mail1.txt 3.28 KB
     W związku z tym mam kilka pytań:
    - uruchamiam serwer poleceniem
    ./concraft-dag2-pl server --port=4322 -i ./concraft-pl-model-180317.gz +RTS -N4


Hmm, widzę że używasz nie-najnowszej wersji.  Obecnie, wynikiem komplilacji jest narzędzie `concraft-pl` (a nie `concraft-dag2-pl`).  Ale może to nie problem.
 

    co oznacza argument +RTS? 


Wszystkie opcje pojawiające się na prawo `+RTS` to tzw. "run time options".  Każdy program skompilowany GHC (Glasgow Haskell Compiler) akceptuje takie opcje.
 

    skąd serwer wie, że kontaktuje się przez websockety z pythonem a nie z klientem w haskelu?


Nie wie.

Poza tym, technicznie rzecz biorąc, komunikacja nie bazuje na websocketach tylko na HTTP.
 

    - czy liczby w kolumnach 1 i 2 danych wejściowych można przemnorzyć przez 100 bez szkody dla jakości tagowania?


Tak.  Tak w każdym razie powinno być.
 

    - czy lematy w kolumnie 4 można podawać bez części po dwukropku bez szkody dla jakości tagowania?


Concraft w ogóle nie lematyzuje, wartości lematów są po prostu przepisywane.
 

    - czy kolumny 6 i 7 (pospolitość i kwalifikatory) mogą pozostać w danych wejściowych puste bez szkody dla jakości tagowania?


Tak.
 

    - czy w danych wejściowych w kolumnie 8 można podać wartość inną niż 0.000 i czy zostanie ona wykorzystana jako podpowiedź przy tagowaniu?


Podczas tagowania te wartości są ignorowane, ważne są podczas trenowania.

Concraft mógłby je wykorzystywać jako swego rodzaju podpowiedź, ale nie próbowałem niczego w tym kierunku zaimplementować.
 

    - na jakiej zasadzie concraft interpretuje ign'y (zauważyłem, że dodaje im nowe tagi), czy ich interpretowanie można wyłączyć?


Nie bardzo, ale znacznik 'ign' pozostaje w danych wyjściowych więc dodane przez concrafta interpretacje można oczywiście zignorować.
 

    - co się stanie, podczas analizy danych, w których niektóre znaczniki fleksyjne są inne od morfeuszowych np. date oznaczające datę, czy url oznaczający adres interetowy


Nie powinien się posypać, ale nic mądrego dla tych znaczników (których w ogóle nie widział w danych treningowych) nie wywnioskuje.

Ogólna zasada jest taka, że dane tagowane powinny mieć identyczny zestaw znaczników jak te na których Concraft został wytrenowany.  Jeśli tak nie jest, to najlepiej przetworzyć dane treningowe i wytrenować nowy model.
 

    - jak concraft zachowa się przy danych z guessera? Cechują się one dużo większą różnorodnością lematów i znaczników fleksyjnych przypisanych do każdej formy?


Tak jak napisałem wyżej, concraft nie lematyzuje, więc różnorodność lematów nie ma dla niego znaczenia (nie bierze nawet lematów pod uwagę, chociaż mógłby).

Jeśli chodzi o znaczniki, to concraft ma własny moduł zgadywania.  Czy dobrze rozumiem, że chcesz uruchamiać concrafta na danych po zgadywaniu?


    czy concraft jest przystosowany do pracy współbieżnej, tzn. czy jeden serwer jest w stanie poprawnie obsługiwać jednocześnie wiele zapytań?


Jest w stanie (zob. https://github.com/kawu/concraft-pl#server).  Ale nie jestem pewny co do skalowalności zaimplementowanego rozwiązania (tzn. użycie dajmy na to 10 rdzeni nie przyspieszy 10-krotnie tagowania).  W razie czego, dałoby się to pewnie jakoś zoptymalizować.