moj-2024/lab/04_statystyczny_model_językowy.ipynb

164 lines
4.1 KiB
Plaintext
Raw Normal View History

2024-03-26 14:24:52 +01:00
{
"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",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
"execution_count": 3,
2024-03-26 14:24:52 +01:00
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Model():\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def __init__(self, vocab_size=30_000, UNK_token= '<UNK>', n=2):\n",
" # n - parametr dla \"n\"-gramów\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" pass\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def train(self, corpus:list) -> None:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" pass\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def get_conditional_prob_for_word(self, text: list, word: str) -> float:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" pass\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def get_prob_for_text(self, text: list) -> float:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" pass\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def most_probable_next_word(self, text:list) -> str:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" 'nie powinien zwracań nigdy <UNK>'\n",
" pass\n",
" \n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" def generate_text(self, text_beggining:list, length: int, greedy: bool) -> list:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" 'nie powinien zwracań nigdy <UNK>'\n",
" pass"
]
},
{
"cell_type": "code",
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"execution_count": 1,
2024-03-26 14:24:52 +01:00
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"def get_perplexity(text: list) -> float:\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
" pass"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def get_entropy(text: list) -> float:\n",
" pass"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"## Zadanie (60 punktów)\n",
2024-03-26 14:24:52 +01:00
"\n",
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"- Wybierz tekst w dowolnym języku (10 000 000 słów).\n",
2024-03-27 11:50:45 +01:00
"- Podziel zbiór na train/test w proporcji 9:1.\n",
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"- Stwórz unigramowy model językowy.\n",
"- Stwórz bigramowy model językowy.\n",
"- Stwórz trigramowy model językowy.\n",
"- Wymyśl 5 krótkich zdań. Dla każdego oblicz jego prawdopodobieństwo.\n",
"- Napisz włąsnoręcznie funkcję, która liczy perplexity na korpusie i policz perplexity na każdym z modeli dla podzbiorów 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.\n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
"- Stwórz model dla korpusu z ZADANIE 1 i policz perplexity dla każdego z tekstów (zrób split 9:1) dla train i test.\n",
"\n",
"Dodatkowo:\n",
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"- Dokonaj klasyfikacji za pomocą modelu językowego.\n",
2024-03-27 12:05:16 +01:00
" - Znajdź duży zbiór danych dla klasyfikacji binarnej, wytrenuj osobne modele dla każdej z klas i użyj dla klasyfikacji.\n",
"- Zastosuj wygładzanie metodą Laplace'a."
2024-03-26 14:24:52 +01:00
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"#### START ZADANIA"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"#### KONIEC ZADANIA"
]
},
{
"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",
2024-03-27 11:25:15 +01:00
"version": "3.10.12"
2024-03-26 14:24:52 +01:00
},
"subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[ćwiczenia]",
"title": "Ekstrakcja informacji",
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}