2016/3
平面图结果
1 : 92.3:89.32:90.78
1L : 92.89:89.61:91.22
2 : 93.25:90.78:92.00
2016/10/18
测试pas14+open中train的oneendingpoint的图的覆盖率
project 19455/32389 = 0.6007
oneendpoint 31507/32389 = 0.9728 , edge : 0.9607
onecutendpoint 31507/32389 = 1 , edge : 0.9987
2016/10/27
调试1ep在pas14+open中的decode结果
edge coverage 690072/691056 = 99.86%
cut0 31507 / 32389 = 97.28%
cut1 792 / 32389 = 2.45%
cut2 80 / 32389 = 0.25%
cut3+ 10 / 32389 = 0.03%
2016/10/28
1ep在pas14+open中一阶学习结果
1order_UP：UR：UF = 92.21:90.06:91.40
2016/11/1
完成1ec的二阶形式，其他不变，在int_span_label中搜索zuodianheyoudiuan左点和右点
trick：和1plannar不同，有可能存在r-rsp的边但是是cross边因此造成无法完全decode
solution：int_span_label搜索时增加考虑 int_span_label + int_span_nolabel,让右端点的cross边可被decode
2016/11/2
注意二阶的longlong
二阶结果 UP:UR:UF = 92.4:91.8:92.1
2016/11/11
增加1阶feature
Psubcat，Psubcat+Cword，Csubcat，Csubcat+Pword
P-lca's FPOSPath+Cword ,lca-C's FPOSPath+Pword
P_1word,P1word,C_1word,C1word
whether P connect C in tree P-C : 1 C-P : -1
P_1wPpCp,P_1pPwCp,P_1pPpCw , same as PP1C,PC_1C,PCC1
UP:UR:UF = 92.57:91.22:91.89
2016/11/12
增加1阶feature
define leftmost,rightmost word of C's subtree as lw,rw
lwword,lwtag,lwword+lwtag , same as rw,lw-1,rw+1
UP:UR:UF = 92.76：91.23:91.99
2阶结果
UP:UR:UF = 92.67:91.97:92.32
2016/11/17
修改bug，之前数据都是错的，因为先把dev预decode了一遍，所以recall会虚假上升，precious几乎不变
1ec 少特征的1阶： 92.17:90.59:91.37
1ec 多特征的1阶： 92.72:90.96:91.83
1ec 少特征的2阶： 92.39:91.68:92.04
1ec 多特征的2阶： 92.69:92.01:92.35
1阶原始还行，多特征的降得比较多，二阶基本还行，与原先持平，没有想象中降得那么多
2016/11/25
增加了一阶特征的label，高阶还是只有方向
1ec_1L more U 93.08:90.87:91.96 L 91.96:89.77:90.85
1ec_2L less U 92.52:91.64:92.08 L 91.13:90.27:90.70
1ec_2L more U 92.95:91.84:92.39 L 91.71:90.62:91.16
2016/12/12
修改了更正感知机的部分，产生的高阶特征有图decodeArc过程的时候得到，而不是由生成的图本身得到
1ec_2 92.72:92.13:92.42
1ec_2gc 92.49:92.26:92.38
2016/12/19
1ec_2gc之前测试都是只有1ec的图，所以放到全图低了0.1-0.2%个点，宣告破产
enccg的数据
1ec_1enccg_tst 94.32 : 91.88 : 93.09
1ec_1enccg_dev 94.28 : 91.79 : 93.02
1ec_1Lenccg_tst U : 94.50 : 91.62 : 93.04 L 90.31 : 87.56 : 88.91
1ec_1Lenccg_dev U : 94.62 : 91.33 : 92.95 L 90.24 : 87.11 : 88.65
1ec_2enccg 94.07 : 92.23 : 93.14
2016/12/23
1ec_1在enccg上的结果
tst_psdtr 94.23 : 91.13 : 92.66
dev_psdtr 94.32 : 91.40 : 92.83
dev_mate 93.96 : 91.52 : 92.73
2017/1/12
修改杜彦涛之前tree+graph的对偶分解部分，对enccg进行训练
dev_1L
iter0 : Graph:93.78:91.60:92.67 Tree:84.37 Merge:90.30:92.70:91.49
iter200 : Graph:93.77:92.09:92.92 Tree:85.59 Merge:93.40:91.28:92.33
dev_2gc
iter0 : Graph:93.42:92.34:92.87 Tree:84.37 Merge:90.17:93.08:91.60
iter200 Graph: 93.34:92.38:92.86 Tree:85.79 Merge:93.22:91.63:92.42
tst_1L
iter0 : Graph:93.85:91.74:92.78 Tree:84.35 Merge:90.49:92.66:91.56
iter200 : Graph:93.83:92.06:92.94 Tree:85.68 Merge:93.69:91.32:92.49
tst_2gc
iter0 : Graph:93.40:92.37:92.89 Tree:84.35 Merge:90.33:93.08:91.69
iter200 : Graph:93.43:92.47:92.95 Tree:85.91 Merge:93.54:91.82:92.67