(TokenFeatureGenerator) Loading features...
[orth, base, ctag, synonym, hypernym-1, hypernym-2, hypernym-3, top4hyper-1, top4hyper-2, top4hyper-3, class, case, number, gender, pattern, prefix-1, prefix-2, prefix-3, prefix-4, suffix-1, suffix-2, suffix-3, suffix-4, all_alphanumeric, all_digits, all_letters, all_upper, has_upper_case, has_lower_case, has_symbol, has_digit, starts_with_upper_case, starts_with_lower_case, starts_with_symbol, starts_with_digit, is_number, no_alphanumeric, no_letters, struct, length, dict_person_first_nam, dict_person_last_nam, dict_country_nam, dict_city_nam, dict_road_nam, dict_person_prefix, dict_person_noun, dict_person_suffix, dict_road_prefix, dict_country_prefix, dict_trigger_int_bloc, dict_trigger_ext_bloc, dict_trigger_int_country, dict_trigger_ext_country, dict_trigger_int_district, dict_trigger_ext_district, dict_trigger_int_geogName, dict_trigger_ext_geogName, dict_trigger_int_orgName, dict_trigger_ext_orgName, dict_trigger_int_persName, dict_trigger_ext_persName, dict_trigger_int_region, dict_trigger_ext_region, dict_trigger_int_settlement, dict_trigger_ext_settlement, agr1, parenthesis, quotation, nospace]
Annotations to evaluate: ^nam$
2016-10-31 14:03:35,618 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 1 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107428.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107428.ini
2016-10-31 14:03:35,910 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107564.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107564.ini
2016-10-31 14:03:35,994 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107567.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107567.ini
2016-10-31 14:03:36,020 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107568.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107568.ini
2016-10-31 14:03:36,041 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107571.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107571.ini
2016-10-31 14:03:39,277 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107572.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107572.ini
2016-10-31 14:03:39,329 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107573.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107573.ini
2016-10-31 14:03:39,387 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107574.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107574.ini
2016-10-31 14:03:39,407 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107577.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107577.ini
2016-10-31 14:03:39,458 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107578.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107578.ini
2016-10-31 14:03:39,499 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107583.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107583.ini
2016-10-31 14:03:39,526 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107584.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107584.ini
2016-10-31 14:03:39,572 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107585.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107585.ini
2016-10-31 14:03:39,731 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107588.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107588.ini
2016-10-31 14:03:39,789 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107590.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107590.ini
2016-10-31 14:03:39,804 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107591.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107591.ini
2016-10-31 14:03:39,857 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107592.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107592.ini
2016-10-31 14:03:39,918 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107594.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107594.ini
2016-10-31 14:03:39,971 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107596.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107596.ini
2016-10-31 14:03:40,023 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107598.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107598.ini
2016-10-31 14:03:40,075 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107601.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107601.ini
2016-10-31 14:03:40,097 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107603.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107603.ini
2016-10-31 14:03:40,112 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 23 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107606.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107606.ini
2016-10-31 14:03:40,152 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 24 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107607.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107607.ini
2016-10-31 14:03:40,252 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 25 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107609.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107609.ini
2016-10-31 14:03:40,322 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 26 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107610.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107610.ini
2016-10-31 14:03:40,342 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 27 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107612.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107612.ini
2016-10-31 14:03:40,353 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 28 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107614.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107614.ini
2016-10-31 14:03:40,371 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 29 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107617.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107617.ini
2016-10-31 14:03:40,428 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 30 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107619.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107619.ini
2016-10-31 14:03:40,484 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 31 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107626.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107626.ini
2016-10-31 14:03:40,601 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 32 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107627.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107627.ini
2016-10-31 14:03:40,648 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 33 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107628.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107628.ini
2016-10-31 14:03:40,692 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 34 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107632.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107632.ini
2016-10-31 14:03:40,715 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 35 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107635.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107635.ini
2016-10-31 14:03:40,750 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 36 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107637.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107637.ini
2016-10-31 14:03:40,766 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 37 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107638.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107638.ini
2016-10-31 14:03:40,786 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 38 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107639.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107639.ini
2016-10-31 14:03:40,792 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 39 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107641.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107641.ini
2016-10-31 14:03:40,811 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 40 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107644.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107644.ini
2016-10-31 14:03:40,831 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 41 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107645.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107645.ini
2016-10-31 14:03:40,883 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 42 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107647.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107647.ini
2016-10-31 14:03:40,959 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 43 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107649.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107649.ini
2016-10-31 14:03:40,981 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 44 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107651.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107651.ini
2016-10-31 14:03:40,991 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 45 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107652.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107652.ini
2016-10-31 14:03:41,001 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 46 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107657.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107657.ini
2016-10-31 14:03:41,019 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 47 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107661.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107661.ini
2016-10-31 14:03:41,088 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 48 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107662.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107662.ini
2016-10-31 14:03:41,120 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 49 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107663.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107663.ini
2016-10-31 14:03:41,143 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 50 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107664.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107664.ini
2016-10-31 14:03:41,171 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 51 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107668.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107668.ini
2016-10-31 14:03:41,201 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 52 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107669.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107669.ini
2016-10-31 14:03:41,226 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 53 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107671.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107671.ini
2016-10-31 14:03:41,253 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 54 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107673.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107673.ini
2016-10-31 14:03:41,261 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 55 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107674.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107674.ini
2016-10-31 14:03:41,287 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 56 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107677.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107677.ini
2016-10-31 14:03:41,305 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 57 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107678.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107678.ini
2016-10-31 14:03:41,334 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 58 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107680.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107680.ini
2016-10-31 14:03:41,353 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 59 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107684.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107684.ini
2016-10-31 14:03:41,370 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 60 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107685.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107685.ini
2016-10-31 14:03:41,410 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 61 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107687.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107687.ini
2016-10-31 14:03:41,441 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 62 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107689.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107689.ini
2016-10-31 14:03:41,519 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 63 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107691.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107691.ini
2016-10-31 14:03:41,533 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 64 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107693.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107693.ini
2016-10-31 14:03:41,580 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 65 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107695.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107695.ini
2016-10-31 14:03:41,620 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 66 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107696.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107696.ini
2016-10-31 14:03:41,639 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 67 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107697.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107697.ini
2016-10-31 14:03:41,698 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 68 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107700.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107700.ini
2016-10-31 14:03:41,715 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 69 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107702.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107702.ini
2016-10-31 14:03:41,788 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 70 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107708.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107708.ini
2016-10-31 14:03:41,841 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 71 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107709.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107709.ini
2016-10-31 14:03:41,857 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 72 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107710.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107710.ini
2016-10-31 14:03:41,871 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 73 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107713.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107713.ini
2016-10-31 14:03:41,893 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 74 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107714.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107714.ini
2016-10-31 14:03:41,933 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 75 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107716.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107716.ini
2016-10-31 14:03:41,977 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 76 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107722.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107722.ini
2016-10-31 14:03:41,998 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 77 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107723.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107723.ini
2016-10-31 14:03:42,016 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 78 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107724.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107724.ini
2016-10-31 14:03:42,035 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 79 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107725.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107725.ini
2016-10-31 14:03:42,043 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 80 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107726.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107726.ini
2016-10-31 14:03:42,105 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 81 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107729.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107729.ini
2016-10-31 14:03:42,174 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 82 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107732.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107732.ini
2016-10-31 14:03:42,195 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 83 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107733.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107733.ini
2016-10-31 14:03:42,217 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 84 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107734.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107734.ini
2016-10-31 14:03:42,314 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 85 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107738.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107738.ini
2016-10-31 14:03:42,324 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 86 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107739.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107739.ini
2016-10-31 14:03:42,368 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 87 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107741.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107741.ini
2016-10-31 14:03:42,402 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 88 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107744.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107744.ini
2016-10-31 14:03:42,448 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 89 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107745.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107745.ini
2016-10-31 14:03:42,468 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 90 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107747.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107747.ini
2016-10-31 14:03:42,490 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 91 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107752.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107752.ini
2016-10-31 14:03:42,512 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 92 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107753.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107753.ini
2016-10-31 14:03:42,527 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 93 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107754.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107754.ini
2016-10-31 14:03:42,547 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 94 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107755.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107755.ini
2016-10-31 14:03:42,614 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 95 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107756.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107756.ini
2016-10-31 14:03:42,616 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 96 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107757.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107757.ini
2016-10-31 14:03:42,641 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 97 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107758.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107758.ini
2016-10-31 14:03:42,660 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 98 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107761.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107761.ini
2016-10-31 14:03:42,694 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 99 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107762.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107762.ini
2016-10-31 14:03:42,709 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 100 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107764.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107764.ini
2016-10-31 14:03:42,766 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 101 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107766.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107766.ini
2016-10-31 14:03:42,787 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 102 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107770.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107770.ini
2016-10-31 14:03:42,798 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 103 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107774.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107774.ini
2016-10-31 14:03:42,816 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 104 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107776.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107776.ini
2016-10-31 14:03:44,302 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 105 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107777.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107777.ini
2016-10-31 14:03:44,321 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 106 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107779.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107779.ini
2016-10-31 14:03:44,342 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 107 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107782.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107782.ini
2016-10-31 14:03:44,355 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 108 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107784.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107784.ini
2016-10-31 14:03:44,418 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 109 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107788.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107788.ini
2016-10-31 14:03:44,428 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 110 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107789.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107789.ini
2016-10-31 14:03:44,438 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 111 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107792.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107792.ini
2016-10-31 14:03:44,455 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 112 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107794.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107794.ini
2016-10-31 14:03:44,467 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 113 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107795.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107795.ini
2016-10-31 14:03:44,551 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 114 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107797.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107797.ini
2016-10-31 14:03:44,597 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 115 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107798.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107798.ini
2016-10-31 14:03:44,618 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 116 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107799.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107799.ini
2016-10-31 14:03:44,675 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 117 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107804.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107804.ini
2016-10-31 14:03:44,700 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 118 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107806.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107806.ini
2016-10-31 14:03:44,731 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 119 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107809.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107809.ini
2016-10-31 14:03:44,749 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 120 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107811.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107811.ini
2016-10-31 14:03:44,801 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 121 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107813.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107813.ini
2016-10-31 14:03:44,811 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 122 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107814.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107814.ini
2016-10-31 14:03:44,818 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 123 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107815.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107815.ini
2016-10-31 14:03:44,836 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 124 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107818.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107818.ini
2016-10-31 14:03:44,898 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 125 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107820.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107820.ini
2016-10-31 14:03:44,968 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 126 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107822.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107822.ini
2016-10-31 14:03:45,032 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 127 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107823.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107823.ini
2016-10-31 14:03:45,094 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 128 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107829.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107829.ini
2016-10-31 14:03:45,103 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 129 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107830.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107830.ini
2016-10-31 14:03:45,158 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 130 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107833.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107833.ini
2016-10-31 14:03:45,183 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 131 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107834.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107834.ini
2016-10-31 14:03:45,215 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 132 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107835.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107835.ini
2016-10-31 14:03:45,232 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 133 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107836.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107836.ini
2016-10-31 14:03:45,240 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 134 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107837.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107837.ini
2016-10-31 14:03:45,260 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 135 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107838.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107838.ini
2016-10-31 14:03:45,291 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 136 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107840.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107840.ini
2016-10-31 14:03:45,312 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 137 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107843.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107843.ini
2016-10-31 14:03:45,319 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 138 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107844.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107844.ini
2016-10-31 14:03:45,333 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 139 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107846.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107846.ini
2016-10-31 14:03:45,361 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 140 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107856.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107856.ini
2016-10-31 14:03:45,415 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 141 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107857.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107857.ini
2016-10-31 14:03:45,428 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 142 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107858.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107858.ini
2016-10-31 14:03:45,440 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 143 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107861.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107861.ini
2016-10-31 14:03:45,449 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 144 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107865.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107865.ini
2016-10-31 14:03:45,470 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 145 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107869.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107869.ini
2016-10-31 14:03:45,480 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 146 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107875.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107875.ini
2016-10-31 14:03:45,489 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 147 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107876.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107876.ini
2016-10-31 14:03:45,498 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 148 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107884.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107884.ini
2016-10-31 14:03:45,519 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 149 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107887.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107887.ini
2016-10-31 14:03:45,531 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 150 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107888.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107888.ini
2016-10-31 14:03:45,569 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 151 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107889.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107889.ini
2016-10-31 14:03:45,669 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 152 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107890.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107890.ini
2016-10-31 14:03:45,695 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 153 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107893.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107893.ini
2016-10-31 14:03:45,711 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 154 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107897.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107897.ini
2016-10-31 14:03:45,740 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 155 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107899.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107899.ini
2016-10-31 14:03:45,778 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 156 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107901.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107901.ini
2016-10-31 14:03:45,790 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 157 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107902.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107902.ini
2016-10-31 14:03:45,800 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 158 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107903.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107903.ini
2016-10-31 14:03:45,815 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 159 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107904.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107904.ini
2016-10-31 14:03:45,834 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 160 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107905.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107905.ini
2016-10-31 14:03:45,864 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 161 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107910.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107910.ini
2016-10-31 14:03:45,906 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 162 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107911.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107911.ini
2016-10-31 14:03:45,911 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 163 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107912.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107912.ini
2016-10-31 14:03:45,966 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 164 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107914.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107914.ini
2016-10-31 14:03:46,019 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 165 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107916.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107916.ini
2016-10-31 14:03:46,054 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 166 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107917.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107917.ini
2016-10-31 14:03:46,060 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 167 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107924.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107924.ini
2016-10-31 14:03:46,095 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 168 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107930.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107930.ini
2016-10-31 14:03:46,125 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 169 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107933.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107933.ini
2016-10-31 14:03:46,281 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 170 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107934.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107934.ini
2016-10-31 14:03:46,332 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 171 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107935.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107935.ini
2016-10-31 14:03:46,379 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 172 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107937.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107937.ini
2016-10-31 14:03:46,433 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 173 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107940.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107940.ini
2016-10-31 14:03:46,460 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 174 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107942.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107942.ini
2016-10-31 14:03:46,487 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 175 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107944.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107944.ini
2016-10-31 14:03:46,520 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 176 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107945.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107945.ini
2016-10-31 14:03:46,546 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 177 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107948.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107948.ini
2016-10-31 14:03:46,588 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 178 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107949.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107949.ini
2016-10-31 14:03:46,620 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 179 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107951.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107951.ini
2016-10-31 14:03:46,658 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 180 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107952.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107952.ini
2016-10-31 14:03:46,679 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 181 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107953.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107953.ini
2016-10-31 14:03:46,710 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 182 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107954.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107954.ini
2016-10-31 14:03:46,718 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 183 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107956.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107956.ini
2016-10-31 14:03:46,733 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 184 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107958.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107958.ini
2016-10-31 14:03:46,767 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 185 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107962.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107962.ini
2016-10-31 14:03:46,796 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 186 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107964.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107964.ini
2016-10-31 14:03:46,812 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 187 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107965.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107965.ini
2016-10-31 14:03:46,838 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 188 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107967.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107967.ini
2016-10-31 14:03:46,856 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 189 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107970.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107970.ini
2016-10-31 14:03:46,868 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 190 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107971.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107971.ini
2016-10-31 14:03:46,888 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 191 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107973.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107973.ini
2016-10-31 14:03:46,902 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 192 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107975.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107975.ini
2016-10-31 14:03:46,930 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 193 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107976.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107976.ini
2016-10-31 14:03:46,936 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 194 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107977.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107977.ini
2016-10-31 14:03:46,986 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 195 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107981.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107981.ini
2016-10-31 14:03:47,026 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 196 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107983.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107983.ini
2016-10-31 14:03:47,060 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 197 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107984.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107984.ini
2016-10-31 14:03:47,082 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 198 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107988.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107988.ini
2016-10-31 14:03:47,099 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 199 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107994.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107994.ini
2016-10-31 14:03:47,135 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 200 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107998.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107998.ini
2016-10-31 14:03:47,151 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 201 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107999.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107999.ini
2016-10-31 14:03:47,165 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 202 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108000.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108000.ini
2016-10-31 14:03:47,186 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 203 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108001.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108001.ini
2016-10-31 14:03:47,196 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 204 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108004.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108004.ini
2016-10-31 14:03:47,226 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 205 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108005.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108005.ini
2016-10-31 14:03:47,247 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 206 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108064.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108064.ini
2016-10-31 14:03:47,260 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 207 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108065.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108065.ini
2016-10-31 14:03:47,269 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 208 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108070.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108070.ini
2016-10-31 14:03:47,318 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 209 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108072.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108072.ini
2016-10-31 14:03:47,346 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 210 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108073.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108073.ini
2016-10-31 14:03:47,372 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 211 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108074.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108074.ini
2016-10-31 14:03:47,395 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 212 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108075.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108075.ini
2016-10-31 14:03:47,410 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 213 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108077.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108077.ini
2016-10-31 14:03:47,446 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 214 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108079.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108079.ini
2016-10-31 14:03:47,463 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 215 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108081.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108081.ini
2016-10-31 14:03:47,576 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 216 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108082.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108082.ini
2016-10-31 14:03:47,814 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 217 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108084.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108084.ini
2016-10-31 14:03:47,818 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 218 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108085.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108085.ini
2016-10-31 14:03:47,839 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 219 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108086.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108086.ini
2016-10-31 14:03:47,937 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 220 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108088.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108088.ini
2016-10-31 14:03:48,015 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 221 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108094.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108094.ini
2016-10-31 14:03:48,043 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 222 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108095.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108095.ini
2016-10-31 14:03:48,097 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 223 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108097.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108097.ini
2016-10-31 14:03:48,160 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 224 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108098.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108098.ini
2016-10-31 14:03:48,219 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 225 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108100.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108100.ini
2016-10-31 14:03:48,259 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 226 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108101.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108101.ini
2016-10-31 14:03:48,293 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 227 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108102.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108102.ini
2016-10-31 14:03:48,317 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 228 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108107.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108107.ini
2016-10-31 14:03:48,338 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 229 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108109.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108109.ini
2016-10-31 14:03:48,427 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 230 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108110.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108110.ini
2016-10-31 14:03:48,555 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 231 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108111.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108111.ini
2016-10-31 14:03:48,572 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 232 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108112.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108112.ini
2016-10-31 14:03:48,605 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 233 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108113.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108113.ini
2016-10-31 14:03:48,618 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 234 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108117.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108117.ini
2016-10-31 14:03:48,635 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 235 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108121.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108121.ini
2016-10-31 14:03:48,652 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 236 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108123.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108123.ini
2016-10-31 14:03:48,689 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 237 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108125.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108125.ini
2016-10-31 14:03:48,755 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 238 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108126.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108126.ini
2016-10-31 14:03:48,784 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 239 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108127.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108127.ini
2016-10-31 14:03:48,807 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 240 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108130.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108130.ini
2016-10-31 14:03:48,824 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 241 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108131.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108131.ini
2016-10-31 14:03:48,850 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 242 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108132.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108132.ini
2016-10-31 14:03:48,857 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 243 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108135.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108135.ini
2016-10-31 14:03:48,921 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 244 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108136.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108136.ini
2016-10-31 14:03:48,935 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 245 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108137.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108137.ini
2016-10-31 14:03:48,957 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 246 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108138.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108138.ini
2016-10-31 14:03:48,970 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 247 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108139.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108139.ini
2016-10-31 14:03:49,003 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 248 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108141.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108141.ini
2016-10-31 14:03:49,040 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 249 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108142.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108142.ini
2016-10-31 14:03:49,125 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 250 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108146.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108146.ini
2016-10-31 14:03:49,145 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 251 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108150.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108150.ini
2016-10-31 14:03:49,223 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 252 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108151.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108151.ini
2016-10-31 14:03:49,242 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 253 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108152.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108152.ini
2016-10-31 14:03:49,280 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 254 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108153.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108153.ini
2016-10-31 14:03:49,300 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 255 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108154.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108154.ini
2016-10-31 14:03:49,312 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 256 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108156.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108156.ini
2016-10-31 14:03:49,336 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 257 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108158.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108158.ini
-> Setting up chunker: chunker_crfpp
(TokenFeatureGenerator) Loading features...
[orth, base, ctag, synonym, hypernym-1, hypernym-2, hypernym-3, top4hyper-1, top4hyper-2, top4hyper-3, class, case, number, gender, pattern, prefix-1, prefix-2, prefix-3, prefix-4, suffix-1, suffix-2, suffix-3, suffix-4, all_alphanumeric, all_digits, all_letters, all_upper, has_upper_case, has_lower_case, has_symbol, has_digit, starts_with_upper_case, starts_with_lower_case, starts_with_symbol, starts_with_digit, is_number, no_alphanumeric, no_letters, struct, length, dict_person_first_nam, dict_person_last_nam, dict_country_nam, dict_city_nam, dict_road_nam, dict_person_prefix, dict_person_noun, dict_person_suffix, dict_road_prefix, dict_country_prefix, dict_trigger_int_bloc, dict_trigger_ext_bloc, dict_trigger_int_country, dict_trigger_ext_country, dict_trigger_int_district, dict_trigger_ext_district, dict_trigger_int_geogName, dict_trigger_ext_geogName, dict_trigger_int_orgName, dict_trigger_ext_orgName, dict_trigger_int_persName, dict_trigger_ext_persName, dict_trigger_int_region, dict_trigger_ext_region, dict_trigger_int_settlement, dict_trigger_ext_settlement, agr1, parenthesis, quotation, nospace]
--> CRFPP Chunker deserialize from /home/czuk/nlp/eclipse/workspace_liner2/liner2_master/../models-workdir/liner2.5/liner25_model_ner_kpwr12/data/bins/model_crfpp_agora_names_train_jrip.bin
(TemplateFactory) parsing template: /home/czuk/nlp/eclipse/workspace_liner2/liner2_master/../models-workdir/liner2.5/liner25_model_ner_kpwr12/ini/template-jrip.txt
(TemplateFactory) Adding feature:orth:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:orth:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:base:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:base:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:synonym:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:synonym:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:hypernym-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:hypernym-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:hypernym-2:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:hypernym-2:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:hypernym-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:hypernym-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:class:-1:0:1
(TemplateFactory) feature:class:-1:0:1
(TemplateFactory) Adding feature:case:0
(TemplateFactory) feature:case:0
(TemplateFactory) Adding feature:gender:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:gender:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:pattern:0
(TemplateFactory) feature:pattern:0
(TemplateFactory) Adding feature:prefix-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:prefix-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:prefix-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:prefix-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:prefix-4:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:prefix-4:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:suffix-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:suffix-1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:suffix-2:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:suffix-2:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:suffix-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:suffix-3:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:suffix-4:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:suffix-4:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_symbol:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_symbol:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_digit:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_digit:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_lower_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:has_lower_case:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_symbol:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:has_symbol:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_digit:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:has_digit:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_person_first_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_person_first_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_person_last_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_person_last_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_country_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_country_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_city_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_city_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_road_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_road_nam:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_person_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_person_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_person_noun:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_person_noun:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_person_suffix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_person_suffix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_road_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_road_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_country_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_country_prefix:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:base:-4/dict_person_first_nam:-3/dict_person_last_nam:-2/base:-1/dict_person_last_nam:0
(TemplateFactory) feature:base:-4/dict_person_first_nam:-3/dict_person_last_nam:-2/base:-1/dict_person_last_nam:0
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_bloc:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_bloc:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_bloc:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_bloc:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_country:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_country:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_country:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_country:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_district:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_district:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_district:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_district:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_geogName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_geogName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_geogName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_geogName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_orgName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_orgName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_orgName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_orgName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_persName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_persName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_persName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_persName:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_region:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_region:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_region:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_region:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_int_settlement:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_int_settlement:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:dict_trigger_ext_settlement:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:dict_trigger_ext_settlement:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:agr1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:agr1:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:nospace:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:nospace:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:parenthesis:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:parenthesis:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:quotation:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:quotation:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:length:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) feature:length:-2:-1:0:1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/agr1:-1/pattern:2/has_upper_case:-1/case:0/number:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/agr1:-1/pattern:2/has_upper_case:-1/case:0/number:-1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_digits:-1/all_upper:-2/length:1/nospace:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_digits:-1/all_upper:-2/length:1/nospace:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/ctag:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/ctag:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/has_upper_case:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/has_upper_case:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/pattern:-2/agr1:1/pattern:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/pattern:-2/agr1:1/pattern:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/pattern:-2/class:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/pattern:-1/pattern:-2/class:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/starts_with_digit:-2/starts_with_lower_case:1/case:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/all_upper:-1/starts_with_digit:-2/starts_with_lower_case:1/case:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/ctag:0/has_upper_case:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/ctag:0/has_upper_case:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/ctag:0/parenthesis:0/class:2/agr1:2
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/ctag:0/parenthesis:0/class:2/agr1:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/ctag:0/suffix-1:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/ctag:0/suffix-1:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/all_upper:-2/all_alphanumeric:2/starts_with_lower_case:2/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/all_upper:-2/all_alphanumeric:2/starts_with_lower_case:2/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_digit:-2/has_lower_case:0/nospace:-1/nospace:-2/ctag:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_digit:-2/has_lower_case:0/nospace:-1/nospace:-2/ctag:-1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-1/all_alphanumeric:2/class:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-1/all_alphanumeric:2/class:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:2/all_letters:-1/ctag:0/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:2/all_letters:-1/ctag:0/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-2/length:1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-2/length:1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-2/starts_with_lower_case:1/orth:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:-2/starts_with_lower_case:1/orth:-1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/pattern:-1/class:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/pattern:-1/class:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/pattern:1/parenthesis:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/pattern:1/parenthesis:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/orth:2
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/orth:2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/pattern:1/agr1:1/gender:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/pattern:1/agr1:1/gender:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-1/has_upper_case:0/nospace:-2/pattern:0
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-1/has_upper_case:0/nospace:-2/pattern:0
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/all_letters:1/orth:0/starts_with_lower_case:-2
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/all_letters:1/orth:0/starts_with_lower_case:-2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/orth:0/nospace:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/orth:0/nospace:-1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/parenthesis:-2/class:-2/orth:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/parenthesis:-2/class:-2/orth:-1
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-2/has_upper_case:0/orth:-1/nospace:-2
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-2/has_upper_case:0/orth:-1/nospace:-2
(TemplateFactory) Adding feature:has_upper_case:-2/starts_with_upper_case:0/orth:-1
(TemplateFactory) feature:has_upper_case:-2/starts_with_upper_case:0/orth:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:-1/has_upper_case:0/case:-1/case:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:-1/has_upper_case:0/case:-1/case:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:-1/has_upper_case:0/pattern:-1/ctag:-1/pattern:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:-1/has_upper_case:0/pattern:-1/ctag:-1/pattern:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_lower_case:-1/all_letters:-1/parenthesis:-2/pattern:1/length:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_lower_case:-1/all_letters:-1/parenthesis:-2/pattern:1/length:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:-1/starts_with_upper_case:0/class:-1/agr1:0/gender:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:-1/starts_with_upper_case:0/class:-1/agr1:0/gender:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/class:-2/no_letters:0/length:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/class:-2/no_letters:0/length:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/parenthesis:-2/agr1:-2/ctag:-2
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/parenthesis:-2/agr1:-2/ctag:-2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/parenthesis:-2/case:-1/ctag:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-1/parenthesis:-2/case:-1/ctag:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/agr1:-2/ctag:-2/struct:-2
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/agr1:-2/ctag:-2/struct:-2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/agr1:-2/quotation:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/agr1:-2/quotation:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/pattern:0/length:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/pattern:0/length:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/starts_with_upper_case:0/length:-1/ctag:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:-2/starts_with_upper_case:0/length:-1/ctag:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/agr1:-1/gender:0/number:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/agr1:-1/gender:0/number:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/agr1:-1/orth:-1/class:-2
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/agr1:-1/orth:-1/class:-2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/class:0/gender:0/prefix-1:0/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/class:0/gender:0/prefix-1:0/all_alphanumeric:1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/class:0/starts_with_lower_case:1/struct:2/agr1:1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/class:0/starts_with_lower_case:1/struct:2/agr1:1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/ctag:0/parenthesis:0/class:1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/ctag:0/parenthesis:0/class:1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/class:0/parenthesis:2/ctag:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/class:0/parenthesis:2/ctag:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:2/has_digit:-2/gender:1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/dict_person_first_nam:-1/has_lower_case:2/has_digit:-2/gender:1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/suffix-2:1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/case:0/suffix-2:1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/pattern:1/length:2/nospace:1/case:0/ctag:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:0/starts_with_lower_case:1/pattern:1/length:2/nospace:1/case:0/ctag:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/all_digits:-2/has_upper_case:1/orth:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/all_digits:-2/has_upper_case:1/orth:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:0/nospace:2/gender:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_lower_case:1/starts_with_upper_case:0/nospace:2/gender:-1
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/all_upper:-2/agr1:1/has_lower_case:2
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/all_upper:-2/agr1:1/has_lower_case:2
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/all_upper:-2/nospace:0
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/all_upper:-2/nospace:0
(TemplateFactory) Adding feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/pattern:2/suffix-1:-1
(TemplateFactory) feature:starts_with_upper_case:-1/starts_with_upper_case:0/pattern:2/suffix-1:-1
--> CRFPP Chunker deserialize done 
-> Setting up chunker: chunker_crfpp_fix
-> Setting up chunker: chunker_rule_title
-> Setting up chunker: chunker_rule_road
-> Setting up chunker: chunker_remove_nested
--> RemoveNested chunker
-> Setting up chunker: chunker_pipe
-> Setting up chunker: chunker_cp
--> Chunk propagation
2016-10-31 14:03:49,440 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 1 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107428.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107428.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1 from articles/00107428 from sent1

Text  : Wchodzić , czy nie wchodzić ?
Tokens: 1_______ 2 3__ 4__ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2 from articles/00107428 from sent2

Text  : Słodko - gorzki smak euro
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4___ 5___

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = euro (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3 from articles/00107428 from sent3

Text  : Gdy mniejsza , rozwijająca się gospodarka wchodzi do strefy euro ,  to zyskuje tańszy dostęp do kredytu .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4__________ 5__ 6_________ 7______ 8_ 9_____ 10__ 11 12 13_____ 14____ 15____ 16 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = strefy euro (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4 from articles/00107428 from sent4

Text  : Ale niskie stopy to nie bezwzględna korzyść - ostrzegali uczestnicy debaty o  wzlotach i  upadkach europejskich tygrysów
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4_ 5__ 6__________ 7______ 8 9_________ 10________ 11____ 12 13______ 14 15______ 16__________ 17______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5 from articles/00107428 from sent5

Text  : - Gdzie nie ma rzeczywistej konwergencji , czyli bardzo wyrównanego poziomu gospodarczego między strefą euro a  krajem aspirującym do wejścia do niej ,  nie ma co spieszyć się z  przyjmowaniem wspólnej waluty -  przekonywał Mateusz Morawiecki ,  prezes Banku Zachodniego WBK podczas krynickiego panelu o  wzlotach i  upadkach europejskich tygrysów .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_ 5___________ 6___________ 7 8____ 9_____ 10_________ 11_____ 12___________ 13____ 14____ 15__ 16 17____ 18_________ 19 20_____ 21 22__ 23 24_ 25 26 27______ 28_ 29 30___________ 31______ 32____ 33 34_________ 35_____ 36________ 37 38____ 39___ 40_________ 41_ 42_____ 43_________ 44____ 45 46______ 47 48______ 49__________ 50______ 51

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = strefą euro (confidence=0.44)
  TruePositive nam [35,36] = Mateusz Morawiecki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [39,41] = Banku Zachodniego WBK (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #6 from articles/00107428 from sent6

Text  : Jego zdaniem ofiarami takiego niedopasowania jest Estonia , Irlandia ,  a  także Bułgaria ,  która wprawdzie w  Eurolandzie nie jest ,  ale kurs waluty ma na sztywno związany z  euro .
Tokens: 1___ 2______ 3_______ 4______ 5_____________ 6___ 7______ 8 9_______ 10 11 12___ 13______ 14 15___ 16_______ 17 18_________ 19_ 20__ 21 22_ 23__ 24____ 25 26 27_____ 28______ 29 30__ 31

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Estonia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Irlandia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Bułgaria (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Eurolandzie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = euro (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #7 from articles/00107428 from sent7

Text  : - To nie jest tak , że małe rozwijające się państwo po prostu korzysta w  strefie euro z  niższych stóp niż wymagała by kondycja tego kraju .
Tokens: 1 2_ 3__ 4___ 5__ 6 7_ 8___ 9__________ 10_ 11_____ 12 13____ 14______ 15 16_____ 17__ 18 19______ 20__ 21_ 22______ 23 24______ 25__ 26___ 27

Chunks:
  FalseNegative nam [16,17] = strefie euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #8 from articles/00107428 from sent8

Text  : Ono musi sobie z takimi stopami radzić - mówił Jim O'Leary ,  doradca w  irlandzkim Ministerstwie Finansów .
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4 5_____ 6______ 7_____ 8 9____ 10_ 11_____ 12 13_____ 14 15________ 16___________ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Jim O'Leary (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Ministerstwie Finansów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #9 from articles/00107428 from sent9

Text  : Dyskusja dotyczyła niewielkich państw , które kryzys poturbował dotkliwie -  głównie Estonii i  Irlandii .
Tokens: 1_______ 2________ 3__________ 4_____ 5 6____ 7_____ 8_________ 9________ 10 11_____ 12_____ 13 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Estonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Irlandii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #10 from articles/00107428 from sent10

Text  : Przed kryzysem państwa te rozwijały się bardzo szybko , m  .  in .  za sprawą taniego kredytu .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4_ 5________ 6__ 7_____ 8_____ 9 10 11 12 13 14 15____ 16_____ 17_____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #11 from articles/00107428 from sent11

Text  : Niskie stopy procentowe w strefie euro doprowadziły do przegrzania koniunktury .
Tokens: 1_____ 2____ 3_________ 4 5______ 6___ 7___________ 8_ 9__________ 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = strefie euro (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #12 from articles/00107428 from sent12

Text  : - Przez 20 lat rozwijali śmy się dzięki euro .
Tokens: 1 2____ 3_ 4__ 5________ 6__ 7__ 8_____ 9___ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [9,9] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #13 from articles/00107428 from sent13

Text  : Trzy duże szwedzkie banki prowadziły bardzo agresywną politykę w Estonii -  mówiła Marje Josing ,  dyrektor Estońskiego Instytutu Badań Rynkowych .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4____ 5_________ 6_____ 7________ 8_______ 9 10_____ 11 12____ 13___ 14____ 15 16______ 17_________ 18_______ 19___ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Estonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Marje Josing (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,20] = Estońskiego Instytutu Badań Rynkowych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #14 from articles/00107428 from sent14

Text  : Eksperci zwracali uwagę , że korzyści , które dostaje się wraz ze wspólną walutą ,  wymagają wyrzeczeń .
Tokens: 1_______ 2_______ 3____ 4 5_ 6_______ 7 8____ 9______ 10_ 11__ 12 13_____ 14____ 15 16______ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #15 from articles/00107428 from sent15

Text  : Trzeba prowadzić odpowiedzialną politykę fiskalną , redukować deficyt i dług publiczny .
Tokens: 1_____ 2________ 3_____________ 4_______ 5_______ 6 7________ 8______ 9 10__ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #16 from articles/00107428 from sent16

Text  : - Tyle tylko , że w małych gospodarkach , otwartych ,  dużo eksportujących to przełożenie fiskalne jest ograniczone -  ubolewał O'Leary .
Tokens: 1 2___ 3____ 4 5_ 6 7_____ 8___________ 9 10_______ 11 12__ 13____________ 14 15_________ 16______ 17__ 18_________ 19 20______ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = O'Leary (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #17 from articles/00107428 from sent17

Text  : Gdy przyszedł kryzys , do starych problemów małych państw doszły nowe -  załamanie eksportu ,  recesja .
Tokens: 1__ 2________ 3_____ 4 5_ 6______ 7________ 8_____ 9_____ 10____ 11__ 12 13_______ 14______ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #18 from articles/00107428 from sent18

Text  : Polska mogła ratować wzrost PKB tym , że złoty gwałtownie osłabł i  eksport ,  choć mniejszy ,  wciąż zapewniał solidne zyski przedsiębiorstwom .
Tokens: 1_____ 2____ 3______ 4_____ 5__ 6__ 7 8_ 9____ 10________ 11____ 12 13_____ 14 15__ 16______ 17 18___ 19_______ 20_____ 21___ 22_______________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polska (confidence=0.96)
  TruePositive nam [5,5] = PKB (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #19 from articles/00107428 from sent19

Text  : W małych państwach , gdzie eksport stanowi znaczną część gospodarki (  nawet 70 proc .  PKB )  ,  skutki były znacznie gorsze .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4 5____ 6______ 7______ 8______ 9____ 10________ 11 12___ 13 14__ 15 16_ 17 18 19____ 20__ 21______ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = PKB (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #20 from articles/00107428 from sent20

Text  : - Były firmy , które w ciągu kilku tygodni traciły wszystkie swoje zamówienia -  relacjonowała Josing .
Tokens: 1 2___ 3____ 4 5____ 6 7____ 8____ 9______ 10_____ 11_______ 12___ 13________ 14 15___________ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Josing (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #21 from articles/00107428 from sent21

Text  : - Jeśli nie da się przeprowadzić dewaluacji swojej waluty -  kraje euro takiej możliwości nie miały -  to trzeba przeprowadzić dewaluację wewnętrzną ,  czyli obniżyć płace .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_ 5__ 6____________ 7_________ 8_____ 9_____ 10 11___ 12__ 13____ 14________ 15_ 16___ 17 18 19____ 20___________ 21________ 22________ 23 24___ 25_____ 26___ 27

Chunks:
  FalseNegative nam [12,12] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #22 from articles/00107428 from sent22

Text  : To trudne , ale w Estonii udało się .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4__ 5 6______ 7____ 8__ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Estonii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #23 from articles/00107428 from sent23

Text  : Jeśli nie ma ani dewaluacji , ani obniżki płac ,  to kraj utrwala swoją niską konkurencyjność i  ciężko mu wyjść z  kryzysu -  podkreślał Mateusz Morawiecki .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4__ 5_________ 6 7__ 8______ 9___ 10 11 12__ 13_____ 14___ 15___ 16_____________ 17 18____ 19 20___ 21 22_____ 23 24________ 25_____ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Mateusz Morawiecki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #24 from articles/00107428 from sent24

Text  : W Estońskim Instytucie Badań Rynkowych płace obniżone zostały o 20 proc .
Tokens: 1 2________ 3_________ 4____ 5________ 6____ 7_______ 8______ 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,5] = Estońskim Instytucie Badań Rynkowych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #25 from articles/00107428 from sent25

Text  : - Rząd podjął decyzję o wielkich oszczędnościach .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4______ 5 6_______ 7______________ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Rząd

(ChunkerEvaluator) Sentence #26 from articles/00107428 from sent26

Text  : U nas nie było pomysłów , by strajkować .
Tokens: 1 2__ 3__ 4___ 5_______ 6 7_ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #27 from articles/00107428 from sent27

Text  : Wiemy , że aby przetrwać , musimy być elastyczni ,  poświęcić musi się każdy -  mówiła Marje Josing .
Tokens: 1____ 2 3_ 4__ 5________ 6 7_____ 8__ 9_________ 10 11_______ 12__ 13_ 14___ 15 16____ 17___ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Marje Josing (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #28 from articles/00107428 from sent28

Text  : Dziś gospodarka Estonii znów szybko rośnie , ale Estończycy wiedzą ,  że to nie nagroda dana na zawsze .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4___ 5_____ 6_____ 7 8__ 9_________ 10____ 11 12 13 14_ 15_____ 16__ 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Estonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Estończycy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #29 from articles/00107428 from sent29

Text  : - Eksport rośnie już po 60 - 70 proc .  ,  ale cały czas patrzymy na to ,  co dzieje się na zewnątrz kraju ,  zwłaszcza w  Szwecji i  Finlandii .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4__ 5_ 6_ 7 8_ 9___ 10 11 12_ 13__ 14__ 15______ 16 17 18 19 20____ 21_ 22 23______ 24___ 25 26_______ 27 28_____ 29 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Szwecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Finlandii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #30 from articles/00107428 from sent30

Text  : Zdajemy sobie sprawę , że jak znów coś zacznie się chwiać w  tych państwach ,  to nasi producenci utracą kontrakty -  dodała ekspertka z  Tallina .
Tokens: 1______ 2____ 3_____ 4 5_ 6__ 7___ 8__ 9______ 10_ 11____ 12 13__ 14_______ 15 16 17__ 18________ 19____ 20_______ 21 22____ 23_______ 24 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = Tallina (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:49,905 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107564.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107564.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #31 from articles/00107564 from sent1

Text  : Napastnicy Ruchu powinni upatrywać swojej szansy w . . .  niekonsekwencji selekcjonera ?
Tokens: 1_________ 2____ 3______ 4________ 5_____ 6_____ 7 8 9 10 11_____________ 12__________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Ruchu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #32 from articles/00107564 from sent2

Text  : Arkadiusz Piech i Maciej Jankowski z Ruchu Chorzów znaleźli się wśród 17 ligowców ,  którzy zostali powołani przez trenera Franciszka Smudę na towarzyski mecz z  Bośnią i  Hercegowiną .
Tokens: 1________ 2____ 3 4_____ 5________ 6 7____ 8______ 9_______ 10_ 11___ 12 13______ 14 15____ 16_____ 17______ 18___ 19_____ 20________ 21___ 22 23________ 24__ 25 26____ 27 28_________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Arkadiusz Piech (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Maciej Jankowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Ruchu Chorzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Franciszka Smudę (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,26] = Bośnią (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = Hercegowiną (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [26,28] = Bośnią i Hercegowiną

(ChunkerEvaluator) Sentence #33 from articles/00107564 from sent3

Text  : Czy mają prawi marzyć o występie na Euro 2012 ?
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4_____ 5 6_______ 7_ 8___ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #34 from articles/00107564 from sent4

Text  : - Marzyć zawsze wolno , a nawet trzeba , bo to popycha do działania .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____ 5 6 7____ 8_____ 9 10 11 12_____ 13 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #35 from articles/00107564 from sent5

Text  : Ale tak realnie patrząc , wiemy jak trener Smuda się wypowiada :  on już zamknął kadrę .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4______ 5 6____ 7__ 8_____ 9____ 10_ 11_______ 12 13 14_ 15_____ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Smuda (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #36 from articles/00107564 from sent6

Text  : Musiał by go ktoś wybitnie oczarować .
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4___ 5_______ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #37 from articles/00107564 from sent7

Text  : A o to jest ciężko , bo on lubi przywiązywać się do nazwisk .
Tokens: 1 2 3_ 4___ 5_____ 6 7_ 8_ 9___ 10__________ 11_ 12 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #38 from articles/00107564 from sent8

Text  : I tak naprawdę nie daję wielkich szans zawodnikom z tej grupy .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4__ 5___ 6_______ 7____ 8_________ 9 10_ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #39 from articles/00107564 from sent9

Text  : Chociaż tyle dobrze , że ci , którzy prezentują się dobrze w  lidze ,  zostali docenieni i  zaliczą mecz z  orłem na piersi -  mówi Andrzej Iwan ,  były reprezentant kraju ,  a  obecnie ekspert piłkarski .
Tokens: 1______ 2___ 3_____ 4 5_ 6_ 7 8_____ 9_________ 10_ 11____ 12 13___ 14 15_____ 16_______ 17 18_____ 19__ 20 21___ 22 23____ 24 25__ 26_____ 27__ 28 29__ 30__________ 31___ 32 33 34_____ 35_____ 36_______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [26,27] = Andrzej Iwan (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #40 from articles/00107564 from sent10

Text  : Reprezentacja złożona z ligowców ( bez piłkarzy Legii i Wisły )  zmierzy się w  Turcji z  bośniacką kadra B  .
Tokens: 1____________ 2______ 3 4_______ 5 6__ 7_______ 8____ 9 10___ 11 12_____ 13_ 14 15____ 16 17_______ 18___ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Wisły (confidence=0.90)
  TruePositive nam [15,15] = Turcji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #41 from articles/00107564 from sent11

Text  : - Ten przeciwnik to nie jest jakaś silna ekipa ,  więc nawet jakby ktoś zagrał w  imponującym stylu ,  to nie wiadomo ,  czy trener Smuda to doceni .
Tokens: 1 2__ 3_________ 4_ 5__ 6___ 7____ 8____ 9____ 10 11__ 12___ 13___ 14__ 15____ 16 17_________ 18___ 19 20 21_ 22_____ 23 24_ 25____ 26___ 27 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = Smuda (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #42 from articles/00107564 from sent12

Text  : Nie chce mi się wierzyć , żeby ktokolwiek zrobił na nim takie wrażenie ,  żeby go włączył do tej swojej elity .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4__ 5______ 6 7___ 8_________ 9_____ 10 11_ 12___ 13______ 14 15__ 16 17_____ 18 19_ 20____ 21___ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #43 from articles/00107564 from sent13

Text  : Obym się mylił .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #44 from articles/00107564 from sent14

Text  : Czasami lepiej sięgnąć Polaka , a nie szukać zawodników za granicą którzy niewiele wnoszą -  uważa Iwan .
Tokens: 1______ 2_____ 3______ 4_____ 5 6 7__ 8_____ 9_________ 10 11_____ 12____ 13______ 14____ 15 16___ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Iwan (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #45 from articles/00107564 from sent15

Text  : Choć przyznaje , że na korzyść chorzowskich napastników może działać .  .  .  niekonsekwencja Smudy .
Tokens: 1___ 2________ 3 4_ 5_ 6______ 7___________ 8__________ 9___ 10_____ 11 12 13 14_____________ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Smudy (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #46 from articles/00107564 from sent16

Text  : - On często zupełnie co innego robi niż mówi ,  więc może być tak ,  że rzeczywiście ktoś z  tej grupy może wskoczyć do kadry .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_______ 5_ 6_____ 7___ 8__ 9___ 10 11__ 12__ 13_ 14_ 15 16 17__________ 18__ 19 20_ 21___ 22__ 23______ 24 25___ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #47 from articles/00107564 from sent17

Text  : O zawodnikach Śląska Wrocław niedawno mówił przecież , że nikt nie zasługuje na powołanie ,  a  nagle powołał ich czterech -  uśmiecha się Iwan .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4______ 5_______ 6____ 7_______ 8 9_ 10__ 11_ 12_______ 13 14_______ 15 16 17___ 18_____ 19_ 20______ 21 22______ 23_ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Śląska Wrocław (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Iwan (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:50,113 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107567.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107567.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #48 from articles/00107567 from sent1

Text  : Gdyński TBS oddaje nowe mieszkania
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4___ 5_________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = TBS (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #49 from articles/00107567 from sent2

Text  : W Gdyni Wielkim Kacku 134 osoby odebrały wczoraj klucze do mieszkań ,  które wybudowało Towarzystwo Budownictwa Społecznego Czynszówka
Tokens: 1 2____ 3______ 4____ 5__ 6____ 7_______ 8______ 9_____ 10 11______ 12 13___ 14________ 15_________ 16_________ 17_________ 18________

Chunks:
  TruePositive nam [15,18] = Towarzystwo Budownictwa Społecznego Czynszówka (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,4] = Gdyni Wielkim Kacku (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Gdyni
  FalseNegative nam [3,4] = Wielkim Kacku

(ChunkerEvaluator) Sentence #50 from articles/00107567 from sent3

Text  : Cztery nowe budynki stanęły przy ul . Radosnej .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4______ 5___ 6_ 7 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Radosnej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #51 from articles/00107567 from sent4

Text  : To nowa ulica w Wielkim Kacku , której nie ma jeszcze na mapach (  znajduje się w  okolicy ul .  Starodworcowej )  .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4 5______ 6____ 7 8_____ 9__ 10 11_____ 12 13____ 14 15______ 16_ 17 18_____ 19 20 21____________ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Wielkim Kacku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Starodworcowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #52 from articles/00107567 from sent5

Text  : W domach zbudowanych przez gdyński TBS mieszkania mają powierzchnię od 32 do 73 mkw .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4____ 5______ 6__ 7_________ 8___ 9___________ 10 11 12 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = TBS (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #53 from articles/00107567 from sent6

Text  : Wczoraj klucze do nich odebrały 134 rodziny .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4___ 5_______ 6__ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #54 from articles/00107567 from sent7

Text  : Zgodnie z zasadami działania TBS , najemcy nie będą mogli wykupić mieszkań na własność .
Tokens: 1______ 2 3_______ 4________ 5__ 6 7______ 8__ 9___ 10___ 11_____ 12______ 13 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = TBS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #55 from articles/00107567 from sent8

Text  : Wpłacili kaucję stanowiącą kilkadziesiąt procent wartości mieszkania i będą płacili czynsz ,  którego wysokość też zależy od wartości mieszkania .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_________ 4____________ 5______ 6_______ 7_________ 8 9___ 10_____ 11____ 12 13_____ 14______ 15_ 16____ 17 18______ 19________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #56 from articles/00107567 from sent9

Text  : - Postawienie tych czterech budynków kosztowało ok . 16 mln zł -  mówią przedstawiciele Czynszówki .
Tokens: 1 2__________ 3___ 4_______ 5_______ 6_________ 7_ 8 9_ 10_ 11 12 13___ 14_____________ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Czynszówki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #57 from articles/00107567 from sent10

Text  : Tym samym TBS w Gdyni ma już w swoim zarządzie ponad 500 mieszkań .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4 5____ 6_ 7__ 8 9____ 10_______ 11___ 12_ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = TBS (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,5] = Gdyni (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:50,202 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107568.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107568.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #58 from articles/00107568 from sent1

Text  : Będą ekstra pieniądze dla bezrobotnych
Tokens: 1___ 2_____ 3________ 4__ 5___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #59 from articles/00107568 from sent2

Text  : Blisko 2 , 5 mln zł trafi na Podkarpacie na realizację programów aktywizujących osoby bezrobotne .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5__ 6_ 7____ 8_ 9__________ 10 11________ 12_______ 13____________ 14___ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Podkarpacie (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #60 from articles/00107568 from sent3

Text  : Pieniądze muszą być wykorzystane do końca roku .
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4___________ 5_ 6____ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #61 from articles/00107568 from sent4

Text  : Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej przekaże urzędom pracy na Podkarpaciu dodatkowe 2  mln 420 tys .  zł .
Tokens: 1___________ 2____ 3 4_______ 5_________ 6_______ 7______ 8____ 9_ 10_________ 11_______ 12 13_ 14_ 15_ 16 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Podkarpaciu (confidence=0.94)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Ministerstwo Pracy (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [4,5] = Polityki Społecznej (confidence=0.86)
  FalseNegative nam [1,5] = Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej

(ChunkerEvaluator) Sentence #62 from articles/00107568 from sent5

Text  : Są to pieniądze z funduszu pracy i będą przeznaczone na realizację programów aktywizujących osoby bezrobotne .
Tokens: 1_ 2_ 3________ 4 5_______ 6____ 7 8___ 9___________ 10 11________ 12_______ 13____________ 14___ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #63 from articles/00107568 from sent6

Text  : W Nisku , Jaśle i Leżajsku trafią do osób ,  które chcą założyć własny biznes .
Tokens: 1 2____ 3 4____ 5 6_______ 7_____ 8_ 9___ 10 11___ 12__ 13_____ 14____ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Nisku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Jaśle (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Leżajsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #64 from articles/00107568 from sent7

Text  : Podobnie będzie w innych powiatach .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4_____ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #65 from articles/00107568 from sent8

Text  : Pieniądze muszą zostać wykorzystane do końca tego roku .
Tokens: 1________ 2____ 3_____ 4___________ 5_ 6____ 7___ 8___ 9

Chunks:

2016-10-31 14:03:50,277 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107571.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107571.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #66 from articles/00107571 from sent1

