forked from filipg/aitech-eks-pub
Merge git.wmi.amu.edu.pl:filipg/aitech-eks
This commit is contained in:
Jakub Pokrywka
commit
0f34dcdeb4
49
add-metadata.py
Executable file
49
add-metadata.py
Executable file
@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
|
||||
#procedura napisywania plików ipynb (generowanie nagłówka i metadanych)
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
import re
|
||||
|
||||
def modjup(filen,numer,tytul,typ,author,email,lang,title,year):
|
||||
zerocell=['\n',
|
||||
'<div class="alert alert-block alert-info">\n',
|
||||
'<h1> %s </h1>\n'%(title),
|
||||
'<h2> %s. <i>%s</i> [%s]</h2> \n'%(numer,tytul,typ),
|
||||
'<h3> %s (%s)</h3>\n'%(author,year),
|
||||
'</div>\n',
|
||||
'\n',
|
||||
'']
|
||||
zerodict={'cell_type': 'markdown','metadata': {'collapsed': False},'source': zerocell}
|
||||
with open(filen, 'r+',encoding='utf-8') as f:
|
||||
ll=json.load(f)
|
||||
ll["metadata"]["author"]=author
|
||||
ll["metadata"]["email"]=email
|
||||
ll["metadata"]["lang"]=lang
|
||||
subtitle="%s.%s[%s]"%(numer,tytul,typ)
|
||||
ll["metadata"]["subtitle"]=subtitle
|
||||
ll["metadata"]["title"]=title
|
||||
ll["metadata"]["year"]=year
|
||||
|
||||
if not(ll['cells'][0]['source'][0]==zerocell[0]):
|
||||
ll['cells'].insert(0,zerodict)
|
||||
else:
|
||||
ll['cells'][0]=zerodict
|
||||
f.seek(0)
|
||||
json.dump(ll,f,indent=4)
|
||||
|
||||
#zmodyfikuj te dane
|
||||
filen=sys.argv[1]
|
||||
|
||||
numer=re.match(r'^(?:\D+/)?0*(\d+)', filen).group(1)
|
||||
tytul=sys.argv[2]
|
||||
typ="wykład"
|
||||
|
||||
author="Filip Graliński"
|
||||
email="filipg@amu.edu.pl"
|
||||
lang= "pl"
|
||||
title="Ekstrakcja informacji"
|
||||
year="2021"
|
||||
|
||||
#uruchom procedurę
|
||||
modjup(filen,numer,tytul,typ,author,email,lang,title,year)
|
||||
7
convert_ipynb_to_md.sh
Normal file
7
convert_ipynb_to_md.sh
Normal file
@ -0,0 +1,7 @@
|
||||
set -ex
|
||||
|
||||
FILEIPYNB=$1
|
||||
jupyter nbconvert --to script $1
|
||||
FILEPY=$(echo $FILEIPYNB | sed 's/.ipynb$/.py/')
|
||||
FILEMD=$(echo $FILEIPYNB | sed 's/.ipynb$/.md/')
|
||||
python convert_python_to_markdown.py "$FILEPY" "$FILEMD"
|
||||
13
convert_python_to_markdown.py
Normal file
13
convert_python_to_markdown.py
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
import sys
|
||||
|
||||
from bs4 import BeautifulSoup
|
||||
from markdown import markdown
|
||||
|
||||
with open(sys.argv[1]) as f_in, open(sys.argv[2],'w') as f_out:
|
||||
for i, line in enumerate(f_in):
|
||||
if i in (1,2):
|
||||
continue
|
||||
if line[:2] == "# " and line[:5] != "# In[":
|
||||
text = line[:2]
|
||||
f_out.write(line[2:])
|
||||
|
||||
@ -2,60 +2,76 @@
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Informacje ogólne"
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 0. <i>Informacje na temat przedmiotu</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Kontakt z prowadzącym\n",
|
||||
"# Informacje og\u00f3lne"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Kontakt z prowadz\u0105cym\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"prowadzący: mgr inż. Jakub Pokrywka\n",
|
||||
"prowadz\u0105cy: mgr in\u017c. Jakub Pokrywka\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Najlepiej kontaktowąć się ze mną przez MS TEAMS na grupie kanału (ogólne sprawy) lub w prywatnych wiadomościach. Odpisuję co 2-3 dni. Można też umówić się na zdzwonko w godzinach dyżuru (wt 12.00-13.00) lub umówić się w innym terminie.\n",
|
||||
"Najlepiej kontaktow\u0105\u0107 si\u0119 ze mn\u0105 przez MS TEAMS na grupie kana\u0142u (og\u00f3lne sprawy) lub w prywatnych wiadomo\u015bciach. Odpisuj\u0119 co 2-3 dni. Mo\u017cna te\u017c um\u00f3wi\u0107 si\u0119 na zdzwonko w godzinach dy\u017curu (wt 12.00-13.00) lub um\u00f3wi\u0107 si\u0119 w innym terminie.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"## Literatura\n",
|
||||
"Polecana literatura do przedmiotu:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- https://www.manning.com/books/relevant-search#toc (darmowa) Polecam chociaż przejrzeć.\n",
|
||||
"- Marie-Francine Moens. 2006. Information Extraction: Algorithms and Prospects in a Retrieval Context. Springer. (polecam mniej, jest trochę nieaktualna)\n",
|
||||
"- https://www.manning.com/books/relevant-search#toc (darmowa) Polecam chocia\u017c przejrze\u0107.\n",
|
||||
"- Marie-Francine Moens. 2006. Information Extraction: Algorithms and Prospects in a Retrieval Context. Springer. (polecam mniej, jest troch\u0119 nieaktualna)\n",
|
||||
"- Alex Graves. 2012. Supervised sequence labelling. Studies in Computational Intelligence, vol 385. Springer. Berlin, Heidelberg. \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. 2019. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. North American Association for Computational Linguistics (NAACL). \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu. 2020. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research vol 21, number 140, pages 1-67. \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- Flip Graliński, Tomasz Stanisławek, Anna Wróblewska, Dawid Lipiński, Agnieszka Kaliska, Paulina Rosalska, Bartosz Topolski, Przemysław Biecek. 2020. Kleister: A novel task for information extraction involving long documents with complex layout. URL https://arxiv.org/abs/2003.02356 \n",
|
||||
"- Flip Grali\u0144ski, Tomasz Stanis\u0142awek, Anna Wr\u00f3blewska, Dawid Lipi\u0144ski, Agnieszka Kaliska, Paulina Rosalska, Bartosz Topolski, Przemys\u0142aw Biecek. 2020. Kleister: A novel task for information extraction involving long documents with complex layout. URL https://arxiv.org/abs/2003.02356 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- Łukasz Garncarek, Rafał Powalski, Tomasz Stanisławek, Bartosz Topolski, Piotr Halama, Filip Graliński. 2020. LAMBERT: Layout-Aware (Language) Modeling using BERT. URL https://arxiv.org/pdf/2002.08087 \n",
|
||||
"- \u0141ukasz Garncarek, Rafa\u0142 Powalski, Tomasz Stanis\u0142awek, Bartosz Topolski, Piotr Halama, Filip Grali\u0144ski. 2020. LAMBERT: Layout-Aware (Language) Modeling using BERT. URL https://arxiv.org/pdf/2002.08087 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"## Zaliczenie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Do zdobycia będzie conajmniej 600 punktów.\n",
|
||||
"Do zdobycia b\u0119dzie conajmniej 600 punkt\u00f3w.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Ocena:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- -299 — 2\n",
|
||||
"- -299 \u2014 2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- 300-349 — 3\n",
|
||||
"- 300-349 \u2014 3\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- 350-399 — 3+\n",
|
||||
"- 350-399 \u2014 3+\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- 400-449 — 4\n",
|
||||
"- 400-449 \u2014 4\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- 450—499 — 4+\n",
|
||||
"- 450\u2014499 \u2014 4+\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- 500- — 5\n",
|
||||
"- 500- \u2014 5\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Żeby zaliczyć przedmiot należy pojawiać się na laboratoriach. Maksymalna liczba nieobecności to 3. Obecność będę sprawdzał poprzez panel MS TEAMS, czyli będę sprawdzał czy ktoś jest wdzwoniony na ćwiczenia. Jeżeli kogoś nie będzie więcej niż 3 razy, to nie będzie miał zaliczonego przedmiotu** \n"
|
||||
"**\u017beby zaliczy\u0107 przedmiot nale\u017cy pojawia\u0107 si\u0119 na laboratoriach. Maksymalna liczba nieobecno\u015bci to 3. Obecno\u015b\u0107 b\u0119d\u0119 sprawdza\u0142 poprzez panel MS TEAMS, czyli b\u0119d\u0119 sprawdza\u0142 czy kto\u015b jest wdzwoniony na \u0107wiczenia. Je\u017celi kogo\u015b nie b\u0119dzie wi\u0119cej ni\u017c 3 razy, to nie b\u0119dzie mia\u0142 zaliczonego przedmiotu** \n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -83,7 +99,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,181 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Opracować w języku Haskell wyspecjalizowanego robota pobierającego dane z konkretnego serwisu.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Punkty: 80 (domyślnie - niektóre zadanie są trudniejsze, wówczas podaję osobno liczbę punktów)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Ogólne zasady:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* pobieramy informacje (metadane) o plikach PDF, DjVU, JPG itp, ale nie same pliki,\n",
|
||||
"* nie pobierajmy całego serwisu, tylko tyle, ile trzeba, by pobrać metadane o interesujących nas zasobach,\n",
|
||||
"* interesują nas tylko teksty polskie, jeśli nie jest to trudne, należy odfiltrować publikacje obcojęzyczne,\n",
|
||||
"* staramy się ustalać datę z możliwie dużą dokładnością.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Sposób pracy:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"0. Pobrać Haskell Stack\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"curl -sSL https://get.haskellstack.org/ | sh -s - -d ~/bin\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Na fizycznych komputerach wydziałowych są błędnie ustawione prawa dostępu na dyskach sieciowych, Haskell Stack musi działać na fizycznym dysku:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"rm -rf /mnt/poligon/.stack\n",
|
||||
"mkdir /mnt/poligon/.stack\n",
|
||||
"mv ~/.stack ~/.stack-bak # gdyby już był... proszę się nie przejmować błędem\n",
|
||||
"ln -s /mnt/poligon/.stack ~/.stack\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"1. Pobrać repozytorium:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"git clone https://git.wmi.amu.edu.pl/filipg/twilight-library.git\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"2. Wypchnąć na początek do swojego repozytorium (trzeba sobie najpierw założyć to repozytorium na <https://git.wmi.amu.edu.pl>)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"cd twilight-library\n",
|
||||
"git remote set-url origin git@git.wmi.amu.edu.pl:YOURID/twilight-library\n",
|
||||
"git push origin master\n",
|
||||
"git remote add mother git://gonito.net/twilight-library\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"3. Zobacz, czy przykładowy robot dla strony z „Alamanachem Muszyny” działa:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"~/bin/stack install # może trwać długo za pierwszym razem\n",
|
||||
"~/bin/stack exec almanachmuszyny\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"W razie problemów z instalacją:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"sudo apt install libpcre3 libpcre3-dev\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"3. Opracuj swojego robota wzorując się na pliku `almanachmuszyny.hs`.\n",
|
||||
" (Ale dodaj swój plik, nie zmieniaj `almanachmuszyny.hs`!)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"4. Dopisz specyfikację swojego robota do `shadow-library.cabal`.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"5. Pracuj nad swoim robotem, uruchamiaj go w następujący sposób:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"~/bin/stack install\n",
|
||||
"~/bin/stack exec mojrobot\n",
|
||||
"~~~\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"(Tzn. nie nazywaj go „mojrobot”, tylko użyj jakieś sensownej nazwy.)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"6. Jeśli publikacja (np. pojedynczy numer gazety) składa się z wielu plików, powinien zostać wygenerowany jeden\n",
|
||||
"rekord, w `finalUrl` powinny znaleźć się URL do poszczególnych stron (np. plików JPR) oddzielone ` // `.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"7. Po zakończeniu prac prześlij mejla do prowadzącego zajęcia z URL-em do swojego repozytorium.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Lista serwisów do wyboru (na każdy serwis 1 osoba):\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"1. [Teksty Drugie](http://tekstydrugie.pl)\n",
|
||||
"2. [Archiwum Inspektora Pracy](https://www.pip.gov.pl/pl/inspektor-pracy/66546,archiwum-inspektora-pracy-.html)\n",
|
||||
"3. [Medycyna Weterynaryjna](http://www.medycynawet.edu.pl/archives) — również historyczne zasoby od 1945 roku, **120 punktów**\n",
|
||||
"4. [Polskie Towarzystwo Botaniczne](https://pbsociety.org.pl/default/dzialalnosc-wydawnicza/) — wszystkie dostępne zdigitalizowane publikacje!, **130 punktow**\n",
|
||||
"5. [Wieści Pepowa](http://archiwum2019.pepowo.pl/news/c-10/gazeta) — nie pominąć strony nr 2 z wynikami, **110 punktów**\n",
|
||||
"6. [Czasopismo Kosmos](http://kosmos.icm.edu.pl/)\n",
|
||||
"7. [Czasopismo Wszechświat](http://www.ptpk.org/archiwum.html)\n",
|
||||
"8. [Czasopisma polonijne we Francji](https://argonnaute.parisnanterre.fr/ark:/14707/a011403267917yQQFAS) — najlepiej w postaci PDF-ów, jak np. [https://argonnaute.parisnanterre.fr/medias/customer_3/periodique/immi_pol_lotmz1_pdf/BDIC_GFP_2929_1945_039.pdf](), **220 punktów**\n",
|
||||
"9. [Muzeum Sztuki — czasopisma](https://zasoby.msl.org.pl/mobjects/show), **220 punktów**, publikacje, teksty, czasopisma, wycinki\n",
|
||||
"10. [Wiadomości Urzędu Patentowego](https://grab.uprp.pl/sites/Wydawnictwa/WydawnictwaArchiwum/WydawnictwaArchiwum/Forms/AllItems.aspx)\n",
|
||||
"11. [Czas, czasopismo polonijne](https://digitalcollections.lib.umanitoba.ca/islandora/object/uofm:2222545), **140 punktów** S.G.\n",
|
||||
"12. [Stenogramy Okrągłego Stołu](http://okragly-stol.pl/stenogramy/), **110 punktów**\n",
|
||||
"13. [Nasze Popowice](https://smpopowice.pl/index.php/numery-archiwalne)\n",
|
||||
"14. [Czasopisma entomologiczne](http://pte.au.poznan.pl/)\n",
|
||||
"15. [Wiadomości matematyczne](https://wydawnictwa.ptm.org.pl/index.php/wiadomosci-matematyczne/issue/archive?issuesPage=2), **120 punktow**\n",
|
||||
"16. [Alkoholizm i Narkomania](http://www.ain.ipin.edu.pl/archiwum-starsze.html)\n",
|
||||
"17. [Czasopismo Etyka](https://etyka.uw.edu.pl/tag/etyka-562018/), O.K.\n",
|
||||
"18. [Skup makulatury](https://chomikuj.pl/skup.makulatury.prl), **250 punktów**\n",
|
||||
"19. [Hermes](https://chomikuj.pl/hermes50-1) i https://chomikuj.pl/hermes50-2, **250 punktów**\n",
|
||||
"20. [E-dziennik Województwa Mazowieckiego](https://edziennik.mazowieckie.pl/actbymonths) **150 punktów**\n",
|
||||
"21. [Czasopismo Węgiel Brunatny](http://www.ppwb.org.pl/wegiel_brunatny)\n",
|
||||
"22. [Gazeta GUM](https://gazeta.gumed.edu.pl/61323.html)\n",
|
||||
"23. [Nowiny Andrychowskie](https://radioandrychow.pl/nowiny/)\n",
|
||||
"24. [Kawęczyniak](http://bip.kaweczyn.pl/kaweczyn/pl/dla-mieszkanca/publikacje/archiwalne-numery-kaweczyniaka-rok-1995-2005/kaweczyniaki-rok-1997.html)\n",
|
||||
"25. [Zbór Chrześcijański w Bielawia](http://zborbielawa.pl/archiwum/)\n",
|
||||
"26. [Gazeta Rytwiańska](http://www.rytwiany.com.pl/index.php?sid=5)\n",
|
||||
"27. [Nasze Popowice](https://smpopowice.pl/gazeta/2005_12_nasze-popowice-nr_01.pdf)\n",
|
||||
"28. [Echo Chełmka](http://moksir.chelmek.pl/o-nas/echo-chelmka)\n",
|
||||
"29. [Głos Świdnika](http://s.bibliotekaswidnik.pl/index.php/archwium/116-glos-swidnika) **100 punktów**\n",
|
||||
"30. [Aneks](https://aneks.kulturaliberalna.pl/archiwum-aneksu/) **90 punktów**\n",
|
||||
"31. [Teatr Lalel](http://polunima.pl/teatr-lalek)\n",
|
||||
"32. [Biuletyn Bezpieczna Chemia](https://www.pipc.org.pl/publikacje/biuletyn-bezpieczna-chemia)\n",
|
||||
"33. [Głos Maszynisty](https://zzm.org.pl/glos-maszynisty/)\n",
|
||||
"34. [Kultura Paryska](https://www.kulturaparyska.com/pl/index), całe archiwum z książkami i innymi czasopismami, **180 punktów**\n",
|
||||
"35. [Gazeta Fabryczna - Kraśnik](https://80lat.flt.krasnik.pl/index.php/gazeta-fabryczna/) **120 punktów**\n",
|
||||
"36. [Artykuły o Jujutsu](http://www.kobudo.pl/artykuly_jujutsu.html)\n",
|
||||
"37. [Wycinki o Taekwon-Do](https://www2.pztkd.lublin.pl/archpras.html#z1996)\n",
|
||||
"38. [Materiały o kolejnictwie](https://enkol.pl/Strona_g%C5%82%C3%B3wna) **180 punktów**\n",
|
||||
"39. [Centralny Instytut Ochrony Pracy](http://archiwum.ciop.pl/), znaleźć wszystkie publikacje typu <http://archiwum.ciop.pl/44938>, wymaga trochę sprytu **130 punktów**\n",
|
||||
"40. [Biblioteka Sejmowa - Zasoby Cyfrowe](https://biblioteka.sejm.gov.pl/zasoby_cyfrowe/), **200 punktów**\n",
|
||||
"41. [Elektronika Praktyczna](https://ep.com.pl/archiwum), te numery, które dostępne w otwarty sposób, np. rok 1993\n",
|
||||
"42. [Litewska Akademia Nauk](http://www.mab.lt/), tylko materiały w jęz. polskim, takie jak np.\n",
|
||||
" <https://elibrary.mab.lt/handle/1/840>, **170 punktów**\n",
|
||||
"43. [Litewska Biblioteka Cyfrowa](https://www.epaveldas.lt), wyłuskać tylko materiały w jęz. polskim, **190 punktów**\n",
|
||||
"44. [Czasopisma Geologiczne](https://geojournals.pgi.gov.pl), **120 punktów**\n",
|
||||
"45. [Czasopisma PTTK](https://www.czasopisma.centralnabibliotekapttk.pl/index.php?i3), **120 punktów**\n",
|
||||
"46. [Czasopisma Polskiego Towarzystwa Dendrologicznego](https://www.ptd.pl/?page_id=7), **100 punktów**\n",
|
||||
"47. [Kilka przedwojennych książek](https://dziemiela.com/documents.htm)\n",
|
||||
"48. [Historia polskiej informatyki](http://klio.spit.iq.pl/a4-wyroby-polskiej-informatyki/a4-2-sprzet/) - wyjątkowo bez datowania\n",
|
||||
"49. [Zeszyty Formacyjne Katolickiego Stowarzyszenia „Civitas Christania”](http://podkarpacki.civitaschristiana.pl/formacja/zeszyty-formacyjne/), tylko niektóre pliki można zdatować\n",
|
||||
"50. [Józef Piłsudski Institute of America](https://archiwa.pilsudski.org/) - **220 punktów**\n",
|
||||
"51. [Prasa podziemna — Częstochowa](http://www.podziemie.com.pl), również ulotki i inne materiały skanowane - **180 punktów**\n",
|
||||
"52. [Tajemnica Atari](http://krap.pl/mirrorz/atari/horror.mirage.com.pl/pixel/), plik ZIP z DjVu\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"### F.A.Q.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**P: Nie działają strony z protokołem https, co zrobić?**\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"O: Trzeba użyć modułu opartego na bibliotece curl. Paczka Ubuntu została zainstalowana na komputerach wydziałowych. Na\n",
|
||||
"swoim komputerze możemy zainstalować paczkę libcurl4-openssl-dev, a\n",
|
||||
"następnie można sobie ściągnąć wersję twilight-library opartą na libcurl:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" git fetch git://gonito.net/twilight-library withcurl\n",
|
||||
" git merge FETCH_HEAD\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.1"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 1. <i>Wyszukiwarki wprowadzenie</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -234,11 +248,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -249,8 +266,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "1.Wyszukiwarki wprowadzenie[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 2. <i>Wyszukiwarki roboty</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -272,11 +286,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -287,8 +304,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.1"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "2.Wyszukiwarki roboty[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
1120
cw/03a_tfidf.ipynb
Normal file
1120
cw/03a_tfidf.ipynb
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
91
cw/03a_tfidf_ODPOWIEDZI.ipynb
Normal file
91
cw/03a_tfidf_ODPOWIEDZI.ipynb
Normal file
@ -0,0 +1,91 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 3. <i>tfidf (1)</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def word_to_index(word):\n",
|
||||
" vec = np.zeros(len(vocabulary))\n",
|
||||
" if word in vocabulary:\n",
|
||||
" idx = vocabulary.index(word)\n",
|
||||
" vec[idx] = 1\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" vec[-1] = 1\n",
|
||||
" return vec"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def tf(document):\n",
|
||||
" document_vector = None\n",
|
||||
" for word in document:\n",
|
||||
" if document_vector is None:\n",
|
||||
" document_vector = word_to_index(word)\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" document_vector += word_to_index(word)\n",
|
||||
" return document_vector"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def similarity(query, document):\n",
|
||||
" numerator = np.sum(query * document)\n",
|
||||
" denominator = np.sqrt(np.sum(query*query)) * np.sqrt(np.sum(document*document)) \n",
|
||||
" return numerator / denominator"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"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"
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "3.tfidf (1)[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,69 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def word_to_index(word):\n",
|
||||
" vec = np.zeros(len(vocabulary))\n",
|
||||
" if word in vocabulary:\n",
|
||||
" idx = vocabulary.index(word)\n",
|
||||
" vec[idx] = 1\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" vec[-1] = 1\n",
|
||||
" return vec"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def tf(document):\n",
|
||||
" document_vector = None\n",
|
||||
" for word in document:\n",
|
||||
" if document_vector is None:\n",
|
||||
" document_vector = word_to_index(word)\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" document_vector += word_to_index(word)\n",
|
||||
" return document_vector"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def similarity(query, document):\n",
|
||||
" numerator = np.sum(query * document)\n",
|
||||
" denominator = np.sqrt(np.sum(query*query)) * np.sqrt(np.sum(document*document)) \n",
|
||||
" return numerator / denominator"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"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"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
@ -1,12 +1,28 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 3. <i>tfidf (2)</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Zajecia 2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Przydatne materiały:\n",
|
||||
"Przydatne materia\u0142y:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"https://scikit-learn.org/0.19/datasets/twenty_newsgroups.html\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -39,7 +55,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zbiór danych"
|
||||
"## Zbi\u00f3r danych"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -207,14 +223,14 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### jakie są problemy z takim podejściem?\n"
|
||||
"### jakie s\u0105 problemy z takim podej\u015bciem?\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## TFIDF i odległość cosinusowa- gotowe biblioteki"
|
||||
"## TFIDF i odleg\u0142o\u015b\u0107 cosinusowa- gotowe biblioteki"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -661,19 +677,19 @@
|
||||
"## Zadanie domowe\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- Wybrać zbiór tekstowy, który ma conajmniej 10000 dokumentów (inny niż w tym przykładzie).\n",
|
||||
"- Na jego podstawie stworzyć wyszukiwarkę bazującą na OKAPI BM25, tzn. system który dla podanej frazy podaje kilka (5-10) posortowanych najbardziej pasujących dokumentów razem ze scorami. Należy wypisywać też ilość zwracanych dokumentów, czyli takich z niezerowym scorem. Można korzystać z gotowych bibliotek do wektoryzacji dokumentów, należy jednak samemu zaimplementować OKAPI BM25. \n",
|
||||
"- Znaleźć frazę (query), dla której wynik nie jest satysfakcjonujący.\n",
|
||||
"- Poprawić wyszukiwarkę (np. poprzez zmianę preprocessingu tekstu, wektoryzer, zmianę parametrów algorytmu rankującego lub sam algorytm) tak, żeby zwracała satysfakcjonujące wyniki dla poprzedniej frazy. Należy zrobić inną zmianę niż w tym przykładzie, tylko wymyślić coś własnego.\n",
|
||||
"- prezentować pracę na następnych zajęciach (14.04) odpowiadając na pytania:\n",
|
||||
" - jak wygląda zbiór i system wyszukiwania przed zmianami\n",
|
||||
" - dla jakiej frazy wyniki są niesatysfakcjonujące (pokazać wyniki)\n",
|
||||
" - jakie zmiany zostały naniesione\n",
|
||||
" - jak wyglądają wyniki wyszukiwania po zmianach\n",
|
||||
" - jak zmiany wpłynęły na wyniki (1-2 zdania)\n",
|
||||
"- Wybra\u0107 zbi\u00f3r tekstowy, kt\u00f3ry ma conajmniej 10000 dokument\u00f3w (inny ni\u017c w tym przyk\u0142adzie).\n",
|
||||
"- Na jego podstawie stworzy\u0107 wyszukiwark\u0119 bazuj\u0105c\u0105 na OKAPI BM25, tzn. system kt\u00f3ry dla podanej frazy podaje kilka (5-10) posortowanych najbardziej pasuj\u0105cych dokument\u00f3w razem ze scorami. Nale\u017cy wypisywa\u0107 te\u017c ilo\u015b\u0107 zwracanych dokument\u00f3w, czyli takich z niezerowym scorem. Mo\u017cna korzysta\u0107 z gotowych bibliotek do wektoryzacji dokument\u00f3w, nale\u017cy jednak samemu zaimplementowa\u0107 OKAPI BM25. \n",
|
||||
"- Znale\u017a\u0107 fraz\u0119 (query), dla kt\u00f3rej wynik nie jest satysfakcjonuj\u0105cy.\n",
|
||||
"- Poprawi\u0107 wyszukiwark\u0119 (np. poprzez zmian\u0119 preprocessingu tekstu, wektoryzer, zmian\u0119 parametr\u00f3w algorytmu rankuj\u0105cego lub sam algorytm) tak, \u017ceby zwraca\u0142a satysfakcjonuj\u0105ce wyniki dla poprzedniej frazy. Nale\u017cy zrobi\u0107 inn\u0105 zmian\u0119 ni\u017c w tym przyk\u0142adzie, tylko wymy\u015bli\u0107 co\u015b w\u0142asnego.\n",
|
||||
"- prezentowa\u0107 prac\u0119 na nast\u0119pnych zaj\u0119ciach (14.04) odpowiadaj\u0105c na pytania:\n",
|
||||
" - jak wygl\u0105da zbi\u00f3r i system wyszukiwania przed zmianami\n",
|
||||
" - dla jakiej frazy wyniki s\u0105 niesatysfakcjonuj\u0105ce (pokaza\u0107 wyniki)\n",
|
||||
" - jakie zmiany zosta\u0142y naniesione\n",
|
||||
" - jak wygl\u0105daj\u0105 wyniki wyszukiwania po zmianach\n",
|
||||
" - jak zmiany wp\u0142yn\u0119\u0142y na wyniki (1-2 zdania)\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"Prezentacja powinna być maksymalnie prosta i trwać maksymalnie 2-3 minuty.\n",
|
||||
"punktów do zdobycia: 60\n"
|
||||
"Prezentacja powinna by\u0107 maksymalnie prosta i trwa\u0107 maksymalnie 2-3 minuty.\n",
|
||||
"punkt\u00f3w do zdobycia: 60\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -701,7 +717,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "3.tfidf (2)[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 4. <i>Wyszukiwarki</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -81,11 +95,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -96,8 +113,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.1"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "4.wyszukiwarki[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 5. <i>Ekstrakcja informacji z dokumentów</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -213,11 +227,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -229,7 +246,10 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "5.ekEtrakcja informacji z dokumentCCow[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -2,16 +2,32 @@
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Zajęcia klasyfikacja"
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 6. <i>Klasyfikacja</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zbiór kleister"
|
||||
"# Zaj\u0119cia klasyfikacja"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zbi\u00f3r kleister"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -40,7 +56,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"### Pytanie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Czy jurysdykcja musi być zapisana explicite w umowie?"
