Loading

HTREC 2022

HTREC 2022 Starter Kit

How to download the data and submit your predictions

ipavlopoulos

A notebook with baseline implementations, data downloading and a sample submission.

Getting Started with the HTREC 2022 Challenge

This challenge focuses on the post-correction of HTR transcription errors. This is a starter kit explaining how to download the data and also submit direcly via this notebook. We will be submitting the sample prediction directly in the required format.

Download the files 💾

Download AIcrowd CLI

We will first install aicrowd-cli which will help you download and later make submission directly via the notebook.

In [ ]:
!pip install aicrowd-cli
%load_ext aicrowd.magic

Login to AIcrowd 🔐

In [ ]:
%aicrowd login

Download the Dataset ⬇️

We will create a folder named "data" and download the files there.

In [ ]:
!rm -rf data
!mkdir data
%aicrowd ds dl -c htrec-2022 -o data

Importing Libraries:

In [ ]:
!pip install pywer
import pywer
import pandas as pd
import numpy as np
import os
Collecting pywer
  Downloading pywer-0.1.1-py3-none-any.whl (3.6 kB)
Requirement already satisfied: editdistance in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pywer) (0.5.3)
Installing collected packages: pywer
Successfully installed pywer-0.1.1

Diving in the dataset 🕵️‍♂️

  • The training data.
In [ ]:
train_df = pd.read_csv("data/train.csv")
print(train_df.shape)
train_df.head()
(1875, 7)
Out[ ]:
HUMAN_TRANSCRIPTION SYSTEM_TRANSCRIPTION CENTURY IMAGE_PATH TEXT_LINE_NUM
0 ἐγγινομένα πάθη μὴ σβεννύντες ἀλλὰ τῆ εκλύσει ἐγγενομεναπαδημησμεννωτες ἀλλατῆε κλησει 11.0 1 Bodleian-Library-MS-Barocci-102_00157_fol-75... 1.0
1 τοῦ βίου τοῦ καθ ΄ εαυτοὺς πολλὰ γίνεσθαι συγχ... του β ου του καλεαυτοὺς πολλαγινεσθαι συγχωρ όν 11.0 1 Bodleian-Library-MS-Barocci-102_00157_fol-75... 2.0
2 τες ἐμπυρίζουσι τὸν ἀμπελῶνα ἀλλὰ καὶ ὁ διὰ τες εμπυριζου σιμαμπελῶνα ἀλλακαι ὅδξα 11.0 1 Bodleian-Library-MS-Barocci-102_00157_fol-75... 3.0
3 τῆς ἡδεῖας πλεονεξίας πολλοὺς εἰς τὴν τῶν ἀλλ της ἐδίας πλσον ἐξιας πολλους ἐις τὴν τῶν ἀλ 11.0 1 Bodleian-Library-MS-Barocci-102_00157_fol-75... 4.0
4 οτρίων ἐπιθυμίαν προκαλούμενος ἐμπυρί λοτρλων ἐπιθυμιαν προκαλουμένος ἐμπυρι 11.0 1 Bodleian-Library-MS-Barocci-102_00157_fol-75... 5.0
  • The testing data.
In [ ]:
test_df = pd.read_csv("data/test.csv")
print(test_df.shape)
test_df.head()
(29, 4)
Out[ ]:
SYSTEM_TRANSCRIPTION CENTURY IMAGE_PATH TEXT_LINE_NUM
0 και τουτο εξεστι συνειδειν εκαστω των ευφρονουν 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 1
1 των πως ἐξεκεινου μεχρι του παροντος ου 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 2
2 τε τοφως υπερεκητους οικείους όρουςθη 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 3
3 τε τοσκοτος την οικειαν τα ζινπαρηλεν ο 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 4
4 ευχγχυσιν τινα και ατα διαν εργασαμενον και 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 5

