Files

Vladislav Kopnin 73c32d10c4 Добавлены финальные эксперименты и итоговый отчёт

2026-10-26 13:27:53 +03:00

26 KiB

Raw Blame History

Инструкция по запуску экспериментов

Документ предназначен для коллеги, который будет запускать серию экспериментов на своей машине. Все команды выполняются из каталога lab1. Результаты нужно упаковать и передать обратно одним архивом.

Если вы впервые открыли проект, начните с разделов 1–4. Если окружение уже готово, переходите к разделу 5.

1. Что это за проект

Исследуется, можно ли стилометрически различить 34 персонажа Stardew Valley по отдельным репликам, если все реплики написаны одним автором. Это многоклассовая классификация речевых масок персонажей, а не авторская атрибуция.

Основные характеристики:

2005 реплик;
34 класса;
около 38 тыс. словоупотреблений;
средняя длина реплики около 19 слов;
классы неравномерны: от 15 до 139 реплик;
основная метрика — macro-F1;
схема валидации — повторная стратифицированная перекрёстная проверка.

Полный протокол: EXPERIMENTS.md. Описание признаков: FEATURES.md. Описание метрик и классификаторов: METRICS_AND_CLASSIFIERS.md. Настройка параметров и перебор: TUNING.md. Структура презентации: PRESENTATION_OUTLINE.md.

2. Требования к окружению

Python 3.11 или новее (проверено на 3.14).
Linux, macOS или Windows с WSL.
Свободное место: около 1 ГБ с учётом виртуального окружения и ресурсов NLTK.
Интернет — только для установки зависимостей и скачивания ресурсов NLTK. После этого эксперименты выполняются локально.

Проверьте версию:

python --version

Если версия ниже 3.11, обновите Python: в коде используется стандартный модуль tomllib.

3. Первичная установка

3.1. Перейти в каталог лабораторной

cd nlp/lab1

Все дальнейшие команды выполняются из этого каталога.

3.2. Создать виртуальное окружение

Можно создать отдельное окружение внутри lab1:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

На Windows:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

Если в корне проекта уже есть окружение .venv, можно использовать его:

source ../.venv/bin/activate

3.3. Установить зависимости

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt

Проверьте, что установились основные библиотеки:

python -c "import numpy, pandas, scipy, sklearn, nltk, matplotlib; print('ok')"

3.4. Скачать ресурсы NLTK

python scripts/download_nltk_data.py

Ресурсы сохраняются в lab1/nltk_data:

punkt, punkt_tab — токенизация и разбиение на предложения;
averaged_perceptron_tagger, averaged_perceptron_tagger_eng — частеречная разметка;
stopwords — стоп-слова для content-LSA.

Без этих ресурсов POS-признаки отключатся, и результаты будут неполными.

3.5. Проверить окружение

python scripts/check_environment.py

Скрипт печатает версии библиотек, SHA-256 корпуса, число реплик и классов, проверяет токенизатор и POS-теггер. В конце должно быть:

Окружение готово.

Если POS-теггер недоступен, повторите шаг 3.4.

4. Проверка перед полной серией

4.1. Тесты

python -m pytest -q

Ожидается:

33 passed

Если тесты не проходят, не запускайте полную серию: сначала пришлите текст ошибки.

4.2. Быстрый smoke-test

python -m stylometry.cli audit
python -m stylometry.cli features
python -m stylometry.cli run --preset length --model logreg --folds 3 --repeats 1

Проверьте, что появились:

data/processed/audit.md;
data/processed/lines.csv;
features/stylometric.csv;
features/feature_dictionary.csv;
каталог results/length_logreg_<timestamp>/ с summary.md.

Если всё создалось, окружение готово.