|
||||
"Czy jurysdykcja musi by\u0107 zapisana explicite w umowie?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -147,7 +163,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Czy wszystkie stany muszą występować w zbiorze trenującym w zbiorze kleister?\n",
|
||||
"### Czy wszystkie stany musz\u0105 wyst\u0119powa\u0107 w zbiorze trenuj\u0105cym w zbiorze kleister?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"https://en.wikipedia.org/wiki/U.S._state\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -400,7 +416,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Co jeżeli nazwy klas nie występują explicite w zbiorach?"
|
||||
"### Co je\u017celi nazwy klas nie wyst\u0119puj\u0105 explicite w zbiorach?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -457,7 +473,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Sprytne podejście do klasyfikacji tekstu? Naiwny bayess"
|
||||
"### Sprytne podej\u015bcie do klasyfikacji tekstu? Naiwny bayess"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -863,14 +879,14 @@
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# listing dla get_prob2, słowo 'god'"
|
||||
"# listing dla get_prob2, s\u0142owo 'god'"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## założenie naiwnego bayesa"
|
||||
"## za\u0142o\u017cenie naiwnego bayesa"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -884,7 +900,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**przy założeniu o niezależności zmiennych losowych $word1$, $word2$, $word3$**:\n",
|
||||
"**przy za\u0142o\u017ceniu o niezale\u017cno\u015bci zmiennych losowych $word1$, $word2$, $word3$**:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$P(word1, word2, word3|class) = P(word1|class)* P(word2|class) * P(word3|class)$"
|
||||
@ -904,18 +920,18 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## zadania domowe naiwny bayes1 ręcznie"
|
||||
"## zadania domowe naiwny bayes1 r\u0119cznie"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"- analogicznie zaimplementować funkcję get_prob3(index, document_tokenized), argument document_tokenized ma być zbiorem słów dokumentu. funkcja ma być naiwnym klasyfikatorem bayesowskim (w przypadku wielu słów)\n",
|
||||
"- odpalić powyższy listing prawdopodobieństw z funkcją get_prob3 dla dokumentów: {'i','love','guns'} oraz {'is','there','life','after'\n",
|
||||
"- analogicznie zaimplementowa\u0107 funkcj\u0119 get_prob3(index, document_tokenized), argument document_tokenized ma by\u0107 zbiorem s\u0142\u00f3w dokumentu. funkcja ma by\u0107 naiwnym klasyfikatorem bayesowskim (w przypadku wielu s\u0142\u00f3w)\n",
|
||||
"- odpali\u0107 powy\u017cszy listing prawdopodobie\u0144stw z funkcj\u0105 get_prob3 dla dokument\u00f3w: {'i','love','guns'} oraz {'is','there','life','after'\n",
|
||||
",'death'}\n",
|
||||
"- zadanie proszę zrobić w jupyterze, wygenerować pdf (kod + wyniki odpalenia) i umieścić go jako zadanie w teams\n",
|
||||
"- termin 12.05, punktów: 40\n"
|
||||
"- zadanie prosz\u0119 zrobi\u0107 w jupyterze, wygenerowa\u0107 pdf (kod + wyniki odpalenia) i umie\u015bci\u0107 go jako zadanie w teams\n",
|
||||
"- termin 12.05, punkt\u00f3w: 40\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -930,14 +946,14 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"- wybrać jedno z poniższych repozytoriów i je sforkować:\n",
|
||||
"- wybra\u0107 jedno z poni\u017cszych repozytori\u00f3w i je sforkowa\u0107:\n",
|
||||
" - https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/paranormal-or-skeptic-ISI-public\n",
|
||||
" - https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/sport-text-classification-ball-ISI-public\n",
|
||||
"- stworzyć klasyfikator bazujący na naiwnym bayessie (może być gotowa biblioteka), może też korzystać z gotowych implementacji tfidf\n",
|
||||
"- stworzyć predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomocą narzędzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosić conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- proszę umieścić predykcję oraz skrypty generujące (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umieścić link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 12.05, 40 punktów\n"
|
||||
"- stworzy\u0107 klasyfikator bazuj\u0105cy na naiwnym bayessie (mo\u017ce by\u0107 gotowa biblioteka), mo\u017ce te\u017c korzysta\u0107 z gotowych implementacji tfidf\n",
|
||||
"- stworzy\u0107 predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomoc\u0105 narz\u0119dzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosi\u0107 conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- prosz\u0119 umie\u015bci\u0107 predykcj\u0119 oraz skrypty generuj\u0105ce (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umie\u015bci\u0107 link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 12.05, 40 punkt\u00f3w\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -958,7 +974,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "6.Klasyfikacja[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -2,16 +2,32 @@
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Zajęcia klasyfikacja"
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 6. <i>Klasyfikacja</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zbiór kleister"
|
||||
"# Zaj\u0119cia klasyfikacja"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zbi\u00f3r kleister"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -40,7 +56,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"### Pytanie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Czy jurysdykcja musi być zapisana explicite w umowie?"
|
||||
"Czy jurysdykcja musi by\u0107 zapisana explicite w umowie?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -147,7 +163,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Czy wszystkie stany muszą występować w zbiorze trenującym w zbiorze kleister?\n",
|
||||
"### Czy wszystkie stany musz\u0105 wyst\u0119powa\u0107 w zbiorze trenuj\u0105cym w zbiorze kleister?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"https://en.wikipedia.org/wiki/U.S._state\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -400,7 +416,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Co jeżeli nazwy klas nie występują explicite w zbiorach?"
|
||||
"### Co je\u017celi nazwy klas nie wyst\u0119puj\u0105 explicite w zbiorach?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -457,7 +473,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Sprytne podejście do klasyfikacji tekstu? Naiwny bayess"
|
||||
"### Sprytne podej\u015bcie do klasyfikacji tekstu? Naiwny bayess"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1017,7 +1033,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## założenie naiwnego bayesa"
|
||||
"## za\u0142o\u017cenie naiwnego bayesa"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1031,7 +1047,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**przy założeniu o niezależności zmiennych losowych $word1$, $word2$, $word3$**:\n",
|
||||
"**przy za\u0142o\u017ceniu o niezale\u017cno\u015bci zmiennych losowych $word1$, $word2$, $word3$**:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$P(word1, word2, word3|class) = P(word1|class)* P(word2|class) * P(word3|class)$"
|
||||
@ -1051,18 +1067,18 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## zadania domowe naiwny bayes1 ręcznie"
|
||||
"## zadania domowe naiwny bayes1 r\u0119cznie"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"- analogicznie zaimplementować funkcję get_prob3(index, document_tokenized), argument document_tokenized ma być zbiorem słów dokumentu. funkcja ma być naiwnym klasyfikatorem bayesowskim (w przypadku wielu słów)\n",
|
||||
"- odpalić powyższy listing prawdopodobieństw z funkcją get_prob3 dla dokumentów: {'i','love','guns'} oraz {'is','there','life','after'\n",
|
||||
"- analogicznie zaimplementowa\u0107 funkcj\u0119 get_prob3(index, document_tokenized), argument document_tokenized ma by\u0107 zbiorem s\u0142\u00f3w dokumentu. funkcja ma by\u0107 naiwnym klasyfikatorem bayesowskim (w przypadku wielu s\u0142\u00f3w)\n",
|
||||
"- odpali\u0107 powy\u017cszy listing prawdopodobie\u0144stw z funkcj\u0105 get_prob3 dla dokument\u00f3w: {'i','love','guns'} oraz {'is','there','life','after'\n",
|
||||
",'death'}\n",
|
||||
"- zadanie proszę zrobić w jupyterze, wygenerować pdf (kod + wyniki odpalenia) i umieścić go jako zadanie w teams\n",
|
||||
"- termin 12.05, punktów: 40\n"
|
||||
"- zadanie prosz\u0119 zrobi\u0107 w jupyterze, wygenerowa\u0107 pdf (kod + wyniki odpalenia) i umie\u015bci\u0107 go jako zadanie w teams\n",
|
||||
"- termin 12.05, punkt\u00f3w: 40\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1076,14 +1092,14 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"- wybrać jedno z poniższych repozytoriów i je sforkować:\n",
|
||||
"- wybra\u0107 jedno z poni\u017cszych repozytori\u00f3w i je sforkowa\u0107:\n",
|
||||
" - https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/paranormal-or-skeptic-ISI-public\n",
|
||||
" - https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/sport-text-classification-ball-ISI-public\n",
|
||||
"- stworzyć klasyfikator bazujący na naiwnym bayessie (może być gotowa biblioteka), może też korzystać z gotowych implementacji tfidf\n",
|
||||
"- stworzyć predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomocą narzędzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosić conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- proszę umieścić predykcję oraz skrypty generujące (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umieścić link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 12.05, 40 punktów\n"
|
||||
"- stworzy\u0107 klasyfikator bazuj\u0105cy na naiwnym bayessie (mo\u017ce by\u0107 gotowa biblioteka), mo\u017ce te\u017c korzysta\u0107 z gotowych implementacji tfidf\n",
|
||||
"- stworzy\u0107 predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomoc\u0105 narz\u0119dzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosi\u0107 conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- prosz\u0119 umie\u015bci\u0107 predykcj\u0119 oraz skrypty generuj\u0105ce (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umie\u015bci\u0107 link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 12.05, 40 punkt\u00f3w\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -1104,7 +1120,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "6.Klasyfikacja[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 7. <i>Regresja liniowa</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1046,11 +1060,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -1061,8 +1078,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "7.Regresja liniowa[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 7. <i>Regresja liniowa</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1354,11 +1368,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -1369,8 +1386,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "7.Regresja liniowa[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 8. <i>Regresja logistyczna</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1024,11 +1038,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -1039,8 +1056,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "8.Regresja logistyczna[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 8. <i>Regresja logistyczna</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1216,11 +1230,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -1231,8 +1248,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "8.Regresja logistyczna[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 9. <i>Sequence labeling</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -12357,11 +12371,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -12372,8 +12389,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "9.Sequence labeling[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 9. <i>Sequence labeling</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -908,11 +922,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -923,8 +940,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "9.Sequence labeling[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 10. <i>CRF</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -404,11 +418,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -419,8 +436,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "10.CRF[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 11. <i>NER RNN</i> [ćwiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -805,11 +819,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"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",
|
||||
@ -820,8 +837,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "11.NER RNN[ćwiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,10 +1,26 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 11. <i>NER RNN</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Podejście softmax z embeddingami na przykładzie NER"
|
||||
"### Podej\u015bcie softmax z embeddingami na przyk\u0142adzie NER"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -773,18 +789,18 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"## pytania\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- co zrobić z trenowaniem na batchach > 1 ?\n",
|
||||
"- co zrobić, żeby sieć uwzględniała następne tokeny, a nie tylko poprzednie?\n",
|
||||
"- w jaki sposób wykorzystać taką sieć do zadania zwykłej klasyfikacji?"
|
||||
"- co zrobi\u0107 z trenowaniem na batchach > 1 ?\n",
|
||||
"- co zrobi\u0107, \u017ceby sie\u0107 uwzgl\u0119dnia\u0142a nast\u0119pne tokeny, a nie tylko poprzednie?\n",
|
||||
"- w jaki spos\u00f3b wykorzysta\u0107 tak\u0105 sie\u0107 do zadania zwyk\u0142ej klasyfikacji?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Zadanie na zajęcia ( 20 minut)\n",
|
||||
"### Zadanie na zaj\u0119cia ( 20 minut)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"zmodyfikować sieć tak, żeby była używała dwuwarstwowej, dwukierunkowej warstwy GRU oraz dropoutu. Dropout ma nałożony na embeddingi.\n"
|
||||
"zmodyfikowa\u0107 sie\u0107 tak, \u017ceby by\u0142a u\u017cywa\u0142a dwuwarstwowej, dwukierunkowej warstwy GRU oraz dropoutu. Dropout ma na\u0142o\u017cony na embeddingi.\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1103,12 +1119,12 @@
|
||||
"## Zadanie domowe\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- sklonować repozytorium https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/en-ner-conll-2003\n",
|
||||
"- stworzyć model seq labelling bazujący na sieci neuronowej opisanej w punkcie niżej (można bazować na tym jupyterze lub nie).\n",
|
||||
"- model sieci to GRU (o dowolnych parametrach) + CRF w pytorchu korzystając z modułu CRF z poprzednich zajęć- - stworzyć predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik fscore sprawdzony za pomocą narzędzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosić conajmniej 0.65\n",
|
||||
"- proszę umieścić predykcję oraz skrypty generujące (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umieścić link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 22.06, 60 punktów, za najlepszy wynik- 100 punktów\n",
|
||||
"- sklonowa\u0107 repozytorium https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/en-ner-conll-2003\n",
|
||||
"- stworzy\u0107 model seq labelling bazuj\u0105cy na sieci neuronowej opisanej w punkcie ni\u017cej (mo\u017cna bazowa\u0107 na tym jupyterze lub nie).\n",
|
||||
"- model sieci to GRU (o dowolnych parametrach) + CRF w pytorchu korzystaj\u0105c z modu\u0142u CRF z poprzednich zaj\u0119\u0107- - stworzy\u0107 predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik fscore sprawdzony za pomoc\u0105 narz\u0119dzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosi\u0107 conajmniej 0.65\n",
|
||||
"- prosz\u0119 umie\u015bci\u0107 predykcj\u0119 oraz skrypty generuj\u0105ce (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umie\u015bci\u0107 link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 22.06, 60 punkt\u00f3w, za najlepszy wynik- 100 punkt\u00f3w\n",
|
||||
" "
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@ -1130,7 +1146,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "11.NER RNN[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,21 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 12. <i>Transformery</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -79,7 +95,7 @@
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"output = tokenizer.encode(\"Nie śpiewają piosenek: pracują leniwo,\")"
|
||||
"output = tokenizer.encode(\"Nie \u015bpiewaj\u0105 piosenek: pracuj\u0105 leniwo,\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -110,7 +126,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"['Nie', ' śpie', 'wają', ' pios', 'enek', ':', ' pracują', ' leni', 'wo', ',']"
|
||||
"['Nie', ' \u015bpie', 'waj\u0105', ' pios', 'enek', ':', ' pracuj\u0105', ' leni', 'wo', ',']"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
@ -136,11 +152,11 @@
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## ZADANIE\n",
|
||||
"stworzyć BPE tokenizer na podstawie https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/lalka-lm/src/branch/master/train/train.tsv\n",
|
||||
"i stworzyć stokenizowaną listę: \n",
|
||||
"stworzy\u0107 BPE tokenizer na podstawie https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/lalka-lm/src/branch/master/train/train.tsv\n",
|
||||
"i stworzy\u0107 stokenizowan\u0105 list\u0119: \n",
|
||||
"https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/lalka-lm/src/branch/master/test-A/in.tsv\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"wybrać vocab_size = 8k, uwzględnić dodatkowe tokeny: BOS oraz EOS i wpleść je do zbioru testowego"
|
||||
"wybra\u0107 vocab_size = 8k, uwzgl\u0119dni\u0107 dodatkowe tokeny: BOS oraz EOS i wple\u015b\u0107 je do zbioru testowego"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -163,7 +179,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"przykłady pochodzą częściowo z: https://huggingface.co/"
|
||||
"przyk\u0142ady pochodz\u0105 cz\u0119\u015bciowo z: https://huggingface.co/"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -931,7 +947,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"[{'generated_text': 'Hello, I\\'m a computer science student – and there\\'s very little that I do for anything else. I need to keep doing what I do.\"'},\n",
|
||||
"[{'generated_text': 'Hello, I\\'m a computer science student \u2013 and there\\'s very little that I do for anything else. I need to keep doing what I do.\"'},\n",
|
||||
" {'generated_text': \"Hello, I'm a computer science student. I am a Computer Science graduate and am very looking forward to the next year. I don't get paid\"},\n",
|
||||
" {'generated_text': \"Hello, I'm a computer science student. I love reading and writing computer programs and then having fun with them. I'm definitely an open and interested\"},\n",
|
||||
" {'generated_text': 'Hello, I\\'m a computer science student.\"\\n\\n\"Hey, I got a big question, that\\'s how much your time is going to cost'},\n",
|
||||
@ -1154,12 +1170,12 @@
|
||||
"evalue": "invalid syntax (<ipython-input-1-fcb19aa882d9>, line 3)",
|
||||
"output_type": "error",
|
||||
"traceback": [
|
||||
"\u001b[0;36m File \u001b[0;32m\"<ipython-input-1-fcb19aa882d9>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m3\u001b[0m\n\u001b[0;31m przewidziać <mask> token w \"The world <MASK> II started in 1939\"\" wg dowolnego anglojęzycznego modelu\u001b[0m\n\u001b[0m ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m invalid syntax\n"
|
||||
"\u001b[0;36m File \u001b[0;32m\"<ipython-input-1-fcb19aa882d9>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m3\u001b[0m\n\u001b[0;31m przewidzia\u0107 <mask> token w \"The world <MASK> II started in 1939\"\" wg dowolnego angloj\u0119zycznego modelu\u001b[0m\n\u001b[0m ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m invalid syntax\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"przewidzieć <mask> token w \"The world <MASK> II started in 1939\"\" wg dowolnego anglojęzycznego modelu"
|
||||
"przewidzie\u0107 <mask> token w \"The world <MASK> II started in 1939\"\" wg dowolnego angloj\u0119zycznego modelu"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1234,13 +1250,13 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"- sforkować repozytorium: https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/paranormal-or-skeptic-ISI-public\n",
|
||||
"- finetunować klasyfikator bazujący na jakieś pretrenowanej sieć typu transformer (np BERT, Roberta). Można użyć dowolnej biblioteki\n",
|
||||
"- sforkowa\u0107 repozytorium: https://git.wmi.amu.edu.pl/kubapok/paranormal-or-skeptic-ISI-public\n",
|
||||
"- finetunowa\u0107 klasyfikator bazuj\u0105cy na jakie\u015b pretrenowanej sie\u0107 typu transformer (np BERT, Roberta). Mo\u017cna u\u017cy\u0107 dowolnej biblioteki\n",
|
||||
" (np hugging face, fairseq)\n",
|
||||
"- stworzyć predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomocą narzędzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosić conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- proszę umieścić predykcję oraz skrypty generujące (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umieścić link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 22.06, 60 punktów\n"
|
||||
"- stworzy\u0107 predykcje w plikach dev-0/out.tsv oraz test-A/out.tsv\n",
|
||||
"- wynik accuracy sprawdzony za pomoc\u0105 narz\u0119dzia geval (patrz poprzednie zadanie) powinien wynosi\u0107 conajmniej 0.67\n",
|
||||
"- prosz\u0119 umie\u015bci\u0107 predykcj\u0119 oraz skrypty generuj\u0105ce (w postaci tekstowej a nie jupyter) w repo, a w MS TEAMS umie\u015bci\u0107 link do swojego repo\n",
|
||||
"termin 22.06, 60 punkt\u00f3w\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -1261,7 +1277,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "12.Transformery[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,5 +1,21 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 13. <i>Transformery 2</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1864,14 +1880,14 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zadanie (10 minut)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Za pomocą modelu en-fr przetłumacz dowolne zdanie z angielskiego na język francuski i sprawdź wagi atencji dla tego tłumaczenia"
|
||||
"Za pomoc\u0105 modelu en-fr przet\u0142umacz dowolne zdanie z angielskiego na j\u0119zyk francuski i sprawd\u017a wagi atencji dla tego t\u0142umaczenia"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### PRZYKŁAD: GPT3"
|
||||
"### PRZYK\u0141AD: GPT3"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1899,7 +1915,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "13.Transformery 2[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,21 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 13. <i>Transformery 2</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1864,7 +1880,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"## Zadanie (10 minut)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Za pomocą modelu en-fr przetłumacz dowolne zdanie z angielskiego na język francuski i sprawdź wagi atencji dla tego tłumaczenia"
|
||||
"Za pomoc\u0105 modelu en-fr przet\u0142umacz dowolne zdanie z angielskiego na j\u0119zyk francuski i sprawd\u017a wagi atencji dla tego t\u0142umaczenia"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1882,7 +1898,7 @@
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"TEXT_ENCODER = \"Although I still have fresh memories of my brother the elder Hamlet’s death, and though it was proper to mourn him throughout our kingdom, life still goes on—I think it’s wise to mourn him while also thinking about my own well being.\""
|
||||
"TEXT_ENCODER = \"Although I still have fresh memories of my brother the elder Hamlet\u2019s death, and though it was proper to mourn him throughout our kingdom, life still goes on\u2014I think it\u2019s wise to mourn him while also thinking about my own well being.\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1926,7 +1942,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"\"<pad> Bien que j'aie encore de nouveaux souvenirs de la mort de mon frère Hamlet, l'aîné, et bien qu'il fût approprié de le pleurer dans tout notre royaume,\""
|
||||
"\"<pad> Bien que j'aie encore de nouveaux souvenirs de la mort de mon fr\u00e8re Hamlet, l'a\u00een\u00e9, et bien qu'il f\u00fbt appropri\u00e9 de le pleurer dans tout notre royaume,\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 18,
|
||||
@ -2399,7 +2415,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### PRZYKŁAD: GPT3"
|
||||
"### PRZYK\u0141AD: GPT3"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -2427,7 +2443,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "13.Transformery 2[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,13 +1,29 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 14. <i>Ekstrakcja informacji seq2seq</i> [\u0107wiczenia]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Jakub Pokrywka (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### SIMILARITY SEARCH\n",
|
||||
"1. zainstaluj faiss i zrób tutorial: https://github.com/facebookresearch/faiss\n",
|
||||
"2. wczytaj treści artykułów z BBC News Train.csv\n",
|
||||
"3. Użyj któregoś z transformerów (możesz użyć biblioteki sentence-transformers) do stworzenia embeddingów dokumentów\n",
|
||||
"1. zainstaluj faiss i zr\u00f3b tutorial: https://github.com/facebookresearch/faiss\n",
|
||||
"2. wczytaj tre\u015bci artyku\u0142\u00f3w z BBC News Train.csv\n",
|
||||
"3. U\u017cyj kt\u00f3rego\u015b z transformer\u00f3w (mo\u017cesz u\u017cy\u0107 biblioteki sentence-transformers) do stworzenia embedding\u00f3w dokument\u00f3w\n",
|
||||
"4. wczytaj embeddingi do bazy danych faiss\n",
|
||||
"5. wyszukaj query 'consumer electronics market'"
|
||||
]
|
||||
@ -234,7 +250,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"'internet boom for gift shopping cyberspace is becoming a very popular destination for christmas shoppers. forecasts predict that british people will spend £4bn buying gifts online during the festive season an increase of 64% on 2003. surveys also show that the average amount that people are spending is rising as is the range of goods that they are happy to buy online. savvy shoppers are also using the net to find the hot presents that are all but sold out in high street stores. almost half of the uk population now shop online according to figures collected by the interactive media in retail group which represents web retailers. about 85% of this group 18m people expect to do a lot of their christmas gift buying online this year reports the industry group. on average each shopper will spend £220 and britons lead europe in their affection for online shopping. almost a third of all the money spent online this christmas will come out of british wallets and purses compared to 29% from german shoppers and only 4% from italian gift buyers. james roper director of the imrg said shoppers were now much happier to buy so-called big ticket items such as lcd television sets and digital cameras. mr roper added that many retailers were working hard to reassure consumers that online shopping was safe and that goods ordered as presents would arrive in time for christmas. he advised consumers to give shops a little more time than usual to fulfil orders given that online buying is proving so popular. a survey by hostway suggests that many men prefer to shop online to avoid the embarrassment of buying some types of presents such as lingerie for wives and girlfriends. much of this online shopping is likely to be done during work time according to research carried out by security firm saint bernard software. the research reveals that up to two working days will be lost by staff who do their shopping via their work computer. worst offenders will be those in the 18-35 age bracket suggests the research who will spend up to five hours per week in december browsing and buying at online shops. iggy fanlo chief revenue officer at shopping.com said that the growing numbers of people using broadband was driving interest in online shopping. when you consider narrowband and broadband the conversion to sale is two times higher he said. higher speeds meant that everything happened much faster he said which let people spend time browsing and finding out about products before they buy. the behaviour of online shoppers was also changing he said. the single biggest reason people went online before this year was price he said. the number one reason now is convenience. very few consumers click on the lowest price he said. they are looking for good prices and merchant reliability. consumer comments and reviews were also proving popular with shoppers keen to find out who had the most reliable customer service. data collected by ebay suggests that some smart shoppers are getting round the shortages of hot presents by buying them direct through the auction site. according to ebay uk there are now more than 150 robosapiens remote control robots for sale via the site. the robosapiens toy is almost impossible to find in online and offline stores. similarly many shoppers are turning to ebay to help them get hold of the hard-to-find slimline playstation 2 which many retailers are only selling as part of an expensive bundle. the high demand for the playstation 2 has meant that prices for it are being driven up. in shops the ps2 is supposed to sell for £104.99. in some ebay uk auctions the price has risen to more than double this figure. many people are also using ebay to get hold of gadgets not even released in this country. the portable version of the playstation has only just gone on sale in japan yet some enterprising ebay users are selling the device to uk gadget fans.'"