Text  : Nie sprzedali śmy Polski
Tokens: 1__ 2________ 3__ 4_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #67 from articles/00107571 from sent2

Text  : Nie będziemy spłacali cudzych długów .
Tokens: 1__ 2_______ 3_______ 4______ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #68 from articles/00107571 from sent3

Text  : Chodziło nam o to , żeby zostać w kręgu krajów ,  w  którym podejmuje się istotne decyzje UE
Tokens: 1_______ 2__ 3 4_ 5 6___ 7_____ 8 9____ 10____ 11 12 13____ 14_______ 15_ 16_____ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = UE (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #69 from articles/00107571 from sent4

Text  : Rozmowa z Radosławem Sikorskim ministrem spraw zagranicznych
Tokens: 1______ 2 3_________ 4________ 5________ 6____ 7____________

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Radosławem Sikorskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #70 from articles/00107571 from sent5

Text  : Paweł Wroński : Oddali śmy na szczycie w Brukseli Polskę Angeli Merkel ?
Tokens: 1____ 2______ 3 4_____ 5__ 6_ 7_______ 8 9_______ 10____ 11____ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Paweł Wroński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Brukseli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Polskę (confidence=0.57)
  TruePositive nam [11,12] = Angeli Merkel (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [7,7] = szczycie

(ChunkerEvaluator) Sentence #71 from articles/00107571 from sent6

Text  : Radosław Sikorski : W mówieniu agresywnych niedorzeczności polityków części naszej opozycji nie przebiję .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4 5_______ 6__________ 7______________ 8________ 9_____ 10____ 11______ 12_ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Radosław Sikorski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #72 from articles/00107571 from sent7

Text  : Jak rozumiem , doktryna polityki zagranicznej PiS polega na tym ,  że należy się w  każdej sytuacji sprzeciwiać się Niemcom .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_______ 5_______ 6___________ 7__ 8_____ 9_ 10_ 11 12 13____ 14_ 15 16____ 17______ 18_________ 19_ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = PiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Niemcom (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #73 from articles/00107571 from sent8

Text  : Nawet wtedy , gdy Niemcy proponują reformy , których sukces leży w  naszym interesie .
Tokens: 1____ 2____ 3 4__ 5_____ 6________ 7______ 8 9______ 10____ 11__ 12 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Niemcy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #74 from articles/00107571 from sent9

Text  : Rząd nie akceptuje tej logiki .
Tokens: 1___ 2__ 3________ 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #75 from articles/00107571 from sent10

Text  : W Berlinie mówił em , że największym zagrożeniem dla bezpieczeństwa i  dobrobytu Polski był by upadek strefy euro .
Tokens: 1 2_______ 3____ 4_ 5 6_ 7__________ 8__________ 9__ 10____________ 11 12_______ 13____ 14_ 15 16____ 17____ 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Berlinie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = strefy euro (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #76 from articles/00107571 from sent11

Text  : Wzywał em Niemcy do przejęcia inicjatywy oraz poniesienia największych kosztów odsunięcia tego niebezpieczeństwa .
Tokens: 1_____ 2_ 3_____ 4_ 5________ 6_________ 7___ 8__________ 9___________ 10_____ 11________ 12__ 13_______________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Niemcy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #77 from articles/00107571 from sent12

Text  : Przygotował em pole dla premiera Tuska , który wbrew próbom wykluczenia nas uzyskał na szczycie udział Polski w  kręgu decyzyjnym unii fiskalnej .
Tokens: 1__________ 2_ 3___ 4__ 5_______ 6____ 7 8____ 9____ 10____ 11_________ 12_ 13_____ 14 15______ 16____ 17____ 18 19___ 20________ 21__ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tuska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Polski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,15] = szczycie
  FalseNegative nam [21,22] = unii fiskalnej

(ChunkerEvaluator) Sentence #78 from articles/00107571 from sent13

Text  : Pojawiają się komentarze , że ceną za ratowanie euro jest osłabienie jedności Unii .
Tokens: 1________ 2__ 3_________ 4 5_ 6___ 7_ 8________ 9___ 10__ 11________ 12______ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = euro (confidence=0.83)
  TruePositive nam [13,13] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #79 from articles/00107571 from sent14

Text  : Wielka Brytania postawiła weto , jedność europejska się cofa .
Tokens: 1_____ 2_______ 3________ 4___ 5 6______ 7_________ 8__ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Wielka Brytania (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #80 from articles/00107571 from sent15

Text  : - Nie powinni śmy się cieszyć z ewentualnej rysy na jedności europejskiej .
Tokens: 1 2__ 3______ 4__ 5__ 6______ 7 8__________ 9___ 10 11______ 12__________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #81 from articles/00107571 from sent16

Text  : Wielka Brytania jest ważnym krajem i ważnym głosem w obronie wolnego rynku i  związków transatlantyckich .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4_____ 5_____ 6 7_____ 8_____ 9 10_____ 11_____ 12___ 13 14______ 15_______________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Wielka Brytania (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #82 from articles/00107571 from sent17

Text  : Natomiast nie rozumiem , dlaczego premier Cameron nie był skłonny zaakceptować zwiększenia odpowiedzialności finansowej wewnątrz strefy euro .
Tokens: 1________ 2__ 3_______ 4 5_______ 6______ 7______ 8__ 9__ 10_____ 11__________ 12_________ 13_______________ 14________ 15______ 16____ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Cameron (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = strefy euro (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #83 from articles/00107571 from sent18

Text  : Z jego niedawnych wypowiedzi wynikało , że Wielka Brytania może zaakceptować zmiany traktatowe ,  jeśli będą dotyczyły wyłącznie krajów euro .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4_________ 5_______ 6 7_ 8_____ 9_______ 10__ 11__________ 12____ 13________ 14 15___ 16__ 17_______ 18_______ 19____ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Wielka Brytania (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [20,20] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #84 from articles/00107571 from sent19

Text  : Przewodniczący Rady Europejskiej zaproponował nawet rozwiązanie nietraktatowe , wiążące tylko państwa euro ,  i  nagle Wielka Brytania uznała ,  że jej to przeszkadza .
Tokens: 1_____________ 2___ 3___________ 4___________ 5____ 6__________ 7____________ 8 9______ 10___ 11_____ 12__ 13 14 15___ 16____ 17______ 18____ 19 20 21_ 22 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Rady Europejskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Wielka Brytania (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,12] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #85 from articles/00107571 from sent20

Text  : Londyn przedstawił własne propozycje i warunki .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_____ 4_________ 5 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Londyn (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #86 from articles/00107571 from sent21

Text  : - Wielka Brytania zdefiniowała uratowanie strefy euro jako ważny interes Wielkiej Brytanii ,  po czym zażądała ,  aby za jej zgodę na realizację tego interesu zapłacić .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4___________ 5_________ 6_____ 7___ 8___ 9____ 10_____ 11______ 12______ 13 14 15__ 16______ 17 18_ 19 20_ 21___ 22 23________ 24__ 25______ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Wielka Brytania (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,7] = strefy euro (confidence=0.57)
  TruePositive nam [11,12] = Wielkiej Brytanii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #87 from articles/00107571 from sent22

Text  : Zresztą brytyjska propozycja zapisów protokolarnych wpłynęła 24 godziny przed szczytem .
Tokens: 1______ 2________ 3_________ 4______ 5_____________ 6_______ 7_ 8______ 9____ 10______ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = szczytem

(ChunkerEvaluator) Sentence #88 from articles/00107571 from sent23

Text  : Nasze doświadczenie w polityce europejskiej wskazuje , że to stanowczo za późno .
Tokens: 1____ 2____________ 3 4_______ 5___________ 6_______ 7 8_ 9_ 10_______ 11 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #89 from articles/00107571 from sent24

Text  : Większość społeczeństwa i prasy brytyjskiej przyjęła entuzjastycznie decyzje premiera Camerona .
Tokens: 1________ 2____________ 3 4____ 5__________ 6_______ 7______________ 8______ 9_______ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Camerona (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #90 from articles/00107571 from sent25

Text  : Mam wrażenie , że stał się on ofiarą wieloletniej antyeuropejskiej propagandy wewnątrz Wielkiej Brytanii .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5___ 6__ 7_ 8_____ 9___________ 10______________ 11________ 12______ 13______ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Wielkiej Brytanii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #91 from articles/00107571 from sent26

Text  : Szkoda , że koledzy brytyjscy nie tłumaczą swojemu społeczeństwu ,  ile Wielka Brytania korzysta na Unii ,  i  że dyrektywy europejskie nie są dekretami biurokracji brukselskiej ,  lecz kompromisami na które wszyscy -  jako państwa członkowskie -  musimy się zgodzić .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4______ 5________ 6__ 7_______ 8______ 9____________ 10 11_ 12____ 13______ 14______ 15 16__ 17 18 19 20_______ 21_________ 22_ 23 24_______ 25_________ 26__________ 27 28__ 29__________ 30 31___ 32_____ 33 34__ 35_____ 36__________ 37 38____ 39_ 40_____ 41

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Wielka Brytania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #92 from articles/00107571 from sent27

Text  : Polską ideą było , aby dyscyplina finansowa była nadzorowana przez instytucje unijne .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4 5__ 6_________ 7________ 8___ 9__________ 10___ 11________ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #93 from articles/00107571 from sent28

Text  : Wiele wskazuje , że tak nie będzie , ze względu na opór Londynu ,  który twierdzi ,  że za nie płaci .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_ 5__ 6__ 7_____ 8 9_ 10_____ 11 12__ 13_____ 14 15___ 16______ 17 18 19 20_ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Londynu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #94 from articles/00107571 from sent29

Text  : - To jedna z interpretacji .
Tokens: 1 2_ 3____ 4 5____________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #95 from articles/00107571 from sent30

Text  : Ja mam nadzieję , że nadal istotną rolę będą w  tym procesie odgrywały instytucje unijne .
Tokens: 1_ 2__ 3_______ 4 5_ 6____ 7______ 8___ 9___ 10 11_ 12______ 13_______ 14________ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #96 from articles/00107571 from sent31

Text  : Poczekajmy na konkretne szczegółowe zapisy w umowach .
Tokens: 1_________ 2_ 3________ 4__________ 5_____ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #97 from articles/00107571 from sent32

Text  : Jakie będzie pana zdaniem ostateczne stanowisko Szwecji , Węgier i  Czech ,  które zadeklarowały ,  że przed przystąpieniem do paktu fiskalnego zapytają się własnych parlamentów .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4______ 5_________ 6_________ 7______ 8 9_____ 10 11___ 12 13___ 14___________ 15 16 17___ 18____________ 19 20___ 21________ 22______ 23_ 24______ 25_________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Szwecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Węgier (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Czech (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #98 from articles/00107571 from sent33

Text  : - Dla takich krajów jak Szwecja , Węgry i Czechy ,  a  także Polska ,  uczestnictwo w  tych porozumieniach jest raczej wyrazem naszej solidarności europejskiej .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_____ 5__ 6______ 7 8____ 9 10____ 11 12 13___ 14____ 15 16__________ 17 18__ 19____________ 20__ 21____ 22_____ 23____ 24__________ 25__________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Szwecja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Węgry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Czechy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Polska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #99 from articles/00107571 from sent34

Text  : Traktaty będą dotyczyły zarządzania w strefie euro , w której nie jesteśmy .
Tokens: 1_______ 2___ 3________ 4__________ 5 6______ 7___ 8 9 10____ 11_ 12______ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [6,7] = strefie euro (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #100 from articles/00107571 from sent35

Text  : Chodzi raczej o powiedzenie , że chcemy dalszej integracji .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4__________ 5 6_ 7_____ 8______ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #101 from articles/00107571 from sent36

Text  : Jak ta umowa będzie ratyfikowana ?
Tokens: 1__ 2_ 3____ 4_____ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #102 from articles/00107571 from sent37

Text  : Politycy opozycji domagają się , by były ratyfikowane w trybie takim jak traktat lizboński ,  czyli większością dwóch trzecich głosów ,  zgodnie z  art .  90 konstytucji .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_______ 4__ 5 6_ 7___ 8___________ 9 10____ 11___ 12_ 13_____ 14_______ 15 16___ 17_________ 18___ 19______ 20____ 21 22_____ 23 24_ 25 26 27_________ 28

Chunks:
  FalseNegative nam [13,14] = traktat lizboński

(ChunkerEvaluator) Sentence #103 from articles/00107571 from sent38

Text  : - Nie wiemy jeszcze , jaką ostateczną formę prawna przyjmą zawarte porozumienia .
Tokens: 1 2__ 3____ 4______ 5 6___ 7_________ 8____ 9_____ 10_____ 11_____ 12__________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #104 from articles/00107571 from sent39

Text  : Jak powiedział premier , dla nas te zmiany są raczej neutralne .
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4 5__ 6__ 7_ 8_____ 9_ 10____ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #105 from articles/00107571 from sent40

Text  : Polska ma już zapisaną w konstytucji zasadę ograniczenia długu .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4_______ 5 6__________ 7_____ 8___________ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polska (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #106 from articles/00107571 from sent41

Text  : Deficyt zmniejszamy , aby spełnić kryteria wejścia do euro .
Tokens: 1______ 2__________ 3 4__ 5______ 6_______ 7______ 8_ 9___ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [9,9] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #107 from articles/00107571 from sent42

Text  : Formę ratyfikacji będzie można rozstrzygnąć dopiero , gdy będziemy mieli wypracowany tekst .
Tokens: 1____ 2__________ 3_____ 4____ 5___________ 6______ 7 8__ 9_______ 10___ 11_________ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #108 from articles/00107571 from sent43

Text  : Pojawia się pytanie : dlaczego biedna Polska ma płacić za kryzys Grekom i  Włochom ?
Tokens: 1______ 2__ 3______ 4 5_______ 6_____ 7_____ 8_ 9_____ 10 11____ 12____ 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Grekom (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Włochom (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #109 from articles/00107571 from sent44

Text  : Chodzi o udział Polski w dofinansowaniu Międzynarodowego Funduszu Walutowego .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4_____ 5 6_____________ 7_______________ 8_______ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,9] = Międzynarodowego Funduszu Walutowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #110 from articles/00107571 from sent45

Text  : Padają coraz to inne kwoty : mówi się nawet o  kilkunastu miliardach euro .
Tokens: 1_____ 2____ 3_ 4___ 5____ 6 7___ 8__ 9____ 10 11________ 12________ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = euro (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #111 from articles/00107571 from sent46

Text  : - Nieprawdą jest , aby Polska miała spłacać czyjeś długi .
Tokens: 1 2________ 3___ 4 5__ 6_____ 7____ 8______ 9_____ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #112 from articles/00107571 from sent47

Text  : Chodzi o pożyczkę - podwyższenie środków MFW - tak ,  aby ta instytucja mogła zapobiegać atakom spekulacyjnym .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4 5___________ 6______ 7__ 8 9__ 10 11_ 12 13________ 14___ 15________ 16____ 17___________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = MFW (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #113 from articles/00107571 from sent48

Text  : Polska też dysponuje elastyczną linią kredytową z MFW , dzięki czemu zapobiegamy takim atakom .
Tokens: 1_____ 2__ 3________ 4_________ 5____ 6________ 7 8__ 9 10____ 11___ 12_________ 13___ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = MFW (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Polska (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #114 from articles/00107571 from sent49

Text  : Przypomnijmy wreszcie , że MFW nie jest instytucją unijną .
Tokens: 1___________ 2_______ 3 4_ 5__ 6__ 7___ 8_________ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = MFW (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #115 from articles/00107571 from sent50

Text  : Tam najwięcej do powiedzenia mają USA , a my jesteśmy akcjonariuszami .
Tokens: 1__ 2________ 3_ 4__________ 5___ 6__ 7 8 9_ 10______ 11_____________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #116 from articles/00107571 from sent51

Text  : To powinno uspokoić nawet eurosceptyków .
Tokens: 1_ 2______ 3_______ 4____ 5____________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #117 from articles/00107571 from sent52

Text  : Pamiętajmy , że te fundusze mają wynosić razem ponad bilion euro ,  w  największej proporcji niemieckich pieniędzy .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4_ 5_______ 6___ 7______ 8____ 9____ 10____ 11__ 12 13 14_________ 15_______ 16_________ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = euro (confidence=0.45)

(ChunkerEvaluator) Sentence #118 from articles/00107571 from sent53

Text  : Tego rzędu sum domagał em się w Berlinie .
Tokens: 1___ 2____ 3__ 4______ 5_ 6__ 7 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Berlinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #119 from articles/00107571 from sent54

Text  : Będzie pan w Warszawie 13 grudnia , kiedy odbędzie się posiedzenie komisji spraw zagranicznych oraz manifestacja PiS przeciw panu ?
Tokens: 1_____ 2__ 3 4________ 5_ 6______ 7 8____ 9_______ 10_ 11_________ 12_____ 13___ 14___________ 15__ 16__________ 17_ 18_____ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = PiS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #120 from articles/00107571 from sent55

Text  : - Najprawdopodobniej tego dnia wieczorem będę w samolocie lecącym do Moskwy na podpisanie umowy o  małym ruchu granicznym z  Federacją Rosyjską .
Tokens: 1 2_________________ 3___ 4___ 5________ 6___ 7 8________ 9______ 10 11____ 12 13________ 14___ 15 16___ 17___ 18________ 19 20_______ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Moskwy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Federacją Rosyjską (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #121 from articles/00107571 from sent56

Text  : Czyli w Warszawie będę być może tylko w formie kukły ,  którą politycy PiS będą chcieli spalić .
Tokens: 1____ 2 3________ 4___ 5__ 6___ 7____ 8 9_____ 10___ 11 12___ 13______ 14_ 15__ 16_____ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = PiS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #122 from articles/00107571 from sent57

Text  : Prezydent Bronisław Komorowski apelował , aby nie dawać opozycji pogrążać się w  szaleństwie ,  ale próbować jej tłumaczyć polską politykę zagraniczną .
Tokens: 1________ 2________ 3_________ 4_______ 5 6__ 7__ 8____ 9_______ 10______ 11_ 12 13_________ 14 15_ 16______ 17_ 18_______ 19____ 20______ 21_________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #123 from articles/00107571 from sent58

Text  : - Prezydent ma rację .
Tokens: 1 2________ 3_ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #124 from articles/00107571 from sent59

Text  : I dlatego , tak jak on , przekonuję do naszej polityki w  licznych wystąpieniach prasowych i  telewizyjnych ,  wykładach czy podczas wygłaszanych w  Sejmie corocznie exposé ministra spraw zagranicznych .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5__ 6_ 7 8_________ 9_ 10____ 11______ 12 13______ 14___________ 15_______ 16 17___________ 18 19_______ 20_ 21_____ 22__________ 23 24____ 25_______ 26____ 27______ 28___ 29___________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = Sejmie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #125 from articles/00107571 from sent60

Text  : Niestety , czterokrotnie prezes PiS był na nich nieobecny .
Tokens: 1_______ 2 3____________ 4_____ 5__ 6__ 7_ 8___ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = PiS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #126 from articles/00107571 from sent61

Text  : Widać wszystko już wie .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4__ 5

Chunks:

2016-10-31 14:03:50,775 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107572.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107572.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #127 from articles/00107572 from sent1

Text  : Coraz więcej śląskich dzieci ma niedosłuch
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4_____ 5_ 6_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #128 from articles/00107572 from sent2

Text  : Co 14 . śląskie dziecko niedosłyszy - alarmują laryngolodzy .
Tokens: 1_ 2_ 3 4______ 5______ 6__________ 7 8_______ 9___________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #129 from articles/00107572 from sent3

Text  : Najbardziej zagrożone są dzieci z małych miejscowości
Tokens: 1__________ 2________ 3_ 4_____ 5 6_____ 7___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #130 from articles/00107572 from sent4

Text  : ZDROWIE .
Tokens: 1______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #131 from articles/00107572 from sent5

Text  : Dzieci niedosłyszą
Tokens: 1_____ 2__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #132 from articles/00107572 from sent6

Text  : Walkman szkodzi
Tokens: 1______ 2______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Walkman (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #133 from articles/00107572 from sent7

Text  : Co 14 . śląskie dziecko niedosłyszy - alarmują laryngolodzy .
Tokens: 1_ 2_ 3 4______ 5______ 6__________ 7 8_______ 9___________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #134 from articles/00107572 from sent8

Text  : Najbardziej zagrożone są dzieci z małych miejscowości
Tokens: 1__________ 2________ 3_ 4_____ 5 6_____ 7___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #135 from articles/00107572 from sent9

Text  : 8140 dzieci z 23 szkół podstawowych przebadano ostatnio w naszym województwie w  ramach ogólnopolskiego programu wykrywania niedosłuchu ,  finansowanego przez resort edukacji .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_ 5____ 6___________ 7_________ 8_______ 9 10____ 11__________ 12 13____ 14_____________ 15______ 16________ 17_________ 18 19___________ 20___ 21____ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #136 from articles/00107572 from sent10

Text  : Sprawdzano słuch u uczniów od pierwszej do szóstej klasy .
Tokens: 1_________ 2____ 3 4______ 5_ 6________ 7_ 8______ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #137 from articles/00107572 from sent11

Text  : Co szóste dziecko po wykonaniu tzw . audiogramu skierowano do Kliniki Laryngologii w  Szpitalu im .  Mielęckiego w  Katowicach .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_ 5________ 6__ 7 8_________ 9_________ 10 11_____ 12__________ 13 14______ 15 16 17_________ 18 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Katowicach (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Kliniki Laryngologii (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,17] = Szpitalu im . Mielęckiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,17] = Kliniki Laryngologii w Szpitalu im . Mielęckiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #138 from articles/00107572 from sent12

Text  : - Właśnie je badamy .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #139 from articles/00107572 from sent13

Text  : Okazuje się , że 7 proc . z nich ma niedosłuch -  mówi prof .  Tatiana Gierek ,  kierowniczka kliniki .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5 6___ 7 8 9___ 10 11________ 12 13__ 14__ 15 16_____ 17____ 18 19__________ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Tatiana Gierek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #140 from articles/00107572 from sent14

Text  : - U wielu dzieci wykryli śmy zaawansowane patologie słuchu .
Tokens: 1 2 3____ 4_____ 5______ 6__ 7___________ 8________ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #141 from articles/00107572 from sent15

Text  : Nieleczone mogły by doprowadzić do głuchoty - wyjaśnia prof .  Gierek .
Tokens: 1_________ 2____ 3_ 4__________ 5_ 6_______ 7 8_______ 9___ 10 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Gierek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #142 from articles/00107572 from sent16

Text  : Niektóre dzieci już zakwalifikowano do operacji .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4______________ 5_ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #143 from articles/00107572 from sent17

Text  : Inne będą pod stałą opieką specjalistów z kliniki .
Tokens: 1___ 2___ 3__ 4____ 5_____ 6___________ 7 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #144 from articles/00107572 from sent18

Text  : Z badań wynika , że na niedosłuch najbardziej narażone są dzieci z  małych miasteczek i  wsi .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4 5_ 6_ 7_________ 8__________ 9_______ 10 11____ 12 13____ 14________ 15 16_ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #145 from articles/00107572 from sent19

Text  : Ich rodzice często lekceważą choroby górnych dróg oddechowych , które mogą prowadzić właśnie do ubytku słuchu .
Tokens: 1__ 2______ 3_____ 4________ 5______ 6______ 7___ 8__________ 9 10___ 11__ 12_______ 13_____ 14 15____ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #146 from articles/00107572 from sent20

Text  : Według laryngologów , badania wśród uczniów gimnazjów i liceów mogły by przynieść podobne wyniki .
Tokens: 1_____ 2___________ 3 4______ 5____ 6______ 7________ 8 9_____ 10___ 11 12_______ 13_____ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #147 from articles/00107572 from sent21

Text  : - Wszystkie dzieci słuchają teraz walkmanów .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_______ 5____ 6________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = walkmanów

(ChunkerEvaluator) Sentence #148 from articles/00107572 from sent22

Text  : Im głośniej puszcza się na nich muzykę , tym bardziej wzrasta w  uchu tzw .  ciśnienie akustyczne .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4__ 5_ 6___ 7_____ 8 9__ 10______ 11_____ 12 13__ 14_ 15 16_______ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #149 from articles/00107572 from sent23

Text  : Dochodzi wtedy do uszkodzenia błony bębenkowej i całego przewodu słuchowego -  ostrzega prof .  Gierek .
Tokens: 1_______ 2____ 3_ 4__________ 5____ 6_________ 7 8_____ 9_______ 10________ 11 12______ 13__ 14 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Gierek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #150 from articles/00107572 from sent24

Text  : ramka
Tokens: 1____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #151 from articles/00107572 from sent25

Text  : Rodziców powinno niepokoić , jeśli dziecko
Tokens: 1_______ 2______ 3________ 4 5____ 6______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #152 from articles/00107572 from sent26

Text  : rozmawia przez telefon , przykładając słuchawkę zawsze tylko do jednego ucha
Tokens: 1_______ 2____ 3______ 4 5___________ 6________ 7_____ 8____ 9_ 10_____ 11__

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #153 from articles/00107572 from sent27

Text  : odwrócone tyłem nie słyszy , co się do niego mówi ,
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4_____ 5 6_ 7__ 8_ 9____ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #154 from articles/00107572 from sent28

Text  : często prosi , by mu coś powtórzyć ,
Tokens: 1_____ 2____ 3 4_ 5_ 6__ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #155 from articles/00107572 from sent29

Text  : po katarze lub infekcji coraz głośniej puszcza telewizor .
Tokens: 1_ 2______ 3__ 4_______ 5____ 6_______ 7______ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #156 from articles/00107572 from sent30

Text  : . . czyt . kor tg
Tokens: 1 2 3___ 4 5__ 6_

Chunks:

2016-10-31 14:03:50,900 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107573.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107573.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #157 from articles/00107573 from sent1

Text  : Jest grubszy , więc to nie on rabował
Tokens: 1___ 2______ 3 4___ 5_ 6__ 7_ 8______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #158 from articles/00107573 from sent2

Text  : 40 - letni Adam L . skazany na siedem lat więzienia za napady na banki odwołuje się od wyroku .
Tokens: 1_ 2 3____ 4___ 5 6 7______ 8_ 9_____ 10_ 11_______ 12 13____ 14 15___ 16______ 17_ 18 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Adam L . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #159 from articles/00107573 from sent3

Text  : Argumentacja ?
Tokens: 1___________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #160 from articles/00107573 from sent4

Text  : Świadkowie pamiętają szczupłego napastnika , a jego lekarz sądowy określił jako „  nadmiernego stanu odżywienia ”  .
Tokens: 1_________ 2________ 3_________ 4_________ 5 6 7___ 8_____ 9_____ 10______ 11__ 12 13_________ 14___ 15________ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #161 from articles/00107573 from sent5

Text  : Seria napadów rozpoczęła się pod koniec grudnia 2008 roku .
Tokens: 1____ 2______ 3_________ 4__ 5__ 6_____ 7______ 8___ 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #162 from articles/00107573 from sent6

Text  : L . najpierw napadł na Bank Spółdzielczy przy ul .  Cieszyńskiej w  Opolu .
Tokens: 1 2 3_______ 4_____ 5_ 6___ 7___________ 8___ 9_ 10 11__________ 12 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Bank Spółdzielczy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Cieszyńskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Opolu (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,2] = L .

(ChunkerEvaluator) Sentence #163 from articles/00107573 from sent7

Text  : Tydzień później obrabował placówkę Banku Spółdzielczego przy ul . Niemodlińskiej .
Tokens: 1______ 2______ 3________ 4_______ 5____ 6_____________ 7___ 8_ 9 10____________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Banku Spółdzielczego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Niemodlińskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #164 from articles/00107573 from sent8

Text  : Za każdym razem zamaskowany , w czarnej kominiarce , terroryzował pracowników pistoletem i  uciekał z  pieniędzmi .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4__________ 5 6 7______ 8_________ 9 10__________ 11_________ 12________ 13 14_____ 15 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #165 from articles/00107573 from sent9

Text  : Potem zaczął działać na Śląsku .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4_ 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Śląsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #166 from articles/00107573 from sent10

Text  : Napadł na bank w Katowicach , a później w Gliwicach ,  gdzie obrabował kolejne dwa banki .
Tokens: 1_____ 2_ 3___ 4 5_________ 6 7 8______ 9 10_______ 11 12___ 13_______ 14_____ 15_ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Katowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Gliwicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #167 from articles/00107573 from sent11

Text  : Policja zatrzymała go 13 stycznia we Wrocławiu , kilka godzin po ostatnim napadzie w  Gliwicach .
Tokens: 1______ 2_________ 3_ 4_ 5_______ 6_ 7________ 8 9____ 10____ 11 12______ 13______ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Gliwicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #168 from articles/00107573 from sent12

Text  : Miał przy sobie torbę z pieniędzmi - ponad 40 tys .  zł ,  a  także plastikową atrapę broni Smith .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4____ 5 6_________ 7 8____ 9_ 10_ 11 12 13 14 15___ 16________ 17____ 18___ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Smith (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #169 from articles/00107573 from sent13

Text  : L . nie przyznawał się do winy .
Tokens: 1 2 3__ 4_________ 5__ 6_ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = L . (confidence=0.60)

(ChunkerEvaluator) Sentence #170 from articles/00107573 from sent14

Text  : Twierdził , że pieniądze dał mu znajomy na rozkręcenie Agencji Towarzyskiej ,  a  atrapę pistoletu widzi po raz pierwszy .
Tokens: 1________ 2 3_ 4________ 5__ 6_ 7______ 8_ 9__________ 10_____ 11__________ 12 13 14____ 15_______ 16___ 17 18_ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Agencji Towarzyskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #171 from articles/00107573 from sent15

Text  : Sąd nie dał temu wiary , tym bardziej że na broni znaleziono ślady biologiczne pasujące do DNA oskarżonego .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4___ 5____ 6 7__ 8_______ 9_ 10 11___ 12________ 13___ 14_________ 15______ 16 17_ 18_________ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [17,17] = DNA (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #172 from articles/00107573 from sent16

Text  : Za pięć napadów sąd wymierzył mu siedem lat więzienia ,  uwzględniając to ,  że L  .  jest recydywistą .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4__ 5________ 6_ 7_____ 8__ 9________ 10 11___________ 12 13 14 15 16 17__ 18_________ 19

Chunks:
  FalseNegative nam [15,16] = L .

(ChunkerEvaluator) Sentence #173 from articles/00107573 from sent17

Text  : Napadów dokonał bowiem kilka dni po wyjściu z więzienia ,  gdzie odbywał karę za podobne przestępstwa ,  a  wcześniej odsiadywał karę dziewięciu lat więzienia ,  na którą skazał go niemiecki sąd .  .  .  za napady na banki na terenie Niemiec .
Tokens: 1______ 2______ 3_____ 4____ 5__ 6_ 7______ 8 9________ 10 11___ 12_____ 13__ 14 15_____ 16__________ 17 18 19_______ 20________ 21__ 22________ 23_ 24_______ 25 26 27___ 28____ 29 30_______ 31_ 32 33 34 35 36____ 37 38___ 39 40_____ 41_____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [41,41] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #174 from articles/00107573 from sent18

Text  : L . odwołał się od wyroku .
Tokens: 1 2 3______ 4__ 5_ 6_____ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,2] = L .

(ChunkerEvaluator) Sentence #175 from articles/00107573 from sent19

Text  : Argumentuje , że śledztwo i proces były prowadzone niechlujnie ,  sędzia miał do niego złe nastawienie i  perfidnie dobierał dowody .
Tokens: 1__________ 2 3_ 4_______ 5 6_____ 7___ 8_________ 9__________ 10 11____ 12__ 13 14___ 15_ 16_________ 17 18_______ 19______ 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #176 from articles/00107573 from sent20

Text  : Przykład ?
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #177 from articles/00107573 from sent21

Text  : Chociażby zeznania świadków .
Tokens: 1________ 2_______ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #178 from articles/00107573 from sent22

Text  : - Opisali napastnika jako osobę szczupłą , niewielkiego wzrostu .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4___ 5____ 6_______ 7 8___________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #179 from articles/00107573 from sent23

Text  : Tymczasem ja mam 182 cm wzrostu , ważę 100 kilogramów ,  a  lekarz medycyny sądowej określił mnie jako „  nadmiernego stanu odżywienia ”  .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4__ 5_ 6______ 7 8___ 9__ 10________ 11 12 13____ 14______ 15_____ 16______ 17__ 18__ 19 20_________ 21___ 22________ 23 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #180 from articles/00107573 from sent24

Text  : Ten opis całkowicie koliduje z zeznaniami świadków - przekonuje w  apelacji .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4_______ 5 6_________ 7_______ 8 9_________ 10 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #181 from articles/00107573 from sent25

Text  : Dodał , że sądowi umknęły też inne szczegóły .
Tokens: 1____ 2 3_ 4_____ 5______ 6__ 7___ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #182 from articles/00107573 from sent26

Text  : Np . według jednego ze świadków napastnik miał czarną ortalionową kurtkę .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4______ 5_ 6_______ 7________ 8___ 9_____ 10_________ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #183 from articles/00107573 from sent27

Text  : - Moja jest czarna , ale skórzana .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_____ 5 6__ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #184 from articles/00107573 from sent28

Text  : Zarzuca również sędziemu , że ten w uzasadnieniu wyroku powołał się na życiowe doświadczenie .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4 5_ 6__ 7 8___________ 9_____ 10_____ 11_ 12 13_____ 14___________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #185 from articles/00107573 from sent29

Text  : - To nie życiowe doświadczenie , lecz dowody wiodą do poznania rzeczywistości -  argumentuje ,  domagając się uniewinnienia lub powtórzenia procesu .
Tokens: 1 2_ 3__ 4______ 5____________ 6 7___ 8_____ 9____ 10 11______ 12____________ 13 14_________ 15 16_______ 17_ 18___________ 19_ 20_________ 21_____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #186 from articles/00107573 from sent30

Text  : Apelację rozpozna Sąd Okręgowy w Opolu .
Tokens: 1_______ 2_______ 3__ 4_______ 5 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Sąd Okręgowy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Opolu (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:51,084 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107574.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107574.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #187 from articles/00107574 from sent1

Text  : Euro 2012 .
Tokens: 1___ 2___ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #188 from articles/00107574 from sent2

Text  : Ukraina rozegra przed turniejem cztery mecze towarzyskie
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4________ 5_____ 6____ 7__________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Ukraina

(ChunkerEvaluator) Sentence #189 from articles/00107574 from sent3

Text  : Piłkarska reprezentacja Ukrainy rozegra przed rozpoczęciem Euro 2012 cztery towarzyskie mecz kontrolne -  potwierdził selekcjoner narodowego zespołu Oleg Błochin .
Tokens: 1________ 2____________ 3______ 4______ 5____ 6___________ 7___ 8___ 9_____ 10_________ 11__ 12_______ 13 14_________ 15_________ 16________ 17_____ 18__ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Ukrainy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,8] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Oleg Błochin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #190 from articles/00107574 from sent4

Text  : Ostatnią próbą przed turniejem będzie pojedynek z zespołem Norwegii zaplanowany na 5  czerwca .
Tokens: 1_______ 2____ 3____ 4________ 5_____ 6________ 7 8_______ 9_______ 10_________ 11 12 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Norwegii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #191 from articles/00107574 from sent5

Text  : Początkowo Ukraińcy mieli zaplanowane trzy spotkania , udało się jednak porozumieć z  kierownictwem norweskiej federacji .
Tokens: 1_________ 2_______ 3____ 4__________ 5___ 6________ 7 8____ 9__ 10____ 11________ 12 13___________ 14________ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Ukraińcy (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #192 from articles/00107574 from sent6

Text  : W opinii sztabu szkoleniowego ekipy współgospodarzy mistrzostw , mecz z  Norwegią będzie bardzo pożytecznym sprawdzianem ,  bowiem rywale prezentują podobny styl gry jak drużyny Szwecji i  Anglii .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____________ 5____ 6______________ 7_________ 8 9___ 10 11______ 12____ 13____ 14_________ 15__________ 16 17____ 18____ 19________ 20_____ 21__ 22_ 23_ 24_____ 25_____ 26 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Norwegią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Szwecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Anglii (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = mistrzostw

(ChunkerEvaluator) Sentence #193 from articles/00107574 from sent7

Text  : Właśnie z nimi Ukraina walczyć będzie w fazie grupowej ,  odpowiednio 11 i  19 czerwca .
Tokens: 1______ 2 3___ 4______ 5______ 6_____ 7 8____ 9_______ 10 11_________ 12 13 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Ukraina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #194 from articles/00107574 from sent8

Text  : Wcześniej podopieczni Olega Błochina zagrają 29 lutego z Izraelem ,  25 maja z  Estonią i  1  czerwca z  Austrią .
Tokens: 1________ 2__________ 3____ 4_______ 5______ 6_ 7_____ 8 9_______ 10 11 12__ 13 14_____ 15 16 17_____ 18 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Olega Błochina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Izraelem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Estonią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Austrią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #195 from articles/00107574 from sent9

Text  : Dwa ostatnie mecze odbędą się w Austrii , gdzie ukraińska ekipa przebywać będzie na zgrupowaniu przed mistrzostwami
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4_____ 5__ 6 7______ 8 9____ 10_______ 11___ 12_______ 13____ 14 15_________ 16___ 17___________

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Austrii (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [17,17] = mistrzostwami

2016-10-31 14:03:51,267 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107577.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107577.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #196 from articles/00107577 from sent1

Text  : Bezpieczniejsze sieci w lasach
Tokens: 1______________ 2____ 3 4_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #197 from articles/00107577 from sent2

Text  : 14 grudnia Tauron Dystrybucja podpisała z Regionalną Dyrekcją Lasów Państwowych we Wrocławiu reprezentującą 33 nadleśnictwa ,  porozumienie regulujące zasady ustanawiania służebności przesyłu ,  co w  znaczący sposób zwiększy bezpieczeństwo energetyczne w  regionie .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4__________ 5________ 6 7_________ 8_______ 9____ 10_________ 11 12_______ 13____________ 14 15__________ 16 17__________ 18________ 19____ 20__________ 21_________ 22______ 23 24 25 26______ 27____ 28______ 29____________ 30__________ 31 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Tauron Dystrybucja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,10] = Regionalną Dyrekcją Lasów Państwowych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #198 from articles/00107577 from sent3

Text  : Pozwoli ono uregulować prawo do korzystania z nieruchomości leśnych na około 1140 ha ,  zajętych przez linie napowietrzne i  kablowe oraz inne urządzenia elektroenergetyczne będące własnością Taurona Dystrybucji .
Tokens: 1______ 2__ 3_________ 4____ 5_ 6__________ 7 8____________ 9______ 10 11___ 12__ 13 14 15______ 16___ 17___ 18__________ 19 20_____ 21__ 22__ 23________ 24_________________ 25____ 26________ 27_____ 28_________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [27,28] = Taurona Dystrybucji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #199 from articles/00107577 from sent4

Text  : - Na obszarze działania Taurona Dystrybucji , znajduje się około 100 nadleśnictw :  33 na terenie RDLP we Wrocławiu ,  40 na terenie RDLP w  Katowicach ,  16 na terenie RDLP w  Krakowie oraz pojedyncze Nadleśnictwa na terenie działania RDLP w  Łodzi ,  Radomiu ,  Zielonej Górze i  Poznaniu .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4________ 5______ 6__________ 7 8_______ 9__ 10___ 11_ 12_________ 13 14 15 16_____ 17__ 18 19_______ 20 21 22 23_____ 24__ 25 26________ 27 28 29 30_____ 31__ 32 33______ 34__ 35________ 36__________ 37 38_____ 39_______ 40__ 41 42___ 43 44_____ 45 46______ 47___ 48 49______ 50

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Taurona Dystrybucji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = RDLP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,19] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = RDLP (confidence=0.97)
  TruePositive nam [26,26] = Katowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,31] = RDLP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,40] = RDLP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,42] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,44] = Radomiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [46,47] = Zielonej Górze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [49,49] = Poznaniu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [36,36] = Nadleśnictwa (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #200 from articles/00107577 from sent5

Text  : Porozumienie zatem , ureguluje kwestie korzystania z państwowych nieruchomości leśnych w  stosunku do ponad 1  /  3  ilości wszystkich nadleśnictw usytuowanych na obszarze naszego działania -  mówi Jacek Duniec ,  dyrektor Departamentu Majątku Sieciowego w  Tauronie Dystrybucji ,  odpowiedzialny za regulacje prawne nieruchomości .
Tokens: 1___________ 2____ 3 4________ 5______ 6__________ 7 8__________ 9____________ 10_____ 11 12______ 13 14___ 15 16 17 18____ 19________ 20_________ 21__________ 22 23______ 24_____ 25_______ 26 27__ 28___ 29____ 30 31______ 32__________ 33_____ 34________ 35 36______ 37_________ 38 39____________ 40 41_______ 42____ 43___________ 44

Chunks:
  TruePositive nam [28,29] = Jacek Duniec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,34] = Departamentu Majątku Sieciowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Tauronie Dystrybucji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #201 from articles/00107577 from sent6

Text  : - Podobne porozumienia chcemy zawrzeć z pozostałymi Regionalnymi Dyrekcjami LP .
Tokens: 1 2______ 3___________ 4_____ 5______ 6 7__________ 8___________ 9_________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Regionalnymi Dyrekcjami LP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #202 from articles/00107577 from sent7

Text  : Jesteśmy już po wstępnych rozmowach z RDLP w Katowicach ,  z  którą rozpoczęli śmy proces inwentaryzacji urządzeń na nieruchomościach .
Tokens: 1_______ 2__ 3_ 4________ 5________ 6 7___ 8 9_________ 10 11 12___ 13________ 14_ 15____ 16____________ 17______ 18 19______________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = RDLP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Katowicach (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #203 from articles/00107577 from sent8

Text  : W najbliższej przyszłości mamy zamiar zwrócić się z propozycją spotkania do RDLP w  Krakowie .
Tokens: 1 2__________ 3__________ 4___ 5_____ 6______ 7__ 8 9_________ 10_______ 11 12__ 13 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = RDLP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #204 from articles/00107577 from sent9

Text  : Uzyskanie trwałych tytułów do korzystania z nieruchomości leśnych , ułatwi eksploatację ,  przeprowadzanie remontów i  modernizacji linii elektroenergetycznych oraz realizowanie inwestycji .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4_ 5__________ 6 7____________ 8______ 9 10____ 11__________ 12 13_____________ 14______ 15 16__________ 17___ 18___________________ 19__ 20__________ 21________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #205 from articles/00107577 from sent10

Text  : Lepszy dostęp i prawidłowa wycinka drzew i gałęzi wpłynie na zmniejszenie zagrożenia awariami i  zwiększy bezpieczeństwo dostaw energii elektrycznej .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_________ 5______ 6____ 7 8_____ 9______ 10 11__________ 12________ 13______ 14 15______ 16____________ 17____ 18_____ 19__________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #206 from articles/00107577 from sent11

Text  : Ustawa z dnia 17 grudnia 2010 r . o zmianie ustawy o  lasach oraz ustawy o  ochronie przyrody (  Dz .  U  .  z  2010 r  .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4_ 5______ 6___ 7 8 9 10_____ 11____ 12 13____ 14__ 15____ 16 17______ 18______ 19 20 21 22 23 24 25__ 26 27

Chunks:
  FalsePositive nam [20,22] = Dz . U (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #207 from articles/00107577 from sent12

Text  : Nr 34 , poz . 2572 ze zm . )  ,  która weszła w  życie w  marcu br .  wprowadziła podstawę prawną do odpłatnego ustanawiania przez nadleśniczych służebności przesyłu na rzecz przedsiębiorstw energetycznych ,  na nieruchomościach Skarbu Państwa będących w  zarządzie Lasów Państwowych -  art .  39 a  .
Tokens: 1_ 2_ 3 4__ 5 6___ 7_ 8_ 9 10 11 12___ 13____ 14 15___ 16 17___ 18 19 20_________ 21______ 22____ 23 24________ 25__________ 26___ 27___________ 28_________ 29______ 30 31___ 32_____________ 33____________ 34 35 36______________ 37____ 38_____ 39______ 40 41_______ 42___ 43_________ 44 45_ 46 47 48 49

Chunks:
  TruePositive nam [37,38] = Skarbu Państwa (confidence=0.82)
  TruePositive nam [42,43] = Lasów Państwowych (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Nr (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #208 from articles/00107577 from sent13

Text  : Zgodnie z ust . 2 tego przepisu , wynagrodzenie ustalane jest w  wysokości odpowiadającej wartości podatków i  opłat ponoszonych przez Lasy Państwowe od części nieruchomości ,  z  której korzystanie jest ograniczone w  związku z  obciążeniem tą służebnością .
Tokens: 1______ 2 3__ 4 5 6___ 7_______ 8 9____________ 10______ 11__ 12 13_______ 14____________ 15______ 16______ 17 18___ 19_________ 20___ 21__ 22_______ 23 24____ 25___________ 26 27 28____ 29_________ 30__ 31_________ 32 33_____ 34 35_________ 36 37__________ 38

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Lasy Państwowe (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #209 from articles/00107577 from sent14

Text  : Jednocześnie przedsiębiorca obowiązany jest do usuwania drzew , krzewów i  gałęzi zagrażających funkcjonowaniu urządzeń -  art .  39a ust .  4  .
Tokens: 1___________ 2_____________ 3_________ 4___ 5_ 6_______ 7____ 8 9______ 10 11____ 12___________ 13____________ 14______ 15 16_ 17 18_ 19_ 20 21 22

Chunks:

2016-10-31 14:03:51,416 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107578.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107578.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #210 from articles/00107578 from sent1

Text  : Na bielskiej starówce już święta [ ZDJĘCIA ]
Tokens: 1_ 2________ 3_______ 4__ 5_____ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #211 from articles/00107578 from sent2

Text  : W weekend na bielskim rynku stanęła scena , rozstawiono drewniane stragany i  stoiska .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_______ 5____ 6______ 7____ 8 9__________ 10_______ 11______ 12 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #212 from articles/00107578 from sent3

Text  : Impreza „ Święta na Starówce ” odbyła się już piąty raz .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4_ 5_______ 6 7_____ 8__ 9__ 10___ 11_ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Święta na Starówce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #213 from articles/00107578 from sent4

Text  : - Fajnie jest oderwać się na chwile od zakupowej gorączki w  hipermarketach .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4______ 5__ 6_ 7_____ 8_ 9________ 10______ 11 12____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #214 from articles/00107578 from sent5

Text  : Podoba nam się rodzinna atmosfera i ciepło rynku - ocenili Anna i  Tomasz Piszowie ,  rodzice małego Krzysia .
Tokens: 1_____ 2__ 3__ 4_______ 5________ 6 7_____ 8____ 9 10_____ 11__ 12 13____ 14______ 15 16_____ 17____ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Anna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Tomasz Piszowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Krzysia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #215 from articles/00107578 from sent6

Text  : Dzieciom przypadła do gustu przejażdżka karuzelą , chętnie ustawiały się też w  kolejce do świętego mikołaja .
Tokens: 1_______ 2________ 3_ 4____ 5__________ 6_______ 7 8______ 9________ 10_ 11_ 12 13_____ 14 15______ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #216 from articles/00107578 from sent7

Text  : Dobrotliwy starzec zapraszał wszystkie na warsztaty plastyczne , gdzie maluchy uczyły się robić ozdoby ,  dekorować pierniki ,  malować bombki i  kubki .
Tokens: 1_________ 2______ 3________ 4________ 5_ 6________ 7_________ 8 9____ 10_____ 11____ 12_ 13___ 14____ 15 16_______ 17______ 18 19_____ 20____ 21 22___ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #217 from articles/00107578 from sent8

Text  : Nie nudzili się również dorośli , których sprzedawcy zachęcali do próbowania pierogów ,  oscypków i  grzanego wina .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4______ 5______ 6 7______ 8_________ 9________ 10 11________ 12______ 13 14______ 15 16______ 17__ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #218 from articles/00107578 from sent9

Text  : Nie zabrakło również czegoś dla ducha .
Tokens: 1__ 2_______ 3______ 4_____ 5__ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #219 from articles/00107578 from sent10

Text  : Adam Jakubowski , który przyjechał na weekend z Łodzi ,  zasłuchał się w  czasie występu Kwartetu Saksofonowego .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4____ 5_________ 6_ 7______ 8 9____ 10 11_______ 12_ 13 14____ 15_____ 16______ 17___________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Adam Jakubowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Kwartetu Saksofonowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #220 from articles/00107578 from sent11

Text  : - Udzieliła mi się świąteczna atmosfera .
Tokens: 1 2________ 3_ 4__ 5_________ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #221 from articles/00107578 from sent12

Text  : W Bielsku - Białej jestem pierwszy raz , ale na pewno nie ostatni -  zapewniał mężczyzna .
Tokens: 1 2______ 3 4_____ 5_____ 6_______ 7__ 8 9__ 10 11___ 12_ 13_____ 14 15_______ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Bielsku - Białej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #222 from articles/00107578 from sent13

Text  : Nową atrakcją jarmarku była Eko - Przystań Świętego Mikołaja .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4___ 5__ 6 7_______ 8_______ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,9] = Eko - Przystań Świętego Mikołaja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #223 from articles/00107578 from sent14

Text  : Każdy mógł oświetlić znajdujące się w niej choinkę i renifery .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4_________ 5__ 6 7___ 8______ 9 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #224 from articles/00107578 from sent15

Text  : Wystarczyło wsiąść na rower i popedałować , by wytworzona w  tej sposób energia rozświetliła świąteczne dekoracje .
Tokens: 1__________ 2_____ 3_ 4____ 5 6__________ 7 8_ 9_________ 10 11_ 12____ 13_____ 14__________ 15________ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #225 from articles/00107578 from sent16

Text  : Kto zmarzł , mógł ogrzać się przy specjalnym palenisku .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4___ 5_____ 6__ 7___ 8_________ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #226 from articles/00107578 from sent17

Text  : Górale z Beskidzkiego Klubu Kulinarnego przyrządzili smaczny gulasz zbójnicki i  częstowali ciepłym posiłkiem wszystkich chętnych .
Tokens: 1_____ 2 3___________ 4____ 5__________ 6___________ 7______ 8_____ 9________ 10 11________ 12_____ 13_______ 14________ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Beskidzkiego Klubu Kulinarnego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #227 from articles/00107578 from sent18

Text  : Wielu osobom do pełni szczęścia brakowało tylko śniegu .
Tokens: 1____ 2_____ 3_ 4____ 5________ 6________ 7____ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #228 from articles/00107578 from sent19

Text  : Świątecznej magii poddała się jednak również pogoda i w sobotni wieczór przez chwilę śnieg poprószył .
Tokens: 1__________ 2____ 3______ 4__ 5_____ 6______ 7_____ 8 9 10_____ 11_____ 12___ 13____ 14___ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #229 from articles/00107578 from sent20

Text  : - Organizatorzy pomyśleli o wszystkim - żartowali bielszczanie .
Tokens: 1 2____________ 3________ 4 5________ 6 7________ 8___________ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = bielszczanie

2016-10-31 14:03:51,514 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107583.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107583.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #230 from articles/00107583 from sent1

Text  : Kobieta w 8 miesiącu ciąży pobita przez pijaka
Tokens: 1______ 2 3 4_______ 5____ 6_____ 7____ 8_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #231 from articles/00107583 from sent2

Text  : Kobieta chciała pomóc lezącemu na ulicy mężczyźnie , ten pobił ją i  zniszczył samochód
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4_______ 5_ 6____ 7_________ 8 9__ 10___ 11 12 13_______ 14______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #232 from articles/00107583 from sent3

Text  : Policjanci z Gogolina zostali powiadomieni o ataku na 34 -  letnią mieszkankę powiatu opolskiego .
Tokens: 1_________ 2 3_______ 4______ 5___________ 6 7____ 8_ 9_ 10 11____ 12________ 13_____ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Gogolina (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,14] = opolskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #233 from articles/00107583 from sent4

Text  : Kobieta była w 8 miesiącu ciąży .
Tokens: 1______ 2___ 3 4 5_______ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #234 from articles/00107583 from sent5

Text  : Okazało się , że wracając samochodem do domu wraz z  mężem i  dwójką dzieci zauważyła w  Gogolinie na ul .  Kamiennej mężczyznę ,  który leżał na ulicy .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5_______ 6_________ 7_ 8___ 9___ 10 11___ 12 13____ 14____ 15_______ 16 17_______ 18 19 20 21_______ 22_______ 23 24___ 25___ 26 27___ 28

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Gogolinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Kamiennej (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #235 from articles/00107583 from sent6

Text  : Zatrzymali się więc i z mężem usiłowali pomóc mężczyźnie .
Tokens: 1_________ 2__ 3___ 4 5 6____ 7________ 8____ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #236 from articles/00107583 from sent7

Text  : 52 - letni - Jerzy M . z zupełnie niezrozumiałych powodów zaatakował ciężarną i  jej męża .
Tokens: 1_ 2 3____ 4 5____ 6 7 8 9_______ 10_____________ 11_____ 12________ 13______ 14 15_ 16__ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [5,6] = Jerzy M (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,7] = Jerzy M .