Exploratory analysis (basic) of the training data

In [ ]:
ht_raw = " ".join(train_df.HUMAN_TRANSCRIPTION.to_list())
st_raw = " ".join(train_df.SYSTEM_TRANSCRIPTION.to_list())
print(f"{len(set(ht_raw.lower()))} characters in human transcription")
print(f"{len(set(st_raw.lower()))} characters in system transcription")
print(f"The following characters have not been system-transcribed: \n{set(ht_raw.lower())-set(st_raw.lower())}")
print(f"The following *have been* system-transcribed: \n{set(ht_raw.lower()).intersection(set(st_raw.lower()))}")
131 characters in human transcription
77 characters in system transcription
The following characters have not been system-transcribed: 
{'ᾅ', 'ά', 'ἄ', 'ἣ', 'ἥ', 'ὓ', 'ᾧ', 'ῥ', 'ἦ', 'ῤ', 'ώ', 'ὗ', 'ὤ', 'ῇ', 'ἃ', 'ἷ', 'ύ', 'ἇ', 'ᾦ', 'ᾷ', 'ὔ', 'ἅ', 'ὣ', 'ΐ', 'ᾔ', 'ἂ', 'ὠ', 'ὖ', 'ᾗ', 'ῒ', 'ῄ', 'έ', '΄', 'ή', ';', 'ᾄ', 'ὄ', 'ὧ', 'ί', 'ἳ', 'ὦ', 'ὕ', 'ὃ', 'ᾤ', ';', 'ᾴ', 'ᾶ', "'", 'ϊ', '᾿', 'ᾑ', 'ᾠ', 'ἧ', 'ὀ'}
The following *have been* system-transcribed: 
{' ', 'κ', 'ἀ', 'η', 'δ', 'ὸ', 'ᾳ', 'φ', 'γ', 'ι', 'ό', 'ο', 'ὐ', 'ὁ', 'ῶ', 'ψ', 'ῃ', 'ἠ', 'λ', 'ὼ', 'ῴ', 'ἡ', 'ὢ', 'ζ', 'χ', 'σ', 'ξ', 'ῷ', 'ώ', '·', 'ἰ', 'β', 'ς', 'ά', 'ἢ', 'ἐ', 'ύ', 'ῖ', '·', 'ὺ', 'ὑ', ',', 'ὲ', 'τ', 'μ', 'ή', 'ν', 'ὡ', '᾽', 'ἑ', 'ἁ', 'ἴ', 'θ', 'ἤ', 'α', 'ἵ', 'ἔ', 'ὅ', 'ῦ', 'ἕ', 'ω', 'ῆ', '.', 'ρ', 'ῳ', 'ε', 'ὥ', 'ό', 'ὴ', 'ἱ', 'έ', 'π', 'ί', 'υ', 'ὰ', 'ὶ', 'ἶ'}
In [ ]:
tokens = ht_raw.split()
WORDS = set(tokens)

Baselines 💻

B1: Edit-distance-based baseline

In [ ]:
def eddi(input_text, reference_words=WORDS, ed_threshold=25, max_unk_tokens=3):
  """ Baseline I: Edit distance -based Baseline
  An edit distance-based baseline: Given a list of valid (reference) words,
  this baseline (called eddi) detects words not in the reference list and 
  changes them to the closest one in the reference list.
  :param input_text: the source text
  :param reference_words: a list of valid words (e.g., computed from the target data) 
  :param ed_threshold: the edit distance threshold below from which a word is replaced
  :param max_unk_tokens: the max number of unknown tokens in the transcribed text 
  :return: the new text
  """
  tokens = input_text.split()
  # Unknown transcribed tokens; proceed only if few
  unknowns = [i for i, w in enumerate(tokens) if w not in reference_words]
  if len(unknowns) > max_unk_tokens:
    return " ".join(tokens)

  for ind in unknowns:
    # Replace each uknown token with the ground truth token w/min edit distance 
    word = tokens[ind]
    min_cer, new_word = 100, word
    for ref in reference_words:
      candidate_min_cer = pywer.cer([ref], [word])
      if candidate_min_cer < min_cer:
        min_cer = candidate_min_cer
        if min_cer < ed_threshold:
          new_word = ref
    tokens[ind] = new_word
  return " ".join(tokens)
  • Applying the 1st baseline on the training data yields a reduction in CER.
In [ ]:
# Predict for training set
train_df["B1"] = train_df.SYSTEM_TRANSCRIPTION.apply(eddi)