|
||||
"'internet boom for gift shopping cyberspace is becoming a very popular destination for christmas shoppers. forecasts predict that british people will spend \u00a34bn buying gifts online during the festive season an increase of 64% on 2003. surveys also show that the average amount that people are spending is rising as is the range of goods that they are happy to buy online. savvy shoppers are also using the net to find the hot presents that are all but sold out in high street stores. almost half of the uk population now shop online according to figures collected by the interactive media in retail group which represents web retailers. about 85% of this group 18m people expect to do a lot of their christmas gift buying online this year reports the industry group. on average each shopper will spend \u00a3220 and britons lead europe in their affection for online shopping. almost a third of all the money spent online this christmas will come out of british wallets and purses compared to 29% from german shoppers and only 4% from italian gift buyers. james roper director of the imrg said shoppers were now much happier to buy so-called big ticket items such as lcd television sets and digital cameras. mr roper added that many retailers were working hard to reassure consumers that online shopping was safe and that goods ordered as presents would arrive in time for christmas. he advised consumers to give shops a little more time than usual to fulfil orders given that online buying is proving so popular. a survey by hostway suggests that many men prefer to shop online to avoid the embarrassment of buying some types of presents such as lingerie for wives and girlfriends. much of this online shopping is likely to be done during work time according to research carried out by security firm saint bernard software. the research reveals that up to two working days will be lost by staff who do their shopping via their work computer. worst offenders will be those in the 18-35 age bracket suggests the research who will spend up to five hours per week in december browsing and buying at online shops. iggy fanlo chief revenue officer at shopping.com said that the growing numbers of people using broadband was driving interest in online shopping. when you consider narrowband and broadband the conversion to sale is two times higher he said. higher speeds meant that everything happened much faster he said which let people spend time browsing and finding out about products before they buy. the behaviour of online shoppers was also changing he said. the single biggest reason people went online before this year was price he said. the number one reason now is convenience. very few consumers click on the lowest price he said. they are looking for good prices and merchant reliability. consumer comments and reviews were also proving popular with shoppers keen to find out who had the most reliable customer service. data collected by ebay suggests that some smart shoppers are getting round the shortages of hot presents by buying them direct through the auction site. according to ebay uk there are now more than 150 robosapiens remote control robots for sale via the site. the robosapiens toy is almost impossible to find in online and offline stores. similarly many shoppers are turning to ebay to help them get hold of the hard-to-find slimline playstation 2 which many retailers are only selling as part of an expensive bundle. the high demand for the playstation 2 has meant that prices for it are being driven up. in shops the ps2 is supposed to sell for \u00a3104.99. in some ebay uk auctions the price has risen to more than double this figure. many people are also using ebay to get hold of gadgets not even released in this country. the portable version of the playstation has only just gone on sale in japan yet some enterprising ebay users are selling the device to uk gadget fans.'"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
@ -264,7 +280,13 @@
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Jakub Pokrywka",
|
||||
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "14.Ekstrakcja informacji seq2seq[\u0107wiczenia]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
5
run_conversion.sh
Normal file
5
run_conversion.sh
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
|
||||
for i in {cw,wyk}/*.ipynb;
|
||||
do
|
||||
bash convert_ipynb_to_md.sh $i
|
||||
echo $i done
|
||||
done
|
||||
@ -3,6 +3,22 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 1. <i>Wyszukiwarki — wprowadzenie</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Wyszukiwarki - wprowadzenie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -13,7 +29,10 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"metadata": {
|
||||
"jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
|
||||
"tags": []
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Wyszukiwarki\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -817,823 +836,7 @@
|
||||
"User-agent: *\n",
|
||||
"Disallow: /*/wyszukaj/\n",
|
||||
"Disallow: /*servlet\n",
|
||||
"Disallow: /reloadwww?\n",
|
||||
"Disallow: /dfptools/adview/\n",
|
||||
"Disallow: /pub/ips/*\n",
|
||||
"Disallow: /ods?\n",
|
||||
"Disallow: /getFile.servlet*\n",
|
||||
"Disallow: /aliasy/blad.jsp\n",
|
||||
"Disallow: /znajdz.do\n",
|
||||
"Disallow: /portalSearch.do\n",
|
||||
"Disallow: /im/ab/b4/10/z17515435Q.jpg\n",
|
||||
"Disallow: /75224259/\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Googlebot-News\n",
|
||||
"Disallow: /nowy/\n",
|
||||
"Disallow: /mapa_strony\n",
|
||||
"Disallow: /*/wyszukaj/\n",
|
||||
"Disallow: /*/51,\n",
|
||||
"Disallow: /*/55,\n",
|
||||
"Disallow: /*/2,\n",
|
||||
"Disallow: /*order=\n",
|
||||
"Disallow: /*obxx=\n",
|
||||
"Disallow: /*tag=\n",
|
||||
"Disallow: /reloadwww?\n",
|
||||
"Disallow: /ods?\n",
|
||||
"Disallow: /*servlet\n",
|
||||
"Disallow: /dfptools/adview/\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Yandex\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-Agent: bingbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: 008\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: 010\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: 360Spider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: 80legs\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Aboundex\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: accelobot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Add\\ Catalog\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: AhrefsBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: aiHitBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Alexibot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Aqua_Products\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: AskJeeves\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: asterias\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: awcheckBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: b2w/0.1\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BackDoorBot/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BacklinkCrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Baiduspider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BecomeBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BLEXBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BlowFish/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Bookmark search tool\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BotALot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: brandwatch.net\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BuiltBotTough\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Bullseye/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: BunnySlippers\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Butterfly\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CatchBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Charlotte\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CheeseBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CherryPicker\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CherryPickerElite/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CherryPickerSE/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CLIPish\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Cliqzbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: COMODO\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Comodo-Certificates-Spider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CompSpyBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Copernic\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: CopyRightCheck\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: cosmos\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: crawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Crescent\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Crescent Internet ToolPak HTTP OLE Control v.1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Curious\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: curl\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: dataprovider\\.com\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: DinoPing\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: discoverybot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: DittoSpyder\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: DomainCrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: DomainCrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: dotbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: dotnetdotcom\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Dow\\ Jones\\ Searchbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: dumbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EasouSpider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EmailCollector\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EmailSiphon\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EmailWolf\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Enterprise_Search\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Enterprise_Search/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EroCrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: es\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Exabot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ExtractorPro\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: EzineArticlesLinkScanner\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Ezooms\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: FairAd Client\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Flaming AttackBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Foobot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: FreeFind\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: FTRF\\:\\ Friendly\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Gaisbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: GetRight/4.2\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: gigabot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: grub\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: grub-client\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Harvest/1.5\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Hatena Antenna\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: hloader\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: http://www.SearchEngineWorld.com bot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: http://www.WebmasterWorld.com bot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: HTTP_Request\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: HTTP_Request2\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: httplib\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: humanlinks\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ia_archiver\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ia_archiver\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ia_archiver/1.6\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Indy\\ Library\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: InfoNaviRobot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ip\\-web\\-crawler\\.com\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Iron33/1.0.2\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Jakarta\\ Commons-HttpClient\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Jeeves\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: JennyBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Jetbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Jetbot/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: JikeSpider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Kenjin Spider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Keyword Density/0.9\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: larbin\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: LexiBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: libWeb/clsHTTP\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: libwww-perl\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: lindex\\.com\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: linkdex\\.com\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: linkdexbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: LinkextractorPro\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: LinkScan/8.1a Unix\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: LinkWalker\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: lipperhey\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: LNSpiderguy\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: looksmart\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ltbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: lwp-trivial\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: lwp-trivial/1.34\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Lynx\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: magpie\\-crawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Mata Hari\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Microsoft URL Control\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Microsoft URL Control - 5.01.4511\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Microsoft URL Control - 6.00.8169\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: MIIxpc\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: MIIxpc/4.2\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Mister PiX\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: MJ12bot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: moget\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: moget/2.1\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Mozilla/4.0 (compatible; BullsEye; Windows 95)\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: MSIE\\ or\\ Firefox\\ mutant\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: MSIECrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: naver\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NCBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NetAnts\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NetcraftSurveyAgent\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: netEstate\\ NE\\ Crawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NetMechanic\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Netseer\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NextGenSearchBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: NICErsPRO\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Nutch\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Nutch\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Ocelli\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Offline Explorer\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: OmniExplorer_Bot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Openbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Openfind\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Openfind\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Openfind data gathere\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: OpenWebIndex\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Oracle Ultra Search\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: PagesInventory\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: PEAR\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: PeoplePal\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: PerMan\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ProCogSEOBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ProPowerBot/2.14\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ProWebWalker\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: proximic\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: psbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: purebot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: QueryN Metasearch\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: QuerySeekerSpider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Radiation Retriever 1.1\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: RepoMonkey\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: RepoMonkey Bait & Tackle/v1.01\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Riddler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: RMA\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: rojerbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: RyteBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: scooter\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ScoutJet\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Scrapy\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ScreenerBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: searchmetrics\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: searchpreview\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SemrushBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: sentibot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SEO-CRAWLING\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SEOENGWorldBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SEOkicks-Robot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ShopWiki\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: sistrix\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: sitebot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SiteSnagger\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Snoopy\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SocialSearcher\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Sogou\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SolomonoBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: sootle\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Sosospider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SpankBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: spanner\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: spbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Speedy\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Stanford\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Stanford Comp Sci\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: SurveyBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: suzuran\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Szukacz/1.4\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Szukacz/1.4\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Teleport\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: TeleportPro\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Telesoft\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Teoma\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: The Intraformant\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: The\\ Incutio\\ XML-RPC\\ PHP\\ Library\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: TheNomad\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: toCrawl/UrlDispatcher\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: True_Robot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: True_Robot/1.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: turingos\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: TurnitinBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: uCrawler\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: URL Control\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: URL_Spider_Pro\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: URLy Warning\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: VCI\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: VCI WebViewer VCI WebViewer Win32\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: visaduhoc\\.info\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WBSearchBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Web Image Collector\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebAuto\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebBandit\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebBandit/3.50\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebCapture\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebCopier\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebEnhancer\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebInDetail\\.com\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebmasterWorld Extractor\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebmasterWorldForumBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebSauger\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Website Quester\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WEBSITEtheWEB\\.COM\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Webster Pro\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebStripper\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebVac\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebZip\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WebZip/4.0\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Wget\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Wget/1.5.3\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Wget/1.6\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Wotbot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: www\\.integromedb\\.org\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: WWW-Collector-E\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Xenu's\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Xenu's Link Sleuth 1.1c\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: xpymep\\.exe\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: YamanaLab-Robot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: YisouSpider\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: YodaoBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: YoudaoBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Zend_Http_Client\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Zeus\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Zeus 32297 Webster Pro V2.9 Win32\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Zeus Link Scout\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ZmEu\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: ZumBot\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: Linguee\n",
|
||||
"Disallow: /\n",
|
||||
"...\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"User-agent: sogou\n",
|
||||
"Disallow: /\n"
|
||||
@ -1675,11 +878,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -1690,8 +896,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.1"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "2.Wyszukiwarki — wprowadzenie[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 2. <i>Wyszukiwarki — roboty</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -494,11 +508,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -509,8 +526,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.1"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "2.Wyszukiwarki — roboty[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,21 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 3. <i>Wyszukiwarki \u2014 TF-IDF</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -11,9 +27,9 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Roboczy przykład\n",
|
||||
"## Roboczy przyk\u0142ad\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zakładamy, że mamy pewną kolekcję dokumentów $D = {d_1, \\ldots, d_N}$. ($N$ - liczba dokumentów w kolekcji)."
|
||||
"Zak\u0142adamy, \u017ce mamy pewn\u0105 kolekcj\u0119 dokument\u00f3w $D = {d_1, \\ldots, d_N}$. ($N$ - liczba dokument\u00f3w w kolekcji)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -38,10 +54,10 @@
|
||||
"import Prelude hiding(words, take)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"collectionD :: [Text]\n",
|
||||
"collectionD = [\"Ala ma kota.\", \"Podobno jest kot w butach.\", \"Ty chyba masz kota!\", \"But chyba zgubiłem.\", \"Kot ma kota.\"]\n",
|
||||
"collectionD = [\"Ala ma kota.\", \"Podobno jest kot w butach.\", \"Ty chyba masz kota!\", \"But chyba zgubi\u0142em.\", \"Kot ma kota.\"]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-- Operator (!!) zwraca element listy o podanym indeksie\n",
|
||||
"-- (Przy większych listach będzie nieefektywne, ale nie będziemy komplikować)\n",
|
||||
"-- (Przy wi\u0119kszych listach b\u0119dzie nieefektywne, ale nie b\u0119dziemy komplikowa\u0107)\n",
|
||||
"Prelude.head collectionD"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -51,16 +67,16 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"## Wydobycie tekstu\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Przykładowe narzędzia:\n",
|
||||
"Przyk\u0142adowe narz\u0119dzia:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* pdftotext\n",
|
||||
"* antiword\n",
|
||||
"* Tesseract OCR\n",
|
||||
"* Apache Tika - uniwersalne narzędzie do wydobywania tekstu z różnych formatów\n",
|
||||
"* Apache Tika - uniwersalne narz\u0119dzie do wydobywania tekstu z r\u00f3\u017cnych format\u00f3w\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"## Normalizacja tekstu\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Cokolwiek robimy z tekstem, najpierw musimy go _znormalizować_."
|
||||
"Cokolwiek robimy z tekstem, najpierw musimy go _znormalizowa\u0107_."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -69,8 +85,8 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"### Tokenizacja\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Po pierwsze musimy podzielić tekst na _tokeny_, czyli wyrazapodobne jednostki.\n",
|
||||
"Może po prostu podzielić po spacjach?"
|
||||
"Po pierwsze musimy podzieli\u0107 tekst na _tokeny_, czyli wyrazapodobne jednostki.\n",
|
||||
"Mo\u017ce po prostu podzieli\u0107 po spacjach?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -108,7 +124,7 @@
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tokenizeStupidly :: Text -> [Text]\n",
|
||||
"-- words to funkcja z Data.Text, która dzieli po spacjach\n",
|
||||
"-- words to funkcja z Data.Text, kt\u00f3ra dzieli po spacjach\n",
|
||||
"tokenizeStupidly = words\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"tokenizeStupidly $ Prelude.head collectionD"
|
||||
@ -118,7 +134,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"A, trzeba _chociaż_ odsunąć znaki interpunkcyjne. Najprościej użyć wyrażenia regularnego. Warto użyć [unikodowych własności](https://en.wikipedia.org/wiki/Unicode_character_property) znaków i konstrukcji `\\p{...}`. "
|
||||
"A, trzeba _chocia\u017c_ odsun\u0105\u0107 znaki interpunkcyjne. Najpro\u015bciej u\u017cy\u0107 wyra\u017cenia regularnego. Warto u\u017cy\u0107 [unikodowych w\u0142asno\u015bci](https://en.wikipedia.org/wiki/Unicode_character_property) znak\u00f3w i konstrukcji `\\p{...}`. "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -147,7 +163,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"zgubiłem"
|
||||
"zgubi\u0142em"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -178,7 +194,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Cała kolekcja stokenizowana:"
|
||||
"Ca\u0142a kolekcja stokenizowana:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -342,7 +358,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"zgubiłem"
|
||||
"zgubi\u0142em"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -402,9 +418,9 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Problemy z tokenizacją\n",
|
||||
"#### Problemy z tokenizacj\u0105\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"##### Język angielski"
|
||||
"##### J\u0119zyk angielski"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -969,7 +985,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"##### Inne języki?"
|
||||
"##### Inne j\u0119zyki?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1116,7 +1132,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"今日波兹南是贸易"
|
||||
"\u4eca\u65e5\u6ce2\u5179\u5357\u662f\u8d38\u6613"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1125,7 +1141,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"、"
|
||||
"\u3001"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1134,7 +1150,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"工业及教育的中心"
|
||||
"\u5de5\u4e1a\u53ca\u6559\u80b2\u7684\u4e2d\u5fc3"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1143,7 +1159,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"。"
|
||||
"\u3002"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1152,7 +1168,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"波兹南是波兰第五大的城市及第四大的工业中心"
|
||||
"\u6ce2\u5179\u5357\u662f\u6ce2\u5170\u7b2c\u4e94\u5927\u7684\u57ce\u5e02\u53ca\u7b2c\u56db\u5927\u7684\u5de5\u4e1a\u4e2d\u5fc3"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1161,7 +1177,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"，"
|
||||
"\uff0c"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1170,7 +1186,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"波兹南亦是大波兰省的行政首府"
|
||||
"\u6ce2\u5179\u5357\u4ea6\u662f\u5927\u6ce2\u5170\u7701\u7684\u884c\u653f\u9996\u5e9c"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1179,7 +1195,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"。"
|
||||
"\u3002"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1188,7 +1204,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"也舉辦有不少展覽會"
|
||||
"\u4e5f\u8209\u8fa6\u6709\u4e0d\u5c11\u5c55\u89bd\u6703"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1197,7 +1213,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"。"
|
||||
"\u3002"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1206,7 +1222,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"是波蘭西部重要的交通中心都市"
|
||||
"\u662f\u6ce2\u862d\u897f\u90e8\u91cd\u8981\u7684\u4ea4\u901a\u4e2d\u5fc3\u90fd\u5e02"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1215,7 +1231,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"。"
|
||||
"\u3002"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1223,7 +1239,7 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tokenize \"今日波兹南是贸易、工业及教育的中心。波兹南是波兰第五大的城市及第四大的工业中心，波兹南亦是大波兰省的行政首府。也舉辦有不少展覽會。是波蘭西部重要的交通中心都市。\""
|
||||
"tokenize \"\u4eca\u65e5\u6ce2\u5179\u5357\u662f\u8d38\u6613\u3001\u5de5\u4e1a\u53ca\u6559\u80b2\u7684\u4e2d\u5fc3\u3002\u6ce2\u5179\u5357\u662f\u6ce2\u5170\u7b2c\u4e94\u5927\u7684\u57ce\u5e02\u53ca\u7b2c\u56db\u5927\u7684\u5de5\u4e1a\u4e2d\u5fc3\uff0c\u6ce2\u5179\u5357\u4ea6\u662f\u5927\u6ce2\u5170\u7701\u7684\u884c\u653f\u9996\u5e9c\u3002\u4e5f\u8209\u8fa6\u6709\u4e0d\u5c11\u5c55\u89bd\u6703\u3002\u662f\u6ce2\u862d\u897f\u90e8\u91cd\u8981\u7684\u4ea4\u901a\u4e2d\u5fc3\u90fd\u5e02\u3002\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1274,16 +1290,16 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"_Lematyzacja_ to sprowadzenie do formy podstawowej (_lematu_), np. \"krześle\" do \"krzesło\", \"zrobimy\" do \"zrobić\" dla języka polskiego, \"chairs\" do \"chair\", \"made\" do \"make\" dla języka angielskiego."
|
||||
"_Lematyzacja_ to sprowadzenie do formy podstawowej (_lematu_), np. \"krze\u015ble\" do \"krzes\u0142o\", \"zrobimy\" do \"zrobi\u0107\" dla j\u0119zyka polskiego, \"chairs\" do \"chair\", \"made\" do \"make\" dla j\u0119zyka angielskiego."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Lematyzacja dla języka polskiego jest bardzo trudna, praktycznie nie sposób wykonać ją regułowo, po prostu musimy się postarać o bardzo obszerny _słownik form fleksyjnych_.\n",
|
||||
"Lematyzacja dla j\u0119zyka polskiego jest bardzo trudna, praktycznie nie spos\u00f3b wykona\u0107 j\u0105 regu\u0142owo, po prostu musimy si\u0119 postara\u0107 o bardzo obszerny _s\u0142ownik form fleksyjnych_.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Na potrzeby tego wykładu stwórzmy sobie mały słownik form fleksyjnych w postaci tablicy asocjacyjnej (haszującej)."
|
||||
"Na potrzeby tego wyk\u0142adu stw\u00f3rzmy sobie ma\u0142y s\u0142ownik form fleksyjnych w postaci tablicy asocjacyjnej (haszuj\u0105cej)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1418,7 +1434,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1454,7 +1470,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"kupiłem"
|
||||
"kupi\u0142em"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1486,16 +1502,16 @@
|
||||
"mockInflectionDictionary = Map.fromList [\n",
|
||||
" (\"kota\", \"kot\"),\n",
|
||||
" (\"butach\", \"but\"),\n",
|
||||
" (\"masz\", \"mieć\"),\n",
|
||||
" (\"ma\", \"mieć\"),\n",
|
||||
" (\"masz\", \"mie\u0107\"),\n",
|
||||
" (\"ma\", \"mie\u0107\"),\n",
|
||||
" (\"buta\", \"but\"),\n",
|
||||
" (\"zgubiłem\", \"zgubić\")]\n",
|
||||
" (\"zgubi\u0142em\", \"zgubi\u0107\")]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatizeWord :: Map Text Text -> Text -> Text\n",
|
||||
"lemmatizeWord dict w = findWithDefault w w dict\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatizeWord mockInflectionDictionary \"butach\"\n",
|
||||
"-- a tego nie ma w naszym słowniczku, więc zwracamy to samo\n",
|
||||
"-- a tego nie ma w naszym s\u0142owniczku, wi\u0119c zwracamy to samo\n",
|
||||
"lemmatizeWord mockInflectionDictionary \"butami\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatize :: Map Text Text -> [Text] -> [Text]\n",
|
||||
@ -1503,16 +1519,16 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatize mockInflectionDictionary $ tokenize $ collectionD !! 0 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatize mockInflectionDictionary $ tokenize \"Wczoraj kupiłem kota.\""
|
||||
"lemmatize mockInflectionDictionary $ tokenize \"Wczoraj kupi\u0142em kota.\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie**: Nawet w naszym słowniczku mamy problemy z niejednoznacznością lematyzacji. Jakie?\n",
|
||||
"**Pytanie**: Nawet w naszym s\u0142owniczku mamy problemy z niejednoznaczno\u015bci\u0105 lematyzacji. Jakie?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Obszerny słownik form fleksyjnych dla języka polskiego: http://zil.ipipan.waw.pl/PoliMorf?action=AttachFile&do=view&target=PoliMorf-0.6.7.tab.gz"
|
||||
"Obszerny s\u0142ownik form fleksyjnych dla j\u0119zyka polskiego: http://zil.ipipan.waw.pl/PoliMorf?action=AttachFile&do=view&target=PoliMorf-0.6.7.tab.gz"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1521,14 +1537,14 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"### Stemowanie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Stemowanie (rdzeniowanie) obcina wyraz do _rdzenia_ niekoniecznie będącego sensownym wyrazem, np. \"krześle\" może być rdzeniowane do \"krześl\", \"krześ\" albo \"krzes\", \"zrobimy\" do \"zrobi\".\n",
|
||||
"Stemowanie (rdzeniowanie) obcina wyraz do _rdzenia_ niekoniecznie b\u0119d\u0105cego sensownym wyrazem, np. \"krze\u015ble\" mo\u017ce by\u0107 rdzeniowane do \"krze\u015bl\", \"krze\u015b\" albo \"krzes\", \"zrobimy\" do \"zrobi\".\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* stemowanie nie jest tak dobrze określone jak lematyzacja (można robić na wiele sposobów)\n",
|
||||
"* bardziej podatne na metody regułowe (choć dla polskiego i tak trudno)\n",
|
||||
"* dla angielskiego istnieją znane algorytmy stemowania, np. [algorytm Portera](https://tartarus.org/martin/PorterStemmer/def.txt)\n",
|
||||
"* zob. też [program Snowball](https://snowballstem.org/) z regułami dla wielu języków\n",
|
||||
"* stemowanie nie jest tak dobrze okre\u015blone jak lematyzacja (mo\u017cna robi\u0107 na wiele sposob\u00f3w)\n",
|
||||
"* bardziej podatne na metody regu\u0142owe (cho\u0107 dla polskiego i tak trudno)\n",
|
||||
"* dla angielskiego istniej\u0105 znane algorytmy stemowania, np. [algorytm Portera](https://tartarus.org/martin/PorterStemmer/def.txt)\n",
|
||||
"* zob. te\u017c [program Snowball](https://snowballstem.org/) z regu\u0142ami dla wielu j\u0119zyk\u00f3w\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Prosty stemmer \"dla ubogich\" dla języka polskiego to obcinanie do sześciu znaków."
