moj-2024/lab/04_statystyczny_model_językowy.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h1> Modelowanie języka </h1>\n",
    "<h2> 4. <i>Statystyczny model językowy</i>  [ćwiczenia]</h2> "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 278,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "NR_INDEKSU = 375985"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "class Model():\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self, vocab_size=30_000, UNK_token= '<UNK>'):\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def train(corpus:list) -> None:\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def get_conditional_prob_for_word(text: list, word: str) -> float:\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def get_prob_for_text(text: list) -> float:\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def most_probable_next_word(text:list) -> str:\n",
    "        'nie powinien zwracań nigdy <UNK>'\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def high_probable_next_word(text:list) -> str:\n",
    "        'nie powinien zwracań nigdy <UNK>'\n",
    "        pass\n",
    "    \n",
    "    def generate_text(text_beggining:list, length: int, greedy: bool) -> list:\n",
    "        'nie powinien zwracań nigdy <UNK>'\n",
    "        pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_ppl(text: list) -> float:\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_entropy(text: list) -> float:\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- wybierz tekst w dowolnym języku (10_000_000 słów)\n",
    "- podziel zbiór na train/test w proporcji 90/100\n",
    "- stworzyć unigramowy model językowy\n",
    "- stworzyć bigramowy model językowy\n",
    "- stworzyć trigramowy model językowy\n",
    "- wymyśl 5 krótkich zdań. Policz ich prawdopodobieństwo\n",
    "- napisz włąsnoręcznie funkcję, która liczy perplexity na korpusie i policz perplexity na każdym z modeli dla train i test\n",
    "- wygeneruj tekst, zaczynając od wymyślonych 5 początków. Postaraj się, żeby dla obu funkcji, a przynajmniej dla high_probable_next_word teksty były orginalne. Czy wynik będzię sie róźnił dla tekstów np.\n",
    "`We sketch how Loomis–Whitney follows from this: Indeed, let X be a uniformly distributed random variable with values` oraz  `random variable with values`?\n",
    "- stwórz model dla korpusu z ZADANIE 1 i policz perplexity dla każdego z tekstów (zrób split 90/10) dla train i test\n",
    "\n",
    "- klasyfikacja za pomocą modelu językowego\n",
    "- wygładzanie metodą laplace'a"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### START ZADANIA"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### KONIEC ZADANIA"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- znajdź duży zbiór danych dla klasyfikacji binarnej, wytrenuj osobne modele dla każdej z klas i użyj dla klasyfikacji. Warunkiem zaliczenia jest uzyskanie wyniku większego niż baseline (zwracanie zawsze bardziej licznej klasy)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## WYKONANIE ZADAŃ\n",
    "Zgodnie z instrukcją 01_Kodowanie_tekstu.ipynb"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Teoria informacji"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Wygładzanie modeli językowych"
   ]
  }
 ],
 "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
}