Ciencias de la Computación FAMAF

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====== Trabajo Práctico 3 - Etiquetado de Secuencias ======

[[materias:pln:2019|(volver a la página principal)]]

En este trabajo práctico implementaremos varios modelos de etiquetado de
secuencias y realizaremos algunos experimentos con ellos.

  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-2019.
  * Fecha de entrega: <del>23/5</del> 6/6 a las 23:59.


===== Instrucciones =====

El código base para el proyecto se encuentra en el [[https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-2019|repositorio de la materia]].
La entrega del proyecto es a través de github. Por lo tanto, deben **hacer un "fork" del repositorio** dentro de sus cuentas de github.

Además del código fuente, **deben elaborar un README** con una breve explicación de lo que hicieron en cada ejercicio. El README puede estar en texto plano (txt), markdown (md) o restrucured text (rst), y debe estar incluído dentro de la carpeta ''tagging''.

Criterios de Evaluación:

  * Estilo de codificación (chequeado con flake8 y a ojo).
  * Diseño del código: uso de clases, herencia, etc.
  * Uso y aprobación de tests (provistos y definidos por uds.).
  * Uso apropiado de git (commits granulares, logs informativos).
  * Resultados.
  * README.


===== Ejercicio 1: Corpus AnCora: Estadísticas de etiquetas POS =====

Programar un script ''stats.py'' que muestre la siguiente información del corpus:

  * Estadísticas básicas:
    * Cantidad de oraciones.
    * Cantidad de ocurrencias de palabras.
    * Cantidad de palabras (vocabulario).
    * Cantidad de etiquetas (vocabulario de tags).
  * Etiquetas más frecuentes: Una tabla con las 10 etiquetas más frecuentes y la siguiente información para cada una:
    * Cantidad de veces que aparece (frecuencia), y porcentaje del total.
    * Cinco palabras más frecuentes con esa etiqueta.
    * **En el README, agregar a mano una breve descripción del significado de la etiqueta.**
  * Niveles de ambigüedad de las palabras: Una figura similar a la Figura 5.10 de Jurafsky & Martin (2008). Para cada nivel de ambigüedad (de 1 a 9) mostrar:
    * Cantidad de palabras y porcentaje del total.
    * Cinco palabras más frecuentes.
  * Incluir todas las estadísticas en el README.

Uso del script:

  $ python tagging/scripts/stats.py

Documentación:

  * [[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-2019/blob/master/notebooks/tagging/01%20Etiquetado%20de%20Secuencias.ipynb|Jupyter notebook: Etiquetado de Secuencias]]


===== Ejercicio 2: Baseline Tagger =====

  * Programar un etiquetador baseline, que elija para cada palabra su etiqueta más frecuente observada en entrenamiento.
  * Para las palabras desconocidas, devolver la etiqueta 'nc0s000' (nombre común singular).
  * Entrenar y evaluar el modelo baseline del ejercicio anterior. Reportar los resultados en el README.
  * **Bonus**: Graficar la matriz de confusión como un mapa de calor (ver documentación abajo).

Interfaz de ''BaselineTagger'' en  ''baseline.py'':

<code python>
class BaselineTagger:

    def __init__(self, tagged_sents, default_tag='nc0s000'):
        """
        tagged_sents -- training sentences, each one being a list of pairs.
        default_tag -- tag for unknown words.
        """

    def tag(self, sent):
        """Tag a sentence.

        sent -- the sentence.
        """

    def tag_word(self, w):
        """Tag a word.

        w -- the word.
        """

    def unknown(self, w):
        """Check if a word is unknown for the model.

        w -- the word.
        """
</code>

Tests:

  $ nosetests tagging/tests/test_baseline.py 

Ejemplo de uso de los scripts:

  $ python tagging/scripts/train.py -o baseline
  $ python tagging/scripts/eval.py -i baseline

Documentación:

  * http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html


===== Ejercicio 3: Entrenamiento y Evaluación de Taggers =====

  * Programar un script ''train.py'' que permita entrenar un etiquetador baseline.
  * Programar un script ''eval.py'' que permita evaluar un modelo de tagging. Calcular:
    * //Accuracy//, esto es, el porcentaje de etiquetas correctas.
    * //Accuracy// sobre las palabras conocidas y sobre las palabras desconocidas.
    * Matriz de confusión, como se explica en la sección 5.7.1 (//Error Analysis//) de Jurafsky & Martin.
  * Entrenar y evaluar el modelo baseline del ejercicio anterior. Reportar los resultados en el README.
  * **Bonus**: Graficar la matriz de confusión como un mapa de calor (ver documentación abajo).

Ejemplo de uso de los scripts:

  $ python tagging/scripts/train.py -o baseline
  $ python tagging/scripts/eval.py -i baseline

Documentación:

  * http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html



===== Ejercicio 4: Hidden Markov Models y Algoritmo de Viterbi =====

  * Implementar un Hidden Markov Model cuyos parámetros son las probabilidades de transición entre estados (las etiquetas) y de emisión de símbolos (las palabras).
  * Implementar el algoritmo de Viterbi que calcula el etiquetado más probable de una oración.