(ChunkerEvaluator) Sentence #237 from articles/00107583 from sent8

Text  : Wdarł się do samochodu , gdzie były ich dzieci i  zaczął bić kobietę zniszczył jej okulary ,  a  później uszkodził wyposażenie samochodu .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4________ 5 6____ 7___ 8__ 9_____ 10 11____ 12_ 13_____ 14_______ 15_ 16_____ 17 18 19_____ 20_______ 21_________ 22_______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #238 from articles/00107583 from sent9

Text  : Mężczyzna po zatrzymaniu przez gogolińskich policjantów trafił do aresztu .
Tokens: 1________ 2_ 3__________ 4____ 5___________ 6__________ 7_____ 8_ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #239 from articles/00107583 from sent10

Text  : Na następny dzień po wytrzeźwieniu ( w chwili zatrzymania miał ponad 2  promile alkoholu w  wydychanym powietrzu )  usłyszał dwa zarzuty dot .  umyślnego zniszczenia mienia oraz składaniu gróźb karalnych .
Tokens: 1_ 2_______ 3____ 4_ 5____________ 6 7 8_____ 9__________ 10__ 11___ 12 13_____ 14______ 15 16________ 17_______ 18 19______ 20_ 21_____ 22_ 23 24_______ 25_________ 26____ 27__ 28_______ 29___ 30_______ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #240 from articles/00107583 from sent11

Text  : Grozi mu do 5 lat pozbawienia wolności .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4 5__ 6__________ 7_______ 8

Chunks:

2016-10-31 14:03:51,591 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107584.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107584.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #241 from articles/00107584 from sent1

Text  : Chiński górniczy gigant i KGHM wyremontują Łazienki
Tokens: 1______ 2_______ 3_____ 4 5___ 6__________ 7_______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = KGHM (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Łazienki (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #242 from articles/00107584 from sent2

Text  : Ma być tak jak za czasów króla Stanisława Augusta Poniatowskiego :  Aleja Chińska odzyska dalekowschodni blask ,  a  w  parku stanie nowy pawilon .
Tokens: 1_ 2__ 3__ 4__ 5_ 6_____ 7____ 8_________ 9______ 10____________ 11 12___ 13_____ 14_____ 15____________ 16___ 17 18 19 20___ 21____ 22__ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Stanisława Augusta Poniatowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Aleja Chińska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #243 from articles/00107584 from sent3

Text  : Również w stylu Państwa Środka .
Tokens: 1______ 2 3____ 4______ 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Państwa Środka (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #244 from articles/00107584 from sent4

Text  : Na te plany Łazienki Królewskie znalazły właśnie pieniądze .
Tokens: 1_ 2_ 3____ 4_______ 5_________ 6_______ 7______ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Łazienki Królewskie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #245 from articles/00107584 from sent5

Text  : I to aż w Pekinie , dokąd z prezydentem Bronisławem Komorowskim wybrał się ich dyrektor Tadeusz Zielniewicz .
Tokens: 1 2_ 3_ 4 5______ 6 7____ 8 9__________ 10_________ 11_________ 12____ 13_ 14_ 15______ 16_____ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Pekinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Bronisławem Komorowskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Tadeusz Zielniewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #246 from articles/00107584 from sent6

Text  : Napisali śmy o tym w środę , teraz poznajemy kolejne szczegóły .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4__ 5 6____ 7 8____ 9________ 10_____ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #247 from articles/00107584 from sent7

Text  : Podczas Polsko - Chińskiego Forum Gospodarczego dyr . Zielniewicz podpisał umowę z  nowymi mecenasami Łazienek .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_________ 5____ 6____________ 7__ 8 9__________ 10______ 11___ 12 13____ 14________ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,6] = Polsko - Chińskiego Forum Gospodarczego (confidence=0.71)
  TruePositive nam [9,9] = Zielniewicz (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,15] = Łazienek (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #248 from articles/00107584 from sent8

Text  : Są to : China Minmetals Corporation ( kontrolowana przez chińskie państwo spółka górnicza )  ,  dolnośląski KGHM i  Fundacja Polsko -  Chińska .
Tokens: 1_ 2_ 3 4____ 5________ 6__________ 7 8___________ 9____ 10______ 11_____ 12____ 13______ 14 15 16_________ 17__ 18 19______ 20____ 21 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = China Minmetals Corporation (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = KGHM (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,22] = Fundacja Polsko - Chińska (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #249 from articles/00107584 from sent9

Text  : Dadzą 5 mln zł na rewitalizację i dekorację 1 ,  2  km Alei Chińskiej ,  najdłuższej drogi w  parku ,  oraz wybudowanie Pawilonu Chińskiego ,  będącego rodzajem altany ogrodowej .
Tokens: 1____ 2 3__ 4_ 5_ 6____________ 7 8________ 9 10 11 12 13__ 14_______ 15 16_________ 17___ 18 19___ 20 21__ 22_________ 23______ 24________ 25 26______ 27______ 28____ 29_______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,14] = Alei Chińskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Pawilonu Chińskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #250 from articles/00107584 from sent10

Text  : Budowle wzorowane na architekturze Państwa Środka stały w parku w  czasach króla Poniatowskiego ,  gdy panowała moda na chińszczyznę .
Tokens: 1______ 2________ 3_ 4____________ 5______ 6_____ 7____ 8 9____ 10 11_____ 12___ 13____________ 14 15_ 16______ 17__ 18 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Państwa Środka (confidence=0.96)
  TruePositive nam [13,13] = Poniatowskiego (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #251 from articles/00107584 from sent11

Text  : Remont alei polegać będzie na zerwaniu asfaltu i zastąpieniu go żwirem ,  a  także usunięciu grabowych szpalerów ,  zamiast których pojawią się kolorowe chińskie lampiony .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4_____ 5_ 6_______ 7______ 8 9__________ 10 11____ 12 13 14___ 15_______ 16_______ 17_______ 18 19_____ 20_____ 21_____ 22_ 23______ 24______ 25______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #252 from articles/00107584 from sent12

Text  : - Ich pokaz po zmroku przedłuży życie Łazienek do późnych godzin wieczornych i  nocnych -  powiedział wczoraj Polskiej Agencji Prasowej dyr .  Zielniewicz .
Tokens: 1 2__ 3____ 4_ 5_____ 6________ 7____ 8_______ 9_ 10_____ 11____ 12_________ 13 14_____ 15 16________ 17_____ 18______ 19_____ 20______ 21_ 22 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Łazienek (confidence=0.93)
  TruePositive nam [18,20] = Polskiej Agencji Prasowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Zielniewicz (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #253 from articles/00107584 from sent13

Text  : W podpisaniu umowy w Pekinie uczestniczyli prezydent Komorowski i wiceminister kultury Piotr Żuchowski .
Tokens: 1 2_________ 3____ 4 5______ 6____________ 7________ 8_________ 9 10__________ 11_____ 12___ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Pekinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Komorowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Piotr Żuchowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #254 from articles/00107584 from sent14

Text  : Prace w parku mają się zacząć przyszłym roku i potrwać trzy lata .
Tokens: 1____ 2 3____ 4___ 5__ 6_____ 7________ 8___ 9 10_____ 11__ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #255 from articles/00107584 from sent15

Text  : Na remonty w Łazienkach czekają też dwa najcenniejsze budynki :  Pałac na Wyspie i  Stara Pomarańczarnia .
Tokens: 1_ 2______ 3 4_________ 5______ 6__ 7__ 8____________ 9______ 10 11___ 12 13____ 14 15___ 16____________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Łazienkach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Stara Pomarańczarnia (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [11,11] = Pałac (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [13,13] = Wyspie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,13] = Pałac na Wyspie

(ChunkerEvaluator) Sentence #256 from articles/00107584 from sent16

Text  : Pieniądze przekaże Łazienkom Kancelaria Prezydenta RP , która zaoszczędzi w  swoim przyszłorocznym budżecie 7  mln zł .
Tokens: 1________ 2_______ 3________ 4_________ 5_________ 6_ 7 8____ 9__________ 10 11___ 12_____________ 13______ 14 15_ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = zł (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,6] = Łazienkom Kancelaria Prezydenta RP (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = Łazienkom
  FalseNegative nam [4,6] = Kancelaria Prezydenta RP

2016-10-31 14:03:51,704 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107585.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107585.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #257 from articles/00107585 from sent1

Text  : Krzysztof Hołowczyc zaatakuje podium 33 .
Tokens: 1________ 2________ 3________ 4_____ 5_ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krzysztof Hołowczyc (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #258 from articles/00107585 from sent2

Text  : Rajdu Dakar
Tokens: 1____ 2____

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Dakar (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [1,2] = Rajdu Dakar

(ChunkerEvaluator) Sentence #259 from articles/00107585 from sent3

Text  : - Są momenty , kiedy nie masz już siły ,  by palcem ruszyć ,  a  zdajesz sobie sprawę ,  że jesteś w  połowie drogi -  mówi Krzysztof Hołowczyc .
Tokens: 1 2_ 3______ 4 5____ 6__ 7___ 8__ 9___ 10 11 12____ 13____ 14 15 16_____ 17___ 18____ 19 20 21____ 22 23_____ 24___ 25 26__ 27_______ 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [27,28] = Krzysztof Hołowczyc (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #260 from articles/00107585 from sent4

Text  : Olsztyński kierowca w nadchodzącym Rajdzie Dakar ma ambitne plany
Tokens: 1_________ 2_______ 3 4___________ 5______ 6____ 7_ 8______ 9____

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Rajdzie Dakar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #261 from articles/00107585 from sent5

Text  : Za pięć dni rusza jedna z najbardziej wymagających imprez sportowych -  33 .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4____ 5____ 6 7__________ 8___________ 9_____ 10________ 11 12 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #262 from articles/00107585 from sent6

Text  : Rajd Dakar .
Tokens: 1___ 2____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Rajd Dakar (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #263 from articles/00107585 from sent7

Text  : W zmaganiach , które w Ameryce Południowej potrwają 15 dni ,  wystartuje 186 motocyklistów ,  170 samochodów ,  76 ciężarówek oraz 31 quadów .
Tokens: 1 2_________ 3 4____ 5 6______ 7__________ 8_______ 9_ 10_ 11 12________ 13_ 14___________ 15 16_ 17________ 18 19 20________ 21__ 22 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Ameryce Południowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #264 from articles/00107585 from sent8

Text  : Na trasie liczącej ponad 9 tys . kilometrów nie zabraknie polsko -  belgijskiej załogi Krzysztof Hołowczyc /  Jean -  Marc Fortin .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4____ 5 6__ 7 8_________ 9__ 10_______ 11____ 12 13_________ 14____ 15_______ 16_______ 17 18__ 19 20__ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Krzysztof Hołowczyc (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = Jean (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,21] = Marc Fortin (confidence=0.61)
  FalseNegative nam [18,21] = Jean - Marc Fortin

(ChunkerEvaluator) Sentence #265 from articles/00107585 from sent9

Text  : Rozmowa z Krzysztofem Hołowczycem
Tokens: 1______ 2 3__________ 4__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Krzysztofem Hołowczycem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #266 from articles/00107585 from sent10

Text  : Michał Koronowski : Od startowania w Rajdzie Dakar można się uzależnić ?
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_ 5__________ 6 7______ 8____ 9____ 10_ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Koronowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Rajdzie Dakar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #267 from articles/00107585 from sent11

Text  : Krzysztof Hołowczyc : Uważam , że jest to pewien rodzaj uzależnienia (  uśmiech )  .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_____ 5 6_ 7___ 8_ 9_____ 10____ 11__________ 12 13_____ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krzysztof Hołowczyc (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #268 from articles/00107585 from sent12

Text  : Każdy , kto w Dakarze jedzie po raz pierwszy i  najczęściej tej próby nie kończy ,  później tego rajdu wręcz nienawidzi .
Tokens: 1____ 2 3__ 4 5______ 6_____ 7_ 8__ 9_______ 10 11_________ 12_ 13___ 14_ 15____ 16 17_____ 18__ 19___ 20___ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Dakarze (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [19,19] = rajdu

(ChunkerEvaluator) Sentence #269 from articles/00107585 from sent13

Text  : Dopiero w miarę upływu czasu , kiedy zbliża się kolejna edycja ,  znów za wszelką cenę chce się tam być .
Tokens: 1______ 2 3____ 4_____ 5____ 6 7____ 8_____ 9__ 10_____ 11____ 12 13__ 14 15_____ 16__ 17__ 18_ 19_ 20_ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #270 from articles/00107585 from sent14

Text  : Można to porównać do poważnego nadużywania alkoholu .
Tokens: 1____ 2_ 3_______ 4_ 5________ 6__________ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #271 from articles/00107585 from sent15

Text  : Człowiek mówi , że już nigdy więcej tego nie zrobi ,  a  później znowu idzie w  to samo miejsce .
Tokens: 1_______ 2___ 3 4_ 5__ 6____ 7_____ 8___ 9__ 10___ 11 12 13_____ 14___ 15___ 16 17 18__ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #272 from articles/00107585 from sent16

Text  : Rajd to pewien narkotyk , uzależniający od wyprodukowanej adrenaliny czy od gigantycznego wysiłku .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4_______ 5 6____________ 7_ 8_____________ 9_________ 10_ 11 12___________ 13_____ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Rajd

(ChunkerEvaluator) Sentence #273 from articles/00107585 from sent17

Text  : Niektóre rzeczy wydają się niemożliwe , a potem się okazuje ,  że dał eś radę je pokonać .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____ 4__ 5_________ 6 7 8____ 9__ 10_____ 11 12 13_ 14 15__ 16 17_____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #274 from articles/00107585 from sent18

Text  : To są te historie , które potem czynią człowieka innym ,  silniejszym .
Tokens: 1_ 2_ 3_ 4_______ 5 6____ 7____ 8_____ 9________ 10___ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #275 from articles/00107585 from sent19

Text  : Ciągle posługuje się stwierdzeniem , które usłyszał em od Juhy Kankkunena [  fiński kierowca rajdowy ,  czterokrotny mistrz świata -  red .  ]
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4____________ 5 6____ 7_______ 8_ 9_ 10__ 11________ 12 13____ 14______ 15_____ 16 17__________ 18____ 19____ 20 21_ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Juhy Kankkunena (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [18,19] = mistrz świata

(ChunkerEvaluator) Sentence #276 from articles/00107585 from sent20

Text  : „ Jak skończysz ten rajd , będziesz innym człowiekiem ”  .
Tokens: 1 2__ 3________ 4__ 5___ 6 7_______ 8____ 9__________ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #277 from articles/00107585 from sent21

Text  : Teraz mogę śmiało powiedzieć , że jak przejadę jeszcze kilka Dakarów ,  to sam będę mógł tak mówić innym młodym ludziom .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_________ 5 6_ 7__ 8_______ 9______ 10___ 11_____ 12 13 14_ 15__ 16__ 17_ 18___ 19___ 20____ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Dakarów (confidence=0.57)

(ChunkerEvaluator) Sentence #278 from articles/00107585 from sent22

Text  : Co jest takiego w tym rajdzie , że przyciąga kierowców jak magnes ?
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4 5__ 6______ 7 8_ 9________ 10_______ 11_ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #279 from articles/00107585 from sent23

Text  : Przecież , kiedy wy przemierzacie bezdroża , wasze rodziny drżą z  niepokoju .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4_ 5____________ 6_______ 7 8____ 9______ 10__ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #280 from articles/00107585 from sent24

Text  : - Sportowo jest to wielka rywalizacja , ale są też i  tacy ,  którzy chcą przeżyć coś ,  co wydaje się w  tej chwili największym wyzwaniem .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4_ 5_____ 6__________ 7 8__ 9_ 10_ 11 12__ 13 14____ 15__ 16_____ 17_ 18 19 20____ 21_ 22 23_ 24____ 25_________ 26_______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #281 from articles/00107585 from sent25

Text  : Patrząc na to z punktu różnych aktywności sportowych , wydaje mi się ,  że Dakar jest jedną z  najstraszniejszych imprez wszech czasów .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_____ 6______ 7_________ 8_________ 9 10____ 11 12_ 13 14 15___ 16__ 17___ 18 19________________ 20____ 21____ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Dakar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #282 from articles/00107585 from sent26

Text  : Jak sobie pomyślę , że zmagania trwają codziennie po przez dwa tygodnie ,  a  każdego pokonujemy ok .  1  tys .  kilometrów .
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4 5_ 6_______ 7_____ 8_________ 9_ 10___ 11_ 12______ 13 14 15_____ 16________ 17 18 19 20_ 21 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #283 from articles/00107585 from sent27

Text  : Tam nie pokonuje się asfaltowej drogi z miasta do miasta .
Tokens: 1__ 2__ 3_______ 4__ 5_________ 6____ 7 8_____ 9_ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #284 from articles/00107585 from sent28

Text  : Czyhają na ciebie różne wyzwania , jak wertepy czy inne cuda .
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4____ 5_______ 6 7__ 8______ 9__ 10__ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #285 from articles/00107585 from sent29

Text  : Są momenty , kiedy nie masz już siły , by palcem ruszyć ,  a  zdajesz sobie sprawę ,  że jesteś w  połowie drogi .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5__ 6___ 7__ 8___ 9 10 11____ 12____ 13 14 15_____ 16___ 17____ 18 19 20____ 21 22_____ 23___ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #286 from articles/00107585 from sent30

Text  : Pan brał udział w Dakarze już sześciokrotnie ( 3 razy w  Afryce ,  3  razy w  Ameryce Południowej )  .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4 5______ 6__ 7_____________ 8 9 10__ 11 12____ 13 14 15__ 16 17_____ 18_________ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Dakarze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Afryce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Ameryce Południowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #287 from articles/00107585 from sent31

Text  : Czy siódme podejście to czas , by na poważnie powalczyć o  ,  dawniej nieosiągalne ,  zwycięstwo ?
Tokens: 1__ 2_____ 3________ 4_ 5___ 6 7_ 8_ 9_______ 10_______ 11 12 13_____ 14__________ 15 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #288 from articles/00107585 from sent32

Text  : - Nieskromnie powiem , że cały czas się zbliżamy .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4 5_ 6___ 7___ 8__ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #289 from articles/00107585 from sent33

Text  : Jak ktoś obserwuje nasze poczynania , to od pierwszych chwil ,  kiedy zmagali śmy się z  przeciwnościami losu i  umiejętnościami adaptacji ,  zaczynam coraz więcej wiedzieć .
Tokens: 1__ 2___ 3________ 4____ 5_________ 6 7_ 8_ 9_________ 10___ 11 12___ 13_____ 14_ 15_ 16 17_____________ 18__ 19 20_____________ 21_______ 22 23______ 24___ 25____ 26______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #290 from articles/00107585 from sent34

Text  : Teraz mogę śmiało powiedzieć , że wiem sporo .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_________ 5 6_ 7___ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #291 from articles/00107585 from sent35

Text  : Aczkolwiek nie ma człowieka , który o Rajdzie Dakar wiedział by wszystko .
Tokens: 1_________ 2__ 3_ 4________ 5 6____ 7 8______ 9____ 10______ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Rajdzie Dakar (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #292 from articles/00107585 from sent36

Text  : Sam fakt , że wystartuję z numerem startowym 304 [  przed Hołkiem wyruszą jedynie Nasser Al -  Attiyah ,  Ginel de Villiers i  Stephan Peterhansel -  red .  ]  ,  mówi ,  w  jakim miejscu organizatorzy mnie ustawiają .
Tokens: 1__ 2___ 3 4_ 5_________ 6 7______ 8________ 9__ 10 11___ 12_____ 13_____ 14_____ 15____ 16 17 18_____ 19 20___ 21 22______ 23 24_____ 25_________ 26 27_ 28 29 30 31__ 32 33 34___ 35_____ 36___________ 37__ 38_______ 39

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Hołkiem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,18] = Nasser Al - Attiyah (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,22] = Ginel de Villiers (confidence=0.99)
  TruePositive nam [24,25] = Stephan Peterhansel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #293 from articles/00107585 from sent37

Text  : Po cichu , tym samym do czegoś mnie obligują czy nawet zmuszają w  podświadomości (  uśmiech )  .
Tokens: 1_ 2____ 3 4__ 5____ 6_ 7_____ 8___ 9_______ 10_ 11___ 12______ 13 14____________ 15 16_____ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #294 from articles/00107585 from sent38

Text  : Zdaję sobie sprawę , że dwukrotnie zajęte przeze mnie 5  .  miejsce w  Dakarze to nie w  kij dmuchał .
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4 5_ 6_________ 7_____ 8_____ 9___ 10 11 12_____ 13 14_____ 15 16_ 17 18_ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Dakarze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #295 from articles/00107585 from sent39

Text  : Jako sportowiec , który wielokrotnie przegrywał i wygrywał , szanuję to miejsce .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4____ 5___________ 6_________ 7 8_______ 9 10_____ 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #296 from articles/00107585 from sent40

Text  : Wszyscy jednak wiedzą , że w Dakarze dobre jest tylko jedno ,  które daje prawdziwą satysfakcję .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4 5_ 6 7______ 8____ 9___ 10___ 11___ 12 13___ 14__ 15_______ 16_________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Dakarze (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #297 from articles/00107585 from sent41

Text  : Jeżeli w nadchodzącym roku udało by się wjechać na podium ,  to był by sukces i  kolejny wielki krok .
Tokens: 1_____ 2 3___________ 4___ 5____ 6_ 7__ 8______ 9_ 10____ 11 12 13_ 14 15____ 16 17_____ 18____ 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #298 from articles/00107585 from sent42

Text  : Jestem coraz bliżej takiego momentu , że śmiało mogę mówić ,  że atakuje i  to jest mój czas .
Tokens: 1_____ 2____ 3_____ 4______ 5______ 6 7_ 8_____ 9___ 10___ 11 12 13_____ 14 15 16__ 17_ 18__ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #299 from articles/00107585 from sent43

Text  : Pojedzie pan zupełnie nowym autem mini All4 racing przygotowanym przez fabryczny zespół X  -  raid .
Tokens: 1_______ 2__ 3_______ 4____ 5____ 6___ 7___ 8_____ 9____________ 10___ 11_______ 12____ 13 14 15__ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = All4 (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,8] = mini All4 racing
  FalseNegative nam [13,15] = X - raid

(ChunkerEvaluator) Sentence #300 from articles/00107585 from sent44

Text  : To auto uważa się obecnie za najnowocześniejsze .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4__ 5______ 6_ 7_________________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #301 from articles/00107585 from sent45

Text  : Czy jednak start w tak poważnej imprezie mało objeżdżonym samochodem to rzeczywiście atut ?
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4 5__ 6_______ 7_______ 8___ 9__________ 10________ 11 12__________ 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #302 from articles/00107585 from sent46

Text  : - To niewątpliwie racja .
Tokens: 1 2_ 3___________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #303 from articles/00107585 from sent47

Text  : Zawsze lepiej mieć więcej kilometrów przejechanych w danym egzemplarzu ,  już nie mówię nawet o  modelu .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4_____ 5_________ 6____________ 7 8____ 9__________ 10 11_ 12_ 13___ 14___ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #304 from articles/00107585 from sent48

Text  : Każdy samochód czy urządzenie sportowe ma swój styl .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4_________ 5_______ 6_ 7___ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #305 from articles/00107585 from sent49

Text  : I pewnie lekko może mi tego brakować , ale absolutnie najważniejszym było posiadanie auta o  najwyższej specyfikacji .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4___ 5_ 6___ 7_______ 8 9__ 10________ 11____________ 12__ 13________ 14__ 15 16________ 17__________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #306 from articles/00107585 from sent50

Text  : Takie , w którym już na starcie nie czujesz się gorszy .
Tokens: 1____ 2 3 4_____ 5__ 6_ 7______ 8__ 9______ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #307 from articles/00107585 from sent51

Text  : Mogę śmiało powiedzieć , że mam samochód , który będzie jednym z  najlepszych w  rajdzie ,  a  na pewno w  pierwszej dziesiątce .
Tokens: 1___ 2_____ 3_________ 4 5_ 6__ 7_______ 8 9____ 10____ 11____ 12 13_________ 14 15_____ 16 17 18 19___ 20 21_______ 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #308 from articles/00107585 from sent52

Text  : Jestem dumny , że w ogóle dostał em takie auto ,  bo to ogromna nobilitacja .
Tokens: 1_____ 2____ 3 4_ 5 6____ 7_____ 8_ 9____ 10__ 11 12 13 14_____ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #309 from articles/00107585 from sent53

Text  : Kto się orientuje w motosporcie , to wie , że jechać w  zespole fabrycznym jako nr 2  lub 3  o  czymś świadczy .
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4 5__________ 6 7_ 8__ 9 10 11____ 12 13_____ 14________ 15__ 16 17 18_ 19 20 21___ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #310 from articles/00107585 from sent54

Text  : Pozostawmy dane techniczne mini .
Tokens: 1_________ 2___ 3_________ 4___ 5

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = mini

(ChunkerEvaluator) Sentence #311 from articles/00107585 from sent55

Text  : Co panu najbardziej przypadło do gustu w nowym samochodzie ?
Tokens: 1_ 2___ 3__________ 4________ 5_ 6____ 7 8____ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #312 from articles/00107585 from sent56

Text  : - Jak by nie patrzeć , jest to kontynuacja projektu z  BMW X3 CC [  Hołek jechał nim w  poprzednim Dakarze -  red .  ]  .
Tokens: 1 2__ 3_ 4__ 5______ 6 7___ 8_ 9__________ 10______ 11 12_ 13 14 15 16___ 17____ 18_ 19 20________ 21_____ 22 23_ 24 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = BMW (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,14] = X3 CC (confidence=0.59)
  TruePositive nam [21,21] = Dakarze (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [16,16] = Hołek

(ChunkerEvaluator) Sentence #313 from articles/00107585 from sent57

Text  : Jest wiele elementów zaczerpniętych z poprzedniego modelu .
Tokens: 1___ 2____ 3________ 4_____________ 5 6___________ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #314 from articles/00107585 from sent58

Text  : Dla mnie największą zaletą nowego auta jest jego rajdowość .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4_____ 5_____ 6___ 7___ 8___ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #315 from articles/00107585 from sent59

Text  : Udało się obniżyć środek ciężkości , a agresywność silnika została poprawiona .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4_____ 5________ 6 7 8__________ 9______ 10_____ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #316 from articles/00107585 from sent60

Text  : Uważam , że to pewien kompromis , bo śmiało mogę powiedzieć ,  że to samochód rajdowy .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4_ 5_____ 6________ 7 8_ 9_____ 10__ 11________ 12 13 14 15______ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #317 from articles/00107585 from sent61

Text  : Bardzo by się wszyscy zdziwili , gdyby zobaczyli mini w  akcji na normalnym odcinku specjalnym .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4______ 5_______ 6 7____ 8________ 9___ 10 11___ 12 13_______ 14_____ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #318 from articles/00107585 from sent62

Text  : Jakby śmy oglądali rywalizujące samochody WRC , to mini wstydu by nie przyniósł .
Tokens: 1____ 2__ 3_______ 4___________ 5________ 6__ 7 8_ 9___ 10____ 11 12_ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = WRC (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [9,9] = mini

(ChunkerEvaluator) Sentence #319 from articles/00107585 from sent63

Text  : To nie jakaś biedna terenówka , która ledwo skręca i  hamuje ,  jak kiedyś kojarzono takie auta .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4_____ 5________ 6 7____ 8____ 9_____ 10 11____ 12 13_ 14____ 15_______ 16___ 17__ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #320 from articles/00107585 from sent64

Text  : Śmieję się , bo takim autem można by jechać mocniej na skróty i  spróbować jego możliwości w  typowym rajdzie płaskim .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_ 5____ 6____ 7____ 8_ 9_____ 10_____ 11 12____ 13 14_______ 15__ 16________ 17 18_____ 19_____ 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #321 from articles/00107585 from sent65

Text  : Można więc powiedzieć : małe jest piękne ?
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4 5___ 6___ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #322 from articles/00107585 from sent66

Text  : Przed laty rajdowe mistrzostwa świata zdominowały peugeoty 206 WRC ,  które należały do najmniejszych w  stawce .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4__________ 5_____ 6__________ 7_______ 8__ 9__ 10 11___ 12______ 13 14___________ 15 16____ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [9,9] = WRC (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [3,5] = rajdowe mistrzostwa świata
  FalseNegative nam [7,7] = peugeoty
  FalseNegative nam [8,9] = 206 WRC

(ChunkerEvaluator) Sentence #323 from articles/00107585 from sent67

Text  : W Dakarze będzie podobnie ?
Tokens: 1 2______ 3_____ 4_______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Dakarze (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #324 from articles/00107585 from sent68

Text  : - Uchylę może rąbka tajemnicy i powiem , że to mini wcale takie małe nie jest .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4____ 5________ 6 7_____ 8 9_ 10 11__ 12___ 13___ 14__ 15_ 16__ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #325 from articles/00107585 from sent69

Text  : My go nawet z przekąsem nazywamy „ monster mini ”  .
Tokens: 1_ 2_ 3____ 4 5________ 6_______ 7 8______ 9___ 10 11

Chunks:
  FalseNegative nam [8,9] = monster mini

(ChunkerEvaluator) Sentence #326 from articles/00107585 from sent70

Text  : Gdyby obok postawić mini nawet w wersji countryman [ największy model seryjny z  rodziny mini -  red .  ]  ,  to nasze auto będzie jednak sporo większe .
Tokens: 1____ 2___ 3_______ 4___ 5____ 6 7_____ 8_________ 9 10________ 11___ 12_____ 13 14_____ 15__ 16 17_ 18 19 20 21 22___ 23__ 24____ 25____ 26___ 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = countryman (confidence=0.70)
  FalseNegative nam [4,4] = mini

(ChunkerEvaluator) Sentence #327 from articles/00107585 from sent71

Text  : Oczywiście zachowuje wszelkie proporcje , ale kiedy wziąć pod uwagę wszystkie podzespoły ,  które musi pomieścić ,  i  sprzęt jaki wieziemy ,  to analogia zanika .
Tokens: 1_________ 2________ 3_______ 4________ 5 6__ 7____ 8____ 9__ 10___ 11_______ 12________ 13 14___ 15__ 16_______ 17 18 19____ 20__ 21______ 22 23 24______ 25____ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #328 from articles/00107585 from sent72

Text  : Powinno martwić , że Rajd Dakar poniekąd staje się imprezą dla celebrytów ?
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5___ 6____ 7_______ 8____ 9__ 10_____ 11_ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Rajd Dakar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #329 from articles/00107585 from sent73

Text  : W nadchodzącej edycji pojedzie Adam Małysz , z kolei za kierowcę testowego ma robić bokser Dariusz Michalczewski .
Tokens: 1 2___________ 3_____ 4_______ 5___ 6_____ 7 8 9____ 10 11______ 12_______ 13 14___ 15____ 16_____ 17___________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Adam Małysz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Dariusz Michalczewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #330 from articles/00107585 from sent74

Text  : - Adam Małysz przygotowywał się przez rok i to bardzo poważnie .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4____________ 5__ 6____ 7__ 8 9_ 10____ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Adam Małysz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #331 from articles/00107585 from sent75

Text  : Przejechał tysiące trudnych kilometrów po szutrze .
Tokens: 1_________ 2______ 3_______ 4_________ 5_ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #332 from articles/00107585 from sent76

Text  : Natomiast Dariusz Michalczewski zasiądzie za kierownicę zwykłego , seryjnego volkswagena amarok i  spróbuje swoich sił na polnej drodze .
Tokens: 1________ 2______ 3____________ 4________ 5_ 6_________ 7_______ 8 9________ 10_________ 11____ 12 13______ 14____ 15_ 16 17____ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Dariusz Michalczewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #333 from articles/00107585 from sent77

Text  : Ja wiem , jak takie testy wyglądają .
Tokens: 1_ 2___ 3 4__ 5____ 6____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #334 from articles/00107585 from sent78

Text  : Możemy więc jego udział bardzo ładnie i szumnie nazywać ,  robiąc promocje ,  ale nie ma to nic wspólnego z  jazdą w  Dakarze .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4_____ 5_____ 6_____ 7 8______ 9______ 10 11____ 12______ 13 14_ 15_ 16 17 18_ 19_______ 20 21___ 22 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Dakarze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #335 from articles/00107585 from sent79

Text  : Może wjadą gdzieś na kawałek trasy , ale np .  w  miejsce ,  przez które my przelatujemy z  pełną prędkością i  uśmiechem na twarzy .
Tokens: 1___ 2____ 3_____ 4_ 5______ 6____ 7 8__ 9_ 10 11 12_____ 13 14___ 15___ 16 17__________ 18 19___ 20________ 21 22_______ 23 24____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #336 from articles/00107585 from sent80

Text  : Oczywiście nie chciał by m tu niczego umniejszać , ale nie ma co się oszukiwać ,  że takie wielkie imprezy przyciągają celebrytów .
Tokens: 1_________ 2__ 3_____ 4_ 5 6_ 7______ 8_________ 9 10_ 11_ 12 13 14_ 15_______ 16 17 18___ 19_____ 20_____ 21_________ 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #337 from articles/00107585 from sent81

Text  : Marzeniem wielu , już nie tylko sportowców , jest właśnie startowanie w  Dakarze .
Tokens: 1________ 2____ 3 4__ 5__ 6____ 7_________ 8 9___ 10_____ 11_________ 12 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Dakarze (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #338 from articles/00107585 from sent82

Text  : Sam często słyszę to od ludzi , więc nie należy się na to obrażać .
Tokens: 1__ 2_____ 3_____ 4_ 5_ 6____ 7 8___ 9__ 10____ 11_ 12 13 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #339 from articles/00107585 from sent83

Text  : Czołówka jest jednak czołówką i to zawodowcy rozstrzygną rywalizację między sobą .
Tokens: 1_______ 2___ 3_____ 4_______ 5 6_ 7________ 8__________ 9__________ 10____ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #340 from articles/00107585 from sent84

Text  : Będzie wielu uczestników z różnych dyscyplin , ale tych ,  którzy będą walczyć w  pierwszej dziesiątce ,  jest niewielu .
Tokens: 1_____ 2____ 3__________ 4 5______ 6________ 7 8__ 9___ 10 11____ 12__ 13_____ 14 15_______ 16________ 17 18__ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #341 from articles/00107585 from sent85

Text  : Czego najbardziej obawia się pan przed siódmym występem w Dakarze ?
Tokens: 1____ 2__________ 3_____ 4__ 5__ 6____ 7______ 8_______ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Dakarze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #342 from articles/00107585 from sent86

Text  : Usterki w aucie , która może przekreślić cały wysiłek ?
Tokens: 1______ 2 3____ 4 5____ 6___ 7__________ 8___ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #343 from articles/00107585 from sent87

Text  : - Jak zawsze wierzę w swoje przygotowanie oraz w to ,  że marka i  my jako załoga nie zawiedziemy .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_____ 5 6____ 7____________ 8___ 9 10 11 12 13___ 14 15 16__ 17____ 18_ 19_________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #344 from articles/00107585 from sent88

Text  : Aczkolwiek wszystko może się zdarzyć .
Tokens: 1_________ 2_______ 3___ 4__ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #345 from articles/00107585 from sent89

Text  : Najbardziej bolesne jest , kiedy wszystko idzie w dobrym kierunku ,  a  nagle jakaś metalowa część w  aucie rozłącza się nie w  tym miejscu ,  gdzie by ś  chciał .
Tokens: 1__________ 2______ 3___ 4 5____ 6_______ 7____ 8 9_____ 10______ 11 12 13___ 14___ 15______ 16___ 17 18___ 19______ 20_ 21_ 22 23_ 24_____ 25 26___ 27 28 29____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #346 from articles/00107585 from sent90

Text  : I nie da się już jej na stałe złączyć .
Tokens: 1 2__ 3_ 4__ 5__ 6__ 7_ 8____ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #347 from articles/00107585 from sent91

Text  : Obawiam się także , jak to się śmiejemy między sobą ,  „  takiej wielkiej dziury ”  ,  takiego jokera ,  który gdzieś czyha na trasie .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4 5__ 6_ 7__ 8_______ 9_____ 10__ 11 12 13____ 14______ 15____ 16 17 18_____ 19____ 20 21___ 22____ 23___ 24 25____ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #348 from articles/00107585 from sent92

Text  : Podczas każdego rajdu trzeba jedną taką dziurę przejechać i najlepiej jak się z  tego miejsca odjeżdża .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4_____ 5____ 6___ 7_____ 8_________ 9 10_______ 11_ 12_ 13 14__ 15_____ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #349 from articles/00107585 from sent93

Text  : Rozmawiał Michał Koronowski
Tokens: 1________ 2_____ 3_________

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Michał Koronowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #350 from articles/00107585 from sent94

Text  : - silnik : 6 - cylindrowy diesel BMW ( 3000 cc )  z  podwójnym turbo ,  moc maks .  kW /  bhp 236 /  315 przy 4000 obr .  /  min ,  maks .  ,  moment obrotowy 700 Nm /  2100 obr .  /  min ;
Tokens: 1 2_____ 3 4 5 6_________ 7_____ 8__ 9 10__ 11 12 13 14_______ 15___ 16 17_ 18__ 19 20 21 22_ 23_ 24 25_ 26__ 27__ 28_ 29 30 31_ 32 33__ 34 35 36____ 37______ 38_ 39 40 41__ 42_ 43 44 45_ 46

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = BMW (confidence=0.60)
  FalsePositive nam [20,20] = kW (confidence=0.67)
  FalsePositive nam [39,39] = Nm (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = diesel

(ChunkerEvaluator) Sentence #351 from articles/00107585 from sent95

Text  : - właściwości jezdne : zawieszenie niezależne z podwójnymi wahaczami ,  6  -  tłoczkowe zaciski hamulcowe AP Racing ,  opony 235 /  85 R16 BF Goodrich ,  obręcze aluminiowe BBS ;
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4 5__________ 6_________ 7 8_________ 9________ 10 11 12 13_______ 14_____ 15_______ 16 17____ 18 19___ 20_ 21 22 23_ 24 25______ 26 27_____ 28________ 29_ 30

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = AP Racing (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = BBS (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [23,25] = R16 BF Goodrich (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [23,23] = R16
  FalseNegative nam [24,25] = BF Goodrich

(ChunkerEvaluator) Sentence #352 from articles/00107585 from sent96

Text  : - nadwozie : kompozyt kevlarowo - karbonowy , zbiornik paliwa FT3 standard o  pojemności 420 litrów ;
Tokens: 1 2_______ 3 4_______ 5________ 6 7________ 8 9_______ 10____ 11_ 12______ 13 14________ 15_ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = FT3 (confidence=0.58)

(ChunkerEvaluator) Sentence #353 from articles/00107585 from sent97

Text  : - wymiary : długość 4377 mm , szerokość 1994 mm ,  wysokość 1996 mm ,  rozstaw kół 1  ,  815mm ,  waga minimalna 1900 kg .
Tokens: 1 2______ 3 4______ 5___ 6_ 7 8________ 9___ 10 11 12______ 13__ 14 15 16_____ 17_ 18 19 20___ 21 22__ 23_______ 24__ 25 26

Chunks:

2016-10-31 14:03:52,224 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107588.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107588.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #354 from articles/00107588 from sent1

Text  : Repertuar , repertuaras . . .
Tokens: 1________ 2 3__________ 4 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #355 from articles/00107588 from sent2

Text  : Filharmonia stawia na gości zza wschodniej granicy
Tokens: 1__________ 2_____ 3_ 4____ 5__ 6_________ 7______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Filharmonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #356 from articles/00107588 from sent3

Text  : Muzyka nie przejmuje się granicami , ani barierą językową .
Tokens: 1_____ 2__ 3________ 4__ 5________ 6 7__ 8______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #357 from articles/00107588 from sent4

Text  : Opera i Filharmonia chce jednak jeszcze bardziej otworzyć się na słuchaczy zza wschodniej granicy i  specjalnie dla nich przygotowała ulotki z  programem .
Tokens: 1____ 2 3__________ 4___ 5_____ 6______ 7_______ 8_______ 9__ 10 11_______ 12_ 13________ 14_____ 15 16________ 17_ 18__ 19__________ 20____ 21 22_______ 23

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Filharmonia (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,3] = Opera i Filharmonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #358 from articles/00107588 from sent5

Text  : Repertuar , repertuaras . . .
Tokens: 1________ 2 3__________ 4 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #359 from articles/00107588 from sent6

Text  : Filharmonia dla wszystkich
Tokens: 1__________ 2__ 3_________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Filharmonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #360 from articles/00107588 from sent7

Text  : Muzyka nie przejmuje się granicami , ani barierą językową .
Tokens: 1_____ 2__ 3________ 4__ 5________ 6 7__ 8______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #361 from articles/00107588 from sent8

Text  : Opera i Filharmonia chce jednak jeszcze bardziej otworzyć się na słuchaczy zza wschodniej granicy i  specjalnie dla nich przygotowała ulotki z  programem .
Tokens: 1____ 2 3__________ 4___ 5_____ 6______ 7_______ 8_______ 9__ 10 11_______ 12_ 13________ 14_____ 15 16________ 17_ 18__ 19__________ 20____ 21 22_______ 23

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Filharmonia (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,3] = Opera i Filharmonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #362 from articles/00107588 from sent9

Text  : Repertuar wydrukowano w języku białoruskim i litewskim .
Tokens: 1________ 2__________ 3 4_____ 5__________ 6 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #363 from articles/00107588 from sent10

Text  : Słuchacze z Białorusi i Litwy dowiedzą się z niego dokładnie :  jakie koncerty odbywać się będą w  filharmonii do końca marca ,  kto wystąpi ,  jakim głosem dysponuje i  jakie dokładnie utwory wykonają artyści .
Tokens: 1________ 2 3________ 4 5____ 6_______ 7__ 8 9____ 10_______ 11 12___ 13______ 14_____ 15_ 16__ 17 18_________ 19 20___ 21___ 22 23_ 24_____ 25 26___ 27____ 28_______ 29 30___ 31_______ 32____ 33______ 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Białorusi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Litwy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #364 from articles/00107588 from sent11

Text  : Co prawda bogata i ciągle rozbudowująca się strona internetowa filharmonii (  opera.bialystok.pl )  jest tłumaczona na język angielski ,  więc angielskojęzyczni turyści sobie poradzą ,  ale ulotki w  językach rodzimych to dodatkowy ukłon w  stronę najbliższych sąsiadów .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4 5_____ 6____________ 7__ 8_____ 9__________ 10_________ 11 12________________ 13 14__ 15________ 16 17___ 18_______ 19 20__ 21_______________ 22_____ 23___ 24_____ 25 26_ 27____ 28 29______ 30_______ 31 32_______ 33___ 34 35____ 36__________ 37______ 38

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = opera.bialystok.pl (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #365 from articles/00107588 from sent12

Text  : Zwłaszcza , że wpadając do Białegostoku na zakupy - a  do podlaskich galerii handlowych i  supermarketów Białorusinó i  Litwinów przyjeżdża tu sporo -  mogą przy okazji połączyć przyjemne z  pożytecznym .
Tokens: 1________ 2 3_ 4_______ 5_ 6___________ 7_ 8_____ 9 10 11 12________ 13_____ 14________ 15 16___________ 17_________ 18 19______ 20________ 21 22___ 23 24__ 25__ 26____ 27______ 28_______ 29 30_________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Białegostoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Białorusinó (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Litwinów (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #366 from articles/00107588 from sent13

Text  : W pięciu językach życzenia noworoczne składają też wszyscy filharmonicy na pierwszej stronie wielkiego kalendarza ściennego ,  wydanego właśnie przez filharmonię .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_______ 5_________ 6_______ 7__ 8______ 9___________ 10 11_______ 12_____ 13_______ 14________ 15_______ 16 17______ 18_____ 19___ 20_________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #367 from articles/00107588 from sent14

Text  : To „ Szczęśliwego Nowego Roku ” w języku angielskim ,  białoruskim ,  litewskim i  esperanto .
Tokens: 1_ 2 3___________ 4_____ 5___ 6 7 8_____ 9_________ 10 11_________ 12 13_______ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Szczęśliwego Nowego Roku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #368 from articles/00107588 from sent15

Text  : - Mamy nadzieję , że ten kalendarz pozwoli Państwu podążać za naszymi wydarzeniami ,  być naszym partnerem ,  zaszczycać nas i  artystów swoją obecnością -  mówi Roberto Skolmowski ,  szef Opery i  Filharmonii Podlaskiej .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4 5_ 6__ 7________ 8______ 9______ 10_____ 11 12_____ 13__________ 14 15_ 16____ 17_______ 18 19________ 20_ 21 22______ 23___ 24________ 25 26__ 27_____ 28________ 29 30__ 31___ 32 33_________ 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [27,28] = Roberto Skolmowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = Państwu (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [31,31] = Opery (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [33,34] = Filharmonii Podlaskiej (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [31,34] = Opery i Filharmonii Podlaskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #369 from articles/00107588 from sent16

Text  : Kalendarz to przede wszystkim prezentacja filharmoników - dyrektor stawia na swoich artystów ,  chce ,  by poszczególne koncerty firmowali swoimi twarzami .
Tokens: 1________ 2_ 3_____ 4________ 5__________ 6____________ 7 8_______ 9_____ 10 11____ 12______ 13 14__ 15 16 17__________ 18______ 19_______ 20____ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #370 from articles/00107588 from sent17

Text  : Na pierwszej stronie zmieścili się wszyscy - w sumie ponad 90 osób .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4________ 5__ 6______ 7 8 9____ 10___ 11 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #371 from articles/00107588 from sent18

Text  : Poszczególne miesiące to interesujące portrety wybranych muzyków z różnych sekcji instrumentalnych filharmonii .
Tokens: 1___________ 2_______ 3_ 4___________ 5_______ 6________ 7______ 8 9______ 10____ 11______________ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #372 from articles/00107588 from sent19

Text  : Na dole każdej karty jest wyszczególnione Wydarzenie i Gwiazda Miesiąca .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4____ 5___ 6______________ 7_________ 8 9______ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Wydarzenie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Gwiazda Miesiąca (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #373 from articles/00107588 from sent20

Text  : I tak w styczniu taką gwiazdą jest dyrygent Jerzy Maksymiuk (  poprowadzi koncert 27 stycznia )  ,  a  wydarzeniem miesiąca -  koncert familijny „  Adam Wajrak opowiada o  zwierzętach ”  .
Tokens: 1 2__ 3 4_______ 5___ 6______ 7___ 8_______ 9____ 10_______ 11 12________ 13_____ 14 15______ 16 17 18 19_________ 20______ 21 22_____ 23_______ 24 25__ 26____ 27______ 28 29_________ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Jerzy Maksymiuk (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [25,26] = Adam Wajrak (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [25,29] = Adam Wajrak opowiada o zwierzętach

(ChunkerEvaluator) Sentence #374 from articles/00107588 from sent21

Text  : Dziennikarz „ Gazety Wyborczej ” , znany miłośnik zwierząt ,  umiejący o  nich z  pasją pisać i  opowiadać ,  będzie gościem filharmonii 20 i  22 stycznia .
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4________ 5 6 7____ 8_______ 9_______ 10 11______ 12 13__ 14 15___ 16___ 17 18_______ 19 20____ 21_____ 22_________ 23 24 25 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Gazety Wyborczej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #375 from articles/00107588 from sent22

Text  : Koncert połączony zostanie ze szczytnym celem - zbierane będą wówczas pieniądze na Akcent Zoo ,  czyli poprawę warunków zwierzaków w  białostockim zwierzyńcu .
Tokens: 1______ 2________ 3_______ 4_ 5________ 6____ 7 8_______ 9___ 10_____ 11_______ 12 13____ 14_ 15 16___ 17_____ 18______ 19________ 20 21__________ 22________ 23

Chunks:
  FalsePositive nam [13,13] = Akcent (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,14] = Akcent Zoo

2016-10-31 14:03:52,366 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107590.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107590.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #376 from articles/00107590 from sent1

Text  : Oświęcim : kobieta zginęła w pożarze
Tokens: 1_______ 2 3______ 4______ 5 6______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Oświęcim

(ChunkerEvaluator) Sentence #377 from articles/00107590 from sent2

Text  : Pożar wybuchł dzisiaj po godz . 17 w mieszkaniu na trzecim piętrze przy ul .  Ignacego Fika w  Oświęcimiu .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4_ 5___ 6 7_ 8 9_________ 10 11_____ 12_____ 13__ 14 15 16______ 17__ 18 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Ignacego Fika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Oświęcimiu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #378 from articles/00107590 from sent3

Text  : Ze wstępnych ustaleń wynika , że ogień rozprzestrzenił się od wersalki .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4_____ 5 6_ 7____ 8______________ 9__ 10 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #379 from articles/00107590 from sent4

Text  : Chociaż sąsiedzi błyskawicznie zareagowali , mieszkanki nie udało się uratować .
Tokens: 1______ 2_______ 3____________ 4__________ 5 6_________ 7__ 8____ 9__ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #380 from articles/00107590 from sent5

Text  : Płomienie gasili sąsiedzi - w mieszkaniu , skąd wydobywał się dym ,  była tylko starsza kobieta .
Tokens: 1________ 2_____ 3_______ 4 5 6_________ 7 8___ 9________ 10_ 11_ 12 13__ 14___ 15_____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #381 from articles/00107590 from sent6

Text  : - Kiedy nasze zastępy przyjechały na miejsce , pożar był już ugaszony .
Tokens: 1 2____ 3____ 4______ 5__________ 6_ 7______ 8 9____ 10_ 11_ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #382 from articles/00107590 from sent7

Text  : Mieszkanka lokalu - starsza kobieta , dawała oznaki życia ,  ale akcja reanimacyjna nie powiodła się -  relacjonuje starszy kapitan Jacek Krawiec z  Wojewódzkiego Stanowiska Koordynacji Ratownictwa PSP w  Krakowie .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4______ 5______ 6 7_____ 8_____ 9____ 10 11_ 12___ 13__________ 14_ 15______ 16_ 17 18_________ 19_____ 20_____ 21___ 22_____ 23 24___________ 25________ 26_________ 27_________ 28_ 29 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Jacek Krawiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,28] = Wojewódzkiego Stanowiska Koordynacji Ratownictwa PSP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Krakowie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:52,407 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107591.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107591.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #383 from articles/00107591 from sent1

Text  : W Toruniu od 2 stycznia 2012 r . ograniczony ruch ciężarówek
Tokens: 1 2______ 3_ 4 5_______ 6___ 7 8 9__________ 10__ 11________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Toruniu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #384 from articles/00107591 from sent2

Text  : Od 2 stycznia 2012 r .
Tokens: 1_ 2 3_______ 4___ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #385 from articles/00107591 from sent3

