniutti.\n",
"1.524263858795166 1.2569677829742432 4100 1 tensor([[0.0736, 0.2845, 0.0688, 0.0741, 0.1107, 0.1046, 0.1125, 0.1710]],\n",
" grad_fn=<ExpBackward>) Krzysztof Hołowczyc trzyma kciuki za Kubicę. \"Ci, którzy nie chcą jego powrotu, po prostu się go boją\" Trwa walka Roberta Kubicy o powrót do Formuły 1. Polak jest jednym z kandydatów do reprezentowania w przyszłym sezonie barw zespołu Williams. Za Kubicę kciuki trzyma Krzysztof Hołowczyc.\n",
"1.4493881464004517 1.4371377229690552 4150 1 tensor([[0.1067, 0.2376, 0.1001, 0.0918, 0.1164, 0.1187, 0.1077, 0.1211]],\n",
@ -2226,11 +2216,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -2241,10 +2234,13 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
"version": "3.9.6"
},
"org": null
"org": null,
"subtitle": "9.Przegląd składowych sieci neuronowych[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 1
"nbformat_minor": 4
}

26
wyk/11_rnn.ipynb
View File

@ -1,5 +1,19 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 11. <i>Sieci rekurencyjne</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -498,11 +512,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -513,9 +530,12 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
"version": "3.9.6"
},
"org": null
"org": null,
"subtitle": "11.Sieci rekurencyjne[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4

310
wyk/12_bpe.ipynb
View File

@ -1,10 +1,26 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"collapsed": false
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 12. <i>Kodowanie BPE</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Podział na jednostki podwyrazowe\n",
"## Podzia\u0142 na jednostki podwyrazowe\n",
"\n"
]
},
@ -12,7 +28,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Słownik nie może być za duży…\n",
"### S\u0142ownik nie mo\u017ce by\u0107 za du\u017cy\u2026\n",
"\n"
]
},
@ -20,14 +36,14 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Jeśli używamy wyuczalnych zanurzeń słów (embeddingów), wówczas musimy\n",
"je dopisać do listy parametrów całego modelu — jest to $|V|n$ wag,\n",
"gdzie $n$ to rozmiar embeddingów; w wypadku uczenia dodatkowo musimy\n",
"jeszcze pamiętać związane z embeddingami gradienty. Pamięć RAM karty\n",
"graficznej jest rzecz jasna ograniczona, słownik więc nie może być\n",
"dowolnie duży. Dla danego modelu karty graficznej dość łatwo ustalić\n",
"maksymalny rozmiar słownika — jest „twarde” ograniczenie, które musimy\n",
"spełnić.\n",
"Je\u015bli u\u017cywamy wyuczalnych zanurze\u0144 s\u0142\u00f3w (embedding\u00f3w), w\u00f3wczas musimy\n",
"je dopisa\u0107 do listy parametr\u00f3w ca\u0142ego modelu \u2014 jest to $|V|n$ wag,\n",
"gdzie $n$ to rozmiar embedding\u00f3w; w wypadku uczenia dodatkowo musimy\n",
"jeszcze pami\u0119ta\u0107 zwi\u0105zane z embeddingami gradienty. Pami\u0119\u0107 RAM karty\n",
"graficznej jest rzecz jasna ograniczona, s\u0142ownik wi\u0119c nie mo\u017ce by\u0107\n",
"dowolnie du\u017cy. Dla danego modelu karty graficznej do\u015b\u0107 \u0142atwo ustali\u0107\n",
"maksymalny rozmiar s\u0142ownika \u2014 jest \u201etwarde\u201d ograniczenie, kt\u00f3re musimy\n",
"spe\u0142ni\u0107.\n",
"\n"
]
},
@ -35,7 +51,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"#### Czy rzeczywiście słownik może być taki duży?\n",
"#### Czy rzeczywi\u015bcie s\u0142ownik mo\u017ce by\u0107 taki du\u017cy?\n",
"\n"
]
},
@ -43,7 +59,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Ile jest różnych form fleksyjnych w języku polskim? Zobaczmy w słowniku PoliMorf…\n",
"Ile jest r\u00f3\u017cnych form fleksyjnych w j\u0119zyku polskim? Zobaczmy w s\u0142owniku PoliMorf\u2026\n",
"\n"
]
},
@ -71,12 +87,12 @@
"Aaru\n",
"Aarze\n",
"Aara\n",
"Aarą\n",
"Aarę\n",
"Aar\u0105\n",
"Aar\u0119\n",
"Aaro\n",
"Aary\n",
"Aarze\n",
"uniq: błąd zapisu: Przerwany potok\n"
"uniq: b\u0142\u0105d zapisu: Przerwany potok\n"
]
}
],
@ -105,13 +121,13 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Pytanie** W którym języku europejskim wyrazów będzie jeszcze więcej niż języku polskim?\n",
"**Pytanie** W kt\u00f3rym j\u0119zyku europejskim wyraz\u00f3w b\u0119dzie jeszcze wi\u0119cej ni\u017c j\u0119zyku polskim?\n",
"\n",
"Tak naprawdę form jest jeszcze więcej, oczywiście PoliMorf nie wyczerpuje zbioru…\n",
"Tak naprawd\u0119 form jest jeszcze wi\u0119cej, oczywi\u015bcie PoliMorf nie wyczerpuje zbioru\u2026\n",
"\n",
"**Pytanie** Podaj przykłady „oczywistych” wyrazów, których nie ma w PoliMorfie. Jak w sposób systematyczny szukać takich wyrazów?\n",
"**Pytanie** Podaj przyk\u0142ady \u201eoczywistych\u201d wyraz\u00f3w, kt\u00f3rych nie ma w PoliMorfie. Jak w spos\u00f3b systematyczny szuka\u0107 takich wyraz\u00f3w?\n",
"\n",
"Z drugiej strony, w PoliMorfie jest dużo dziwnych, „sztucznych” wyrazów.\n",
"Z drugiej strony, w PoliMorfie jest du\u017co dziwnych, \u201esztucznych\u201d wyraz\u00f3w.\n",
"\n"
]
},
@ -124,24 +140,24 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"niebiałościenną\n",
"nieponadosobowości\n",
"nieknerający\n",
"inspektoratów\n",
"niebia\u0142o\u015bcienn\u0105\n",
"nieponadosobowo\u015bci\n",
"niekneraj\u0105cy\n",
"inspektorat\u00f3w\n",
"Korytkowskich\n",
"elektrostatyczności\n",
"elektrostatyczno\u015bci\n",
"Okola\n",
"bezsłowny\n",
"bezs\u0142owny\n",
"indygowcu\n",
"gadany\n",
"nieładowarkowościach\n",
"niepawężnicowate\n",
"nie\u0142adowarkowo\u015bciach\n",
"niepaw\u0119\u017cnicowate\n",
"Thom\n",
"poradlmy\n",
"olejący\n",
"Ziemianinów\n",
"olej\u0105cy\n",
"Ziemianin\u00f3w\n",
"stenotropizmami\n",
"wigiliowości\n",
"wigiliowo\u015bci\n",
"pognanej\n",
"niekinezyterapeutycznym\n"
]
