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--- materias:pln:uba2019:practico1 [2019/09/11 23:09] – francolq
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 Uso del script:
-  $ python tagging/scripts/stats.py
+  $ python tagging/scripts/stats.py -c ancora-3.0.1es
 Documentación:
+  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019/tree/master/notebooks/tagging/01%20Etiquetado%20de%20Secuencias%20Parte%201.ipynb|Notebook: 1. Etiquetado de Secuencias: Parte 1]]
   * [[http://clic.ub.edu/corpus/|Corpus AnCora]]
   * [[https://web.archive.org/web/20160325024315/http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/doc/tagsets/tagset-es.html|Etiquetas EAGLES]]
   * [[https://nlp.stanford.edu/software/spanish-faq.shtml#tagset|Stanford CoreNLP simplified tagset]]
-  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019/tree/master/notebooks/tagging/01%20Etiquetado%20de%20Secuencias%20Parte%201.ipynb|Jupyter notebook: Etiquetado de Secuencias]]
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 Ejemplo de uso de los scripts:
-  $ python tagging/scripts/train.py -o baseline
+  $ python tagging/scripts/train.py -c ancora-3.0.1es -m base -o baseline
-  $ python tagging/scripts/eval.py -i baseline
+  $ python tagging/scripts/eval.py -c ancora-3.0.1es -i baseline
 Documentación:
+  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019/tree/master/notebooks/tagging/02%20Etiquetado%20de%20Secuencias%20Parte%202.ipynb|Notebook: 2. Etiquetado de Secuencias: Parte 2]]
   * http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html
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     * ''sklearn.naive_bayes.MultinomialNB''
     * ''sklearn.svm.LinearSVC''
-  * Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempo de evaluación.
+  * Agregar al script de entrenamiento (train.py) una opción de línea de comandos que permita utilizar estos clasificadores.
+  * Entrenar y evaluar. Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempos de entrenamiento y evaluación.
 /*
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   $ nosetests tagging/tests/test_classifier.py
+Documentación:
+  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019/tree/master/notebooks/tagging/03%20Etiquetado%20de%20Secuencias%20Parte%202.ipynb|Notebook: 3. Etiquetado de Secuencias: Parte 3]]
+===== Ejercicio 4: Análisis de Errores y Nuevos Features  =====
+  * En una notebook, hacer análisis de errores del clasificador anterior.
+  * Proponer e implementar nuevos features a partir de este análisis.
+  * Entrenar y evaluar. Verificar la utilidad de los nuevos features propuestos.
+  * Reportar los resultados en el README.
+Documentación:
+  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019/tree/master/notebooks/tagging/02%20Etiquetado%20de%20Secuencias%20Parte%202.ipynb|Notebook: 2. Etiquetado de Secuencias: Parte 2]]
-===== Ejercicio 4: Clasificador con Word Embeddings fastText =====
+===== Ejercicio 5: Clasificador con Word Embeddings fastText =====
   * Agregar word embeddings fastText a los features clasificador del ejercicio anterior.
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 /*
-===== Ejercicio 8: Análisis de Error y Nuevos Features  =====
-**TBA**
 ===== Ejercicio 9: Red Neuronal Recurrente =====