To recreate the experiment results, use code in the Jupyter Notebook notebook.ipynb. Preprocessed data needed is already included in this repo/submission, so the preprocessing steps can be skipped if so desired.
All .py code are my own, score-alingment script is from jhu-mt-hw.
File Structure
Notebook:
└── notebook.ipynb
notebook.ipynb
Python scripts:
./bin/
├── ed_model.py
├── model1.py
├── preprocessing.py
└── score-alignments
Data for evaluation incl. gold sets:
./data/eval
├── de-de
│ └── de_1781_Rosalino-de_1871_Elberfelder
│ ├── text.a
│ ├── text.e
│ └── text.f
├── de-en
│ └── de_1871_Elberfelder-en_1890_Darby
│ ├── text.a
│ ├── text.e
│ └── text.f
└── en-en
└── en_1611_KJV-en_1890_Darby
├── text.a
├── text.e
└── text.f
Experiment output incl. summary:
./output
├── de-de_ed1.a
├── de-de_ed1.log
├── de-de_ed2.a
├── de-de_ed2.log
├── de-de_ibm1.a
├── de-de_ibm1.log
├── de-en_ed1.a
├── de-en_ed1.log
├── de-en_ed2.a
├── de-en_ed2.log
├── de-en_ibm1.a
├── de-en_ibm1.log
├── en-en_ed1.a
├── en-en_ed1.log
├── en-en_ed2.a
├── en-en_ed2.log
├── en-en_ibm1.a
├── en-en_ibm1.log
└── summary.info