@ -155,8 +171,8 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Inaczej, zobaczmy, ile różnych wyrazów jest w jakimś rzeczywistym zbiorze tekstów, rozpatrzmy\n",
"teksty zebrane na potrzeby identyfikacji płci autora tekstu:\n",
"Inaczej, zobaczmy, ile r\u00f3\u017cnych wyraz\u00f3w jest w jakim\u015b rzeczywistym zbiorze tekst\u00f3w, rozpatrzmy\n",
"teksty zebrane na potrzeby identyfikacji p\u0142ci autora tekstu:\n",
"\n"
]
},
@ -195,37 +211,37 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"ˆ\n",
"ˇ\n",
"ﾟ\n",
"\u02c6\n",
"\u02c7\n",
"\uff9f\n",
"a\n",
"A\n",
"á\n",
"Á\n",
"à\n",
"À\n",
"ă\n",
"Ă\n",
"â\n",
"Â\n",
"å\n",
"Å\n",
"ä\n",
"Ä\n",
"Ã\n",
"ā\n",
"\u00e1\n",
"\u00c1\n",
"\u00e0\n",
"\u00c0\n",
"\u0103\n",
"\u0102\n",
"\u00e2\n",
"\u00c2\n",
"\u00e5\n",
"\u00c5\n",
"\u00e4\n",
"\u00c4\n",
"\u00c3\n",
"\u0101\n",
"aa\n",
"aA\n",
"Aa\n",
"AA\n",
"aĂ\n",
"AĂ\n",
"aâ\n",
"aÂ\n",
"Aâ\n",
"aÅ\n",
"aÄ\n",
"ª\n",
"a\u0102\n",
"A\u0102\n",
"a\u00e2\n",
"a\u00c2\n",
"A\u00e2\n",
"a\u00c5\n",
"a\u00c4\n",
"\u00c2\u00aa\n",
"aaa\n",
"aAa\n",
"Aaa\n",
@ -273,9 +289,9 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Co gorsza, nawet jak weźmiemy cały taki słownik bez ograniczeń i tak\n",
"nie pokryje on sporej części tekstów przetwarzanych w czasie inferencji.\n",
"Zobaczmy, ilu wyrazów ze zbioru deweloperskiego nie będzie w słowniku.\n",
"Co gorsza, nawet jak we\u017amiemy ca\u0142y taki s\u0142ownik bez ogranicze\u0144 i tak\n",
"nie pokryje on sporej cz\u0119\u015bci tekst\u00f3w przetwarzanych w czasie inferencji.\n",
"Zobaczmy, ilu wyraz\u00f3w ze zbioru deweloperskiego nie b\u0119dzie w s\u0142owniku.\n",
"\n"
]
},
@ -308,7 +324,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Obcięcie słownika\n",
"### Obci\u0119cie s\u0142ownika\n",
"\n"
]
},
@ -316,9 +332,9 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Najprostszy sposób ograniczenia słownika to po prostu obcięcie do $N$ najczęstszych słów.\n",
"Najprostszy spos\u00f3b ograniczenia s\u0142ownika to po prostu obci\u0119cie do $N$ najcz\u0119stszych s\u0142\u00f3w.\n",
"\n",
"Spróbujmy zastosować do korpusu „płci”:\n",
"Spr\u00f3bujmy zastosowa\u0107 do korpusu \u201ep\u0142ci\u201d:\n",
"\n"
]
},
@ -331,8 +347,8 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"sort: błąd zapisu: 'standardowe wyjście': Przerwany potok\n",
"sort: błąd zapisu\n"
"sort: b\u0142\u0105d zapisu: 'standardowe wyj\u015bcie': Przerwany potok\n",
"sort: b\u0142\u0105d zapisu\n"
]
}
],
@ -344,15 +360,15 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Daje to lepszy efekt niż można się spodziewać. Odrzucamy w ten sposób\n",
"tylko bardzo rzadkie słowa (albo takie, które wystąpiły tylko raz w\n",
"korpusie — tzw. *hapax legomena*), choć tych słów jest bardzo dużo.\n",
"Daje to lepszy efekt ni\u017c mo\u017cna si\u0119 spodziewa\u0107. Odrzucamy w ten spos\u00f3b\n",
"tylko bardzo rzadkie s\u0142owa (albo takie, kt\u00f3re wyst\u0105pi\u0142y tylko raz w\n",
"korpusie \u2014 tzw. *hapax legomena*), cho\u0107 tych s\u0142\u00f3w jest bardzo du\u017co.\n",
"\n",
"**Zagadka**: 50000 najczęstszych słów (1,9% **typów**) pokrywa jaki odsetek **wystąpień**?\n",
"**Zagadka**: 50000 najcz\u0119stszych s\u0142\u00f3w (1,9% **typ\u00f3w**) pokrywa jaki odsetek **wyst\u0105pie\u0144**?\n",
"\n",
"Rozkład normalny w języku nie jest… normalny — nie spotkamy się z nim\n",
"badając języki. W tekstach dominują „skrzywione” rozkłady z długimi,\n",
"„chudymi” ogonami.\n",
"Rozk\u0142ad normalny w j\u0119zyku nie jest\u2026 normalny \u2014 nie spotkamy si\u0119 z nim\n",
"badaj\u0105c j\u0119zyki. W tekstach dominuj\u0105 \u201eskrzywione\u201d rozk\u0142ady z d\u0142ugimi,\n",
"\u201echudymi\u201d ogonami.\n",
"\n"
]
},
@ -437,27 +453,27 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Lematyzacja wydaje się dobrym pomysłem, zwłaszcza dla języków dla bogatej fleksji:\n",
"Lematyzacja wydaje si\u0119 dobrym pomys\u0142em, zw\u0142aszcza dla j\u0119zyk\u00f3w dla bogatej fleksji:\n",
"\n",
"- znacznie redukujemy słownik,\n",
"- formy fleksyjne tego samego wyrazu są traktowane tak samo (co wydaje się słuszne).\n",
"- znacznie redukujemy s\u0142ownik,\n",
"- formy fleksyjne tego samego wyrazu s\u0105 traktowane tak samo (co wydaje si\u0119 s\u0142uszne).\n",
"\n",
"W praktyce współcześnie **nie** stosuje się lematyzacji (w połączeniu z\n",
"W praktyce wsp\u00f3\u0142cze\u015bnie **nie** stosuje si\u0119 lematyzacji (w po\u0142\u0105czeniu z\n",
"metodami opartymi na sieciach neuronowych):\n",
"\n",
"- lematyzacja wymaga wiedzy językowej (reguł lub słownika),\n",
" wytworzenie takiej wiedzy może być kosztowne, obecnie preferowane\n",
" są metody niezależne od języka;\n",
"- tracimy pewną informację niesioną przez formę fleksyjną (co w szczególnych\n",
" przypadkach może być niefortunne, np. *aspiracja* i *aspiracje*);\n",
"- lematyzacja nie jest trywialnym problemem ze względu na niejednoznaczności\n",
" (*Lekarzu, lecz się sam*);\n",
"- niektóre niejednoznaczności są seryjne, wybór lematu może być arbitralny,\n",
"- lematyzacja wymaga wiedzy j\u0119zykowej (regu\u0142 lub s\u0142ownika),\n",
" wytworzenie takiej wiedzy mo\u017ce by\u0107 kosztowne, obecnie preferowane\n",
" s\u0105 metody niezale\u017cne od j\u0119zyka;\n",
"- tracimy pewn\u0105 informacj\u0119 niesion\u0105 przez form\u0119 fleksyjn\u0105 (co w szczeg\u00f3lnych\n",
" przypadkach mo\u017ce by\u0107 niefortunne, np. *aspiracja* i *aspiracje*);\n",
"- lematyzacja nie jest trywialnym problemem ze wzgl\u0119du na niejednoznaczno\u015bci\n",
" (*Lekarzu, lecz si\u0119 sam*);\n",
"- niekt\u00f3re niejednoznaczno\u015bci s\u0105 seryjne, wyb\u00f3r lematu mo\u017ce by\u0107 arbitralny,\n",