Text  : Toruń wprowadza ograniczenie ruchu ciężarówek o masie ponad 18 ton ,  mimo że minister transportu ,  budownictwa i  gospodarki morskiej przedłużył do 11 lutego 2012 r  .  okres bezpłatnego korzystania z  odcinka A1 Nowe Marzy -  Czerniewice .
Tokens: 1____ 2________ 3___________ 4____ 5_________ 6 7____ 8____ 9_ 10_ 11 12__ 13 14______ 15________ 16 17_________ 18 19________ 20______ 21________ 22 23 24____ 25__ 26 27 28___ 29_________ 30_________ 31 32_____ 33 34__ 35___ 36 37_________ 38

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = Czerniewice (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [33,35] = A1 Nowe Marzy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Toruń
  FalseNegative nam [33,33] = A1
  FalseNegative nam [34,35] = Nowe Marzy

(ChunkerEvaluator) Sentence #386 from articles/00107591 from sent4

Text  : Na wjazd do Torunia ciężkich samochodów w godz . 6  .  00 -  9  .  00 i  13 .  00 -  19 .  00 konieczne będą zezwolenia Miejskiego Zarządu Dróg .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4______ 5_______ 6_________ 7 8___ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25_______ 26__ 27________ 28________ 29_____ 30__ 31

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Torunia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,30] = Miejskiego Zarządu Dróg (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #387 from articles/00107591 from sent5

Text  : Decyzja władz Torunia o wprowadzeniu ograniczeń wynika z obaw ,  że gdy przejazd odcinkiem autostrady A1 -  Nowe Marzy k  .  Grudziądza -  Czerniewice k  .  Torunia -  będzie płatny ,  to część kierowców jadących tranzytem wybierze drogę przez miasto ,  a  wtedy dojdzie do paraliżu komunikacyjnego .
Tokens: 1______ 2____ 3______ 4 5___________ 6_________ 7_____ 8 9___ 10 11 12_ 13______ 14_______ 15________ 16 17 18__ 19___ 20 21 22________ 23 24_________ 25 26 27_____ 28 29____ 30____ 31 32 33___ 34_______ 35______ 36_______ 37______ 38___ 39___ 40____ 41 42 43___ 44_____ 45 46______ 47_____________ 48

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Torunia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,19] = Nowe Marzy (confidence=0.88)
  TruePositive nam [22,22] = Grudziądza (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Torunia (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [16,16] = A1 (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,16] = autostrady A1
  FalseNegative nam [24,24] = Czerniewice

(ChunkerEvaluator) Sentence #388 from articles/00107591 from sent6

Text  : Po oddaniu do użytkowania odcinka A1 Nowe Marzy - Czerniewice (  14 października br .  )  ówczesny minister infrastruktury Cezary Grabarczyk ,  podobnie jak w  przypadku innych autostrad ,  zdecydował ,  że przez pierwszych 90 dni przejazd będzie bezpłatny .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4__________ 5______ 6_ 7___ 8____ 9 10_________ 11 12 13__________ 14 15 16 17______ 18______ 19____________ 20____ 21________ 22 23______ 24_ 25 26_______ 27____ 28_______ 29 30________ 31 32 33___ 34________ 35 36_ 37______ 38____ 39_______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Czerniewice (confidence=0.94)
  TruePositive nam [20,21] = Cezary Grabarczyk (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,8] = A1 Nowe Marzy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,6] = A1
  FalseNegative nam [7,8] = Nowe Marzy

(ChunkerEvaluator) Sentence #389 from articles/00107591 from sent7

Text  : W czwartek minister transportu , budownictwa i gospodarki morskiej Sławomir Nowak przedłużył ten okres o  kolejne 30 dni ,  czyli do 11 lutego 2012 r  .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4_________ 5 6__________ 7 8_________ 9_______ 10______ 11___ 12________ 13_ 14___ 15 16_____ 17 18_ 19 20___ 21 22 23____ 24__ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Sławomir Nowak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #390 from articles/00107591 from sent8

Text  : " Decyzja ministra Nowaka o wydłużeniu okresu bezpłatnego korzystania z  autostrady nie rozwiązuje naszej sytuacji ,  dlatego też wprowadzenie ograniczeń w  ruchu ciężarówek w  mieście jest aktualne "  -  powiedziała PAP rzeczniczka prezydenta Torunia Aleksandra Iżycka .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4_____ 5 6_________ 7_____ 8__________ 9__________ 10 11________ 12_ 13________ 14____ 15______ 16 17_____ 18_ 19__________ 20________ 21 22___ 23________ 24 25_____ 26__ 27______ 28 29 30_________ 31_ 32_________ 33________ 34_____ 35________ 36____ 37

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Nowaka (confidence=0.98)
  TruePositive nam [31,31] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Torunia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Aleksandra Iżycka (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #391 from articles/00107591 from sent9

Text  : Końcowy fragment nowego odcinka A1 między Lubiczem a Czerniewicami o  długości 10 km stanowi wschodnią obwodnicę miasta .
Tokens: 1______ 2_______ 3_____ 4______ 5_ 6_____ 7_______ 8 9____________ 10 11______ 12 13 14_____ 15_______ 16_______ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = A1 (confidence=0.78)
  TruePositive nam [7,7] = Lubiczem (confidence=0.97)
  TruePositive nam [9,9] = Czerniewicami (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #392 from articles/00107591 from sent10

Text  : Samorządowcy z Torunia od dawna zabiegają , aby trasa była na stałe bezpłatna .
Tokens: 1___________ 2 3______ 4_ 5____ 6________ 7 8__ 9____ 10__ 11 12___ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Torunia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #393 from articles/00107591 from sent11

Text  : W związku z tym , że starania nie przynosiły rezultatu ,  przed Bożym Narodzeniem zdecydowano o  wprowadzeniu w  Toruniu od 2  stycznia 2012 r  .  ograniczeń w  ruchu ciężarówek o  masie przekraczającej 18 ton .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6_ 7_______ 8__ 9_________ 10_______ 11 12___ 13___ 14_________ 15_________ 16 17__________ 18 19_____ 20 21 22______ 23__ 24 25 26________ 27 28___ 29________ 30 31___ 32_____________ 33 34_ 35

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Bożym Narodzeniem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Toruniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #394 from articles/00107591 from sent12

Text  : Dla pojazdów , które dostarczają towary do Torunia , przewidziano zezwolenia wjazdu .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4____ 5__________ 6_____ 7_ 8______ 9 10__________ 11________ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Torunia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #395 from articles/00107591 from sent13

Text  : Zezwolenia są wydawane na konkretny pojazd , ale wnioskodawcy ,  którzy mają ponad 30 samochodów lub korzystają z  usług innych przewoźników ,  mogą otrzymać zezwolenie na okaziciela .
Tokens: 1_________ 2_ 3_______ 4_ 5________ 6_____ 7 8__ 9___________ 10 11____ 12__ 13___ 14 15________ 16_ 17________ 18 19___ 20____ 21__________ 22 23__ 24______ 25________ 26 27________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #396 from articles/00107591 from sent14

Text  : Zezwolenia są wydawane bezpłatnie , w terminie do 14 dni od złożenia wniosku .
Tokens: 1_________ 2_ 3_______ 4_________ 5 6 7_______ 8_ 9_ 10_ 11 12______ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #397 from articles/00107591 from sent15

Text  : Dotychczas wydano ok . 150 takich zezwoleń .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_ 4 5__ 6_____ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #398 from articles/00107591 from sent16

Text  : Ograniczenia wjazdu ciężkich pojazdów mają obowiązywać do lipca 2013 r  .  ,  czyli do planowanego otwarcia drugiego mostu drogowego przez Wisłę .
Tokens: 1___________ 2_____ 3_______ 4_______ 5___ 6__________ 7_ 8____ 9___ 10 11 12 13___ 14 15_________ 16______ 17______ 18___ 19_______ 20___ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Wisłę (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:52,543 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107592.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107592.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #399 from articles/00107592 from sent1

Text  : Indie wycieczka - planowanie podróży i informacje praktyczne
Tokens: 1____ 2________ 3 4_________ 5______ 6 7_________ 8_________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #400 from articles/00107592 from sent2

Text  : Indie wycieczka .
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #401 from articles/00107592 from sent3

Text  : Niesłychana różnorodność ludzi , kultur i krajobrazów Indii od dawna urzeka podróżnych .
Tokens: 1__________ 2___________ 3____ 4 5_____ 6 7__________ 8____ 9_ 10___ 11____ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Indii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #402 from articles/00107592 from sent4

Text  : Co warto wiedzieć , zanim się wyjedzie do Indii i  jak zaplanować podróż ?
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4 5____ 6__ 7_______ 8_ 9____ 10 11_ 12________ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Indii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #403 from articles/00107592 from sent5

Text  : Indie wycieczka - wyjazd
Tokens: 1____ 2________ 3 4_____

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #404 from articles/00107592 from sent6

Text  : Klimat Indii jest bardzo zróżnicowany : w Himalajach leży wieczny śnieg ,  na wybrzeżu panują watunki tropikalne ,  a  w  głębi lądu przeważa klimat kontynentalny .
Tokens: 1_____ 2____ 3___ 4_____ 5___________ 6 7 8_________ 9___ 10_____ 11___ 12 13 14______ 15____ 16_____ 17________ 18 19 20 21___ 22__ 23______ 24____ 25___________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Indii (confidence=0.97)
  TruePositive nam [8,8] = Himalajach (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #405 from articles/00107592 from sent7

Text  : Poza tym pogoda zmienia się w zależności pory roku i  miejsca .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4______ 5__ 6 7_________ 8___ 9___ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #406 from articles/00107592 from sent8

Text  : Najlepiej podróżować po zakończeniu pory deszczowej .
Tokens: 1________ 2_________ 3_ 4__________ 5___ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #407 from articles/00107592 from sent9

Text  : Od października do marca utrzymują się niskie temperatury , co sprzyja wyprawom na Półwysep Indyjski .
Tokens: 1_ 2___________ 3_ 4____ 5________ 6__ 7_____ 8__________ 9 10 11_____ 12______ 13 14______ 15______ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [14,14] = Półwysep (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,15] = Półwysep Indyjski

(ChunkerEvaluator) Sentence #408 from articles/00107592 from sent10

Text  : Zimą w wielu miejscach świeci słońce , a niebo jest bezchmurne ,  choć na południu i  wschodzie może od czasu do czasu padać .
Tokens: 1___ 2 3____ 4________ 5_____ 6_____ 7 8 9____ 10__ 11________ 12 13__ 14 15______ 16 17_______ 18__ 19 20___ 21 22___ 23___ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #409 from articles/00107592 from sent11

Text  : Latem , czyli od kwietnia do czerwca , panują upały .
Tokens: 1____ 2 3____ 4_ 5_______ 6_ 7______ 8 9_____ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #410 from articles/00107592 from sent12

Text  : Na wybrzeżach powietrze jest wilgotne , a w pozostałej części kraju suche .
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4___ 5_______ 6 7 8 9_________ 10____ 11___ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #411 from articles/00107592 from sent13

Text  : Pora deszczowa rozpoczyna się pod koniec maja i trwa do końca września .
Tokens: 1___ 2________ 3_________ 4__ 5__ 6_____ 7___ 8 9___ 10 11___ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #412 from articles/00107592 from sent14

Text  : Opady , a wraz nimi upragnione ochłodzenie , przesuwają się od zachodniego wybrzeża w  głąb Indii .
Tokens: 1____ 2 3 4___ 5___ 6_________ 7__________ 8 9_________ 10_ 11 12_________ 13______ 14 15__ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Indii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #413 from articles/00107592 from sent15

Text  : Najobfitsze występują na północnym wschodzie - latem jest to jeden z  najbardziej deszczowych regionów na świecie .
Tokens: 1__________ 2________ 3_ 4________ 5________ 6 7____ 8___ 9_ 10___ 11 12_________ 13_________ 14______ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #414 from articles/00107592 from sent16

Text  : Indie wycieczka - przylot
Tokens: 1____ 2________ 3 4______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #415 from articles/00107592 from sent17

Text  : Najwięcej turystów ląduje w Delhi i Bombaju , ale z  Europy latają też samoloty do Kalkuty i  Madrasu .
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4 5____ 6 7______ 8 9__ 10 11____ 12____ 13_ 14______ 15 16_____ 17 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Delhi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Bombaju (confidence=0.95)
  TruePositive nam [11,11] = Europy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Kalkuty (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Madrasu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #416 from articles/00107592 from sent18

Text  : Na lotnisku czekają tłumy tragarzy , taksówkarzy i innych oferujących pomoc .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4____ 5_______ 6 7__________ 8 9_____ 10_________ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #417 from articles/00107592 from sent19

Text  : Od każdej niesionej walizki płaci się ustaloną kwotę , jeszcze przed opuszczeniem terminalu ,  a  do tego napiwek w  wysokości ok .  5  INR po załadowaniu bagażu do taksówki lub autobusu .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4______ 5____ 6__ 7_______ 8____ 9 10_____ 11___ 12__________ 13_______ 14 15 16 17__ 18_____ 19 20_______ 21 22 23 24_ 25 26_________ 27____ 28 29______ 30_ 31______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = INR (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #418 from articles/00107592 from sent20

Text  : Indie wycieczka - odlot
Tokens: 1____ 2________ 3 4____

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #419 from articles/00107592 from sent21

Text  : Co najmniej 72 godziny przed odlotem trzeba potwierdzić rezerwację ,  zwłaszcza w  szczycie sezonu ,  kiedy liczba biletów sprzedawanych na większość lotów przewyższa liczbę miejsc .
Tokens: 1_ 2_______ 3_ 4______ 5____ 6______ 7_____ 8__________ 9_________ 10 11_______ 12 13______ 14____ 15 16___ 17____ 18_____ 19___________ 20 21_______ 22___ 23________ 24____ 25____ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #420 from articles/00107592 from sent22

Text  : Odprawa trwa minimum 2 godziny .
Tokens: 1______ 2___ 3______ 4 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #421 from articles/00107592 from sent23

Text  : Przed opuszczeniem Indii turyści musza zapłacić podatek ; o jego wyskość należy zapytać ,  dokonując rezerwacji .
Tokens: 1____ 2___________ 3____ 4______ 5____ 6_______ 7______ 8 9 10__ 11_____ 12____ 13_____ 14 15_______ 16________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Indii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #422 from articles/00107592 from sent24

Text  : Na dowodzie wpłaty powinna znajdować się nazwa linii , którymi wraca się do kraju .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4______ 5________ 6__ 7____ 8____ 9 10_____ 11___ 12_ 13 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #423 from articles/00107592 from sent25

Text  : Indie wiza
Tokens: 1____ 2___

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #424 from articles/00107592 from sent26

Text  : Wizy turystyczne są ważne przez 6 miesięcy od daty wystawienia .
Tokens: 1___ 2__________ 3_ 4____ 5____ 6 7_______ 8_ 9___ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #425 from articles/00107592 from sent27

Text  : Najlepiej mieć wizę pozwalającą na wielokrotne przekraczanie granicy , dzięki czemu będzie można przy okazji odwiedzić sąsiednie kraje .
Tokens: 1________ 2___ 3___ 4__________ 5_ 6__________ 7____________ 8______ 9 10____ 11___ 12____ 13___ 14__ 15____ 16_______ 17_______ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #426 from articles/00107592 from sent28

Text  : Najłatwiej jest uzyskać wizę w Ambasadzie Republiki Indii w Polsce .
Tokens: 1_________ 2___ 3______ 4___ 5 6_________ 7________ 8____ 9 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Ambasadzie Republiki Indii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #427 from articles/00107592 from sent29

Text  : Wiz turystycznych nie można przedłużać .
Tokens: 1__ 2____________ 3__ 4____ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #428 from articles/00107592 from sent30

Text  : Trudno jest też zdobyć pozwolenie na pobyt w Indiach w  jednym z  państw sąsiadujących .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4_____ 5_________ 6_ 7____ 8 9______ 10 11____ 12 13____ 14___________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Indiach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #429 from articles/00107592 from sent31

Text  : Biznesmenom i studentom wydaje się wizy na 5 lat .
Tokens: 1__________ 2 3________ 4_____ 5__ 6___ 7_ 8 9__ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #430 from articles/00107592 from sent32

Text  : Etykieta w Indii , czyli co wypada turyście i kilka innych porad
Tokens: 1_______ 2 3____ 4 5____ 6_ 7_____ 8_______ 9 10___ 11____ 12___

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Indii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #431 from articles/00107592 from sent33

Text  : Indie szczepienia
Tokens: 1____ 2__________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Indie

(ChunkerEvaluator) Sentence #432 from articles/00107592 from sent34

Text  : Warto zastanowić się nad przyjęciem szczepionki przeciwko durowi brzusznemu ,  zapaleniu wątroby typu A  i  B  ,  polio (  szczepienie trzeba powtarzać co 5  lat )  i  tężcowi (  co 10 lat )  .
Tokens: 1____ 2_________ 3__ 4__ 5_________ 6__________ 7________ 8_____ 9_________ 10 11_______ 12_____ 13__ 14 15 16 17 18___ 19 20_________ 21____ 22_______ 23 24 25_ 26 27 28_____ 29 30 31 32_ 33 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #433 from articles/00107592 from sent35

Text  : Przyjeżdżając z terenów objętych żółtą febrą , należy okazać zaświadczenie o  szczepieniu przeciwko tej chorobie .
Tokens: 1____________ 2 3______ 4_______ 5____ 6____ 7 8_____ 9_____ 10___________ 11 12_________ 13_______ 14_ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #434 from articles/00107592 from sent36

Text  : Planując dłuższy pobyt , dobrze jest zaszczepić się przeciw zapaleniu opon mózgowych ,  wściekliźnie i  japońskiemu zapaleniu mózgu .
Tokens: 1_______ 2______ 3____ 4 5_____ 6___ 7_________ 8__ 9______ 10_______ 11__ 12_______ 13 14__________ 15 16_________ 17_______ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #435 from articles/00107592 from sent37

Text  : Nie ma szczepionek przeciwko malarii i dendze , które czasem ,  zwłaszcza bezpośrednio po monsumie ,  występują w  Indiach ,  pozostaje więc starannie zabezpieczać się przed ukąszeniami komarów .
Tokens: 1__ 2_ 3__________ 4________ 5______ 6 7_____ 8 9____ 10____ 11 12_______ 13__________ 14 15______ 16 17_______ 18 19_____ 20 21_______ 22__ 23_______ 24__________ 25_ 26___ 27_________ 28_____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Indiach (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:52,715 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107594.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107594.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #436 from articles/00107594 from sent1

Text  : A Prisoner's Christmas
Tokens: 1 2_________ 3________

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Prisoner's Christmas (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #437 from articles/00107594 from sent2

Text  : LUKYANIVSKA PRISON , KYIV - It has been said that there are no atheists in a  foxhole .
Tokens: 1__________ 2_____ 3 4___ 5 6_ 7__ 8___ 9___ 10__ 11___ 12_ 13 14______ 15 16 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = LUKYANIVSKA PRISON (confidence=0.98)
  TruePositive nam [4,4] = KYIV (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #438 from articles/00107594 from sent3

Text  : Here , after my show trial and four and a  half months in a  cell ,  I  have discovered that there are no atheists in prison ,  either .
Tokens: 1___ 2 3____ 4_ 5___ 6____ 7__ 8___ 9__ 10 11__ 12____ 13 14 15__ 16 17 18__ 19________ 20__ 21___ 22_ 23 24______ 25 26____ 27 28____ 29

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Here (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #439 from articles/00107594 from sent4

Text  : When , despite unbearable pain , you are interrogated -  including in your cell -  for dozens of hours without a  break ,  and an authoritarian regime's entire system of coercion ,  including its media ,  is trying to discredit and destroy you once and for all ,  prayer becomes the only intimate ,  trusting ,  and reassuring conversation that one can have .
Tokens: 1___ 2 3______ 4_________ 5___ 6 7__ 8__ 9___________ 10 11_______ 12 13__ 14__ 15 16_ 17____ 18 19___ 20_____ 21 22___ 23 24_ 25 26___________ 27______ 28____ 29____ 30 31______ 32 33_______ 34_ 35___ 36 37 38____ 39 40_______ 41_ 42_____ 43_ 44__ 45_ 46_ 47_ 48 49____ 50_____ 51_ 52__ 53______ 54 55______ 56 57_ 58________ 59__________ 60__ 61_ 62_ 63__ 64

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = When (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #440 from articles/00107594 from sent5

Text  : God , one realizes , is one's only friend and only available family ,  because -  deprived even of access to a  trusted priest -  there is no one else in whom to confide one's worries and hopes .
Tokens: 1__ 2 3__ 4_______ 5 6_ 7____ 8___ 9_____ 10_ 11__ 12_______ 13____ 14 15_____ 16 17______ 18__ 19 20____ 21 22 23_____ 24____ 25 26___ 27 28 29_ 30__ 31 32__ 33 34_____ 35___ 36_____ 37_ 38___ 39

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = God

(ChunkerEvaluator) Sentence #441 from articles/00107594 from sent6

Text  : In this season of love and family , the loneliness of a  prison cell is almost unbearable .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4_ 5___ 6__ 7_____ 8 9__ 10________ 11 12 13____ 14__ 15 16____ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #442 from articles/00107594 from sent7

Text  : The gray , dead silence of night ( guards peer in voyeuristically through a  slot in the door )  ,  the sudden ,  disembodied shrieks of prisoners ,  shrieks of distress and rage ,  the distant rattles and clangs of prison bolts :  all make sleep impossible ,  or so restless as to be a  torment .
Tokens: 1__ 2___ 3 4___ 5______ 6_ 7____ 8 9_____ 10__ 11 12_____________ 13_____ 14 15__ 16 17_ 18__ 19 20 21_ 22____ 23 24_________ 25_____ 26 27_______ 28 29_____ 30 31______ 32_ 33__ 34 35_ 36_____ 37_____ 38_ 39____ 40 41____ 42___ 43 44_ 45__ 46___ 47________ 48 49 50 51______ 52 53 54 55 56_____ 57

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #443 from articles/00107594 from sent8

Text  : But what is strange is that your senses are not dulled by this dead and dreadful world .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4______ 5_ 6___ 7___ 8_____ 9__ 10_ 11____ 12 13__ 14__ 15_ 16______ 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #444 from articles/00107594 from sent9

Text  : On the contrary , they are ignited by it :  your mind is set free from mundane concerns to ponder the inestimable and your place within it -  a  freedom of spirit that is a  truly unexpected gift this Christmas season .
Tokens: 1_ 2__ 3_______ 4 5___ 6__ 7______ 8_ 9_ 10 11__ 12__ 13 14_ 15__ 16__ 17_____ 18______ 19 20____ 21_ 22_________ 23_ 24__ 25___ 26____ 27 28 29 30_____ 31 32____ 33__ 34 35 36___ 37________ 38__ 39__ 40_______ 41____ 42

Chunks:
  FalsePositive nam [40,41] = Christmas season (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [40,40] = Christmas

(ChunkerEvaluator) Sentence #445 from articles/00107594 from sent10

Text  : In the cell's darkness , I gather strength and hope from the fact that God somehow seems so near to me here .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_______ 5 6 7_____ 8_______ 9__ 10__ 11__ 12_ 13__ 14__ 15_ 16_____ 17___ 18 19__ 20 21 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = God (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #446 from articles/00107594 from sent11

Text  : For where else would Christ be but with those who suffer and are persecuted ?
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4____ 5_____ 6_ 7__ 8___ 9____ 10_ 11____ 12_ 13_ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Christ (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #447 from articles/00107594 from sent12

Text  : One particular passage resonates with me as I contemplate Ukraine's plight .
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4________ 5___ 6_ 7_ 8 9__________ 10_______ 11____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = Ukraine's

(ChunkerEvaluator) Sentence #448 from articles/00107594 from sent13

Text  : As he awaited his approaching execution by the Nazis ,  Bonhoeffer wrote that ,  in prison ,  "  the godlessness of the world is not .  .  .  concealed but ,  rather ,  revealed ,  and is thus exposed to an unexpected light .  ”
Tokens: 1_ 2_ 3______ 4__ 5__________ 6________ 7_ 8__ 9____ 10 11________ 12___ 13__ 14 15 16____ 17 18 19_ 20_________ 21 22_ 23___ 24 25_ 26 27 28 29_______ 30_ 31 32____ 33 34______ 35 36_ 37 38__ 39_____ 40 41 42________ 43___ 44 45

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Bonhoeffer (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [8,9] = the Nazis (confidence=0.33)

(ChunkerEvaluator) Sentence #449 from articles/00107594 from sent14

Text  : So I take some comfort this Christmas in knowing that the godlessness ,  inhumanity ,  and criminality of the regime that is now ruling in Kyiv is ,  at long last ,  being exposed to the world in a  clear light .
Tokens: 1_ 2 3___ 4___ 5______ 6___ 7________ 8_ 9______ 10__ 11_ 12_________ 13 14________ 15 16_ 17_________ 18 19_ 20____ 21__ 22 23_ 24____ 25 26__ 27 28 29 30__ 31__ 32 33___ 34_____ 35 36_ 37___ 38 39 40___ 41___ 42

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Christmas (confidence=0.84)
  TruePositive nam [26,26] = Kyiv (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #450 from articles/00107594 from sent15

Text  : Its democratic posturing has been unmasked as cynical political theater ,  its claim to desire a  European future for Ukraine's people revealed to be a  lie ,  and the rapaciousness of its kleptocrats has been laid bare .
Tokens: 1__ 2_________ 3________ 4__ 5___ 6_______ 7_ 8______ 9________ 10_____ 11 12_ 13___ 14 15____ 16 17______ 18____ 19_ 20_______ 21____ 22______ 23 24 25 26_ 27 28_ 29_ 30___________ 31 32_ 33_________ 34_ 35__ 36__ 37__ 38

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Ukraine's (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [17,17] = European (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #451 from articles/00107594 from sent16

Text  : The regime's contempt for the constitution and the rule of law is now undeniable ,  and that clarity is empowering .
Tokens: 1__ 2_______ 3_______ 4__ 5__ 6___________ 7__ 8__ 9___ 10 11_ 12 13_ 14________ 15 16_ 17__ 18_____ 19 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #452 from articles/00107594 from sent17

Text  : More importantly , the suffering of Ukraine's people has also become more widely known ,  and we are no longer so alone in our plight .
Tokens: 1___ 2__________ 3 4__ 5________ 6_ 7________ 8_____ 9__ 10__ 11____ 12__ 13____ 14___ 15 16_ 17 18_ 19 20____ 21 22___ 23 24_ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Ukraine's (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [1,1] = More (confidence=0.65)

(ChunkerEvaluator) Sentence #453 from articles/00107594 from sent18

Text  : Alleviating it has been embraced as a just cause across Europe and around the world .
Tokens: 1__________ 2_ 3__ 4___ 5_______ 6_ 7 8___ 9____ 10____ 11____ 12_ 13____ 14_ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Europe (confidence=0.53)

(ChunkerEvaluator) Sentence #454 from articles/00107594 from sent19

Text  : The everyday oppression , stifled media , and shakedowns and extortion of businesses for bribes all point to a  mafia state on Europe's border .
Tokens: 1__ 2_______ 3_________ 4 5______ 6____ 7 8__ 9_________ 10_ 11_______ 12 13________ 14_ 15____ 16_ 17___ 18 19 20___ 21___ 22 23______ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Europe's (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #455 from articles/00107594 from sent20

Text  : Now our European friends can no longer deny the smug vileness of the regime with which they are forced to deal .
Tokens: 1__ 2__ 3_______ 4______ 5__ 6_ 7_____ 8___ 9__ 10__ 11______ 12 13_ 14____ 15__ 16___ 17__ 18_ 19____ 20 21__ 22

Chunks:
  FalsePositive nam [1,3] = Now our European (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #456 from articles/00107594 from sent21

Text  : And I am thankful this Christmas for being able to believe that democratic Europe will not tolerate this state of affairs .
Tokens: 1__ 2 3_ 4_______ 5___ 6________ 7__ 8____ 9___ 10 11_____ 12__ 13________ 14____ 15__ 16_ 17______ 18__ 19___ 20 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Christmas (confidence=0.90)
  TruePositive nam [14,14] = Europe (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #457 from articles/00107594 from sent22

Text  : Ukrainians will be strong knowing that they are not alone in their fight .
Tokens: 1_________ 2___ 3_ 4_____ 5______ 6___ 7___ 8__ 9__ 10___ 11 12___ 13___ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Ukrainians

(ChunkerEvaluator) Sentence #458 from articles/00107594 from sent23

Text  : I do not pretend to be an expert on religious faith and spiritual values .
Tokens: 1 2_ 3__ 4______ 5_ 6_ 7_ 8_____ 9_ 10_______ 11___ 12_ 13_______ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #459 from articles/00107594 from sent24

Text  : I am only a believer who cannot accept that our existence is the result of some freak cosmic accident .
Tokens: 1 2_ 3___ 4 5_______ 6__ 7_____ 8_____ 9___ 10_ 11_______ 12 13_ 14____ 15 16__ 17___ 18____ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #460 from articles/00107594 from sent25

Text  : We are , I believe , part of a mysterious yet integral act ,  whose source ,  direction ,  and purpose ,  though difficult to grasp at times ,  does have meaning and purpose -  even when one is confined behind prison bars .
Tokens: 1_ 2__ 3 4 5______ 6 7___ 8_ 9 10________ 11_ 12______ 13_ 14 15___ 16____ 17 18_______ 19 20_ 21_____ 22 23____ 24_______ 25 26___ 27 28___ 29 30__ 31__ 32_____ 33_ 34_____ 35 36__ 37__ 38_ 39 40______ 41____ 42____ 43__ 44

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #461 from articles/00107594 from sent26

Text  : It is only faith in the idea that our lives matter ,  and that our decisions must be judged by their moral content ,  that we in Ukraine ,  and elsewhere ,  will be able to find our way out of the misery ,  unhappiness ,  and despair that has consumed us over the last two years .
Tokens: 1_ 2_ 3___ 4____ 5_ 6__ 7___ 8___ 9__ 10___ 11____ 12 13_ 14__ 15_ 16_______ 17__ 18 19____ 20 21___ 22___ 23_____ 24 25__ 26 27 28_____ 29 30_ 31_______ 32 33__ 34 35__ 36 37__ 38_ 39_ 40_ 41 42_ 43____ 44 45_________ 46 47_ 48_____ 49__ 50_ 51______ 52 53__ 54_ 55__ 56_ 57___ 58

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Ukraine (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #462 from articles/00107594 from sent27

Text  : It is within our power to recover or reinvigorate our freedoms and our societies ,  not by individual efforts ,  but by joining forces with likeminded people all over the world .
Tokens: 1_ 2_ 3_____ 4__ 5____ 6_ 7______ 8_ 9___________ 10_ 11______ 12_ 13_ 14_______ 15 16_ 17 18________ 19_____ 20 21_ 22 23_____ 24____ 25__ 26________ 27____ 28_ 29__ 30_ 31___ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #463 from articles/00107594 from sent28

Text  : I know that we will manage this .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_ 5___ 6_____ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #464 from articles/00107594 from sent29

Text  : This Christmas , I ask my family and friends everywhere not to worry about me .
Tokens: 1___ 2________ 3 4 5__ 6_ 7_____ 8__ 9______ 10________ 11_ 12 13___ 14___ 15 16

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = This Christmas (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Christmas

(ChunkerEvaluator) Sentence #465 from articles/00107594 from sent30

Text  : As Anna Akhmatova , the great poetic chronicler of Stalin's terror ,  said ,  "  I  am alive in this grave .  ”
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4 5__ 6____ 7_____ 8_________ 9_ 10______ 11____ 12 13__ 14 15 16 17 18___ 19 20__ 21___ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Anna Akhmatova (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #466 from articles/00107594 from sent31

Text  : Indeed , I am more alive , I know ,  than the men who have imprisoned me here .
Tokens: 1_____ 2 3 4_ 5___ 6____ 7 8 9___ 10 11__ 12_ 13_ 14_ 15__ 16________ 17 18__ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #467 from articles/00107594 from sent32

Text  : Christmas is meant to mark the possibility of a new beginning for all men and women .
Tokens: 1________ 2_ 3____ 4_ 5___ 6__ 7__________ 8_ 9 10_ 11_______ 12_ 13_ 14_ 15_ 16___ 17

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Christmas

(ChunkerEvaluator) Sentence #468 from articles/00107594 from sent33

Text  : As Bonhoeffer affirmed with his last words : " This is for me .  .  .  the beginning of life .  ”
Tokens: 1_ 2_________ 3_______ 4___ 5__ 6___ 7____ 8 9 10__ 11 12_ 13 14 15 16 17_ 18_______ 19 20__ 21 22

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = As Bonhoeffer (confidence=0.51)
  FalseNegative nam [2,2] = Bonhoeffer

2016-10-31 14:03:52,950 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107596.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107596.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #469 from articles/00107596 from sent1

Text  : Jaroszówka i Wygoda zaplanowane - będą nowe bloki
Tokens: 1_________ 2 3_____ 4__________ 5 6___ 7___ 8____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jaroszówka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = Wygoda (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #470 from articles/00107596 from sent2

Text  : Blisko 330 hektarów terenu na północ od ulicy 27 Lipca obejmuje plan zagospodarowania części osiedli Jaroszówka i  Wygoda ,  którym jeszcze w  styczniu zajmą się radni .
Tokens: 1_____ 2__ 3_______ 4_____ 5_ 6_____ 7_ 8____ 9_ 10___ 11______ 12__ 13______________ 14____ 15_____ 16________ 17 18____ 19 20____ 21_____ 22 23______ 24___ 25_ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Jaroszówka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Wygoda (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [10,10] = Lipca (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [9,10] = 27 Lipca

(ChunkerEvaluator) Sentence #471 from articles/00107596 from sent3

Text  : Jaroszówka i Wygoda zaplanowane
Tokens: 1_________ 2 3_____ 4__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jaroszówka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = Wygoda (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #472 from articles/00107596 from sent4

Text  : Blisko 330 hektarów terenu na północ od ulicy 27 Lipca obejmuje plan zagospodarowania części osiedli Jaroszówka i  Wygoda ,  którym jeszcze w  styczniu zajmą się radni .
Tokens: 1_____ 2__ 3_______ 4_____ 5_ 6_____ 7_ 8____ 9_ 10___ 11______ 12__ 13______________ 14____ 15_____ 16________ 17 18____ 19 20____ 21_____ 22 23______ 24___ 25_ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Jaroszówka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Wygoda (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [10,10] = Lipca (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [9,10] = 27 Lipca

(ChunkerEvaluator) Sentence #473 from articles/00107596 from sent5

Text  : Jak mówi Piotr Firsowisz , szef miejskich urbanistów , są to tzw .  tereny rozwojowe miasta ,  planowane głównie pod zabudowę mieszkaniową -  ciągną się od 27 Lipca aż po osiedle Wyżyny !
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4________ 5 6___ 7________ 8_________ 9 10 11 12_ 13 14____ 15_______ 16____ 17 18_______ 19_____ 20_ 21______ 22__________ 23 24____ 25_ 26 27 28___ 29 30 31_____ 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Piotr Firsowisz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Wyżyny (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = Lipca (confidence=0.72)
  FalseNegative nam [27,28] = 27 Lipca

(ChunkerEvaluator) Sentence #474 from articles/00107596 from sent6

Text  : Zresztą od pewnego czasu interesują się nim deweloperzy - jeden z  nich zbudował już wręcz całe osiedle domów w  rejonie ulicy Kluka .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4____ 5_________ 6__ 7__ 8__________ 9 10___ 11 12__ 13______ 14_ 15___ 16__ 17_____ 18___ 19 20_____ 21___ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Kluka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #475 from articles/00107596 from sent7

Text  : Kolejni - o ile radni przyjmą na najbliższej sesji plan -  będą musieli dostosowywać się już do zaproponowanych w  nim obostrzeń .
Tokens: 1______ 2 3 4__ 5____ 6______ 7_ 8__________ 9____ 10__ 11 12__ 13_____ 14__________ 15_ 16_ 17 18_____________ 19 20_ 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #476 from articles/00107596 from sent8

Text  : - Zakładamy , że będzie to obszar o znacznym udziale zabudowy jednorodzinnej ,  ale wprowadzamy tu też zabudowę wielorodzinną .
Tokens: 1 2________ 3 4_ 5_____ 6_ 7_____ 8 9_______ 10_____ 11______ 12____________ 13 14_ 15_________ 16 17_ 18______ 19___________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #477 from articles/00107596 from sent9

Text  : Urbanizacja ma przebiegać wzdłuż nowej głównej ulicy na osi północ -  południe ,  dalej lekko odginającej się ,  która zaczynała by się na wysokości szklarni PGO .
Tokens: 1__________ 2_ 3_________ 4_____ 5____ 6______ 7____ 8_ 9__ 10____ 11 12______ 13 14___ 15___ 16_________ 17_ 18 19___ 20_______ 21 22_ 23 24_______ 25______ 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = PGO (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #478 from articles/00107596 from sent10

Text  : Ulica dzieli obszar objęty planem , mniej więcej symetrycznie ,  w  połowie -  opowiada o  głównych założeniach urbanista .
Tokens: 1____ 2_____ 3_____ 4_____ 5_____ 6 7____ 8_____ 9___________ 10 11 12_____ 13 14______ 15 16______ 17_________ 18_______ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Ulica (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #479 from articles/00107596 from sent11

Text  : I tak - od strony ulicy 27 Lipca miała by się pojawić zabudowa wielorodzinna z  usługami .
Tokens: 1 2__ 3 4_ 5_____ 6____ 7_ 8____ 9____ 10 11_ 12_____ 13______ 14___________ 15 16______ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Lipca (confidence=0.84)
  FalseNegative nam [7,8] = 27 Lipca

(ChunkerEvaluator) Sentence #480 from articles/00107596 from sent12

Text  : Wjeżdżając głębiej w osiedle , ulica zbiorcza obudowana była by dalej budynkami wielorodzinnymi ,  za którymi zaczynała by się niższa mieszkaniówka jednorodzinna .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4______ 5 6____ 7_______ 8________ 9___ 10 11___ 12_______ 13_____________ 14 15 16_____ 17_______ 18 19_ 20____ 21___________ 22___________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #481 from articles/00107596 from sent13

Text  : Wreszcie północna część terenu objętego planem to już zabudowa jednorodzinna .
Tokens: 1_______ 2_______ 3____ 4_____ 5_______ 6_____ 7_ 8__ 9_______ 10___________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #482 from articles/00107596 from sent14

Text  : Ale patrząc na plan widać też tereny zielone .
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4___ 5____ 6__ 7_____ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #483 from articles/00107596 from sent15

Text  : Są to głównie działki położone wzdłuż istniejących na tym terenie niewielkich rzeczek -  cieków Dolistówki oraz Jaroszówki .
Tokens: 1_ 2_ 3______ 4______ 5_______ 6_____ 7___________ 8_ 9__ 10_____ 11_________ 12_____ 13 14____ 15________ 16__ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Dolistówki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Jaroszówki (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #484 from articles/00107596 from sent16

Text  : Wchodzić mają w tzw . system przyrodniczy miasta .
Tokens: 1_______ 2___ 3 4__ 5 6_____ 7___________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #485 from articles/00107596 from sent17

Text  : O tym , że północno - wschodnie krańce miasta są terenami rozwojowymi Białegostoku mówi się od dłuższego czasu .
Tokens: 1 2__ 3 4_ 5_______ 6 7________ 8_____ 9_____ 10 11______ 12_________ 13__________ 14__ 15_ 16 17_______ 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Białegostoku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #486 from articles/00107596 from sent18

Text  : Wiadomo , że wyzwaniem na najbliższe lata będzie z pewnością rozciągniecie tu całej infrastruktury -  magistrali kanalizacyjnych ,  ciepłowniczych a  także odwodnienie terenu .
Tokens: 1______ 2 3_ 4________ 5_ 6_________ 7___ 8_____ 9 10_______ 11___________ 12 13___ 14____________ 15 16________ 17_____________ 18 19____________ 20 21___ 22_________ 23____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #487 from articles/00107596 from sent19

Text  : A to nie jedyny teren , na którym ma rozwijać się mieszkaniówka .
Tokens: 1 2_ 3__ 4_____ 5____ 6 7_ 8_____ 9_ 10______ 11_ 12___________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #488 from articles/00107596 from sent20

Text  : Firsowicz mówi , że kolejnym wyzwaniem jakie stoi przed urbanistami będzie rozplanowanie obszarów na południe od 27 Lipca -  dokładnie chodzi o  nietknięte dziś działki między 27 Lipca ,  Dolistowską ,  granicą miasta o  budowanym przedłużeniem ulicy Andersa ,  które sięgnie aż do Zaścianek .
Tokens: 1________ 2___ 3 4_ 5_______ 6________ 7____ 8___ 9____ 10_________ 11____ 12___________ 13______ 14 15______ 16 17 18___ 19 20_______ 21____ 22 23________ 24__ 25_____ 26____ 27 28___ 29 30_________ 31 32_____ 33____ 34 35_______ 36___________ 37___ 38_____ 39 40___ 41_____ 42 43 44_______ 45

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Firsowicz (confidence=0.70)
  TruePositive nam [30,30] = Dolistowską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = Andersa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,44] = Zaścianek (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [18,18] = Lipca (confidence=0.61)
  FalsePositive nam [28,28] = Lipca (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [27,28] = 27 Lipca

(ChunkerEvaluator) Sentence #489 from articles/00107596 from sent21

Text  : Tu też najpewniej pojawi się w przyszłości mieszkaniówka .
Tokens: 1_ 2__ 3_________ 4_____ 5__ 6 7__________ 8____________ 9

Chunks:

2016-10-31 14:03:53,082 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107598.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107598.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #490 from articles/00107598 from sent1

Text  : Mundurowi na rzeszowskim Rynku .
Tokens: 1________ 2_ 3__________ 4____ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Rynku (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #491 from articles/00107598 from sent2

Text  : Dla Orkiestry [ FOTO ]
Tokens: 1__ 2________ 3 4___ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Dla Orkiestry (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #492 from articles/00107598 from sent3

Text  : Jak to działa ?
Tokens: 1__ 2_ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #493 from articles/00107598 from sent4

Text  : A czy można usiąść w środku ?
Tokens: 1 2__ 3____ 4_____ 5 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #494 from articles/00107598 from sent5

Text  : A można pogłaskać pieska ?
Tokens: 1 2____ 3________ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #495 from articles/00107598 from sent6

Text  : Na takie i wiele innych pytań musieli cierpliwie odpowiadać strażacy ,  policjanci ,  pogranicznicy ,  celnicy ,  którzy w  południe przyjechali na rzeszowski Rynek swoimi wozami
Tokens: 1_ 2____ 3 4____ 5_____ 6____ 7______ 8_________ 9_________ 10______ 11 12________ 13 14___________ 15 16_____ 17 18____ 19 20______ 21_________ 22 23________ 24___ 25____ 26____

Chunks:
  FalsePositive nam [24,24] = Rynek (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #496 from articles/00107598 from sent7

Text  : - Przychodźcie jak najszybciej .
Tokens: 1 2___________ 3__ 4__________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #497 from articles/00107598 from sent8

Text  : Tu jest dla dzieci mnóstwo atrakcji - taką rozmowę podsłuchała m  w  południe na Rynku .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_____ 5______ 6_______ 7 8___ 9______ 10_________ 11 12 13______ 14 15___ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [15,15] = Rynku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #498 from articles/00107598 from sent9

Text  : Starszy pan , pewnie dziadzio , dzwonił do swoich bliskich i  zachęcał przyjścia .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_____ 5_______ 6 7______ 8_ 9_____ 10______ 11 12______ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #499 from articles/00107598 from sent10

Text  : Bo rzeczywiście na Rynku sporo się działo .
Tokens: 1_ 2___________ 3_ 4____ 5____ 6__ 7_____ 8

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Rynku (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #500 from articles/00107598 from sent11

Text  : Z bliska można było zobaczyć wnętrze samochodu Żandarmerii Wojskowej .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4___ 5_______ 6______ 7________ 8__________ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Żandarmerii Wojskowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #501 from articles/00107598 from sent12

Text  : Dzieci miały frajdę odbijając swoje odciski palców , a dorośli sprawdzali trzeźwość alkotestem .
Tokens: 1_____ 2____ 3_____ 4________ 5____ 6______ 7_____ 8 9 10_____ 11________ 12_______ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #502 from articles/00107598 from sent13

Text  : Po sąsiedzku rozstawili się celnicy i straż graniczna .
Tokens: 1_ 2________ 3_________ 4__ 5______ 6 7____ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #503 from articles/00107598 from sent14

Text  : Był słupek graniczy i specjalistyczne samochody .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4 5______________ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #504 from articles/00107598 from sent15

Text  : - To jest samochód do obserwacji zielonej granicy ze sprzętem noktowizyjnym .
Tokens: 1 2_ 3___ 4_______ 5_ 6_________ 7_______ 8______ 9_ 10______ 11___________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #505 from articles/00107598 from sent16

Text  : Razem z wyposażeniem to auto jest warte 1 , 5  mln zl -  mówi chorąży Anna Michalska z  Bieszczadzkiego Oddziału Straży Granicznej .
Tokens: 1____ 2 3___________ 4_ 5___ 6___ 7____ 8 9 10 11_ 12 13 14__ 15_____ 16__ 17_______ 18 19_____________ 20______ 21____ 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Anna Michalska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,22] = Bieszczadzkiego Oddziału Straży Granicznej (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [12,12] = zl

(ChunkerEvaluator) Sentence #506 from articles/00107598 from sent17

Text  : Kolejny samochód - to mobilny punkt graniczny .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4_ 5______ 6____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #507 from articles/00107598 from sent18

Text  : Takie auta jeżdżą po drogach Podkarpacia .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_ 5______ 6__________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Podkarpacia (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #508 from articles/00107598 from sent19

Text  : Dzięki znajdującym się w nich urządzeniach można w każdej chwili sprawdzić dokumenty każdego zatrzymanego cudzoziemca .
Tokens: 1_____ 2__________ 3__ 4 5___ 6___________ 7____ 8 9_____ 10____ 11_______ 12_______ 13_____ 14__________ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #509 from articles/00107598 from sent20

Text  : Dzieci garnęły się do ślicznej czarnej spanielki .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4_ 5_______ 6______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #510 from articles/00107598 from sent21

Text  : Radośnie merdająca ogonem suczka o imieniu Elma , to pies od 4  lat pracujący na lotnisku w  Jasionce .
Tokens: 1_______ 2________ 3_____ 4_____ 5 6______ 7___ 8 9_ 10__ 11 12 13_ 14_______ 15 16______ 17 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Elma (confidence=0.98)
  TruePositive nam [18,18] = Jasionce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #511 from articles/00107598 from sent22

Text  : - Elma szuka narkotyków - mówi jej przewodnik .
Tokens: 1 2___ 3____ 4_________ 5 6___ 7__ 8_________ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Elma

(ChunkerEvaluator) Sentence #512 from articles/00107598 from sent23

Text  : Co chwilę w kolejną rundę wokół Rynku ruszał quad ,  na którym pogranicznik woził kolejne dziecko .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4______ 5____ 6____ 7____ 8_____ 9___ 10 11 12____ 13__________ 14___ 15_____ 16_____ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = Rynku (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #513 from articles/00107598 from sent24

Text  : Strażacy pokazali nie tylko samochody i specjalne kombinezony .
Tokens: 1_______ 2_______ 3__ 4____ 5________ 6 7________ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #514 from articles/00107598 from sent25

Text  : Jeden ze strażaków zjechał na linie ze zwyżki , która uniosła się na wyskość 2  -  3  piętra .
Tokens: 1____ 2_ 3________ 4______ 5_ 6____ 7_ 8_____ 9 10___ 11_____ 12_ 13 14_____ 15 16 17 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #515 from articles/00107598 from sent26

Text  : Dla dzieci wielką frajdą była możliwość siedzenia w kabinie wozu strażackiego .
Tokens: 1__ 2_____ 3_____ 4_____ 5___ 6________ 7________ 8 9______ 10__ 11__________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #516 from articles/00107598 from sent27

Text  : Kolejka chętnych maluchów ustawiła się koło policyjnego radiowozu .
Tokens: 1______ 2_______ 3_______ 4_______ 5__ 6___ 7__________ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #517 from articles/00107598 from sent28

Text  : Między rodzicami dochodziło nawet do słownych utarczek w stylu :  „  pan tu nie stał ,  kolejka obowiązuje ”  .
Tokens: 1_____ 2________ 3_________ 4____ 5_ 6_______ 7_______ 8 9____ 10 11 12_ 13 14_ 15__ 16 17_____ 18________ 19 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #518 from articles/00107598 from sent29

Text  : Policjanci zachęcali żeby dzieci usiadły na fotelu obok kierowcy ,  ale chętnych nie było .
Tokens: 1_________ 2________ 3___ 4_____ 5______ 6_ 7_____ 8___ 9_______ 10 11_ 12______ 13_ 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #519 from articles/00107598 from sent30

Text  : Liczyło się miejsce za kierownicą radiowozu .
Tokens: 1______ 2__ 3______ 4_ 5_________ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #520 from articles/00107598 from sent31

Text  : Na Rynku rozstawiły się także kramy z balonami , serduszkami i  jarmarcznymi gadżetami .
Tokens: 1_ 2____ 3_________ 4__ 5____ 6____ 7 8_______ 9 10_________ 11 12__________ 13_______ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Rynku (confidence=0.85)

2016-10-31 14:03:53,203 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107601.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107601.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #521 from articles/00107601 from sent1

Text  : Dziewczyny z tatuażami
Tokens: 1_________ 2 3________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #522 from articles/00107601 from sent2

Text  : Sfotografował je Michał Warda i pokazuje podczas trzeciej już edycji projektu Juniorink Women .
Tokens: 1____________ 2_ 3_____ 4____ 5 6_______ 7______ 8_______ 9__ 10____ 11______ 12_______ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Michał Warda (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Juniorink Women (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #523 from articles/00107601 from sent3

Text  : Specjalizuje się przede wszystkim w fotografii ślubnej , współtworzy WhiteSmoke Studio ,  jest laureatem konkursów organizowanych przez The Wedding Photojournalist Association ,  The Artistic Guild of the Wedding Photojournalist Association i  The International Society of Professional Wedding Photographers .
Tokens: 1___________ 2__ 3_____ 4________ 5 6_________ 7______ 8 9__________ 10________ 11____ 12 13__ 14_______ 15_______ 16____________ 17___ 18_ 19_____ 20_____________ 21_________ 22 23_ 24______ 25___ 26 27_ 28_____ 29_____________ 30_________ 31 32_ 33___________ 34_____ 35 36__________ 37_____ 38___________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = WhiteSmoke Studio (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,21] = The Wedding Photojournalist Association (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [23,25] = The Artistic Guild (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,30] = Wedding Photojournalist Association (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [32,34] = The International Society (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [36,38] = Professional Wedding Photographers (confidence=0.67)
  FalseNegative nam [23,30] = The Artistic Guild of the Wedding Photojournalist Association
  FalseNegative nam [32,38] = The International Society of Professional Wedding Photographers

(ChunkerEvaluator) Sentence #524 from articles/00107601 from sent4

Text  : Tym razem jednak Michał Warda sfotografował dziewczyny z tatuażami .
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 4_____ 5____ 6____________ 7_________ 8 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Michał Warda (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #525 from articles/00107601 from sent5

Text  : Za projektem „ Juniorink Women ” stoi Sebastian Junior ,  laureat tytułu „  Tatuatora XX -  lecia ”  ,  który ,  jak można przeczytać w  opisie wystawy „  postanowił udowodnić ,  że tatuaż jest sztuką ,  i  to sztuką ,  która może zdobić ciało każdego z  nas ”  .
Tokens: 1_ 2________ 3 4________ 5____ 6 7___ 8________ 9_____ 10 11_____ 12____ 13 14_______ 15 16 17___ 18 19 20___ 21 22_ 23___ 24________ 25 26____ 27_____ 28 29________ 30_______ 31 32 33____ 34__ 35____ 36 37 38 39____ 40 41___ 42__ 43____ 44___ 45_____ 46 47_ 48 49

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Juniorink Women (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Sebastian Junior (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,17] = Tatuatora XX - lecia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #526 from articles/00107601 from sent6

Text  : To już trzecia edycja wystawy .
Tokens: 1_ 2__ 3______ 4_____ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #527 from articles/00107601 from sent7

Text  : Tym razem ze scenografią przywołującą plany filmowe kina drogi ,  melodramatów ,  kryminałów .
Tokens: 1__ 2____ 3_ 4__________ 5___________ 6____ 7______ 8___ 9____ 10 11__________ 12 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #528 from articles/00107601 from sent8

Text  : Zdjęcia w klubokawiarni Znajomi Znajomych ( ul . Wilcza 58 a  )  można oglądać do 29 stycznia .
Tokens: 1______ 2 3____________ 4______ 5________ 6 7_ 8 9_____ 10 11 12 13___ 14_____ 15 16 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Znajomi Znajomych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Wilcza (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:53,334 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107603.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107603.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #529 from articles/00107603 from sent1

Text  : David Bowie na DVD
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4__

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = David Bowie (confidence=0.98)
  TruePositive nam [4,4] = DVD (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #530 from articles/00107603 from sent2

Text  : W połowie listopada trafi na rynek album DVD z kolekcją teledysków Davida Bowiego .
Tokens: 1 2______ 3________ 4____ 5_ 6____ 7____ 8__ 9 10______ 11________ 12____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = DVD (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,13] = Davida Bowiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #531 from articles/00107603 from sent3

Text  : David Bowie na DVD
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4__

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = David Bowie (confidence=0.98)
  TruePositive nam [4,4] = DVD (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #532 from articles/00107603 from sent4

Text  : W połowie listopada trafi na rynek album DVD z kolekcją teledysków Davida Bowiego .
Tokens: 1 2______ 3________ 4____ 5_ 6____ 7____ 8__ 9 10______ 11________ 12____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = DVD (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,13] = Davida Bowiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #533 from articles/00107603 from sent5

Text  : W połowie listopada trafi na rynek album DVD z kolekcją teledysków Davida Bowiego .
Tokens: 1 2______ 3________ 4____ 5_ 6____ 7____ 8__ 9 10______ 11________ 12____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = DVD (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,13] = Davida Bowiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #534 from articles/00107603 from sent6

Text  : Na dwóch płytach znajdzie się w sumie czterdzieści siedem wideoklipów oraz materiały z  koncertów i  programów telewizyjnych .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4_______ 5__ 6 7____ 8___________ 9_____ 10_________ 11__ 12_______ 13 14_______ 15 16_______ 17___________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #535 from articles/00107603 from sent7

Text  : Przypomnijmy , że 4 listopada ukaże się natomiast podwójny album CD z  największymi przebojami wokalisty .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4 5________ 6____ 7__ 8________ 9_______ 10___ 11 12 13__________ 14________ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = CD (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #536 from articles/00107603 from sent8

Text  : Składanka " Best of Bowie " zawierać będzie nagrania z  całej dotychczasowej kariery Bowiego .
Tokens: 1________ 2 3___ 4_ 5____ 6 7_______ 8_____ 9_______ 10 11___ 12____________ 13_____ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Best of Bowie (confidence=0.93)
  TruePositive nam [14,14] = Bowiego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #537 from articles/00107603 from sent9

Text  : A . P .
Tokens: 1 2 3 4

Chunks:
  FalseNegative nam [1,4] = A . P .

