add 04 wyk

wyk/04_Ngramowy_model.org

@@ -0,0 +1,475 @@
+
+** Modele języka i ich zastosowania
+
+*** Przypomnienie
+
+Przypomnijmy, że model języka zwraca prawdopodobieństwo dla danego
+ciągu symboli (tokenów, wyrazów itp.) $w_1\ldots w_N$ (o długości $N$):
+
+$$P_M(w_1\ldots w_N) = ?$$
+
+W dalszym ciągu będziemy zakładali, że będziemy operować na wyrazach.
+Zbiór wszystkich wyrazów nazywa się *słownikiem* (ang. /vocabulary/,
+nie /dictionary!/), w literaturze dotyczącej modelowania języka
+zazwyczaj oznacza się go literą $V$ (częściej niż $\Sigma$).
+Dale zakładamy, że słownik jest skończony.
+
+*** Co jeszcze potrafi model języka?
+
+**** Przewidywanie kolejnego słowa
+
+$$P_M(w_N|w_1\ldots w_{N-1}) = \frac{P_M(w_1\dots w_{N-1}w_N*)}{P_M(w_1\dots w_{n-1}*)} = \frac{\sum_{\alpha \in
+      \Sigma^*}P_M(w_1\dots w_N\alpha)}{\sum_{\alpha\in\Sigma^*}P(w_1\dots w_{n-1}\alpha)}$$
+
+$P_M(w_N|w_1\ldots w_{N-1})$ to właściwie skrót notacyjny, pełny zapis powinien mieć następujący kształt:
+
+$$P_M(X_N=w_N|X_1=w_1,\ldots,X_{N-1}=w_{N-1}),$$
+
+gdzie $P_M(X_i=w)$ oznacza prawdopodobieństwo, że na $i$-tej pozycji wystąpi słowo $w$.
+
+**** Odgadywanie słowa w luce
+
+$$P_M(w_1\dots w_{i-1}?w_{i+1}\dots w_N) = \operatorname{argmax}_w P_M(w_1\ldots w_{i-1}ww_{i+1}\dots w_N)$$
+
+*** Przykład dla autentycznego modelu języku
+
+Zobaczmy przykładowe zastosowania i wyniki dla modelu języku
+wyuczonego na tekstach z II poł. XX w.
+
+[[./04_Ngramowy_model/tabelka.png]]
+
+*** Do czego stosujemy model języka?
+
+Model języka sam w sobie nie jest zbyt użyteczny. To raczej środek do celu
+niż cel sam w sobie.
+
+Model języka:
+- ma zastosowanie w kryptoanalizie
+  - Oxmynsxq mkx lo kmrsofon li cdenisxq sdc kvzrklodsm mrkbkmdobc kxn bozvkmsxq okmr yxo li dro 13dr voddob zvkmon pebdrob kvyxq sx dro kvzrklod.
+- pomaga(ł) wybrać właściwe tłumaczenie w tłumaczeniu maszynowym
+  czy transkrypcję w systemach rozpoznawania mowy (ASR)
+  (zanim zaczęto używać do tego sieci neuronowych, gdzie nie
+  ma już wyraźnego rozróżnienia między modelem tłumaczenia
+  czy modelem akustycznym a modelem języka),
+- pomaga znaleźć „podejrzane” miejsca w tekście
+  (korekta pisowni/gramatyki),
+- może być stosowany jako klasyfikator (potrzeba wtedy więcej niż jednego modelu,
+  np. model języka spamów kontra model języka niespamów),
+- może być stosowany w kompresji danych,
+- bardzo dobry model języka *musi* mieć *w środku* bardzo dobrą *wiedzę*
+  o języku i o świecie, można wziąć *„wnętrzności”* modelu, nie dbając o prawdopodobieństwa
+  i użyć modelu w zupełnie innym celu.
