Difference between revisions of "Comment démarrer avec les outils d'induction"

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(→‎Ubuntu:: correction syntaxe lien)
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An optional step may be useful. If you're just testing to see if it's working, or have an old machine, it's better to only use a subset of the data, so that it can be analyzed in a couple of hours, rather than days. Using 10,000 lines from each language took around 2 hours on my 1.8 Ghz Athlon with 512 megs of RAM. Other numbers are also fine, but use the same number for both files.
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Une étape optionnelle peut être utile. Si vous testez juste pour voir si ça marche, ou si vous avez une vieille machine, c'est mieux de n'utiliser qu'un sous ensemble des données, comme ça, elles pourront être analysées en 2 heures plutôt qu'en plusieurs jours. L'utilisation de 10,000 lignes pour chaque language a prit environ 2 hours sur mon Athlon 1.8 Ghz avec 512 MO de RAM. D'autres nombres de ligne conviennent aussi, mais utilisez le même nombre pour les deux fichiers.
   
 
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=== Exécution de plain2snt.out ===
  
=== Exécution de plain2snt.out ===
   
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Les noms de fichiers peuvent varier selon qu'on réalise ou non l'étape optionelle.
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The filenames will vary depending on whether or not the optional step was done.
  
   
 
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=== Exécution de GIZA++ ===
  
=== Exécution de GIZA++ ===
   
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Article principal : [[Utiliser GIZA++]]
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{{main|Using GIZA++}}
  
 
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$ GIZA++ -S en.10000.vcb -T it.10000.vcb -C en.10000_it.10000.snt -p0 0.98 -o dictionary >& dictionary.log
  
$ GIZA++ -S en.10000.vcb -T it.10000.vcb -C en.10000_it.10000.snt -p0 0.98 -o dictionary >& dictionary.log
 
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Si ça s'arrête en moins d'une minute, à moins que les dossiers d'entrée aient été minuscules, regardez le log - il est presque certain que la commande ait échoué.
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If it stops in under a minute, unless the input files were tiny, check the log - it almost certainly failed.
  
   
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If it worked, a number of files will be created. The one most likely to be of interest is dictionary.A3.final, which contains alignment information.
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Si ça marche, un certain nombre de fichiers seront créés. Le plus intéressant est dictionary.A3.final, qui contient les informations d'alignement.
   
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The first 3 lines of dictionary.A3.final, on the example corpus, are the following. They are apparently not particularly good, probably due to the small corpus.
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Les 3 premières lignes de dictionary.A3.final, dans cet exemple de corpus, sont les suivantes. Elles ne sont apparemment pas particulièrement bonnes, probablement à cause du petit corpus.
 
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# Sentence pair (1) source length 26 target length 21 alignment score : 7.66784e-37
  
# Sentence pair (1) source length 26 target length 21 alignment score : 7.66784e-37

Revision as of 16:01, 10 September 2011

Voici des directives partielles pour démarrer avec Apertium et les outils associés (comme GIZA++), dans le but final de créer des dictionnaire bilingues. Il pourrait aussi être utile comme prérequis de suivre Créer une nouvelle paire de langues.

Voir Problèmes lors de l'installation pour savoir quoi faire en cas d'erreurs.

Quelques étapes sont spécifiques à Ubuntu. Tout à part mkcls est construit depuis les sources SVN.

Installation des programmes nécéssaires

Paquets Ubuntu prérequis

Ce n'est malheureusement pas une liste complète; je (l'auteur de la version anglaise de cette page) m'attend à en rajouter to add one quand j'aurai fait une installation depuis une version Ubuntu d'origine. Mangrès tout, ce qui suit devrait vous servir; tous les outils sont nécéssaires : 

sudo apt-get install automake libtool libxml2-dev flex libpcre3-dev

Installation de Crossdics

La page Crossdics : Génération d'une paire de langue à partir de 2 autres l'explique correctement.

Vous pouvez avoir besoin d'exporter une nouvelle valeur pour JAVA_HOME avant de lancer ant(?) jar. 

$ export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.03

ls /usr/lib/jvm/ si vous avez un doute sur ce qu'est la version sur votre système; elle pourrait être différente de celle ci-dessus.

Installation de lttoolbox

$ svn co https://apertium.svn.sourceforge.net/svnroot/apertium/trunk/lttoolbox
$ cd lttoolbox
$ ./autogen.sh
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

Notez où lttoolbox.pc est installé, dans le cas où vous avez le message autogen.sh doesn't find lttoolbox. (VOIR DÉJÀ LA COHÉRENCE DU LIEN SUR LA PAGE ANGLAISE) !

Installation de Apertium

$ svn co https://apertium.svn.sourceforge.net/svnroot/apertium/trunk/apertium
$ cd apertium
$ ./autogen.sh
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

Installation de ReTraTos

$ svn co https://retratos.svn.sourceforge.net/svnroot/retratos/trunk retratos
$ cd retratos
$ ./autogen.sh
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

(Dans le cas où lttoolbox n'est pas trouvée, voir cette solution de contournement.)

Installation de mkcls

Ubuntu:

Récupérez le paquet Debian approprié pour votre version d'Ubuntu sur ubuntu-nlp. 

