Домашнее задание 5

Используйте то же видео, которое вы использовали в ДЗ-4. При сохранении файла с разметкой добавьте -gest в конец названия.

Например, разметка хранится в файле Cherepovets_pal1964-pos.eaf — значит, вам нужно будет открыть именно его, добавить новую разметку, сохранить под именем Cherepovets_pal1964-gest.eaf и загрузить на гитхаб.

Домашнее задание является продолжением практикума в классе, нужно разметить следующие слои:

• тип жеста (gestType@..., тип слоев gesture_type)
• значение жеста (gestMeaning@..., тип gesture_meaning, родительский слой - gestType@…)
• участвующие части тела
  • gestBody@..., тип слоев gesture_organs, родительский слой - gestType@…
  • gestHead@..., тип слоев gesture_organs, родительский слой - gestType@…
  • gestHands@..., тип слоев gesture_organs, родительский слой - gestType@…
  • gestFingers@..., тип слоев gesture_organs, родительский слой - gestType@…
  • gestLegs@..., тип слоев gesture_organs, родительский слой - gestType@…
• комментарии к разметке жестов (gestComment@..., тип gesture_comment, родительский слой - gestType@…)

Для оценки будет достаточно разметить тот же фрагмент ролика, что и в ДЗ-4, то есть минуту.

Примечание: Если во фрагменте, который вы размечаете, видна только голова (а руки и т.п. не видны), размечайте те жесты, которые вы реально наблюдаете (кивки, покачивания и другие движения головы). Додумывать, какие жесты рук могли бы сопровождать речь, нельзя.

Бонус на 9-10

Разметьте автоматически леммы и морфологические признаки слов.

• Экспортируйте слой words@... как текст с разделителями
• Разметьте столбец токенов при помощи [mystem](http://web-corpora.net/wsgi/mystemplus.wsgi/mystemplus/tagger/mystem/](https://colab.research.google.com/drive/1-7jCMXsY1B73I_Edxqhl5vOIXd330t4A?usp=sharing)
• Любым удобным вам способом (текстовый редактор, питон, excel) отформатируйте полученную разметку и добавьте к ней таймкоды так, чтобы можно было импортировать слои в ваш .eaf файл.
• Импортируйте слои в ваш .eaf файл. Название оставьте прежним: ...-gest.eaf

Должно получиться два слоя:

* леммы (начальные формы слов) (`lemma@...`)
* морфологические признаки (`morph@...`)

• Создайте файл lemmas.md.
• Напишите, какими регулярными выражениями (или каким кодом в питоне) вы создавали файл(ы) для импортирования в ELAN.

• Напишите, насколько хорошо справился морфологический анализатор. Есть ли ошибки, спорные случаи? Что вызвало сложности? Вам могут пригодиться НКРЯ и Грамматический словарь А. А. Зализняка

• Попробуйте сделать так, чтоб у слоя с леммами был тип lemma и стереотип Symbolic Association (родительский слой words@...).

Пример:

Экспортированный файл

words@anb1944m	00:00:15.210	00:00:15.537	людям
words@anb1944m	00:00:15.537	00:00:15.864	говорить
words@anb1944m	00:00:15.864	00:00:16.191	очень
words@anb1944m	00:00:16.191	00:00:16.520	трудно

Выдача Mystem

людям	человек	S,муж,од=дат,мн
говорить	говорить	V,несов,пе=инф
очень	очень	ADV=
трудно	трудно	ADV=

Файл для импорта

lemma@anb1944m	00:00:15.210	00:00:15.537	человек
lemma@anb1944m	00:00:15.537	00:00:15.864	говорить
lemma@anb1944m	00:00:15.864	00:00:16.191	очень
lemma@anb1944m	00:00:16.191	00:00:16.520	трудно
morph@anb1944m	00:00:15.210	00:00:15.537	S,муж,од=дат,мн
morph@anb1944m	00:00:15.537	00:00:15.864	V,несов,пе=инф
morph@anb1944m	00:00:15.864	00:00:16.191	ADV=
morph@anb1944m	00:00:16.191	00:00:16.520	ADV=