+
+** N-gramowy model języka
+
+Zawsze prawdziwe:
+
+$$P_M(w_1\dots w_N) = P_M(w_1)P_M(w_2|w_1)\dots P_M(w_N|w_1\dots w_{N-1}).$$
+
+Można aproksymować prawdopodobieństwa używając $n$-gramów:
+
+$$P_M(w_1\dots w_N) \approx P_M(w_1)\dots P_M(w_i|w_{i-n+1}\dots w_{i-1})\dots P_M(w_N|w_{N-n+1}\dots w_{N-1}).$$
+
+*** Model trigramowy
+
+Dla $n=3$:
+
+$$P_M(w_1\dots w_N) = P_M(w_1)P_M(w_2|w_1)P_M(w_3|w_1w_2)\dots P_M(w_i|w_{i-2}w_{i-1})\dots P_M(w_N|w_{N-2}w_{N-1}).$$
+
+Zauważmy, że model trigramowy oznacza modelowanie kolejnego wyrazu przy znajomości
+2 (nie 3!) poprzedzających wyrazów (*razem* mamy 3 wyrazy).
+
+*** Model digramowy/bigramowy
+
+Dla $n=2$:
+
+$$P_M(w_1\dots w_N) = P_M(w_1)P_M(w_2|w_1)P_M(w_3|w_2)\dots P_M(w_i|w_{i-1})\dots P_M(w_N|w_{N-1})$$
+
+*** Model unigramowy
+
+Dla $n=1$ uzyskujemy przypadek szczególny:
+
+$$P_M(w_1\dots w_N) = P_M(w_1)P_M(w_2)P_M(w_3)\dots P_M(w_N) = \prod_{i=1}^N P_M(w_i)$$
+
+Zauważmy, że w modelu unigramowym w ogóle nie bierzemy pod uwagę kolejności wyrazów.
+
+*** Estymacja prawdopodobieństw
+
+Dla $n$-gramowego modelu potrzebujmy estymować wartości:
+
+$$P_M(w_i|w_{i-n+1}\dots w_{i-1}).$$
+
+Prawdopodobieństwa te estymujemy na podstawie jakiegoś *korpusu tekstów*
+(możemy nazywać go również *zbiorem uczącym*).
+
+Najprostszy sposób:
+
+$$P_M(w_i|w_{i-n+1}\dots w_{i-1}) = \frac{\# w_{i-n+1}\dots w_{i-1}w_i}{\# w_{i-n+1}\dots w_{i-1}},$$
+
+gdzie $\# w_1\dots w_k$ oznacza liczbę wystąpień w korpusie.
+
+Na przykład, jeśli model $M$ zostanie wyuczony na tekście /do be do be do do/, wówczas
+$P_M(\mathit{be}|\mathit{do})=\frac{2}{3}$.
+
+** Ewaluacja modeli języka
+
+Jak już widzimy, możemy mieć różne modele języka. Nawet jeśli
+pozostajemy tylko na gruncie najprostszych, $n$-gramowych modeli
+języka, inne prawdopodobieństwa uzyskamy dla modelu digramowego, a
+inny dla trigramowego. Jedne modele będą lepsze, inne — gorsze. Jak
+obiektywnie odróżnić dobry model od złego? Innymi słowy, jak ewaluować
+modele języka?
+
+*** Ewaluacja zewnętrzna i wewnętrzna
+
+W ewaluacji zewnętrznej (ang. /extrinsic/) ewaluację modelu języka sprowadzamy
+do ewaluacji większego systemu, którego częścią jest model języka, na przykład
+systemu tłumaczenia maszynowego albo systemu ASR.
+
+Ewaluacja wewnętrzna (ang. /intrinsic/) polega na ewaluacji modelu języka jako takiego.
+
+*** Podział zbioru
+
+Po pierwsze, jak zazwyczaj bywa w uczeniu maszynowym, powinniśmy
+podzielić nasz zbiór danych. W modelowaniu języka zbiorem danych jest
+zbiór tekstów w danym języku, czyli korpus języka.
+Powinniśmy podzielić nasz korpus na część uczącą (/training set/) $C = \{w_1\ldots w_N\}$  i testową
+(/test set/) $C' = \{w_1'\ldots w_{N'}'\}$.
+
+Warto też wydzielić osobny „deweloperski” zbiór testowy (/dev set/) —
+do testowania na bieżąco, optymalizacji hiperparametrów itd. Zbiory
+testowe nie muszą być bardzo duże, np. kilka tysięcy zdań może w zupełności wystarczyć.
+
+Tak podzielony korpus możemy traktować jako *wyzwanie modelowania języka*.
