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--- materias:pln:2019:practico1 [2019/03/14 14:24] – created francolq
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 ====== Trabajo Práctico 1 - Modelado de Lenguaje ======
-[[materias:pln:uba2018|(volver a la página principal)]]
+[[materias:pln:2019|(volver a la página principal)]]
 En este trabajo práctico implementaremos modelos de lenguaje y
 realizaremos algunos experimentos con ellos.
-  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-UBA2018.
+  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-2019.
-  * Fecha de entrega: <del>15/02</del> 18/02 a las 23:59.
+  * Fecha de entrega: <del>28/3</del> 4/4 a las 23:59.
 ===== Instrucciones =====
-El código base para el proyecto se encuentra en el [[https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-UBA2018|repositorio de la materia]].
+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.
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 Criterios de Evaluación:
-  * Estilo de codificación (chequeado con flake8 y a ojo).
+  * Estilo de codificación (chequeado con pylint, flake8 y a ojo).
   * Diseño del código: uso de clases, herencia, etc.
   * Uso y aprobación de tests (provistos y definidos por uds.).
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   * Revisar a ojo la tokenización y segmentado en oraciones. Si es muy mala, probar otras formas de tokenización/segmentado.
   * Modificar el script ''train.py'' para utilizar el nuevo corpus.
+Interfaz de ''train.py'':
+<code>
+$ python languagemodeling/scripts/train.py  --help
+Train an n-gram model.
+Usage:
+  train.py [-m <model>] -n <n> -o <file>
+  train.py -h | --help
+Options:
+  -n <n>        Order of the model.
+  -m <model>    Model to use [default: ngram]:
+                  ngram: Unsmoothed n-grams.
+                  addone: N-grams with add-one smoothing.
+                  inter: N-grams with interpolation smoothing.
+  -o <file>     Output model file.
+  -h --help     Show this screen.
+</code>
 Documentación:
   * [[https://groups.google.com/forum/#!topic/pln-famaf-2015/KAa15XcqsXw|Ideas para corpus]]
+  * [[https://github.com/crscardellino/sbwce/blob/master/unlabeled_corpora.tsv|Recursos del Spanish Billion Words Corpus (Cristian Cardellino)]]
   * [[http://www.nltk.org/book/ch03.html#regular-expressions-for-tokenizing-text|NLTK: Regular Expressions for Tokenizing Text]]
-  * [[http://nbviewer.jupyter.org/url/cs.famaf.unc.edu.ar/~francolq/Procesamiento%20B%C3%A1sico%20de%20Texto.ipynb#Tokenización|Jupyter notebook: Tokenización (ejemplo visto en clase)]]
+  * [[https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-2019/blob/master/notebooks/01%20Procesamiento%20B%C3%A1sico%20de%20Texto.ipynb|Jupyter notebook: Tokenización (ejemplo visto en clase)]]
   * [[https://docs.python.org/3/howto/regex.html|Python 3: Regular Expression HOWTO]]
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   * Separar el corpus en entrenamiento y test (90% y 10% resp.).
+  * Implementar el cálculo de log-probability, cross-entropy y perplejidad en la clase ''ngram.LanguageModel''.
+  * Programar un script ''eval.py'' para cargar un modelo de lenguajes y evaluarlo sobre el conjunto de test.
   * Usar el script ''train.py'' para entrenar el modelo "add one" y guardar las instancias resultantes para varios valores de n (1, 2, 3 y 4).
   * Usar el script ''eval.py'' para calcular la perplejidad de los modelos entrenados en el ejercicio anterior. Reportar los resultados en el README.
-Nueva interfaz de ''train.py'':
-<code>
-$ python languagemodeling/scripts/train.py  --help
-Train an n-gram model.
-Usage:
-  train.py -n <n> [-m <model>] -o <file>
-  train.py -h | --help
-Options:
-  -n <n>        Order of the model.
-  -m <model>    Model to use [default: ngram]:
-                  ngram: Unsmoothed n-grams.
-                  addone: N-grams with add-one smoothing.
-  -o <file>     Output model file.
-  -h --help     Show this screen.
