{
 "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> 4. <i>Statystyczny model językowy</i>  [ćwiczenia]</h2> \n",
    "<h3> Jakub Pokrywka (2022)</h3>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "NR_INDEKSU = 375985"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "class Model():\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self, vocab_size, UNK_token= '<UNK>'):\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def train(corpus:list) -> None:\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def predict(text: list, probs: str) -> float:\n",
    "        pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_ppl(text: list) -> float:\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "text = 'Pani Ala ma kota oraz ładnego pieska i 3 chomiki'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "text_splitted = text.split(' ')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Pani', 'Ala', 'ma', 'kota', 'oraz', 'ładnego', 'pieska', 'i', '3', 'chomiki']"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "text_splitted"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "text_masked = text_splitted[:4] + ['<MASK>'] + text_splitted[5:]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Pani',\n",
       " 'Ala',\n",
       " 'ma',\n",
       " 'kota',\n",
       " '<MASK>',\n",
       " 'ładnego',\n",
       " 'pieska',\n",
       " 'i',\n",
       " '3',\n",
       " 'chomiki']"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "text_masked"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "trigram_model działa na ['ma', 'kota', <'MASK>']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "trigram_model.predict(['ma', 'kota']) → 'i:0.55 oraz:0.25 czarnego:0.1 :0.1'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## ZADANIE:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "g1 = [470618, 415366, 434695, 470611, 470607]\n",
    "g2 = [440054, 434742, 434760, 434784, 434788]\n",
    "g3 = [434804, 430705, 470609, 470619, 434704]\n",
    "g4 = [434708, 470629, 434732, 434749, 426206]\n",
    "g5 = [434766, 470628, 437622, 434780, 470627, 440058]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "model trigramowy odwrotny\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "if NR_INDEKSU in g1:\n",
    "    print('model bigramowy standardowy')\n",
    "elif NR_INDEKSU  in g2:\n",
    "    print('model bigramowy odwrotny')\n",
    "elif NR_INDEKSU  in g3:\n",
    "    print('model trigramowy')\n",
    "elif NR_INDEKSU  in g4:\n",
    "    print('model trigramowy odwrotny')\n",
    "elif NR_INDEKSU  in g5:\n",
    "    print('model trigramowy ze zgadywaniem środka')\n",
    "else:\n",
    "    print('proszę zgłosić się do prowadzącego')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### gonito:\n",
    "- zapisanie do achievmentu przez start working\n",
    "- send to review"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### ZADANIE\n",
    "\n",
    "Proszę stworzyć rozwiązanie modelu (komórka wyżej) dla https://gonito.net/challenge/challenging-america-word-gap-prediction i umieścić je na platformie gonito\n",
    "    \n",
    "Warunki zaliczenia:\n",
    "- wynik widoczny na platformie zarówno dla dev i dla test\n",
    "- wynik dla dev i test lepszy (niższy) od 1024.00\n",
    "- deadline do końca dnia 04.04\n",
    "- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py  (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
    "- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
    "- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
    "- w tagach podaj \"n-grams\" (należy zatwierdzić przecinkiem po wybraniu tagu)!\n",
    "\n",
    "Uwagi:\n",
    "\n",
    "- warto wymyślić jakąś metodę wygładazania, bez tego może być bardzo kiepski wynik\n",
    "- nie trzeba korzystać z całego zbioru trenującego\n",
    "- zadanie to 50 punktów, za najlepsze rozwiązanie w swojej grupie (g1,g2,g3,g4,g5), przyznaję dodatkowo 40 punktów\n",
    "- punkty będą przyznane na gonito\n",
    "- warto monitorować RAM, próbować z różnym vocab_size, można skorzystać z pythonowego Counter\n",
    "- warto sobie zrobić dodatkowo model unigramowy w ramach ćwiczenia"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "author": "Jakub Pokrywka",
  "email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "lang": "pl",
  "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"
  },
  "subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[ćwiczenia]",
  "title": "Ekstrakcja informacji",
  "year": "2021"
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}