+
+**** Przykład wyzwania modelowania języka
+
+Wyzwanie
+[[https://gonito.net/challenge/challenging-america-word-gap-prediction|Challenging America word-gap prediction]]
+to wyzwanie modelowania amerykańskiej odmiany języka angielskiego, używanej w gazetach w XIX w. i I poł. XX w.
+
+#+BEGIN_SRC
+$ git clone git://gonito.net/challenging-america-word-gap-prediction
+$ cd challenging-america-word-gap-prediction
+$ xzcat train/in.tsv.xz | wc
+432022 123677147 836787912
+$ xzcat dev-0/in.tsv.xz | wc
+10519 3076536 20650825
+$ xzcat test-A/in.tsv.xz | wc
+7414 2105734 14268877
+#+END_SRC
+
+Dodajmy, że poszczególne zbiory zawierają teksty z różnych gazet. Jest
+to właściwe podejście, jeśli chcemy mierzyć rzeczywistą skuteczność modeli języka.
+(Teksty z jednej gazety mogłyby być zbyt proste).
+
+Oto przykład tekstu z wyzwania:
+
+#+BEGIN_SRC
+$ xzcat train/in.tsv.xz | head -n 1 | fold
+4e04702da929c78c52baf09c1851d3ff	ST	ChronAm	1919.6041095573314
+30.47547	-90.100911	came fiom the last place to this\nplace, and thi
+s place is Where We\nWere, this is the first road I ever\nwas on where you can r
+ide elsewhere\nfrom anywhere and be nowhere.\nHe says, while this train stops ev
+ery-\nwhere, it never stops anywhere un-\nless its somewhere. Well, I says,\nI'm
+ glad to hear that, but, accord-\ning to your figures, I left myself\nwhere 1 wa
+s, which is five miles near-\ner to myself than I was when we\nwere where we are
+ now.\nWe have now reached Slidell.\nThat's a fine place. The people\ndown there
+ remind me of bananas-\nthey come and go in bunches. 811-\ndell used to be noted
+ for her tough\npeople. Now she is noted for be,\ntough steaks. Well, I certainl
+y got\none there. When the waiter brought\nit in it was so small I thought. It\n
+was a crack in the plate. I skid,\nwaiter what else have you got? +He\nbrought m
+e in two codfish and one\nsmelt. I said, waiter have you got\npigs feet? He said
+ no, rheumatism\nmakes me walk that way. I sald,\nhow is the pumpkin pie?
+said\nit's all squash. The best I could get\nin that hotel was a soup sandwich.\
+nAfter the table battle the waiter and\nI signed an armistice. I then went\nover
+ to the hotel clerk and asked for\na room. He said with or without a\nbed? I sai
+d, with a bed. He said,\nI don't think I 'have' a bed long\nenough for you. I sa
+id, well, I'll\naddtwo feettoitwhenIgetinit.\nHe gave me a lovely room on the\nt
+op floor. It was one of those rooms\nthat stands on each side. If you\nhappen to
+ get up in the middle of\nthe night you want to be sure and\nget up in the middl
+e of the room.\nThat night I dreamt I was eating\nflannel cakes. When I woke up
+half\nof the blanket was gone. I must\nhave got up on the wrong side of the\nbed
+, for next morning I had an awful\nheadache. I told the manager about\nit. He sa
+id, you have rheumatic\npains. I said, no, I think it is on,\nof those attic roo
+m pains. I nad to\ngetupat5a.m.inthemorningso\nthey could use the sheet to set t
+he\nbreakfast table.
+#+END_SRC
+
+Zauważmy, że mamy nie tylko tekst, lecz również metadane (czas i
+współrzędne geograficzne). W modelowaniu języka można uwzględnić
+również takie dodatkowe parametry (np. prawdopodobieństwa wystąpienia
+słowa /koronawirus/ wzrasta po roku 2019).
+
+Zauważmy również, że tekst zawiera błędy OCR-owe (np. /nad/ zamiast
+/had/). Czy w takim razie jest to sensowne wyzwanie modelowania
+języka? Tak, w niektórych przypadkach możemy chcieć modelować tekst z
+uwzględnieniem „zaszumień” wprowadzanych przez ludzi bądź komputery
+(czy II prawo termodynamiki!).
+
+*** Co podlega ocenie?
