aitech-eks-pub/cw/05_NDA_IE.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Zajecia: ekstrakcja informacji z dokumentów "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Przedstawianie zadania z wyszukiwarek\n",
    "\n",
    "Osoby, które zrobiły zadanie- proszę o krótką prezentację na początku zajęć oraz wklikanie hand-in w zadaniu na MS TEAMS"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Wyzwanie Kleister NDA\n",
    "Proszę sforkować repozytorium https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/kleister-nda-clone i pobrać na komputer\n",
    "\n",
    "### Metryki w klasyfikacji binarnej"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "$TP$ = TRUE POSITIVE\n",
    "\n",
    "$TN$ = TRUE NEGATIVE\n",
    "\n",
    "$FP$ = FALSE POSITIVE\n",
    "\n",
    "$FN$ = FALSE POSITIVE"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ACCURACY = $\\frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$\n",
    "\n",
    "PRECISION = $\\frac{TP}{TP + FP}$\n",
    "\n",
    "RECALL = $\\frac{TP}{TP + FN}$\n",
    "\n",
    "F1 = $2 \\times \\frac{PRECISION \\times RECALL}{PRECISION + RECALL}$"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.metrics import *"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "true = [0] * 30 + [1] * 70"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "predicted = [0] * 30 + [1] * 70"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1.0"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "accuracy_score(true, predicted)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1.0"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "precision_score(true, predicted)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1.0"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "recall_score(true, predicted)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1.0"
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "f1_score(true, predicted)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Automatyczna ocena kleister NDA\n",
    "\n",
    "W katalogu głównym projektu: \n",
    "\n",
    "`wget https://gonito.net/get/bin/geval`\n",
    "\n",
    "`chmod u+x geval`\n",
    "\n",
    "`./geval -t dev-0` (dla zbioru deweloperskiego)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### ZADANIE DOMOWE KLEISTER NDA\n",
    "- stworzyć regułowy ekstraktor informacji (np. na podstawie wyrażeń regularnych)\n",
    "- wygenerować pliki `train/out.tsv`, `dev-0/out.tsv`, `test-A/out.tsv`\n",
    "- dodać do commita w swoim forku powyższe pliki wraz z ze skryptem (skryptami), który pomógł je wygenerować. Skrypty powinny byc w formie tekstowej (jeżeli to jupyter to proszę przekonwertować do zwykłego pliku .py, np jupyter nbconvert --to script a.ipynb)\n",
    "- wynik zaliczający zadanie to więcej niż 0.1 wg metryki F1 dla zbioru test-A\n",
    "- punkty za zadanie: 40, a dla 5 osób które osiągną najwyższy wyniki dostaną 70 punktów zamiast 40\n",
    "- zadanie oddajemy do 27 kwietnia w MS TEAMS podając link do repozytorium. Proszę albo nadać użytkownikowi kubapok uprawnienia do przeglądania repozytorium, albo zrobić je publiczne"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### ZADANIE DOMOWE Przygotuj wyzwanie dotyczące tekstu zgodne ze standardami Gonito\n",
    "\n",
    "Warunki konieczne:\n",
    "- wyzwanie musi spełniać standardy Gonito\n",
    "- w szczególności musi przechodzić walidację (`geval --validate --expected-directory .`)\n",
    "- wyzwanie musi być dostarczone jako repozytorium git\n",
    "- leży również dostarczyć osobne repozytorium ze skryptami tworzącymi wyzwanie\n",
    "- leży także dostarczyć jedno przykładowe rozwiązanie - baseline (może być prosty/\"głupi\")\n",
    "- cały zbiór danych musi mieć co najmniej 5 tys. elementów \n",
    "Punktacja:\n",
    "- bazowa liczba punktów za spełnienie - 80 punktów\n",
    "- +30 - interesujący zbiór danych\n",
    "- +30 - rozmiar zbioru\n",
    "- +10 - zbiór z ekstrakcji informacji (podobny do Kleister Charity/NDA)\n",
    "- maksimum: 150 punktów\n",
    "Uwaga: nie jest to wymaganie, ale zachęcamy do opracowywanie zbiorów danych potrzebnych do pracy magisterskiej.\n",
    "\n",
    "Termin 5 maj 2021 (proszę w MS TEAMS podać link do repozytorium albo publicznego albo z dostępem dla kubapok i filipg na git.wmi)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}