" np. czy *posiadanie*, *gotowanie*, *skakanie* to rzeczowniki czy czasowniki?\n",
" a *urządzenie*, *mieszkanie*?\n",
" a *urz\u0105dzenie*, *mieszkanie*?\n",
"- zazwyczaj sieci neuronowe (czy nawet prostsze modele typu Word2vec)\n",
" są w stanie nauczyć się rekonstruowania zależności między formami fleksyjnymi\n",
" (i więcej: błędnych form, błędów ortograficznych, form archaicznych itd.)\n",
" s\u0105 w stanie nauczy\u0107 si\u0119 rekonstruowania zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy formami fleksyjnymi\n",
" (i wi\u0119cej: b\u0142\u0119dnych form, b\u0142\u0119d\u00f3w ortograficznych, form archaicznych itd.)\n",
"\n"
]
},
@ -465,7 +481,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Zejście na poziom znaków\n",
"### Zej\u015bcie na poziom znak\u00f3w\n",
"\n"
]
},
@ -473,19 +489,19 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Skoro słownik wyrazów jest zbyt duży, to może zejść na poziom znaków?\n",
"Skoro s\u0142ownik wyraz\u00f3w jest zbyt du\u017cy, to mo\u017ce zej\u015b\u0107 na poziom znak\u00f3w?\n",
"\n",
"- pojedynczy znak alfabetu wprawdzie nic nie znaczy (co znaczy *h*?)\n",
"\n",
"- … ale rozmiar wejścia przy kodowaniu gorącą jedynką\n",
" dramatycznie się zmniejsza\n",
"- \u2026 ale rozmiar wej\u015bcia przy kodowaniu gor\u0105c\u0105 jedynk\u0105\n",
" dramatycznie si\u0119 zmniejsza\n",
"\n",
"- może działać, jeśli dodać wielowarstwową sieć\n",
" neuronową\n",
"- mo\u017ce dzia\u0142a\u0107, je\u015bli doda\u0107 wielowarstwow\u0105 sie\u0107\n",
" neuronow\u0105\n",
"\n",
"- … ale może być bardzo kosztowne obliczeniowo\n",
"- \u2026 ale mo\u017ce by\u0107 bardzo kosztowne obliczeniowo\n",
"\n",
"A może coś pośredniego między znakami a wyrazami?\n",
"A mo\u017ce co\u015b po\u015bredniego mi\u0119dzy znakami a wyrazami?\n",
"\n"
]
},
@ -501,22 +517,22 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Ani znaki, ani wyrazy — coś pomiędzy: jednostki podwyrazowe (*subword\n",
"units*). Moglibyśmy np. dzielić wyraz *superkomputera* na dwie\n",
"jednostki *super/+/komputera*, a może nawet trzy: *super/+/komputer/+/a*?\n",
"Ani znaki, ani wyrazy \u2014 co\u015b pomi\u0119dzy: jednostki podwyrazowe (*subword\n",
"units*). Mogliby\u015bmy np. dzieli\u0107 wyraz *superkomputera* na dwie\n",
"jednostki *super/+/komputera*, a mo\u017ce nawet trzy: *super/+/komputer/+/a*?\n",
"\n",
"Najpopularniejszy algorytm podziału na jednostki podwyrazowe to BPE\n",
"Najpopularniejszy algorytm podzia\u0142u na jednostki podwyrazowe to BPE\n",
"(*byte-pair encoding*), zainspirowany algorytmami kompresji danych.\n",
"Lista jednostek jest automatycznie indukowana na podstawie tekstu (nie\n",
"potrzeba żadnej wiedzy o języku!). Ich liczba musi być natomiast z góry\n",
"określona.\n",
"potrzeba \u017cadnej wiedzy o j\u0119zyku!). Ich liczba musi by\u0107 natomiast z g\u00f3ry\n",
"okre\u015blona.\n",
"\n",
"W kroku początkowym zaznaczamy końce wyrazów (tokenów), robimy to po\n",
"to, żeby jednostki podwyrazowe nie przekraczały granic wyrazów.\n",
"W kroku pocz\u0105tkowym zaznaczamy ko\u0144ce wyraz\u00f3w (token\u00f3w), robimy to po\n",
"to, \u017ceby jednostki podwyrazowe nie przekracza\u0142y granic wyraz\u00f3w.\n",
"\n",
"Następnie wykonujemy tyle kroków iteracji, ile wynosi rozmiar zadanego\n",
"słownika. W każdym kroku szukamy najczęstszego bigramu, od tego\n",
"momentu traktujemy go jako całostkę (wkładamy go do „pudełka”).\n",
"Nast\u0119pnie wykonujemy tyle krok\u00f3w iteracji, ile wynosi rozmiar zadanego\n",
"s\u0142ownika. W ka\u017cdym kroku szukamy najcz\u0119stszego bigramu, od tego\n",
"momentu traktujemy go jako ca\u0142ostk\u0119 (wk\u0142adamy go do \u201epude\u0142ka\u201d).\n",
"\n",
"![img](./bpe.png)\n",
"\n"
@ -581,8 +597,8 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Słownik jednostek podwyrazowych możemy zastosować do dowolnego tekstu, np. do tekstu,\n",
"na którym słownik był wyuczony:\n",
"S\u0142ownik jednostek podwyrazowych mo\u017cemy zastosowa\u0107 do dowolnego tekstu, np. do tekstu,\n",
"na kt\u00f3rym s\u0142ownik by\u0142 wyuczony:\n",
"\n"
]
},
@ -628,15 +644,15 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Zauważmy, że oprócz jednostek podwyrazowych zostały izolowane litery,\n",
"zazwyczaj dodajemy je do słownika. (I zazwyczaj, słownik jest trochę\n",
"większy niż wartość podana jako parametr przy uczeniu BPE — jest\n",
"większy o znaki i specjalne tokeny typu `UNK`, `BOS`, `EOS`, `PAD`.)\n",
"Zauwa\u017cmy, \u017ce opr\u00f3cz jednostek podwyrazowych zosta\u0142y izolowane litery,\n",
"zazwyczaj dodajemy je do s\u0142ownika. (I zazwyczaj, s\u0142ownik jest troch\u0119\n",
"wi\u0119kszy ni\u017c warto\u015b\u0107 podana jako parametr przy uczeniu BPE \u2014 jest\n",
"wi\u0119kszy o znaki i specjalne tokeny typu `UNK`, `BOS`, `EOS`, `PAD`.)\n",
"\n",
"**Pytanie**: Jaki problem może pojawić przy zastosowaniu BPE dla tekstu,\n",
"gdzie pojawiają się chińskie znaki? Jak można sobie z nim poradzić?\n",
"**Pytanie**: Jaki problem mo\u017ce pojawi\u0107 przy zastosowaniu BPE dla tekstu,\n",
"gdzie pojawiaj\u0105 si\u0119 chi\u0144skie znaki? Jak mo\u017cna sobie z nim poradzi\u0107?\n",
"\n",
"Słownik jednostek podwyrazowych można stosować dla dowolnego tekstu:\n",
"S\u0142ownik jednostek podwyrazowych mo\u017cna stosowa\u0107 dla dowolnego tekstu:\n",
"\n"
]
},
@ -664,10 +680,10 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Jak można zauważyć algorytm BPE daje dwa rodzaje jednostek podwyrazowych:\n",
"Jak mo\u017cna zauwa\u017cy\u0107 algorytm BPE daje dwa rodzaje jednostek podwyrazowych:\n",
"\n",
"- jednostki, które mogą doklejane na początku wyrazu;\n",