2016-10-31 14:03:53,370 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 23 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107606.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107606.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #538 from articles/00107606 from sent1

Text  : MOSTOSTAL ZABRZE SA powołanie członków RN
Tokens: 1________ 2_____ 3_ 4________ 5_______ 6_

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = MOSTOSTAL ZABRZE SA (confidence=0.81)
  TruePositive nam [6,6] = RN (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #539 from articles/00107606 from sent2

Text  : GIEŁDA - SPÓŁKI - KOMUNIKAT - MOSTALZAB
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4 5________ 6 7________

Chunks:
  FalsePositive nam [5,7] = KOMUNIKAT - MOSTALZAB (confidence=0.43)
  FalseNegative nam [7,7] = MOSTALZAB

(ChunkerEvaluator) Sentence #540 from articles/00107606 from sent3

Text  : Raport bieżący 131 / 2002 Zarząd Mostostal Zabrze - Holding S  .  A  .  (  Emitent )  informuje ,  że Nadzwyczajne Walne Zgromadzenie Akcjonariuszy kontynuując w  dniu 31 października 2002 r  .  powołało w  skład Rady Nadzorczej następujące osoby :
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4 5___ 6_____ 7________ 8_____ 9 10_____ 11 12 13 14 15 16_____ 17 18_______ 19 20 21__________ 22___ 23__________ 24___________ 25_________ 26 27__ 28 29__________ 30__ 31 32 33______ 34 35___ 36__ 37________ 38_________ 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Emitent (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,24] = Nadzwyczajne Walne Zgromadzenie Akcjonariuszy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Rady Nadzorczej (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,8] = Zarząd Mostostal Zabrze (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [10,14] = Holding S . A . (confidence=0.80)
  FalseNegative nam [6,14] = Zarząd Mostostal Zabrze - Holding S . A .

(ChunkerEvaluator) Sentence #541 from articles/00107606 from sent4

Text  : Członek RN Artur Nieradko 39 lat Wykształcenie : wyższe ekonomiczne absolwent SGPiS ,  Wydział Handlu Zagranicznego
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4_______ 5_ 6__ 7____________ 8 9_____ 10_________ 11_______ 12___ 13 14_____ 15____ 16___________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = RN (confidence=0.78)
  TruePositive nam [3,4] = Artur Nieradko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = SGPiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,16] = Wydział Handlu Zagranicznego (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = Wykształcenie (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #542 from articles/00107606 from sent5

Text  : Przebieg pracy zawodowej : 04 . 2002 - 09 .  2002 Bank Handlowy w  Warszawie S  .  A  .  ,  Dyrektor Zarządzający 03 .  1998 -  04 .  2002 Bank Handlowy w  Warszawie S  .  A  .  ,  początkowo Członek a  następnie Wiceprezes Zarządu 07 .  1997 -  02 .  1998 Bank Handlowy w  Warszawie S  .  A  .  ,  Dyrektor Centrum Operacji Kapitałowych -  V  Oddział Banku w  Warszawie (  Dom Maklerski )  10 .  1996 -  06 .  1997 Bank Handlowy w  Warszawie S  .  A  .  ,  Pełnomocnik Zarządu ds .  Prywatyzacji Banku ,  Dyrektor Biura 05  .   1992 -   10  .   1996 Bank Handlowy w   Warszawie S   .   A   .   ,   Zastępca Dyrektora ,   Departament Usług Agencyjnych 02  .   1990 -   05  .   1992 Ministerstwo Finansów ,   Zastępca Dyrektora ,   Departament Zagraniczny
Tokens: 1_______ 2____ 3________ 4 5_ 6 7___ 8 9_ 10 11__ 12__ 13______ 14 15_______ 16 17 18 19 20 21______ 22__________ 23 24 25__ 26 27 28 29__ 30__ 31______ 32 33_______ 34 35 36 37 38 39________ 40_____ 41 42_______ 43________ 44_____ 45 46 47__ 48 49 50 51__ 52__ 53______ 54 55_______ 56 57 58 59 60 61______ 62_____ 63______ 64__________ 65 66 67_____ 68___ 69 70_______ 71 72_ 73_______ 74 75 76 77__ 78 79 80 81__ 82__ 83______ 84 85_______ 86 87 88 89 90 91_________ 92_____ 93 94 95__________ 96___ 97 98______ 99___ 100 101 102_ 103 104 105 106_ 107_ 108_____ 109 110______ 111 112 113 114 115 116_____ 117______ 118 119________ 120__ 121________ 122 123 124_ 125 126 127 128_ 129_________ 130_____ 131 132_____ 133______ 134 135________ 136________

Chunks:
  TruePositive nam [62,64] = Centrum Operacji Kapitałowych (confidence=0.56)
  TruePositive nam [70,70] = Warszawie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [72,73] = Dom Maklerski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [135,136] = Departament Zagraniczny (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,13] = Bank Handlowy (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [15,18] = Warszawie S . A (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,22] = Dyrektor Zarządzający (confidence=0.71)
  FalsePositive nam [30,31] = Bank Handlowy (confidence=0.59)
  FalsePositive nam [33,36] = Warszawie S . A (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [40,40] = Członek (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [52,53] = Bank Handlowy (confidence=0.53)
  FalsePositive nam [55,58] = Warszawie S . A (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [66,68] = V Oddział Banku (confidence=0.57)
  FalsePositive nam [82,83] = Bank Handlowy (confidence=0.60)
  FalsePositive nam [85,88] = Warszawie S . A (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [91,96] = Pełnomocnik Zarządu ds . Prywatyzacji Banku (confidence=0.53)
  FalsePositive nam [98,108] = Dyrektor Biura 05 . 1992 - 10 . 1996 Bank Handlowy (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [110,113] = Warszawie S . A (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [116,117] = Zastępca Dyrektora (confidence=0.44)
  FalsePositive nam [119,130] = Departament Usług Agencyjnych 02 . 1990 - 05 . 1992 Ministerstwo Finansów (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [132,133] = Zastępca Dyrektora (confidence=0.39)
  FalseNegative nam [12,19] = Bank Handlowy w Warszawie S . A .
  FalseNegative nam [30,37] = Bank Handlowy w Warszawie S . A .
  FalseNegative nam [44,44] = Zarządu
  FalseNegative nam [52,59] = Bank Handlowy w Warszawie S . A .
  FalseNegative nam [68,68] = Banku
  FalseNegative nam [82,89] = Bank Handlowy w Warszawie S . A .
  FalseNegative nam [92,92] = Zarządu
  FalseNegative nam [96,96] = Banku
  FalseNegative nam [107,114] = Bank Handlowy w Warszawie S . A .
  FalseNegative nam [119,121] = Departament Usług Agencyjnych
  FalseNegative nam [129,130] = Ministerstwo Finansów

(ChunkerEvaluator) Sentence #543 from articles/00107606 from sent6

Text  : Pełnione funkcje w radach nadzorczych spółek : Przewodniczący Rady Nadzorczej 8  NFI Octava S  .  A  .  Przewodniczący Rady Nadzorczej Banku Rozwoju Cukrownictwa S  .  A  .  Wiceprzewodniczący Rady Nadzorczej PKO /  Handlowy PTE S  .  A  .  Członek Rady Nadzorczej Polimex -  Cekop S  .  A  .  Członek Rady Nadzorczej KPK Sp .  z  o  .  o  .  Członek Rady Dyrektorów NIF Fund PLC
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5__________ 6_____ 7 8_____________ 9___ 10________ 11 12_ 13____ 14 15 16 17 18____________ 19__ 20________ 21___ 22_____ 23__________ 24 25 26 27 28________________ 29__ 30________ 31_ 32 33______ 34_ 35 36 37 38 39_____ 40__ 41________ 42_____ 43 44___ 45 46 47 48 49_____ 50__ 51________ 52_ 53 54 55 56 57 58 59 60_____ 61__ 62________ 63_ 64__ 65_

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Rady Nadzorczej (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [12,53] = NFI Octava S . A . Przewodniczący Rady Nadzorczej Banku Rozwoju Cukrownictwa S . A . Wiceprzewodniczący Rady Nadzorczej PKO / Handlowy PTE S . A . Członek Rady Nadzorczej Polimex - Cekop S . A . Członek Rady Nadzorczej KPK Sp (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [60,62] = Członek Rady Dyrektorów (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [63,65] = NIF Fund PLC (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [12,17] = NFI Octava S . A .
  FalseNegative nam [19,27] = Rady Nadzorczej Banku Rozwoju Cukrownictwa S . A .
  FalseNegative nam [29,38] = Rady Nadzorczej PKO / Handlowy PTE S . A .
  FalseNegative nam [40,48] = Rady Nadzorczej Polimex - Cekop S . A .
  FalseNegative nam [50,59] = Rady Nadzorczej KPK Sp . z o . o .
  FalseNegative nam [61,65] = Rady Dyrektorów NIF Fund PLC

(ChunkerEvaluator) Sentence #544 from articles/00107606 from sent7

Text  : Pan Artur Nieradko oświadczył , iż nie prowadzi działalności konkurencyjnej w  stosunku do działalności przedsiębiorstwa Emitenta .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4_________ 5 6_ 7__ 8_______ 9___________ 10____________ 11 12______ 13 14__________ 15______________ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Artur Nieradko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Emitenta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #545 from articles/00107606 from sent8

Text  : Ponadto w dniu 31 października NWZA powołało w skład Rady Nadzorczej Emitenta Pana Pawła Gorczycę oraz Pana Krzysztofa Pernacha .
Tokens: 1______ 2 3___ 4_ 5___________ 6___ 7_______ 8 9____ 10__ 11________ 12______ 13__ 14___ 15______ 16__ 17__ 18________ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = NWZA (confidence=0.76)
  TruePositive nam [14,15] = Pawła Gorczycę (confidence=0.56)
  TruePositive nam [18,19] = Krzysztofa Pernacha (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [10,13] = Rady Nadzorczej Emitenta Pana (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,12] = Rady Nadzorczej Emitenta

(ChunkerEvaluator) Sentence #546 from articles/00107606 from sent9

Text  : Pozostałe informacje o nowopowołanych osobach nadzorujących zostaną przesłane w raporcie bieżącym po ich uzyskaniu przez Emitenta .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4_____________ 5______ 6____________ 7______ 8________ 9 10______ 11______ 12 13_ 14_______ 15___ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Emitenta (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:53,485 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 24 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107607.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107607.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #547 from articles/00107607 from sent1

Text  : Przede wszystkim bezpieczeństwo mieszkańców
Tokens: 1_____ 2________ 3_____________ 4__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #548 from articles/00107607 from sent2

Text  : Trzy osoby zginęły w pożarze w Miskolcu , gdy ogień rozprzestrzenił się po palnej fasadzie budynku ,  a  dym kanałami wentylacyjnymi .
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4 5______ 6 7_______ 8 9__ 10___ 11_____________ 12_ 13 14____ 15______ 16_____ 17 18 19_ 20______ 21____________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Miskolcu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #549 from articles/00107607 from sent3

Text  : Pożar zdarzył się w wysokim budynku wielorodzinnym na Węgrzech i  objął między innymi ocieplenie ściany zewnętrznej ,  które zapaliło się od ognia wydobywającego się z  kuchni jednego z  mieszkań .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4 5______ 6______ 7_____________ 8_ 9_______ 10 11___ 12____ 13____ 14________ 15____ 16_________ 17 18___ 19______ 20_ 21 22___ 23____________ 24_ 25 26____ 27_____ 28 29______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Węgrzech (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #550 from articles/00107607 from sent4

Text  : . . .
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #551 from articles/00107607 from sent5

Text  : Trzy osoby zginęły w pożarze w Miskolcu , gdy ogień rozprzestrzenił się po palnej fasadzie budynku ,  a  dym kanałami wentylacyjnymi .
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4 5______ 6 7_______ 8 9__ 10___ 11_____________ 12_ 13 14____ 15______ 16_____ 17 18 19_ 20______ 21____________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Miskolcu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #552 from articles/00107607 from sent6

Text  : Pożar zdarzył się w wysokim budynku wielorodzinnym na Węgrzech i  objął między innymi ocieplenie ściany zewnętrznej ,  które zapaliło się od ognia wydobywającego się z  kuchni jednego z  mieszkań .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4 5______ 6______ 7_____________ 8_ 9_______ 10 11___ 12____ 13____ 14________ 15____ 16_________ 17 18___ 19______ 20_ 21 22___ 23____________ 24_ 25 26____ 27_____ 28 29______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Węgrzech (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #553 from articles/00107607 from sent7

Text  : W dzisiejszym pędzie do poprawy właściwości termicznych istniejących budynków wielorodzinnych ,  bardzo często najłatwiejszym i  najszybszym sposobem poprawienia wskaźników energetycznych jest zastosowanie docieplenia ścian zewnętrznych .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4_ 5______ 6__________ 7__________ 8___________ 9_______ 10_____________ 11 12____ 13____ 14____________ 15 16_________ 17______ 18_________ 19________ 20____________ 21__ 22__________ 23_________ 24___ 25__________ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #554 from articles/00107607 from sent8

Text  : Ten przypadek ilustruje , jak ogień może rozprzestrzeniać się w  budynkach wielopiętrowych .
Tokens: 1__ 2________ 3________ 4 5__ 6____ 7___ 8_______________ 9__ 10 11_______ 12_____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #555 from articles/00107607 from sent9

Text  : Jest jednocześnie przestrogą i przypomnieniem dla właścicieli i zarządców budynków oraz projektantów i  wykonawców ,  jak wielkie znaczenie w  momencie przeprowadzania termomodernizacji budynku ma odpowiedni dobór ,  a  także zapewnienie poprawnej instalacji materiałów .
Tokens: 1___ 2___________ 3_________ 4 5_____________ 6__ 7__________ 8 9________ 10______ 11__ 12__________ 13 14________ 15 16_ 17_____ 18_______ 19 20______ 21_____________ 22_______________ 23_____ 24 25________ 26___ 27 28 29___ 30_________ 31_______ 32________ 33________ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #556 from articles/00107607 from sent10

Text  : Opis wydarzenia
Tokens: 1___ 2_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #557 from articles/00107607 from sent11

Text  : 15 kwietnia 2009 roku , trzy osoby zginęły w pożarze dziewięciopiętrowego budynku mieszkalnego na ulicy Kozepszer w  miejscowości Miskolc na Węgrzech .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4___ 5 6___ 7____ 8______ 9 10_____ 11__________________ 12_____ 13__________ 14 15___ 16_______ 17 18__________ 19_____ 20 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Kozepszer (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Miskolc (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,21] = Węgrzech (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #558 from articles/00107607 from sent12

Text  : Pomimo natychmiastowej reakcji straży pożarnej , dwie osoby zmarły na miejscu ,  a  kolejna w  szpitalu .
Tokens: 1_____ 2______________ 3______ 4_____ 5_______ 6 7___ 8____ 9_____ 10 11_____ 12 13 14_____ 15 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #559 from articles/00107607 from sent13

Text  : Ofiary zostały uwięzione na siódmym piętrze płonącego budynku , a  ewakuację utrudnił im -  a  właściwie uniemożliwił -  ogień od strony fasady i  pełne zadymienie klatki schodowej .
Tokens: 1_____ 2______ 3________ 4_ 5______ 6______ 7________ 8______ 9 10 11_______ 12______ 13 14 15 16_______ 17__________ 18 19___ 20 21____ 22____ 23 24___ 25________ 26____ 27_______ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #560 from articles/00107607 from sent14

Text  : Ich śmierć nastąpiła w wyniku zatrucia się szkodliwymi gazami .
Tokens: 1__ 2_____ 3________ 4 5_____ 6_______ 7__ 8__________ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #561 from articles/00107607 from sent15

Text  : Zgodnie z zeznaniami świadków i nagraniami video , pożar wybuchł w  kuchni jednego z  mieszkań na szóstym piętrze .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4_______ 5 6_________ 7____ 8 9____ 10_____ 11 12____ 13_____ 14 15______ 16 17_____ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #562 from articles/00107607 from sent16

Text  : Kiedy lokator zauważył ogień , uciekł z mieszkania pozostawiając otwarte drzwi do kuchni .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4____ 5 6_____ 7 8_________ 9____________ 10_____ 11___ 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #563 from articles/00107607 from sent17

Text  : Ogień bardzo szybko rozprzestrzenił się po całym mieszkaniu i przedostał się do dalszej części budynku przez kanały wentylacyjne ,  zaś przez otwarte okno w  kuchni zapaliła się fasada budynku .
Tokens: 1____ 2_____ 3_____ 4______________ 5__ 6_ 7____ 8_________ 9 10________ 11_ 12 13_____ 14____ 15_____ 16___ 17____ 18__________ 19 20_ 21___ 22_____ 23__ 24 25____ 26______ 27_ 28____ 29_____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #564 from articles/00107607 from sent18

Text  : Przed kilku laty była ona ocieplona metodą lekką mokrą ,  na bazie izolacji ze styropianu i  z  wykończeniem bardzo cienką warstwą tynku ,  stanowiącego niewystarczające zabezpieczenie palnej izolacji przed ogniem .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4___ 5__ 6________ 7_____ 8____ 9____ 10 11 12___ 13______ 14 15________ 16 17 18__________ 19____ 20____ 21_____ 22___ 23 24__________ 25______________ 26____________ 27____ 28______ 29___ 30____ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #565 from articles/00107607 from sent19

Text  : Podczas gdy ogień nie objął innych mieszkań na wyższych kondygnacjach ,  dym wydostający się z  płonącej fasady i  wnętrza mieszkania rozprzestrzenił się szybko po całym budynku .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4__ 5____ 6_____ 7_______ 8_ 9_______ 10___________ 11 12_ 13_________ 14_ 15 16______ 17____ 18 19_____ 20________ 21_____________ 22_ 23____ 24 25___ 26_____ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #566 from articles/00107607 from sent20

Text  : Przyczyna pożaru Ściany zewnętrzne budynku zostały docieplone w 2007 roku .
Tokens: 1________ 2_____ 3_____ 4_________ 5______ 6______ 7_________ 8 9___ 10__ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Ściany (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #567 from articles/00107607 from sent21

Text  : Późniejsze badania wykazały , że zastosowano system ocieplenia ETICS *  z  70 mm izolacji wykonanej ze styropianu pokrytego cienką warstwą tynku .
Tokens: 1_________ 2______ 3_______ 4 5_ 6__________ 7_____ 8_________ 9____ 10 11 12 13 14______ 15_______ 16 17________ 18_______ 19____ 20_____ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = ETICS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #568 from articles/00107607 from sent22

Text  : Dopuszczono się jednak kilku błędów podczas montażu , przeprowadzonego niezgodnie z  wytycznymi producenta .
Tokens: 1__________ 2__ 3_____ 4____ 5_____ 6______ 7______ 8 9_______________ 10________ 11 12________ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #569 from articles/00107607 from sent23

Text  : Gdyby materiały zostały zainstalowane poprawnie i gdyby zastosowano grubszą warstwę tynku ,  ogień prawdopodobnie nie rozprzestrzenił by się tak szybko na zewnętrznych ścianach budynku .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4____________ 5________ 6 7____ 8__________ 9______ 10_____ 11___ 12 13___ 14____________ 15_ 16_____________ 17 18_ 19_ 20____ 21 22__________ 23______ 24_____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #570 from articles/00107607 from sent24

Text  : Śmierć trzech lokatorów bloku została spowodowana przez rozprzestrzeniający się szkodliwy dym ,  który przedostawał się do ich mieszkania z  płonącej fasady i  palącego się wnętrza mieszkania na szóstym piętrze .
Tokens: 1_____ 2_____ 3________ 4____ 5______ 6__________ 7____ 8__________________ 9__ 10_______ 11_ 12 13___ 14__________ 15_ 16 17_ 18________ 19 20______ 21____ 22 23______ 24_ 25_____ 26________ 27 28_____ 29_____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #571 from articles/00107607 from sent25

Text  : Dym rozprzestrzeniał się poprzez otwarte okna i niewłaściwie zaprojektowane kanały wentylacyjne ,  w  których brakowało oddzieleń przeciwpożarowych .
Tokens: 1__ 2_______________ 3__ 4______ 5______ 6___ 7 8___________ 9_____________ 10____ 11__________ 12 13 14_____ 15_______ 16_______ 17_______________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #572 from articles/00107607 from sent26

Text  : W ten sposób z łatwością przedostał się on do mieszkań na wyższych kondygnacjach .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4 5________ 6_________ 7__ 8_ 9_ 10______ 11 12______ 13___________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #573 from articles/00107607 from sent27

Text  : Dodatkowym elementem mającym wpływ na szybkie rozprzestrzenianie się pożaru było to ,  że wysoka temperatura zdeformowała plastikowe okna ,  uniemożliwiając ich zamknięcie w  początkowej fazie pożaru .
Tokens: 1_________ 2________ 3______ 4____ 5_ 6______ 7_________________ 8__ 9_____ 10__ 11 12 13 14____ 15_________ 16__________ 17________ 18__ 19 20_____________ 21_ 22________ 23 24_________ 25___ 26____ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #574 from articles/00107607 from sent28

Text  : Dlatego też mieszkańcy wyższych kondygnacji nie mieli możliwości ochrony przez dymem pochodzącym z  płonącej fasady .
Tokens: 1______ 2__ 3_________ 4_______ 5__________ 6__ 7____ 8_________ 9______ 10___ 11___ 12_________ 13 14______ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #575 from articles/00107607 from sent29

Text  : Następstwa Raport opracowany po pożarze wykazał wiele poważnych uchybień w  ochronie przeciwpożarowej budynku .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_________ 4_ 5______ 6______ 7____ 8________ 9_______ 10 11______ 12______________ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #576 from articles/00107607 from sent30

Text  : Wypadek pokazał , jak ważną rolę może odgrywać fasada w  sytuacji ,  gdy zostanie wystawiona na bezpośrednie działanie ognia .
Tokens: 1______ 2______ 3 4__ 5____ 6___ 7___ 8_______ 9_____ 10 11______ 12 13_ 14______ 15________ 16 17__________ 18_______ 19___ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #577 from articles/00107607 from sent31

Text  : Uwypuklił również znaczenie poprawności montażu oraz zastosowania odpowiednich jakościowo i  pod względem grubości warstw ochronnych tynku .
Tokens: 1________ 2______ 3________ 4__________ 5______ 6___ 7___________ 8___________ 9_________ 10 11_ 12______ 13______ 14____ 15________ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #578 from articles/00107607 from sent32

Text  : Brak zabezpieczeń pożarowych kanałów instalacyjnych nie zatrzymał rozprzestrzenienia się dymu i  toksycznych oparów .
Tokens: 1___ 2___________ 3_________ 4______ 5_____________ 6__ 7________ 8_________________ 9__ 10__ 11 12_________ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #579 from articles/00107607 from sent33

Text  : Dym wypełniający klatkę schodową uniemożliwił ewakuację .
Tokens: 1__ 2___________ 3_____ 4_______ 5___________ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #580 from articles/00107607 from sent34

Text  : Dla właścicieli budynków , zarządców i developerów realizujących projekty termomodernizacyjne ,  dobór materiałów podczas realizacji prac budowlanych może nieść ze sobą ryzyko w  zakresie zmiany obciążenia ogniowego .
Tokens: 1__ 2__________ 3_______ 4 5________ 6 7__________ 8____________ 9_______ 10_________________ 11 12___ 13________ 14_____ 15________ 16__ 17_________ 18__ 19___ 20 21__ 22____ 23 24______ 25____ 26________ 27_______ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #581 from articles/00107607 from sent35

Text  : W przypadku jakichkolwiek wątpliwości , nie obarczone takim ryzykiem jest zastosowanie produktów sklasyfikowanych jako niepalne zgodnie z  wymaganiami prawnymi dot .  materiałów budowlanych lub też skorzystanie z  porady eksperta .
Tokens: 1 2________ 3____________ 4__________ 5 6__ 7________ 8____ 9_______ 10__ 11__________ 12_______ 13______________ 14__ 15______ 16_____ 17 18_________ 19______ 20_ 21 22________ 23_________ 24_ 25_ 26__________ 27 28____ 29______ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #582 from articles/00107607 from sent36

Text  : Inne doświadczenia i wskazówki W Danii , próby zezwolenia na zastosowanie palnej izolacji do ociepleń ścian zewnętrznych ,  choćby tylko domów jednorodzinnych ,  spotykają się ze zdecydowanym sprzeciwem strażaków .
Tokens: 1___ 2____________ 3 4________ 5 6____ 7 8____ 9_________ 10 11__________ 12____ 13______ 14 15______ 16___ 17__________ 18 19____ 20___ 21___ 22_____________ 23 24_______ 25_ 26 27__________ 28________ 29_______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Danii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #583 from articles/00107607 from sent37

Text  : Organizacja Brandfolkenes ( Duński Związek Straży Pożarnej ) zwraca przy tym uwagę na znaczenie poprawnego montażu materiałów izolacyjnych .
Tokens: 1__________ 2____________ 3 4_____ 5______ 6_____ 7_______ 8 9_____ 10__ 11_ 12___ 13 14_______ 15________ 16_____ 17________ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Duński Związek Straży Pożarnej (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [1,2] = Organizacja Brandfolkenes (confidence=0.86)
  FalseNegative nam [2,2] = Brandfolkenes

(ChunkerEvaluator) Sentence #584 from articles/00107607 from sent38

Text  : Tommy Kjaer , vice - przewodniczący organizacji , stwierdził :  „  Tak długo ,  jak wszystko jest wykonywane zgodnie z  wytycznymi i  instrukcjami ,  ryzyko wybuchu pożaru jest oczywiście mniejsze .
Tokens: 1____ 2____ 3 4___ 5 6_____________ 7__________ 8 9_________ 10 11 12_ 13___ 14 15_ 16______ 17__ 18________ 19_____ 20 21________ 22 23__________ 24 25____ 26_____ 27____ 28__ 29________ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Tommy Kjaer (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #585 from articles/00107607 from sent39

Text  : Jednak naruszona warstwa zewnętrzna , z założenia stanowiąca ochronę palnego rdzenia ,  może nie spełnić swojego zadania ,  umożliwiając rozprzestrzenienie się ognia na pozostałe elementy budynku .
Tokens: 1_____ 2________ 3______ 4_________ 5 6 7________ 8_________ 9______ 10_____ 11_____ 12 13__ 14_ 15_____ 16_____ 17_____ 18 19__________ 20________________ 21_ 22___ 23 24_______ 25______ 26_____ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #586 from articles/00107607 from sent40

Text  : W takich sytuacjach , ogień może zostać zaprószony z zewnętrz i  rozprzestrzenić się aż do dachu .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4 5____ 6___ 7_____ 8_________ 9 10______ 11 12_____________ 13_ 14 15 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #587 from articles/00107607 from sent41

Text  : To zwiększa niebezpieczeństwo zarówno dla strażaków , jak i dla wszystkich osób przebywających w  budynku .  ”
Tokens: 1_ 2_______ 3________________ 4______ 5__ 6________ 7 8__ 9 10_ 11________ 12__ 13____________ 14 15_____ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #588 from articles/00107607 from sent42

Text  : * ETICS – popularny sposób ocieplania budynków polegający na przyklejeniu do ściany izolacji cieplnej i  wykonaniu na niej warstwy elewacyjnej z  cienkowarstwowego tynku wzmocnionego siatką .
Tokens: 1 2____ 3 4________ 5_____ 6_________ 7_______ 8_________ 9_ 10__________ 11 12____ 13______ 14______ 15 16_______ 17 18__ 19_____ 20_________ 21 22_______________ 23___ 24__________ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = ETICS (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #589 from articles/00107607 from sent43

Text  : Nazwa jest skrótem od ang . External Thermal Insulation Composite Systems (  zewnętrzne zespolone systemy ociepleń )  .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4_ 5__ 6 7_______ 8______ 9_________ 10_______ 11_____ 12 13________ 14_______ 15_____ 16______ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,11] = External Thermal Insulation Composite Systems (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #590 from articles/00107607 from sent44

Text  : W Polsce znana również jako metoda lekka mokra i BSO .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5___ 6_____ 7____ 8____ 9 10_ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = BSO (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #591 from articles/00107607 from sent45

Text  : Treść i wnioski zawarte w niniejszym artykule zostały wybrane przez Grupę Rockwool .
Tokens: 1____ 2 3______ 4______ 5 6_________ 7_______ 8______ 9______ 10___ 11___ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Grupę Rockwool (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #592 from articles/00107607 from sent46

Text  : Artykuł jest przeznaczony dla profesjonalistów i tylko do celów informacyjnych .
Tokens: 1______ 2___ 3___________ 4__ 5_______________ 6 7____ 8_ 9____ 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #593 from articles/00107607 from sent47

Text  : Grupa Rockwool nie ponosi odpowiedzialności za bezpośrednie lub pośrednie straty lub szkody spowodowane przez wykorzystanie tego artykułu lub treści w  nim zawartych .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4_____ 5________________ 6_ 7___________ 8__ 9________ 10____ 11_ 12____ 13_________ 14___ 15___________ 16__ 17______ 18_ 19____ 20 21_ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Grupa Rockwool (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:53,788 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 25 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107609.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107609.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #594 from articles/00107609 from sent1

Text  : Australian Open - Agnieszka Radwańska zagra o ćwierćfinał
Tokens: 1_________ 2___ 3 4________ 5________ 6____ 7 8__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Australian Open (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Agnieszka Radwańska (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #595 from articles/00107609 from sent2

Text  : Agnieszka Radwańska wystąpi w 1 / 8 finału wielkoszlemowego Australian Open na twardych kortach w  Melbourne Park (  z  pulą nagród 26 mln dol .  austral .  )  .
Tokens: 1________ 2________ 3______ 4 5 6 7 8_____ 9_______________ 10________ 11__ 12 13______ 14_____ 15 16_______ 17__ 18 19 20__ 21____ 22 23_ 24_ 25 26_____ 27 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Agnieszka Radwańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Australian Open (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Melbourne Park (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [24,27] = dol . austral .

(ChunkerEvaluator) Sentence #596 from articles/00107609 from sent3

Text  : W piątek polska tenisistka , rozstawiona z numerem ósmym ,  pokonała Galinę Woskobojewą z  Kazachstanu 6  :  2  ,  6  :  2  .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_________ 5 6__________ 7 8______ 9____ 10 11______ 12____ 13_________ 14 15_________ 16 17 18 19 20 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Galinę Woskobojewą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Kazachstanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #597 from articles/00107609 from sent4

Text  : Pierwsze pięć gemów meczu przyniosło wzajemne wyczuwanie się po obydwu stronach siatki ,  a  tenisistki bez większego trudu utrzymywały w  nich swoje serwisy .
Tokens: 1_______ 2___ 3____ 4____ 5_________ 6_______ 7_________ 8__ 9_ 10____ 11______ 12____ 13 14 15________ 16_ 17_______ 18___ 19_________ 20 21__ 22___ 23_____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #598 from articles/00107609 from sent5

Text  : Bardziej ryzykownie grała Woskobojewa , która chwilami wręcz strzelała po liniach .
Tokens: 1_______ 2_________ 3____ 4__________ 5 6____ 7_______ 8____ 9________ 10 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Woskobojewa (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #599 from articles/00107609 from sent6

Text  : Natomiast krakowianka starała się ze spokojem rozstrzygać wymiany z kontry i  zmuszać rywalkę do biegania między narożnikami kortu ,  a  także do siatki ,  do zabójczych dropszotów .
Tokens: 1________ 2__________ 3______ 4__ 5_ 6_______ 7__________ 8______ 9 10____ 11 12_____ 13_____ 14 15______ 16____ 17_________ 18___ 19 20 21___ 22 23____ 24 25 26________ 27________ 28

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = krakowianka

(ChunkerEvaluator) Sentence #600 from articles/00107609 from sent7

Text  : Zaskakująco łatwo , bez straty punktu , Radwańska zdołała przełamać podanie przeciwniczki w  szóstym gemie i  wyszła na 4  :  2  .
Tokens: 1__________ 2____ 3 4__ 5_____ 6_____ 7 8________ 9______ 10_______ 11_____ 12___________ 13 14_____ 15___ 16 17____ 18 19 20 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Radwańska (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #601 from articles/00107609 from sent8

Text  : Chwilę później sama znalazła się w opałach , bowiem przegrywała przy własnym już 0  -  40 .
Tokens: 1_____ 2______ 3___ 4_______ 5__ 6 7______ 8 9_____ 10_________ 11__ 12_____ 13_ 14 15 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #602 from articles/00107609 from sent9

Text  : Obroniła jednak trzy kolejne " brak pointy " i wygrała w  sumie pięć kolejnych piłek ,  podwyższając prowadzenie na 5  :  2  .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5 6___ 7_____ 8 9 10_____ 11 12___ 13__ 14_______ 15___ 16 17__________ 18_________ 19 20 21 22 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #603 from articles/00107609 from sent10

Text  : W następnym gemie Polka wykorzystała już pierwszą piłkę setową przy serwisie rywalki i  zakończyła pierwszą partię po 34 minutach gry .
Tokens: 1 2________ 3____ 4____ 5___________ 6__ 7_______ 8____ 9_____ 10__ 11______ 12_____ 13 14________ 15______ 16____ 17 18 19______ 20_ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #604 from articles/00107609 from sent11

Text  : Znaczny wpływ na taki rozwój zdarzeń miała pewna i rozważna gra oraz unikanie niepotrzebnego ryzyka .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4___ 5_____ 6______ 7____ 8____ 9 10______ 11_ 12__ 13______ 14____________ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #605 from articles/00107609 from sent12

Text  : Chociaż odnotowała w niej tylko trzy wygrywające uderzenia , przy 11 "  winnerach "  po stronie rywalki ,  to jednak zepsuła tylko pięć piłek (  jedna to podwójny błąd serwisowy )  ,  a  Woskobojewa miała aż 22 niewymuszone błędy .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4___ 5____ 6___ 7__________ 8________ 9 10__ 11 12 13_______ 14 15 16_____ 17_____ 18 19 20____ 21_____ 22___ 23__ 24___ 25 26___ 27 28______ 29__ 30_______ 31 32 33 34_________ 35___ 36 37 38__________ 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [34,34] = Woskobojewa (confidence=0.75)

(ChunkerEvaluator) Sentence #606 from articles/00107609 from sent13

Text  : Przewaga krakowianki w punktach wyniosła 32 - 19 .
Tokens: 1_______ 2__________ 3 4_______ 5_______ 6_ 7 8_ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = krakowianki

(ChunkerEvaluator) Sentence #607 from articles/00107609 from sent14

Text  : Również początek drugiego seta toczył się zgodnie z regułą własnego podania przez pierwsze pięć gemów .
Tokens: 1______ 2_______ 3_______ 4___ 5_____ 6__ 7______ 8 9_____ 10______ 11_____ 12___ 13______ 14__ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #608 from articles/00107609 from sent15

Text  : Właściwie scenariusz był kopią pierwszego , bowiem równie tym razem Polka zdobyła "  breaka na 4  :  2  ,  a  chwilę później odskoczyła na 5  :  2  .
Tokens: 1________ 2_________ 3__ 4____ 5_________ 6 7_____ 8_____ 9__ 10___ 11___ 12_____ 13 14____ 15 16 17 18 19 20 21____ 22_____ 23________ 24 25 26 27 28

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Polka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #609 from articles/00107609 from sent16

Text  : W przerwie między gemami polscy kibice i przedstawiciele miejscowej Polonii w  radosnych okrzykach "  sześć dwa ,  sześć dwa "  domagali się właśnie takiego wyniku .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_____ 5_____ 6_____ 7 8______________ 9_________ 10_____ 11 12_______ 13_______ 14 15___ 16_ 17 18___ 19_ 20 21______ 22_ 23_____ 24_____ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Polonii (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #610 from articles/00107609 from sent17

Text  : Początkowo wydawało się , że zawodniczka z Kazachstanu do tego nie dopuści ,  bowiem prowadziła przy swoim serwisie 30 -  0  i  40 -  30 .
Tokens: 1_________ 2_______ 3__ 4 5_ 6__________ 7 8__________ 9_ 10__ 11_ 12_____ 13 14____ 15________ 16__ 17___ 18______ 19 20 21 22 23 24 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Kazachstanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #611 from articles/00107609 from sent18

Text  : Jednak Radwańska doprowadziła do równowagi , a następnie wygrała dwa kolejne punkty ,  wykorzystując pierwszego meczbola po 66 minutach gry ,  gdy piłka uderzona z  forhendu przez rywalkę wylądowała na aucie .
Tokens: 1_____ 2________ 3___________ 4_ 5________ 6 7 8________ 9______ 10_ 11_____ 12____ 13 14___________ 15________ 16______ 17 18 19______ 20_ 21 22_ 23___ 24______ 25 26______ 27___ 28_____ 29________ 30 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Radwańska (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #612 from articles/00107609 from sent19

Text  : Polka odnotowała w piątek po dziesięć wygrywających zagrań i niewymuszonych błędów ,  podczas gdy Woskobojewa odpowiednio 21 i  34 .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_____ 5_ 6_______ 7____________ 8_____ 9 10____________ 11____ 12 13_____ 14_ 15_________ 16_________ 17 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polka (confidence=0.67)
  TruePositive nam [15,15] = Woskobojewa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #613 from articles/00107609 from sent20

Text  : Przewaga w krakowianki w zdobytych punktach wyniosła 59 - 39
Tokens: 1_______ 2 3__________ 4 5________ 6_______ 7_______ 8_ 9 10

Chunks:
  FalseNegative nam [3,3] = krakowianki

(ChunkerEvaluator) Sentence #614 from articles/00107609 from sent21

Text  : Radwańska przez cały czas starała się zmieniać rytm , a  przede wszystkim grać niskie szybkie piłki ,  uniemożliwiające ataki przeciwniczce .
Tokens: 1________ 2____ 3___ 4___ 5______ 6__ 7_______ 8___ 9 10 11____ 12_______ 13__ 14____ 15_____ 16___ 17 18______________ 19___ 20___________ 21

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Radwańska

(ChunkerEvaluator) Sentence #615 from articles/00107609 from sent22

Text  : Natomiast zawodniczka z Kazachstanu za wszelką cenę starała się unikać dłuższych wymian i  próbowała kończyć je jak najszybciej ,  co często kończyło się zepsutymi piłkami .
Tokens: 1________ 2__________ 3 4__________ 5_ 6______ 7___ 8______ 9__ 10____ 11_______ 12____ 13 14_______ 15_____ 16 17_ 18_________ 19 20 21____ 22______ 23_ 24_______ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kazachstanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #616 from articles/00107609 from sent23

Text  : Nie radziła sobie też ze skutecznymi dropszotami Agnieszki , do których albo nie dochodziła ,  albo po nich była niemal zupełnie bezradna przy siatce .
Tokens: 1__ 2______ 3____ 4__ 5_ 6__________ 7__________ 8________ 9 10 11_____ 12__ 13_ 14________ 15 16__ 17 18__ 19__ 20____ 21______ 22______ 23__ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Agnieszki (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #617 from articles/00107609 from sent24

Text  : Zawodniczki te zmierzyły się na Margaret Court Arena , trzecim największym stadionie w  Melbourne Park .
Tokens: 1__________ 2_ 3________ 4__ 5_ 6_______ 7____ 8____ 9 10_____ 11_________ 12_______ 13 14_______ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Margaret Court Arena (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Melbourne Park (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #618 from articles/00107609 from sent25

Text  : Polka ostatni sezon zakończyła na ósmym miejscu w rankingu WTA Tour ,  najwyższym w  karierze .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4_________ 5_ 6____ 7______ 8 9_______ 10_ 11__ 12 13________ 14 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = WTA Tour (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Polka

(ChunkerEvaluator) Sentence #619 from articles/00107609 from sent26

Text  : Natomiast starsza o pięć lat Woskobojewa jest obecnie 57 .  na świecie .
Tokens: 1________ 2______ 3 4___ 5__ 6__________ 7___ 8______ 9_ 10 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Woskobojewa (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #620 from articles/00107609 from sent27

Text  : Dotychczas spotkały się tylko raz , w 2007 roku w  turnieju ITF we włoskiej Bielli .
Tokens: 1_________ 2_______ 3__ 4____ 5__ 6 7 8___ 9___ 10 11______ 12_ 13 14______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = ITF (confidence=0.97)
  TruePositive nam [15,15] = Bielli (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #621 from articles/00107609 from sent28

Text  : Wówczas na korcie ziemnym lepsza okazała się krakowianka 6 :  4  ,  6  :  1  .
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4______ 5_____ 6______ 7__ 8__________ 9 10 11 12 13 14 15 16

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = krakowianka

(ChunkerEvaluator) Sentence #622 from articles/00107609 from sent29

Text  : Awans do 1 / 8 finału w Australian Open dał jej premię w  wysokości 109 500 tysięcy dolarów australijskich .
Tokens: 1____ 2_ 3 4 5 6_____ 7 8_________ 9___ 10_ 11_ 12____ 13 14_______ 15_ 16_ 17_____ 18_____ 19____________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Australian Open (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [18,18] = dolarów

(ChunkerEvaluator) Sentence #623 from articles/00107609 from sent30

Text  : Polka jest już tylko o jeden mecz od powtórzenia ubiegłorocznego wyniku i  obrony 500 punktów za ćwierćfinał (  doszła do tej fazy również w  2008 r  .  )  .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4____ 5 6____ 7___ 8_ 9__________ 10_____________ 11____ 12 13____ 14_ 15_____ 16 17_________ 18 19____ 20 21_ 22__ 23_____ 24 25__ 26 27 28 29

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Polka

(ChunkerEvaluator) Sentence #624 from articles/00107609 from sent31

Text  : Musi tylko wygrać w niedzielę z Niemką Julią Goerges (  nr 22 .  )  .
Tokens: 1___ 2____ 3_____ 4 5________ 6 7_____ 8____ 9______ 10 11 12 13 14 15

Chunks:
  FalsePositive nam [7,9] = Niemką Julią Goerges (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = Niemką
  FalseNegative nam [8,9] = Julią Goerges

(ChunkerEvaluator) Sentence #625 from articles/00107609 from sent32

Text  : Będzie to ich pierwsze spotkanie .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4_______ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #626 from articles/00107609 from sent33

Text  : Radwańska startuje w Melbourne również w grze podwójnej , w  parze ze Słowaczką Danielą Hantuchovą .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4________ 5______ 6 7___ 8________ 9 10 11___ 12 13_______ 14_____ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Melbourne (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Słowaczką (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,15] = Danielą Hantuchovą (confidence=0.54)
  FalseNegative nam [1,1] = Radwańska

(ChunkerEvaluator) Sentence #627 from articles/00107609 from sent34

Text  : Duet rozstawiony z numerem ósmym zmierzy się w sobotę w  drugiej rundzie z  Austriaczką Tamirą Paszek i  Niemką Jasmin Woehr .
Tokens: 1___ 2__________ 3 4______ 5____ 6______ 7__ 8 9_____ 10 11_____ 12_____ 13 14_________ 15____ 16____ 17 18____ 19____ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Niemką (confidence=0.89)
  TruePositive nam [19,20] = Jasmin Woehr (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [14,16] = Austriaczką Tamirą Paszek (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,14] = Austriaczką
  FalseNegative nam [15,16] = Tamirą Paszek

2016-10-31 14:03:54,004 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 26 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107610.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107610.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #628 from articles/00107610 from sent1

Text  : Krzemowa dolina wśród mazurskich jezior ?
Tokens: 1_______ 2_____ 3____ 4_________ 5_____ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [1,2] = Krzemowa dolina

(ChunkerEvaluator) Sentence #629 from articles/00107610 from sent2

Text  : To możliwe
Tokens: 1_ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #630 from articles/00107610 from sent3

Text  : Twórcy pierwszego polskiego procesora komputerowego chcieli by , aby w  okolicach Pisza powstała polska dolina programistów ,  podobna do tej ,  która jest w  Stanach Zjednoczonych -  podało Radio Olsztyn .
Tokens: 1_____ 2_________ 3________ 4________ 5____________ 6______ 7_ 8 9__ 10 11_______ 12___ 13______ 14____ 15____ 16__________ 17 18_____ 19 20_ 21 22___ 23__ 24 25_____ 26___________ 27 28____ 29___ 30_____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Pisza (confidence=0.93)
  TruePositive nam [25,26] = Stanach Zjednoczonych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Radio Olsztyn (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #631 from articles/00107610 from sent4

Text  : Pomysł może liczyć na poparcie Waldemara Pawlaka , wicepremiera i  ministra gospodarki ,  który uważa ,  że centra najnowszych technologii powinny powstawać z  dala od wielkich miast .
Tokens: 1_____ 2___ 3_____ 4_ 5_______ 6________ 7______ 8 9___________ 10 11______ 12________ 13 14___ 15___ 16 17 18____ 19_________ 20_________ 21_____ 22_______ 23 24__ 25 26______ 27___ 28

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Waldemara Pawlaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #632 from articles/00107610 from sent5

Text  : Samorządowcy z Mazur mają nadzieję , że przedsięwzięcia tego typu ożywią gospodarkę regionu .
Tokens: 1___________ 2 3____ 4___ 5_______ 6 7_ 8______________ 9___ 10__ 11____ 12________ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Mazur (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #633 from articles/00107610 from sent6

Text  : Pierwszy polski procesor nazywa się „ Warszawa ” i skonstruowano go w  czteroosobowej firmie GryfTechnologia z  Pisza .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_______ 4_____ 5__ 6 7_______ 8 9 10___________ 11 12 13____________ 14____ 15_____________ 16 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = GryfTechnologia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = Pisza (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #634 from articles/00107610 from sent7

Text  : - To efekt rocznej pracy kilkuosobowego zespołu , układ powstał bez żadnego wsparcia ze strony instytucji ,  wyłącznie jako prywatna inicjatywa -  podkreślał Marcin Kwiatkowski ,  prezes firmy .
Tokens: 1 2_ 3____ 4______ 5____ 6_____________ 7______ 8 9____ 10_____ 11_ 12_____ 13______ 14 15____ 16________ 17 18_______ 19__ 20______ 21________ 22 23________ 24____ 25_________ 26 27____ 28___ 29

Chunks:
  TruePositive nam [24,25] = Marcin Kwiatkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #635 from articles/00107610 from sent8

Text  : - To , że zrobili śmy ten procesor , być może będzie początkiem w  Polsce nowej dziedziny gospodarki .
Tokens: 1 2_ 3 4_ 5______ 6__ 7__ 8_______ 9 10_ 11__ 12____ 13________ 14 15____ 16___ 17_______ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #636 from articles/00107610 from sent9

Text  : Mamy nadzieję , że docelowo cały proces produkcji będzie się odbywał w  Polsce ,  bo teraz projekt jest wysyłany do zagranicznej fabryki ,  która fizycznie go wykonuje -  podkreślał .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_ 5_______ 6___ 7_____ 8________ 9_____ 10_ 11_____ 12 13____ 14 15 16___ 17_____ 18__ 19______ 20 21__________ 22_____ 23 24___ 25_______ 26 27______ 28 29________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #637 from articles/00107610 from sent10

Text  : Innowacyjny produkt zyskał uznanie wicepremiera .
Tokens: 1__________ 2______ 3_____ 4______ 5___________ 6

Chunks:

2016-10-31 14:03:54,066 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 27 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107612.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107612.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #638 from articles/00107612 from sent1

Text  : Jak nie przynudzać o Kościele ?
Tokens: 1__ 2__ 3_________ 4 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Kościele (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #639 from articles/00107612 from sent2

Text  : - to tytuł wykładu , który odbędzie się w czwartek o  godz .  16 .  30 w  nowej auli Wyższej Szkoły Bankowej przy ul .  Powstańców Wielkopolskich w  Poznaniu .
Tokens: 1 2_ 3____ 4______ 5 6____ 7_______ 8__ 9 10______ 11 12__ 13 14 15 16 17 18___ 19__ 20_____ 21____ 22______ 23__ 24 25 26________ 27____________ 28 29______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [20,22] = Wyższej Szkoły Bankowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Powstańców Wielkopolskich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Poznaniu (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #640 from articles/00107612 from sent3

Text  : Impreza odbywa się w ramach Uniwersytetu Każdego Wieku .
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4 5_____ 6___________ 7______ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Uniwersytetu Każdego Wieku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #641 from articles/00107612 from sent4