+
+Ogólnie ocenie powinno podlegać prawdopodobieństwo $P_M(C')$, czyli
+prawdopodobieństwo przypisane zbiorowi testowemu $C'$ przez model
+(wyuczony na zbiorze $C$).
+
+Jeśli oceniamy przewidywania, które człowiek lub komputer czynią, to
+im większe prawdopodobieństwo przypisane do tego, co miało miejsce,
+tym lepiej. Zatem im wyższe $P_M(C')$, tym lepiej.
+
+Zazwyczaj będziemy rozbijali $P_M(C')$ na prawdopodobieństwa
+przypisane do poszczególnych słów:
+
+$$P_M(w_1'\dots w_{N'}') = P_M(w'_1)P_M(w'_2|w'_1)\dots P_M(w'_{N'}|w'_1\dots w'_{N'-1}) = \prod_{i=1}^{N'} P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1}).$$
+
+*** Entropia krzyżowa
+
+Można powiedzieć, że dobry model języka „wnosi” informację o języku. Jeśli zarówno
+nadawca i odbiorca tekstu mają do dyspozycji ten sam model języka…
+
+[[./04_Ngramowy_model/lm-communication.drawio.png]]
+
+… powinni być w stanie zaoszczędzić na długości komunikatu.
+
+W skrajnym przypadku, jeśli model jest pewny kolejnego słowa, tj.
+$P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1}) = 1$, wówczas w $i$-tym kroku w ogóle
+nic nie trzeba przesyłać przez kanał komunikacji. Taka sytuacja może
+realnie wystąpić, na przykład: z prawdopodobieństwem zbliżonym do 1 po wyrazie
+/Hong/ wystąpi słowo /Kong/, a po wyrazie /przede/ — wyraz /wszystkim/.
+
+Model języka może pomóc również w mniej skrajnym przypadkach, np.
+jeżeli na danej pozycji w tekście model redukuje cały słownik do dwóch
+wyrazów z prawdopodobieństwem 1/2, wówczas nadawca może zakodować tę
+pozycję za pomocą jednego bitu.
+
+**** Wzór na entropię krzyżową
+
+Przypomnijmy, że symbol o prawdopodobieństwie $p$ można zakodować za
+pomocą (średnio) $-\log_2(p)$ bitów, tak więc jeśli nadawca i odbiorca dysponują
+modelem $M$, wówczas można przesłać cały zbiór testowy $C$ za pomocą następującej liczby bitów:
+
+$$-\sum_{i=1}^{N'} log P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1}).$$
+
+Aby móc porównywać wyniki dla korpusów dla różnej długości, warto znormalizować
+tę wartość, tzn. podzielić przez długość tekstu:
+
+$$H(M) = -\frac{\sum_{i=1}^{N'} log P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1})}{N'}.$$
+
+Tę wartość nazywamy *entropią krzyżową* modelu $M$. Entropia krzyżowa
+mierzy naszą niewiedzę przy założeniu, że dysponujemy modelem $M$. Im niższa wartość
+entropii krzyżowej, tym lepiej, im bowiem mniejsza nasza niewiedza,
+tym lepiej.
+
+Entropią krzyżową jest często nazywaną funkcją *log loss*, zwłaszcza w
+kontekście jej użycia jako funkcji straty przy uczeniu neuronowych modeli języka
+(o których dowiemy się później).
+
+*** Wiarygodność
+
+Innym sposobem mierzenia jakości modelu języka jest odwołanie się do
+*wiarygodności* (ang. /likelihood/). Wiarygodność to
+prawdopodobieństwo przypisane zdarzeniom niejako „po fakcie”. Jak już
+wspomnieliśmy, im wyższe prawdopodobieństwo (wiarygodność) przypisane
+testowej części korpusu, tym lepiej. Innymi słowy, jako metrykę ewaluacji
+używać będziemy prawdopodobieństwa:
+
+$$P_M(w_1'\dots w_{N'}') = P_M(w'_1)P_M(w'_2|w'_1)\dots P_M(w'_{N'}|w'_1\dots w'_{N'-1}) = \prod_{i=1}^{N'} P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1}),$$
+
+z tym, że znowu warto znormalizować to prawdopodobieństwo względem rozmiaru korpusu.