"- jednostki, które stanowią koniec wyrazu, w szczególności są całym wyrazem.\n",
"- jednostki, kt\u00f3re mog\u0105 doklejane na pocz\u0105tku wyrazu;\n",
"- jednostki, kt\u00f3re stanowi\u0105 koniec wyrazu, w szczeg\u00f3lno\u015bci s\u0105 ca\u0142ym wyrazem.\n",
"\n"
]
},
@ -683,8 +699,8 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Po raz pierwszy BPE użyto do neuronowego tłumaczenia maszynowego.\n",
"Użyjmy modułu autorstwa Rica Sennricha ([https://github.com/rsennrich/subword-nmt](https://github.com/rsennrich/subword-nmt)).\n",
"Po raz pierwszy BPE u\u017cyto do neuronowego t\u0142umaczenia maszynowego.\n",
"U\u017cyjmy modu\u0142u autorstwa Rica Sennricha ([https://github.com/rsennrich/subword-nmt](https://github.com/rsennrich/subword-nmt)).\n",
"\n"
]
},
@ -701,7 +717,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Wyindukujmy słownik dla zbioru uczącego zadania identyfikacji płci\n",
"Wyindukujmy s\u0142ownik dla zbioru ucz\u0105cego zadania identyfikacji p\u0142ci\n",
"autora tekstu:\n",
"\n"
]
@ -719,7 +735,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Procedura trwa kilka minut, trzeba uzbroić się w cierpliwość (ale wypisywanie bigramów przyspieszy!).\n",
"Procedura trwa kilka minut, trzeba uzbroi\u0107 si\u0119 w cierpliwo\u015b\u0107 (ale wypisywanie bigram\u00f3w przyspieszy!).\n",
"\n",
" pair 0: n i -> ni (frequency 17625075)\n",
" pair 1: i e -> ie (frequency 11471590)\n",
@ -737,7 +753,7 @@
" pair 13: n a -> na (frequency 5300380)\n",
" pair 14: r o -> ro (frequency 5181363)\n",
" pair 15: n a</w> -> na</w> (frequency 5125807)\n",
" pair 16: a ł -> ał (frequency 4786696)\n",
" pair 16: a \u0142 -> a\u0142 (frequency 4786696)\n",
" pair 17: j e -> je (frequency 4599579)\n",
" pair 18: s i -> si (frequency 4300984)\n",
" pair 19: a l -> al (frequency 4276823)\n",
@ -751,40 +767,40 @@
" pair 27: p rz -> prz (frequency 3494551)\n",
" pair 28: g o</w> -> go</w> (frequency 3279997)\n",
" pair 29: a r -> ar (frequency 3081492)\n",
" pair 30: si ę</w> -> się</w> (frequency 2973681)\n",
" pair 30: si \u0119</w> -> si\u0119</w> (frequency 2973681)\n",
" ...\n",
" pair 49970: brz mieniu</w> -> brzmieniu</w> (frequency 483)\n",
" pair 49971: bieżą cych</w> -> bieżących</w> (frequency 483)\n",
" pair 49972: biegu nkę</w> -> biegunkę</w> (frequency 483)\n",
" pair 49973: ban kowości</w> -> bankowości</w> (frequency 483)\n",
" pair 49971: bie\u017c\u0105 cych</w> -> bie\u017c\u0105cych</w> (frequency 483)\n",
" pair 49972: biegu nk\u0119</w> -> biegunk\u0119</w> (frequency 483)\n",
" pair 49973: ban kowo\u015bci</w> -> bankowo\u015bci</w> (frequency 483)\n",
" pair 49974: ba ku</w> -> baku</w> (frequency 483)\n",
" pair 49975: ba cznie</w> -> bacznie</w> (frequency 483)\n",
" pair 49976: Przypad kowo</w> -> Przypadkowo</w> (frequency 483)\n",
" pair 49977: MA Ł -> MAŁ (frequency 483)\n",
" pair 49977: MA \u0141 -> MA\u0141 (frequency 483)\n",
" pair 49978: Lep pera</w> -> Leppera</w> (frequency 483)\n",
" pair 49979: Ko za -> Koza (frequency 483)\n",
" pair 49980: Jak byś</w> -> Jakbyś</w> (frequency 483)\n",
" pair 49980: Jak by\u015b</w> -> Jakby\u015b</w> (frequency 483)\n",
" pair 49981: Geni alne</w> -> Genialne</w> (frequency 483)\n",
" pair 49982: Że nada</w> -> Żenada</w> (frequency 482)\n",
" pair 49983: ń czykiem</w> -> ńczykiem</w> (frequency 482)\n",
" pair 49984: zwie ń -> zwień (frequency 482)\n",
" pair 49985: zost ałaś</w> -> zostałaś</w> (frequency 482)\n",
" pair 49982: \u017be nada</w> -> \u017benada</w> (frequency 482)\n",
" pair 49983: \u0144 czykiem</w> -> \u0144czykiem</w> (frequency 482)\n",
" pair 49984: zwie \u0144 -> zwie\u0144 (frequency 482)\n",
" pair 49985: zost a\u0142a\u015b</w> -> zosta\u0142a\u015b</w> (frequency 482)\n",
" pair 49986: zni szczona</w> -> zniszczona</w> (frequency 482)\n",
" pair 49987: ze stawi -> zestawi (frequency 482)\n",
" pair 49988: za sób</w> -> zasób</w> (frequency 482)\n",
" pair 49989: węd rówkę</w> -> wędrówkę</w> (frequency 482)\n",
" pair 49990: wysko czyła</w> -> wyskoczyła</w> (frequency 482)\n",
" pair 49988: za s\u00f3b</w> -> zas\u00f3b</w> (frequency 482)\n",
" pair 49989: w\u0119d r\u00f3wk\u0119</w> -> w\u0119dr\u00f3wk\u0119</w> (frequency 482)\n",
" pair 49990: wysko czy\u0142a</w> -> wyskoczy\u0142a</w> (frequency 482)\n",
" pair 49991: wyle czenia</w> -> wyleczenia</w> (frequency 482)\n",
" pair 49992: wychowaw cze</w> -> wychowawcze</w> (frequency 482)\n",
" pair 49993: w t -> wt (frequency 482)\n",
" pair 49994: un da -> unda (frequency 482)\n",
" pair 49995: udzie lałem</w> -> udzielałem</w> (frequency 482)\n",
" pair 49996: tę czy</w> -> tęczy</w> (frequency 482)\n",
" pair 49995: udzie la\u0142em</w> -> udziela\u0142em</w> (frequency 482)\n",
" pair 49996: t\u0119 czy</w> -> t\u0119czy</w> (frequency 482)\n",
" pair 49997: tro sce</w> -> trosce</w> (frequency 482)\n",
" pair 49998: słusz ności</w> -> słuszności</w> (frequency 482)\n",
" pair 49998: s\u0142usz no\u015bci</w> -> s\u0142uszno\u015bci</w> (frequency 482)\n",
" pair 49999: su me</w> -> sume</w> (frequency 482\n",
"\n",
"Zastosujmy teraz wyindukowany słownik BPE dla jakiegoś rzeczywistego tekstu.\n",
"Zastosujmy teraz wyindukowany s\u0142ownik BPE dla jakiego\u015b rzeczywistego tekstu.\n",
"\n"
]
},
@ -797,19 +813,19 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Cier@@ piałem na straszne la@@ gi kilkanaście sekund lub dłużej czarnego ekranu przy próbie przełą@@ czenia się uruchomienia prawie każdej aplikacji Dodatkowo telefon mi się wyłą@@ czał czasem bez powodu sam z siebie albo rese@@ tował Ostatnio nawet przeglądarka zaczęła się często zawie@@ szać i Android proponował wymu@@ szone zamknięcie Do tego te problemy z połączeniem do komputera przez USB "