Text  : Spotkanie poprowadzi dominikanin o . Roman Bielecki redaktor naczelny miesięcznika „  W  drodze ”  .
Tokens: 1________ 2_________ 3__________ 4 5 6____ 7_______ 8_______ 9_______ 10__________ 11 12 13____ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Roman Bielecki (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,13] = W drodze

2016-10-31 14:03:54,089 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 28 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107614.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107614.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #642 from articles/00107614 from sent1

Text  : Natasza Urbańska i Janusz Józefowicz w Atlas Arenie
Tokens: 1______ 2_______ 3 4_____ 5_________ 6 7____ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Natasza Urbańska (confidence=0.86)
  TruePositive nam [4,5] = Janusz Józefowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Atlas Arenie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #643 from articles/00107614 from sent2

Text  : Fani „ Tańca z gwiazdami ” i pary Urbańska -  Józefowicz nie mogą tego przegapić .
Tokens: 1___ 2 3____ 4 5________ 6 7 8___ 9_______ 10 11________ 12_ 13__ 14__ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Tańca z gwiazdami (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [9,11] = Urbańska - Józefowicz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [9,9] = Urbańska
  FalseNegative nam [11,11] = Józefowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #644 from articles/00107614 from sent3

Text  : W sobotę , 28 stycznia o godz . 18 .  30 w  Atlas Arenie (  al .  Bandurskiego 7  )  wystąpi teatr Studio Buffo .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5_______ 6 7___ 8 9_ 10 11 12 13___ 14____ 15 16 17 18__________ 19 20 21_____ 22___ 23____ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Atlas Arenie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Bandurskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Studio Buffo (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #645 from articles/00107614 from sent4

Text  : Podczas „ Wieczoru Bałkańskiego ” będzie można usłyszeć utwory m  .  in .  Gorana Bregovića ,  Dana Balana ,  Manosa Hadjidakisa czy Mikisa Theodorakisa .
Tokens: 1______ 2 3_______ 4___________ 5 6_____ 7____ 8_______ 9_____ 10 11 12 13 14____ 15_______ 16 17__ 18____ 19 20____ 21_________ 22_ 23____ 24__________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Wieczoru Bałkańskiego (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,15] = Gorana Bregovića (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Dana Balana (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Manosa Hadjidakisa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Mikisa Theodorakisa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #646 from articles/00107614 from sent5

Text  : Za scenografię , choreografię i reżyserię jest odpowiedzialny Janusz Józefowicz -  choreograf i  dyrektor artystyczny Studia Buffo ,  znany szerszej publiczności także jako juror w  programie „  Taniec z  gwiazdami ”  .
Tokens: 1_ 2__________ 3 4___________ 5 6________ 7___ 8_____________ 9_____ 10________ 11 12________ 13 14______ 15_________ 16____ 17___ 18 19___ 20______ 21__________ 22___ 23__ 24___ 25 26_______ 27 28____ 29 30_______ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Janusz Józefowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Studia Buffo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,30] = Taniec z gwiazdami (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #647 from articles/00107614 from sent6

Text  : Kierownikiem muzycznym jest Janusz Stokłosa , kompozytor muzyki do wielu filmów i  spektakli teatralnych .
Tokens: 1___________ 2________ 3___ 4_____ 5_______ 6 7_________ 8_____ 9_ 10___ 11____ 12 13_______ 14_________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Janusz Stokłosa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #648 from articles/00107614 from sent7

Text  : W widowisku wystąpi Natasza Urbańska .
Tokens: 1 2________ 3______ 4______ 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Natasza Urbańska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #649 from articles/00107614 from sent8

Text  : Popularność przyniosły jej występy w spektaklach Janusza Józefowicza , udział w  „  Tańcu z  gwiazdami ”  ,  a  później prowadzenie tego show oraz rola w  superprodukcji „  1920 Bitwa Warszawska ”  w  reżyserii Jerzego Hoffmana .
Tokens: 1__________ 2_________ 3__ 4______ 5 6__________ 7______ 8__________ 9 10____ 11 12 13___ 14 15_______ 16 17 18 19_____ 20_________ 21__ 22__ 23__ 24__ 25 26____________ 27 28__ 29___ 30________ 31 32 33_______ 34_____ 35______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Janusza Józefowicza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = Tańcu z gwiazdami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,30] = 1920 Bitwa Warszawska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Jerzego Hoffmana (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:54,142 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 29 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107617.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107617.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #650 from articles/00107617 from sent1

Text  : Siedmiu zawodników oblało testy w ŁKS .
Tokens: 1______ 2_________ 3_____ 4____ 5 6__ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = ŁKS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #651 from articles/00107617 from sent2

Text  : Wciąż jest źle [ ZDJĘCIA ]
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #652 from articles/00107617 from sent3

Text  : Choć ŁKS pokonał OKS 1945 Olsztyn , to po meczu Ryszard Tarasiewicz zrezygnował z  siedmiu testowanych graczy .
Tokens: 1___ 2__ 3______ 4__ 5___ 6______ 7 8_ 9_ 10___ 11_____ 12_________ 13_________ 14 15_____ 16_________ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = ŁKS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = OKS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Olsztyn (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Ryszard Tarasiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #653 from articles/00107617 from sent4

Text  : Trener łódzkiego zespołu w nietypowy sposób postanowił sprawdzić przydatność nowych zawodników .
Tokens: 1_____ 2________ 3______ 4 5________ 6_____ 7_________ 8________ 9__________ 10____ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #654 from articles/00107617 from sent5

Text  : W pierwszej połowie sobotniego sparingu z nowych zagrał tylko Paweł Bocian ,  w  drugiej :  Rafał Kosiec ,  Kamil Bartosiewicz ,  Koreańczyk Kang Jung -  hun ,  Sebastian Olczak ,  Łukasz Tumicz ,  Michał Osiński i  Jakub Zabłocki .
Tokens: 1 2________ 3______ 4_________ 5_______ 6 7_____ 8_____ 9____ 10___ 11____ 12 13 14_____ 15 16___ 17____ 18 19___ 20__________ 21 22________ 23__ 24__ 25 26_ 27 28_______ 29____ 30 31____ 32____ 33 34____ 35_____ 36 37___ 38______ 39

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Paweł Bocian (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Rafał Kosiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Kamil Bartosiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Sebastian Olczak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,32] = Łukasz Tumicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Michał Osiński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Jakub Zabłocki (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [22,24] = Koreańczyk Kang Jung (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [22,22] = Koreańczyk
  FalseNegative nam [23,26] = Kang Jung - hun

(ChunkerEvaluator) Sentence #655 from articles/00107617 from sent6

Text  : Po spotkaniu okazało się , że tylko Osiński będzie dalej sprawdzany .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4__ 5 6_ 7____ 8______ 9_____ 10___ 11________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Osiński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #656 from articles/00107617 from sent7

Text  : - Pozostali zostali odesłani do domów - informuje Jarosław Dziedzic ,  dyrektor sportowy ŁKS-u .
Tokens: 1 2________ 3______ 4_______ 5_ 6____ 7 8________ 9_______ 10______ 11 12______ 13______ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Jarosław Dziedzic (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = ŁKS-u (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #657 from articles/00107617 from sent8

Text  : Zostaje przy al . Unii Amerykanin Janson Villagomez .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4 5___ 6_________ 7_____ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Janson Villagomez (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [5,6] = Unii Amerykanin (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = Unii
  FalseNegative nam [6,6] = Amerykanin

(ChunkerEvaluator) Sentence #658 from articles/00107617 from sent9

Text  : Przeciwko wiceliderowi II ligi jednak nie zagrał , bo był przeziębiony .
Tokens: 1________ 2___________ 3_ 4___ 5_____ 6__ 7_____ 8 9_ 10_ 11__________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #659 from articles/00107617 from sent10

Text  : Wczoraj do dwójki nowych dołączył Adrian Jurkowski , stoper Hutnika Kraków ,  który doskonale zaprezentował się w  sparingu z  Koroną Kielce .
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4_____ 5_______ 6_____ 7________ 8 9_____ 10_____ 11____ 12 13___ 14_______ 15___________ 16_ 17 18______ 19 20____ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Adrian Jurkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Hutnika Kraków (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,21] = Koroną Kielce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #660 from articles/00107617 from sent11

Text  : Według naszych informacji ŁKS zamierza piłkarza wypożyczyć do końca sezonu .
Tokens: 1_____ 2______ 3_________ 4__ 5_______ 6_______ 7_________ 8_ 9____ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ŁKS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #661 from articles/00107617 from sent12

Text  : Według Dziedzica pozyskanie Osińskiego i Jurkowskiego spowoduje , że nawet w  przypadku odejścia Cezarego Stefańczyka do Zawiszy Bydgoszcz wśród obrońców wciąż będzie konkurencja .
Tokens: 1_____ 2________ 3_________ 4_________ 5 6___________ 7________ 8 9_ 10___ 11 12_______ 13______ 14______ 15_________ 16 17_____ 18_______ 19___ 20______ 21___ 22____ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Dziedzica (confidence=0.81)
  TruePositive nam [4,4] = Osińskiego (confidence=0.87)
  TruePositive nam [6,6] = Jurkowskiego (confidence=0.82)
  TruePositive nam [14,15] = Cezarego Stefańczyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Zawiszy Bydgoszcz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #662 from articles/00107617 from sent13

Text  : - Szczególnie będzie dobrze wyglądała obsada środka i lewej strony ,  na której może zagrać Paweł Sasin -  daje dyrektor .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4_____ 5________ 6_____ 7_____ 8 9____ 10____ 11 12 13____ 14__ 15____ 16___ 17___ 18 19__ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Paweł Sasin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #663 from articles/00107617 from sent14

Text  : Trener Tarasiewicz podkreśla , że nadal potrzebuje obrońcy , pomocnika i  napastnika .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4 5_ 6____ 7_________ 8______ 9 10_______ 11 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Tarasiewicz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #664 from articles/00107617 from sent15

Text  : Czy uda się ich pozyskać ?
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4__ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #665 from articles/00107617 from sent16

Text  : Jarosław Turek , przewodniczący rady nadzorczej ŁKS SA , przypomina ,  że sytuacja klubu jest bardzo trudna ,  i  dodaje ,  że nie widzi szans ,  aby radykalnie polepszyła się sytuacja drużyny .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4_____________ 5___ 6_________ 7__ 8_ 9 10________ 11 12 13______ 14___ 15__ 16____ 17____ 18 19 20____ 21 22 23_ 24___ 25___ 26 27_ 28________ 29________ 30_ 31______ 32_____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jarosław Turek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = ŁKS SA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #666 from articles/00107617 from sent17

Text  : Szkoleniowiec musi więc uzbroić się w cierpliwość , albo -  jak coraz częściej można usłyszeć -  rozglądać się za nowym zajęciem .
Tokens: 1____________ 2___ 3___ 4______ 5__ 6 7__________ 8 9___ 10 11_ 12___ 13______ 14___ 15______ 16 17_______ 18_ 19 20___ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #667 from articles/00107617 from sent18

Text  : - Plotki biorą się z tego , że w klubie jest niedobrze .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5 6___ 7 8_ 9 10____ 11__ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #668 from articles/00107617 from sent19

Text  : Stąd mogą pojawić się zapytania , czy będę chciał nadal tutaj pracować .
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4__ 5________ 6 7__ 8___ 9_____ 10___ 11___ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #669 from articles/00107617 from sent20

Text  : Nie mogę powiedzieć , że nie zastanawiał em się nad odejściem ,  bo by m  skłamał .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4 5_ 6__ 7__________ 8_ 9__ 10_ 11_______ 12 13 14 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #670 from articles/00107617 from sent21

Text  : Przede wszystkim martwi mnie sytuacja kadrowa drużyny , bo nadal mam problem ,  aby uzbierać 13 czy 14 piłkarzy ,  którzy wiosną pociągną zespół -  tłumaczy .
Tokens: 1_____ 2________ 3_____ 4___ 5_______ 6______ 7______ 8 9_ 10___ 11_ 12_____ 13 14_ 15______ 16 17_ 18 19______ 20 21____ 22____ 23______ 24____ 25 26______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #671 from articles/00107617 from sent22

Text  : Trudno nie zgodzić się z Tarasiewiczem , skoro nad spółką z  al .  Unii nadal wisi widmo ogłoszenia upadłości .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4__ 5 6____________ 7 8____ 9__ 10____ 11 12 13 14__ 15___ 16__ 17___ 18________ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tarasiewiczem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Unii (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #672 from articles/00107617 from sent23

Text  : - Oby warunki tylko się nie pogorszyły - pociesza się Tarasiewicz .
Tokens: 1 2__ 3______ 4____ 5__ 6__ 7_________ 8 9_______ 10_ 11_________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Tarasiewicz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #673 from articles/00107617 from sent24

Text  : - Na razie transfery są wstrzymane .
Tokens: 1 2_ 3____ 4________ 5_ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #674 from articles/00107617 from sent25

Text  : Wczoraj jednak okazało się , że do ŁKS-u może trafić doświadczony piłkarz z  zagranicy .
Tokens: 1______ 2_____ 3______ 4__ 5 6_ 7_ 8____ 9___ 10____ 11__________ 12_____ 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = ŁKS-u (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #675 from articles/00107617 from sent26

Text  : - To zawodnik znajdujący się na liście życzeń naszego trenera -  mówi tajemniczo Dziedzic .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4_________ 5__ 6_ 7_____ 8_____ 9______ 10_____ 11 12__ 13________ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Dziedzic (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #676 from articles/00107617 from sent27

Text  : Upadł ostatecznie pomysł wypożyczenia Jakuba Koseckiego , który zostaje w  Legii Warszawa .
Tokens: 1____ 2__________ 3_____ 4___________ 5_____ 6_________ 7 8____ 9______ 10 11___ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Jakuba Koseckiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Legii Warszawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #677 from articles/00107617 from sent28

Text  : Na domiar złego coraz głośniej słychać , że Radosława Pruchnika chce pozyskać Arka Gdynia ,  której trenerem jest Petr Nemec ,  były szkoleniowiec ełkaesiaka we Flocie Świnoujście .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4____ 5_______ 6______ 7 8_ 9________ 10_______ 11__ 12______ 13__ 14____ 15 16____ 17______ 18__ 19__ 20___ 21 22__ 23___________ 24________ 25 26____ 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Radosława Pruchnika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Arka Gdynia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Petr Nemec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Flocie Świnoujście (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #678 from articles/00107617 from sent29

Text  : W sobotę w sparingu zagrał już rekonwalescent Robert Szczot ,  do zdrowia szybko wraca Rafał Kujawa .
Tokens: 1 2_____ 3 4_______ 5_____ 6__ 7_____________ 8_____ 9_____ 10 11 12_____ 13____ 14___ 15___ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Robert Szczot (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Rafał Kujawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #679 from articles/00107617 from sent30

Text  : Inny rekonwalescent - Marcin Smoliński - chodzi już bez kul i  prawdopodobnie w  lutym wznowi treningi .
Tokens: 1___ 2_____________ 3 4_____ 5________ 6 7_____ 8__ 9__ 10_ 11 12____________ 13 14___ 15____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Marcin Smoliński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #680 from articles/00107617 from sent31

Text  : ŁKS - OKS 1945 OLSZTYN 1 : 0
Tokens: 1__ 2 3__ 4___ 5______ 6 7 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ŁKS (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,3] = OKS (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [5,5] = OLSZTYN (confidence=0.58)
  FalseNegative nam [3,5] = OKS 1945 OLSZTYN

(ChunkerEvaluator) Sentence #681 from articles/00107617 from sent32

Text  : Gol : Saganowski ( 34 . )
Tokens: 1__ 2 3_________ 4 5_ 6 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Saganowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Gol (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #682 from articles/00107617 from sent33

Text  : ŁKS ( I połowa ) : Wyparło - Stefańczyk ,  Łabędzki ,  Klepczarek ,  Romańczuk -  Łobodziński ,  Kłus ,  Bocian ,  Pruchnik ,  A  .  Papikjan -  Saganowski ;  II połowa :  Wyparło (  65 .
Tokens: 1__ 2 3 4_____ 5 6 7______ 8 9_________ 10 11______ 12 13________ 14 15_______ 16 17_________ 18 19__ 20 21____ 22 23______ 24 25 26 27______ 28 29________ 30 31 32____ 33 34_____ 35 36 37

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ŁKS (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Łabędzki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Klepczarek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Kłus (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,21] = Bocian (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Pruchnik (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = Stefańczyk (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [15,15] = Romańczuk (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [17,17] = Łobodziński (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [25,27] = A . Papikjan (confidence=0.81)
  FalsePositive nam [29,29] = Saganowski (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [7,9] = Wyparło - Stefańczyk
  FalseNegative nam [15,17] = Romańczuk - Łobodziński
  FalseNegative nam [25,29] = A . Papikjan - Saganowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #683 from articles/00107617 from sent34

Text  : Olszewski ) - Seweryn , Kosiec , Osiński , Olczak -  Bartosiewicz ,  Tumicz ,  Bocian (  65 .
Tokens: 1________ 2 3 4______ 5 6_____ 7 8______ 9 10____ 11 12__________ 13 14____ 15 16____ 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Olszewski (confidence=0.99)
  TruePositive nam [4,4] = Seweryn (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Kosiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Osiński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Olczak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Bartosiewicz (confidence=0.93)
  TruePositive nam [14,14] = Tumicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Bocian (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #684 from articles/00107617 from sent35

Text  : Szczot ) , Kang Jung - hun , W .  Papikjan -  Zabłocki .
Tokens: 1_____ 2 3 4___ 5___ 6 7__ 8 9 10 11______ 12 13______ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [4,5] = Kang Jung (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,11] = W . Papikjan (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [13,13] = Zabłocki (confidence=0.72)
  FalseNegative nam [1,1] = Szczot
  FalseNegative nam [4,7] = Kang Jung - hun
  FalseNegative nam [9,13] = W . Papikjan - Zabłocki

2016-10-31 14:03:54,327 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 30 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107619.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107619.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #685 from articles/00107619 from sent1

Text  : Rynek nowych mieszkań w Polsce w 2011 r .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4 5_____ 6 7___ 8 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #686 from articles/00107619 from sent2

Text  : REAS opublikował informację o sytuacji rynku nowych mieszkań w Polsce po IV kwartale 2011 r  .
Tokens: 1___ 2__________ 3_________ 4 5_______ 6____ 7_____ 8_______ 9 10____ 11 12 13______ 14__ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = REAS (confidence=0.87)
  TruePositive nam [10,10] = Polsce (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = IV (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #687 from articles/00107619 from sent3

Text  : . . .
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #688 from articles/00107619 from sent4

Text  : REAS opublikował informację o sytuacji rynku nowych mieszkań w Polsce po IV kwartale 2011 r  .
Tokens: 1___ 2__________ 3_________ 4 5_______ 6____ 7_____ 8_______ 9 10____ 11 12 13______ 14__ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = REAS (confidence=0.87)
  TruePositive nam [10,10] = Polsce (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = IV (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #689 from articles/00107619 from sent5

Text  : Z perspektywy deweloperów optymizmem mogą napawać niezłe wyniki sprzedaży w  minionych dwóch latach .
Tokens: 1 2__________ 3__________ 4_________ 5___ 6______ 7_____ 8_____ 9________ 10 11_______ 12___ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #690 from articles/00107619 from sent6

Text  : Z perspektywy klientów – coraz większy wybór mieszkań i malejące ceny .
Tokens: 1 2__________ 3_______ 4 5____ 6______ 7____ 8_______ 9 10______ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #691 from articles/00107619 from sent7

Text  : Z punktu widzenia bankowców – dość stabilny popyt na kredyty pomimo zaostrzanych stopniowo kryteriów ich udzielania .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4________ 5 6___ 7_______ 8____ 9_ 10_____ 11____ 12__________ 13_______ 14_______ 15_ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #692 from articles/00107619 from sent8

Text  : Jednak jest także szereg powodów do obaw .
Tokens: 1_____ 2___ 3____ 4_____ 5______ 6_ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #693 from articles/00107619 from sent9

Text  : Zdaniem wszystkich analityków tempo wzrostu polskiej gospodarki musi w 2012 roku zwolnić .
Tokens: 1______ 2_________ 3_________ 4____ 5______ 6_______ 7_________ 8___ 9 10__ 11__ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #694 from articles/00107619 from sent10

Text  : Rząd musi zwiększyć dochody budżetu , a to oznacza w  warunkach wolniejszego wzrostu mniej pieniędzy w  kieszeniach obywateli ,  także tych ,  którzy chcieli by kupić nowe mieszkanie .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4______ 5______ 6 7 8_ 9______ 10 11_______ 12__________ 13_____ 14___ 15_______ 16 17_________ 18_______ 19 20___ 21__ 22 23____ 24_____ 25 26___ 27__ 28________ 29

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Rząd

(ChunkerEvaluator) Sentence #695 from articles/00107619 from sent11

Text  : Wszystko wskazuje na to , że banki udzielą w tym roku mniej kredytów niż w  roku ubiegłym ,  a  przeciętny kredyt zapewne się zmniejszy .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_ 4_ 5 6_ 7____ 8______ 9 10_ 11__ 12___ 13______ 14_ 15 16__ 17______ 18 19 20________ 21____ 22_____ 23_ 24_______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #696 from articles/00107619 from sent12

Text  : Nie wiadomo , jaki wpływ na rynek będzie miało wejście w  życie ustawy o  ochronie praw nabywców .
Tokens: 1__ 2______ 3 4___ 5____ 6_ 7____ 8_____ 9____ 10_____ 11 12___ 13____ 14 15______ 16__ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #697 from articles/00107619 from sent13

Text  : Podsumowując , w rok 2012 uczestnicy rynku mieszkaniowego wchodzą z  mieszanymi uczuciami .
Tokens: 1___________ 2 3 4__ 5___ 6_________ 7____ 8_____________ 9______ 10 11________ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #698 from articles/00107619 from sent14

Text  : Publikowany skrót przygotowany jest w oparciu najnowszy kwartalny raport REAS ,  który podsumowując wyniki tak ostatniego kwartału ,  jak i  całego roku 2011 ,  jest cenną podstawą do dyskusji o  przyszłości rynku mieszkaniowego w  Polsce .
Tokens: 1__________ 2____ 3___________ 4___ 5 6______ 7________ 8________ 9_____ 10__ 11 12___ 13__________ 14____ 15_ 16________ 17______ 18 19_ 20 21____ 22__ 23__ 24 25__ 26___ 27______ 28 29______ 30 31_________ 32___ 33____________ 34 35____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = REAS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,35] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #699 from articles/00107619 from sent15

Text  : W syntetyczny sposób ukazuje to , co działo się na rynkach najważniejszych polskich aglomeracji w  ostatnich kilku latach i  przedstawia eksperckie opinie dotyczące przyszłości .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4______ 5_ 6 7_ 8_____ 9__ 10 11_____ 12_____________ 13______ 14_________ 15 16_______ 17___ 18____ 19 20_________ 21________ 22____ 23_______ 24_________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #700 from articles/00107619 from sent16

Text  : Zachęcamy do zapoznania się z raportami REAS , a także do bezpośredniego kontaktu z  ekspertami REAS w  razie potrzeby uzyskania szczegółowej opinii lub informacji o  rynku .
Tokens: 1________ 2_ 3_________ 4__ 5 6________ 7___ 8 9 10___ 11 12____________ 13______ 14 15________ 16__ 17 18___ 19______ 20_______ 21__________ 22____ 23_ 24________ 25 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = REAS (confidence=0.96)
  TruePositive nam [16,16] = REAS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #701 from articles/00107619 from sent17

Text  : Więcej informacji o sytuacji na rynku znajdą Państwo w publikacji "  Rynek Mieszkaniowy w  Polsce -  IV kw .  2011 "  dostępnej na www.reas.pl
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_______ 5_ 6____ 7_____ 8______ 9 10________ 11 12___ 13__________ 14 15____ 16 17 18 19 20__ 21 22_______ 23 24_________

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Państwo (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [12,13] = Rynek Mieszkaniowy (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [15,15] = Polsce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,20] = Rynek Mieszkaniowy w Polsce - IV kw . 2011
  FalseNegative nam [24,24] = www.reas.pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #702 from articles/00107619 from sent18

Text  : _ _ _ _ _ _ _ _ _ _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _  _
Tokens: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #703 from articles/00107619 from sent19

Text  : REAS jest firmą doradczą specjalizującą się w zagadnieniach związanych z  rynkiem mieszkaniowym ,  od 1997 roku współpracującą z  deweloperami ,  bankami ,  inwestorami oraz innymi podmiotami działającymi na rynku .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4_______ 5_____________ 6__ 7 8____________ 9_________ 10 11_____ 12___________ 13 14 15__ 16__ 17____________ 18 19__________ 20 21_____ 22 23_________ 24__ 25____ 26________ 27__________ 28 29___ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = REAS (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #704 from articles/00107619 from sent20

Text  : Począwszy od 2000 roku REAS prowadzi stały monitoring pierwotnego rynku mieszkaniowego i  dzięki posiadanej wiedzy dostarcza szeroki zakres analiz rynku oraz formułuje długoterminowe prognozy wspomagające proces planowania strategicznego .
Tokens: 1________ 2_ 3___ 4___ 5___ 6_______ 7____ 8_________ 9__________ 10___ 11____________ 12 13____ 14________ 15____ 16_______ 17_____ 18____ 19____ 20___ 21__ 22_______ 23____________ 24______ 25__________ 26____ 27________ 28____________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = REAS (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #705 from articles/00107619 from sent21

Text  : REAS doradza także deweloperom na wszystkich etapach procesu inwestycyjnego ,  wspierając ich w  procesie planowania i  przygotowania produktu o  najlepszym potencjale rynkowym .
Tokens: 1___ 2______ 3____ 4__________ 5_ 6_________ 7______ 8______ 9_____________ 10 11________ 12_ 13 14______ 15________ 16 17___________ 18______ 19 20________ 21________ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = REAS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #706 from articles/00107619 from sent22

Text  : REAS specjalizuje się też w wycenach nieruchomości mieszkaniowych , a  także skutecznie doradza i  wspiera inwestorów w  procesie pozyskiwania gruntów oraz finansowania dla nowych inwestycji mieszkaniowych .
Tokens: 1___ 2___________ 3__ 4__ 5 6_______ 7____________ 8_____________ 9 10 11___ 12________ 13_____ 14 15_____ 16________ 17 18______ 19__________ 20_____ 21__ 22__________ 23_ 24____ 25________ 26____________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = REAS (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #707 from articles/00107619 from sent23

Text  : Od 2007 roku REAS jest partnerem firmy Jones Lang LaSalle ,  światowego lidera doradztwa na rynku nieruchomości komercyjnych .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4___ 5___ 6________ 7____ 8____ 9___ 10_____ 11 12________ 13____ 14_______ 15 16___ 17___________ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = REAS (confidence=0.95)
  TruePositive nam [8,10] = Jones Lang LaSalle (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:54,480 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 31 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107626.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107626.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #708 from articles/00107626 from sent1

Text  : Grecja zmęczyła inwestorów , opadł zapał do kupowania akcji i  złotego
Tokens: 1_____ 2_______ 3_________ 4 5____ 6____ 7_ 8________ 9____ 10 11_____

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = złotego (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [1,1] = Grecja

(ChunkerEvaluator) Sentence #709 from articles/00107626 from sent2

Text  : Ceny akcji na europejskich giełdach zapadły w letarg , bo inwestorów ogarnęło znużenie czekaniem na decyzję Ateny w  sprawie dalszych oszczędności .
Tokens: 1___ 2____ 3_ 4___________ 5_______ 6______ 7 8_____ 9 10 11________ 12______ 13______ 14_______ 15 16_____ 17___ 18 19_____ 20______ 21__________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Ateny (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #710 from articles/00107626 from sent3

Text  : Kurs złotego słabo zareagował na decyzję i komentarze RPP w  sprawie zmian stóp procentowych .
Tokens: 1___ 2______ 3____ 4_________ 5_ 6______ 7 8_________ 9__ 10 11_____ 12___ 13__ 14__________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = RPP (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,2] = złotego

(ChunkerEvaluator) Sentence #711 from articles/00107626 from sent4

Text  : Nie takiej końcówki sesji oczekiwali inwestorzy .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4____ 5_________ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #712 from articles/00107626 from sent5

Text  : Po wielu dniach oczekiwania na rozstrzygnięcie problemu greckiego zadłużenia mieli nadzieję ,  że dziś politycy w  Atenach wreszcie na coś się zdecydują .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4__________ 5_ 6______________ 7_______ 8________ 9_________ 10___ 11______ 12 13 14__ 15______ 16 17_____ 18______ 19 20_ 21_ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Atenach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #713 from articles/00107626 from sent6

Text  : Tymczasem decyzji nadal nie ma .
Tokens: 1________ 2______ 3____ 4__ 5_ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #714 from articles/00107626 from sent7

Text  : W efekcie początkowy optymizm ustąpił zniechęceniu .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4_______ 5______ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #715 from articles/00107626 from sent8

Text  : WIG20 na zamknięciu zyskał ledwie 0 , 8 proc .
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4_____ 5_____ 6 7 8 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = WIG20 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #716 from articles/00107626 from sent9

Text  : Powiało podwyżkami stóp .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #717 from articles/00107626 from sent10

Text  : Członek RPP Adam Glapiński powiedział , że jeśli po I  kwartale inflacja nadal będzie utrzymywać się na poziomie ok .  4  ,  5  proc .  ,  a  gospodarka będzie rosnąć o  4  proc .  ,  to złoży wniosek o  podwyżkę stóp procentowych .
Tokens: 1______ 2__ 3___ 4________ 5_________ 6 7_ 8____ 9_ 10 11______ 12______ 13___ 14____ 15________ 16_ 17 18______ 19 20 21 22 23 24__ 25 26 27 28________ 29____ 30____ 31 32 33__ 34 35 36 37___ 38_____ 39 40______ 41__ 42__________ 43

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = RPP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,4] = Adam Glapiński (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #718 from articles/00107626 from sent11

Text  : Złoty reaguje dziś bardzo wstrzemięźliwe na doniesienia z RPP .
Tokens: 1____ 2______ 3___ 4_____ 5_____________ 6_ 7__________ 8 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Złoty (confidence=0.95)
  TruePositive nam [9,9] = RPP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #719 from articles/00107626 from sent12

Text  : Euro podrożało do 4 , 18 zł , a dolar do 3  ,  16 zł .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4 5 6_ 7_ 8 9 10___ 11 12 13 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Euro (confidence=0.80)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.91)
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [10,10] = dolar

(ChunkerEvaluator) Sentence #720 from articles/00107626 from sent13

Text  : Posiadacze kredytów w złotych chyba nie powinni być zainteresowani ,  aby polska gospodarka kwitła w  I  kwartale .
Tokens: 1_________ 2_______ 3 4______ 5____ 6__ 7______ 8__ 9_____________ 10 11_ 12____ 13________ 14____ 15 16 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = złotych (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #721 from articles/00107626 from sent14

Text  : Bo jak powiedział prezes NBP dobre dane o PKB będą jednym z  czynników przybliżających podwyżkę stóp .
Tokens: 1_ 2__ 3_________ 4_____ 5__ 6____ 7___ 8 9__ 10__ 11____ 12 13_______ 14_____________ 15______ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = NBP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = PKB (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #722 from articles/00107626 from sent15

Text  : Rada Polityki Pieniężnej nie zmieniła stóp procentowych , bo choć inflacja pozostaje powyżej celu inflacyjnego ,  to wskaźniki wyprzedzające sygnalizują możliwe pogorszenie koniunktury .
Tokens: 1___ 2_______ 3_________ 4__ 5_______ 6___ 7___________ 8 9_ 10__ 11______ 12_______ 13_____ 14__ 15__________ 16 17 18_______ 19___________ 20_________ 21_____ 22_________ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Rada Polityki Pieniężnej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #723 from articles/00107626 from sent16

Text  : Ostatnio umacniający się złoty ogranicza inflację .
Tokens: 1_______ 2__________ 3__ 4____ 5________ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = złoty (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #724 from articles/00107626 from sent17

Text  : Zdaniem prezesa NBP Marka Belki obniżki stóp są mało prawdopodobne .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4____ 5____ 6______ 7___ 8_ 9___ 10___________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = NBP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Marka Belki (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #725 from articles/00107626 from sent18

Text  : Złoty nieco odrabia straty - dolar potaniał do 3 ,  14 zł .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4_____ 5 6____ 7_______ 8_ 9 10 11 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=0.77)
  FalseNegative nam [1,1] = Złoty
  FalseNegative nam [6,6] = dolar

(ChunkerEvaluator) Sentence #726 from articles/00107626 from sent19

Text  : Początek notowań na Wall Street również determinowany jest przez oczekiwanie na wynik rozmów w  Atenach .
Tokens: 1_______ 2______ 3_ 4___ 5_____ 6______ 7____________ 8___ 9____ 10_________ 11 12___ 13____ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Wall Street (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Atenach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #727 from articles/00107626 from sent20

Text  : Dow Jones zyskuje 0 , 1 proc . , a  Nasdaq -  0  ,  2  proc .
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4 5 6 7___ 8 9 10 11____ 12 13 14 15 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dow Jones (confidence=0.94)
  TruePositive nam [11,11] = Nasdaq (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #728 from articles/00107626 from sent21

Text  : W Europie nadal przeważają symboliczne wzrosty - WIG20 idzie w  górę 0  ,  3  proc .
Tokens: 1 2______ 3____ 4_________ 5__________ 6______ 7 8____ 9____ 10 11__ 12 13 14 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Europie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = WIG20 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #729 from articles/00107626 from sent22

Text  : BRE Bank chciał by w tym roku osiągnąć podobne rezultaty jak w  rekordowym 2011 r  .  ,  kiedy zarobił netto 1  ,  13 mld zł .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4_ 5 6__ 7___ 8_______ 9______ 10_______ 11_ 12 13________ 14__ 15 16 17 18___ 19_____ 20___ 21 22 23 24_ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = BRE Bank (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #730 from articles/00107626 from sent23

Text  : A w Grecji jak nie było , tak nie ma decyzji politycznej w  sprawie zaakceptowania nowego programu oszczędnościowego .
Tokens: 1 2 3_____ 4__ 5__ 6___ 7 8__ 9__ 10 11_____ 12_________ 13 14_____ 15____________ 16____ 17______ 18_______________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #731 from articles/00107626 from sent24

Text  : Inwestorzy giełdowi nadal czekają z optymizmem , bo indeksy utrzymują się na plusach ,  ale na rynku walutowym złoty umiarkowanie słabnie .
Tokens: 1_________ 2_______ 3____ 4______ 5 6_________ 7 8_ 9______ 10_______ 11_ 12 13_____ 14 15_ 16 17___ 18_______ 19___ 20__________ 21_____ 22

Chunks:
  FalseNegative nam [19,19] = złoty

(ChunkerEvaluator) Sentence #732 from articles/00107626 from sent25

Text  : Euro podrożało do 4 . 18 zł , dolar do 3  ,  15 zł ,  a  frank kosztuje znowu nieco ponad 3  ,  45 zł .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4 5 6_ 7_ 8 9____ 10 11 12 13 14 15 16 17___ 18______ 19___ 20___ 21___ 22 23 24 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Euro (confidence=0.80)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=0.96)
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=0.86)
  FalseNegative nam [9,9] = dolar
  FalseNegative nam [17,17] = frank

(ChunkerEvaluator) Sentence #733 from articles/00107626 from sent26

Text  : Tymczasem jak donoszą agencje greccy politycy studiują liczący 50 stron dokument zawierający ustalenia dotyczące programu oszczędnościowego ,  którego wdrożenie jest warunkiem uzyskania przez Ateny 130 mld euro pomocy .
Tokens: 1________ 2__ 3______ 4______ 5_____ 6_______ 7_______ 8______ 9_ 10___ 11______ 12_________ 13_______ 14_______ 15______ 16_______________ 17 18_____ 19_______ 20__ 21_______ 22_______ 23___ 24___ 25_ 26_ 27__ 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = Ateny (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = euro (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #734 from articles/00107626 from sent27

Text  : Zgodnie z przewidywaniami Rada Polityki Pieniężnej nie zmieniła dziś stóp procentowych .
Tokens: 1______ 2 3______________ 4___ 5_______ 6_________ 7__ 8_______ 9___ 10__ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Rada Polityki Pieniężnej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #735 from articles/00107626 from sent28

Text  : Główna wynosi 4 , 50 proc .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4 5_ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #736 from articles/00107626 from sent29

Text  : Zmiany , zmiany , zmiany .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #737 from articles/00107626 from sent30

Text  : Nowym prezesem NFI Empik Media został Michał Grom .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4____ 5____ 6_____ 7_____ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = NFI Empik Media (confidence=0.94)
  TruePositive nam [7,8] = Michał Grom (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #738 from articles/00107626 from sent31

Text  : Niemcy z łatwością sprzedały pięcioletnie obligacje za blisko 3 ,  3  mld euro .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4________ 5___________ 6________ 7_ 8_____ 9 10 11 12_ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = euro (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Niemcy

(ChunkerEvaluator) Sentence #739 from articles/00107626 from sent32

Text  : Chętni chcieli kupić papiery za 5 , 9 mld euro .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4______ 5_ 6 7 8 9__ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = euro (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #740 from articles/00107626 from sent33

Text  : Średnia rentowność wyniosła 0 , 91 proc . , czyli minimalnie więcej niż podczas poprzedniej aukcji (  0  ,  9  proc .  )  .
Tokens: 1______ 2_________ 3_______ 4 5 6_ 7___ 8 9 10___ 11________ 12____ 13_ 14_____ 15_________ 16____ 17 18 19 20 21__ 22 23 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #741 from articles/00107626 from sent34

Text  : Wygląda na to , że mamy sytuację jak w filmie „  Rejs ”  :  inwestorom najbardziej podobają się te ceny ,  które znają ,  czyli aktualne .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_ 6___ 7_______ 8__ 9 10____ 11 12__ 13 14 15________ 16_________ 17______ 18_ 19 20__ 21 22___ 23___ 24 25___ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Rejs (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #742 from articles/00107626 from sent35

Text  : Zmiana WIG20 oscyluje wokół zera , na dojrzałych rynkach Europy indeksy utrzymują stabilne lekkie zwyżki ,  a  w  USA kontrakty na Wall Street nie wskazują ani na przewagę kupujących ,  a  ni sprzedających .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4____ 5___ 6 7_ 8_________ 9______ 10____ 11_____ 12_______ 13______ 14____ 15____ 16 17 18 19_ 20_______ 21 22__ 23____ 24_ 25______ 26_ 27 28______ 29________ 30 31 32 33___________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = WIG20 (confidence=0.81)
  TruePositive nam [10,10] = Europy (confidence=0.90)
  TruePositive nam [19,19] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Wall Street (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #743 from articles/00107626 from sent36

Text  : To zwlekanie z odważniejszymi decyzjami to efekt wyczekiwania na postęp w  negocjacjach w  Grecji .
Tokens: 1_ 2________ 3 4_____________ 5________ 6_ 7____ 8___________ 9_ 10____ 11 12__________ 13 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #744 from articles/00107626 from sent37

Text  : Kurs euro wynosi nadal 4 , 17 zł .
Tokens: 1___ 2___ 3_____ 4____ 5 6 7_ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = euro (confidence=0.70)
  TruePositive nam [8,8] = zł (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #745 from articles/00107626 from sent38

Text  : Pomimo nadziei na optymistyczny scenariusz w Grecji inwestorzy coraz mniej chętniej kupują akcje w  Warszawie .
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4____________ 5_________ 6 7_____ 8_________ 9____ 10___ 11______ 12____ 13___ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Grecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #746 from articles/00107626 from sent39

Text  : Nasz indeks blue chipów zszedł minimalnie pod kreskę , co kontrastuje ze zwyżkami utrzymującymi się przeważnie w  Europie .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4_____ 5_____ 6_________ 7__ 8_____ 9 10 11_________ 12 13______ 14___________ 15_ 16________ 17 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Europie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,4] = blue chipów

(ChunkerEvaluator) Sentence #747 from articles/00107626 from sent40

Text  : Jeśli Wall Street Journal się nie myli , to EBC pęka w  sprawie redukcji greckiego zadłużenia i  godzi się wziąć udział w  strzyżeniu wierzycieli .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4______ 5__ 6__ 7___ 8 9_ 10_ 11__ 12 13_____ 14______ 15_______ 16________ 17 18___ 19_ 20___ 21____ 22 23________ 24_________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Wall Street Journal (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,10] = EBC (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #748 from articles/00107626 from sent41

Text  : EBC ma na koncie ok . 40 mld euro w  greckich obligacjach ,  które kupił w  zeszłym roku na rynku wtórnym ,  pomagając w  ten sposób potrzymać notowania greckiego długu .
Tokens: 1__ 2_ 3_ 4_____ 5_ 6 7_ 8__ 9___ 10 11______ 12_________ 13 14___ 15___ 16 17_____ 18__ 19 20___ 21_____ 22 23_______ 24 25_ 26____ 27_______ 28_______ 29_______ 30___ 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = EBC (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = euro (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #749 from articles/00107626 from sent42

Text  : Niechęć EBC do przyjęcia części strat na siebie była do tej pory jedną z  głównych przeszkód w  rozmowach między innymi wierzycielami a  greckim rządem .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4________ 5_____ 6____ 7_ 8_____ 9___ 10 11_ 12__ 13___ 14 15______ 16_______ 17 18_______ 19____ 20____ 21___________ 22 23_____ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = EBC (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #750 from articles/00107626 from sent43

Text  : Bank inwestycyjny Goldman Sachs podniósł cenę docelową dla Budimeksu z  90 do 93 zł i  rekomenduje „  neutralnie ”  .
Tokens: 1___ 2___________ 3______ 4____ 5_______ 6___ 7_______ 8__ 9________ 10 11 12 13 14 15 16_________ 17 18________ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Goldman Sachs (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = Budimeksu (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #751 from articles/00107626 from sent44

Text  : BRE Bank zarobił w zeszłym roku na czysto 1 ,  13 mld zł ,  ale mimo to nie planuje wypłaty dywidendy .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4 5______ 6___ 7_ 8_____ 9 10 11 12_ 13 14 15_ 16__ 17 18_ 19_____ 20_____ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = BRE Bank (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #752 from articles/00107626 from sent45

Text  : Jest to zgodne z zaleceniami Komisji Nadzoru Finansowego , która chce wzmocnienia kapitałów polskich banków w  obliczu kryzysu .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4 5__________ 6______ 7______ 8__________ 9 10___ 11__ 12_________ 13_______ 14______ 15____ 16 17_____ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Komisji Nadzoru Finansowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #753 from articles/00107626 from sent46

Text  : Zmiana kursu eurodolara nadal oscyluje wokół zera , ale złoty zaczął lekko tracić .
Tokens: 1_____ 2____ 3_________ 4____ 5_______ 6____ 7___ 8 9__ 10___ 11____ 12___ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = złoty (confidence=0.71)
  FalseNegative nam [3,3] = eurodolara

(ChunkerEvaluator) Sentence #754 from articles/00107626 from sent47

Text  : Euro podrożało do 4 , 17 zł , dolar i  frank jeszcze są minimalnie słabsze niż we wtorek :  dolar kosztuje 3  ,  14 zł ,  frank -  3  ,  44 zł .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4 5 6_ 7_ 8 9____ 10 11___ 12_____ 13 14________ 15_____ 16_ 17 18____ 19 20___ 21______ 22 23 24 25 26 27___ 28 29 30 31 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Euro (confidence=0.80)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [32,32] = zł (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [9,9] = dolar
  FalseNegative nam [11,11] = frank
  FalseNegative nam [20,20] = dolar
  FalseNegative nam [27,27] = frank

(ChunkerEvaluator) Sentence #755 from articles/00107626 from sent48

Text  : Na europejskich giełdach największy optymizm widać we Frankfurcie .
Tokens: 1_ 2___________ 3_______ 4_________ 5_______ 6____ 7_ 8__________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Frankfurcie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #756 from articles/00107626 from sent49

Text  : DAX rośnie o 1 proc . , bo jeśli Grekom uda się jednak dogadać z  wierzycielami oraz uzyskać pomoc finansową ,  to niemieckie banki przynajmniej chwilowo będą mogły odetchnąć z  ulgą .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4 5___ 6 7 8_ 9____ 10____ 11_ 12_ 13____ 14_____ 15 16___________ 17__ 18_____ 19___ 20_______ 21 22 23________ 24___ 25__________ 26______ 27__ 28___ 29_______ 30 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = DAX (confidence=0.61)
  TruePositive nam [10,10] = Grekom (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #757 from articles/00107626 from sent50

Text  : Analitycy Raiffeisena obniżyli rekomendację dla banku Millennium do „ sprzedaj ”  z  „  redukuj ”  .
Tokens: 1________ 2__________ 3_______ 4___________ 5__ 6____ 7_________ 8_ 9 10______ 11 12 13 14_____ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Raiffeisena (confidence=0.92)
  TruePositive nam [7,7] = Millennium (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #758 from articles/00107626 from sent51

Text  : Cena docelowa została podwyższona z 3 , 20 do 3  ,  50 zł .
Tokens: 1___ 2_______ 3______ 4__________ 5 6 7 8_ 9_ 10 11 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #759 from articles/00107626 from sent52

Text  : Nie wywołało to większych zmian kursu Millennium - akcja kosztuje 4  ,  13 zł .
Tokens: 1__ 2_______ 3_ 4________ 5____ 6____ 7_________ 8 9____ 10______ 11 12 13 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Millennium (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #760 from articles/00107626 from sent53

Text  : Na rynku walutowym nadal bez fajerwerków .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4____ 5__ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #761 from articles/00107626 from sent54

Text  : Złoty lekko umacnia się do wszystkich walut przy stabilnym eurodolarze .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4__ 5_ 6_________ 7____ 8___ 9________ 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Złoty (confidence=0.75)
  FalsePositive nam [9,10] = stabilnym eurodolarze (confidence=0.61)
  FalseNegative nam [10,10] = eurodolarze

(ChunkerEvaluator) Sentence #762 from articles/00107626 from sent55

Text  : Nie widać końca kłopotów niegdyś potężnej Nokii .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4_______ 5______ 6_______ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Nokii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #763 from articles/00107626 from sent56

Text  : Koncern zamierza zwolnić w Europie i Meksyku 4 tysiące pracowników ,  bo przenosi projekty smartfonów do Azji .
Tokens: 1______ 2_______ 3______ 4 5______ 6 7______ 8 9______ 10_________ 11 12 13______ 14______ 15________ 16 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Europie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Meksyku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Azji (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #764 from articles/00107626 from sent57

Text  : We wrześniu zeszłego roku firma zamknęła swoją fabrykę w Rumunii .
Tokens: 1_ 2_______ 3_______ 4___ 5____ 6_______ 7____ 8______ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rumunii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #765 from articles/00107626 from sent58

Text  : Na europejskich giełdach panuje lekki optymizm .
Tokens: 1_ 2___________ 3_______ 4_____ 5____ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #766 from articles/00107626 from sent59

Text  : Jednak mało kto wychyla się z odważniejszymi zakupami .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4______ 5__ 6 7_____________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #767 from articles/00107626 from sent60

Text  : Londyński FTSE zyskuje 0 , 4 proc . , paryski CAC40 -  0  ,  6  proc .
Tokens: 1________ 2___ 3______ 4 5 6 7___ 8 9 10_____ 11___ 12 13 14 15 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = FTSE (confidence=0.89)
  TruePositive nam [11,11] = CAC40 (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #768 from articles/00107626 from sent61

Text  : Kontrakty terminowe na Wall Street także umiarkowanie idą w górę .
Tokens: 1________ 2________ 3_ 4___ 5_____ 6____ 7___________ 8__ 9 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Wall Street (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #769 from articles/00107626 from sent62

Text  : Początek sesji na GPW na lekkim plusie - WIG20 zyskuje 0  ,  4  proc .
Tokens: 1_______ 2____ 3_ 4__ 5_ 6_____ 7_____ 8 9____ 10_____ 11 12 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = GPW (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = WIG20 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #770 from articles/00107626 from sent63

Text  : Inwestorzy nadal wyczekują na wieści z Grecji .
Tokens: 1_________ 2____ 3________ 4_ 5_____ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #771 from articles/00107626 from sent64

Text  : Amerykańskie indeksy zakończyły wtorek na minimalnym plusie - Dow Jones zyskał 0  ,  3  proc .
Tokens: 1___________ 2______ 3_________ 4_____ 5_ 6_________ 7_____ 8 9__ 10___ 11____ 12 13 14 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Dow Jones (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #772 from articles/00107626 from sent65

Text  : Stało się tak , pomimo studzenia przez szefa Fed Bena Bernankego optymistycznych nastrojów związanych ze stanem gospodarki USA .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4 5_____ 6________ 7____ 8____ 9__ 10__ 11________ 12_____________ 13_______ 14________ 15 16____ 17________ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Fed Bena Bernankego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #773 from articles/00107626 from sent66

Text  : Na razie stopa bezrobocia utrzymuje się na wysokim poziomie ,  wzrost PKB jest umiarkowany ,  a  ceny nieruchomości niskie .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4_________ 5________ 6__ 7_ 8______ 9_______ 10 11____ 12_ 13__ 14_________ 15 16 17__ 18___________ 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = PKB (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #774 from articles/00107626 from sent67

Text  : Greccy politycy znowu we wtorek niewiele zrobili w celu przekonania inwestorów ,  że są zdeterminowani w  walce z  kryzysem .
Tokens: 1_____ 2_______ 3____ 4_ 5_____ 6_______ 7______ 8 9___ 10_________ 11________ 12 13 14 15____________ 16 17___ 18 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #775 from articles/00107626 from sent68

Text  : Omówienie zasad udzielenia przez MFW i Unię pomocy finansowej zostało przełożone na dziś .
Tokens: 1________ 2____ 3_________ 4____ 5__ 6 7___ 8_____ 9_________ 10_____ 11________ 12 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = MFW (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Unię (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #776 from articles/00107626 from sent69

Text  : Stawką jest pomoc 130 mld euro .
Tokens: 1_____ 2___ 3____ 4__ 5__ 6___ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = euro (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #777 from articles/00107626 from sent70

Text  : Czas ucieka , bo 20 marca Ateny mają oddać 14 ,  5  mld euro ,  których nie mają w  kasie .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_ 5_ 6____ 7____ 8___ 9____ 10 11 12 13_ 14__ 15 16_____ 17_ 18__ 19 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Ateny (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,14] = euro (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #778 from articles/00107626 from sent71

Text  : U nas rozkręca się sezon wyników kwartalnych .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4__ 5____ 6______ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #779 from articles/00107626 from sent72

Text  : BRE Bank pochwalił się , że w IV kw .
Tokens: 1__ 2___ 3________ 4__ 5 6_ 7 8_ 9_ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = BRE Bank (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #780 from articles/00107626 from sent73

Text  : 2011 zarobił netto o blisko 50 proc . więcej niż w  analogicznym okresie ubiegłego roku .
Tokens: 1___ 2______ 3____ 4 5_____ 6_ 7___ 8 9_____ 10_ 11 12__________ 13_____ 14_______ 15__ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #781 from articles/00107626 from sent74

Text  : Wynik jest minimalnie powyżej oczekiwań analityków .
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4______ 5________ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #782 from articles/00107626 from sent75

Text  : Złoty lekko się umacnia do głównych walut .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4______ 5_ 6_______ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Złoty (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #783 from articles/00107626 from sent76

Text  : Euro kosztuje 4 , 16 zł , dolar - 3  ,  13 zł ,  frank -  3  ,  43 zł .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4 5_ 6_ 7 8____ 9 10 11 12 13 14 15___ 16 17 18 19 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Euro (confidence=0.78)
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,20] = zł (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [8,8] = dolar
  FalseNegative nam [15,15] = frank