5. Полная серия экспериментов

5.1. Основной запуск

Из каталога lab1:

bash scripts/run_all_experiments.sh

Если используется окружение в корне проекта:

PYTHON=../.venv/bin/python bash scripts/run_all_experiments.sh

Скрипт последовательно запускает все стадии, пишет общий лог в results/logs/run_all_<timestamp>.log и останавливается при первой ошибке.

5.2. Быстрый режим

Для проверки, что всё работает, но без финальных чисел:

QUICK=1 bash scripts/run_all_experiments.sh

В быстром режиме:

все повторы равны 1;
вложенная кросс-валидация пропускается;
полная серия занимает меньше времени.

Результаты быстрого режима нельзя использовать в отчёте как финальные.

5.3. Настройка повторов

По умолчанию:

Переменная	Значение	Что регулирует
`REPEATS_MAIN`	5	основные модели
`REPEATS_FAST`	3	baseline, benchmark, delta
`REPEATS_LSA`	3	отдельные варианты LSA
`REPEATS_ABLATE`	3	поочерёдное исключение групп
`REPEATS_DELTA`	2	дельта Барроуза
`SKIP_NESTED`	0	1 — пропустить вложенную CV

Пример:

REPEATS_MAIN=5 REPEATS_FAST=3 SKIP_NESTED=1 \
    bash scripts/run_all_experiments.sh

5.4. Долгий запуск через tmux или nohup

Полная серия может занимать несколько часов. Если подключение к машине может прерваться, используйте tmux:

tmux new -s nlp
PYTHON=../.venv/bin/python bash scripts/run_all_experiments.sh
# Ctrl+B, затем D — выйти из tmux, процесс продолжит работу

Вернуться:

tmux attach -t nlp

Или nohup:

nohup env PYTHON=../.venv/bin/python \
    bash scripts/run_all_experiments.sh >/dev/null 2>&1 &

Следить за логом:

tail -f results/logs/run_all_*.log

5.5. Ориентировочное время

Время зависит от процессора, числа потоков и версии библиотек. Ориентиры для обычного ноутбука:

Стадия	Время
Проверка окружения и тесты	1–2 мин
Аудит и ручные признаки	1–2 мин
Нижние границы	5–10 мин
Классическая стилометрия	3–6 мин
Ручные признаки + n-граммы	4–8 мин
Основной объединённый набор	5–10 мин
Варианты LSA	10–20 мин
Перебор числа компонент LSA	5–10 мин
Сравнение классификаторов	15–30 мин
Поочерёдное исключение групп	20–40 мин
Дельта Барроуза	3–5 мин
Верификация и кластеризация	3–5 мин
Вложенная кросс-валидация	15–40 мин
Анализ длины и подгрупп	1–2 мин

Итого: ориентировочно 1,5–3 часа, в зависимости от машины. Если включены все повторы и вложенная CV, может быть дольше.

6. Что делает каждая стадия

6.1. Аудит корпуса (E0)

python -m stylometry.cli audit

Создаёт:

data/processed/audit.md — отчёт по корпусу;
data/processed/lines.csv — нормализованные реплики;
data/processed/figures/class_distribution.png.

Проверьте: 2005 реплик, 34 персонажа, нет точных дублей, распределение классов совпадает с stats_per_character.xlsx.

6.2. Ручные признаки

python -m stylometry.cli features

Создаёт:

features/stylometric.csv — матрица 2005 × 454;
features/feature_dictionary.csv — описание признаков.

6.3. Нижние границы (E1)

Запускаются:

length + Dummy — частотная базовая модель;
length + логистическая регрессия;
char + MultinomialNB;
pos + MultinomialNB;
fw + логистическая регрессия.

Смысл: понять, сколько сигнала даёт только длина, только символьные n-граммы, только POS и только функциональные слова.

6.4. Классическая стилометрия (E2)

python -m stylometry.cli run --preset stylometry --model logreg --repeats 5
python -m stylometry.cli run --preset stylometry --model linear_svc --repeats 5

Проверяет гипотезу H1 на ручных признаках без n-грамм и LSA.