|
||||
"Prosty stemmer \"dla ubogich\" dla j\u0119zyka polskiego to obcinanie do sze\u015bciu znak\u00f3w."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1566,7 +1582,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"źdźbła"
|
||||
"\u017ad\u017ab\u0142a"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1580,7 +1596,7 @@
|
||||
"poorMansStemming \"zrobimy\"\n",
|
||||
"poorMansStemming \"komputerami\"\n",
|
||||
"poorMansStemming \"butach\"\n",
|
||||
"poorMansStemming \"źdźbłami\"\n"
|
||||
"poorMansStemming \"\u017ad\u017ab\u0142ami\"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1589,7 +1605,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"### _Stop words_\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Często wyszukiwarki pomijają krótkie, częste i nieniosące znaczenia słowa - _stop words_ (_słowa przestankowe_)."
|
||||
"Cz\u0119sto wyszukiwarki pomijaj\u0105 kr\u00f3tkie, cz\u0119ste i nienios\u0105ce znaczenia s\u0142owa - _stop words_ (_s\u0142owa przestankowe_)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1620,9 +1636,9 @@
|
||||
"isStopWord :: Text -> Bool\n",
|
||||
"isStopWord \"w\" = True\n",
|
||||
"isStopWord \"jest\" = True\n",
|
||||
"isStopWord \"że\" = True\n",
|
||||
"-- przy okazji możemy pozbyć się znaków interpunkcyjnych\n",
|
||||
"isStopWord w = w ≈ [re|^\\p{P}+$|]\n",
|
||||
"isStopWord \"\u017ce\" = True\n",
|
||||
"-- przy okazji mo\u017cemy pozby\u0107 si\u0119 znak\u00f3w interpunkcyjnych\n",
|
||||
"isStopWord w = w \u2248 [re|^\\p{P}+$|]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"isStopWord \"kot\"\n",
|
||||
"isStopWord \"!\"\n"
|
||||
@ -1672,20 +1688,20 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie**: Jakim zapytaniom usuwanie _stop words_ może szkodzić? Podać przykłady dla języka polskiego i angielskiego. "
|
||||
"**Pytanie**: Jakim zapytaniom usuwanie _stop words_ mo\u017ce szkodzi\u0107? Poda\u0107 przyk\u0142ady dla j\u0119zyka polskiego i angielskiego. "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Normalizacja - różności\n",
|
||||
"### Normalizacja - r\u00f3\u017cno\u015bci\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"W skład normalizacji może też wchodzić:\n",
|
||||
"W sk\u0142ad normalizacji mo\u017ce te\u017c wchodzi\u0107:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* poprawianie błędów literowych\n",
|
||||
"* sprowadzanie do małych liter (lower-casing czy raczej case-folding)\n",
|
||||
"* usuwanie znaków diakrytycznych\n",
|
||||
"* poprawianie b\u0142\u0119d\u00f3w literowych\n",
|
||||
"* sprowadzanie do ma\u0142ych liter (lower-casing czy raczej case-folding)\n",
|
||||
"* usuwanie znak\u00f3w diakrytycznych\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -1697,7 +1713,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"żdźbło"
|
||||
"\u017cd\u017ab\u0142o"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1705,7 +1721,7 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"toLower \"ŻDŹBŁO\""
|
||||
"toLower \"\u017bD\u0179B\u0141O\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1716,7 +1732,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"źdźbło"
|
||||
"\u017ad\u017ab\u0142o"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1724,27 +1740,27 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"toCaseFold \"ŹDŹBŁO\""
|
||||
"toCaseFold \"\u0179D\u0179B\u0141O\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie:** Kiedy _case-folding_ da inny wynik niż _lower-casing_? Jakie to ma praktyczne znaczenie?"
|
||||
"**Pytanie:** Kiedy _case-folding_ da inny wynik ni\u017c _lower-casing_? Jakie to ma praktyczne znaczenie?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Normalizacja jako całościowy proces\n",
|
||||
"### Normalizacja jako ca\u0142o\u015bciowy proces\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Najważniejsza zasada: dokumenty w naszej kolekcji powinny być normalizowane w dokładnie taki sposób, jak zapytania.\n",
|
||||
"Najwa\u017cniejsza zasada: dokumenty w naszej kolekcji powinny by\u0107 normalizowane w dok\u0142adnie taki spos\u00f3b, jak zapytania.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Efektem normalizacji jest zamiana dokumentu na ciąg _termów_ (ang. _terms_), czyli znormalizowanych wyrazów.\n",
|
||||
"Efektem normalizacji jest zamiana dokumentu na ci\u0105g _term\u00f3w_ (ang. _terms_), czyli znormalizowanych wyraz\u00f3w.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Innymi słowy po normalizacji dokument $d_i$ traktujemy jako ciąg termów $t_i^1,\\dots,t_i^{|d_i|}$."
|
||||
"Innymi s\u0142owy po normalizacji dokument $d_i$ traktujemy jako ci\u0105g term\u00f3w $t_i^1,\\dots,t_i^{|d_i|}$."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1764,7 +1780,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1827,7 +1843,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1863,7 +1879,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"zgubić"
|
||||
"zgubi\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1881,7 +1897,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1908,11 +1924,11 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Zbiór wszystkich termów w kolekcji dokumentów nazywamy słownikiem (ang. _vocabulary_), nie mylić ze słownikiem jako strukturą danych w Pythonie (_dictionary_).\n",
|
||||
"Zbi\u00f3r wszystkich term\u00f3w w kolekcji dokument\u00f3w nazywamy s\u0142ownikiem (ang. _vocabulary_), nie myli\u0107 ze s\u0142ownikiem jako struktur\u0105 danych w Pythonie (_dictionary_).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$V = \\bigcup_{i=1}^N \\{t_i^1,\\dots,t_i^{|d_i|}\\}$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"(To zbiór, więc liczymy bez powtórzeń!)"
|
||||
"(To zbi\u00f3r, wi\u0119c liczymy bez powt\u00f3rze\u0144!)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1943,9 +1959,9 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Jak wyszukiwarka może być szybka?\n",
|
||||
"## Jak wyszukiwarka mo\u017ce by\u0107 szybka?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"_Odwrócony indeks_ (ang. _inverted index_) pozwala wyszukiwarce szybko szukać w milionach dokumentów. Odwrócony indeks to prostu... indeks, jaki znamy z książek (mapowanie słów na numery stron/dokumentów).\n",
|
||||
"_Odwr\u00f3cony indeks_ (ang. _inverted index_) pozwala wyszukiwarce szybko szuka\u0107 w milionach dokument\u00f3w. Odwr\u00f3cony indeks to prostu... indeks, jaki znamy z ksi\u0105\u017cek (mapowanie s\u0142\u00f3w na numery stron/dokument\u00f3w).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n"
|
||||
@ -2336,36 +2352,36 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Relewantność\n",
|
||||
"## Relewantno\u015b\u0107\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Potrafimy szybko przeszukiwać znormalizowane dokumenty, ale które dokumenty są ważne (_relewantne_) względem potrzeby informacyjnej użytkownika?\n",
|
||||
"Potrafimy szybko przeszukiwa\u0107 znormalizowane dokumenty, ale kt\u00f3re dokumenty s\u0105 wa\u017cne (_relewantne_) wzgl\u0119dem potrzeby informacyjnej u\u017cytkownika?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"### Zapytania boole'owskie\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* `pizzeria Poznań dowóz` to `pizzeria AND Poznań AND dowóz` czy `pizzeria OR Poznań OR dowóz`\n",
|
||||
"* `(pizzeria OR pizza OR tratoria) AND Poznań AND dowóz\n",
|
||||
"* `pizzeria AND Poznań AND dowóz AND NOT golonka`\n",
|
||||
"* `pizzeria Pozna\u0144 dow\u00f3z` to `pizzeria AND Pozna\u0144 AND dow\u00f3z` czy `pizzeria OR Pozna\u0144 OR dow\u00f3z`\n",
|
||||
"* `(pizzeria OR pizza OR tratoria) AND Pozna\u0144 AND dow\u00f3z\n",
|
||||
"* `pizzeria AND Pozna\u0144 AND dow\u00f3z AND NOT golonka`\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Jak domyślnie interpretować zapytanie?\n",
|
||||
"Jak domy\u015blnie interpretowa\u0107 zapytanie?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* jako zapytanie AND -- być może za mało dokumentów\n",
|
||||
"* rozwiązanie pośrednie?\n",
|
||||
"* jako zapytanie OR -- być może za dużo dokumentów\n",
|
||||
"* jako zapytanie AND -- by\u0107 mo\u017ce za ma\u0142o dokument\u00f3w\n",
|
||||
"* rozwi\u0105zanie po\u015brednie?\n",
|
||||
"* jako zapytanie OR -- by\u0107 mo\u017ce za du\u017co dokument\u00f3w\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Możemy jakieś miary dopasowania dokumentu do zapytania, żeby móc posortować dokumenty...\n",
|
||||
"Mo\u017cemy jakie\u015b miary dopasowania dokumentu do zapytania, \u017ceby m\u00f3c posortowa\u0107 dokumenty...\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"### Mierzenie dopasowania dokumentu do zapytania\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Potrzebujemy jakieś funkcji $\\sigma : Q x D \\rightarrow \\mathbb{R}$. \n"
|
||||
"Potrzebujemy jakie\u015b funkcji $\\sigma : Q x D \\rightarrow \\mathbb{R}$. \n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Musimy jakoś zamienić dokumenty na liczby, tj. dokumenty na wektory liczb, a całą kolekcję na macierz.\n",
|
||||
"Musimy jako\u015b zamieni\u0107 dokumenty na liczby, tj. dokumenty na wektory liczb, a ca\u0142\u0105 kolekcj\u0119 na macierz.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Po pierwsze ponumerujmy wszystkie termy ze słownika."
|
||||
"Po pierwsze ponumerujmy wszystkie termy ze s\u0142ownika."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -2431,7 +2447,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Napiszmy funkcję, która _wektoryzuje_ znormalizowany dokument.\n",
|
||||
"Napiszmy funkcj\u0119, kt\u00f3ra _wektoryzuje_ znormalizowany dokument.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -2562,7 +2578,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -2614,7 +2630,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Jak inaczej uwzględnić częstość wyrazów?\n",
|
||||
"### Jak inaczej uwzgl\u0119dni\u0107 cz\u0119sto\u015b\u0107 wyraz\u00f3w?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"<div style=\"display:none\">\n",
|
||||
" $\n",
|
||||
@ -2750,7 +2766,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -2809,32 +2825,32 @@
|
||||
" $\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"### Odwrotna częstość dokumentowa\n",
|
||||
"### Odwrotna cz\u0119sto\u015b\u0107 dokumentowa\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Czy wszystkie wyrazy są tak samo ważne?\n",
|
||||
"Czy wszystkie wyrazy s\u0105 tak samo wa\u017cne?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**NIE.** Wyrazy pojawiające się w wielu dokumentach są mniej ważne.\n",
|
||||
"**NIE.** Wyrazy pojawiaj\u0105ce si\u0119 w wielu dokumentach s\u0105 mniej wa\u017cne.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Aby to uwzględnić, przemnażamy frekwencję wyrazu przez _odwrotną\n",
|
||||
" częstość w dokumentach_ (_inverse document frequency_):\n",
|
||||
"Aby to uwzgl\u0119dni\u0107, przemna\u017camy frekwencj\u0119 wyrazu przez _odwrotn\u0105\n",
|
||||
" cz\u0119sto\u015b\u0107 w dokumentach_ (_inverse document frequency_):\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\idf_t = \\log \\frac{N}{\\df_t},$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"gdzie:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* $\\idf_t$ - odwrotna częstość wyrazu $t$ w dokumentach\n",
|
||||
"* $\\idf_t$ - odwrotna cz\u0119sto\u015b\u0107 wyrazu $t$ w dokumentach\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* $N$ - liczba dokumentów w kolekcji\n",
|
||||
"* $N$ - liczba dokument\u00f3w w kolekcji\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* $\\df_f$ - w ilu dokumentach wystąpił wyraz $t$?\n",
|
||||
"* $\\df_f$ - w ilu dokumentach wyst\u0105pi\u0142 wyraz $t$?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#### Dlaczego idf?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"term $t$ wystąpił...\n",
|
||||
"term $t$ wyst\u0105pi\u0142...\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* w 1 dokumencie, $\\idf_t = \\log N/1 = \\log N$\n",
|
||||
"* 2 razy w kolekcji, $\\idf_t = \\log N/2$ lub $\\log N$\n",
|
||||
"* w połowie dokumentów kolekcji, $\\idf_t = \\log N/(N/2) = \\log 2$\n",
|
||||
"* w po\u0142owie dokument\u00f3w kolekcji, $\\idf_t = \\log N/(N/2) = \\log 2$\n",
|
||||
"* we wszystkich dokumentach, $\\idf_t = \\log N/N = \\log 1 = 0$\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
@ -2888,7 +2904,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Co z tego wynika?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zamiast $\\tf_{t,d}$ będziemy w wektorach rozpatrywać wartości:\n",
|
||||
"Zamiast $\\tf_{t,d}$ b\u0119dziemy w wektorach rozpatrywa\u0107 warto\u015bci:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\tfidf_{t,d} = \\tf_{t,d} \\times \\idf_{t}$$\n",
|
||||
"\n"
|
||||
@ -2911,7 +2927,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"mieć"
|
||||
"mie\u0107"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -2999,21 +3015,21 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Podobieństwo kosinusowe\n",
|
||||
"### Podobie\u0144stwo kosinusowe\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"_Overlap score measure_ nie jest jedyną możliwą metryką, za pomocą której możemy mierzyć dopasowanie dokumentu do zapytania. Możemy również sięgnąć po intuicje geometryczne (skoro mamy do czynienia z wektorami).\n",
|
||||
"_Overlap score measure_ nie jest jedyn\u0105 mo\u017cliw\u0105 metryk\u0105, za pomoc\u0105 kt\u00f3rej mo\u017cemy mierzy\u0107 dopasowanie dokumentu do zapytania. Mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c si\u0119gn\u0105\u0107 po intuicje geometryczne (skoro mamy do czynienia z wektorami).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Pytanie**: Ile wymiarów mają wektory, na których operujemy? Jak \"wyglądają\" te wektory? Czy możemy wykonywać na nich standardowe operacje geometryczne czy te, które znamy z geometrii liniowej?\n",
|
||||
"**Pytanie**: Ile wymiar\u00f3w maj\u0105 wektory, na kt\u00f3rych operujemy? Jak \"wygl\u0105daj\u0105\" te wektory? Czy mo\u017cemy wykonywa\u0107 na nich standardowe operacje geometryczne czy te, kt\u00f3re znamy z geometrii liniowej?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#### Podobieństwo między dokumentami\n",
|
||||
"#### Podobie\u0144stwo mi\u0119dzy dokumentami\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zajmijmy się teraz poszukiwaniem miary mierzącej podobieństwo między dokumentami $d_1$ i $d_2$ (czyli poszukujemy sensownej funkcji $\\sigma : D x D \\rightarrow \\mathbb{R}$).\n",
|
||||
"Zajmijmy si\u0119 teraz poszukiwaniem miary mierz\u0105cej podobie\u0144stwo mi\u0119dzy dokumentami $d_1$ i $d_2$ (czyli poszukujemy sensownej funkcji $\\sigma : D x D \\rightarrow \\mathbb{R}$).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Uwaga** Pojęcia \"miary\" używamy nieformalnie, nie spełnia ona założeń znanych z teorii miary.\n",
|
||||
"**Uwaga** Poj\u0119cia \"miary\" u\u017cywamy nieformalnie, nie spe\u0142nia ona za\u0142o\u017ce\u0144 znanych z teorii miary.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Rozpatrzmy zbiorek tekstów legend miejskich z <git://gonito.net/polish-urban-legends>.\n",
|
||||
"Rozpatrzmy zbiorek tekst\u00f3w legend miejskich z <git://gonito.net/polish-urban-legends>.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"(To autentyczne teksty z Internentu, z językiem potocznym, wulgarnym itd.)\n",
|
||||
"(To autentyczne teksty z Internentu, z j\u0119zykiem potocznym, wulgarnym itd.)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"```\n",
|
||||
" git clone git://gonito.net/polish-urban-legends\n",
|
||||
@ -3038,7 +3054,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Opowieść prawdziwa... Olsztyn, akademik, 7 piętro, impreza u Mariusza, jak to na polskiej najebce bywa ktoś rzucił tekstem: \"Mariusz nie zjedziesz na nartach po schodach\". Sprawa ucichla, studencii wrocili do tego co lubia i w sumie umieją najbardziej czyli picia, lecz nad ranem kolo godziny 6.00 ludzia przypomnialo sie ze Mariusz miał zjechać na nartach po schodach. Tu warto wspomnieć że Mariusz był zapalonym narciarzem stąd właśnie w jego pokoju znalezc można bylo narty, bo po ki huj komuś narty w Olsztynie! Tak wracajac do historii nasz bohater odział się w sprzet, podszed do schodow i niestety dał radę zjechać jedynie w połowie, gdyż jak to powiedzial \"no kurwa potknąłem sie\", ale nieustraszoony Mariusz próbowal dalej. Nastepny zjazd byl perfekcyjny, jedno pietro zanim, niestety pomiedzy 6 a 5 pietrem Mariusza natrafil na Pania sprzątaczke, która potrącił i zwiał z miejsca wypadku. Ok godziny 10.00 nastopilo przebudzenie Mariusza, ktory zaraz po obudzeniu uslyszal co narobił, mianowicie o skutkach potracenia, Pani sprzataczka złamala rękę i trafiła do szpitala. Mogły powstać przez to cieżkie konsekwencje, Mariusz mógł wyleciec z akademika jeżeli kierownik dowie sie o calym zajściu. Wiec koledzy poradzili narciażowi, aby kupił kwiaty i bombonierkę i poszedł do szpitala z przeprosinami. Po szybkich zakupach w sasiedniej Biedrące, Mariusz byl przygotowany na konfrontacje z Pania sprzątaczka, ale nie mogło pojść pięknie i gładko. Po wejściu do szpitala nasz bohater skierowal swoje kroki do recepcji pytajac się o ciocię, która miała wypadek w akademiku, recepcjonistka skierowała go do lekarza, gdzie czekał na jego wyjście ok 15 minut, gdy lekarz już wyszedł ten odrazu podleciał do niego, żeby spytać się o stan zdrowia Pani sprzątaczki. Wnet uslyszla od lekarz, niestety Pani teraz jest u psychiatry po twierdzi, że ktoś potracil ja zjeżdzajac na nartach w akademiku. Po uslyszeniu tej wiadomosci Mariusz odwrocił się, wybiegł, kupił piecie i szybko pobiegł do akademika pić dalej! Morał... student potrafi!"
|
||||
"Opowie\u015b\u0107 prawdziwa... Olsztyn, akademik, 7 pi\u0119tro, […]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -3877,7 +3893,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Ja podejrzewam że o polowaniu nie było mowy, po prostu znalazł martwego szczupaka i skorzystał z okazji! Mnie mocno zdziwiła jego siła żeby taki pół kilogramowy okaz szczupaka przesuwać o parę metrów i to w trzcinach! Szacuneczek. Przypomniala mi sie historia którą kiedys zaslyszalem o wlascicielce pytona, ktory nagle polozyl sie wzdluz jej łóżka. Leżał tak wyciągniety jak struna dłuższy czas jak nieżywy (a był długości łóżka), więc kobitka zadzonila do weterynarza co ma robić. Usłyszała że ma szybko zamknąć się w łazience i poczekać na niego bo pyton ją mierzy jako potencjalną ofiarę (czy mu się zmieści w brzuchu...). Wierzyć, nie wierzyć? Kiedyś nie wierzyłem ale od kilku dni mam wątpliwosci... Pozdrawiam"
|
||||
"Ja podejrzewam \u017ce o polowaniu nie by\u0142o mowy, po prostu znalaz\u0142 martwego szczupaka i skorzysta\u0142 z okazji! Mnie mocno zdziwi\u0142a jego si\u0142a \u017ceby taki p\u00f3\u0142 kilogramowy okaz szczupaka przesuwa\u0107 o par\u0119 metr\u00f3w i to w trzcinach! Szacuneczek. Przypomniala mi sie historia kt\u00f3r\u0105 kiedys zaslyszalem o wlascicielce pytona, ktory nagle polozyl sie wzdluz jej \u0142\u00f3\u017cka. Le\u017ca\u0142 tak wyci\u0105gniety jak struna d\u0142u\u017cszy czas jak nie\u017cywy (a by\u0142 d\u0142ugo\u015bci \u0142\u00f3\u017cka), wi\u0119c kobitka zadzonila do weterynarza co ma robi\u0107. Us\u0142ysza\u0142a \u017ce ma szybko zamkn\u0105\u0107 si\u0119 w \u0142azience i poczeka\u0107 na niego bo pyton j\u0105 mierzy jako potencjaln\u0105 ofiar\u0119 (czy mu si\u0119 zmie\u015bci w brzuchu...). Wierzy\u0107, nie wierzy\u0107? Kiedy\u015b nie wierzy\u0142em ale od kilku dni mam w\u0105tpliwosci... Pozdrawiam"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -3935,7 +3951,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Wektoryzujemy całą kolekcję:"
|
||||
"Wektoryzujemy ca\u0142\u0105 kolekcj\u0119:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -3962,14 +3978,14 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Szukamy funkcji $sigma$, która da wysoką wartość dla tekstów dotyczących tego samego wątku legendowego (np. $d_1$ i $d_2$ mówią o wężu przymierzającym się do zjedzenia swojej właścicielki) i niską dla tekstów z różnych wątków (np. $d_1$ opowiada o wężu ludojadzie, $d_2$ - bałwanku na hydrancie)."
|
||||
"Szukamy funkcji $sigma$, kt\u00f3ra da wysok\u0105 warto\u015b\u0107 dla tekst\u00f3w dotycz\u0105cych tego samego w\u0105tku legendowego (np. $d_1$ i $d_2$ m\u00f3wi\u0105 o w\u0119\u017cu przymierzaj\u0105cym si\u0119 do zjedzenia swojej w\u0142a\u015bcicielki) i nisk\u0105 dla tekst\u00f3w z r\u00f3\u017cnych w\u0105tk\u00f3w (np. $d_1$ opowiada o w\u0119\u017cu ludojadzie, $d_2$ - ba\u0142wanku na hydrancie)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Może po prostu odległość euklidesowa, skoro to punkty w wielowymiarowej przestrzeni?"
|
||||
"Mo\u017ce po prostu odleg\u0142o\u015b\u0107 euklidesowa, skoro to punkty w wielowymiarowej przestrzeni?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -4282,13 +4298,13 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Problem: za dużo zależy od długości tekstu.\n",
|
||||
"Problem: za du\u017co zale\u017cy od d\u0142ugo\u015bci tekstu.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Rozwiązanie: znormalizować wektor $v$ do wektora jednostkowego.\n",
|
||||
"Rozwi\u0105zanie: znormalizowa\u0107 wektor $v$ do wektora jednostkowego.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$ \\vec{1}(v) = \\frac{v}{|v|} $$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Taki wektor ma długość 1!"