(ChunkerEvaluator) Sentence #784 from articles/00107626 from sent77

Text  : Eurodolar jest stabilny .
Tokens: 1________ 2___ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Eurodolar (confidence=0.68)

2016-10-31 14:03:54,874 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 32 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107627.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107627.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #785 from articles/00107627 from sent1

Text  : Protesty przeciw ACTA w sobotę w całej Europie
Tokens: 1_______ 2______ 3___ 4 5_____ 6 7____ 8______

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = ACTA (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = Europie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #786 from articles/00107627 from sent2

Text  : Ogólnoeuropejski protest przeciw ACTA w sobotę w większości miast europejskich .
Tokens: 1_______________ 2______ 3______ 4___ 5 6_____ 7 8_________ 9____ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ACTA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #787 from articles/00107627 from sent3

Text  : Prawie wszędzie wystartuje ok . godziny 13 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_________ 4_ 5 6______ 7_ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #788 from articles/00107627 from sent4

Text  : Tylko we Francji manifestacje mają się odbyć w 46 miastach ,  w  tym w  tych największych :  w  Paryżu ,  Lyonie czy Marsylii .
Tokens: 1____ 2_ 3______ 4___________ 5___ 6__ 7____ 8 9_ 10______ 11 12 13_ 14 15__ 16__________ 17 18 19____ 20 21____ 22_ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Paryżu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Lyonie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Marsylii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #789 from articles/00107627 from sent5

Text  : W Niemczech liczba miast jest o połowę mniejsza .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4____ 5___ 6 7_____ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Niemczech (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #790 from articles/00107627 from sent6

Text  : Za to swoje uczestnictwo na stronach Facebooka zapowiedziało ponad 20 tysięcy Niemców -  najwięcej w  Berlinie .
Tokens: 1_ 2_ 3____ 4___________ 5_ 6_______ 7________ 8____________ 9____ 10 11_____ 12_____ 13 14_______ 15 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Facebooka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Niemców (confidence=0.92)
  TruePositive nam [16,16] = Berlinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #791 from articles/00107627 from sent7

Text  : Ok . 5 tysięcy osób ma się zebrać przy Fontannie Neptuna i  przejdzie głównymi ulicami centrum miasta .
Tokens: 1_ 2 3 4______ 5___ 6_ 7__ 8_____ 9___ 10_______ 11_____ 12 13_______ 14______ 15_____ 16_____ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Fontannie Neptuna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #792 from articles/00107627 from sent8

Text  : Manifestacja ma się rozpocząć o 13stej , potrwać 4 godziny i  zakończyć się na Hausvogteiplatz .
Tokens: 1___________ 2_ 3__ 4________ 5 6_____ 7 8______ 9 10_____ 11 12_______ 13_ 14 15_____________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Hausvogteiplatz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #793 from articles/00107627 from sent9

Text  : Najliczniejszy protest przeciwko ACTA w Europie zapowiada się w Bukareszcie -  tu swoją obecność zapowiada ok .  30 tysięcy osób .
Tokens: 1_____________ 2______ 3________ 4___ 5 6______ 7________ 8__ 9 10_________ 11 12 13___ 14______ 15_______ 16 17 18 19_____ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ACTA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Europie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Bukareszcie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #794 from articles/00107627 from sent10

Text  : Protesty również w Polsce
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #795 from articles/00107627 from sent11

Text  : W Polsce na ulice chcą wyjść mieszkańcy m . in .  Krakowa ,  Katowic ,  Leszna ,  Radomia ,  Szczecina ,  Warszawy ,  Wrocławia a  także Poznania .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4____ 5___ 6____ 7_________ 8 9 10 11 12_____ 13 14_____ 15 16____ 17 18_____ 19 20_______ 21 22______ 23 24_______ 25 26___ 27______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Krakowa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Katowic (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Leszna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Radomia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Szczecina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,22] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Wrocławia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Poznania (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #796 from articles/00107627 from sent12

Text  : W stolicy Wielkopolski ma się pojawić ok . 800 osób .
Tokens: 1 2______ 3___________ 4_ 5__ 6______ 7_ 8 9__ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Wielkopolski (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #797 from articles/00107627 from sent13

Text  : Marsz wystartuje o godz . 14 spod Urzędu Wojewódzkiego ,  a  zakończy się pod siedzibą Platformy Obywatelskiej .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4___ 5 6_ 7___ 8_____ 9____________ 10 11 12______ 13_ 14_ 15______ 16_______ 17___________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Urzędu Wojewódzkiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Platformy Obywatelskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #798 from articles/00107627 from sent14

Text  : - Spodziewamy się jednak góra 300 - 400 osób ,  bo to już czwarta taka manifestacja w  Poznaniu i  emocje nieco opadają .
Tokens: 1 2__________ 3__ 4_____ 5___ 6__ 7 8__ 9___ 10 11 12 13_ 14_____ 15__ 16__________ 17 18______ 19 20____ 21___ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #799 from articles/00107627 from sent15

Text  : Ale musimy nadal protestować .
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4__________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #800 from articles/00107627 from sent16

Text  : Trzeba naciskać na rząd i premiera , mimo że wreszcie ruszyły debaty w  temacie ACTA .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4___ 5 6_______ 7 8___ 9_ 10______ 11_____ 12____ 13 14_____ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = ACTA (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #801 from articles/00107627 from sent17

Text  : Trzeba jednak pamiętać , że parlament ma rok na ratyfikowanie tego porozumienia .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4 5_ 6________ 7_ 8__ 9_ 10___________ 11__ 12__________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #802 from articles/00107627 from sent18

Text  : Nie chcemy dopuścić by po cichu zrobiono to za naszymi plecami -  mówi TOK FM Tomasz Marciniak -  współorganizator poznańskiego protestu .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4_ 5_ 6____ 7_______ 8_ 9_ 10_____ 11_____ 12 13__ 14_ 15 16____ 17_______ 18 19______________ 20__________ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Tomasz Marciniak (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [14,14] = TOK (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [15,15] = FM (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [14,15] = TOK FM

(ChunkerEvaluator) Sentence #803 from articles/00107627 from sent19

Text  : - Nie mamy jeszcze zgody urzędników na przeprowadzenie zgromadzenia ,  ale złożyli śmy we wtorek stosowne dokumenty w  Urzędzie Miasta .
Tokens: 1 2__ 3___ 4______ 5____ 6_________ 7_ 8______________ 9___________ 10 11_ 12_____ 13_ 14 15____ 16______ 17_______ 18 19______ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Urzędzie Miasta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #804 from articles/00107627 from sent20

Text  : Na ewentualną odmowną decyzję czekamy do piątku , do godziny 14stej .
Tokens: 1_ 2_________ 3______ 4______ 5______ 6_ 7_____ 8 9_ 10_____ 11____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [11,11] = 14stej (confidence=0.51)

(ChunkerEvaluator) Sentence #805 from articles/00107627 from sent21

Text  : Ale wydaje nam się , że urzędnicy raczej przychylnie podejdą do naszej prośby .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4__ 5 6_ 7________ 8_____ 9__________ 10_____ 11 12____ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #806 from articles/00107627 from sent22

Text  : W Poznaniu najliczniejsza do tej pory manifestacja odbyła się 26 stycznia .
Tokens: 1 2_______ 3_____________ 4_ 5__ 6___ 7___________ 8_____ 9__ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #807 from articles/00107627 from sent23

Text  : Według różnych szacunków , wzięło w niej udział od 3  do 5  tysięcy osób .
Tokens: 1_____ 2______ 3________ 4 5_____ 6 7___ 8_____ 9_ 10 11 12 13_____ 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #808 from articles/00107627 from sent24

Text  : Protest wymknął się jednak spod kontroli - zgromadzenie miało się zakończyć na Placu Wolności ,  ale tłum ruszył w  kierunku siedziby wielkopolskiej PO .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4_____ 5___ 6_______ 7 8___________ 9____ 10_ 11_______ 12 13___ 14______ 15 16_ 17__ 18____ 19 20______ 21______ 22____________ 23 24

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Placu Wolności (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = PO (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #809 from articles/00107627 from sent25

Text  : Gdy policjanci nie pozwolili manifestującym podejść do budynku w ich stronę poleciały kamienie .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4________ 5_____________ 6______ 7_ 8______ 9 10_ 11____ 12_______ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #810 from articles/00107627 from sent26

Text  : Zatrzymano 7 najbardziej krewkich osób - jak się okazało ,  znanych policji chuliganów z  jednej z  poznańskich dzielnic .
Tokens: 1_________ 2 3__________ 4_______ 5___ 6 7__ 8__ 9______ 10 11_____ 12_____ 13________ 14 15____ 16 17_________ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #811 from articles/00107627 from sent27

Text  : Kilkadziesiąt wylegitymowano .
Tokens: 1____________ 2_____________ 3

Chunks:

2016-10-31 14:03:55,003 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 33 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107628.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107628.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #812 from articles/00107628 from sent1

Text  : Sąd zdecydował : musicie przeprosić Kruczkowskiego
Tokens: 1__ 2_________ 3 4______ 5_________ 6_____________

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kruczkowskiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Sąd

(ChunkerEvaluator) Sentence #813 from articles/00107628 from sent2

Text  : Radni Wałbrzyskiej Wspólnoty Samorządowej muszą przeprosić byłego prezydenta Wałbrzycha Piotra Kruuczkowskiego za bezpodstawne oskarżenia z  czasów ostatniej kampanii samorządowej -  uznał sąd rejonowy w  Wałbrzychu .
Tokens: 1____ 2___________ 3________ 4___________ 5____ 6_________ 7_____ 8_________ 9_________ 10____ 11_____________ 12 13__________ 14________ 15 16____ 17_______ 18______ 19__________ 20 21___ 22_ 23______ 24 25________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Wałbrzyskiej Wspólnoty Samorządowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Wałbrzycha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Piotra Kruuczkowskiego (confidence=0.96)
  TruePositive nam [25,25] = Wałbrzychu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #814 from articles/00107628 from sent3

Text  : Wyrok , który zapadł przed sądem pierwszej instancji , dotyczy akcji radnych WWS .
Tokens: 1____ 2 3____ 4_____ 5____ 6____ 7________ 8________ 9 10_____ 11___ 12_____ 13_ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = WWS (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #815 from articles/00107628 from sent4

Text  : To m . in . Mirosław Lubiński i Alicja Rosiak ,  którzy podczas pierwszej sesji rady miejskiej Wałbrzycha po wyborach w  2010 r  .  pojawili się z  tablicami sugerującymi ,  że Piotr Kruczkowski został wybrany prezydentem Wałbrzycha w  sposób nieuczciwy ,  dzięki kupowaniu głosów .
Tokens: 1_ 2 3 4_ 5 6_______ 7_______ 8 9_____ 10____ 11 12____ 13_____ 14_______ 15___ 16__ 17_______ 18________ 19 20______ 21 22__ 23 24 25______ 26_ 27 28_______ 29__________ 30 31 32___ 33_________ 34____ 35_____ 36_________ 37________ 38 39____ 40________ 41 42____ 43_______ 44____ 45

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Mirosław Lubiński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Alicja Rosiak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Wałbrzycha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,33] = Piotr Kruczkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Wałbrzycha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #816 from articles/00107628 from sent5

Text  : Napis na jednej tablic brzmiał : „ Jak kupując głosy wyborców i  korumpując polityków zostać prezydentem Wałbrzycha ?
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4_____ 5______ 6 7 8__ 9______ 10___ 11______ 12 13________ 14_______ 15____ 16_________ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Wałbrzycha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #817 from articles/00107628 from sent6

Text  : Rozmowy eksperckie z Piotrem Kruczkowskim ” .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4______ 5___________ 6 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Piotrem Kruczkowskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #818 from articles/00107628 from sent7

Text  : Przypomnijmy , że niedługo później Sąd Okręgowy w Świdnicy nakazał powtórzenie drugiej tury wyborów prezydenckich uznając ,  że w  tym mieście rzeczywiście doszło do handlowania głosami .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4_______ 5______ 6__ 7_______ 8 9_______ 10_____ 11_________ 12_____ 13__ 14_____ 15___________ 16_____ 17 18 19 20_ 21_____ 22__________ 23____ 24 25_________ 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Sąd Okręgowy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Świdnicy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #819 from articles/00107628 from sent8

Text  : W wyniku tego wyroku Piotr Kruczkowski zrezygnował z mandatu prezydenta .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_____ 5____ 6__________ 7__________ 8 9______ 10________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Piotr Kruczkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #820 from articles/00107628 from sent9

Text  : Nie zrezygnował jednak z walki w sądzie , skarżąc radnych o  pomówienie .
Tokens: 1__ 2__________ 3_____ 4 5____ 6 7_____ 8 9______ 10_____ 11 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #821 from articles/00107628 from sent10

Text  : W czwartek sąd uznał , że akcja radnych mogła go obrażać i  nakazał im przeproszenie byłego prezydenta oraz wpłaty od 1  do 2  tys .  zł .  na cel społeczny .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4____ 5 6_ 7____ 8______ 9____ 10 11_____ 12 13_____ 14 15___________ 16____ 17________ 18__ 19____ 20 21 22 23 24_ 25 26 27 28 29_ 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #822 from articles/00107628 from sent11

Text  : - Wyrok pokazuje jednoznacznie , że działania opozycji w ubiegłorocznych wyborach to była prowokacja ,  brudna ,  perfidna gra polityczna ,  której jedynym celem było ,  takimi sposobami ,  zdobycie fotela prezydenta Wałbrzycha -  komentuje wyrok Kruczkowski ,  w  przesłanym do mediów oświadczeniu .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4____________ 5 6_ 7________ 8_______ 9 10_____________ 11______ 12 13__ 14________ 15 16____ 17 18______ 19_ 20________ 21 22____ 23_____ 24___ 25__ 26 27____ 28_______ 29 30______ 31____ 32________ 33________ 34 35_______ 36___ 37_________ 38 39 40________ 41 42____ 43__________ 44

Chunks:
  TruePositive nam [33,33] = Wałbrzycha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Kruczkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #823 from articles/00107628 from sent12

Text  : - Stał em się ofiarą tej bezwzględnej walki prowadzonej barbarzyńskimi metodami .
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5_____ 6__ 7___________ 8____ 9__________ 10____________ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #824 from articles/00107628 from sent13

Text  : Przypomnę , że prokuratura nadała mi status pokrzywdzonego , co nie przeszkadzało moim oponentom obrzucać mnie błotem .
Tokens: 1________ 2 3_ 4__________ 5_____ 6_ 7_____ 8_____________ 9 10 11_ 12___________ 13__ 14_______ 15______ 16__ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #825 from articles/00107628 from sent14

Text  : Z prezydentury zrezygnował em , aby walka prowadzona właśnie takimi metodami nie szkodziła Wałbrzychowi .
Tokens: 1 2___________ 3__________ 4_ 5 6__ 7____ 8_________ 9______ 10____ 11______ 12_ 13_______ 14__________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Wałbrzychowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #826 from articles/00107628 from sent15

Text  : Historia pokazała , że miałem rację , a dzisiejszy wyrok tylko to potwierdza .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4_ 5_____ 6____ 7 8 9_________ 10___ 11___ 12 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #827 from articles/00107628 from sent16

Text  : Pozwani radni są zaskoczeni .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #828 from articles/00107628 from sent17

Text  : Nie zamierzają przepraszać i podtrzymują swoje zarzuty względem byłego prezydenta .
Tokens: 1__ 2_________ 3__________ 4 5__________ 6____ 7______ 8_______ 9_____ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #829 from articles/00107628 from sent18

Text  : - Sąd w Świdnicy jednoznacznie stwierdził , że Piotr Kruczkowski został prezydentem z  wyniku handlowania głosami -  powtarza Mirosław Lubiński ,  który już zapowiada ,  że od zasądzonego wyroku radni się odwołają .
Tokens: 1 2__ 3 4_______ 5____________ 6_________ 7 8_ 9____ 10_________ 11____ 12_________ 13 14____ 15_________ 16_____ 17 18______ 19______ 20______ 21 22___ 23_ 24_______ 25 26 27 28_________ 29____ 30___ 31_ 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Świdnicy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Piotr Kruczkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Mirosław Lubiński (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Sąd

2016-10-31 14:03:55,129 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 34 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107632.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107632.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #830 from articles/00107632 from sent1

Text  : Studencki pomysł : termy w Gdyni na Polance Redłowskiej
Tokens: 1________ 2_____ 3 4____ 5 6____ 7_ 8______ 9__________

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Gdyni (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Polance Redłowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #831 from articles/00107632 from sent2

Text  : Magdalena Rosowska zdobyła nagrodę Wydziału Architektury za najlepszą pracę dyplomową .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4______ 5_______ 6___________ 7_ 8________ 9____ 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Magdalena Rosowska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Wydziału Architektury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #832 from articles/00107632 from sent3

Text  : Zaprojektowała „ Centrum medycyny naturalnej i odnowy biologicznej w Gdyni na Polance Redłowskiej ”
Tokens: 1_____________ 2 3______ 4_______ 5_________ 6 7_____ 8___________ 9 10___ 11 12_____ 13_________ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = Gdyni (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,13] = Polance Redłowskiej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,13] = Centrum medycyny naturalnej i odnowy biologicznej w Gdyni na Polance Redłowskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #833 from articles/00107632 from sent4

Text  : - Inspiracją mojej pracy dyplomowej był Peter Zumthar , który zaprojektował w  szwajcarskim Vals termy ,  za które otrzymał prestiżową nagrodę Pritzkera .
Tokens: 1 2_________ 3____ 4____ 5_________ 6__ 7____ 8______ 9 10___ 11___________ 12 13__________ 14__ 15___ 16 17 18___ 19______ 20________ 21_____ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Peter Zumthar (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Pritzkera (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [14,14] = Vals

(ChunkerEvaluator) Sentence #834 from articles/00107632 from sent5

Text  : Pomyślała m , że w Gdyni , która jest wschodzącym kurortem ,  przydało by się centrum medycyny naturalnej i  odnowy biologicznej .
Tokens: 1________ 2 3 4_ 5 6____ 7 8____ 9___ 10_________ 11______ 12 13______ 14 15_ 16_____ 17______ 18________ 19 20____ 21__________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Gdyni (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #835 from articles/00107632 from sent6

Text  : Takich term nie ma na całym Wybrzeżu - mówi zdobywczyni statuetki Dyplom Roku .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4_ 5_ 6____ 7_______ 8 9___ 10_________ 11_______ 12____ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Wybrzeżu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [12,13] = Dyplom Roku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #836 from articles/00107632 from sent7

Text  : Bryła zaprojektowanego przez nią centrum płynnie wpisuje się w teren Polanki Redłowskiej .
Tokens: 1____ 2_______________ 3____ 4__ 5______ 6______ 7______ 8__ 9 10___ 11_____ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Polanki Redłowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #837 from articles/00107632 from sent8

Text  : - To centrum skupia trzy funkcje , które mogą przyczynić się do rozwoju oferty turystycznej Trójmiasta .
Tokens: 1 2_ 3______ 4_____ 5___ 6______ 7 8____ 9___ 10________ 11_ 12 13_____ 14____ 15__________ 16________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Trójmiasta (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #838 from articles/00107632 from sent9

Text  : Pierwszą jest ośrodek medycyny naturalnej , drugą centrum odnowy biologicznej ,  a  trzecią restauracja z  salami konferencyjnymi i  pokojami gościnnymi -  dodaje młoda architektka .
Tokens: 1_______ 2___ 3______ 4_______ 5_________ 6 7____ 8______ 9_____ 10__________ 11 12 13_____ 14_________ 15 16____ 17_____________ 18 19______ 20________ 21 22____ 23___ 24_________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #839 from articles/00107632 from sent10

Text  : Promotorem jej dyplomu był dr inż . arch . Jacek Poplatek z  Katedry Służby Zdrowia na Wydziale Architektury PG .
Tokens: 1_________ 2__ 3______ 4__ 5_ 6__ 7 8___ 9 10___ 11______ 12 13_____ 14____ 15_____ 16 17______ 18__________ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Jacek Poplatek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = Katedry Służby Zdrowia (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [17,19] = Wydziale Architektury PG (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [17,18] = Wydziale Architektury
  FalseNegative nam [19,19] = PG

(ChunkerEvaluator) Sentence #840 from articles/00107632 from sent11

Text  : - To bardzo samodzielna praca .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4__________ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #841 from articles/00107632 from sent12

Text  : Miałem okazję pracować z niezwykle kreatywną autorką , podejmującą odważne decyzje -  podkreśla promotor .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4 5________ 6________ 7______ 8 9__________ 10_____ 11_____ 12 13_______ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #842 from articles/00107632 from sent13

Text  : Koncepcję Magdaleny Rosowskiej oraz wiele innych prac dyplomowych absolwentów Wydziału Architektury można oglądać na wystawie urządzonej na dziedzińcu im .  Daniela Fahrenheita w  gmachu głównym PG .
Tokens: 1________ 2________ 3_________ 4___ 5____ 6_____ 7___ 8__________ 9__________ 10______ 11__________ 12___ 13_____ 14 15______ 16________ 17 18________ 19 20 21_____ 22_________ 23 24____ 25_____ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Magdaleny Rosowskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Wydziału Architektury (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Daniela Fahrenheita (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = PG (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #843 from articles/00107632 from sent14

Text  : Wśród zaprezentowanych projektów są m . in . dom pływający ,  hala maszyn ,  transformacja helskiej mariny ,  centrum doktoranckie Politechniki Gdańskiej i  adaptacja kościoła w  Gnojewie na cele muzealne .
Tokens: 1____ 2_______________ 3________ 4_ 5 6 7_ 8 9__ 10_______ 11 12__ 13____ 14 15___________ 16______ 17____ 18 19_____ 20__________ 21__________ 22_______ 23 24_______ 25______ 26 27______ 28 29__ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Politechniki Gdańskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Gnojewie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #844 from articles/00107632 from sent15

Text  : Wystawa czynna jest do 20 lutego w godz . 10 -  15 ,  wstęp wolny .
Tokens: 1______ 2_____ 3___ 4_ 5_ 6_____ 7 8___ 9 10 11 12 13 14___ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #845 from articles/00107632 from sent16

Text  : - Na wystawie prezentujemy tylko część dyplomów obronionych w minionym roku .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4___________ 5____ 6____ 7_______ 8__________ 9 10______ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #846 from articles/00107632 from sent17

Text  : Było ich łącznie około 150 , na ekspozycji znajdują się 42 najlepsze .
Tokens: 1___ 2__ 3______ 4____ 5__ 6 7_ 8_________ 9_______ 10_ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #847 from articles/00107632 from sent18

Text  : Ich wyboru dokonali kierownicy katedr - dodaje Jan Buczkowski ,  prodziekan ds .  twórczości na Wydziale Architektury PG .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4_________ 5_____ 6 7_____ 8__ 9_________ 10 11________ 12 13 14________ 15 16______ 17__________ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Jan Buczkowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,18] = Wydziale Architektury PG (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,17] = Wydziale Architektury
  FalseNegative nam [18,18] = PG

2016-10-31 14:03:55,226 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 35 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107635.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107635.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #848 from articles/00107635 from sent1

Text  : PlusLiga siatkarzy - Delecta - Skra 0 : 3
Tokens: 1_______ 2________ 3 4______ 5 6___ 7 8 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PlusLiga (confidence=0.91)
  TruePositive nam [4,4] = Delecta (confidence=0.96)
  TruePositive nam [6,6] = Skra (confidence=0.44)

(ChunkerEvaluator) Sentence #849 from articles/00107635 from sent2

Text  : Delecta Bydgoszcz - PGE Skra Bełchatów 0 : 3 (  31 :  33 ,  16 :  25 ,  17 :  25 )
Tokens: 1______ 2________ 3 4__ 5___ 6________ 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Delecta Bydgoszcz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,6] = PGE Skra Bełchatów (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #850 from articles/00107635 from sent3

Text  : Delecta Bydgoszcz : Stephane Antiga , Michał Masny , Marcin Wika ,  Dawid Konarski ,  Michal Cerven ,  Andrzej Wrona ,  Michał Dębiec (  libero )  -  Wojciech Gradowski ,  Piotr Lipiński ,  Antii Siltala ,  Wojciech Jurkiewicz .
Tokens: 1______ 2________ 3 4_______ 5_____ 6 7_____ 8____ 9 10____ 11__ 12 13___ 14______ 15 16____ 17____ 18 19_____ 20___ 21 22____ 23____ 24 25____ 26 27 28______ 29_______ 30 31___ 32______ 33 34___ 35_____ 36 37______ 38________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Delecta Bydgoszcz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Stephane Antiga (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Michał Masny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Marcin Wika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Dawid Konarski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Michal Cerven (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Andrzej Wrona (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Michał Dębiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Wojciech Gradowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,32] = Piotr Lipiński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Antii Siltala (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Wojciech Jurkiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #851 from articles/00107635 from sent4

Text  : PGE Skra Bełchatów : Mariusz Wlazły , Daniel Pliński ,  Karol Kłos ,  Bartosz Kurek ,  Miguel Angel Falasca ,  Michał Winiarski ,  Paweł Zatorski (  libero )  -  Michał Bąkiewicz ,  Paweł Woicki ,  Marcin Możdżonek ,  Aleksander Atanasijevic .
Tokens: 1__ 2___ 3________ 4 5______ 6_____ 7 8_____ 9______ 10 11___ 12__ 13 14_____ 15___ 16 17____ 18___ 19_____ 20 21____ 22_______ 23 24___ 25______ 26 27____ 28 29 30____ 31_______ 32 33___ 34____ 35 36____ 37_______ 38 39________ 40__________ 41

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = PGE Skra Bełchatów (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,6] = Mariusz Wlazły (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Daniel Pliński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Karol Kłos (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Bartosz Kurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,19] = Miguel Angel Falasca (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Michał Winiarski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Paweł Zatorski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Michał Bąkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Paweł Woicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Marcin Możdżonek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [39,40] = Aleksander Atanasijevic (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #852 from articles/00107635 from sent5

Text  : MVP : Bartosz Kurek ( PGE Skra )
Tokens: 1__ 2 3______ 4____ 5 6__ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MVP (confidence=0.95)
  TruePositive nam [3,4] = Bartosz Kurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = PGE Skra (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #853 from articles/00107635 from sent6

Text  : Zarówno siatkarze Delecty jak i Skry wyszli na boisko bardzo skoncentrowani .
Tokens: 1______ 2________ 3______ 4__ 5 6___ 7_____ 8_ 9_____ 10____ 11____________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Delecty (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Skry (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #854 from articles/00107635 from sent7

Text  : Walka była tak zacięta , że o wyniku pierwszego seta decydowała gra na przewagi .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4______ 5 6_ 7 8_____ 9_________ 10__ 11________ 12_ 13 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #855 from articles/00107635 from sent8

Text  : Mimo szesnastu błędów popełnionych przez Skrę , gospodarze nie wykorzystali szansy i  przegrali 31 :  33 .
Tokens: 1___ 2________ 3_____ 4___________ 5____ 6___ 7 8_________ 9__ 10__________ 11____ 12 13_______ 14 15 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Skrę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #856 from articles/00107635 from sent9

Text  : Zdecydowanie mniej emocji było w kolejnych dwóch partiach , w  których podopieczni trenera Jacka Nawrockiego ,  po uzyskaniu większej przewagi ,  spokojnie doprowadzali do końca wynik korzystny dla siebie .
Tokens: 1___________ 2____ 3_____ 4___ 5 6________ 7____ 8_______ 9 10 11_____ 12_________ 13_____ 14___ 15_________ 16 17 18_______ 19______ 20______ 21 22_______ 23__________ 24 25___ 26___ 27_______ 28_ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Jacka Nawrockiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #857 from articles/00107635 from sent10

Text  : Bełchatowianie byli zdecydowanie skuteczniejsi przede wszystkim w bloku , dzięki któremu w  całym spotkaniu zdobyli 15 punktów ,  zaś bydgoszczanie zaledwie trzy .
Tokens: 1_____________ 2___ 3___________ 4____________ 5_____ 6________ 7 8____ 9 10____ 11_____ 12 13___ 14_______ 15_____ 16 17_____ 18 19_ 20___________ 21______ 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Bełchatowianie (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #858 from articles/00107635 from sent11

Text  : Najlepszym zawodnikiem spotkania został wybrany siatkarz Skry Bartosz Kurek .
Tokens: 1_________ 2__________ 3________ 4_____ 5______ 6_______ 7___ 8______ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Skry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Bartosz Kurek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #859 from articles/00107635 from sent12

Text  : Po meczu powiedzieli :
Tokens: 1_ 2____ 3__________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #860 from articles/00107635 from sent13

Text  : Mariusz Wlazły ( Skra Bełchatów ) : " Bardzo ciężki był dla nas pierwszy set .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4___ 5________ 6 7 8 9_____ 10____ 11_ 12_ 13_ 14______ 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Mariusz Wlazły (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Skra Bełchatów (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #861 from articles/00107635 from sent14

Text  : Przy wyrównanej końcówce każdy może popełnić błąd i przegrać seta .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4____ 5___ 6_______ 7___ 8 9_______ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #862 from articles/00107635 from sent15

Text  : Tego bali śmy się w kolejnych odsłonach , więc starali śmy się wypracować przewagę wcześniej ,  w  połowie setów drugiego i  trzeciego "  .
Tokens: 1___ 2___ 3__ 4__ 5 6________ 7________ 8 9___ 10_____ 11_ 12_ 13________ 14______ 15_______ 16 17 18_____ 19___ 20______ 21 22_______ 23 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #863 from articles/00107635 from sent16

Text  : Wojciech Jurkiewicz ( Delecta Bydgoszcz ) : " Pierwszy set ustawił praktycznie całe spotkanie .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4______ 5________ 6 7 8 9_______ 10_ 11_____ 12_________ 13__ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Wojciech Jurkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Delecta Bydgoszcz (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #864 from articles/00107635 from sent17

Text  : Nie wykorzystali śmy w nim swojej szansy i ze spuszczonymi nieco głowami grali śmy kolejne .
Tokens: 1__ 2___________ 3__ 4 5__ 6_____ 7_____ 8 9_ 10__________ 11___ 12_____ 13___ 14_ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #865 from articles/00107635 from sent18

Text  : Zagrywka rywali , mniej błędów własnych i nasze słabsze przyjęcie spowodowały ,  że nie byli śmy w  stanie nawiązać równorzędnej walki "  .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4____ 5_____ 6_______ 7 8____ 9______ 10_______ 11_________ 12 13 14_ 15__ 16_ 17 18____ 19______ 20__________ 21___ 22 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #866 from articles/00107635 from sent19

Text  : Jacek Nawrocki ( trener Skry ) : " Dobra analiza przeciwnika dużo nam dała .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_____ 5___ 6 7 8 9____ 10_____ 11_________ 12__ 13_ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jacek Nawrocki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Skry (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #867 from articles/00107635 from sent20

Text  : Dzięki skutecznemu przyjęciu , a później silnej własnej zagrywce ,  wszystko zaczęło wychodzić .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4 5 6______ 7_____ 8______ 9_______ 10 11______ 12_____ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #868 from articles/00107635 from sent21

Text  : W takich momentach gra się luźniej i właśnie tak grało się nam po pierwszym secie "  .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4__ 5__ 6______ 7 8______ 9__ 10___ 11_ 12_ 13 14_______ 15___ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #869 from articles/00107635 from sent22

Text  : Piotr Makowski ( trener Delecty ) : " Dziś grali śmy nieco inną siatkówka niż dotychczas ,  Skra po raz drugi pokazała swoją siłę .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_____ 5______ 6 7 8 9___ 10___ 11_ 12___ 13__ 14_______ 15_ 16________ 17 18__ 19 20_ 21___ 22______ 23___ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Piotr Makowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Delecty (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Skra (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #870 from articles/00107635 from sent23

Text  : Mimo 16 błędów rywala w pierwszym secie , nie potrafili śmy tego wykorzystać i  doprowadzić do korzystnego dla nas wyniku .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4_____ 5 6________ 7____ 8 9__ 10_______ 11_ 12__ 13_________ 14 15_________ 16 17_________ 18_ 19_ 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #871 from articles/00107635 from sent24

Text  : Potem mieli śmy podcięte skrzydła .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4_______ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #872 from articles/00107635 from sent25

Text  : Znamy swoje miejsce w szeregu , ale chcemy grać jak najlepiej ,  by w  tabeli być możliwie najwyżej .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4 5______ 6 7__ 8_____ 9___ 10_ 11_______ 12 13 14 15____ 16_ 17______ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #873 from articles/00107635 from sent26

Text  : Teraz czeka nas powrót do ciężkiej pracy " .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4_____ 5_ 6_______ 7____ 8 9

Chunks:

2016-10-31 14:03:55,483 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 36 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107637.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107637.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #874 from articles/00107637 from sent1

Text  : Koncert w Różach : Rock z siłą lokomotywy
Tokens: 1______ 2 3_____ 4 5___ 6 7___ 8_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Różach (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #875 from articles/00107637 from sent2

Text  : Łódzki atak rocka czeka nas w niedzielę , 19 lutego w  klubie 4  Róże dla Lucienne .
Tokens: 1_____ 2___ 3____ 4____ 5__ 6 7________ 8 9_ 10____ 11 12____ 13 14__ 15_ 16______ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [14,14] = Róże (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [16,16] = Lucienne (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [13,16] = 4 Róże dla Lucienne

(ChunkerEvaluator) Sentence #876 from articles/00107637 from sent3

Text  : Scenę zawojuje bowiem kapela Power of Trinity , który łączy dość skrajne kierunki -  mocne rockowe riffy z  dubstepem .
Tokens: 1____ 2_______ 3_____ 4_____ 5____ 6_ 7______ 8 9____ 10___ 11__ 12_____ 13______ 14 15___ 16_____ 17___ 18 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Power of Trinity (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #877 from articles/00107637 from sent4

Text  : Jakub , Łukasz , Krzysiek i Grzesiek : ta czwórka łodzian pomknęła na początku roku lokomotywą po polskich miastach .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4 5_______ 6 7_______ 8 9_ 10_____ 11_____ 12______ 13 14______ 15__ 16________ 17 18______ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jakub (confidence=0.71)
  TruePositive nam [3,3] = Łukasz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Krzysiek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Grzesiek (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [11,11] = łodzian

(ChunkerEvaluator) Sentence #878 from articles/00107637 from sent5

Text  : Chłopaki z Power of Trinity nie boją się niczego .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4_ 5______ 6__ 7___ 8__ 9______ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Power (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [5,5] = Trinity (confidence=0.85)
  FalseNegative nam [3,5] = Power of Trinity

(ChunkerEvaluator) Sentence #879 from articles/00107637 from sent6

Text  : Bo kto pozwolił by sobie na podanie obezwładniającego dubstepu z  pięknymi melodiami zaklętymi w  rocku ?
Tokens: 1_ 2__ 3_______ 4_ 5____ 6_ 7______ 8________________ 9_______ 10 11______ 12_______ 13_______ 14 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #880 from articles/00107637 from sent7

Text  : Takie brzmienia od razu przyciągnęły do zespołu tłumy fanów .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4___ 5___________ 6_ 7______ 8____ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #881 from articles/00107637 from sent8

Text  : Kapelę można już było usłyszeć m . in . podczas Union of Rock w  Węgorzewie ,  Camerimage ,  Ostródy Reggae Festiwal czy Eski Rock Tour .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4___ 5_______ 6 7 8_ 9 10_____ 11___ 12 13__ 14 15________ 16 17________ 18 19_____ 20____ 21______ 22_ 23__ 24__ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Węgorzewie (confidence=0.94)
  TruePositive nam [17,17] = Camerimage (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Ostródy Reggae Festiwal (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,25] = Eski Rock Tour (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [11,11] = Union (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,13] = Rock (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [11,13] = Union of Rock

(ChunkerEvaluator) Sentence #882 from articles/00107637 from sent9

Text  : Jedenaście kompozycji , które się znalazły się na albumie „  Loccomotiv ”  ,  wokalista Jakub określa całkiem słusznie mianem „  wagoników ”  .
Tokens: 1_________ 2_________ 3 4____ 5__ 6_______ 7__ 8_ 9______ 10 11________ 12 13 14_______ 15___ 16_____ 17_____ 18______ 19____ 20 21_______ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Loccomotiv (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Jakub (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #883 from articles/00107637 from sent10

Text  : I chociaż nie ma ich „ ze czterdzieści ” ,  to każdy jest osobną opowieścią ,  różnią się od siebie ,  ale razem tworzą naprawdę potężny pociąg .
Tokens: 1 2______ 3__ 4_ 5__ 6 7_ 8___________ 9 10 11 12___ 13__ 14____ 15________ 16 17____ 18_ 19 20____ 21 22_ 23___ 24____ 25______ 26_____ 27____ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #884 from articles/00107637 from sent11

Text  : Początek koncertu o godz . 19 .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4___ 5 6_ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #885 from articles/00107637 from sent12

Text  : Bilety po 15 i 20 zł do kupienia w klubie oraz Muz -  Arcie .
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4 5_ 6_ 7_ 8_______ 9 10____ 11__ 12_ 13 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Muz - Arcie (confidence=0.92)

2016-10-31 14:03:55,548 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 37 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107638.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107638.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #886 from articles/00107638 from sent1

Text  : Reumatoidalne zapalenie stawów ( gościec przewlekle postępujący , RZS )
Tokens: 1____________ 2________ 3_____ 4 5______ 6_________ 7__________ 8 9__ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [9,9] = RZS (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #887 from articles/00107638 from sent2

Text  : RZS atakuje ludzi aktywnych zawodowo .
Tokens: 1__ 2______ 3____ 4________ 5_______ 6

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = RZS (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #888 from articles/00107638 from sent3

Text  : Lekceważenie choroby może prowadzić do kalectwa , a nawet śmierci .
Tokens: 1___________ 2______ 3___ 4________ 5_ 6_______ 7 8 9____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #889 from articles/00107638 from sent4

Text  : Reumatoidalne zapalenie stawów to choroba autoimmunologiczna .
Tokens: 1____________ 2________ 3_____ 4_ 5______ 6_________________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #890 from articles/00107638 from sent5

Text  : Z niewiadomych do końca przyczyn układ odpornościowy atakuje zdrowe komórki stawów tworząc stany zapalne stawów oraz innych narządów .
Tokens: 1 2___________ 3_ 4____ 5_______ 6____ 7____________ 8______ 9_____ 10_____ 11____ 12_____ 13___ 14_____ 15____ 16__ 17____ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #891 from articles/00107638 from sent6

Text  : Objawem charakterystycznym jest symetryczne zapalenie stawów .
Tokens: 1______ 2_________________ 3___ 4__________ 5________ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #892 from articles/00107638 from sent7

Text  : Choroba atakuje ludzi między 30 a 50 rokiem życia ,  częściej kobiety niż mężczyzn .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4_____ 5_ 6 7_ 8_____ 9____ 10 11______ 12_____ 13_ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #893 from articles/00107638 from sent8

Text  : Przyczyn choroby upatruje się przede wszystkim w genach , chociaż niewykluczone jest ,  że RZS może być skutkiem ataku wirusa ,  urazów czy długotrwałego wysiłku fizycznego
Tokens: 1_______ 2______ 3_______ 4__ 5_____ 6________ 7 8_____ 9 10_____ 11___________ 12__ 13 14 15_ 16__ 17_ 18______ 19___ 20____ 21 22____ 23_ 24___________ 25_____ 26________

Chunks:
  FalsePositive nam [15,15] = RZS (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #894 from articles/00107638 from sent9

Text  : RZS jest chorobą przewlekłą , która niszczy stawy , narządy wewnętrzne ,  powoduje trwałe kalectwo i  przedwczesną śmierć .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4_________ 5 6____ 7______ 8____ 9 10_____ 11________ 12 13______ 14____ 15______ 16 17__________ 18____ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = RZS (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #895 from articles/00107638 from sent10

Text  : Objawy
Tokens: 1_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #896 from articles/00107638 from sent11

Text  : Objawami reumatoidalnego zapalenia stawów są : sztywność poranna dłoni ,  obrzęk i  ból stawu ,  zanik mięśni ,  guzki reumatoidalne pod skórą ,  stan podgorączkowy ,  uczucie osłabienia ,  częste pocenie się .
Tokens: 1_______ 2______________ 3________ 4_____ 5_ 6 7________ 8______ 9____ 10 11____ 12 13_ 14___ 15 16___ 17____ 18 19___ 20___________ 21_ 22___ 23 24__ 25___________ 26 27_____ 28________ 29 30____ 31_____ 32_ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #897 from articles/00107638 from sent12

Text  : Mogą wystąpić też zapalenia osierdzia , opłucnej , spojówki i  rogówki ,  zasinienie dłoni ,  martwica palców .
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4________ 5________ 6 7_______ 8 9_______ 10 11_____ 12 13________ 14___ 15 16______ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #898 from articles/00107638 from sent13

Text  : Leczenie
Tokens: 1_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #899 from articles/00107638 from sent14

Text  : Chory musi znajdować się pod opieką lekarza reumatologa .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4__ 5__ 6_____ 7______ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #900 from articles/00107638 from sent15

Text  : Leczenie jest trudne i długotrwałe i musi być dostosowane indywidualnie do zmian w  organizmie .
Tokens: 1_______ 2___ 3_____ 4 5__________ 6 7___ 8__ 9__________ 10___________ 11 12___ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #901 from articles/00107638 from sent16

Text  : Podaje się antybiotyki , leki przeciwbólowe oraz przeprowadza zabiegi chirurgiczne .
Tokens: 1_____ 2__ 3__________ 4 5___ 6____________ 7___ 8___________ 9______ 10__________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #902 from articles/00107638 from sent17

Text  : Leczenie wspomagane jest często zabiegami rehabilitacyjnymi .
Tokens: 1_______ 2_________ 3___ 4_____ 5________ 6________________ 7

Chunks:

2016-10-31 14:03:55,619 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 38 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107639.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107639.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #903 from articles/00107639 from sent1

Text  : Fotopolis
Tokens: 1________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Fotopolis (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #904 from articles/00107639 from sent2

Text  : Opisy nowych modeli sprzętu fotograficznego i fotograficznych akcesoriów , praktyczne porady ,  testy -  to wszystko zawiera serwis Fotopolis .
Tokens: 1____ 2_____ 3_____ 4______ 5______________ 6 7______________ 8_________ 9 10________ 11____ 12 13___ 14 15 16______ 17_____ 18____ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Fotopolis (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #905 from articles/00107639 from sent3

Text  : Można w nim ponadto zapoznać się z terminami wystaw organizowanych w  różnych miastach Polski i  poczytać teksty o  mistrzach obiektywu .
Tokens: 1____ 2 3__ 4______ 5_______ 6__ 7 8________ 9_____ 10____________ 11 12_____ 13______ 14____ 15 16______ 17____ 18 19_______ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #906 from articles/00107639 from sent4

Text  : http://www.fotopolis.pl/
Tokens: 1_______________________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = http://www.fotopolis.pl/

2016-10-31 14:03:55,637 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 39 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107641.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107641.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #907 from articles/00107641 from sent1

Text  : Jacek Bromski : decyzja premiera ws .
Tokens: 1____ 2______ 3 4______ 5_______ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jacek Bromski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #908 from articles/00107641 from sent2

Text  : ACTA martwi mnie
Tokens: 1___ 2_____ 3___

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ACTA (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #909 from articles/00107641 from sent3

Text  : Prezes Stowarzyszenia Filmowców Polskich Jacek Bromski ws . apelu premiera Donalda Tuska o  odrzucenie ACTA :
Tokens: 1_____ 2_____________ 3________ 4_______ 5____ 6______ 7_ 8 9____ 10______ 11_____ 12___ 13 14________ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Donalda Tuska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = ACTA (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [2,6] = Stowarzyszenia Filmowców Polskich Jacek Bromski (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [2,4] = Stowarzyszenia Filmowców Polskich
  FalseNegative nam [5,6] = Jacek Bromski

(ChunkerEvaluator) Sentence #910 from articles/00107641 from sent4

Text  : " Decyzja premiera ws .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4_ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #911 from articles/00107641 from sent5

Text  : ACTA martwi mnie .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ACTA (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #912 from articles/00107641 from sent6

Text  : Moim zdaniem , została ona podjęta pod wpływem populistycznych ruchów ,  które z  kolei zostały zmanipulowane przez telekomy .
Tokens: 1___ 2______ 3 4______ 5__ 6______ 7__ 8______ 9______________ 10____ 11 12___ 13 14___ 15_____ 16___________ 17___ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #913 from articles/00107641 from sent7

Text  : Nie oszukujmy się .
Tokens: 1__ 2________ 3__ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #914 from articles/00107641 from sent8

Text  : Umowa ACTA wcale nie jest taka groźna , jak ją przedstawiano .
Tokens: 1____ 2___ 3____ 4__ 5___ 6___ 7_____ 8 9__ 10 11___________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = ACTA (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #915 from articles/00107641 from sent9

Text  : Ona nie wnosi niczego nowego do polskiego prawa autorskiego .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4______ 5_____ 6_ 7________ 8____ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #916 from articles/00107641 from sent10

Text  : Natomiast pozwala nam ścigać tych , którzy kradną polskie filmy poza granicami Polski .
Tokens: 1________ 2______ 3__ 4_____ 5___ 6 7_____ 8_____ 9______ 10___ 11__ 12_______ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Polski (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #917 from articles/00107641 from sent11

Text  : ACTA to przede wszystkim umowa handlowa , która ma niewiele wspólnego z  prawem autorskim .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4________ 5____ 6_______ 7 8____ 9_ 10______ 11_______ 12 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ACTA (confidence=0.58)

(ChunkerEvaluator) Sentence #918 from articles/00107641 from sent12

Text  : Tak czy inaczej , jakieś regulacje prawne dotyczące bardzo szybko rozwijającego się internetu są nieuniknione .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4 5_____ 6________ 7_____ 8________ 9_____ 10____ 11___________ 12_ 13_______ 14 15__________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #919 from articles/00107641 from sent13

Text  : Premier zdaje sobie z tego sprawę , mówiąc o przystosowaniu do XXI wieku .
Tokens: 1______ 2____ 3____ 4 5___ 6_____ 7 8_____ 9 10____________ 11 12_ 13___ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = XXI (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #920 from articles/00107641 from sent14

Text  : Świat to wymusi , nawet gdyby Polska chciała być jak najbardziej liberalnym krajem .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4 5____ 6____ 7_____ 8______ 9__ 10_ 11_________ 12________ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polska (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Świat

(ChunkerEvaluator) Sentence #921 from articles/00107641 from sent15

Text  : Ja mam tylko nadzieję , że XXI wiek nie stanie się stuleciem ,  w  którym będzie przyzwolenie na to ,  by paserzy i  złodzieje bezkarnie działali w  internecie .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4_______ 5 6_ 7__ 8___ 9__ 10____ 11_ 12_______ 13 14 15____ 16____ 17__________ 18 19 20 21 22_____ 23 24_______ 25_______ 26______ 27 28________ 29

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = XXI (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #922 from articles/00107641 from sent16

Text  : Nie mówię tutaj oczywiście o internautach , bo internauci powinni mieć swobodny dostęp do tego wszystkiego ,  co jest w  sieci .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4_________ 5 6___________ 7 8_ 9_________ 10_____ 11__ 12______ 13____ 14 15__ 16_________ 17 18 19__ 20 21___ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #923 from articles/00107641 from sent17

Text  : Podsumowując , zobaczymy , co w tej sprawie zrobi Europa .
Tokens: 1___________ 2 3________ 4 5_ 6 7__ 8______ 9____ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Europa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #924 from articles/00107641 from sent18

Text  : My będziemy musieli się dostosować , ponieważ Polska nie istnieje w  przestrzeni pozaeuropejskiej ,  pozaświatowej "  .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4__ 5_________ 6 7_______ 8_____ 9__ 10______ 11 12_________ 13______________ 14 15___________ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polska (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:55,711 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 40 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107644.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107644.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #925 from articles/00107644 from sent1

Text  : Michał Jelonek zagra na Gitarowym Rekordzie Guinnessa
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4_ 5________ 6________ 7________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Jelonek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,7] = Gitarowym Rekordzie Guinnessa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #926 from articles/00107644 from sent2

Text  : Znany polski skrzypek , zapowiedział swój udział w jubileuszowej ,  dziesiątej edycji imprezy na wrocławskim Rynku .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4 5___________ 6___ 7_____ 8 9____________ 10 11________ 12____ 13_____ 14 15_________ 16___ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [16,16] = Rynku (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #927 from articles/00107644 from sent3

Text  : Wśród gwiazd imprezy jest także Marcus Miller z USA i  legendarny zespół Europe .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4___ 5____ 6_____ 7_____ 8 9__ 10 11________ 12____ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Marcus Miller (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Europe (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #928 from articles/00107644 from sent4

Text  : Polski Rekord Guinnessa ustanowiono w 2009 r . , gdy na wrocławskim rynku zagrało "  Hey Joe "  Hendrixa 6346 gitarzystów ,  czyli ponad trzykrotnie więcej niż gdy
Tokens: 1_____ 2_____ 3________ 4__________ 5 6___ 7 8 9 10_ 11 12_________ 13___ 14_____ 15 16_ 17_ 18 19______ 20__ 21_________ 22 23___ 24___ 25_________ 26____ 27_ 28_

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Polski Rekord Guinnessa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Hey Joe (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [19,19] = Hendrixa

(ChunkerEvaluator) Sentence #929 from articles/00107644 from sent5

Text  : bito rekord amerykański .
Tokens: 1___ 2_____ 3__________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #930 from articles/00107644 from sent6

Text  : W kolejnych latach we Wrocławiu zagrało 4597 ( 2010 r  .  )  i  5601 (  2011 r  .  )  osób .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_ 5________ 6______ 7___ 8 9___ 10 11 12 13 14__ 15 16__ 17 18 19 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #931 from articles/00107644 from sent7

Text  : Jelonek w swojej karierze współpracował m . in . z  zespołami Hunter ,  Ankh ,  De Press czy Szwagierkolaska .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4_______ 5____________ 6 7 8_ 9 10 11_______ 12____ 13 14__ 15 16 17___ 18_ 19_____________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jelonek (confidence=0.69)
  TruePositive nam [12,12] = Hunter (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Ankh (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = De Press (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Szwagierkolaska (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #932 from articles/00107644 from sent8

Text  : Gwiazdami , które wezmą udział w biciu tegorocznego jubileuszowego rekordu ,  będą oprócz Jelonka zespół Europe ,  amerykański basista Marcus Miller oraz Tomek "  Lipa "  Lipnicki ,  współzałożyciel reaktywowanego w  2011 r  .  zespołu Illusion .
Tokens: 1________ 2 3____ 4____ 5_____ 6 7____ 8___________ 9_____________ 10_____ 11 12__ 13____ 14_____ 15____ 16____ 17 18_________ 19_____ 20____ 21____ 22__ 23___ 24 25__ 26 27______ 28 29_____________ 30____________ 31 32__ 33 34 35_____ 36______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Jelonka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Europe (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,21] = Marcus Miller (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = Illusion (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [23,23] = Tomek (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [25,25] = Lipa (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [27,27] = Lipnicki (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [23,27] = Tomek " Lipa " Lipnicki

(ChunkerEvaluator) Sentence #933 from articles/00107644 from sent9

Text  : Według pomysłu Leszka Cichońskiego , inicjatora imprezy , do wspólnego grania zapraszani są artyści z  wielu środowisk muzycznych .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____ 4___________ 5 6_________ 7______ 8 9_ 10_______ 11____ 12________ 13 14_____ 15 16___ 17_______ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Leszka Cichońskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #934 from articles/00107644 from sent10

Text  : Według organizatorów ta integracja różnych pokoleń i stylów muzycznych wyzwala niezwykłą energię ,  która towarzyszy ustanawianiu rekordu .
Tokens: 1_____ 2____________ 3_ 4_________ 5______ 6______ 7 8_____ 9_________ 10_____ 11_______ 12_____ 13 14___ 15________ 16__________ 17_____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #935 from articles/00107644 from sent11