"Cier@@ pia\u0142em na straszne la@@ gi kilkana\u015bcie sekund lub d\u0142u\u017cej czarnego ekranu przy pr\u00f3bie prze\u0142\u0105@@ czenia si\u0119 uruchomienia prawie ka\u017cdej aplikacji Dodatkowo telefon mi si\u0119 wy\u0142\u0105@@ cza\u0142 czasem bez powodu sam z siebie albo rese@@ towa\u0142 Ostatnio nawet przegl\u0105darka zacz\u0119\u0142a si\u0119 cz\u0119sto zawie@@ sza\u0107 i Android proponowa\u0142 wymu@@ szone zamkni\u0119cie Do tego te problemy z po\u0142\u0105czeniem do komputera przez USB "
]
}
],
"source": [
"! echo 'Cierpiałem na straszne lagi – kilkanaście sekund lub dłużej czarnego ekranu przy próbie przełączenia się / uruchomienia prawie każdej aplikacji. Dodatkowo telefon mi się wyłączał czasem bez powodu – sam z siebie, albo resetował. Ostatnio nawet przeglądarka zaczęła się często zawieszać i Android proponował wymuszone zamknięcie. Do tego te problemy z połączeniem do komputera przez USB.' | perl -C -ne 'print \"$& \" while/\\p{L}+/g;' | python -m subword_nmt.apply_bpe -c bpe_vocab.txt"
"! echo 'Cierpia\u0142em na straszne lagi \u2013 kilkana\u015bcie sekund lub d\u0142u\u017cej czarnego ekranu przy pr\u00f3bie prze\u0142\u0105czenia si\u0119 / uruchomienia prawie ka\u017cdej aplikacji. Dodatkowo telefon mi si\u0119 wy\u0142\u0105cza\u0142 czasem bez powodu \u2013 sam z siebie, albo resetowa\u0142. Ostatnio nawet przegl\u0105darka zacz\u0119\u0142a si\u0119 cz\u0119sto zawiesza\u0107 i Android proponowa\u0142 wymuszone zamkni\u0119cie. Do tego te problemy z po\u0142\u0105czeniem do komputera przez USB.' | perl -C -ne 'print \"$& \" while/\\p{L}+/g;' | python -m subword_nmt.apply_bpe -c bpe_vocab.txt"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Ta konkretna implementacja zaznacza za pomocą sekwencji ~@@ ~ koniec jednostki podwyrazowej.\n",
"Ta konkretna implementacja zaznacza za pomoc\u0105 sekwencji ~@@ ~ koniec jednostki podwyrazowej.\n",
"\n"
]
}
@ -832,7 +848,13 @@
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
},
"org": null
"org": null,
"author": "Filip Grali\u0144ski",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"lang": "pl",
"subtitle": "12.Kodowanie BPE[wyk\u0142ad]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4

64
wyk/13_generative_approach.ipynb
View File

@ -1,10 +1,26 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"collapsed": false
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 13. <i>Podej\u015bcie generatywne w ekstrakcji informacji</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Ekstrakcja informacji a podejście generatywne\n",
"## Ekstrakcja informacji a podej\u015bcie generatywne\n",
"\n"
]
},
@ -12,7 +28,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Podejście generatywne\n",
"### Podej\u015bcie generatywne\n",
"\n"
]
},
@ -20,21 +36,21 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Do tej pory zadanie ekstrakcji informacji traktowaliśmy jako zadanie etykietowania sekwencji, tzn. uczyliśmy system zaznaczać tokeny składające się na ekstrahowane informacje.\n",
"Do tej pory zadanie ekstrakcji informacji traktowali\u015bmy jako zadanie etykietowania sekwencji, tzn. uczyli\u015bmy system zaznacza\u0107 tokeny sk\u0142adaj\u0105ce si\u0119 na ekstrahowane informacje.\n",
"\n",
"![img](./ie-seqlab.png)\n",
"\n",
"Możliwe jest inne podeście, **generatywne**, w którym podchodzimy do problemu ekstrakcji informacji jak do swego rodzaju **tłumaczenia maszynowego** — „tłumaczymy” tekst (wraz z pytaniem lub etykietą) na informację.\n",
"Mo\u017cliwe jest inne pode\u015bcie, **generatywne**, w kt\u00f3rym podchodzimy do problemu ekstrakcji informacji jak do swego rodzaju **t\u0142umaczenia maszynowego** \u2014 \u201et\u0142umaczymy\u201d tekst (wraz z pytaniem lub etykiet\u0105) na informacj\u0119.\n",
"\n",
"![img](./ie-gener.png)\n",
"\n",
"To podejście może się wydawać trudniejsze niż etykietowanie sekwencji, ale wystarczająco zaawansowanej architekturze sieci, jest wykonalne.\n",
"To podej\u015bcie mo\u017ce si\u0119 wydawa\u0107 trudniejsze ni\u017c etykietowanie sekwencji, ale wystarczaj\u0105co zaawansowanej architekturze sieci, jest wykonalne.\n",
"\n",
"Zalety:\n",
"\n",
"- informacja nie musi być dosłownie zapisana w tekście, ekstraktor może nauczyć się również normalizacji czy parafrazowania,\n",
"- nie wprowadzamy wielu kroków przetwarzania (gdzie błędy mogą się\n",
" namnażać), system działa na zasadzie *end-to-end*.\n",
"- informacja nie musi by\u0107 dos\u0142ownie zapisana w tek\u015bcie, ekstraktor mo\u017ce nauczy\u0107 si\u0119 r\u00f3wnie\u017c normalizacji czy parafrazowania,\n",
"- nie wprowadzamy wielu krok\u00f3w przetwarzania (gdzie b\u0142\u0119dy mog\u0105 si\u0119\n",
" namna\u017ca\u0107), system dzia\u0142a na zasadzie *end-to-end*.\n",
"\n"
]
},
@ -50,40 +66,40 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Pierwsze systemu neuronowego tłumaczenia maszynowego używały siecie LSTM. Dopiero jednak dodanie tzw. atencji (*attention*) umożliwiło duży przeskok jakościowy. Najpierw atencję dodano do sieci rekurencyjnych, później powstały sieci oparte *wyłącznie* na atencji — modele Transformer.\n",
"Pierwsze systemu neuronowego t\u0142umaczenia maszynowego u\u017cywa\u0142y siecie LSTM. Dopiero jednak dodanie tzw. atencji (*attention*) umo\u017cliwi\u0142o du\u017cy przeskok jako\u015bciowy. Najpierw atencj\u0119 dodano do sieci rekurencyjnych, p\u00f3\u017aniej powsta\u0142y sieci oparte *wy\u0142\u0105cznie* na atencji \u2014 modele Transformer.\n",
"\n",