# Calculate CER for baseline predictions
train_df["B1_CER"] = train_df.apply(lambda row: pywer.cer([row.HUMAN_TRANSCRIPTION], [row.B1]), axis=1)
print(f"B1 CER: {train_df.B1_CER.mean()}")

# Computing the character error *reduction* rate (CERR)
train_df["CER"] = train_df.apply(lambda row: pywer.cer([row.HUMAN_TRANSCRIPTION], [row.SYSTEM_TRANSCRIPTION]), axis=1)
print(f"B1 CERR: {(train_df.CER - train_df.B1_CER).mean()}")
B1 CER: 33.96631735970963
B1 CERR: 0.37271681957894587
In [ ]:
# Use B1 to predict for the test
test_df["B1"] = test_df.SYSTEM_TRANSCRIPTION.apply(eddi)
test_df.sample()
Out[ ]:
SYSTEM_TRANSCRIPTION CENTURY IMAGE_PATH TEXT_LINE_NUM B1
5 ιαρικανον και τουτομονον τοις αγνωμονεινβου 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 6 ιαρικανον και τουτομονον τοις αγνωμονεινβου

B2: LM-based Baseline

  • Use a word-based statistical language model to replace any unknown system-transcribed words.
In [ ]:
# LMing -based baseline
!git clone https://github.com/ipavlopoulos/lm.git
from lm.markov.models import LM
wlm = LM(gram="WORD").train(tokens)
wlm.generate_text()
Cloning into 'lm'...
remote: Enumerating objects: 498, done.
remote: Counting objects: 100% (15/15), done.
remote: Compressing objects: 100% (4/4), done.
remote: Total 498 (delta 12), reused 11 (delta 11), pack-reused 483
Receiving objects: 100% (498/498), 113.78 KiB | 1.90 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (271/271), done.
Out[ ]:
'ἐγγινομένα πάθη μὴ σβεννύντες ἀλλὰ τῆ εκλύσει τοῦ βίου τοῦ καθ ΄ εαυτοὺς πολλὰ γίνεσθαι συγχωροῦν τες ἐμπυρίζουσι τὸν ἀμπελῶνα ἀλλὰ καὶ ὁ διὰ τῆς ἡδεῖας πλεονεξίας πολλοὺς εἰς τὴν τῶν ἀλλ οτρίων ἐπιθυμίαν προκαλούμενος ἐμπυρί ζει τὸν ἀμπελῶνα επισυνάπτει γοῦν τό καὶ ἡ ἀρπα γὴ τοῦ πτωχοῦ ἐν τοῖς οἴκοις ὑμῶν ἐὰν τὰ εἰς λόγον τῆς ἀναπαύσεως τῶν πενήτων διδόμενα ἐν τοῖς οἴκοις ἔχωμεν ἀποστεροῦντες τοὺς ἐνδεεῖς τι υμεις αδικειτε τον λαο μου και το προσωπον των πτωχων καταισχυνετε εθος τοις αδικουσι και αποστερουσιν επειδαν εγκαλωνται παρα των ηδικημενων υβρεσι και λοι δοριαις καταισχυνειν αυτους εξευτελιζοντες και πληγας απειλουντες και ως φιλοπραγμονας δια βαλλλοντες ου μονον ουν φησιν αδικειτε τον πενητα ευδιαρπαστον οντα και ευεπιβουλευτον δια την ερημιαν αλλα και καταισχυνετε τα προσωπα των πτωχων την υμιν προσηκουσαν εκ της α δικιας αισχυνην ταυτην εκ της τυραννιδος υμων τοις πτωχοις περιτρεπετε μαρτυρας αναπειθο ντες συνηγορους μισθουμενοι τους δικαζοντας παραπειθοντες εως αν προς τη λοιπη αδικια και την εκ της συκοφαντιας αισχινην τοις πενησι περιστησετε γινεται δε και αλλως ημετερον το εγκλημα οταν εν τοις ομοιοις πταισμασι των μεν πενητων σφοδρως καθαπτωμεθα δημοσιευον τες μεν αυτων τα πταισματα και μηδενος ονειδους φειδομενοι ενεπιδεικνυμενοι δε τον του θυ ζηλον τοις πενησι και εκ τουτου τα προσωπα αυτων καταισχυνοντες επει δε εισι τινες πτωχοι μακαριζομενοι οι δια την θεοσεβειαν παντων καταφρονησαντες και επ ελπιδι του κατά θεον πλουτου της κοσμικης περιουσιας υπεριδον τες οι