+Ze względu na to, że prawdopodobieństwa przemnażamy, zamiast średniej arytmetycznej
+lepiej użyć *średniej geometrycznej*:
+
+$$\sqrt[N']{P_M(w_1'\dots w_{N'}')} = \sqrt[N']{\prod_{i=1}^{N'} P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1})}.$$
+
+**** Interpretacja wiarygodności
+
+Co ciekawe, wiarygodność jest używana jako metryka ewaluacji modeli
+języka rzadziej niż entropia krzyżowa (log loss), mimo tego, że wydaje
+się nieco łatwiejsza do interpretacji dla człowieka. Otóż wiarygodność
+to *średnia geometryczna prawdopodobieństw przypisanych przez model języka do słów, które rzeczywiście wystąpiły*.
+
+**** Związek między wiarygodnością a entropią krzyżową
+
+Istnieje bardzo prosty związek między entropią krzyżową a wiarygodnością.
+Otóż entropia krzyżowa to po prostu logarytm wiarygodności (z minusem):
+
+-$$\log_2\sqrt[N']{P_M(w_1'\dots w_N')} = -\frac{\log_2\prod_{i=1}^{N'} P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1})}{N'} = -\frac{\sum_{i=1}^{N'} \log_2 P_M(w'_i|w'_1\ldots w'_{i-1})}{N'}.$$
+
+**** „log-proby”
+
+W modelowaniu języka bardzo często używa się logarytmów prawdopodobieństw (z angielskiego skrótowo /log probs/),
+zamiast wprost operować na prawdopodobieństwach:
+
+- dodawanie log probów jest tańsze obliczeniowo niż mnożenie prawdopodobieństw,
+- bardzo małe prawdopodobieństwa znajdują się na granicy dokładności reprezentacji
+  liczb zmiennopozycyjnych, log proby są liczbami ujemnymi o „poręczniejszych”
+  rzędach wielkości.
+
+*** Perplexity
+
+Tak naprawdę w literaturze przedmiotu na ogół używa się jeszcze innej metryki ewaluacji —
+*perplexity*. Perplexity jest definiowane jako:
+
+$$\operatorname{PP}(M) = 2^{H(M)}.$$
+
+Intuicyjnie można sobie wyobrazić, że perplexity to liczba możliwości
+prognozowanych przez model z równym prawdopodobieństwem. Na przykład,
+jeśli model przewiduje, że w danym miejscu tekstu może wystąpić z
+równym prawdopodobieństwem jedno z 32 słów, wówczas (jeśli
+rzeczywiście któreś z tych słów wystąpiło) entropia wynosi 5 bitów, a
+perplexity — 32.
+
+Inaczej: perplexity to po prostu odwrotność wiarygodności:
+
+$$\operatorname{PP}(M) = \sqrt[N']{P_M(w_1'\dots w_N')}.$$
+
+Perplexity zależy oczywiście od języka i modelu, ale typowe wartości
+zazwyczaj zawierają się w przedziale 20-400.
+
+**** Perplexity — przykład
+
+Wyuczmy model języka przy użyciu gotowego narzędzia [[https://github.com/kpu/kenlm|KenLM]].
+KenLM to zaawansowane narzędzie do tworzenia n-gramowych modeli języka
+(zaimplementowano w nim techniki wygładzania, które omówimy na kolejnym wykładzie).
+
+Wyuczmy na zbiorze uczącym wspomnianego wyzwania /Challenging America word-gap prediction/
+dwa modele, jeden 3-gramowy, drugi 4-gramowy.
+
+Z powodu, który za chwilę stanie się jasny, teksty w zbiorze uczącym musimy sobie „poskładać” z kilku „kawałków”.
