- Pre-elaborazione dei dati di addestramento FIGER (Gold)
sh preprocess.sh
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Creazione file di configurazione da placeholder (config/config.default.json). Rinominare il file togliendo il ".default" per usarlo con la configurazione standard.
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Installare le dipendenze tramite il gestore di pacchetti python
pip install keras tensorflow scipy sklearn
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Utilizzare Tensorflow con GPU (se possibile) per velocizzare la fase di training. Virtual Environment (venv) è consigliato. https://www.tensorflow.org/install/install_linux#installing_with_virtualenv
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Per iniziare la fase di addestramento (training), visualizzare il modello, salvare i pesi (weight) una volta completato il training per poter riutilizzare il modello successivamente gia' addestrato e predire/valutare tramite i dati di test:
python ner.py -P -S -SW
usage: ner.py [-h] [--load-model-weights LOAD_MODEL_WEIGHTS] [--model-summary]
[--save-model-weights] [--predict-and-evaluate]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--load-model-weights LOAD_MODEL_WEIGHTS, -LW LOAD_MODEL_WEIGHTS
Load model weights from a (previously saved) .h5 file
--model-summary, -S Print model summary after compilation
--save-model-weights, -SW
Save model weights after training (into a .h5 file)
--predict-and-evaluate, -P
Get predictions from the test dataset and its F1-score
Progetto realizzato per la prova finale/tirocinio del corso di Laurea di Informatica (Computer Science), facolta' di Ing. dell'Informazione, Informatica e Statistica, Universita' Sapienza (Roma). Anno accademico 2016/17.