Premier travail pratique du cours IFT 6285 donné par Philippe Langlais à la session d'hiver 2018.
Nous comparons plusieurs types de modèles pour résoudre ce problème. Le rapport est disponible à https://www.overleaf.com/read/szdkwqxgsnmw.
Vous aurez besoin de Python 3+ et des packages suivants et de leur dépendances:
- gzip
- glop
- keras
- spacy
- textacy
- hmmlearn
A la racine, un dossier data qui contient dev, train, test:
./data/
|
+ dev/
|
+ test/
|
+ train/
Chaque dossier contient des fichiers de donnée.
Un fichier de donnée est gzippé. Les sous-dossiers de data/ ne devraient donc contenir en principe des fichiers *.gz. Le contenu des fichiers est dans le format suivant:
#begin document 21541630
Qalaye qalaye
Niazi niazi
is be
an a
ancient ancient
fortified fortified
area area
in in
Paktia paktia
province province
in in
Afghanistan afghanistan
. .
Les mots de la première colonne constituent la phrase originale et les mots de la colonne de droite est la séquence de lemme associée.
Les deux colonnes sont séparées par un caractère de tabluation \t.
Dans le cas où vous voulez utiliser le modèle LSTM, il y a deux versions: un script python et un notebook jupiter. Le notebook jupiter a été optimisé pour être lancé sur Google Colaboratory.