+
+#+BEGIN_SRC
+$ cd train
+$ xzcat in.tsv.xz | paste expected.tsv - | perl -ne 'chomp;s/\\n/ /g;s/<s>/ /g;@f=split/\t/;print "$f[7] $f[0] $f[8]\n"' | lmplz -o 3 --skip-symbols > model3.arpa
+$ xzcat in.tsv.xz | paste expected.tsv - | perl -ne 'chomp;s/\\n/ /g;s/<s>/ /g;@f=split/\t/;print "$f[7] $f[0] $f[8]\n"' | lmplz -o 4 --skip-symbols > model4.arpa
+$ cd ../dev-0
+$ xzcat in.tsv.xz | paste expected.tsv - | perl -ne 'chomp;s/\\n/ /g;s/<s>/ /g;@f=split/\t/;print "$f[7] $f[0] $f[8]\n"' | query ../train/model3.arpa
+Perplexity including OOVs:	976.9905056314793
+Perplexity excluding OOVs:	616.5864921901557
+OOVs:	125276
+Tokens:	3452929
+$ xzcat in.tsv.xz | paste expected.tsv - | perl -ne 'chomp;s/\\n/ /g;s/<s>/ /g;@f=split/\t/;print "$f[7] $f[0] $f[8]\n"' | query ../train/model4.arpa
+Perplexity including OOVs:	888.698932611321
+Perplexity excluding OOVs:	559.1231510292068
+OOVs:	125276
+Tokens:	3452929
+#+END_SRC
+
+Jak widać model 4-gramowy jest lepszy (ma niższe perplexity) niż model 3-gramowy, przynajmniej
+jeśli wierzyć raportowi programu KenLM.
+
+*** Entropia krzyżowa, wiarygodność i perplexity — podsumowanie
+
+Trzy omawiane metryki ewaluacji modeli języka (entropia krzyżowa,
+wiarygodność i perplexity) są ze sobą ściśle związane, w gruncie
+rzeczy to po prostu jedna miara.
+
+|Metryka           | Kierunek             |Najlepsza wartość | Najgorsza wartość |
+|------------------+----------------------+------------------+-------------------|
+|entropia krzyżowa | im mniej, tym lepiej | 0                | $\infty$          |
+|wiarygodność      | im więcej, tym lepiej| 1                | 0                 |
+|perplexity        | im mniej, tym lepiej | 1                | $\infty$          |
+
+**** Uwaga na zerowe prawdopodobieństwa
+
+Entropia krzyżowa, wiarygodność czy perplexity są bardzo czułe na zbyt
+dużą pewność siebie. Wystarczy, że dla *jednej* pozycji w zbiorze
+przypiszemy zerowe prawdopodobieństwo, wówczas wszystko „eksploduje”.
+Perplexity i entropia krzyżowa „wybuchają” do nieskończoności,
+wiarygodność spada do zera — bez względu na to, jak dobre są
+przewidywania dotyczące innych pozycji w tekście!
+
+W przypadku wiarygodności wiąże się to z tym, że wiarygodność
+definiujemy jako iloczyn prawdopodobieństwa, oczywiście wystarczy, że
+jedna liczba w iloczynie była zerem, żeby iloczyn przyjął wartość
+zero. Co więcej, nawet jeśli pominiemy taki skrajny przypadek, to
+średnia geometryczna „ciągnie” w dół, bardzo niska wartość
+prawdopodobieństwa przypisana do rzeczywistego słowa może drastycznie obniżyć
+wartość wiarygodności (i podwyższyć perplexity).
+
+
+**** Słowa spoza słownika
+
+Prostym sposobem przeciwdziałania zerowaniu/wybuchaniu metryk jest
+przypisywanie każdemu możliwemu słowu przynajmniej niskiego
+prawdopodobieństwa $\epsilon$. Niestety, zawsze może pojawić się
+słowa, którego nie było w zbiorze uczącym — *słowo spoza słownika*
+(/out-of-vocabulary word/, /OOV/). W takim przypadku znowu może
+pojawić się zerowy/nieskończony wynik.
+
+*** Ewaluacja modeli języka w warunkach konkursu
+
+Jeśli używać tradycyjnych metryk ewaluacji modeli języka (perplexity
+czy wiarygodność), bardzo łatwo można „oszukać” — wystarczy
+zaraportować prawdopodobieństwo 1! Oczywiście to absurd, bo albo
+wszystkim innym tekstom przypisujemy prawdopodobieństwo 0, albo —
+jeśli „oszukańczy” system każdemu innemu tekstowi przypisze
+prawdopodobieństwo 1 — nie mamy do czynienia z poprawnym rozkładem
+prawdopodobieństwa.
+
+Co gorsza, nawet jeśli wykluczymy scenariusz świadomego oszustwa,
+łatwo /samego siebie/ wprowadzić w błąd. Na przykład przez pomyłkę
+można zwracać zawyżone prawdopodobieństwo (powiedzmy przemnożone przez 2).