|
||||
"Taki wektor ma d\u0142ugo\u015b\u0107 1!"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -4351,11 +4367,11 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Podobieństwo kosinusowe\n",
|
||||
"#### Podobie\u0144stwo kosinusowe\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Częściej zamiast odległości euklidesowej stosuje się podobieństwo kosinusowe, czyli kosinus kąta między wektorami.\n",
|
||||
"Cz\u0119\u015bciej zamiast odleg\u0142o\u015bci euklidesowej stosuje si\u0119 podobie\u0144stwo kosinusowe, czyli kosinus k\u0105ta mi\u0119dzy wektorami.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Wektor dokumentu ($\\vec{V}(d)$) - wektor, którego składowe odpowiadają wyrazom.\n",
|
||||
"Wektor dokumentu ($\\vec{V}(d)$) - wektor, kt\u00f3rego sk\u0142adowe odpowiadaj\u0105 wyrazom.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\sigma(d_1,d_2) = \\cos\\theta(\\vec{V}(d_1),\\vec{V}(d_2)) = \\frac{\\vec{V}(d_1) \\cdot \\vec{V}(d_2)}{|\\vec{V}(d_1)||\\vec{V}(d_2)|} $$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -4367,7 +4383,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Zauważmy, że jest to iloczyn skalarny znormalizowanych wektorów!\n",
|
||||
"Zauwa\u017cmy, \u017ce jest to iloczyn skalarny znormalizowanych wektor\u00f3w!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\sigma(d_1,d_2) = \\vec{1}(\\vec{V}(d_1)) \\times \\vec{1}(\\vec{V}(d_2)) $$"
|
||||
]
|
||||
@ -4388,10 +4404,10 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"(✕) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
|
||||
"(✕) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
|
||||
"(\u2715) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
|
||||
"(\u2715) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[2, 1, 0] ✕ [-2, 5, 10]"
|
||||
"[2, 1, 0] \u2715 [-2, 5, 10]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -4423,7 +4439,7 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 ✕ toUnitVector v2\n",
|
||||
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 \u2715 toUnitVector v2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"paintMatrix cosineSim labelsLimited limitedL"
|
||||
]
|
||||
@ -4436,7 +4452,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"na tylnym siedzeniu w autobusie siedzi matka z 7-8 letnim synkiem. naprzeciwko synka siedzi kobieta (zwrócona twarzą do dzieciaka). synek co chwile wymachuje nogami i kopie kobietę, matka widząc to nie reaguje na to wogóle. wreszcie kobieta zwraca uwagę matce, żeby ta powiedziała coś synowi a matka do niej: nie mogę, bo wychowuję syna bezstresowo!!! ...chłopak, który stał w pobliżu i widział i słyszał całe to zajście wypluł z ust gumę do żucia i przykleił matce na czoło i powiedział: ja też byłem bezstresowo wychowywany... autentyczny przypadek w londyńskim autobusie (a tym co przykleił matce gumę na czoło był chyba nawet młody Polak)"
|
||||
"na tylnym siedzeniu w autobusie siedzi matka z 7-8 letnim synkiem. […]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -4455,7 +4471,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Krótko zwięźle i na temat. Zastanawia mnie jak ludzie wychowują dzieci. Co prawda sam nie mam potomstwa i nie zamierzam mieć jak narazie (bo to trochę głupie mieć 17-letniego tatusia), ale niestety mam przyjemność oglądać efekty wychowawcze niektórych par (dzięki znajomym rodziców w różnym wieku). Są trzy najbardziej znane mi modele wychowania. Surowe, bezstresowe (w moim znaczeniu) i \"bezstresowe\" w mowie potocznej. Zaczynam od tego pierwszego. Jak nazwa wskazuje, jest to surowe wychowanie, oparte na karach cielesnych lub torturach umysłowych. Nie uważam tego za dobre wychowanie, bo dziecko jak będzie nieco starsze będzie się bało wszystkiego, bo uzna, ż jak zrobi coś żle to spotka je kara. Więc bicie za różne rzeczy odpada (no chyba, że dzieciak na serio nabroi to oczywiście). Wychowanie bezstresowe z mojego słownika oznacza nienarażanie dziecka na stresy, pocieszanie w trudnych sytuacjach, załatwianie problemów przez rozmowę oraz stały kontakt z dzieckiem. I to chyba najlepsze. Sam zostałem tak wychowany i cieszę się z tego powodu. I oczywiście \"wychowanie bezstresowe\". A tu się normalnie rozpiszę. Po pierwsze geneza. Więc jak dochodzi do takiego wychowania? Odpowiedź. Mamusi i tatusiowi się zachciało bobaska bo to takie malutkie fajniutkie i ooo. Oboje zazdroszczą innym parom bo one mają, a oni nie, więc oni też chcą. No więc rodzi im się bobasek, chuchają dmuchają na niego póki małe. Ale przychodzi ten okres, kiedy dziecko trzeba wychować i kiedy ma się na dzieciaka największy wpływ. I tu się zaczynają schody. Nagle oboje nie mają czasu i mówią \"Wychowamy go/ją/ich (niepotrzebne skreślić) bezstresowo.\" Po drugie. Decyzja o sposobie wychowania podjęta. A więc jak to wygląda? Odpowiedź. Totalna olewka! Mama i tata balują, a dzieciaka zostawiają samemu sobie, albo pod opiekę babci, która również leje na dziecko ciepłym moczem. Dzieciak rośnie i rośnie, nie wie co dobre a co złe. Przypomniała mi się pewna, podobno autentyczna scenka. Chłopak jedzie ze szwagrem autobusem czy tam tramwajem. Na jednym miejscu siedzi starowinka, a na przeciwko niej siedzi lafirynda z brzdącem na kolanach. No i sobie dzieciak macha nóżkami i tu ciach i kopnął staruszkę w nogę. Babcia nic sobie z tego nie zrobiła, a dzieciak nie widząc reakcji zaczął ją już celowo kopać. Staruszka: Może pani powiedzieć coś synkowi żeby mnie nie kopał. Matka: Nie bo ja go wychowuję bezstresowo. Szwagier wyciąga z ust gumę do żucia i przykleja mamusi na czoło mówiąc: Moja mama też mnie wychowała bezstresowo. Ciekaw jestem ile w tym prawdy było, a jeżeli 100% to czy mamusi się odmieniły poglądy. Kto go wie? Po trzecie. Dorosły wychowany bezstresowo. Jaki on jest? Odpowiedź. Zupełnie inny. Myśli, że jest pępkiem świata i że wszystko musi być pod jego dyktando. Pracując w Szwajcarii przy pielęgnacji winogron, syn polskiego kolegi taty zaczął rzucać we mnie winogronami. Miałem ochotę wbić mu nożyczki (którymi podcinałem liście) w oczy. A to byłby ciekawy widok. Dzieciak o białych włosach, skórze i niebieskich oczach stałby sie albinosem (bo z niebieskich oczu stałyby sie czerwone jak u białych szczurów i myszek). Ojciec sie co prawda na niego wydzierał, żeby nie przeszkadzał, ale jak widać dzieciak miał to po prostu w dupie. Więc skoro dziecko nie słucha się nawet rodzica, to jak w szkole posłucha nauczyciela? Jak znajdzie pracę, w której będzie jakiś szef (chyba, że sam sobie będzie szefem)? W ten oto sposób jak dowiaduję się o tym, że ktoś wychowuje dzieciaka bezstresowo, ciary przechodzą mi po plecach, a tegoż rodzica mam ochotę palnąć mu w łeb tak żeby się przekręcił (zarówno łeb jak i poglądy). A jak mnie wychowano? Byłem często sam sobie zostawiany. Ale nie oznacza że to byla wspomniana olewka. Jako, że rodzice pracowali, a rodzeństwo chodziło do szkoły, podrzucali mnie do babci. A wieczorami się mną opiekowali. Gadali jak miałem problemy i nie bili bo ponoć byłem spokojnym dzieckiem. No i tyle. Do 17 urodzin 2 dni, a szczura chyba nie dostanę. A sam nie kupię!;("
|
||||
"Kr\u00f3tko zwi\u0119\u017ale i na temat. Zastanawia mnie jak ludzie wychowuj\u0105 dzieci. […]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -4472,7 +4488,7 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"##### Z powrotem do wyszukiwarek\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Możemy potraktować zapytanie jako bardzo krótki dokument, dokonać jego wektoryzacji i policzyć cosinus kąta między zapytaniem a dokumentem."
|
||||
"Mo\u017cemy potraktowa\u0107 zapytanie jako bardzo kr\u00f3tki dokument, dokona\u0107 jego wektoryzacji i policzy\u0107 cosinus k\u0105ta mi\u0119dzy zapytaniem a dokumentem."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -4483,7 +4499,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"ja za to znam przypadek, że koleżanka mieszkala w bloku parę lat temu, pewnego razu wchodzi do łazienki w samej bieliźnie a tam ogromny wąż na podłodze i tak się wystraszyła że wybiegła z wrzaskiem z mieszkania i wyleciała przed blok w samej bieliźnie i uciekła do babci swojej, która mieszkala gdzieś niedaleko. a potem się okazało, że jej sąsiad z dołu hodował sobie węża i tak właśnie swobodnie go \"pasał\" po mieszkaniu i wąż mu spierdzielił przez rurę w łazience :cool :"
|
||||
"ja za to znam przypadek, \u017ce kole\u017canka mieszkala w bloku par\u0119 lat temu, pewnego razu wchodzi do \u0142azienki w samej bieli\u017anie a tam ogromny w\u0105\u017c na pod\u0142odze i tak si\u0119 wystraszy\u0142a \u017ce wybieg\u0142a z wrzaskiem z mieszkania i wylecia\u0142a przed blok w samej bieli\u017anie i uciek\u0142a do babci swojej, kt\u00f3ra mieszkala gdzie\u015b niedaleko. a potem si\u0119 okaza\u0142o, \u017ce jej s\u0105siad z do\u0142u hodowa\u0142 sobie w\u0119\u017ca i tak w\u0142a\u015bnie swobodnie go \"pasa\u0142\" po mieszkaniu i w\u0105\u017c mu spierdzieli\u0142 przez rur\u0119 w \u0142azience :cool :"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -4492,7 +4508,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Pewna dziewczyna, wieku mi nieznanego, w mieście stołecznym - rozwiodła się. Była sama i samotna, więc zapragnęła kupić sobie zwierzę, aby swą miłą obecnością rozjaśniało jej puste wieczory i takież poranki. Dziewczyna była najwyraźniej ekscentryczką, bo zamiast rozkosznego, miękkiego kociaka z czerwonym kłębuszkiem wełenki lub kudłatego pieska , co sika na parkiet i gryzie skarpetki - kupiła sobie ... węża. Wąż zamieszkał z dziewczyną, i dobrze im było. Gad jadł, spał i rósł, a po pierwszym okresie obojętności ( zwłaszcza ze strony węża ) nawiązała się między nimi nić porozumienia. Przynajmniej dziewczyna odczuwała tę nić wyraźnie, gdyż wąż reagował na jej obecność, a nocą spał zwinięty w kłębek w nogach jej łóżka. Po dwóch latach wspólnego bytowania, nie przerywanych żadnym znaczącym wydarzeniem w ich wzajemnych relacjach, dziewczyna zauważyła, że wąż stał się osowiały. Przestał jeść, chował się po kątach, a nocami, zamiast w nogach łóżka - sypiał wyciągnięty wzdłuż jej boku. Martwiła się o swojego gada i poszła z nim do weterynarza. Weterynarz zbadał go, zapisał leki na poprawę apetytu ( ciekawe, jak się bada węża ? ) i odesłał do domu. Zdrowie śliskiego pacjenta nie poprawiło się, więc troskliwa dziewczyna postanowiła zasięgnąć porady u znawcy gadów i gadzich obyczajów. Znawca wysłuchał opisu niepokojących objawów, i powiedział : - Proszę pani. Ten wąż nie jest chory. On teraz pości. A leży wzdłuż pani nocą, bo sprawdza, czy pani się zmieści. To prawdziwa historia. Opowiedziała nam ją dziś klientka. Leżę na łóżku, pisze tego posta, i patrzę na drzemiącą obok mnie kotkę. Trochę mała jest. Raczej nie ma szans, żebym sie zmieściła, jakby co.."
|
||||
"Pewna dziewczyna, wieku mi nieznanego, w mie\u015bcie sto\u0142ecznym - rozwiod\u0142a si\u0119. By\u0142a sama i samotna, wi\u0119c zapragn\u0119\u0142a kupi\u0107 sobie zwierz\u0119, […]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -4501,7 +4517,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Anakonda. Czy to kolejna miejska legenda? Jakiś czas temu koleżanka na jednej z imprez towarzyskich opowiedziała mrożącą krew w żyłach historię o dziewczynie ze swojej pracy, która w Warszawie na dyskotece w Dekadzie poznała chłopaka. Spotykała się z nim na kawę i po drugiej randce doszło do pocałunków. Umówiła się na trzecią randkę, ale zanim do niej doszło wyskoczył jej jakiś pryszcz na twarzy. Poszła do lekarza, a ten... zawiadomił policję, prokuraturę itd. , bo rozpoznał zarażenie... jadem trupim! Rozpoczęto przesłuchanie dziewczyny i po wyjaśnieniach trafiono do chłopaka, z którym się całowała. W jego domu odkryto rozkładające się zwłoki dwóch dziewczyn. Byłam ta historią wstrząśnięta. Następnego dnia opowiedziałam ją w pracy, a koleżanka Justyna przyznała, że już o tym slyszała. To mnie utwierdziło, że historia jest prawdziwa, ale... tylko do wieczora. Coś mi nie dawało spokoju. Uwaga TVN nic? Interwencja Polsatu - nic? Nasz rodzimy Telekurier nic? Zaczęłam sprawdzać w internecie co to jest jad trupi, opryszczka od zakażenia tymże jadem i tak... trafiłam na miejską legendę. Historia wydarzyła się nie tylko w Warszawie, ale i w Olsztynie, Toruniu, Wrocławiu i Krakowie, a być może w ogóle za granicą. Choć prawdopodobne jest, że nie wydarzyła się nigdy. Głośno o niej było na miejskch forach. Za każdym razem ofiara była czyjąś znajomą. Po przeczytaniu kolejnej wersji historii zadzwoniłam do koleżanki, która opowiedziała mi tę historię i sklęłam czym świat stoi. Dlatego kiedy kilka dni temu inna koleżanka opowiedziała kolejną mrożącą krew w żyłach historię - tym razem o anakondzie - rozpoczęłam poszukiwania w internecie czy to nie jest następna miejska legenda. Nic nie znalazłam. Jednak coś mi nie pasuje, choć ta historia może brzmieć wielce prawdopodobnie. Zwłaszcza, gdy ktoś oglądał głupawy film z J. Lo. Zainteresowało mnie to, bo siedząc nad powieścią \"Dzika\" poczytałam trochę o wężach. A o jaką historię mi chodzi? Pewna kobieta (podobno sąsiadka tej mojej koleżanki z pracy, która historię opowiadała) hodowała w domu węża - anakondę. Hodowała ją pięć lat i nie trzymała w terrarium. Anakonda chodziła (pełzała) samopas po domu i co kilka dni dostawała chomika, szczura, mysz lub królika do zjedzenia. Pewnego dnia przestała jeść i zaczęła się dziwnie zachowywać. Każdego ranka po przebudzeniu właścicielka znajdowała ją w swoim łóżku wyprostowaną jak struna. Po dwóch tygodniach takich zachowań ze strony anakondy właścicielka zaniepokojona stanem zdrowia ukochanego węża poszła z nim do lekarza. Ten wysłuchał objawów \"choroby\" i powiedział, że anakonda głodziła się, by zjeść... włascicielkę. Kładzenie się koło niej było mierzeniem ile jeszcze głodzić się trzeba, by właścicielka zmieściła się w pysku no i badaniem od której strony trzeba ją zaatakować. Wężowi chodziło bowiem o to, by smakowity i duży obiad się za bardzo nie bronił. Ja domyśliłam się od razu do czego zmierza ta historia (lektura artykułów o wężach zrobiła swoje), ale dla reszty, którzy słuchali było to szokiem. Mnie szokuje co innego. Po co trzymać węża skoro nie ma z nim człowiek żadnego kontaktu? To nie pies, kot czy inny ssak. To nie ptak. Wąż to wąż! Nie przyjdzie na zawołanie. Jaby ktoś nie wiedział to... Węże są mięsożerne. Połykają ofiary w całości, mimo że często wielokrotnie są one większe od samego węża. Połykanie polega na nasuwaniu się węża na swoją ofiarę. A anakonda... żyje zwykle w wodzie i na drzewach, żywiąc się ssakami (m.in. tapiry, dziki, kapibary, jelenie!, gryzonie, niekiedy nawet jaguary), gadami (kajmany), rybami i ptakami, polując zazwyczaj w nocy. Jest w stanie połknąć ofiarę znacznie szerszą od swojego ciała, co jest możliwe dzięki rozciągnięciu szczęk. Trawienie jest bardzo powolne - po posiłku wąż trawi większą ofiarę przez wiele dni, a potem może pościć przez szereg tygodni lub miesięcy. Zanotowany rekord postu, w przypadku anakondy znajdującej się w niewoli, wynosi 2 lata. Z historii wynika, że gdyby nie interwencja u weterynarza mogłaby rodzina przez kilka lat szukać właścicielki anakondy. Myśleliby, że jest na wycieczce a ona w brzuszku w postaci obiadku. Jest tylko jedno ale. Nigdzie nie znalazłam jednak śladu, ani nawet wzmianki o tym, że anakonda zjadła człowieka. I dlatego ciągle w sumie mam wątpliwości. ps. Dalszy los anakondy \"sąsiadki\" koleżanki nie jest mi znany."
|
||||
"Anakonda. Czy to kolejna miejska legenda? Jaki\u015b czas temu kole\u017canka na jednej z imprez towarzyskich opowiedzia\u0142a mro\u017c\u0105c\u0105 krew w \u017cy\u0142ach histori\u0119 o dziewczynie ze swojej pracy, kt\u00f3ra w Warszawie na dyskotece w Dekadzie pozna\u0142a ch\u0142opaka. […]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -4518,7 +4534,7 @@
|
||||
"query vs vzer q = map ((collectionL !!) . snd) $ Data.List.take 3 $ sortBy (\\a b -> fst b `compare` fst a) $ zip (map (`cosineSim` qvec) vs) [0..] \n",
|
||||
" where qvec = vzer q \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"query lVectorized legendVectorizer \"wąż przymierza się do zjedzenia właścicielki\"\n",
|
||||
"query lVectorized legendVectorizer \"w\u0105\u017c przymierza si\u0119 do zjedzenia w\u0142a\u015bcicielki\"\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -4543,7 +4559,13 @@
|
||||
"name": "haskell",
|
||||
"pygments_lexer": "Haskell",
|
||||
"version": "8.10.4"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Filip Grali\u0144ski",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "3.Wyszukiwarki \u2014 TF-IDF[wyk\u0142ad]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,22 +1,38 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 5. <i>G\u0119ste reprezentacje wektorowe</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Zagęszczamy wektory\n",
|
||||
"# Zag\u0119szczamy wektory\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Podstawowy problem z wektorową reprezentacją typu tf-idf polega na tym, że wektory dokumentów (i macierz całej kolekcji dokumentów) są _rzadkie_, tzn. zawierają dużo zer. W praktyce potrzebujemy bardziej \"gęstej\" czy \"kompaktowej\" reprezentacji numerycznej dokumentów. \n",
|
||||
"Podstawowy problem z wektorow\u0105 reprezentacj\u0105 typu tf-idf polega na tym, \u017ce wektory dokument\u00f3w (i macierz ca\u0142ej kolekcji dokument\u00f3w) s\u0105 _rzadkie_, tzn. zawieraj\u0105 du\u017co zer. W praktyce potrzebujemy bardziej \"g\u0119stej\" czy \"kompaktowej\" reprezentacji numerycznej dokument\u00f3w. \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"## _Hashing trick_\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Powierzchownie problem możemy rozwiązać przez użycie tzw. _sztuczki z haszowaniem_ (_hashing trick_). Będziemy potrzebować funkcji mieszającej (haszującej) $H$, która rzutuje napisy na liczby, których reprezentacja binarna składa się z $b$ bitów:\n",
|
||||
"Powierzchownie problem mo\u017cemy rozwi\u0105za\u0107 przez u\u017cycie tzw. _sztuczki z haszowaniem_ (_hashing trick_). B\u0119dziemy potrzebowa\u0107 funkcji mieszaj\u0105cej (haszuj\u0105cej) $H$, kt\u00f3ra rzutuje napisy na liczby, kt\u00f3rych reprezentacja binarna sk\u0142ada si\u0119 z $b$ bit\u00f3w:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$H : \\Sigma^{*} \\rightarrow \\{0,\\dots,2^b-1\\}$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"($\\Sigma^{*}$ to zbiór wszystkich napisów.)\n",
|
||||
"($\\Sigma^{*}$ to zbi\u00f3r wszystkich napis\u00f3w.)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Pytanie:** Czy funkcja $H$ może być różnowartościowa?\n",
|
||||
"**Pytanie:** Czy funkcja $H$ mo\u017ce by\u0107 r\u00f3\u017cnowarto\u015bciowa?\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -24,7 +40,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Jako funkcji $H$ możemy np. użyć funkcji MurmurHash2 lub 3."
|
||||
"Jako funkcji $H$ mo\u017cemy np. u\u017cy\u0107 funkcji MurmurHash2 lub 3."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -122,14 +138,14 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie:** podobne napisy mają zupełnie różne wartości funkcji haszującej, czy to dobrze, czy to źle?"
|
||||
"**Pytanie:** podobne napisy maj\u0105 zupe\u0142nie r\u00f3\u017cne warto\u015bci funkcji haszuj\u0105cej, czy to dobrze, czy to \u017ale?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Musimy tylko sparametryzować naszą funkcję rozmiarem \"odcisku\" (parametr $b$)."
|
||||
"Musimy tylko sparametryzowa\u0107 nasz\u0105 funkcj\u0119 rozmiarem \"odcisku\" (parametr $b$)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -188,12 +204,12 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"import Data.Text\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-- pomocnicza funkcja, która konwertuje wartość specjalnego\n",
|
||||
"-- typu Hash64 do zwykłej liczby całkowitej\n",
|
||||
"-- pomocnicza funkcja, kt\u00f3ra konwertuje warto\u015b\u0107 specjalnego\n",
|
||||
"-- typu Hash64 do zwyk\u0142ej liczby ca\u0142kowitej\n",
|
||||
"hashValueAsInteger :: Hash64 -> Integer\n",
|
||||
"hashValueAsInteger = toInteger . asWord64\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-- unpack to funkcja, która wartość typu String konwertuje do Text\n",
|
||||
"-- unpack to funkcja, kt\u00f3ra warto\u015b\u0107 typu String konwertuje do Text\n",
|
||||
"hash :: Integer -> Text -> Integer\n",
|
||||
"hash b t = hashValueAsInteger (hash64 $ unpack t) `mod` (2 ^ b)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -208,21 +224,21 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie:** Jakie wartości $b$ będą bezsensowne?"
|
||||
"**Pytanie:** Jakie warto\u015bci $b$ b\u0119d\u0105 bezsensowne?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Sztuczka z haszowaniem polega na tym, że zamiast numerować słowa korzystając ze słownika, po prostu używamy funkcji haszującej. W ten sposób wektor będzie _zawsze_ rozmiar $2^b$ - bez względu na rozmiar słownika."
|
||||
"Sztuczka z haszowaniem polega na tym, \u017ce zamiast numerowa\u0107 s\u0142owa korzystaj\u0105c ze s\u0142ownika, po prostu u\u017cywamy funkcji haszuj\u0105cej. W ten spos\u00f3b wektor b\u0119dzie _zawsze_ rozmiar $2^b$ - bez wzgl\u0119du na rozmiar s\u0142ownika."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Zacznijmy od przywołania wszystkich potrzebnych definicji."
|
||||
"Zacznijmy od przywo\u0142ania wszystkich potrzebnych definicji."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -240,8 +256,8 @@
|
||||
"isStopWord :: Text -> Bool\n",
|
||||
"isStopWord \"w\" = True\n",
|
||||
"isStopWord \"jest\" = True\n",
|
||||
"isStopWord \"że\" = True\n",
|
||||
"isStopWord w = w ≈ [re|^\\p{P}+$|]\n",
|
||||
"isStopWord \"\u017ce\" = True\n",
|
||||
"isStopWord w = w \u2248 [re|^\\p{P}+$|]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"removeStopWords :: [Text] -> [Text]\n",
|
||||
@ -272,10 +288,10 @@
|
||||
"mockInflectionDictionary = Map.fromList [\n",
|
||||
" (\"kota\", \"kot\"),\n",
|
||||
" (\"butach\", \"but\"),\n",
|
||||
" (\"masz\", \"mieć\"),\n",
|
||||
" (\"ma\", \"mieć\"),\n",
|
||||
" (\"masz\", \"mie\u0107\"),\n",
|
||||
" (\"ma\", \"mie\u0107\"),\n",
|
||||
" (\"buta\", \"but\"),\n",
|
||||
" (\"zgubiłem\", \"zgubić\")]\n",
|
||||
" (\"zgubi\u0142em\", \"zgubi\u0107\")]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lemmatizeWord :: Map Text Text -> Text -> Text\n",
|
||||
"lemmatizeWord dict w = findWithDefault w w dict\n",
|
||||
@ -507,10 +523,10 @@
|
||||
" where n = vectorNorm vs\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"(✕) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
|
||||
"(✕) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
|
||||
"(\u2715) :: [Double] -> [Double] -> Double\n",
|
||||
"(\u2715) v1 v2 = sum $ Prelude.zipWith (*) v1 v2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 ✕ toUnitVector v2\n",
|
||||
"cosineSim v1 v2 = toUnitVector v1 \u2715 toUnitVector v2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"paintMatrix cosineSim labelsLimited limitedL"
|
||||
]
|
||||
@ -519,9 +535,9 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Powyższa macierz reprezentuje porównanie przy użyciu podobieństwa kosinusowego. Spróbujmy teraz użyć gęstszych wektorów przy użyciu hashing trick. Jako wartość $b$ przyjmijmy 6.\n",
|
||||
"Powy\u017csza macierz reprezentuje por\u00f3wnanie przy u\u017cyciu podobie\u0144stwa kosinusowego. Spr\u00f3bujmy teraz u\u017cy\u0107 g\u0119stszych wektor\u00f3w przy u\u017cyciu hashing trick. Jako warto\u015b\u0107 $b$ przyjmijmy 6.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zobaczmy najpierw, w które \"przegródki\" będą wpadały poszczególne wyrazy słownika.\n",
|
||||
"Zobaczmy najpierw, w kt\u00f3re \"przegr\u00f3dki\" b\u0119d\u0105 wpada\u0142y poszczeg\u00f3lne wyrazy s\u0142ownika.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
@ -549,18 +565,18 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie:** Czy jakieś dwa termy wpadły do jednej przegródki?"
|
||||
"**Pytanie:** Czy jakie\u015b dwa termy wpad\u0142y do jednej przegr\u00f3dki?"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Stwórzmy najpierw funkcję, która będzie wektoryzowała pojedynczy term $t$. Po prostu stworzymy wektor, które będzie miał rozmiar $2^b$, wszędzie będzie miał 0 z wyjątkiem pozycji o numerze $H_b(t)$ - tam wpiszmy odwrotną częstość dokumentową.\n",
|
||||
"Stw\u00f3rzmy najpierw funkcj\u0119, kt\u00f3ra b\u0119dzie wektoryzowa\u0142a pojedynczy term $t$. Po prostu stworzymy wektor, kt\u00f3re b\u0119dzie mia\u0142 rozmiar $2^b$, wsz\u0119dzie b\u0119dzie mia\u0142 0 z wyj\u0105tkiem pozycji o numerze $H_b(t)$ - tam wpiszmy odwrotn\u0105 cz\u0119sto\u015b\u0107 dokumentow\u0105.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\vec{t} = [0,\\dots,\\idf_c t,\\dots,0]$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Teraz dla dokumentu $d = (t_1,\\dots,t_n)$ i dla schematu ważenia tf-idf:\n",
|
||||
"Teraz dla dokumentu $d = (t_1,\\dots,t_n)$ i dla schematu wa\u017cenia tf-idf:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\vec{d} = \\sum \\vec{t_i}$$"
|
||||
]
|
||||
@ -616,7 +632,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Teraz wystarczy zsumować wektory dla poszczególnych słów, żeby otrzymać wektor dokumentu. Najpierw zdefiniujmy sobie sumę wektorową."
|
||||
"Teraz wystarczy zsumowa\u0107 wektory dla poszczeg\u00f3lnych s\u0142\u00f3w, \u017ceby otrzyma\u0107 wektor dokumentu. Najpierw zdefiniujmy sobie sum\u0119 wektorow\u0105."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -645,7 +661,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Przydatna będzie jeszcze funkcja, która tworzy wektor z samymi zerami o zadanej długości:"
|
||||
"Przydatna b\u0119dzie jeszcze funkcja, kt\u00f3ra tworzy wektor z samymi zerami o zadanej d\u0142ugo\u015bci:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -838,7 +854,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Zobaczmy, jak zagęszczenie wpływa na macierz podobieństwa."