"Idea atencji polega na tym, że sieć może kierować selektywnie „snop” uwagi na wyrazy na wejściu lub do tej pory wygenerowane wyrazy.\n",
"Idea atencji polega na tym, \u017ce sie\u0107 mo\u017ce kierowa\u0107 selektywnie \u201esnop\u201d uwagi na wyrazy na wej\u015bciu lub do tej pory wygenerowane wyrazy.\n",
"\n",
"Mechanizm atencji korzysta z:\n",
"\n",
"- z poprzedniego stanu sieci $\\vec{s^{k-1}}$ (to jest „miejsce”, z którego „kierujemy” atencję),\n",
"- z wektora reprezentującego słowo $\\vec{v}(t_i)$ (to jest „miejsce”, na które kierujemy atencję), gdzie\n",
"- z poprzedniego stanu sieci $\\vec{s^{k-1}}$ (to jest \u201emiejsce\u201d, z kt\u00f3rego \u201ekierujemy\u201d atencj\u0119),\n",
"- z wektora reprezentuj\u0105cego s\u0142owo $\\vec{v}(t_i)$ (to jest \u201emiejsce\u201d, na kt\u00f3re kierujemy atencj\u0119), gdzie\n",
" $\\vec{v}(t_i)$ to reprezentacja wektorowa wyrazu $t_i$ (statyczny embedding lub reprezentacja wektorowa\n",
" z poprzedniej warstwy dla sieci wielowarstwowej),\n",
"\n",
"aby wytworzyć wektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ (który z kolei będzie w jakiś sposób wnosił wkład do wyliczenia nowej wartości stanu $\\vec{s^k}$ lub wyjścia $y^k$.\n",
"aby wytworzy\u0107 wektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ (kt\u00f3ry z kolei b\u0119dzie w jaki\u015b spos\u00f3b wnosi\u0142 wk\u0142ad do wyliczenia nowej warto\u015bci stanu $\\vec{s^k}$ lub wyj\u015bcia $y^k$.\n",
"\n",
"Najpierw wyliczymy skalarne wartości atencji, tzn. liczby, które będą sygnalizowały, jak bardzo wektor $\\vec{v}(t_i)$ „pasuje” do $\\vec{s^{k-1}}$, w najprostszej wersji można po prostu skorzystać z iloczynu skalarnego (o ile $n=m$),\n",
"Najpierw wyliczymy skalarne warto\u015bci atencji, tzn. liczby, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 sygnalizowa\u0142y, jak bardzo wektor $\\vec{v}(t_i)$ \u201epasuje\u201d do $\\vec{s^{k-1}}$, w najprostszej wersji mo\u017cna po prostu skorzysta\u0107 z iloczynu skalarnego (o ile $n=m$),\n",
"\n",
"$$a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i)) = \\vec{s^{k-1}}\\vec{v}(t_i).$$\n",
"\n",
"**Pytanie**: co jeśli $n$ nie jest równe $m$, tzn. rozmiar embeddingu nie jest równy rozmiarowi wektora stanu?\n",
"**Pytanie**: co je\u015bli $n$ nie jest r\u00f3wne $m$, tzn. rozmiar embeddingu nie jest r\u00f3wny rozmiarowi wektora stanu?\n",
"\n",
"W przypadku sieci LSTM korzysta się częściej z bardziej skomplikowanego wzoru zawierającego dodatkowe wyuczalne wagi:\n",
"W przypadku sieci LSTM korzysta si\u0119 cz\u0119\u015bciej z bardziej skomplikowanego wzoru zawieraj\u0105cego dodatkowe wyuczalne wagi:\n",
"\n",
"$$a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i)) = \\vec{w_a}\\operatorname{tanh}(W_a\\vec{s^{k-1}} + U_a\\vec{v}(t_i))$$\n",
"\n",
"**Pytanie**: jakie rozmiary mają macierze $W_a$, $U_a$ i wektor $w_a$?\n",
"**Pytanie**: jakie rozmiary maj\u0105 macierze $W_a$, $U_a$ i wektor $w_a$?\n",
"\n",
"Powtórzmy, że wartości $a$ są wartościami skalarnymi, natomiast nie są one znormalizowane (nie sumują się do jedynki), normalizujemy je używając schematu podobnego do softmaxa:\n",
"Powt\u00f3rzmy, \u017ce warto\u015bci $a$ s\u0105 warto\u015bciami skalarnymi, natomiast nie s\u0105 one znormalizowane (nie sumuj\u0105 si\u0119 do jedynki), normalizujemy je u\u017cywaj\u0105c schematu podobnego do softmaxa:\n",
"\n",
"$$\\alpha_{i} = \\frac{e^{a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_i))}}{\\sum_j e^{a(\\vec{s^{k-1}}, \\vec{v}(t_j))}}$$\n",
"\n",
"Wektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ będzie po prostu średnią ważoną wektorowych reprezentacji słów:\n",
"Wektor kontekstu $\\vec{\\xi^k}$ b\u0119dzie po prostu \u015bredni\u0105 wa\u017con\u0105 wektorowych reprezentacji s\u0142\u00f3w:\n",
"\n",
"$$\\vec{\\xi^k} = \\sum_i \\alpha_i\\vec{v}(t_i)$$\n",
"\n",
"**Pytanie**: zasadniczo atencja jest środkiem do celu (żeby sieć się sprawniej uczyła), czy można atencja sama w sobie może być do czegoś przydatna?\n",
"**Pytanie**: zasadniczo atencja jest \u015brodkiem do celu (\u017ceby sie\u0107 si\u0119 sprawniej uczy\u0142a), czy mo\u017cna atencja sama w sobie mo\u017ce by\u0107 do czego\u015b przydatna?\n",
"\n"
]
}
@ -106,7 +122,13 @@
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
},
"org": null
"org": null,
"author": "Filip Grali\u0144ski",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"lang": "pl",
"subtitle": "13.Podej\u015bcie generatywne w ekstrakcji informacji[wyk\u0142ad]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 1

164
wyk/14_pretrenowanie.ipynb
View File

@ -1,5 +1,21 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"collapsed": false
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 14. <i>Pretrenowane modele j\u0119zyka</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -12,27 +28,27 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"System AlphaZero uczy się grając sam ze sobą — wystarczy 24 godziny,\n",
"by system nauczył się grać w szachy lub go na nadludzkim poziomie.\n",
"System AlphaZero uczy si\u0119 graj\u0105c sam ze sob\u0105 \u2014 wystarczy 24 godziny,\n",
"by system nauczy\u0142 si\u0119 gra\u0107 w szachy lub go na nadludzkim poziomie.\n",
"\n",
"**Pytanie**: Dlaczego granie samemu ze sobą nie jest dobrym sposobem\n",
" nauczenia się grania w szachy dla człowieka, a dla maszyny jest?\n",
"**Pytanie**: Dlaczego granie samemu ze sob\u0105 nie jest dobrym sposobem\n",
" nauczenia si\u0119 grania w szachy dla cz\u0142owieka, a dla maszyny jest?\n",
"\n",
"Co jest odpowiednikiem grania samemu ze sobą w świecie przetwarzania tekstu?\n",
"Tzn. **pretrenowanie** (*pretraining*) na dużym korpusie tekstu. (Tekst jest tani!)\n",