προεστωτες του λαου αντι του μακαριζειν τους ουτω πτωχευοντας διαβαλλον τες και εξουθενουντες και την επαινετην αυτων ταπεινοφροσυνην εξευτελιζοντες εικοτως εγκαλουνται μαλιστα εάν πρεσβυτεροι ωσιν η αρ χοντες ως τα προσωπα των αγιων πτωχων καται σχυνοντες οποιος ην πτωχος ιωαννης μη οικον εχων μη οικετην μη βουν αροτηρα μη γηδιον μη κλινην μη τραπεζαν μη αρτον οποιος ηλιας οποιος των αγιων εκαστος οι περιηλθον εν μηλωταις εν αιγειοις δερμα σιν υστερουμενοι θλιβομενοι κακουχουμενοι ανθ ων υψωθησαν αι θυγατερες σιων και ε πορευθησαν υψηλω τραχηλω και εν νευμασιν οφθαλμων το δε υ ψηλον του τραχηλου δειγμα του μηδε τω ζυγω της σωφροσυνης υποκεισθαι αβρυνομενης δε και χλιδωσης τον χιτωνα επισυρομενην βαδι ζειν και το βαδισμα μη κατά φυσιν ποιεισθαι αλλα προς ρυθμον εκμελη επιτετηδευμενον εκλυτως αντι ουν τουτων ταπειωσει ο θς αρχουσας θυγατερας σιων επειδη εκουσιως το ταπεινον ουχ ειλαντο αλλ επορευθησαν υψηλω τραχηλω ταπεινωσει φησι τας αρχηγους αυτ τας θυγατερας σιων ετι και μοι εξεστιν οραν πολ λαχου τας ιουδαιας των εκαστου ποσιν επιπαι ζουσας και μη εντρεπομενας την του προφη του φωνην ειθε δε μη και της εκκλησιας αι θυγατερες τα αυτά εγκαλοιντο πολλαι γαρ ως εν πληθει των προσιοντων τω θειω λογω εν ταις ημεραις των εορτων ουκ ειδεναι ευφροσυνην πνικην παιδιαις αεμνοις εαυτας επιδιδουσαι κωμοις και μεσθαις ευκαλινδουνται και μη τη ρουσαι το παραγγελμα το λεγων ότι οι οφθαλμοι σου ορθα βλεπετωσαν υπολοφουσαι το ομμα και παρεγκλινουσαι δειγμα πονηρας εκφερουσι προ αιρεσεως πολλαχου δε τα νευματα των οφθαλ μων διαβεβληται ως εν παροικιαις επι του κα κου παρατετηρηται ότι οδε αυτος εννευει μεν οφθαλμω σημαινει δε ποδι και παλιν ο εννευων οφθαλμω μετα δολου συναγει ανδρασι λυπ και το οι μισουντες με ρε ν και διανευοντες οφθαλμοις φθανει δε ποτε και επ ανδρ Τα τοιαυτα εγκληματα τους φρονηματι μεν α λαζονικω υπερφρονουντας των υποδεεστερων υπιαζοντας δε τω σχηματι και τω νευματι των οφρυων την αλαζονειαν ενδεικνυμενους σοβαρω δε και διηρμενω βαδισματι ενρυθμα βαινοντας το ιμαντιον καθιεντας μεχρι των σφυρων αλαζονειαν ενδεικνυμενους και παιδι αις αμετροις εαυτους εκδεδωκοτας ους με νει το απειληθεν πτωμα το δι αυτης ταπεινω σεως της από του υψους και κς ανακαλυψει το σχημα αυτων τουτο το σχημα το υπερηφανον και πεποιη μενον προσεκλισεν και πασαν ακολαστον εν νοιαν ταις καρδιαις των αφυλακτων εν εργαζο μενον ανακαλυψει κς όταν εν τη φανερωσει των κρυπτων τα μεν της σαρκος παραπετα σματα περιαιρεθη γυμνη δε και καθ εαυτην μετ αυτων εργων της ασχυμοσυνης παραδειγματι ζηται η ψυχη ενεργειται δε ποτε και ενταυθα η αποκαλυψις του σχηματος επι καλω των πε ρι ους η ενεργεια ώστε γυμνωθεντων αι τεως πολλοις διαλανθανει και εις γνωσιν τοις πολλοις ελθουσης της επι τοις αμαρτημασι ασχημοσυνης επιτρεψαι καταδεθεντας τους τεως δια το λανθανειν επιμενοντας τω κακω του κυ ουν εργον ανακαλυψαι το σχημα το επι πλαστον και κατεσχηματισμενον ώστε και ει τινες ημων των τιμωμενων προσχη ματι βιον ασεμνον υποκρυπτουσι φοβηθη τωσαν