|
||||
"Zobaczmy, jak zag\u0119szczenie wp\u0142ywa na macierz podobie\u0144stwa."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -880,19 +896,19 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"**Pytanie:** Co się stanie, gdy zwiększymy $b$, a co jeśli zmniejszymi?\n",
|
||||
"**Pytanie:** Co si\u0119 stanie, gdy zwi\u0119kszymy $b$, a co je\u015bli zmniejszymi?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zalety sztuczki z haszowaniem:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* zagwarantowany stały rozmiar wektora\n",
|
||||
"* zagwarantowany sta\u0142y rozmiar wektora\n",
|
||||
"* szybsze obliczenia\n",
|
||||
"* w naturalny sposób uwzględniamy termy, których nie było w początkowej kolekcji (ale uwaga na idf!)\n",
|
||||
"* nie musimy pamiętać odzworowania rzutującego słowa na ich numery\n",
|
||||
"* w naturalny spos\u00f3b uwzgl\u0119dniamy termy, kt\u00f3rych nie by\u0142o w pocz\u0105tkowej kolekcji (ale uwaga na idf!)\n",
|
||||
"* nie musimy pami\u0119ta\u0107 odzworowania rzutuj\u0105cego s\u0142owa na ich numery\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Wady:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* dwa różne słowa mogą wpaść do jednej przegródki (szczególnie częste, jeśli $b$ jest za małe)\n",
|
||||
"* jeśli $b$ ustawimy za duże, wektory mogą być nawet większe niż w przypadku standardowego podejścia\n",
|
||||
"* dwa r\u00f3\u017cne s\u0142owa mog\u0105 wpa\u015b\u0107 do jednej przegr\u00f3dki (szczeg\u00f3lnie cz\u0119ste, je\u015bli $b$ jest za ma\u0142e)\n",
|
||||
"* je\u015bli $b$ ustawimy za du\u017ce, wektory mog\u0105 by\u0107 nawet wi\u0119ksze ni\u017c w przypadku standardowego podej\u015bcia\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -905,11 +921,11 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"## Word2vec\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"A może istnieje dobra wróżka, która dałaby nam dobre wektory słów (z których będziemy składali proste wektory dokumentów przez sumowanie)?\n",
|
||||
"A mo\u017ce istnieje dobra wr\u00f3\u017cka, kt\u00f3ra da\u0142aby nam dobre wektory s\u0142\u00f3w (z kt\u00f3rych b\u0119dziemy sk\u0142adali proste wektory dokument\u00f3w przez sumowanie)?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Pytanie:** Jakie własności powinny mieć dobre wektory słów?\n",
|
||||
"**Pytanie:** Jakie w\u0142asno\u015bci powinny mie\u0107 dobre wektory s\u0142\u00f3w?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Tak! Istnieją gotowe \"bazy danych\" wektorów. Jedną z najpopularniejszych (i najstarszych) metod uzyskiwania takich wektorów jest Word2vec. Jak dokładnie Word2vec, dowiemy się później, na dzisiaj po prostu użyjmy tych wektorów.\n",
|
||||
"Tak! Istniej\u0105 gotowe \"bazy danych\" wektor\u00f3w. Jedn\u0105 z najpopularniejszych (i najstarszych) metod uzyskiwania takich wektor\u00f3w jest Word2vec. Jak dok\u0142adnie Word2vec, dowiemy si\u0119 p\u00f3\u017aniej, na dzisiaj po prostu u\u017cyjmy tych wektor\u00f3w.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -927,7 +943,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Najpierw wprowadźmy alternatywną normalizację zgodną z tym, jak został wygenerowany model."
|
||||
"Najpierw wprowad\u017amy alternatywn\u0105 normalizacj\u0119 zgodn\u0105 z tym, jak zosta\u0142 wygenerowany model."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1315,7 +1331,7 @@
|
||||
"toOurVector :: WVector -> [Double]\n",
|
||||
"toOurVector (WVector v _) = map realToFrac $ V.toList v\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"balwanV = toOurVector $ fromJust $ getVector model \"bałwan\"\n",
|
||||
"balwanV = toOurVector $ fromJust $ getVector model \"ba\u0142wan\"\n",
|
||||
"balwanV\n",
|
||||
"Prelude.length balwanV\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -1381,7 +1397,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Możemy próbować mnożyć wektory z modelu Word2vec z idf. Najpierw zdefiniujmy mnożenie przez skalar."
|
||||
"Mo\u017cemy pr\u00f3bowa\u0107 mno\u017cy\u0107 wektory z modelu Word2vec z idf. Najpierw zdefiniujmy mno\u017cenie przez skalar."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1410,7 +1426,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Teraz będziemy przemnażali wektory Word2vec przez idf (jako skalar)."
|
||||
"Teraz b\u0119dziemy przemna\u017cali wektory Word2vec przez idf (jako skalar)."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1616,7 +1632,13 @@
|
||||
"name": "haskell",
|
||||
"pygments_lexer": "Haskell",
|
||||
"version": "8.10.4"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"author": "Filip Grali\u0144ski",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "5.G\u0119ste reprezentacje wektorowe[wyk\u0142ad]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 6. <i>Wyzwania uczenia maszynowego</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -367,11 +381,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -382,8 +399,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "6.Wyzwania uczenia maszynowego[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,20 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "45264aad",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 7. <i>Naiwny klasyfikator bayesowski w ekstrakcji informacji</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "moderate-array",
|
||||
@ -347,11 +362,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -362,8 +380,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "7.Naiwny klasyfikator bayesowski w ekstrakcji informacji[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,20 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "35c19016",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 8. <i>Regresja liniowa</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "cathedral-newark",
|
||||
@ -141,6 +156,8 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"(Źródło: https://pl.wikipedia.org/wiki/Morskie_Oko#/media/Plik:Morskie_Oko_ze_szlaku_przez_%C5%9Awist%C3%B3wk%C4%99.jpg, licencja CC BY 3.0)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Schodź wzdłuż lokalnego spadku funkcji błędu.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Tak więc w praktyce zamiast podstawiać do wzoru lepiej się uczyć iteracyjnie -\n",
|
||||
@ -279,11 +296,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -294,8 +314,11 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
}
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"subtitle": "8.Regresja liniowa[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 9. <i>Przegląd składowych sieci neuronowych</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -1423,229 +1437,9 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"0.04162006452679634 2.081003189086914 0 0 tensor([[0.1248, 0.1249, 0.1252, 0.1248, 0.1248, 0.1253, 0.1251, 0.1251]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) MŚ w hokeju: mocny początek Finów w Danii. Francja podniosła się po laniu od Rosjan Reprezentacja Finlandii po niepowodzeniach na ostatnich igrzyskach olimpijskich rozpoczęła dobrze tegoroczny turniej mistrzostw świata elity od pewnej wygranej z Koreą Południową. Francuzi zdobyli pierwsze punkty po pokonaniu Białorusi.\n",
|
||||
"2.0791335105895996 2.0685672760009766 50 4 tensor([[0.1260, 0.1265, 0.1247, 0.1244, 0.1264, 0.1241, 0.1239, 0.1241]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Fotorelacja: Ważenie przed galą KSW 27 - Cage Time Prezentujemy fotorelację z oficjalnej ceremonii ważenia przed sobotnią galą KSW 27 - Cage Time.\n",
|
||||
"2.069852828979492 2.1081838607788086 100 5 tensor([[0.1268, 0.1265, 0.1260, 0.1250, 0.1262, 0.1215, 0.1222, 0.1258]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Wisła podpisała swój najważniejszy kontrakt Gdyby nie firma Can-Pack S.A. nie byłoby w ostatnich latach wielkich sukcesów koszykarek z Krakowa. We wtorek ogłoszono przedłużenie umowy i koszykarki spod znaku Białej Gwiazdy nadal będą występować pod nazwą Wisła Can-Pack Kraków.\n",
|
||||
"2.0650603771209717 2.0957107543945312 150 5 tensor([[0.1307, 0.1279, 0.1246, 0.1245, 0.1251, 0.1230, 0.1177, 0.1266]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Basket 90 znalazł nową podkoszową. W poprzednim sezonie grała w polskim klubie Nie trzeba było długo czekać na koszykarkę, która wypełni podkoszową lukę w Baskecie 90 Gdynia. Nową zawodniczką ekipy z Trójmiasta została Niemka Sonja Greinacher, która ostatni sezon spędziła w Wiśle CanPack Kraków.\n",
|
||||
"2.058483362197876 2.0446863174438477 200 0 tensor([[0.1294, 0.1279, 0.1260, 0.1219, 0.1224, 0.1241, 0.1218, 0.1263]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Wicemistrzyni olimpijska zakończyła karierę Olga Wiłuchina podjęła decyzję o zakończeniu sportowej kariery. Największymi sukcesami rosyjskiej biathlonistki są dwa srebrne medale wywalczone na igrzyskach olimpijskich w Soczi.\n",
|
||||
"2.048689126968384 2.0999209880828857 250 5 tensor([[0.1226, 0.1300, 0.1219, 0.1229, 0.1239, 0.1225, 0.1261, 0.1300]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Duże wzmocnienie reprezentacji Polski. Wraca Maciej Lampe Maciej Lampe dołączył już do reprezentacji Polski, która przygotowuje się do eliminacyjnych meczów z Litwą oraz Kosowem. 33-latek wraca do kadry po dwuletniej przerwie.\n",
|
||||
"2.0371503829956055 2.0841071605682373 300 5 tensor([[0.1309, 0.1342, 0.1226, 0.1171, 0.1202, 0.1244, 0.1222, 0.1284]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Kibice Celtów mogą spać spokojnie. Kyrie Irving planuje zostać w Bostonie Rozgrywający Boston Celtics, Kyrie Irving, przyznał, że w następne lato zamierza przedłużyć swoją umowę z klubem, o ile ten nadal będzie go uwzględniał w swoich planach.\n",
|
||||
"2.0365874767303467 2.0405309200286865 350 6 tensor([[0.1256, 0.1288, 0.1273, 0.1186, 0.1148, 0.1229, 0.1300, 0.1319]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) We włoskiej Serie A nie ma żartów. Kolejny trener stracił posadę Brak cierpliwości włodarzy włoskich klubów charakteryzuje tegoroczne rozgrywki Serie A. Ostatnio z rolą szkoleniowca Exprivia Molfetta pożegnał się Vincenzo Di Pinto. Nie jest on pierwszym trenerem, który po 7. kolejce rozgrywek stracił posadę.\n",
|
||||
"2.0280144214630127 2.0845110416412354 400 3 tensor([[0.1276, 0.1223, 0.1311, 0.1244, 0.1142, 0.1192, 0.1308, 0.1304]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Polska B rozpoczyna turniej w Płocku Od piątku do niedzieli w płockiej Orlen Arenie odbędzie się turniej z udziałem reprezentacji Polski B. Wezmą w nim też udział druga reprezentacja Danii, a także pierwsze kadry Wysp Owczych i Estonii.\n",
|
||||
"2.0075767040252686 2.0585439205169678 450 0 tensor([[0.1276, 0.1289, 0.1236, 0.1232, 0.1221, 0.1172, 0.1307, 0.1266]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Najpiękniesze polskie sportsmenki! Sprawdź kto znalazł się w zestawieniu! Przygotowaliśmy dla was zestawienie 20 najpiękniejszych polskich sportsmenek! Zgadzacie się z naszym wyborem? Swoje typy wpisujcie w komentarzach! Razem wybierzemy tę najładniejszą.\n",
|
||||
"2.011418581008911 1.9737845659255981 500 0 tensor([[0.1389, 0.1302, 0.1213, 0.1188, 0.1176, 0.1193, 0.1243, 0.1295]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Aleksander Zniszczoł został ojcem. Urodziła mu się córka Piątek był niezwykle ważnym dniem w życiu Aleksandra Zniszczoła. Polskiemu skoczkowi narciarskiemu urodziła się córka. Pochwalił się jej zdjęciem na Instagramie.\n",
|
||||
"2.0087714195251465 2.0379459857940674 550 1 tensor([[0.1339, 0.1303, 0.1195, 0.1186, 0.1221, 0.1194, 0.1287, 0.1274]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Azorów: czołówka miała problemy. Łukjaniuk się broni Aleksiej Łukjaniuk pod nieobecność Kajetana Kajetanowicza obronił pozycję lidera klasyfikacji generalnej Rajdu Azorów. Do czołowej dziesiątki przebił się Łukasz Habaj.\n",
|
||||
"1.996700406074524 2.0396344661712646 600 4 tensor([[0.1274, 0.1270, 0.1201, 0.1230, 0.1301, 0.1189, 0.1227, 0.1307]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Andrzej Kostyra: Ciosy muszą się kumulować Podczas sobotniej gali Tomasz Adamek zmierzy się z Arturem Szpilką. Andrzej Kostyra większe szanse daje temu pierwszemu, ale zauważa też pewne mankamenty.\n",
|
||||
"1.9674354791641235 2.064871072769165 650 3 tensor([[0.1315, 0.1254, 0.1290, 0.1268, 0.1149, 0.1162, 0.1210, 0.1350]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) IO 2016: skład Chorwacji na przygotowania do Rio. Na liście Lovro Mihić, Manuel Strlek i Ivan Cupić Chorwacki selekcjoner Żeljko Babić powołał kadrę na przygotowania do igrzysk olimpijskich w Rio de Janeiro. Na liście nazwisk nie zabrakło \"polskich\" akcentów. Na zgrupowanie pojadą Manuel Strlek, Lovro Mihić, Filip Ivić i Ivan Cupić.\n",
|
||||
"1.9685375690460205 1.9720581769943237 700 2 tensor([[0.1150, 0.1331, 0.1392, 0.1129, 0.1123, 0.1159, 0.1247, 0.1469]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Andy Murray: Kostka boli, ale wszystko z nią w porządku W swoim felietonie dla BBC Andy Murray ocenił środowy pojedynek II rundy z Andriejem Rublowem i cieszył się z sukcesu Daniela Evansa w Australian Open 2017. Lider rankingu ATP przyznał, że z jego kostką jest wszystko w porządku.\n",
|
||||
"1.9755648374557495 1.8178434371948242 750 1 tensor([[0.1203, 0.1624, 0.1207, 0.1146, 0.1109, 0.1177, 0.1230, 0.1304]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Daniel Ricciardo sugeruje Red Bullowi wybór silnika Daniel Ricciardo przyznał, że patrząc na obecny rozwój jednostki napędowej Renault, byłby gotowy zaufać francuskiemu producentowi także w kolejnym sezonie F1.\n",
|
||||
"1.9461817741394043 2.115739107131958 800 3 tensor([[0.1252, 0.1380, 0.1297, 0.1205, 0.1064, 0.1249, 0.1235, 0.1317]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Kamil Mokrzki jako jedyny gracz Gwardii Opole dobił do granicy 100 goli 24-letni rozgrywający opolan był najlepszym strzelcem zespołu w sezonie 2015/2016. Drugiego w wewnętrznej klasyfikacji Antoniego Łangowskiego wyprzedził o 10 trafień.\n",
|
||||
"1.976528286933899 2.018634080886841 850 4 tensor([[0.1226, 0.1330, 0.1265, 0.1109, 0.1328, 0.1160, 0.1143, 0.1438]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Deontay Wilder rzucił wyzwanie Anthony'emu Joshui. \"Aż krew się we mnie gotuje!\" - Anthony Joshua to facet, z którym chcę walczyć - mówi Deontay Wilder. Mistrz świata organizacji WBC wyzwał Anglika na pojedynek i liczy na to, że ten potraktuje jego propozycję na poważnie.\n",
|
||||
"1.9369778633117676 2.0240039825439453 900 2 tensor([[0.1282, 0.1321, 0.1321, 0.1175, 0.1185, 0.1192, 0.1179, 0.1344]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Ronaldo, Bouchard, Bolt. Gwiazdy sportu wybierają stroje na Halloween Znani sportowcy wzięli udział w zabawie w wymyślaniu kostiumów na wieczór halloweenowych szaleństw. Kto zaprezentował najbardziej oryginalne przebranie?\n",
|
||||
"1.938151240348816 1.998972773551941 950 4 tensor([[0.1241, 0.1263, 0.1215, 0.1199, 0.1355, 0.1184, 0.1261, 0.1283]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Andrzej Kostyra stworzył \"idealnego polskiego boksera\". Jest dużo cech Tomasza Adamka Andrzej Kostyra, ekspert bokserski, stworzył model \"idealnego polskiego pięściarza\". Wymienił najlepsze cechy poszczególnych bokserów. Najwięcej jest Tomasza Adamka.\n",
|
||||
"1.928910732269287 1.9361062049865723 1000 1 tensor([[0.1222, 0.1443, 0.1320, 0.1216, 0.1117, 0.1137, 0.1200, 0.1346]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Niemiec: Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala najszybsi na shakedown W czwartek kierowcy mieli do pokonania odcinek testowy przed Rajdem Niemiec. Na mecie okazało się, że Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala uzyskali identyczny czas.\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"1.9247257709503174 1.9077305793762207 1050 4 tensor([[0.1264, 0.1246, 0.1286, 0.1161, 0.1484, 0.1108, 0.1174, 0.1276]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Była rywalka Joanny Jędrzejczyk na dopingu. Czeka ją zawieszenie Była pretendenta to tytułu mistrzyni UFC w wadze słomkowej, Jessica Penne (MMA 12-5) została zawieszona przez Amerykańską Agencję Antydopingową za stosowanie niedozwolonego środka. Amerykankę czeka 1,5-roczne zawieszenie.\n",
|
||||
"1.9094451665878296 1.8653218746185303 1100 2 tensor([[0.1117, 0.1150, 0.1548, 0.1148, 0.1137, 0.1239, 0.1094, 0.1566]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Finał WTA Sydney: Radwańska - Konta na żywo. Transmisja TV, stream online W piątek Agnieszka Radwańska zmierzy się z Johanną Kontą w ramach finału WTA Sydney. Transmisja TV na antenie TVP 1 i TVP Sport. Stream online w sport.tvp.pl.\n",
|
||||
"1.9157683849334717 1.9492340087890625 1150 7 tensor([[0.1213, 0.1256, 0.1152, 0.1315, 0.1243, 0.1176, 0.1222, 0.1424]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Piękne zachowanie piłkarza Borussii. Pomógł kibicowi Takim zachowaniem piłkarze zyskują ogromny szacunek u kibiców. Christian Pulisić uratował fana, którym podczas próby zrobienia wspólnego zdjęcia z zawodnikiem Borussii Dortmund zajęła się ochrona.\n",
|
||||
"1.865821123123169 2.0228006839752197 1200 4 tensor([[0.1116, 0.1368, 0.1280, 0.1275, 0.1323, 0.1158, 0.1208, 0.1272]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) W przyszłym roku dojdzie do walki Joshua - Kliczko. \"Umowa jest dogadana\" Po fiasku wcześniejszych negocjacji wreszcie osiągnięto porozumienie. W przyszłym roku Anthony Joshua zmierzy się z Władimirem Kliczką, a w stawce będą dwa pasy mistrzowskie - informują menadżerowie obu pięściarzy. Został tylko jeden warunek.\n",
|
||||
"1.8944953680038452 1.8922208547592163 1250 4 tensor([[0.1134, 0.1291, 0.1183, 0.1147, 0.1507, 0.1225, 0.1236, 0.1276]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) MMA: Bartosz Fabiński zasila powracającą Fighters Arenę Bartosz Fabiński wystąpi na gali Fighters Arena 9, która 8 czerwca odbędzie się w Józefowie. Dla zawodnika z Warszawy będzie to już czwarta walka w tym roku.\n",
|
||||
"1.880069375038147 1.9415850639343262 1300 7 tensor([[0.1157, 0.1171, 0.1131, 0.1464, 0.1034, 0.1277, 0.1331, 0.1435]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Oficjalnie: Polski mecz w Serie A! Godzinę przed pierwszym gwizdkiem (20:45) meczu między Sampdorią, a Napoli potwierdziły się doniesienia włoskiej prasy. Po raz pierwszy w obecnym sezonie to samo spotkanie Serie A rozpocznie w wyjściowej jedenastce aż 4 polskich piłkarzy.\n",
|
||||
"1.856698751449585 1.7814764976501465 1350 1 tensor([[0.1144, 0.1684, 0.1176, 0.1232, 0.1149, 0.1156, 0.1183, 0.1275]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Bernie Ecclestone: Ferrari ma lepszy bolid Zdaniem Berniego Ecclestone'a, sezon 2017 będzie należeć do Ferrari. Włoski zespół ma spore szanse na pierwszy mistrzowski tytuł wśród konstruktorów od wielu lat.\n",
|
||||
"1.864432692527771 1.7103632688522339 1400 1 tensor([[0.1176, 0.1808, 0.1134, 0.1188, 0.1131, 0.1201, 0.1122, 0.1240]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Sauber potwierdza brak Pascala Wehrleina na testach. Kto go zastąpi? Po czwartkowych medialnych doniesieniach, w piątek zespół Sauber F1 Team oficjalnie potwierdził, iż Pascal Wehrlein opuści pierwszą turę przedsezonowych testów pod Barceloną.\n",
|
||||
"1.8556106090545654 1.6862224340438843 1450 6 tensor([[0.1019, 0.1062, 0.1194, 0.1385, 0.0955, 0.1352, 0.1852, 0.1180]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Polski Cukier Muszynianka Enea - Giacomini Budowlani: przełamać pasmo porażek W 7. kolejce Orlen Ligi siatkarki Polskiego Cukru Muszynianki Enea Muszyna podejmą Giacomini Budowlani Toruń. Przyjezdne w czterech ostatnich meczach rozgrywek nie wygrały nawet seta i tą złą serię chcą przerwać w Małopolsce.\n",
|
||||
"1.8279104232788086 1.714841604232788 1500 6 tensor([[0.1144, 0.1191, 0.1098, 0.1388, 0.0905, 0.1315, 0.1800, 0.1160]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Przyjmująca zostaje w Toruniu. Budowlani zamknęli skład W sezonie 2017/2018 Orlen Ligi w Budowlanych Toruń nadal będzie występować Marina Paulava. Ta siatkarka zamknęła skład zespołu.\n",
|
||||
"1.8162095546722412 1.6665536165237427 1550 7 tensor([[0.1020, 0.1058, 0.1215, 0.1180, 0.1061, 0.1215, 0.1362, 0.1889]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Borussia Dortmund - Red Bull Salzburg na żywo. Transmisja TV, stream online W czwartek, w ramach 1/8 finału Ligi Europy, odbędzie się mecz Borussia Dortmund - Red Bull Salzburg. Transmisja TV na antenie Eurosport 1. Stream online na platformie Eurosport Player i Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
|
||||
"1.81099271774292 1.7798329591751099 1600 0 tensor([[0.1687, 0.1025, 0.1230, 0.1102, 0.1030, 0.1188, 0.1179, 0.1559]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) PŚ w Lahti: konkurs drużynowy na żywo. Transmisja TV, stream online za darmo W sobotę, w ramach Pucharu Świata w skokach narciarskich w Lahti odbędzie się konkurs drużynowy. Transmisja TV na antenie TVP 1 i Eurosport. Stream online za darmo w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
|
||||
"1.8140941858291626 1.8500407934188843 1650 5 tensor([[0.0951, 0.1068, 0.1140, 0.1381, 0.1080, 0.1572, 0.1369, 0.1438]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Panathinaikos ma dość Euroligi. Wielki klub chce się wycofać z rozgrywek! Koszykarska Euroliga bez Panathinaikosu Ateny? To bardzo możliwy scenariusz. Właściciel klubu - Dimitrios Giannakopoulos - zapowiedział wycofanie drużyny ze stolicy Grecji z elitarnych rozgrywek.\n",
|
||||
"1.792924404144287 1.8001683950424194 1700 4 tensor([[0.1270, 0.1361, 0.1167, 0.1184, 0.1653, 0.1104, 0.0993, 0.1269]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Tomasz Adamek wrócił na salę treningową. Zobacz, w jakiej formie jest \"Góral\" (wideo) Coraz więcej wskazuje na to, że Tomasz Adamek raz jeszcze powróci na ring. Były mistrz świata kategorii półciężkiej i junior ciężkiej regularnie pojawia się na sali treningowej. W jakiej formie jest 40-latek?\n",
|
||||
"1.795984148979187 1.843177080154419 1750 0 tensor([[0.1583, 0.1008, 0.1063, 0.1622, 0.1017, 0.1220, 0.1319, 0.1169]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) 18 zawodników w finskiej kadrze. Aino-Kaisa Saarinen poza reprezentacją Finowie ogłosili skład reprezentacji na nadchodzący Puchar Świata w biegach narciarskich. W drużynie znalazło się 8 zawodniczek i 10 zawodników.\n",
|
||||
"1.8073369264602661 1.7174080610275269 1800 4 tensor([[0.1065, 0.1124, 0.1060, 0.1050, 0.1795, 0.1232, 0.1324, 0.1350]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) FEN 19: karta walk skompletowana Znamy ostatnie, dziesiąte zestawienie na gali Fight Exclusive Night 19 \"Bitwa o Wrocław\". W kategorii do 70 kilogramów w formule K-1 zmierzą się ze sobą Marcin Stopka (2-2) i Krzysztof Kottas (0-0).\n",
|
||||
"1.813085675239563 1.8584522008895874 1850 1 tensor([[0.1218, 0.1559, 0.1244, 0.1247, 0.1089, 0.1195, 0.1167, 0.1281]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Nadwiślański: Grzegorz Grzyb Liderem Grzegorz Grzyb i Robert Hundla zostali liderami Rajdu Nadwiślańskiego po przejechaniu dwóch sobotnich odcinków specjalnych.\n",
|
||||
"1.8126273155212402 2.0152177810668945 1900 3 tensor([[0.1352, 0.1214, 0.1278, 0.1333, 0.1161, 0.1320, 0.1177, 0.1165]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Bundesliga: Berlińskie TGV. Kolejna stacja w Hanowerze Füchse Berlin w niedzielę powalczy w Hanowerze o dziewiąte kolejne zwycięstwo w sezonie. Takiego otwarcia „Lisy” nie miały jeszcze nigdy. Z kolei wieczorem polski pojedynek w Magdeburgu: Piotr Chrapkowski vs Andrzej Rojewski. Oba mecze w Sportklubie.\n",