Interfaz de ''HMM'' y ''ViterbiTagger'' en  ''hmm.py'':

<code python>
class HMM:

    def __init__(self, n, tagset, trans, out):
        """
        n -- n-gram size.
        tagset -- set of tags.
        trans -- transition probabilities dictionary.
        out -- output probabilities dictionary.
        """

    def tagset(self):
        """Returns the set of tags.
        """

    def trans_prob(self, tag, prev_tags):
        """Probability of a tag.

        tag -- the tag.
        prev_tags -- tuple with the previous n-1 tags (optional only if n = 1).
        """

    def out_prob(self, word, tag):
        """Probability of a word given a tag.

        word -- the word.
        tag -- the tag.
        """

    def tag_prob(self, y):
        """
        Probability of a tagging.
        Warning: subject to underflow problems.

        y -- tagging.
        """

    def prob(self, x, y):
        """
        Joint probability of a sentence and its tagging.
        Warning: subject to underflow problems.

        x -- sentence.
        y -- tagging.
        """

    def tag_log_prob(self, y):
        """
        Log-probability of a tagging.

        y -- tagging.
        """

    def log_prob(self, x, y):
        """
        Joint log-probability of a sentence and its tagging.

        x -- sentence.
        y -- tagging.
        """

    def tag(self, sent):
        """Returns the most probable tagging for a sentence.

        sent -- the sentence.
        """


class ViterbiTagger:

    def __init__(self, hmm):
        """
        hmm -- the HMM.
        """

    def tag(self, sent):
        """Returns the most probable tagging for a sentence.

        sent -- the sentence.
        """
</code>

Tests:

  $ nosetests tagging/tests/test_hmm.py 
  $ nosetests tagging/tests/test_viterbi_tagger.py 

Documentación:

  * [[http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/hmms-spring2013.pdf]]


===== Ejercicio 5: HMM POS Tagger =====

  * Implementar en una clase ''MLHMM'' un Hidden Markov Model cuyos parámetros se estiman usando Maximum Likelihood sobre un corpus de oraciones etiquetado.
  * La clase debe tener **la misma interfaz que ''HMM''** con las modificaciones y agregados especificadas abajo.
  * Agregar al script de entrenamiento (train.py) una opción de línea de comandos que permita utilizar la MLHMM con distintos valores de ''n''.
  * Entrenar y evaluar para varios valores de ''n'' (1, 2, 3 y 4). Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempo de evaluación.

Interfaz de ''MLHMM'' en ''hmm.py'':

<code python>
class MLHMM:

    def __init__(self, n, tagged_sents, addone=True):
        """
        n -- order of the model.
        tagged_sents -- training sentences, each one being a list of pairs.
        addone -- whether to use addone smoothing (default: True).
        """

    def tcount(self, tokens):
        """Count for an n-gram or (n-1)-gram of tags.

        tokens -- the n-gram or (n-1)-gram tuple of tags.
        """

    def unknown(self, w):
        """Check if a word is unknown for the model.

        w -- the word.
        """

    """
       Todos los métodos de HMM.
    """
</code>

Tests:

  $ nosetests tagging/tests/test_ml_hmm.py 

Documentación:

  * [[http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/hmms-spring2013.pdf]]
  * Mail 2017: [[https://groups.google.com/forum/#!topic/pln-famaf-2017/N5TPKgZY1Lg|Como seria AddOne para MLHMM?
]]

===== Ejercicio 6: Clasificador "three words" =====

  * Implementar en ''classifier.py'' un tagger que utilice un clasificador para etiquetar cada palabra en base a la información disponible en una ventana alrededor de la palabra.
  * Definir el vectorizador con los siguientes features:
    * la palabra actual en minúsculas.
    * si la palabra actual empieza en mayúsculas.
    * si la palabra actual está en mayúsculas.
    * si la palabra actual es un número.
    * mismos features para la palabra anterior y para la siguiente.
  * Probar los siguientes clasificadores:
    * ''sklearn.linear_model.LogisticRegression''
    * ''sklearn.naive_bayes.MultinomialNB''
    * ''sklearn.svm.LinearSVC''
  * Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempo de evaluación.

/*
  * Usar el siguiente //pipeline// de scikit-learn:
    * Vectorizador ''DictVectorizer''.
    * Clasificador de máxima entropía (''sklearn.linear_model.LogisticRegression'').
*/

Interfaz de ''ClassifierTagger'' en ''classifier.py'':

<code python>
class ClassifierTagger:
    """Simple and fast classifier based tagger.
    """

    def __init__(self, tagged_sents, clf='lr'):
        """
        clf -- classifying model, one of 'svm', 'lr' (default: 'lr').
        """

    def fit(self, tagged_sents):
        """
        Train.
        tagged_sents -- list of sentences, each one being a list of pairs.
        """

    def tag_sents(self, sents):
        """Tag sentences.
        sent -- the sentences.
        """

    def tag(self, sent):
        """Tag a sentence.
        sent -- the sentence.
        """

    def unknown(self, w):
        """Check if a word is unknown for the model.
        w -- the word.
        """
</code>

Tests:

  $ nosetests tagging/tests/test_classifier.py 



===== Ejercicio 7: Clasificador con Word Embeddings fastText =====

  * Agregar word embeddings fastText a los features clasificador del ejercicio anterior.
    * Usar el vectorizador provisto en ''fasttext.py''.
  * Usar los modelos pre-entrenados para el idioma castellano ofrecidos por fastText.
  * Entrenar, evaluar y reportar resultados y tiempos en el README.

Documentación:

  * [[https://fasttext.cc/|fastText]]
    * [[https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master/python#building-fasttext-for-python|Instalación]]
    * [[https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html|Modelos pre-entrenados]]

===== Ejercicio 8: Análisis de Error y Nuevos Features  =====

**TBA**

===== Ejercicio 9: Red Neuronal Recurrente =====

**TBA**



/*
===== Ejercicio 9: Red Neuronal =====


===== Ejercicio 10: Red Neuronal Recurrente =====

  * https://allennlp.org/tutorials
  * https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html#example-an-lstm-for-part-of-speech-tagging

https://nlpforhackers.io/lstm-pos-tagger-keras/

  * Probe LSTM cells: recuerda consistencia de comillas?|
*/