τον ανακαλυπτει ημων το σχημα μ Λοντα και φανερουντα τας βουλας των καρδι ων ημων ώστε εν ταις παντων προκεισθαι οψεσι τους εν εκαστω γινομενους χειρονας λογισμους κυκλωσει γαρ εκαστον ημων τα διαβουμα αυτου και αι πραξεις εν τοις ιδιοις γνωρισμασι περι στησονται αισχυνην και ον ειδισμον αλωνι ον ημιν επαρισαι όταν ελεγχονται εναντιως εχουσαι προς τον λογον ώστε τον κηριοσοντα μη κλεπτειν κλωπα εφευρισκεσθαι τον λεγον τα μη μοιχευειν εν τοις μοιχοις εχοντα την με ριδα φωρασθαι τον βδελιασομενον τα ει δωλα ιεροσυλιας τουτον μη απεχομενον ουδεν γαρ κρυπτον ο ου φανερωθησεται ουδε κατακε καλυμμενον ο ουκ αποκαλυφθησεται εν τη ημερα εκεινη αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων ον επι κακω εαυτων και των εντυχανοντων αυταις περιεκαψοντο ώστε πασα γυνη κακως κεχρημενη τη περιβο λη της εσθητος την αφαιρεσιν απειλει ται προσδοκατω αυτης την αφαιρεσιν ε πειδη και επορευοντο φησιν αμα συρουσαι τ χιτωνας ως μη χρωμεναι τω ιματισμω αλ λα παραχρωμεναι εκελευθησαν γυμνωθη η της δοξης του ιματισμου αφαιρειται μεντοι και αφ ημων την δοξαν του ιματισμου αυτων και τον κοσμον αυτων επειδη παρα το πρεπον εχρησαντο τοις δε δομενοις εις χρησιν αφελει κς την δοξαν του ιματισμου αυτων'
In [ ]:
def lamo(input_text, reference_words=WORDS, lm = wlm, max_unk_tokens=2):
  """ Baseline II: LM-based Baseline
  Any unknown words in the transcribed text are replaced by word suggested by
  a language model trained on the ground truth texts.
  :param input_text: the (transcribed) text in question
  :param reference_words: the reference vocabulary
  :param lm: a word-based statistical language model
  :param max_unk_tokens: the max number of unkown words in the text 
  :return: the new text
  """
  tokens = input_text.split()
  # Unknown transcribed tokens; proceed only if few
  unknowns = [i for i, w in enumerate(tokens) if w not in reference_words]
  if len(unknowns) > max_unk_tokens:
    return " ".join(tokens)
  for ind in unknowns:
    # Replace each uknown token with the ground truth token w/min edit distance 
    new_word = wlm.generate_next_gram(tokens[:ind-1])
    tokens[ind] = new_word
  return " ".join(tokens)
  • Applying the LM-based baseline on the training yields a negative overall CER reduction.
In [ ]:
# computing the B2 
train_df["B2"] = train_df.SYSTEM_TRANSCRIPTION.apply(lamo)
# computing the B2 CER
train_df["B2_CER"] = train_df.apply(lambda row: pywer.cer([row.HUMAN_TRANSCRIPTION], [row.B2]), axis=1)
print("B2's CER:", train_df.B2_CER.mean())
# computing B2's CERR
print((train_df.CER - train_df.B2_CER).mean())
B2's CER: 40.79723435732072
-6.458200178032101
In [ ]:
# Use B2 to predict for the test
test_df["B2"] = test_df.SYSTEM_TRANSCRIPTION.apply(lamo)
test_df.sample()
Out[ ]:
SYSTEM_TRANSCRIPTION CENTURY IMAGE_PATH TEXT_LINE_NUM B1 B2
6 λομενοις προς την πειθωςι την υπακοην 10 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... 7 δομενοις προς την πειθωςι την υπακοην δὲ προς την Ἰδοὺ την υπακοην