|
||||
"1.8037822246551514 1.9507031440734863 1950 4 tensor([[0.1258, 0.1343, 0.1078, 0.1292, 0.1422, 0.1202, 0.1165, 0.1241]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Utytułowany pięściarz zakończył karierę Czterokrotny obrońca tytułu mistrza świata kategorii super średniej Mikkel Kessler ogłosił zakończenie kariery pięściarskiej. To najbardziej utytułowany zawodnik w historii duńskiego boksu.\n",
|
||||
"1.7356246709823608 1.938697099685669 2000 6 tensor([[0.1114, 0.0960, 0.1303, 0.1193, 0.1003, 0.1257, 0.1439, 0.1731]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) KMŚ 2017: ZAKSA - Sarmayeh Bank Teheran na żywo. Gdzie oglądać transmisję TV i online? We wtorek, ZAKSA Kędzierzyn-Koźle zmierzy się z Sarmayeh Bank Teheran w ramach Klubowych Mistrzostw Świata w siatkówce. Transmisja TV na antenie Polsat Sport. Stream online w Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty za darmo.\n",
|
||||
"1.7901594638824463 1.9917528629302979 2050 1 tensor([[0.1212, 0.1365, 0.1351, 0.1287, 0.1104, 0.1252, 0.1179, 0.1250]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Wakacyjny freestyle Przygońskiego i Pawlusiaka na pustyni Pędzące po wydmach dakarowe MINI, specjalnie dostosowany snowboard, lina i dwóch utalentowanych sportowców - tak w skrócie można opisać projekt \"Przygoński & Pawlusiak Dune Freestyle\".\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"1.7326788902282715 1.8687950372695923 2100 5 tensor([[0.1091, 0.1428, 0.1050, 0.1267, 0.1092, 0.1543, 0.1100, 0.1429]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Martynas Sajus: Sobin jest bardziej doświadczonym graczem, ale w przyszłości będę od niego lepszy Pojedynek Josipa Sobina z Martynasem Sajusem może być jednym ze smaczków piątkowego spotkania Anwilu z Polpharmą. Który ze środkowych da więcej swojej ekipie? - On jest bardziej doświadczony, ale w przyszłości to ja będę lepszy - śmieje się Sajus.\n",
|
||||
"1.7521668672561646 1.5104379653930664 2150 2 tensor([[0.0978, 0.1259, 0.2208, 0.1105, 0.1043, 0.1174, 0.1048, 0.1186]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Iwanek: Każda tenisistka może być Williams, nie każda może zostać Radwańską (komentarz) W II rundzie Australian Open najlepsza polska tenisistka została stłamszona przez rywalkę uderzającą szybko i celnie. Każda tenisistka może w pojedynczym meczu zostać Sereną Williams, nie każda może być Agnieszką Radwańską.\n",
|
||||
"1.7391993999481201 1.7570909261703491 2200 5 tensor([[0.1101, 0.0949, 0.1162, 0.1437, 0.0984, 0.1725, 0.1351, 0.1290]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Kolejny występ Przemysława Karnowskiego w Lidze Letniej NBA Kolejny występ w rozgrywkach Ligi Letniej NBA zanotował Przemysław Karnowski. Polak, który reprezentuje Charlotte Hornets, w przegranym meczu z Indianą Pacers (77:84) zdobył cztery punkty i miał trzy zbiórki.\n",
|
||||
"1.6614245176315308 1.5924513339996338 2250 1 tensor([[0.1038, 0.2034, 0.1055, 0.1092, 0.1229, 0.1111, 0.1111, 0.1329]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Niebieskie flagi mogą zniknąć z F1 Formuła 1 rozważa, czy nie zrezygnować ze stosowania niebieskich flag podczas wyścigu. W ostatnich sezonach kierowcy często narzekali, iż rywale nie stosowali się do takiej sygnalizacji.\n",
|
||||
"1.661994218826294 1.8809857368469238 2300 5 tensor([[0.1059, 0.1278, 0.1030, 0.1494, 0.1201, 0.1524, 0.1246, 0.1169]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Nemanja Jaramaz nowym zawodnikiem Anwilu Włocławek! Doskonale znany na polskich parkietach z występów w drużynie ze Zgorzelca Nemanja Jaramaz został nowym zawodnikiem Anwilu Włocławek. Kontrakt z Serbem będzie obowiązywał do końca bieżącego sezonu.\n",
|
||||
"1.7554911375045776 1.7680193185806274 2350 5 tensor([[0.1027, 0.1128, 0.1075, 0.1352, 0.1200, 0.1707, 0.1245, 0.1267]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) TOP5 zagrań minionej nocy NBA (wideo) 3 mecze odbyły się w nocy z wtorku na środę w NBA, dlatego liga miała mniejszy wybór do zestawienia najlepszych akcji. Na czele listy TOP5 zagrań znalazły się rzuty z elektryzującej końcówki spotkania Dallas Mavericks-Portland Trail Blazers.\n",
|
||||
"1.7369928359985352 1.9102388620376587 2400 2 tensor([[0.1144, 0.1583, 0.1480, 0.1184, 0.1097, 0.1227, 0.1076, 0.1208]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Roger Federer będzie występował w Bazylei aż do 2019 roku Roger Federer potwierdził, że na pewno do sezonu 2019 będzie występował w turnieju Swiss Indoors Basel, który jest organizowany pod koniec października w jego rodzinnej miejscowości.\n",
|
||||
"1.671631932258606 1.793396234512329 2450 4 tensor([[0.1104, 0.1304, 0.1188, 0.1231, 0.1664, 0.1170, 0.1101, 0.1238]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Wichowski przed DSF Kickboxing Challenge: Będzie ciężka walka i duże widowisko Już w sobotę odbędzie się gala DSF Kickboxing Challenge: Bitwa w Piasecznie. Walką wieczoru będzie starcie Łukasza Wichowskiego z Piotrem Kołakowskim. - To dodatkowa mobilizacja - mówi Wichowski.\n",
|
||||
"1.6898339986801147 1.8184137344360352 2500 5 tensor([[0.1091, 0.1339, 0.1128, 0.1309, 0.1144, 0.1623, 0.1074, 0.1292]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Specjaliści od dzikich kart. Co GTK Gliwice może wnieśc do PLK? GTK Gliwice prawdopodobnie będzie 17. zespołem w ekstraklasie. Przybliżamy sylwetkę ekipy ze Śląska, dla której gra w PLK będzie absolutnym debiutem.\n",
|
||||
"1.6765532493591309 1.7610383033752441 2550 7 tensor([[0.1266, 0.1095, 0.1140, 0.1418, 0.1051, 0.1029, 0.1283, 0.1719]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Agent Oezila przerywa milczenie i oskarża reprezentantów Niemiec Erkut Sogut, agent Mesuta Oezila przemówił na temat zakończenia kariery reprezentacyjnej przez pomocnika. Oberwało się trzem reprezentantom Niemiec.\n",
|
||||
"1.6663236618041992 1.6887623071670532 2600 5 tensor([[0.0998, 0.1291, 0.0841, 0.1349, 0.1218, 0.1847, 0.1053, 0.1402]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) NBA: ci koszykarze nie mają jeszcze kontraktu Dobiega końca lipiec, a wciąż bez kontraktów na kolejny sezon pozostaje kilku zawodników o znanych nazwiskach. Najbardziej znany to oczywiście LeBron James, ale on akurat lada moment ma podpisać nową umowę z Cleveland Cavaliers.\n",
|
||||
"1.660627841949463 1.0679386854171753 2650 2 tensor([[0.0997, 0.0816, 0.3437, 0.1018, 0.0988, 0.0842, 0.0996, 0.0905]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) ATP Toronto: Tuzin zwycięstw nad Gaelem Monfilsem. Novak Djoković zmierza po kolejne trofeum Novak Djoković powalczy w niedzielę z Keiem Nishikorim o triumf w turnieju ATP World Tour Masters 1000 na kortach twardych w Toronto. W sobotnim półfinale Serb pewnie rozprawił się z Gaelem Monfilsem, zwyciężając Francuza 6:3, 6:2.\n",
|
||||
"1.6437948942184448 1.9171419143676758 2700 6 tensor([[0.1121, 0.1250, 0.0957, 0.1340, 0.1204, 0.1323, 0.1470, 0.1335]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Joanna Wołosz: Mamy prawo do małego dołka Chemik Police poniósł trzecią ligową porażkę, tym razem ze zdecydowanie niżej notowanym Atomem Trefl Sopot. Kryzys mistrza Polski? Joanna Wołosz uspokaja zaniepokojonych kibiców.\n",
|
||||
"1.6391946077346802 2.0095250606536865 2750 4 tensor([[0.1318, 0.1551, 0.1222, 0.1035, 0.1341, 0.1162, 0.1034, 0.1338]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Legenda MMA czuje się jak wrak człowieka. Przeszedł 22 operacje Po raz pierwszy trafił na stół operacyjny jako dziecko. Antonio Rodrigo Nogueira wpadł pod koła ciężarówki, walczył o życie. Później musiał poddawać się zabiegom po kontuzjach odniesionych na treningach i w walkach. - Jestem cały rozbity - przyznaje.\n",
|
||||
"1.6332921981811523 1.2052042484283447 2800 2 tensor([[0.1205, 0.1072, 0.2996, 0.1031, 0.0922, 0.0857, 0.0875, 0.1042]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Ostatni sprawdzian Kamila Majchrzaka przed Rolandem Garrosem. Polak zagra w Niemczech Kamil Majchrzak weźmie udział w turnieju ATP Challenger Tour na kortach ziemnych w niemieckim Heilbronn. Dla Polaka będzie to ostatni sprawdzian przed eliminacjami do wielkoszlemowego Rolanda Garrosa 2018.\n",
|
||||
"1.6281371116638184 1.3348133563995361 2850 7 tensor([[0.1050, 0.0828, 0.1172, 0.1081, 0.0920, 0.1131, 0.1186, 0.2632]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Real Sociedad - Atletico Madryt na żywo. Gdzie oglądać transmisję TV i stream online? W czwartek, w ramach Primera Division, odbędzie się spotkanie Real Sociedad - Atletico Madryt. Transmisja TV na antenie Eleven Sports 1. Stream online w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
|
||||
"1.6222891807556152 1.3981242179870605 2900 1 tensor([[0.1193, 0.2471, 0.1043, 0.0929, 0.0984, 0.1156, 0.1038, 0.1185]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Williams został w tyle za rywalami. \"Nie odrobiliśmy swojej pracy domowej\" Problemy Williamsa w tym sezonie zdają się nie mieć końca. Paddy Lowe jest zdania, że na sytuację wpływa zacięta rywalizacja w Formule 1. - Obecnie każdy z zespołów funkcjonuje na bardzo wysokim poziomie - twierdzi Brytyjczyk.\n",
|
||||
"1.6525822877883911 1.6196324825286865 2950 5 tensor([[0.1021, 0.1232, 0.0984, 0.1353, 0.1010, 0.1980, 0.1131, 0.1289]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Basket 90 Gdynia zamknął \"zagraniczną\" kadrę na nowy sezon Basket 90 Gdynia zakończył poszukiwania zawodniczek zagranicznych na sezon 2016/2017. Ostatnią koszykarką spoza granic naszego kraju, która związała się z ekipą z Trójmiasta, jest Litwinka Monika Grigalauskyte.\n",
|
||||
"1.6379656791687012 1.4863052368164062 3000 3 tensor([[0.0881, 0.0816, 0.1089, 0.2262, 0.0698, 0.1202, 0.1658, 0.1394]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Liga Mistrzów: Paris Saint-Germain HB kolejnym uczestnikiem Final Four Paris Saint-Germain HB zremisował z MOL-Pickiem Szeged 30:30 w rewanżowym meczu ćwierćfinałowym Ligi Mistrzów 2016/2017, tym samym zdobywając awans do turnieju finałowego w Kolonii.\n",
|
||||
"1.620102047920227 1.955077886581421 3050 5 tensor([[0.0998, 0.1599, 0.1024, 0.1031, 0.1239, 0.1416, 0.1172, 0.1520]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Chewbacca ma nową twarz. Jak koszykarz z Finlandii trafił do \"Gwiezdnych Wojen\" Zbliżający się weekend będzie tym, w którym miliony fanów \"Gwiezdnych Wojen\" zaczną szturmować kina, by obejrzeć 8. część sagi. Wielu z nich nie wie, że za maską Chewbakki od niedawna skrywa się nowa twarz - fińskiego koszykarza, Joonasa Suotamo.\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"1.6508986949920654 1.7872048616409302 3100 7 tensor([[0.1113, 0.1329, 0.0890, 0.1126, 0.1327, 0.1295, 0.1246, 0.1674]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Ireneusz Mamrot liczy na przełamanie. \"Jest sportowa złość, która musi się przełożyć na naszą korzyść\" - Nie ma zdenerwowania, ale jest duża sportowa złość. To musi się przełożyć na naszą korzyść - mówi przed sobotnim pojedynkiem z Koroną Kielce trener Jagiellonii Białystok, Ireneusz Mamrot. - Nie można wiecznie mieć gorszego okresu - dodaje.\n",
|
||||
"1.5091105699539185 1.5536433458328247 3150 2 tensor([[0.1030, 0.1194, 0.2115, 0.1183, 0.1021, 0.1098, 0.1085, 0.1274]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Roland Garros: bogaty program gier na środę. Matkowski czeka na dokończenie meczu z braćmi Bryanami Przez ostatnie dwa dni tenisiści niemal nie rywalizowali na kortach Rolanda Garrosa. Plan gier na 11. dzień turnieju jest naprawdę bogaty.\n",
|
||||
"1.64374577999115 1.6283594369888306 3200 4 tensor([[0.0947, 0.1278, 0.1324, 0.1141, 0.1963, 0.1059, 0.1183, 0.1106]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Deontaya Wildera czekają dwie operacje. Na ring wróci w 2017 roku Deontay Wilder bez problemów pokonał Chrisa Arreolę w Birmingham i obronił pas mistrza świata federacji WBC. Podczas pojedynku \"Brązowy Bombardier\" nabawił się jednak dwóch kontuzji, które na dłuższy okres wykluczą go z walk.\n",
|
||||
"1.4641040563583374 1.66716468334198 3250 5 tensor([[0.0888, 0.0941, 0.0920, 0.1388, 0.1155, 0.1888, 0.1545, 0.1276]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Sfrustrowany Tweety Carter: Powinienem zatrzymać Irelanda W ramach 20. kolejki PLK PGE Turów przegrał na własnym parkiecie z Treflem Sopot 79:81. - To bardzo, bardzo frustrująca porażka - mówi Tweety Carter, który zawiódł w ostatniej minucie tego starcia.\n",
|
||||
"1.6305592060089111 1.6195734739303589 3300 1 tensor([[0.1346, 0.1980, 0.1101, 0.1144, 0.1032, 0.1227, 0.1072, 0.1099]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Estonii: Kajetanowicz utrzymuje podium Polska załoga Kajetan Kajetanowicz - Jarosław Baran jest coraz bliżej sięgnięcia po kolejne podium w wyścigach ERC. Po pewne zwycięstwo w Rajdzie Estonii zmierza Aleksiej Łukjaniuk.\n",
|
||||
"1.5722557306289673 1.681894302368164 3350 5 tensor([[0.0974, 0.1164, 0.1069, 0.1205, 0.0956, 0.1860, 0.1081, 0.1691]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Basket Poznań wrócił na właściwe tory? \"Do stacji końcowej jeszcze daleka droga\" I-ligowy Biofarm Basket Poznań jest projektem, który skupia wokół siebie wielu młodych graczy. W zespole możemy znaleźć także dwóch doświadczonych zawodników, a jednym z nich jest Tomasz Smorawiński.\n",
|
||||
"1.513804316520691 1.353588581085205 3400 4 tensor([[0.1068, 0.1058, 0.1009, 0.1070, 0.2583, 0.1113, 0.1052, 0.1048]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Rambalski i Wojciech Wierzbicki w karcie walk gali FEN 10 Do ciekawej walki dojdzie na gali FEN 10, 9 stycznia w Lubinie. Jeden z najbardziej utytułowanych polskich zawodników kickboxingu, Łukasz Rambalski, zmierzy się z aktualnym zawodowym mistrzem Europy organizacji WAKO-PRO, Wojciechem Wierzbickim.\n",
|
||||
"1.549415111541748 1.5709004402160645 3450 5 tensor([[0.0968, 0.0769, 0.1763, 0.1564, 0.0748, 0.2079, 0.1181, 0.0927]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Świetny mecz Marcina Sroki. Sokół z Pogonią w finale turnieju w Prudniku Marcin Sroka zdobył 25 punktów i poprowadził Max Elektro Sokół Łańcut do zwycięstwa 95:69 nad BK NH Ostrava. W drugim półfinale międzynarodowego koszykarskiego turnieju w Prudniku gospodarze pokonali Jamalex Polonię 1912 Leszno.\n",
|
||||
"1.5036178827285767 1.6746760606765747 3500 1 tensor([[0.1181, 0.1874, 0.1078, 0.1015, 0.1282, 0.1220, 0.1091, 0.1260]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Niki Lauda wspomina Jamesa Hunta. \"Jego cząstka żyje we mnie\" Przed laty rywalizacja Nikiego Laudy i Jamesa Hunta emocjonowała kibiców Formuły 1. Austriaka i Brytyjczyka, choć na torze byli rywalami, połączyła specjalna więź. - Jakaś cząstka Jamesa żyje teraz we mnie - mówi Lauda.\n",
|
||||
"1.458483099937439 1.312494158744812 3550 1 tensor([[0.1023, 0.2691, 0.1057, 0.0845, 0.1266, 0.0953, 0.0950, 0.1214]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Eksperci o słowach Felipe Massy. \"Sam wykluczył się z walki o miejsce w Williamsie\" Felipe Massa w ostrych słowach skomentował możliwy powrót Roberta Kubicy do Formuły 1. - Wygląda na to, że Brazylijczyk sam wykluczył się z walki o miejsce w Williamsie - twierdzi Tiff Needell, były prowadzący \"Top Gear\".\n",
|
||||
"1.6343040466308594 1.5306463241577148 3600 3 tensor([[0.1112, 0.0902, 0.0923, 0.2164, 0.0924, 0.1184, 0.1386, 0.1404]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) AMŚ: pierwsza wygrana Biało-Czerwonych. Polska rozbiła Chińskie Tajpej Reprezentacja Polski piłkarzy ręcznych odniosła pierwsze zwycięstwo na Akademickich Mistrzostwach Świata. Drużyna Piotra Przybeckiego zgodnie z oczekiwaniami pokonała Chińskie Tajpej (35:20).\n",
|
||||
"1.4308090209960938 0.6783717274665833 3650 2 tensor([[0.0740, 0.0568, 0.5074, 0.0749, 0.0623, 0.0691, 0.0896, 0.0659]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) ATP Tokio: Kei Nishikori wygrał japońskie starcie. W II rundzie także Milos Raonić i Denis Shapovalov Faworyt gospodarzy Kei Nishikori w dwóch setach pokonał Yuichiego Sugitę w I rundzie rozgrywanego na kortach twardych w hali turnieju ATP World Tour 500 w Tokio. Do 1/8 finału awansowali też Kanadyjczycy - Milos Raonić i Denis Shapovalov.\n",
|
||||
"1.523067831993103 1.5078588724136353 3700 2 tensor([[0.1061, 0.1269, 0.2214, 0.0988, 0.0970, 0.1362, 0.1111, 0.1025]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) James Blake jak Tommy Haas czy Feliciano Lopez. Został dyrektorem turnieju w Miami Organizatorzy turnieju Miami Open ogłosili, że nowym dyrektorem tych kobiecych i męskich zawodów został były amerykański tenisista, James Blake. Tym samym potwierdziły się medialne doniesienia z ostatnich tygodni.\n",
|
||||
"1.498782992362976 1.39162015914917 3750 7 tensor([[0.1257, 0.0678, 0.0980, 0.1364, 0.0640, 0.1027, 0.1567, 0.2487]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Mundial 2018. Historyczny wyczyn reprezentacji Rosji! Takiego pogromu w meczu otwarcia jeszcze nie było Na inaugurację MŚ 2018 Rosja pokonała Arabię Saudyjską aż 5:0 i ustanowiła nowy rekord mundialu - nigdy wcześniej w meczu otwarcia mistrzostw świata nie padł tak wysoki wynik.\n",
|
||||
"1.494296669960022 1.5732029676437378 3800 3 tensor([[0.1084, 0.1078, 0.1186, 0.2074, 0.0942, 0.1287, 0.1335, 0.1015]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Wojciech Gumiński odnalazł się w Azotach. \"Start w nowym klubie bywa trudny\" Przeciętny początek rozgrywek i znacznie lepsza druga połowa sezonu. Wojciech Gumiński zaczyna spełniać oczekiwania w Azotach Puławy, stał się czołowym strzelcem brązowych medalistów PGNiG Superligi.\n",
|
||||
"1.4970916509628296 1.9664472341537476 3850 2 tensor([[0.1420, 0.1164, 0.1400, 0.1578, 0.1105, 0.1187, 0.1133, 0.1014]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rio 2016. To nie są igrzyska faworytów Tenisowe turnieje olimpijskie rządzą się swoimi prawami i wielkie niespodzianki są w nich na porządku dziennym, ale chyba mało kto przypuszczał, że w Rio de Janeiro dojdzie do aż tylu niespodziewanych rozstrzygnięć.\n",
|
||||
"1.4386285543441772 1.7763383388519287 3900 5 tensor([[0.1042, 0.0926, 0.1017, 0.1574, 0.0956, 0.1693, 0.1595, 0.1197]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Niezawodny Klima, szalejący Obarek. Najlepsi gracze 18. kolejki I ligi Marcin Dymała oraz Maciej Klima to stali bywalce w naszym rankingu. Którzy zawodnicy znaleźli się jeszcze w najlepszej piątce 18. kolejki?\n",
|
||||
"1.4847553968429565 1.4366589784622192 3950 4 tensor([[0.0837, 0.1276, 0.1146, 0.1064, 0.2377, 0.1054, 0.1089, 0.1156]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Czołowy brytyjski pięściarz zaproponował pojedynek Tomaszowi Adamkowi Tomasz Adamek otrzymał propozycję walki z Davidem Pricem. Jak poinformował portal worldboxingnews.net, obóz brytyjskiego pięściarza złożył \"Góralowi\" atrakcyjną ofertę.\n",
|
||||
"1.4597876071929932 1.3940199613571167 4000 7 tensor([[0.0933, 0.1557, 0.0803, 0.0930, 0.1256, 0.1070, 0.0970, 0.2481]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Grzegorz Krychowiak na zakręcie. Mundial to ostatnia szansa Grzegorz Krychowiak znowu jest na zakręcie i musi szukać nowego klubu. Paris-Saint Germain chce się pozbyć Polaka na dobre. Mundial w Rosji to dla mistrzów Francji ostatnia szansa, żeby sprzedać go za godne pieniądze.\n",
|
||||
"1.4579588174819946 1.5661852359771729 4050 6 tensor([[0.0991, 0.1113, 0.0903, 0.1400, 0.0902, 0.1380, 0.2088, 0.1223]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) ZAKSA Kędzierzyn-Koźle trenuje już niemal w komplecie Na początku tygodnia do kędzierzyńskiej drużyny dołączyli zawodnicy, którzy brali udział w mistrzostwach Europy. Wyjątkiem jest francuski rozgrywający Benjamin Toniutti.\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"1.524263858795166 1.2569677829742432 4100 1 tensor([[0.0736, 0.2845, 0.0688, 0.0741, 0.1107, 0.1046, 0.1125, 0.1710]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Krzysztof Hołowczyc trzyma kciuki za Kubicę. \"Ci, którzy nie chcą jego powrotu, po prostu się go boją\" Trwa walka Roberta Kubicy o powrót do Formuły 1. Polak jest jednym z kandydatów do reprezentowania w przyszłym sezonie barw zespołu Williams. Za Kubicę kciuki trzyma Krzysztof Hołowczyc.\n",
|
||||
"1.4493881464004517 1.4371377229690552 4150 1 tensor([[0.1067, 0.2376, 0.1001, 0.0918, 0.1164, 0.1187, 0.1077, 0.1211]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Honda znów ma problem z silnikiem. \"Musimy znaleźć główną przyczynę niepowodzeń\" Honda po raz kolejny ma problemy ze swoim silnikiem. Japończycy uważają jednak, że w przypadku Brendona Hartleya we Francji doszło do innej usterki niż w jednostce napędowej Pierre'a Gasly'ego w Kanadzie.\n",
|
||||
"1.5475350618362427 1.0887583494186401 4200 2 tensor([[0.0726, 0.0993, 0.3366, 0.0964, 0.0821, 0.1156, 0.1075, 0.0898]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Jelena Janković marzy o drugim tygodniu Wimbledonu. We wtorek Serbka zagra z Agnieszką Radwańską Jelena Janković chciałaby dojść do drugiego tygodnia Wimbledonu 2017. Serbka będzie rywalką Agnieszki Radwańskiej w I rundzie.\n",
|
||||
"1.4706852436065674 1.9419291019439697 4250 4 tensor([[0.1107, 0.1165, 0.1035, 0.1279, 0.1434, 0.1301, 0.1392, 0.1287]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Kontrowersyjny klub MMA w Chinach. Walczą 12-letnie dzieci W Enbo Fight Club trenuje nawet 400 młodych ludzi. Część z nich stanowią osierocone dzieci. Działalność klubu wywołuje spore emocje w Chinach.\n",
|
||||
"1.4309391975402832 0.8164663314819336 4300 1 tensor([[0.1202, 0.4420, 0.0652, 0.0702, 0.0816, 0.0791, 0.0730, 0.0687]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) MotoGP: Marc Marquez najlepszy w ostatnim treningu Marc Marquez wygrał ostatnią sesję treningową przed wyścigiem o Grand Prix Ameryk na torze w Austin. Kolejne pozycje zajęli Dani Pedrosa oraz Maverick Vinales.\n",
|
||||
"1.421707034111023 1.5885950326919556 4350 3 tensor([[0.0740, 0.1260, 0.0926, 0.2042, 0.1067, 0.1426, 0.1267, 0.1271]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Rafał Przybylski odchodzi z Azotów Puławy. Kierunek - zagranica Rafał Przybylski po zakończeniu sezonu 2016/17 odejdzie z Azotów Puławy. 25-letni prawy rozgrywający wyjedzie z Polski. W jakim kierunku? Tego jeszcze nie wiadomo. Po Polaka zgłosiło się kilka klubów. Rozmowy trwają.\n",
|
||||
"1.419579029083252 0.8860330581665039 4400 2 tensor([[0.0848, 0.0764, 0.4123, 0.0851, 0.0743, 0.0952, 0.0910, 0.0810]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) WTA Lugano: Stefanie Voegele wygrała dwudniowy mecz z Magdaleną Fręch. Polka jeszcze bez zwycięstwa w tourze Stefanie Vögele okazała się w dwóch setach lepsza od Magdaleny Fręch w I rundzie turnieju WTA International na kortach ziemnych w Lugano. Polska tenisistka musi jeszcze poczekać na premierową wygraną w głównym cyklu.\n",
|
||||
"1.3413941860198975 1.3380266427993774 4450 0 tensor([[0.2624, 0.1457, 0.0719, 0.1039, 0.0734, 0.0958, 0.1211, 0.1259]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) MŚ w Lahti: Niemcy na czele klasyfikacji medalowej. To był ich piątek marzeń Niemcy znajdą się na prowadzeniu w klasyfikacji medalowej mistrzostw świata w Lahti po trzech dniach imprezy. W piątkowych konkurencjach reprezentanci tego kraju byli zdecydowanie najlepsi.\n",
|
||||