6.5. Ручные признаки + n-граммы (E4)

python -m stylometry.cli run --preset stylometry_pos --model logreg --repeats 5

Показывает вклад символьных и частеречных n-грамм.

6.6. Основной объединённый набор (E8)

python -m stylometry.cli run --preset stylometry_pos_lsa --model logreg --repeats 5

Основной результат: ручные признаки + char/POS n-граммы + LSA по словам и POS.

6.7. Варианты LSA (E5, E7)

Запускаются отдельно:

python -m stylometry.cli run --preset lsa_word    --model logreg --repeats 3
python -m stylometry.cli run --preset lsa_word2   --model logreg --repeats 3
python -m stylometry.cli run --preset lsa_content --model logreg --repeats 3
python -m stylometry.cli run --preset lsa_fw      --model logreg --repeats 3
python -m stylometry.cli run --preset lsa_char    --model logreg --repeats 3
python -m stylometry.cli run --preset lsa_pos     --model logreg --repeats 3

Сравнение lsa_word/lsa_content с lsa_pos/lsa_fw/lsa_char — это основной эксперимент «стиль или тема».

6.8. Перебор числа компонент LSA (E5)

python -m stylometry.cli lsa-sweep \
    --variants word,content,fw,char,pos \
    --components 50,100,200 \
    --model logreg --repeats 1

Результат: results/lsa_sweep_<timestamp>/lsa_sweep.csv с macro-F1 для каждой пары «вариант — число компонент».

6.9. Сравнение классификаторов (E6)

python -m stylometry.cli benchmark \
    --preset stylometry_pos_lsa \
    --models logreg,linear_svc,random_forest,multinomial_nb,knn \
    --repeats 3

Результат: results/benchmark_<preset>_<timestamp>/summary.csv и отдельные каталоги по моделям.

6.10. Поочерёдное исключение групп признаков (E3)

python -m stylometry.cli ablate \
    --preset stylometry_pos_lsa --model logreg --repeats 3

Результат: results/ablation_<preset>_<timestamp>/ablation.csv с колонкой delta_macro_f1. Отрицательное значение означает, что удаление группы ухудшило качество.

6.11. Дельта Барроуза (E11)

python -m stylometry.cli delta \
    --features 100,200,500 --metrics manhattan,cosine --repeats 2

Классическая стилометрическая базовая модель; результат — results/delta_<timestamp>/delta_sweep.csv.

6.12. Верификация «свой/чужой» (E12)

python -m stylometry.cli verify --preset stylometry_pos_lsa

Результат: results/verification_<preset>_<timestamp>/summary.json с ROC-AUC, EER, TAR@FAR=1% и top-1.

6.13. Кластеризация (E13)

python -m stylometry.cli cluster --preset stylometry_pos_lsa

Результат: results/clustering_<preset>_<timestamp>/clustering_metrics.csv и character_centroids.csv.

6.14. Вложенная кросс-валидация (E16)

python -m stylometry.cli run --preset stylometry_pos_lsa --model logreg --nested
python -m stylometry.cli run --preset stylometry_pos_lsa --model linear_svc --nested

Внешние блоки — оценка качества, внутренние — настройка гиперпараметров. Сохраняются best_params.json и метрики внешних блоков.

6.15. Анализ длины и подгрупп (E9, E14, E15)

После основного запуска:

python -m stylometry.cli length-report \
    --run-dir results/<каталог_основного_запуска>

python -m stylometry.cli subgroup-report \
    --run-dir results/<каталог_основного_запуска> --group gender

python -m stylometry.cli subgroup-report \
    --run-dir results/<каталог_основного_запуска> --group age_group

python -m stylometry.cli subgroup-report \
    --run-dir results/<каталог_основного_запуска> --group species

python -m stylometry.cli compare \
    --run-a results/<каталог_основного_запуска> \
    --run-b results/<каталог_stylometry_pos> \
    --out results/<каталог_основного_запуска>/comparison_main_vs_pos.json

compare корректно работает, если запуски сделаны с одинаковыми --folds и --seed.