Generating the Prediction File

In [ ]:
# using the 1st baseline (B1)
submission = pd.DataFrame(zip(test_df.IMAGE_PATH, test_df.B1), columns=["ImageID", "Transcriptions"])
submission.head()
Out[ ]:
ImageID Transcriptions
0 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... και τουτο εξεστιν συνοικειν εκαστω των ευφρονουν
1 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... των πως ἐξεκεινου μεχρι του παροντος ου
2 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... τε τοφως υπερεκητους οικείους όρουςθη
3 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... τε τοσκοτος την οικειαν τα ζινπαρηλεν ο
4 97 Bodleian-Library-MS-Barocci-184_00037_fol-1... ευχγχυσιν τινα και ατα διαν εργασαμενον και
In [ ]:
submission.to_csv("submission.csv", index=False)

Submitting our Predictions

Note : Please save the notebook before submitting it (Ctrl + S)

In [ ]:
%aicrowd submission create -c htrec-2022 -f submission.csv


                                    ╭─────────────────────────╮                                     
                                    │ Successfully submitted! │                                     
                                    ╰─────────────────────────╯                                     
                                          Important links                                           
┌──────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  This submission │ https://www.aicrowd.com/challenges/htrec-2022/submissions/181803              │
│                  │                                                                               │
│  All submissions │ https://www.aicrowd.com/challenges/htrec-2022/submissions?my_submissions=true │
│                  │                                                                               │
│      Leaderboard │ https://www.aicrowd.com/challenges/htrec-2022/leaderboards                    │
│                  │                                                                               │
│ Discussion forum │ https://discourse.aicrowd.com/c/htrec-2022                                    │
│                  │                                                                               │
│   Challenge page │ https://www.aicrowd.com/challenges/htrec-2022                                 │
└──────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
{'submission_id': 181803, 'created_at': '2022-05-03T09:03:42.449Z'}

Comments

You must login before you can post a comment.

Execute