"1.4630906581878662 1.8144276142120361 4500 0 tensor([[0.1629, 0.1532, 0.0742, 0.1222, 0.0932, 0.1240, 0.1055, 0.1647]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Pjongczang 2018. Austriacy zabiorą nam Horngachera? Trzeba jak najszybciej podpisać kontrakt Stefan Horngacher, jeden z autorów trzeciego złota Kamila Stocha, nie ma jeszcze podpisanego nowego kontraktu. PZN powinien uczynić to jak najszybciej, by sprzed nosa świetnego trenera nie zabrali polskiej kadrze Austriacy.\n",
|
||||
"1.4926103353500366 0.9573735594749451 4550 1 tensor([[0.0927, 0.3839, 0.0863, 0.0762, 0.1012, 0.0837, 0.0782, 0.0977]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Wewnętrzna rywalizacja w Red Bull Racing. \"Powinienem wiedzieć, gdzie jest limit\" Wewnętrzna rywalizacja Daniela Ricciardo z Maxem Verstappenem korzystnie wpływa na formę kierowców Red Bull Racing. Australijczyk zdradził jednak, że w niektórych wyścigach przesadził z jazdą na limicie. - Zawsze byłem przed nim - odpowiada Holender.\n",
|
||||
"1.493160367012024 1.1073386669158936 4600 6 tensor([[0.0816, 0.0615, 0.0737, 0.1037, 0.0659, 0.1300, 0.3304, 0.1531]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Puchar Polski: Skra Bełchatów - Asseco Resovia na żywo. Gdzie oglądać transmisję? W środę, w ramach Pucharu Polski w siatkówce odbędzie się mecz PGE Skra Bełchatów - Asseco Resovia Rzeszów. Tranmisja TV na antenie Polsat Sport. Stream online w Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
|
||||
"1.4486230611801147 1.1242272853851318 4650 1 tensor([[0.0861, 0.3249, 0.0828, 0.1040, 0.0873, 0.0995, 0.1066, 0.1088]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Mercedes z czwartym tytułem z rzędu jako czwarty zespół w historii Mercedes dzięki wygranej Lewisa Hamiltona w Austin zapewnił sobie kolejny z rzędu tytuł mistrzowski, który klasyfikuje niemiecki zespół wśród największych stajni w historii Formuły 1.\n",
|
||||
"1.4269776344299316 1.2119630575180054 4700 6 tensor([[0.0843, 0.0775, 0.0978, 0.1276, 0.0649, 0.1554, 0.2976, 0.0949]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) PlusLiga: ta ostatnia, decydująca niedziela W niedzielę zostanie rozegrana ostatnia kolejka PlusLigi. Poznamy w niej odpowiedzi na pytania, które drużyny zagrają o medale, a która pożegna się z rozgrywkami. Czy Indykpol AZS, Asseco Resovia i Jastrzębski Węgiel wykorzystają potknięcie ONICO?\n",
|
||||
"1.4327268600463867 0.915303111076355 4750 0 tensor([[0.4004, 0.0969, 0.0800, 0.0819, 0.0717, 0.0826, 0.0907, 0.0959]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Hula, Żyła i Kubacki szczęśliwi po MŚ w lotach. Już szykują się na konkurs drużynowy Polscy skoczkowie byli w bardzo dobrych nastrojach po indywidualnych MŚ w lotach narciarskich. Teraz wszyscy są myślami przy niedzielnej rywalizacji drużynowej.\n",
|
||||
"1.4646613597869873 1.0098087787628174 4800 1 tensor([[0.1289, 0.3643, 0.0871, 0.0714, 0.0703, 0.0957, 0.0766, 0.1056]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Maverick Vinales myśli tylko o wygranej. \"Walka o podium mi nie wystarczy\" Upadek w Grand Prix Holandii sprawił, że Maverick Vinales stracił prowadzenie w klasyfikacji generalnej MotoGP. Hiszpan ma teraz jeden cel. Wygrać wyścig na Sachsenringu i wrócić na szczyt tabeli.\n",
|
||||
"1.4902805089950562 1.4387915134429932 4850 5 tensor([[0.0798, 0.1133, 0.1002, 0.1091, 0.1097, 0.2372, 0.1071, 0.1435]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Zagrał na własne życzenie i... doznał kontuzji. Co dalej z Markiem Carterem? Marc Carter za wszelką cenę chciał pomóc drużynie w meczu z PGE Turowem Zgorzelec (93:78). Niestety Amerykanin swój występ przepłacił kontuzją ścięgna Achillesa. Na razie nie wiadomo, jak poważny jest uraz jednego z czołowych zawodników BM Slam Stal.\n",
|
||||
"1.4317628145217896 1.2453986406326294 4900 7 tensor([[0.0937, 0.0673, 0.0873, 0.1039, 0.0762, 0.1123, 0.1714, 0.2878]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Anglia - Nigeria na żywo. Transmisja TV, stream online W sobotę, w ramach meczu towarzyskiego, odbędzie się starcie Anglia - Nigeria. Transmisja TV na antenie Eleven Sports 1. Stream online w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) MŚ w hokeju: [...]\n",
|
||||
"1.3499293327331543 1.4718239307403564 4950 5 tensor([[0.1089, 0.0784, 0.1235, 0.1255, 0.0868, 0.2295, 0.1285, 0.1189]],\n",
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Liga Letnia NBA: Zespół Ponitki w ćwierćfinale, 4 punkty Polaka Mateusz Ponitka zdobył cztery punkty dla Denver Nuggets, którzy pokonali Utah Jazz 80:60 i awansowali do ćwierćfinału Ligi Letniej NBA w Las Vegas.\n"
|
||||
" grad_fn=<ExpBackward>) Liga Letnia NBA: [...].\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -2226,11 +2020,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -2241,10 +2038,13 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"subtitle": "9.Przegląd składowych sieci neuronowych[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 11. <i>Sieci rekurencyjne</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -498,11 +512,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -513,9 +530,12 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"subtitle": "11.Sieci rekurencyjne[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 12. <i>Kodowanie BPE</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -797,12 +811,12 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Cier@@ piałem na straszne la@@ gi kilkanaście sekund lub dłużej czarnego ekranu przy próbie przełą@@ czenia się uruchomienia prawie każdej aplikacji Dodatkowo telefon mi się wyłą@@ czał czasem bez powodu sam z siebie albo rese@@ tował Ostatnio nawet przeglądarka zaczęła się często zawie@@ szać i Android proponował wymu@@ szone zamknięcie Do tego te problemy z połączeniem do komputera przez USB "
|
||||
"Cier@@ piałem na straszne la@@ gi [...]"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"! echo 'Cierpiałem na straszne lagi – kilkanaście sekund lub dłużej czarnego ekranu przy próbie przełączenia się / uruchomienia prawie każdej aplikacji. Dodatkowo telefon mi się wyłączał czasem bez powodu – sam z siebie, albo resetował. Ostatnio nawet przeglądarka zaczęła się często zawieszać i Android proponował wymuszone zamknięcie. Do tego te problemy z połączeniem do komputera przez USB.' | perl -C -ne 'print \"$& \" while/\\p{L}+/g;' | python -m subword_nmt.apply_bpe -c bpe_vocab.txt"
|
||||
"! echo 'Cierpiałem na straszne lagi [...]' | perl -C -ne 'print \"$& \" while/\\p{L}+/g;' | python -m subword_nmt.apply_bpe -c bpe_vocab.txt"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -815,11 +829,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -830,9 +847,12 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"subtitle": "12.Kodowanie BPE[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 13. <i>Podejście generatywne w ekstrakcji informacji</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -89,11 +103,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -104,10 +121,13 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"subtitle": "13.Podejście generatywne w ekstrakcji informacji[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,21 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 14. <i>Pretrenowane modele j\u0119zyka</i> [wyk\u0142ad]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Grali\u0144ski (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -12,27 +28,27 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"System AlphaZero uczy się grając sam ze sobą — wystarczy 24 godziny,\n",
|
||||
"by system nauczył się grać w szachy lub go na nadludzkim poziomie.\n",
|
||||
"System AlphaZero uczy si\u0119 graj\u0105c sam ze sob\u0105 \u2014 wystarczy 24 godziny,\n",
|
||||
"by system nauczy\u0142 si\u0119 gra\u0107 w szachy lub go na nadludzkim poziomie.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"**Pytanie**: Dlaczego granie samemu ze sobą nie jest dobrym sposobem\n",
|
||||
" nauczenia się grania w szachy dla człowieka, a dla maszyny jest?\n",
|
||||
"**Pytanie**: Dlaczego granie samemu ze sob\u0105 nie jest dobrym sposobem\n",
|
||||
" nauczenia si\u0119 grania w szachy dla cz\u0142owieka, a dla maszyny jest?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Co jest odpowiednikiem grania samemu ze sobą w świecie przetwarzania tekstu?\n",
|
||||
"Tzn. **pretrenowanie** (*pretraining*) na dużym korpusie tekstu. (Tekst jest tani!)\n",
|
||||
"Co jest odpowiednikiem grania samemu ze sob\u0105 w \u015bwiecie przetwarzania tekstu?\n",
|
||||
"Tzn. **pretrenowanie** (*pretraining*) na du\u017cym korpusie tekstu. (Tekst jest tani!)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Jest kilka sposobów na pretrenowanie modelu, w każdym razie sprowadza\n",
|
||||
"się do odgadywania następnego bądź zamaskowanego słowa.\n",
|
||||
"W każdym razie zawsze stosujemy softmax (być może ze „sztuczkami” takimi jak\n",
|
||||
"negatywne próbkowanie albo hierarchiczny softamx) na pewnej **representecji kontekstowej**:\n",
|
||||
"Jest kilka sposob\u00f3w na pretrenowanie modelu, w ka\u017cdym razie sprowadza\n",
|
||||
"si\u0119 do odgadywania nast\u0119pnego b\u0105d\u017a zamaskowanego s\u0142owa.\n",
|
||||
"W ka\u017cdym razie zawsze stosujemy softmax (by\u0107 mo\u017ce ze \u201esztuczkami\u201d takimi jak\n",
|
||||
"negatywne pr\u00f3bkowanie albo hierarchiczny softmax) na pewnej **reprezentacji kontekstowej**:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$\\vec{p} = \\operatorname{softmax}(f(\\vec{c})).$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Model jest karany używając funkcji log loss:\n",
|
||||
"Model jest karany u\u017cywaj\u0105c funkcji log loss:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"$$-\\log(p_j),$$\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"gdzie $w_j$ jest wyrazem, który pojawił się rzeczywiście w korpusie.\n",
|
||||
"gdzie $w_j$ jest wyrazem, kt\u00f3ry pojawi\u0142 si\u0119 rzeczywi\u015bcie w korpusie.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -40,7 +56,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Przewidywanie słowa (GPT-2)\n",
|
||||
"### Przewidywanie s\u0142owa (GPT-2)\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -48,10 +64,10 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Jeden ze sposobów pretrenowania modelu to po prostu przewidywanie\n",
|
||||
"następnego słowa.\n",
|
||||
"Jeden ze sposob\u00f3w pretrenowania modelu to po prostu przewidywanie\n",
|
||||
"nast\u0119pnego s\u0142owa.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Zainstalujmy najpierw bibliotekę transformers.\n",
|
||||
"Zainstalujmy najpierw bibliotek\u0119 transformers.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -66,7 +82,7 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"execution_count": 17,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -79,39 +95,39 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"[('Ġon', 0.6786560416221619),\n",
|
||||
" ('Ġupon', 0.04339785501360893),\n",
|
||||
" ('Ġheavily', 0.02208443358540535),\n",
|
||||
" ('Ġin', 0.021049050614237785),\n",
|
||||
" (',', 0.020188499242067337),\n",
|
||||
" ('Ġa', 0.01833895780146122),\n",
|
||||
" ('Ġvery', 0.017935041338205338),\n",
|
||||
" ('Ġentirely', 0.017528969794511795),\n",
|
||||
" ('Ġlargely', 0.016769640147686005),\n",
|
||||
" ('Ġto', 0.01009418722242117),\n",
|
||||
" ('Ġgreatly', 0.010009866207838058),\n",
|
||||
" ('Ġnot', 0.009016563184559345),\n",
|
||||
" ('Ġmore', 0.005853226874023676),\n",
|
||||
" ('Ġprimarily', 0.005203146021813154),\n",
|
||||
" ('Ġstrongly', 0.0034501152113080025),\n",
|
||||
" ('Ġpartly', 0.0033184229396283627),\n",
|
||||
" ('Ġmuch', 0.0033095215912908316),\n",
|
||||
" ('Ġmostly', 0.0032150144688785076),\n",
|
||||
" ('Ġmainly', 0.0030899408739060163),\n",
|
||||
" ('Ġfor', 0.003034428460523486),\n",
|
||||
" ('.', 0.0028878094162791967),\n",
|
||||
" ('Ġboth', 0.0028405177872627974),\n",
|
||||
" ('Ġsomewhat', 0.0028194624464958906),\n",
|
||||
" ('Ġcru', 0.002263976726680994),\n",
|
||||
" ('Ġas', 0.00221616611815989),\n",
|
||||
" ('Ġof', 0.0022000609897077084),\n",
|
||||
" ('Ġalmost', 0.001968063646927476),\n",
|
||||
" ('Ġat', 0.0018015997484326363),\n",
|
||||
" ('Ġhighly', 0.0017461496172472835),\n",
|
||||
" ('Ġcompletely', 0.001692073536105454)]"
|
||||
"[('\u00c2\u0142', 0.6182783842086792),\n",
|
||||
" ('\u00c8', 0.1154019758105278),\n",
|
||||
" ('\u00d1\u0123', 0.026960616931319237),\n",
|
||||
" ('_____', 0.024418892338871956),\n",
|
||||
" ('________', 0.014962316490709782),\n",
|
||||
" ('\u00c3\u0124', 0.010653386823832989),\n",
|
||||
" ('\u00e4\u00b8\u0143', 0.008340531960129738),\n",
|
||||
" ('\u00d1', 0.007557711564004421),\n",
|
||||
" ('\u00ca', 0.007046067621558905),\n",
|
||||
" ('\u00e3\u0122', 0.006875576451420784),\n",
|
||||
" ('ile', 0.006685272324830294),\n",
|
||||
" ('____', 0.006307446397840977),\n",
|
||||
" ('\u00e2\u0122\u012d', 0.006306538358330727),\n",
|
||||
" ('\u00d1\u0122', 0.006197483278810978),\n",
|
||||
" ('\u0120Belarus', 0.006108700763434172),\n",
|
||||
" ('\u00c6', 0.005720408633351326),\n",
|
||||
" ('\u0120Poland', 0.0053678699769079685),\n",
|
||||
" ('\u00e1\u00b9', 0.004606408067047596),\n",
|
||||
" ('\u00ee\u0122', 0.004161055199801922),\n",
|
||||
" ('????', 0.004056799225509167),\n",
|
||||
" ('_______', 0.0038176667876541615),\n",
|
||||
" ('\u00e4\u00b8', 0.0036082742735743523),\n",
|
||||
" ('\u00cc', 0.003221835708245635),\n",
|
||||
" ('urs', 0.003080119378864765),\n",
|
||||
" ('________________', 0.0027312245219945908),\n",
|
||||
" ('\u0120Lithuania', 0.0023860156070441008),\n",
|
||||
" ('ich', 0.0021211160346865654),\n",
|
||||
" ('iz', 0.002069818088784814),\n",
|
||||
" ('vern', 0.002001357264816761),\n",
|
||||
" ('\u00c5\u0124', 0.001717406208626926)]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"execution_count": 17,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
@ -121,12 +137,11 @@
|
||||
"from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel\n",
|
||||
"tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-large')\n",
|
||||
"model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')\n",
|
||||
"text = \"This issue depends\"\n",
|
||||
"text = 'Warsaw is the capital city of'\n",
|
||||
"encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')\n",
|
||||
"output = model(**encoded_input)\n",
|
||||
"next_token_probs = torch.softmax(output[0][:, -1, :][0], dim=0)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"next_token_probs\n",
|
||||
"nb_of_tokens = next_token_probs.size()[0]\n",
|
||||
"print(nb_of_tokens)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -146,22 +161,22 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Zalety tego podejścia:\n",
|
||||
"Zalety tego podej\u015bcia:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- prostota,\n",
|
||||
"- dobra podstawa do strojenia systemów generowania tekstu zwłaszcza\n",
|
||||
" „otwartego” (systemy dialogowe, generowanie (fake) newsów, streszczanie tekstu),\n",
|
||||
" ale niekoniecznie tłumaczenia maszynowego,\n",
|
||||
"- zaskakująca skuteczność przy uczeniu *few-shot* i *zero-shot*.\n",
|
||||
"- dobra podstawa do strojenia system\u00f3w generowania tekstu zw\u0142aszcza\n",
|
||||
" \u201eotwartego\u201d (systemy dialogowe, generowanie (fake) news\u00f3w, streszczanie tekstu),\n",
|
||||
" ale niekoniecznie t\u0142umaczenia maszynowego,\n",
|
||||
"- zaskakuj\u0105ca skuteczno\u015b\u0107 przy uczeniu *few-shot* i *zero-shot*.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Wady:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- asymetryczność, przetwarzanie tylko z lewej do prawej, preferencja\n",
|
||||
"- asymetryczno\u015b\u0107, przetwarzanie tylko z lewej do prawej, preferencja\n",
|
||||
" dla lewego kontekstu,\n",
|
||||
"- mniejsza skuteczność przy dostrajaniu do zadań klasyfikacji i innych zadań\n",
|
||||
" niepolegających na prostym generowaniu.\n",
|
||||
"- mniejsza skuteczno\u015b\u0107 przy dostrajaniu do zada\u0144 klasyfikacji i innych zada\u0144\n",
|
||||
" niepolegaj\u0105cych na prostym generowaniu.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Przykłady modeli: GPT, GPT-2, GPT-3, DialoGPT.\n",
|
||||
"Przyk\u0142ady modeli: GPT, GPT-2, GPT-3, DialoGPT.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -169,7 +184,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Maskowanie słów (BERT)\n",
|
||||
"### Maskowanie s\u0142\u00f3w (BERT)\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -177,18 +192,18 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Inną metodą jest maskowanie słów (*Masked Language Modeling*, *MLM*).\n",
|
||||
"Inn\u0105 metod\u0105 jest maskowanie s\u0142\u00f3w (*Masked Language Modeling*, *MLM*).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"W tym podejściu losowe wybrane zastępujemy losowe słowa specjalnym\n",
|
||||
"tokenem (`[MASK]`) i każemy modelowi odgadywać w ten sposób\n",
|
||||
"zamaskowane słowa (z uwzględnieniem również prawego kontekstu!).\n",
|
||||
"W tym podej\u015bciu losowe wybrane zast\u0119pujemy losowe s\u0142owa specjalnym\n",
|
||||
"tokenem (`[MASK]`) i ka\u017cemy modelowi odgadywa\u0107 w ten spos\u00f3b\n",
|
||||
"zamaskowane s\u0142owa (z uwzgl\u0119dnieniem r\u00f3wnie\u017c prawego kontekstu!).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Móciąc ściśle, w jednym z pierwszych modeli tego typu (BERT)\n",
|
||||
"zastosowano schemat, w którym również niezamaskowane słowa są odgadywane (!):\n",
|
||||
"M\u00f3ci\u0105c \u015bci\u015ble, w jednym z pierwszych modeli tego typu (BERT)\n",
|
||||
"zastosowano schemat, w kt\u00f3rym r\u00f3wnie\u017c niezamaskowane s\u0142owa s\u0105 odgadywane (!):\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- wybieramy losowe 15% wyrazów do odgadnięcia\n",
|
||||
"- 80% z nich zastępujemy tokenem `[MASK]`,\n",
|
||||
"- 10% zastępujemy innym losowym wyrazem,\n",
|
||||
"- wybieramy losowe 15% wyraz\u00f3w do odgadni\u0119cia\n",
|
||||
"- 80% z nich zast\u0119pujemy tokenem `[MASK]`,\n",
|
||||
"- 10% zast\u0119pujemy innym losowym wyrazem,\n",
|
||||
"- 10% pozostawiamy bez zmian.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
@ -198,11 +213,28 @@
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"/home/filipg/.local/lib/python3.9/site-packages/transformers/models/auto/modeling_auto.py:806: FutureWarning: The class `AutoModelWithLMHead` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `AutoModelForCausalLM` for causal language models, `AutoModelForMaskedLM` for masked language models and `AutoModelForSeq2SeqLM` for encoder-decoder models.\n",
|
||||
" warnings.warn(\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"# Out[3]:"
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W USA. (score: 0.16715531051158905)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W India. (score: 0.09912960231304169)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Indian. (score: 0.039642028510570526)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Nepal. (score: 0.027137665078043938)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Pakistan. (score: 0.027065709233283997)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Polsce. (score: 0.023737527430057526)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W .... (score: 0.02306722290813923)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Bangladesh. (score: 0.022106658667325974)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W .... (score: 0.01628892682492733)\n",
|
||||
"W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W Niemczech. (score: 0.014501162804663181)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -213,7 +245,7 @@
|
||||
"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"xlm-roberta-large\")\n",
|
||||
"model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(\"xlm-roberta-large\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"sequence = f'II wojna światowa zakończyła się w {tokenizer.mask_token} roku.'\n",
|
||||
"sequence = f'W kt\u00f3rym pa\u0144stwie le\u017cy Bombaj? W {tokenizer.mask_token}.'\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"input_ids = tokenizer.encode(sequence, return_tensors=\"pt\")\n",
|
||||
"mask_token_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]\n",
|
||||
@ -233,7 +265,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Przykłady: BERT, RoBERTa (również Polish RoBERTa).\n",
|
||||
"Przyk\u0142ady: BERT, RoBERTa (r\u00f3wnie\u017c Polish RoBERTa).\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -241,7 +273,7 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Podejście generatywne (koder-dekoder).\n",
|
||||
"### Podej\u015bcie generatywne (koder-dekoder).\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -249,8 +281,8 @@
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"System ma wygenerować odpowiedź na różne pytania (również\n",
|
||||
"odpowiadające zadaniu MLM), np.:\n",
|
||||
"System ma wygenerowa\u0107 odpowied\u017a na r\u00f3\u017cne pytania (r\u00f3wnie\u017c\n",
|
||||
"odpowiadaj\u0105ce zadaniu MLM), np.:\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"- \"translate English to German: That is good.\" => \"Das ist gut.\"\n",
|
||||
"- \"cola sentence: The course is jumping well.\" => \"not acceptable\"\n",
|
||||
@ -262,9 +294,24 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"['World War II ended in World War II.',\n",
|
||||
" 'World War II ended in 1945..',\n",
|
||||
" 'World War II ended in 1945.',\n",
|
||||
" 'World War II ended in 1945.',\n",
|
||||
" 'World War II ended in 1945.']"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"from transformers import T5Tokenizer, T5Config, T5ForConditionalGeneration\n",
|
||||
"\n",
|
||||
@ -276,7 +323,7 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"slot = '<extra_id_0>'\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"text = f'Warsaw is the {slot} of Poland.'\n",
|
||||
"text = f'World War II ended in {slot}.'\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"encoded = t5_tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')\n",
|
||||
"input_ids = encoded['input_ids']\n",
|
||||
@ -308,14 +355,14 @@
|
||||
"source": [
|
||||
"(Zob. [https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf](https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Przykład: T5, mT5\n",
|
||||
"Przyk\u0142ad: T5, mT5\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
@ -329,10 +376,16 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"author": "Filip Grali\u0144ski",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"subtitle": "14.Pretrenowane modele j\u0119zyka[wyk\u0142ad]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
@ -1,5 +1,19 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
||||
"<h1> Ekstrakcja informacji </h1>\n",
|
||||
"<h2> 15. <i>Sieci Transformer i ich zastosowanie w ekstrakcji informacji</i> [wykład]</h2> \n",
|
||||
"<h3> Filip Graliński (2021)</h3>\n",
|
||||
"</div>\n",
|
||||
"\n",
|
||||
""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
@ -226,11 +240,14 @@
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "Filip Graliński",
|
||||
"email": "filipg@amu.edu.pl",
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"lang": "pl",
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
@ -241,10 +258,13 @@
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.9.2"
|
||||
"version": "3.9.6"
|
||||
},
|
||||
"org": null
|
||||
"org": null,
|
||||
"subtitle": "15.Sieci Transformer i ich zastosowanie w ekstrakcji informacji[wykład]",
|
||||
"title": "Ekstrakcja informacji",
|
||||
"year": "2021"
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user