pms/moj-2024
3
2
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

Lab 5

Browse Source
This commit is contained in:
Paweł Skórzewski 2024-04-03 12:24:07 +02:00
parent 4636136d65
commit 0f3e02c7ac
1 changed files with 30 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

31
lab/05_statystyczny_model_językowy_część_2.ipynb
View File

@ -144,6 +144,35 @@
"trigram_model.predict(['ma', 'kota']) → 'i:0.55 oraz:0.25 czarnego:0.1 :0.1'"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Jak tunować parametry na zbiorze deweloperskim?\n",
"\n",
"- tworzymy model opisany jak przez \"klasę abstrakcyjną\" na początku notebooku. Model ma podany jako parametr konstruktora pewien parametr wygładzania np. alpha\n",
"- tworzymy wiele modeli z różnymi parametrami, uczymy je i sprawdzamy na zbiorze deweloperskim, dostając np. taką tabelkę:\n",
"\n",
"\n",
"| parametr alfa | pplHashed na dev-0|\n",
"| ----------- | ----------- |\n",
"| 0.0 | 404 |\n",
"| 0.1 | 370 |\n",
"| 0.2 | 343 |\n",
"| 0.3 | 339 |\n",
"| 0.4 | **320** |\n",
"| 0.5 | 337 |\n",
"| 0.6 | 398 |\n",
"| 0.7 | 404 |\n",
"| 0.8 | 432 |\n",
"| 0.9 | 426 |\n",
"| 1.0 | 433 |\n",
"\n",
"Wybieramy najlepszy parametr względem metryki. Tutaj najlepszy wynik to **320** osiągany dla parametru **alfa=0.4**. Zatem taki model oddajemy w zadaniu na gonito. \n",
"\n",
"Oczywiście robienie tabelki nie jest konieczne. Podobnie postępujemy, jeżeli parametrów będzie więcej niż 1. Ilość modeli do stworzenia będzie rosła wykładnioczo względem ilości parametrów. Np. jeżeli każdy parametr będzie miał 10 możliwości i chcemy przetestować 3 parametry, to mamy 10^3 możliwości. Dlatego warto wtedy ograniczać zakres, np. zamiast 10 możliwości wziąć 3 możliwości."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
@ -170,7 +199,7 @@
"\n",
"Uwagi:\n",
"\n",
"- warto wymyślić jakąś metodę wygładazania, bez tego może być bardzo kiepski wynik\n",
"- warto skorzystać z jakiejś metody wygładazania (plusalpha, interpolacja, Good-Turing, back-off), bez tego wynik może być bardzo kiepski\n",
"- nie trzeba korzystać z całego zbioru trenującego\n",
"- roziwązanie zadania to **70** punktów,\n",
"- **dodatkowo:** za najlepsze rozwiązanie w grupie przyznaję **40** punktów, za drugie miejsce: **20** punktów, a za trzecie miejsce: **10** punktów\n",