+
+Te problemy stają się szczególnie dokuczliwe, jeśli organizujemy
+wyzwanie, /konkurs/ modelowania języka, gdzie chcemy w sposób
+obiektywny porównywać różne modele języka, tak aby uniknąć celowego
+bądź nieświadomego zawyżania wyników.
+
+Przedstawimy teraz, w jaki sposób poradzono sobie z tym problemem
+w wyzwaniu /Challenging America word-gap prediction/
+
+**** Odgadywanie słowa w luce
+
+Po pierwsze, jaka sama nazwa wskazuje, w wyzwaniu /Challenging America
+word-gap prediction/ zamiast zwracania prawdopodobieństwa dla całego
+tekstu oczekuje się podania rozkładu prawdopodobieństwa dla brakującego słowa.
+
+Mianowicie, w każdym wierszu wejściu (plik ~in.tsv.xz~) w 7. i 8. polu
+podany jest, odpowiednio, lewy i prawy kontekst słowa do odgadnięcia.
+(W pozostałych polach znajdują się metadane, o których już wspomnieliśmy,
+na razie nie będziemy ich wykorzystywać).
+W pliku z oczekiwanym wyjściem (~expected.tsv~), w odpowiadającym
+wierszu, podawane jest brakujące słowo. Oczywiście w ostatecznym
+teście ~test-A~ plik ~expected.tsv~ jest niedostępny, ukryty przed uczestnikami konkursu.
+
+**** Zapis rozkładu prawdopodobieństwa
+
+Dla każdego wiersza wejścia podajemy rozkład prawdopodobieństwa dla
+słowa w luce w formacie:
+
+#+BEGIN_SRC
+wyraz1:prob1 wyraz2:prob2 ... wyrazN:probN :prob0
+#+END_SRC
+
+gdzie wyraz1, …, wyrazN to konkretne wyrazy, prob1, …, probN ich prawdopodobieństwa.
+Można podać dowolną liczbę wyrazów.
+Z kolei prob0 to „resztowe” prawdopodobieństwo przypisane do wszystkich pozostałych wyrazów,
+prawdopodobieństwo to pozwala uniknąć problemów związanych ze słowami OOV, trzeba jeszcze tylko dokonać
+modyfikacji metryki
+
+**** Metryka LikelihoodHashed
+
+Metryka LikelihoodHashed jest wariantem metryki Likelihood
+(wiarygodności) opracowanym z myślą o wyzwaniach czy konkursach
+modelowania języka. W tej metryce każde słowo wpada pseudolosowo do
+jednego z $2^{10}=1024$ „kubełków”. Numer kubełka jest wyznaczony na
+podstawie funkcji haszującej MurmurHash.
+
+Prawdopodobieństwa zwrócone przez ewaluowany model są sumowane w
+każdym kubełku, następnie ewaluator zagląda do pliku `expected.tsv` i
+uwzględnia prawdopodobieństwo z kubełka, do którego „wpada” oczekiwane
+słowo. Oczywiście czasami więcej niż jedno słowo może wpaść do
+kubełka, model mógł też „wrzucić” do kubełka tak naprawdę inne słowo
+niż oczekiwane (przypadkiem oba słowa wpadają do jednego kubełka).
+Tak więc LikelihoodHashed będzie nieco zawyżone w stosunku do Likelihood.
+
+Dlaczego więc taka komplikacja? Otóż LikelihoodHashed nie zakłada
+żadnego słownika, znika problem słów OOV — prawdopodobieństwa resztowe prob0
+są rozkładane równomiernie między wszystkie 1024 kubełki.
+
+**** Alternatywne metryki
+
+LikelihoodHashed została zaimplementowana w narzędziu ewaluacyjnym
+[[https://gitlab.com/filipg/geval|GEval]]. Są tam również dostępne
+analogiczne warianty entropii krzyżowej (log loss) i perplexity
+(LogLossHashed i PerplexityHashed).

wyk/04_Ngramowy_model/lm-communication.drawio

@@ -0,0 +1 @@
+<mxfile host="app.diagrams.net" modified="2022-03-18T21:08:49.892Z" agent="5.0 (X11)" etag="RzIxxXjLYk9oBS8CnMsQ" version="16.2.2" type="device"><diagram id="E-zPRpFz5prVeiZgI5WF" name="Page-1">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</diagram></mxfile>