6.16. Дополнительная серия для итогового отчёта

После основной и follow-up серий можно запустить дополнительные эксперименты: вложенный выбор конфигурации, контроль содержания, калибровку, ансамбли и дополнительные конфигурации.

python scripts/run_final_experiments.py \
    --stages nested topic calibration ensemble extra \
    --out results/final

python scripts/run_finalists.py

Что делают стадии:

nested — выбирает конфигурацию признаков и модель внутри внешних блоков перекрёстной проверки;
topic — заменяет содержательные слова на нейтральный маркер и проверяет, сохраняется ли качество;
calibration — проверяет коррекцию априорных вероятностей классов;
ensemble — мягкое голосование и стековое объединение;
extra — дополнительные конфигурации и стратифицированная отложенная выборка.

Результаты сохраняются в results/final/; сводка — FINAL_RESULTS.csv, итоговый отчёт — FINAL_REPORT.md.

7. Если серия прервалась

Скрипт останавливается при первой ошибке. Уже созданные каталоги результатов не удаляются. Порядок действий:

Посмотрите конец лога:

tail -n 100 results/logs/run_all_*.log

Исправьте причину (см. раздел 10).
Запустите пропущенные команды вручную из раздела 6. Можно продолжить с нужной стадии, не повторяя всю серию.
Новые результаты появятся в отдельных каталогах с новыми метками времени.

Не удаляйте старые каталоги: по ним можно сравнить, что изменилось.

8. Упаковка результатов

После завершения серии:

bash scripts/collect_results.sh

Скрипт создаёт:

exports/
├── nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz
├── nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz.sha256
└── nlp_lab1_results_<timestamp>_manifest.txt

В архив входят:

results/ — все запуски, метрики, предсказания, матрицы ошибок, графики, логи;
features/ — матрицы признаков и LSA;
data/processed/ — очищенные реплики и аудит;
data/metadata/ — метаданные персонажей;
манифест с версиями библиотек, SHA-256 корпуса и списком файлов.

Передайте коллеге архив и файл .sha256. Если архив большой, можно передать его через файлообменник, но контрольную сумму нужно сохранить.

Проверка архива на стороне получателя:

sha256sum -c nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz.sha256
tar -xzf nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz

9. Что проверить перед отправкой

python scripts/check_environment.py завершился без ошибок.
python -m pytest -q — все тесты пройдены.
В логе нет строк ERROR, Traceback, FAILED.
Основной запуск stylometry_pos_lsa содержит summary.md, pooled_metrics.csv, per_class_report.csv, confusion_matrix.csv.
Есть запуски stylometry, stylometry_pos, stylometry_pos_lsa.
Есть results/benchmark_*, results/ablation_*, results/lsa_sweep_*.
Есть results/verification_* и results/clustering_*.
Есть results/logs/run_all_*.log.
collect_results.sh создал архив и .sha256.

10. Типичные проблемы

10.1. `ModuleNotFoundError`

Не установлены зависимости или выбран другой интерпретатор.

python -m pip install -r requirements.txt
python scripts/check_environment.py

Если используете PyCharm, проверьте, что выбран интерпретатор nlp/.venv/bin/python или lab1/.venv/bin/python.

10.2. Ошибка NLTK: `Resource punkt_tab not found`

python scripts/download_nltk_data.py

Если интернет недоступен, скопируйте каталог nltk_data с другой машины в lab1/nltk_data.

10.3. `UnicodeDecodeError` при чтении корпуса

Корпус хранится в cp1251. Код сам пробует cp1251, UTF-8 и koi8-r. Если вы пересохранили CSV в другой кодировке, верните cp1251 или используйте dialogues.xlsx.