"Co jest odpowiednikiem grania samemu ze sob\u0105 w \u015bwiecie przetwarzania tekstu?\n",
"Tzn. **pretrenowanie** (*pretraining*) na du\u017cym korpusie tekstu. (Tekst jest tani!)\n",
"\n",
"Jest kilka sposobów na pretrenowanie modelu, w każdym razie sprowadza\n",
"się do odgadywania następnego bądź zamaskowanego słowa.\n",
"W każdym razie zawsze stosujemy softmax (być może ze „sztuczkami” takimi jak\n",
"negatywne próbkowanie albo hierarchiczny softmax) na pewnej **reprezentacji kontekstowej**:\n",
"Jest kilka sposob\u00f3w na pretrenowanie modelu, w ka\u017cdym razie sprowadza\n",
"si\u0119 do odgadywania nast\u0119pnego b\u0105d\u017a zamaskowanego s\u0142owa.\n",
"W ka\u017cdym razie zawsze stosujemy softmax (by\u0107 mo\u017ce ze \u201esztuczkami\u201d takimi jak\n",
"negatywne pr\u00f3bkowanie albo hierarchiczny softmax) na pewnej **reprezentacji kontekstowej**:\n",
"\n",
"$$\\vec{p} = \\operatorname{softmax}(f(\\vec{c})).$$\n",
"\n",
"Model jest karany używając funkcji log loss:\n",
"Model jest karany u\u017cywaj\u0105c funkcji log loss:\n",
"\n",
"$$-\\log(p_j),$$\n",
"\n",
"gdzie $w_j$ jest wyrazem, który pojawił się rzeczywiście w korpusie.\n",
"gdzie $w_j$ jest wyrazem, kt\u00f3ry pojawi\u0142 si\u0119 rzeczywi\u015bcie w korpusie.\n",
"\n"
]
},
@ -40,7 +56,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Przewidywanie słowa (GPT-2)\n",
"### Przewidywanie s\u0142owa (GPT-2)\n",
"\n"
]
},
@ -48,10 +64,10 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Jeden ze sposobów pretrenowania modelu to po prostu przewidywanie\n",
"następnego słowa.\n",
"Jeden ze sposob\u00f3w pretrenowania modelu to po prostu przewidywanie\n",
"nast\u0119pnego s\u0142owa.\n",
"\n",
"Zainstalujmy najpierw bibliotekę transformers.\n",
"Zainstalujmy najpierw bibliotek\u0119 transformers.\n",
"\n"
]
},
@ -79,36 +95,36 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"[('Âł', 0.6182783842086792),\n",
" ('È', 0.1154019758105278),\n",
" ('Ñģ', 0.026960616931319237),\n",
"[('\u00c2\u0142', 0.6182783842086792),\n",
" ('\u00c8', 0.1154019758105278),\n",
" ('\u00d1\u0123', 0.026960616931319237),\n",
" ('_____', 0.024418892338871956),\n",
" ('________', 0.014962316490709782),\n",
" ('ÃĤ', 0.010653386823832989),\n",
" ('ä¸Ń', 0.008340531960129738),\n",
" ('Ñ', 0.007557711564004421),\n",
" ('Ê', 0.007046067621558905),\n",
" ('ãĢ', 0.006875576451420784),\n",
" ('\u00c3\u0124', 0.010653386823832989),\n",
" ('\u00e4\u00b8\u0143', 0.008340531960129738),\n",
" ('\u00d1', 0.007557711564004421),\n",
" ('\u00ca', 0.007046067621558905),\n",
" ('\u00e3\u0122', 0.006875576451420784),\n",
" ('ile', 0.006685272324830294),\n",
" ('____', 0.006307446397840977),\n",
" ('âĢĭ', 0.006306538358330727),\n",
" ('ÑĢ', 0.006197483278810978),\n",
" ('ĠBelarus', 0.006108700763434172),\n",
" ('Æ', 0.005720408633351326),\n",
" ('ĠPoland', 0.0053678699769079685),\n",
" ('á¹', 0.004606408067047596),\n",
" ('îĢ', 0.004161055199801922),\n",
" ('\u00e2\u0122\u012d', 0.006306538358330727),\n",
" ('\u00d1\u0122', 0.006197483278810978),\n",
" ('\u0120Belarus', 0.006108700763434172),\n",
" ('\u00c6', 0.005720408633351326),\n",
" ('\u0120Poland', 0.0053678699769079685),\n",
" ('\u00e1\u00b9', 0.004606408067047596),\n",
" ('\u00ee\u0122', 0.004161055199801922),\n",
" ('????', 0.004056799225509167),\n",
" ('_______', 0.0038176667876541615),\n",
" ('ä¸', 0.0036082742735743523),\n",
" ('Ì', 0.003221835708245635),\n",
" ('\u00e4\u00b8', 0.0036082742735743523),\n",
" ('\u00cc', 0.003221835708245635),\n",
" ('urs', 0.003080119378864765),\n",
" ('________________', 0.0027312245219945908),\n",
" ('ĠLithuania', 0.0023860156070441008),\n",
" ('\u0120Lithuania', 0.0023860156070441008),\n",
" ('ich', 0.0021211160346865654),\n",
" ('iz', 0.002069818088784814),\n",
" ('vern', 0.002001357264816761),\n",
" ('ÅĤ', 0.001717406208626926)]"
" ('\u00c5\u0124', 0.001717406208626926)]"
]
},
"execution_count": 17,
@ -145,22 +161,22 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Zalety tego podejścia:\n",
"Zalety tego podej\u015bcia:\n",
"\n",
"- prostota,\n",
"- dobra podstawa do strojenia systemów generowania tekstu zwłaszcza\n",
" „otwartego” (systemy dialogowe, generowanie (fake) newsów, streszczanie tekstu),\n",
" ale niekoniecznie tłumaczenia maszynowego,\n",
"- zaskakująca skuteczność przy uczeniu *few-shot* i *zero-shot*.\n",
"- dobra podstawa do strojenia system\u00f3w generowania tekstu zw\u0142aszcza\n",
" \u201eotwartego\u201d (systemy dialogowe, generowanie (fake) news\u00f3w, streszczanie tekstu),\n",
" ale niekoniecznie t\u0142umaczenia maszynowego,\n",
"- zaskakuj\u0105ca skuteczno\u015b\u0107 przy uczeniu *few-shot* i *zero-shot*.\n",
"\n",
"Wady:\n",
"\n",
"- asymetryczność, przetwarzanie tylko z lewej do prawej, preferencja\n",
"- asymetryczno\u015b\u0107, przetwarzanie tylko z lewej do prawej, preferencja\n",
" dla lewego kontekstu,\n",
"- mniejsza skuteczność przy dostrajaniu do zadań klasyfikacji i innych zadań\n",
" niepolegających na prostym generowaniu.\n",
"- mniejsza skuteczno\u015b\u0107 przy dostrajaniu do zada\u0144 klasyfikacji i innych zada\u0144\n",
" niepolegaj\u0105cych na prostym generowaniu.\n",
"\n",
"Przykłady modeli: GPT, GPT-2, GPT-3, DialoGPT.\n",
"Przyk\u0142ady modeli: GPT, GPT-2, GPT-3, DialoGPT.\n",
"\n"
]
},
@ -168,7 +184,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Maskowanie słów (BERT)\n",
"### Maskowanie s\u0142\u00f3w (BERT)\n",
"\n"
]
},
@ -176,18 +192,18 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Inną metodą jest maskowanie słów (*Masked Language Modeling*, *MLM*).\n",
"Inn\u0105 metod\u0105 jest maskowanie s\u0142\u00f3w (*Masked Language Modeling*, *MLM*).\n",