$ dpkg --install mkcls*.deb

Mac:

Récupérez giza-pp depuis http://code.google.com/p/giza-pp/, puis faites 

$ tar xvzf giza-pp-VERSION.tar.gz
$ cd giza-pp/mkcls-v2
$ make
$ sudo cp mkcls /usr/bin/

Installation de GIZA++

Malheureusement, le paquet Debian sur ubuntu-nlp a été construit avec -DBINARY_SEARCH_FOR_TTABLE. Vous avez besoin de préparer les fichiers d'entrée différemment pour ça, ou le programme meurt avec "ERROR: NO COOCURRENCE FILE GIVEN!". Je ne sais pas comment faire ça, donc voici les instructions pour compiler une version qui fonctionnera avec le reste de cette page. 

$ wget http://giza-pp.googlecode.com/files/giza-pp-v1.0.1.tar.gz
$ tar xvzf giza-pp-v1.0.1.tar.gz
$ cd giza-pp/GIZA++-v2
$ cat Makefile | sed -e 's/-DBINARY_SEARCH_FOR_TTABLE//' | sed -e 's/mkdir/mkdir -p/g' > tmp
$ mv Makefile Makefile.orig
$ mv tmp Makefile
$ make
$ sudo make install


Creation des dictionnaires bilingues.

Obtention d'un corpus (et getAlignmentWithText.pl)

$ wget http://wt.jrc.it/lt/Acquis/JRC-Acquis.3.0/alignments/getAlignmentWithText.pl

Choisissez une paire de langues. Pour cet exemple, it ce sera Italien (it) et Anglais (en). Pour utiliser une autre paire, trouvez les noms de fichiers depuis le navigateur [1] et [2].

Récupérez le corpus associé et les fichiers d'alignement. 

$ wget http://wt.jrc.it/lt/Acquis/JRC-Acquis.3.0/alignments/jrc-en-it.xml.gz
$ wget http://wt.jrc.it/lt/Acquis/JRC-Acquis.3.0/corpus/jrc-en.tgz
$ wget http://wt.jrc.it/lt/Acquis/JRC-Acquis.3.0/corpus/jrc-it.tgz

Le corpus doit être désarchivé, et inseré dans un nouveau répertoire commun. 

$ tar xvzf jrc-en.tgz 
$ tar xvzf jrc-it.tgz
$ mkdir acquis
$ mv en it acquis

Lancement de getAlignmentWithText.pl

$ perl getAlignmentWithText.pl -acquisDir acquis/ jrc-en-it.xml > alignement

Extraction des sous ensembles du fichier d'alignement

À ce stade, il y aura un fichier d'alignement contenant quelques millions de lignes de XML. Il fera fréquemment référence à s1 (la première des deux langues dans le fichier jrc-lang1-lang2.xml, qui est jrc-en-it.xml dans cet exemple, soit l'anglais) et s2 (l'italien). Le contenu pour chaque langue devrait être extrait dans des fichiers spécifiques : 

$ grep s1 alignement > en
$ grep s2 alignement > it

Une étape optionnelle peut être utile. Si vous testez juste pour voir si ça marche, ou si vous avez une vieille machine, c'est mieux de n'utiliser qu'un sous ensemble des données, comme ça, elles pourront être analysées en 2 heures plutôt qu'en plusieurs jours. L'utilisation de 10,000 lignes pour chaque language a prit environ 2 hours sur mon Athlon 1.8 Ghz avec 512 MO de RAM. D'autres nombres de ligne conviennent aussi, mais utilisez le même nombre pour les deux fichiers. 

 
$ head -n 10000 en > en.10000
$ head -n 10000 it > it.10000

Exécution de plain2snt.out

Les noms de fichiers peuvent varier selon qu'on réalise ou non l'étape optionelle. 

$ plain2snt.out en.10000 it.10000


Exécution de GIZA++

Article principal : Utiliser GIZA++ 

$ GIZA++ -S en.10000.vcb -T it.10000.vcb -C en.10000_it.10000.snt -p0 0.98 -o dictionary >& dictionary.log

Si ça s'arrête en moins d'une minute, à moins que les dossiers d'entrée aient été minuscules, regardez le log - il est presque certain que la commande ait échoué.

Si ça marche, un certain nombre de fichiers seront créés. Le plus intéressant est dictionary.A3.final, qui contient les informations d'alignement.

Les 3 premières lignes de dictionary.A3.final, dans cet exemple de corpus, sont les suivantes. Elles ne sont apparemment pas particulièrement bonnes, probablement à cause du petit corpus. 

# Sentence pair (1) source length 26 target length 21 alignment score : 7.66784e-37
<s2>ACCORDO COMPLEMENTARE all'accordo tra la Comunità economica europea nonché i suoi Stati membri e la Confederazione svizzera, concernente i 
prodotti dell'orologeria</s2>
NULL ({ 10 }) <s1>ADDITIONAL ({ 1 }) AGREEMENT ({ }) to ({ }) the ({ }) Agreement ({ }) concerning ({ }) products ({ 20 }) of ({ }) the ({ }) 
clock ({ 2 3 17 18 19 }) and ({ }) watch ({ }) industry ({ }) between ({ 4 }) the ({ 5 }) European ({ 6 }) Economic ({ 7 8 }) Community ({ }) 
and ({ 9 }) its ({ 11 }) Member ({ 13 }) States ({ 12 }) and ({ 14 }) the ({ 15 }) Swiss ({ 16 }) Confederation</s1> ({ 21 })

See also

Acknowledgements

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