10.4. `ValueError: empty vocabulary`

Обычно означает, что в обучающем блоке не осталось признаков. Проверьте:

не пустой ли корпус;
не отключены ли все блоки признаков;
не выбран ли multinomial_nb с одним LSA без char/POS.

Для стандартных пресетов этой ошибки быть не должно.

10.5. Не хватает памяти

Уменьшите размерности:

python -m stylometry.cli run --preset stylometry_pos --model logreg --repeats 3

Или закройте другие приложения. Основной объединённый набор с LSA требует больше памяти, чем stylometry_pos.

10.6. Серия идёт слишком долго

Используйте QUICK=1 для проверки.
Уменьшите REPEATS_FAST, REPEATS_ABLATE, REPEATS_LSA.
Пропустите вложенную CV: SKIP_NESTED=1.
Для финального отчёта всё равно нужны основные повторы; не заменяйте их быстрым режимом.

10.7. `tomllib` не найден

Нужен Python 3.11+. Обновите интерпретатор или создайте окружение на 3.11+.

11. Полная матрица экспериментов

ID	Команда	Что проверяет
E0	`audit`	Корпус, классы, длины, дубли
E1	`run --preset length/char/pos/fw`	Нижние границы
E2	`run --preset stylometry`	Ручная стилометрия
E3	`ablate --preset stylometry_pos_lsa`	Вклад групп признаков
E4	`run --preset stylometry_pos`	Вклад char/POS n-грамм
E5	`lsa-sweep` и `run --preset lsa_*`	Варианты и число компонент LSA
E6	`benchmark --preset stylometry_pos_lsa`	Сравнение классификаторов
E7	`lsa-sweep`	Стиль или тема
E8	`run --preset stylometry_pos_lsa`	Объединение блоков
E9	`length-report`	Влияние длины
E10	`benchmark` + per-class отчёт	Дисбаланс классов
E11	`delta`	Дельта Барроуза
E12	`verify`	Верификация «свой/чужой»
E13	`cluster`	Кластеризация персонажей
E14	`subgroup-report`	Пол, возраст, вид
E15	`compare`	Мак-Немар и бутстрэп-разница
E16	`run --nested`	Вложенная кросс-валидация
E17	не реализовано	Агрегация в псевдодокументы по 30 предложений

Подробные команды и интерпретация — в EXPERIMENTS.md.

12. Что именно отправлять обратно

Минимальный комплект:

exports/nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz;
exports/nlp_lab1_results_<timestamp>.tar.gz.sha256;
краткий ответ: на какой машине запускали, сколько времени заняла серия, какие стадии завершились, какие ошибки были.

Если серия не завершилась, отправьте:

лог results/logs/run_all_*.log;
архив с уже готовыми результатами;
текст ошибки и команду, на которой она возникла.

13. Что нельзя менять без согласования

Чтобы результаты оставались сопоставимыми:

не меняйте корпус и разметку классов;
не удаляйте реплики и не переименовывайте персонажей;
не меняйте --folds, --seed и схему стратификации в основных запусках;
не меняйте определения метрик;
не настраивайте гиперпараметры на тестовых блоках;
не выбирайте признаки по тестовой выборке;
не заменяйте macro-F1 на долю правильных ответов как основную метрику.

Если хотите добавить новый эксперимент, создайте отдельный сценарий и сохраните его в experiments/, не изменяя основные модули.

14. Краткая шпаргалка

cd nlp/lab1
source ../.venv/bin/activate
python scripts/check_environment.py
python -m pytest -q

# быстрая проверка
QUICK=1 bash scripts/run_all_experiments.sh

# полная серия
bash scripts/run_all_experiments.sh

# упаковка результатов
bash scripts/collect_results.sh

# посмотреть лог
tail -f results/logs/run_all_*.log

Если что-то пошло не так, сначала пришлите лог и текст ошибки, а не только вывод последней команды.

26 KiB Raw Blame History Unescape Escape