-</code>
 Interfaz de ''eval.py'':
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   -h --help     Show this screen.
 </code>
+Documentación:
+  * {{ :materias:pln:2019:lm-notas.pdf |Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias}}
+  * Mails:
+    * [[https://groups.google.com/forum/#!topic/pln-famaf-2015/29EwJKp5nrY|Resultados típicos de perplexity para todos los modelos]]
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 (Course notes for NLP by Michael Collins, Columbia University)]]
     * **Especialmente** [[https://cs.famaf.unc.edu.ar/~francolq/Ejercicio%204.png|esta parte]] (última parte  de la sección 1.4.1).
-  * [[https://cs.famaf.unc.edu.ar/~francolq/lm-notas.pdf|Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias]]
+  * {{ :materias:pln:2019:lm-notas.pdf |Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias}}
   * [[https://www.youtube.com/watch?v=-aMYz1tMfPg&list=PL6397E4B26D00A269&index=17|4 - 6 - Interpolation - Stanford NLP - Professor Dan Jurafsky & Chris Manning]]
   * [[http://nbviewer.jupyter.org/url/cs.famaf.unc.edu.ar/~francolq/Modelado%20de%20Lenguaje%20Parte%202.ipynb#Suavizado-por-Interpolación|Jupyter notebook: Suavizado por Interpolación (ejemplo visto en clase)]]
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-===== Ejercicio 7 (punto bonus): Reordenamiento de Palabras ó Atribución de Autoría =====
+===== Ejercicio 7: Suavizado por Back-Off con Discounting =====
+  * Implementar el suavizado por back-off con discounting en ''ngram.py'' en una clase ''BackOffNGram''.
+  * Usar add-one para el nivel más bajo (unigramas).
+  * Usar datos held-out (un 10% de train) y barrido para elegir valor para beta.
+  * Agregar al script de entrenamiento (train.py) una opción de línea de comandos que permita utilizar este modelo.
+  * Calcular y reportar perplejidad para varios valores de ''n'' (1, 2, 3 y 4). Reportar los resultados en el README.
+Interfaz de la clase ''BackOffNGram'' (en ''ngram.py''):
+<code python>
+class BackOffNGram:
+    def __init__(self, n, sents, beta=None, addone=True):
+        """
+        Back-off NGram model with discounting as described by Michael Collins.
+        n -- order of the model.
+        sents -- list of sentences, each one being a list of tokens.
+        beta -- discounting hyper-parameter (if not given, estimate using
+            held-out data).
+        addone -- whether to use addone smoothing (default: True).
+        """
+    """
+       Todos los métodos de NGram.
+    """
+    def A(self, tokens):
+        """Set of words with counts > 0 for a k-gram with 0 < k < n.
+        tokens -- the k-gram tuple.
+        """
+    def alpha(self, tokens):
+        """Missing probability mass for a k-gram with 0 < k < n.
+        tokens -- the k-gram tuple.
+        """
+    def denom(self, tokens):
+        """Normalization factor for a k-gram with 0 < k < n.
+        tokens -- the k-gram tuple.
+        """
+</code>
+Tests:
+  $ nosetests languagemodeling/tests/test_backoff_ngram.py
+Documentación:
+  * [[http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/lm-spring2013.pdf|Language Modeling
+(Course notes for NLP by Michael Collins, Columbia University)]]
+  * {{ :materias:pln:2019:lm-notas.pdf |Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias}}
+  * [[https://www.youtube.com/watch?v=hsHw9F3UuAQ&index=3&list=PLO9y7hOkmmSHE2v_oEUjULGg20gyb-v1u|Discounting Methods - Part I]] (Michael Collins, Columbia University)
+  * [[https://www.youtube.com/watch?v=FedWcgXcp8w&index=4&list=PLO9y7hOkmmSHE2v_oEUjULGg20gyb-v1u|Discounting Methods - Part II]] (Michael Collins, Columbia University)
+===== Ejercicio 8 (punto bonus): Reordenamiento de Palabras ó Atribución de Autoría =====
   * Elegir y resolver uno de los dos ejercicios siguientes de Jurafsky & Martin (2008):