"\n",
"W tym podejściu losowe wybrane zastępujemy losowe słowa specjalnym\n",
"tokenem (`[MASK]`) i każemy modelowi odgadywać w ten sposób\n",
"zamaskowane słowa (z uwzględnieniem również prawego kontekstu!).\n",
"W tym podej\u015bciu losowe wybrane zast\u0119pujemy losowe s\u0142owa specjalnym\n",
"tokenem (`[MASK]`) i ka\u017cemy modelowi odgadywa\u0107 w ten spos\u00f3b\n",
"zamaskowane s\u0142owa (z uwzgl\u0119dnieniem r\u00f3wnie\u017c prawego kontekstu!).\n",
"\n",
"Móciąc ściśle, w jednym z pierwszych modeli tego typu (BERT)\n",
"zastosowano schemat, w którym również niezamaskowane słowa są odgadywane (!):\n",
"M\u00f3ci\u0105c \u015bci\u015ble, w jednym z pierwszych modeli tego typu (BERT)\n",
"zastosowano schemat, w kt\u00f3rym r\u00f3wnie\u017c niezamaskowane s\u0142owa s\u0105 odgadywane (!):\n",
"\n",
"- wybieramy losowe 15% wyrazów do odgadnięcia\n",
"- 80% z nich zastępujemy tokenem `[MASK]`,\n",
"- 10% zastępujemy innym losowym wyrazem,\n",
"- wybieramy losowe 15% wyraz\u00f3w do odgadni\u0119cia\n",
"- 80% z nich zast\u0119pujemy tokenem `[MASK]`,\n",
"- 10% zast\u0119pujemy innym losowym wyrazem,\n",
"- 10% pozostawiamy bez zmian.\n",
"\n"
]
@ -209,16 +225,16 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"W którym państwie leży Bombaj? W USA. (score: 0.16715531051158905)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W India. (score: 0.09912960231304169)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Indian. (score: 0.039642028510570526)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Nepal. (score: 0.027137665078043938)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Pakistan. (score: 0.027065709233283997)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Polsce. (score: 0.023737527430057526)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W .... (score: 0.02306722290813923)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Bangladesh. (score: 0.022106658667325974)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W .... (score: 0.01628892682492733)\n",
"W którym państwie leży Bombaj? W Niemczech. (score: 0.014501162804663181)\n"
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W USA. (score: 0.16715531051158905)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W India. (score: 0.09912960231304169)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Indian. (score: 0.039642028510570526)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Nepal. (score: 0.027137665078043938)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Pakistan. (score: 0.027065709233283997)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Polsce. (score: 0.023737527430057526)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W .... (score: 0.02306722290813923)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Bangladesh. (score: 0.022106658667325974)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W .... (score: 0.01628892682492733)\n",
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Niemczech. (score: 0.014501162804663181)\n"
]
}
],
@ -229,7 +245,7 @@
"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"xlm-roberta-large\")\n",
"model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(\"xlm-roberta-large\")\n",
"\n",
"sequence = f'W którym państwie leży Bombaj? W {tokenizer.mask_token}.'\n",
"sequence = f'W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W {tokenizer.mask_token}.'\n",
"\n",
"input_ids = tokenizer.encode(sequence, return_tensors=\"pt\")\n",
"mask_token_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]\n",
@ -249,7 +265,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Przykłady: BERT, RoBERTa (również Polish RoBERTa).\n",
"Przyk\u0142ady: BERT, RoBERTa (r\u00f3wnie\u017c Polish RoBERTa).\n",
"\n"
]
},
@ -257,7 +273,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Podejście generatywne (koder-dekoder).\n",
"### Podej\u015bcie generatywne (koder-dekoder).\n",
"\n"
]
},
@ -265,8 +281,8 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"System ma wygenerować odpowiedź na różne pytania (również\n",
"odpowiadające zadaniu MLM), np.:\n",
"System ma wygenerowa\u0107 odpowied\u017a na r\u00f3\u017cne pytania (r\u00f3wnie\u017c\n",
"odpowiadaj\u0105ce zadaniu MLM), np.:\n",
"\n",
"- \"translate English to German: That is good.\" => \"Das ist gut.\"\n",
"- \"cola sentence: The course is jumping well.\" => \"not acceptable\"\n",
@ -339,7 +355,7 @@
"source": [
"(Zob. [https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf](https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf))\n",
"\n",
"Przykład: T5, mT5\n",
"Przyk\u0142ad: T5, mT5\n",
"\n"
]
}
@ -362,7 +378,13 @@
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.6"
},
"org": null
"org": null,
"author": "Filip Grali\u0144ski",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"lang": "pl",
"subtitle": "14.Pretrenowane modele j\u0119zyka[wyk\u0142ad]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4

28
wyk/15_transformer.ipynb
View File

@ -1,5 +1,19 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
"<h2> 15. <i>Sieci Transformer i ich zastosowanie w ekstrakcji informacji</i> [wykład]</h2> \n",
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -226,11 +240,14 @@
}
],
"metadata": {
"author": "Filip Graliński",
"email": "filipg@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
@ -241,10 +258,13 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.2"
"version": "3.9.6"
},
"org": null
"org": null,
"subtitle": "15.Sieci Transformer i ich zastosowanie w ekstrakcji informacji[wykład]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 1
"nbformat_minor": 4
}