Text  : Organizatorzy przypominają , że udział w Gitarowym Rekordzie Guinnessa na wrocławskim Rynku jest bezpłatny .
Tokens: 1____________ 2___________ 3 4_ 5_____ 6 7________ 8________ 9________ 10 11_________ 12___ 13__ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Gitarowym Rekordzie Guinnessa (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = Rynku (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #936 from articles/00107644 from sent12

Text  : Gitarzyści rekord spróbują pobić 1 maja .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_______ 4____ 5 6___ 7

Chunks:

2016-10-31 14:03:55,780 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 41 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107645.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107645.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #937 from articles/00107645 from sent1

Text  : Inni idą na wojnę z udającymi niepełnosprawnych .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4____ 5 6________ 7________________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #938 from articles/00107645 from sent2

Text  : A my ?
Tokens: 1 2_ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #939 from articles/00107645 from sent3

Text  : Władze Olsztyna chcą ukrócić bezprawne korzystanie z kart parkingowych wydawanych niepełnosprawnych przez zdrowych kierowców .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4______ 5________ 6__________ 7 8___ 9___________ 10________ 11_______________ 12___ 13______ 14_______ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Olsztyna (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [1,2] = Władze Olsztyna

(ChunkerEvaluator) Sentence #940 from articles/00107645 from sent4

Text  : U nas nie ma takich planów
Tokens: 1 2__ 3__ 4_ 5_____ 6_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #941 from articles/00107645 from sent5

Text  : Władze Olsztyna chcą utrudnić życie kierowcom podszywającym się pod niepełnosprawnych .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4_______ 5____ 6________ 7____________ 8__ 9__ 10_______________ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Olsztyna (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [1,2] = Władze Olsztyna

(ChunkerEvaluator) Sentence #942 from articles/00107645 from sent6

Text  : Liczba niepełnosprawnych kierowców w Olsztynie idzie już w tysiące .
Tokens: 1_____ 2________________ 3________ 4 5________ 6____ 7__ 8 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #943 from articles/00107645 from sent7

Text  : Skąd ich aż tylu ?
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #944 from articles/00107645 from sent8

Text  : Z jednej strony coraz więcej kierowców zgłasza się do Miejskiego Zespołu ds .  Orzekania o  Niepełnosprawności ,  który wydaje karty uprawniające do parkowania w  uprzywilejowanych miejscach .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____ 5_____ 6________ 7______ 8__ 9_ 10________ 11_____ 12 13 14_______ 15 16________________ 17 18___ 19____ 20___ 21__________ 22 23________ 24 25_______________ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [10,16] = Miejskiego Zespołu ds . Orzekania o Niepełnosprawności (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #945 from articles/00107645 from sent9

Text  : Wystarczy złożyć wniosek z kserokopią decyzji lekarza o stopniu niepełnosprawności ,  zdjęciem i  dowodem wpłaty na kilkadziesiąt złotych .
Tokens: 1________ 2_____ 3______ 4 5_________ 6______ 7______ 8 9______ 10________________ 11 12______ 13 14_____ 15____ 16 17___________ 18_____ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [18,18] = złotych (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #946 from articles/00107645 from sent10

Text  : Mając niebieską kartę , kierowcy nie muszą płacić za parkowanie samochodu w  strefie płatnego parkowania w  centrum miasta ,  mogą zostawić auto na miejscu dla niepełnosprawnych ,  wjeżdżać tam ,  gdzie innych często obowiązuje zakaz .
Tokens: 1____ 2________ 3____ 4 5_______ 6__ 7____ 8_____ 9_ 10________ 11_______ 12 13_____ 14______ 15________ 16 17_____ 18____ 19 20__ 21______ 22__ 23 24_____ 25_ 26_______________ 27 28______ 29_ 30 31___ 32____ 33____ 34________ 35___ 36

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #947 from articles/00107645 from sent11

Text  : Z drugiej rośnie liczba kierowców , którzy inwalidami nie są ,  a  korzystają z  kart wystawionych niepełnosprawnym .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4_____ 5________ 6 7_____ 8_________ 9__ 10 11 12 13________ 14 15__ 16__________ 17______________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #948 from articles/00107645 from sent12

Text  : Jest to możliwe , bo karty są wydawane na okaziciela .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4 5_ 6____ 7_ 8_______ 9_ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #949 from articles/00107645 from sent13

Text  : Skutek jest taki , że niepełnosprawny dziadek czy babcia ,  gdy dostaną kartę ,  mogą ją oddać swojemu zdrowemu wnuczkowi ,  a  on może parkować za darmo w  strefie .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4 5_ 6______________ 7______ 8__ 9_____ 10 11_ 12_____ 13___ 14 15__ 16 17___ 18_____ 19______ 20_______ 21 22 23 24__ 25______ 26 27___ 28 29_____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #950 from articles/00107645 from sent14

Text  : Wystarczy , że powie , że przywiózł właśnie chorego dziadka .
Tokens: 1________ 2 3_ 4____ 5 6_ 7________ 8______ 9______ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #951 from articles/00107645 from sent15

Text  : - Czas z tym skończyć - mówi prezydent Piotr Grzymowicz .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5_______ 6 7___ 8________ 9____ 10________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Piotr Grzymowicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #952 from articles/00107645 from sent16

Text  : - Dzięki obecnym zasadom mamy całe rodziny parkujące za darmo w  strefie ,  choć niepełnosprawnymi nie są .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4______ 5___ 6___ 7______ 8________ 9_ 10___ 11 12_____ 13 14__ 15_______________ 16_ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #953 from articles/00107645 from sent17

Text  : Na sesji rady miasta chcemy wprowadzić zapis , zgodnie z  którym karta parkingowa dla niepełnosprawnych zostanie przypisana konkretnej osobie i  tylko ona będzie mogła z  niej korzystać .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4_____ 5_____ 6_________ 7____ 8 9______ 10 11____ 12___ 13________ 14_ 15_______________ 16______ 17________ 18________ 19____ 20 21___ 22_ 23____ 24___ 25 26__ 27_______ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #954 from articles/00107645 from sent18

Text  : To ukróci nadużycia .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #955 from articles/00107645 from sent19

Text  : Miasto nie tylko chce utrudnić korzystanie z inwalidzkich przywilejów osobom ,  którym się one nie należą ,  ale prawdziwie potrzebującym chce przygotować dodatkowe miejsca postojowe .
Tokens: 1_____ 2__ 3____ 4___ 5_______ 6__________ 7 8___________ 9__________ 10____ 11 12____ 13_ 14_ 15_ 16____ 17 18_ 19________ 20___________ 21__ 22_________ 23_______ 24_____ 25_______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #956 from articles/00107645 from sent20

Text  : - Zaprosili śmy na rozmowy niepełnosprawnych także po to ,  by wspólnie znaleźć nowe miejsca ,  w  których można by wymalować koperty dla niepełnosprawnych -  tłumaczy prezydent Olsztyna Piotr Grzymowicz .
Tokens: 1 2________ 3__ 4_ 5______ 6________________ 7____ 8_ 9_ 10 11 12______ 13_____ 14__ 15_____ 16 17 18_____ 19___ 20 21_______ 22_____ 23_ 24_______________ 25 26______ 27_______ 28______ 29___ 30________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Olsztyna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Piotr Grzymowicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #957 from articles/00107645 from sent21

Text  : W Częstochowie o takich planach nie słychać .
Tokens: 1 2___________ 3 4_____ 5______ 6__ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Częstochowie (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #958 from articles/00107645 from sent22

Text  : Co więcej urzędnicy tak naprawdę nie wiedzą ile do tej pory wydano kart parkingowych uprawniających do postoju na wyznaczonych miejscach .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4__ 5_______ 6__ 7_____ 8__ 9_ 10_ 11__ 12____ 13__ 14__________ 15____________ 16 17_____ 18 19__________ 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #959 from articles/00107645 from sent23

Text  : Do kwietnia 2011 roku wydawane je w wydziale spraw obywatelskich .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4___ 5_______ 6_ 7 8_______ 9____ 10___________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #960 from articles/00107645 from sent24

Text  : Potem te uprawnienia przejął wydział zdrowia .
Tokens: 1____ 2_ 3__________ 4______ 5______ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #961 from articles/00107645 from sent25

Text  : I z jego statystyk wynika , że od kwietnia do końca 2011 roku wydano 568 takich dokumentów .
Tokens: 1 2 3___ 4________ 5_____ 6 7_ 8_ 9_______ 10 11___ 12__ 13__ 14____ 15_ 16____ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #962 from articles/00107645 from sent26

Text  : W tym roku - już 106 .
Tokens: 1 2__ 3___ 4 5__ 6__ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #963 from articles/00107645 from sent27

Text  : Karta jest imienna wydawana dla osoby z orzeczoną niepełnosprawnością .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4_______ 5__ 6____ 7 8________ 9__________________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #964 from articles/00107645 from sent28

Text  : Jeśli jest to osoba , która takie orzeczenie ma czas określony ,  to tak samo długo ważna jest karta parkingowa .
Tokens: 1____ 2___ 3_ 4____ 5 6____ 7____ 8_________ 9_ 10__ 11_______ 12 13 14_ 15__ 16___ 17___ 18__ 19___ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #965 from articles/00107645 from sent29

Text  : Z jej uprawnień mogą korzystać także kierowcy pełnosprawni , pod warunkiem ,  że pasażerem jest inwalida ,  który posiada kartę parkingową i  jest ona przy postoju na miejsca oznakowanych umieszczona w  widocznym ,  miejscu samochodu .
Tokens: 1 2__ 3________ 4___ 5________ 6____ 7_______ 8___________ 9 10_ 11_______ 12 13 14_______ 15__ 16______ 17 18___ 19_____ 20___ 21________ 22 23__ 24_ 25__ 26_____ 27 28_____ 29__________ 30_________ 31 32_______ 33 34_____ 35_______ 36

Chunks:

2016-10-31 14:03:55,934 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 42 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107647.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107647.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #966 from articles/00107647 from sent1

Text  : Misfits - wciąż skłóceni z życiem
Tokens: 1______ 2 3____ 4_______ 5 6_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Misfits (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #967 from articles/00107647 from sent2

Text  : Horrory klasy b , muzyka klasy a .
Tokens: 1______ 2____ 3 4 5_____ 6____ 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #968 from articles/00107647 from sent3

Text  : W niedzielę w Proximie wystąpi legenda punk rocka Misfits .
Tokens: 1 2________ 3 4_______ 5______ 6______ 7___ 8____ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Proximie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Misfits (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #969 from articles/00107647 from sent4

Text  : Misfits w Proximie
Tokens: 1______ 2 3_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Misfits (confidence=0.68)
  TruePositive nam [3,3] = Proximie (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #970 from articles/00107647 from sent5

Text  : W niedzielę w Proximie wystąpi legenda punk rocka Misfits .
Tokens: 1 2________ 3 4_______ 5______ 6______ 7___ 8____ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Proximie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Misfits (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #971 from articles/00107647 from sent6

Text  : Horrory klasy b , muzyka klasy a .
Tokens: 1______ 2____ 3 4 5_____ 6____ 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #972 from articles/00107647 from sent7

Text  : W Proximie wystąpi legenda punk rocka Misfits .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4______ 5___ 6____ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Proximie (confidence=0.92)
  TruePositive nam [7,7] = Misfits (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #973 from articles/00107647 from sent8

Text  : Niedziela 26 lutego , ul . Żwirki i Wigury 99a ,  godz .  19 .  30 .
Tokens: 1________ 2_ 3_____ 4 5_ 6 7_____ 8 9_____ 10_ 11 12__ 13 14 15 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Żwirki i Wigury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #974 from articles/00107647 from sent9

Text  : Bilety 69 zł . i 79 zł
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4 5 6_ 7_

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #975 from articles/00107647 from sent10

Text  : Horrory klasy b , muzyka klasy a .
Tokens: 1______ 2____ 3 4 5_____ 6____ 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #976 from articles/00107647 from sent11

Text  : W niedzielę w Proximie wystąpi legenda punk rocka Misfits .
Tokens: 1 2________ 3 4_______ 5______ 6______ 7___ 8____ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Proximie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Misfits (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #977 from articles/00107647 from sent12

Text  : - Współczuję tym , którzy piszą piosenki dla innych i  sami ich nie wykonują .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4 5_____ 6____ 7_______ 8__ 9_____ 10 11__ 12_ 13_ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #978 from articles/00107647 from sent13

Text  : Jest mi równie żal artystów niedocenianych za życia i obcinających sobie uszy .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4__ 5_______ 6_____________ 7_ 8____ 9 10__________ 11___ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #979 from articles/00107647 from sent14

Text  : Poza tym ja jestem w tej szczęśliwej sytuacji , że nie muszę się utrzymywać z  grania .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4_____ 5 6__ 7__________ 8_______ 9 10 11_ 12___ 13_ 14________ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #980 from articles/00107647 from sent15

Text  : Od 12 . roku życia pracuję w zakładzie mojego taty przy maszynie do cięcia drzewa .
Tokens: 1_ 2_ 3 4___ 5____ 6______ 7 8________ 9_____ 10__ 11__ 12______ 13 14____ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #981 from articles/00107647 from sent16

Text  : Dzięki temu sami sobie robimy gitary , perkusje .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4____ 5_____ 6_____ 7 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #982 from articles/00107647 from sent17

Text  : Robimy też własne stroje , pasy z ćwiekami itp .  -  mówi Jerry Only ,  jedyny dziś oryginalny muzyk grający w  Misfits .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4_____ 5 6___ 7 8_______ 9__ 10 11 12__ 13___ 14__ 15 16____ 17__ 18________ 19___ 20_____ 21 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Jerry Only (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Misfits (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #983 from articles/00107647 from sent18

Text  : Założona pod koniec lat 70 . grupa od początku była niecodziennym zjawiskiem na scenie muzycznej .
Tokens: 1_______ 2__ 3_____ 4__ 5_ 6 7____ 8_ 9_______ 10__ 11___________ 12________ 13 14____ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #984 from articles/00107647 from sent19

Text  : Do dziś taka pozostała .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #985 from articles/00107647 from sent20

Text  : Z nazwą zaczerpniętą z filmu z Marilyn Monroe ( "  Skłóceni z  życiem "  )  ,  fascynacją horrorami i  filmami science fiction ,  punkowym podejściem do muzyki i  do życia szybko osiągnęła kultowy status .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4 5____ 6 7______ 8_____ 9 10 11______ 12 13____ 14 15 16 17________ 18_______ 19 20_____ 21_____ 22_____ 23 24______ 25________ 26 27____ 28 29 30___ 31____ 32_______ 33_____ 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Marilyn Monroe (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,13] = Skłóceni z życiem

(ChunkerEvaluator) Sentence #986 from articles/00107647 from sent21

Text  : I równie szybko zainspirowała armię naśladowców , wiernych fanów ,  zespołów grających wyłącznie kompozycje Misfitsów i  gwiazd okazjonalnie sięgających po nagrania nowojorczyków od Guns '  n  '  Roses ,  przez The Lemonheads ,  Dropkick Murphys ,  po Metallikę -  To przyjemne uczucie ,  gdy ktoś w  ten sposób okazuje ci szacunek ,  ale tylko pod warunkiem ,  że ci ,  którzy nagrywają twoje kawałki ,  robią to dobrze .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____________ 5____ 6__________ 7 8_______ 9____ 10 11______ 12_______ 13_______ 14________ 15_______ 16 17____ 18__________ 19_________ 20 21______ 22___________ 23 24__ 25 26 27 28___ 29 30___ 31_ 32________ 33 34______ 35_____ 36 37 38_______ 39 40 41_______ 42_____ 43 44_ 45__ 46 47_ 48____ 49_____ 50 51______ 52 53_ 54___ 55_ 56_______ 57 58 59 60 61____ 62_______ 63___ 64_____ 65 66___ 67 68____ 69

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Misfitsów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,32] = The Lemonheads (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Dropkick Murphys (confidence=0.99)
  TruePositive nam [38,38] = Metallikę (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [24,24] = Guns (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [28,28] = Roses (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [22,22] = nowojorczyków
  FalseNegative nam [24,28] = Guns ' n ' Roses

(ChunkerEvaluator) Sentence #987 from articles/00107647 from sent22

Text  : Metallice całkiem nieźle wyszła wersja " Last Caress . .  .  "  ,  ale już "  Die ,  Die My Darling "  sknocili -  mówi Glenn Danzig ,  założyciel i  wokalista grupy w  jej najlepszym okresie ,  na przełomie lat 70 .  i  80 .
Tokens: 1________ 2______ 3_____ 4_____ 5_____ 6 7___ 8_____ 9 10 11 12 13 14_ 15_ 16 17_ 18 19_ 20 21_____ 22 23______ 24 25__ 26___ 27____ 28 29________ 30 31_______ 32___ 33 34_ 35________ 36_____ 37 38 39_______ 40_ 41 42 43 44 45

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Last Caress (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Glenn Danzig (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [17,17] = Die (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [19,21] = Die My Darling (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Metallice
  FalseNegative nam [17,21] = Die , Die My Darling

(ChunkerEvaluator) Sentence #988 from articles/00107647 from sent23

Text  : Dziś Danzig skłócony z Onlym z powodzeniem gra we własnej grupie ,  niechętnie oddając Jerry'emu szyld Misfits .
Tokens: 1___ 2_____ 3_______ 4 5____ 6 7__________ 8__ 9_ 10_____ 11____ 12 13________ 14_____ 15_______ 16___ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Danzig (confidence=0.61)
  TruePositive nam [5,5] = Onlym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Jerry'emu (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = Misfits (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #989 from articles/00107647 from sent24

Text  : Pierwszy polski koncert Misfits odbył się dziewięć lat temu .
Tokens: 1_______ 2_____ 3______ 4______ 5____ 6__ 7_______ 8__ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Misfits (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #990 from articles/00107647 from sent25

Text  : Zespół wystąpił w Proximie i to w dość niezwykłym składzie .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_______ 5 6_ 7 8___ 9_________ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Proximie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #991 from articles/00107647 from sent26

Text  : Na scenie Only'emu towarzyszyły dwie legendy muzycznego undergroundu , gitarzysta Black Flag Dez Cadena oraz perkusista Marky Ramone .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4___________ 5___ 6______ 7_________ 8___________ 9 10________ 11___ 12__ 13_ 14____ 15__ 16________ 17___ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Only'emu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,18] = Marky Ramone (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,14] = Black Flag Dez Cadena (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,12] = Black Flag
  FalseNegative nam [13,14] = Dez Cadena

(ChunkerEvaluator) Sentence #992 from articles/00107647 from sent27

Text  : Podczas koncertu zabrzmiały więc nie tylko klasyki Misfits , ale też i  Ramonesów oraz Black Flag .
Tokens: 1______ 2_______ 3_________ 4___ 5__ 6____ 7______ 8______ 9 10_ 11_ 12 13_______ 14__ 15___ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Misfits (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Ramonesów (confidence=0.93)
  TruePositive nam [15,16] = Black Flag (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #993 from articles/00107647 from sent28

Text  : Teraz Only wraca do Warszawy w ramach trasy promującej najnowsza płytę "  The Devil's Rain "  .
Tokens: 1____ 2___ 3____ 4_ 5_______ 6 7_____ 8____ 9_________ 10_______ 11___ 12 13_ 14_____ 15__ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Only (confidence=0.82)
  TruePositive nam [5,5] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = The Devil's Rain (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #994 from articles/00107647 from sent29

Text  : Zanim jednak Misfits pojawią się na scenie , zagrają Juicehead ,  czyli amerykanie związani z  wytwórnią Only'ego ,  czyli Misfits Records oraz dwa zespoły z  Włoch ,  The Shiver i  Rhyme .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4______ 5__ 6_ 7_____ 8 9______ 10_______ 11 12___ 13________ 14______ 15 16_______ 17______ 18 19___ 20_____ 21_____ 22__ 23_ 24_____ 25 26___ 27 28_ 29____ 30 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Misfits (confidence=0.95)
  TruePositive nam [10,10] = Juicehead (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Only'ego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Misfits Records (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Włoch (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = The Shiver (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,31] = Rhyme (confidence=0.78)
  FalseNegative nam [13,13] = amerykanie

(ChunkerEvaluator) Sentence #995 from articles/00107647 from sent30

Text  : Niedziela 26 lutego .
Tokens: 1________ 2_ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #996 from articles/00107647 from sent31

Text  : Proxima , ul . Żwirki i Wigury 99a .
Tokens: 1______ 2 3_ 4 5_____ 6 7_____ 8__ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Proxima (confidence=0.94)
  TruePositive nam [5,7] = Żwirki i Wigury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #997 from articles/00107647 from sent32

Text  : Początek o godz . 19 . 30 .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4 5_ 6 7_ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #998 from articles/00107647 from sent33

Text  : Bilety 69 zł . i 79 zł .
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4 5 6_ 7_ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #999 from articles/00107647 from sent34

Text  : - Współczuję tym , którzy piszą piosenki dla innych i  sami ich nie wykonują .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4 5_____ 6____ 7_______ 8__ 9_____ 10 11__ 12_ 13_ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1000 from articles/00107647 from sent35

Text  : Jest mi równie żal artystów niedocenianych za życia i obcinających sobie uszy .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4__ 5_______ 6_____________ 7_ 8____ 9 10__________ 11___ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1001 from articles/00107647 from sent36

Text  : Poza tym ja jestem w tej szczęśliwej sytuacji , że nie muszę się utrzymywać z  grania .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4_____ 5 6__ 7__________ 8_______ 9 10 11_ 12___ 13_ 14________ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1002 from articles/00107647 from sent37

Text  : Od 12 . roku życia pracuję w zakładzie mojego taty przy maszynie do cięcia drzewa .
Tokens: 1_ 2_ 3 4___ 5____ 6______ 7 8________ 9_____ 10__ 11__ 12______ 13 14____ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1003 from articles/00107647 from sent38

Text  : Dzięki temu sami sobie robimy gitary , perkusje .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4____ 5_____ 6_____ 7 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1004 from articles/00107647 from sent39

Text  : Robimy też własne stroje , pasy z ćwiekami itp .  -  mówił w  rozmowie z  „  Gazetą ”  Jerry Only ,  jedyny dziś oryginalny muzyk grający w  Misfits .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4_____ 5 6___ 7 8_______ 9__ 10 11 12___ 13 14______ 15 16 17____ 18 19___ 20__ 21 22____ 23__ 24________ 25___ 26_____ 27 28_____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Gazetą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Jerry Only (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Misfits (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1005 from articles/00107647 from sent40

Text  : Założona pod koniec lat 70 . grupa od początku była niecodziennym zjawiskiem na scenie muzycznej .
Tokens: 1_______ 2__ 3_____ 4__ 5_ 6 7____ 8_ 9_______ 10__ 11___________ 12________ 13 14____ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1006 from articles/00107647 from sent41

Text  : Do dziś taka pozostała .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1007 from articles/00107647 from sent42

Text  : Z nazwą zaczerpniętą z filmu z Marilyn Monroe ( „  Skłóceni z  życiem ”  )  ,  fascynacją horrorami i  filmami science fiction ,  punkowym podejściem do muzyki i  do życia szybko osiągnęła kultowy status .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4 5____ 6 7______ 8_____ 9 10 11______ 12 13____ 14 15 16 17________ 18_______ 19 20_____ 21_____ 22_____ 23 24______ 25________ 26 27____ 28 29 30___ 31____ 32_______ 33_____ 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Marilyn Monroe (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,13] = Skłóceni z życiem (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1008 from articles/00107647 from sent43

Text  : I równie szybko zainspirowała armię naśladowców , wiernych fanów ,  zespołów grających wyłącznie kompozycje Misfitsów (  sprawdźcie koniecznie polską grupę 666 Aniołów !  )  i  gwiazd okazjonalnie sięgających po nagrania nowojorczyków od Guns '  n  '  Roses ,  przez The Lemonheads ,  Dropkick Murphys ,  po Metallikę -  To przyjemne uczucie ,  gdy ktoś w  ten sposób okazuje ci szacunek ,  ale tylko pod warunkiem ,  że ci ,  którzy nagrywają twoje kawałki ,  robią to dobrze .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____________ 5____ 6__________ 7 8_______ 9____ 10 11______ 12_______ 13_______ 14________ 15_______ 16 17________ 18________ 19____ 20___ 21_ 22_____ 23 24 25 26____ 27__________ 28_________ 29 30______ 31___________ 32 33__ 34 35 36 37___ 38 39___ 40_ 41________ 42 43______ 44_____ 45 46 47_______ 48 49 50_______ 51_____ 52 53_ 54__ 55 56_ 57____ 58_____ 59 60______ 61 62_ 63___ 64_ 65_______ 66 67 68 69 70____ 71_______ 72___ 73_____ 74 75___ 76 77____ 78

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Misfitsów (confidence=0.99)
  TruePositive nam [40,41] = The Lemonheads (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,44] = Dropkick Murphys (confidence=0.99)
  TruePositive nam [47,47] = Metallikę (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [22,22] = Aniołów (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [33,33] = Guns (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [37,37] = Roses (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [21,22] = 666 Aniołów
  FalseNegative nam [33,37] = Guns ' n ' Roses

(ChunkerEvaluator) Sentence #1009 from articles/00107647 from sent44

Text  : Metallice całkiem nieźle wyszła wersja „ Last Caress „ ,  ale już „  Die ,  Die My Darling „  sknocili -  mówił w  rozmowie z  „  Gazetą ”  Glenn Danzig ,  założyciel i  wokalista grupy w  jej najlepszym okresie ,  na przełomie lat 70 .  i  80 .
Tokens: 1________ 2______ 3_____ 4_____ 5_____ 6 7___ 8_____ 9 10 11_ 12_ 13 14_ 15 16_ 17 18_____ 19 20______ 21 22___ 23 24______ 25 26 27____ 28 29___ 30____ 31 32________ 33 34_______ 35___ 36 37_ 38________ 39_____ 40 41 42_______ 43_ 44 45 46 47 48

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Last Caress (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Gazetą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Glenn Danzig (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,14] = Die (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [16,18] = Die My Darling (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Metallice
  FalseNegative nam [14,18] = Die , Die My Darling

(ChunkerEvaluator) Sentence #1010 from articles/00107647 from sent45

Text  : Dziś Danzig skłócony z Onlym z powodzeniem gra we własnej grupie ,  niechętnie oddając Jerry'emu szyld Misfits .
Tokens: 1___ 2_____ 3_______ 4 5____ 6 7__________ 8__ 9_ 10_____ 11____ 12 13________ 14_____ 15_______ 16___ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Danzig (confidence=0.61)
  TruePositive nam [5,5] = Onlym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Jerry'emu (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [17,17] = Misfits (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [17,18] = Misfits .

(ChunkerEvaluator) Sentence #1011 from articles/00107647 from sent46

Text  : Pierwszy polski koncert Misfits odbył się dziewięć lat temu .
Tokens: 1_______ 2_____ 3______ 4______ 5____ 6__ 7_______ 8__ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Misfits (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1012 from articles/00107647 from sent47

Text  : Zespół wystąpił w Proximie i to w dość niezwykłym składzie .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_______ 5 6_ 7 8___ 9_________ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Proximie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1013 from articles/00107647 from sent48

Text  : Na scenie Only'emu towarzyszyły dwie legendy muzycznego undergroundu , gitarzysta Black Flag Dez Cadena oraz perkusista Marky Ramone .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4___________ 5___ 6______ 7_________ 8___________ 9 10________ 11___ 12__ 13_ 14____ 15__ 16________ 17___ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Only'emu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,18] = Marky Ramone (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,14] = Black Flag Dez Cadena (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,12] = Black Flag
  FalseNegative nam [13,14] = Dez Cadena

(ChunkerEvaluator) Sentence #1014 from articles/00107647 from sent49

Text  : Podczas koncertu zabrzmiały więc nie tylko klasyki Misfits , ale też i  Ramonesów oraz Black Flag .
Tokens: 1______ 2_______ 3_________ 4___ 5__ 6____ 7______ 8______ 9 10_ 11_ 12 13_______ 14__ 15___ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Misfits (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Ramonesów (confidence=0.93)
  TruePositive nam [15,16] = Black Flag (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1015 from articles/00107647 from sent50

Text  : Teraz Only wraca do Warszawy w ramach trasy promującej najnowsza płytę „  The Devil's Rain ”  .
Tokens: 1____ 2___ 3____ 4_ 5_______ 6 7_____ 8____ 9_________ 10_______ 11___ 12 13_ 14_____ 15__ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Only (confidence=0.82)
  TruePositive nam [5,5] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = The Devil's Rain (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1016 from articles/00107647 from sent51

Text  : Zanim jednak Misfits pojawią się na scenie , zagrają Juicehead ,  czyli amerykanie związani z  wytwórnią Only'ego ,  czyli Misfits Records oraz dwa zespoły z  Włoch ,  The Shiver i  Rhyme .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4______ 5__ 6_ 7_____ 8 9______ 10_______ 11 12___ 13________ 14______ 15 16_______ 17______ 18 19___ 20_____ 21_____ 22__ 23_ 24_____ 25 26___ 27 28_ 29____ 30 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Misfits (confidence=0.95)
  TruePositive nam [10,10] = Juicehead (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Only'ego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Misfits Records (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Włoch (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = The Shiver (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,31] = Rhyme (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1017 from articles/00107647 from sent52

Text  : Niedziela , 26 lutego .
Tokens: 1________ 2 3_ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1018 from articles/00107647 from sent53

Text  : Proxima , ul . Żwirki i Wigury 99a .
Tokens: 1______ 2 3_ 4 5_____ 6 7_____ 8__ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Proxima (confidence=0.94)
  TruePositive nam [5,7] = Żwirki i Wigury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1019 from articles/00107647 from sent54

Text  : Początek o godz . 19 . 30 .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4 5_ 6 7_ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1020 from articles/00107647 from sent55

Text  : Bilety 69 zł . i 79 zł .
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4 5 6_ 7_ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.97)

2016-10-31 14:03:56,240 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 43 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107649.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107649.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1021 from articles/00107649 from sent1

Text  : Masz tu rower , stare buty i . . .  z  Nowej Huty
Tokens: 1___ 2_ 3____ 4 5____ 6___ 7 8 9 10 11 12___ 13__

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Nowej Huty (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1022 from articles/00107649 from sent2

Text  : Mieszkańcy Nowej Huty postanowili przypomnieć Krzysztofowi Krzysztofowi i ZIKiT-owi ,  że zbliża się wiosna ,  a  więc i  „  pomnik ”  autorstwa krakowskiego artysty powinien wreszcie zniknąć z  al .  Róż .
Tokens: 1_________ 2____ 3___ 4__________ 5__________ 6___________ 7___________ 8 9________ 10 11 12____ 13_ 14____ 15 16 17__ 18 19 20____ 21 22_______ 23__________ 24_____ 25______ 26______ 27_____ 28 29 30 31_ 32

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Krzysztofowi Krzysztofowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = ZIKiT-owi (confidence=0.97)
  TruePositive nam [31,31] = Róż (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,3] = Mieszkańcy Nowej Huty (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [2,3] = Nowej Huty

(ChunkerEvaluator) Sentence #1023 from articles/00107649 from sent3

Text  : Ustawili pod nim rower i buty , opatrzone dość jednoznacznych komentarzem :  „  Masz tu rower ,  stare buty i  .  .  .  z  Nowej Huty ”  .
Tokens: 1_______ 2__ 3__ 4____ 5 6___ 7 8________ 9___ 10____________ 11_________ 12 13 14__ 15 16___ 17 18___ 19__ 20 21 22 23 24 25___ 26__ 27 28

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Nowej Huty (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1024 from articles/00107649 from sent4

Text  : W latach 70 . mieszkańcy Nowej Huty w ten sam sposób „  namawiali ”  do opuszczenia al .  Róż stojący tam pomnik Lenina .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4 5_________ 6____ 7___ 8 9__ 10_ 11____ 12 13_______ 14 15 16_________ 17 18 19_ 20_____ 21_ 22____ 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Nowej Huty (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Róż (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Lenina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1025 from articles/00107649 from sent5

Text  : Przypomnijmy : Krzysztof Krzysztof ponad rok temu ośmieszył miejskich urzędników ,  ustawiając w  nocy na pl .  Marii Magdaleny tajemniczą postać ze skrzydłami na torsie .
Tokens: 1___________ 2 3________ 4________ 5____ 6__ 7___ 8________ 9________ 10________ 11 12________ 13 14__ 15 16 17 18___ 19_______ 20________ 21____ 22 23________ 24 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Krzysztof Krzysztof (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Marii Magdaleny (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1026 from articles/00107649 from sent6

Text  : Nie ukrywał , że stanęła nielegalnie , ale przekonywał ,  że rzeźba z  powodu braku cokołu nie może być traktowana jako mała architektura ,  a  skoro nie została przytwierdzona do podłoża ,  to żadne pozwolenia nie są potrzebne (  tak samo krakowska kuria broniła się przed zarzutami w  sprawie ustawienia na Wzgórzu Wawelskim pomnika Jana Pawła II )  .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_ 5______ 6__________ 7 8__ 9__________ 10 11 12____ 13 14____ 15___ 16____ 17_ 18__ 19_ 20________ 21__ 22__ 23__________ 24 25 26___ 27_ 28_____ 29____________ 30 31_____ 32 33 34___ 35________ 36_ 37 38_______ 39 40_ 41__ 42_______ 43___ 44_____ 45_ 46___ 47_______ 48 49_____ 50________ 51 52_____ 53_______ 54_____ 55__ 56___ 57 58 59

Chunks:
  TruePositive nam [52,53] = Wzgórzu Wawelskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [55,57] = Jana Pawła II (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1027 from articles/00107649 from sent7

Text  : Niestety , potem Krzysztof Krzysztof dogadał się z ZIKiT-em ,  że jego „  dzieło ”  zostanie przeniesione na al .  Róż .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4________ 5________ 6______ 7__ 8 9_______ 10 11 12__ 13 14____ 15 16______ 17__________ 18 19 20 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Krzysztof Krzysztof (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = ZIKiT-em (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Róż (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1028 from articles/00107649 from sent8

Text  : Magistrat próbował jeszcze ratować twarz , organizując ARTSesję , podczas której mieszkańcy mogli zobaczyć ,  jak powstaje sztuka współczesna ,  a  przy okazji mieli przekonać się do niej .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4______ 5____ 6 7__________ 8_______ 9 10_____ 11____ 12________ 13___ 14______ 15 16_ 17______ 18____ 19_________ 20 21 22__ 23____ 24___ 25_______ 26_ 27 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = ARTSesję (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1029 from articles/00107649 from sent9

Text  : ARTSesja dobiegła końca , a rzeźba Krzysztofa Krzysztofa pozostała .
Tokens: 1_______ 2_______ 3____ 4 5 6_____ 7_________ 8_________ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ARTSesja (confidence=0.54)
  TruePositive nam [7,8] = Krzysztofa Krzysztofa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1030 from articles/00107649 from sent10

Text  : Gdy w grudniu upomnieli śmy się o jej usunięcie ,  usłyszeli śmy ,  że pozostanie do wiosny ,  bo urzędnicy umówili się z  artystą na roczną ekspozycję .
Tokens: 1__ 2 3______ 4________ 5__ 6__ 7 8__ 9________ 10 11_______ 12_ 13 14 15________ 16 17____ 18 19 20_______ 21_____ 22_ 23 24_____ 25 26____ 27________ 28

Chunks:

2016-10-31 14:03:56,329 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 44 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107651.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107651.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1031 from articles/00107651 from sent1

Text  : Nasza szablistka dwunasta w Pucharze Świata
Tokens: 1____ 2_________ 3_______ 4 5_______ 6_____

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Pucharze Świata (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1032 from articles/00107651 from sent2

Text  : Bogna Jóźwiak ( OŚ AZS Poznań ) spisała się najlepiej z  reprezentantek Polski i  zajęła 12 .  miejsce w  zawodach Pucharu Świata szablistek w  Londynie .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_ 5__ 6_____ 7 8______ 9__ 10_______ 11 12____________ 13____ 14 15____ 16 17 18_____ 19 20______ 21_____ 22____ 23________ 24 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Bogna Jóźwiak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,6] = OŚ AZS Poznań (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Londynie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,22] = Pucharu Świata (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [21,23] = Pucharu Świata szablistek

(ChunkerEvaluator) Sentence #1033 from articles/00107651 from sent3

Text  : Wygrała Greczynka Vassiliki Vougiouka , która w finale pokonała Rosjankę Zofię Wieliką 15 :  13 .
Tokens: 1______ 2________ 3________ 4________ 5 6____ 7 8_____ 9_______ 10______ 11___ 12_____ 13 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Greczynka (confidence=0.93)
  TruePositive nam [3,4] = Vassiliki Vougiouka (confidence=0.75)
  FalsePositive nam [10,12] = Rosjankę Zofię Wieliką (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,10] = Rosjankę
  FalseNegative nam [11,12] = Zofię Wieliką

(ChunkerEvaluator) Sentence #1034 from articles/00107651 from sent4

Text  : Jóźwiak w walce o awans do ćwierćfinału przegrała z Chinką Xiaodong Chen 12 :  15 .
Tokens: 1______ 2 3____ 4 5____ 6_ 7___________ 8________ 9 10____ 11______ 12__ 13 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jóźwiak (confidence=0.68)
  TruePositive nam [10,10] = Chinką (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,11] = Xiaodong (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [12,12] = Chen (confidence=0.76)
  FalseNegative nam [11,12] = Xiaodong Chen

(ChunkerEvaluator) Sentence #1035 from articles/00107651 from sent5

Text  : Słabiej spisała się najwyżej notowana Polka w rankingu światowym -  na dziewiątej pozycji -  Aleksandra Socha (  AZS AWF Warszawa )  ,  która już w  pierwszej rundzie przegrała z  Koreanką Yu Jin Choi 14 :  15 i  zajęła 33 .  lokatę .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4_______ 5_______ 6____ 7 8_______ 9________ 10 11 12________ 13_____ 14 15________ 16___ 17 18_ 19_ 20______ 21 22 23___ 24_ 25 26_______ 27_____ 28_______ 29 30______ 31 32_ 33__ 34 35 36 37 38____ 39 40 41____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polka (confidence=0.98)
  TruePositive nam [15,16] = Aleksandra Socha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,20] = AZS AWF Warszawa (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [30,33] = Koreanką Yu Jin Choi (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [30,30] = Koreanką
  FalseNegative nam [31,33] = Yu Jin Choi

(ChunkerEvaluator) Sentence #1036 from articles/00107651 from sent6

Text  : Przed zawodami w Londynie Azjatka plasowała się na 170 .  miejscu na liście FIE .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_______ 5______ 6________ 7__ 8_ 9__ 10 11_____ 12 13____ 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = FIE (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [4,5] = Londynie Azjatka (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Londynie
  FalseNegative nam [5,5] = Azjatka

(ChunkerEvaluator) Sentence #1037 from articles/00107651 from sent7

Text  : W zawodach wystartowały jeszcze dwie poznanianki , obie reprezentujące OŚ AZS Poznań .
Tokens: 1 2_______ 3___________ 4______ 5___ 6__________ 7 8___ 9_____________ 10 11_ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = OŚ AZS Poznań (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [6,6] = poznanianki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1038 from articles/00107651 from sent8

Text  : Irena Więckowska była 22 , zaś Katarzyna Kędziora - 38 .
Tokens: 1____ 2_________ 3___ 4_ 5 6__ 7________ 8_______ 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Irena Więckowska (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,8] = Katarzyna Kędziora (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:56,374 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 45 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107652.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107652.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1039 from articles/00107652 from sent1

Text  : Omar Jarun z Arki Gdynia powołany do kadry Palestyny
Tokens: 1___ 2____ 3 4___ 5_____ 6_______ 7_ 8____ 9________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Omar Jarun (confidence=0.98)
  TruePositive nam [4,5] = Arki Gdynia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Palestyny (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1040 from articles/00107652 from sent2

Text  : Przebywających na zgrupowaniu w Turcji piłkarzy Arki Gdynia wkrótce opuści Omar Jarun .
Tokens: 1_____________ 2_ 3__________ 4 5_____ 6_______ 7___ 8_____ 9______ 10____ 11__ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Turcji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Arki Gdynia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Omar Jarun (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1041 from articles/00107652 from sent3

Text  : Obrońca żółto - niebieskich otrzymał powołanie do reprezentacji Palestyny
Tokens: 1______ 2____ 3 4__________ 5_______ 6________ 7_ 8____________ 9________

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Palestyny (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1042 from articles/00107652 from sent4

Text  : Jarun ze zgrupowania Arki wyjedzie w poniedziałek po rozegraniu sparingu z  Heliosem Charków .
Tokens: 1____ 2_ 3__________ 4___ 5_______ 6 7___________ 8_ 9_________ 10______ 11 12______ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jarun (confidence=0.90)
  TruePositive nam [4,4] = Arki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Heliosem Charków (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1043 from articles/00107652 from sent5

Text  : Obrońca Arki uda się do Palestyny , gdzie w środę jego reprezentacja zagra towarzyskie spotkanie z  drużyną Azerbejdżanu .
Tokens: 1______ 2___ 3__ 4__ 5_ 6________ 7 8____ 9 10___ 11__ 12___________ 13___ 14_________ 15_______ 16 17_____ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Arki (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Palestyny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Azerbejdżanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1044 from articles/00107652 from sent6

Text  : Dotychczas Jarun wystąpił pięciokrotnie w barwach narodowych , w tym cztery razy w  meczach eliminacji do mistrzostw świata w  Brazylii w  2014 roku .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4____________ 5 6______ 7_________ 8 9 10_ 11____ 12__ 13 14_____ 15________ 16 17________ 18____ 19 20______ 21 22__ 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Jarun (confidence=0.96)
  TruePositive nam [17,18] = mistrzostw świata (confidence=0.99)
  TruePositive nam [20,20] = Brazylii (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:56,406 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 46 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107657.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107657.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1045 from articles/00107657 from sent1

Text  : Dwaj Australijczycy , którzy rozśmieszają cały świat
Tokens: 1___ 2_____________ 3 4_____ 5___________ 6___ 7____

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Dwaj Australijczycy (confidence=0.75)
  FalseNegative nam [2,2] = Australijczycy

(ChunkerEvaluator) Sentence #1046 from articles/00107657 from sent2

Text  : W sobotę ( godz . 20 ) w Rotundzie (  ul .  Oleandry 1  )  wystąpią Umbilical Brothers .
Tokens: 1 2_____ 3 4___ 5 6_ 7 8 9________ 10 11 12 13______ 14 15 16______ 17_______ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Rotundzie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Oleandry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Umbilical Brothers (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1047 from articles/00107657 from sent3

Text  : Tworzący zespół Australijczycy - Shane Dundas i David Collins -  to fenomen kabaretowej sceny na skalę światową .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____________ 4 5____ 6_____ 7 8____ 9______ 10 11 12_____ 13_________ 14___ 15 16___ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Australijczycy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,6] = Shane Dundas (confidence=0.98)
  TruePositive nam [8,9] = David Collins (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1048 from articles/00107657 from sent4

Text  : Ich występy to połączenie pantomimy , lalkarstwa , prostych ,  ale błyskotliwych dialogów oraz efektów wokalno -  dźwiękowych .
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4_________ 5________ 6 7_________ 8 9_______ 10 11_ 12___________ 13______ 14__ 15_____ 16_____ 17 18_________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1049 from articles/00107657 from sent5

Text  : „ Umbilical Brothers to innowacyjne , rozbudzające umysł przedstawienia teatralne ,  pełne zaraźliwej energii i  humoru .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4_ 5__________ 6 7___________ 8____ 9_____________ 10_______ 11 12___ 13________ 14_____ 15 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Umbilical Brothers (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1050 from articles/00107657 from sent6

Text  : Całość utrzymana jest w klimacie absurdu i radosnej nieprzewidywalności .
Tokens: 1_____ 2________ 3___ 4 5_______ 6______ 7 8_______ 9__________________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1051 from articles/00107657 from sent7

Text  : Postaci , które przeżywają groteskowo niebezpieczne przygody , wszechobecny ruch ,  zaskakująca forma ,  elementy komedii filmowej ,  tzw .  slapstick ,  tego nie znajdziemy w  najlepszym rozrywkowym programie telewizyjnym .
Tokens: 1______ 2 3____ 4_________ 5_________ 6____________ 7_______ 8 9___________ 10__ 11 12_________ 13___ 14 15______ 16_____ 17______ 18 19_ 20 21_______ 22 23__ 24_ 25________ 26 27________ 28_________ 29_______ 30__________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1052 from articles/00107657 from sent8

Text  : Do listy atutów dopisać należy jeszcze zachęcanie podczas występów publiczności do interakcji ”  -  czytamy w  zapowiedzi .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4______ 5_____ 6______ 7_________ 8______ 9_______ 10__________ 11 12________ 13 14 15_____ 16 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1053 from articles/00107657 from sent9

Text  : Niektórzy nawet nazywają Umbilical Brothers „ australijskim produktem eksportowym ”  ,  bo ich występy podbiły serca internautów na całym świecie .
Tokens: 1________ 2____ 3_______ 4________ 5_______ 6 7____________ 8________ 9__________ 10 11 12 13_ 14_____ 15_____ 16___ 17_________ 18 19___ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Umbilical Brothers (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1054 from articles/00107657 from sent10

Text  : W Krakowie zaprezentują swój najnowszy program - „ Heaven by Strom ”  .
Tokens: 1 2_______ 3___________ 4___ 5________ 6______ 7 8 9_____ 10 11___ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,11] = Heaven by Strom (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:56,462 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 47 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107661.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107661.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1055 from articles/00107661 from sent1

Text  : Kosheen z nową płytą .
Tokens: 1______ 2 3___ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kosheen (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1056 from articles/00107661 from sent2

Text  : Brytyjska gwiazda już w sobotę w Łodzi !
Tokens: 1________ 2______ 3__ 4 5_____ 6 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1057 from articles/00107661 from sent3

Text  : Grupa znana z przebojowego łączenia połamanej elektroniki , trip -  hopu i  rocka ,  będzie 10 marca gwiazdą imprezy „  Beat Me ”  w  klubie Lordi's (  ul .  Piotrkowska 102 )  .
Tokens: 1____ 2____ 3 4___________ 5_______ 6________ 7__________ 8 9___ 10 11__ 12 13___ 14 15____ 16 17___ 18_____ 19_____ 20 21__ 22 23 24 25____ 26_____ 27 28 29 30_________ 31_ 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Beat Me (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Lordi's (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Piotrkowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1058 from articles/00107661 from sent4

Text  : Wystąpi także inna znana postać wyspiarskiej sceny elektronicznej - DJ Luna C
Tokens: 1______ 2____ 3___ 4____ 5_____ 6___________ 7____ 8_____________ 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = DJ Luna C (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1059 from articles/00107661 from sent5

Text  : Kosheen w sobotę w Łodzi
Tokens: 1______ 2 3_____ 4 5____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kosheen (confidence=0.92)
  TruePositive nam [5,5] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1060 from articles/00107661 from sent6

Text  : Grupa znana z przebojowego łączenia połamanej elektroniki , trip -  hopu i  rocka
Tokens: 1____ 2____ 3 4___________ 5_______ 6________ 7__________ 8 9___ 10 11__ 12 13___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1061 from articles/00107661 from sent7

Text  : Kosheen , znani z przebojowego łączenia połamanej elektroniki , trip -  hopu i  rocka ,  będzą 10 marca gwiazdą imprezy "  Beat Me "  w  klubie Lordi's (  Piotrkowska 102 )
Tokens: 1______ 2 3____ 4 5___________ 6_______ 7________ 8__________ 9 10__ 11 12__ 13 14___ 15 16___ 17 18___ 19_____ 20_____ 21 22__ 23 24 25 26____ 27_____ 28 29_________ 30_ 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kosheen (confidence=0.97)
  TruePositive nam [22,23] = Beat Me (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Lordi's (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Piotrkowska (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1062 from articles/00107661 from sent8

Text  : Grupa znana z przebojowego łączenia połamanej elektroniki , trip -  hopu i  rocka ,  będzie 10 marca gwiazdą imprezy "  Beat Me "  w  klubie Lordi's (  ul .  Piotrkowska 102 )  .
Tokens: 1____ 2____ 3 4___________ 5_______ 6________ 7__________ 8 9___ 10 11__ 12 13___ 14 15____ 16 17___ 18_____ 19_____ 20 21__ 22 23 24 25____ 26_____ 27 28 29 30_________ 31_ 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Beat Me (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Lordi's (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Piotrkowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1063 from articles/00107661 from sent9

Text  : Wystąpi także inna znana postać wyspiarskiej sceny elektronicznej - DJ Luna C
Tokens: 1______ 2____ 3___ 4____ 5_____ 6___________ 7____ 8_____________ 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = DJ Luna C (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1064 from articles/00107661 from sent10

Text  : Kosheen to trio założone w 1999 r . w Bristolu ,  jednym z  najważniejszych w  tym czasie centrów muzyki elektronicznej na świecie ,  przez producentów Substance'a i  Decodera oraz pochodzącą z  Walii wokalistkę Sian Evans .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_______ 5 6___ 7 8 9 10______ 11 12____ 13 14_____________ 15 16_ 17____ 18_____ 19____ 20____________ 21 22_____ 23 24___ 25_________ 26_________ 27 28______ 29__ 30________ 31 32___ 33________ 34__ 35___ 36

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kosheen (confidence=0.96)
  TruePositive nam [10,10] = Bristolu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Walii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Sian Evans (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,26] = Substance'a (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = Decodera (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [26,28] = Substance'a i Decodera

(ChunkerEvaluator) Sentence #1065 from articles/00107661 from sent11

Text  : Bez jej tekstów i przyjemnego głosu zabarwionego " nutką melancholii "  Kosheen na pewno nie odniósł by takiego sukcesu .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4 5__________ 6____ 7___________ 8 9____ 10_________ 11 12_____ 13 14___ 15_ 16_____ 17 18_____ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Kosheen (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1066 from articles/00107661 from sent12

Text  : Zespół miał wymarzony stary .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1067 from articles/00107661 from sent13

Text  : Debiutancki album " Resist " był naszpikowany przebojami , które przez długie miesiące rozbrzmiewały nie tylko w  klubach ,  ale w  mainstreamowych radiostacjach i  telewizjach muzycznych .
Tokens: 1__________ 2____ 3 4_____ 5 6__ 7___________ 8_________ 9 10___ 11___ 12____ 13______ 14___________ 15_ 16___ 17 18_____ 19 20_ 21 22_____________ 23___________ 24 25_________ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Resist (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1068 from articles/00107661 from sent14

Text  : " Hide U " , " Catch " , "  Empty Skies "  czy "  Hungry "  inspirowały młodych artystów i  didżejów do łączenia breakbeatu i  drum'n'bassu z  rockową energią i  melodyjnym kobiecym głosem .
Tokens: 1 2___ 3 4 5 6 7____ 8 9 10 11___ 12___ 13 14_ 15 16____ 17 18_________ 19_____ 20______ 21 22______ 23 24______ 25________ 26 27__________ 28 29_____ 30_____ 31 32________ 33______ 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Hide U (confidence=0.60)
  TruePositive nam [11,12] = Empty Skies (confidence=0.98)
  TruePositive nam [16,16] = Hungry (confidence=0.54)
  FalseNegative nam [7,7] = Catch

(ChunkerEvaluator) Sentence #1069 from articles/00107661 from sent15

Text  : " Resist " i jego następca z 2003 r .
Tokens: 1 2_____ 3 4 5___ 6_______ 7 8___ 9 10

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Resist

(ChunkerEvaluator) Sentence #1070 from articles/00107661 from sent16

Text  : - " Kokopelli " - pokryły się na Wyspach złotem ,  w  kilku innych europejskich krajach także wspięły się na wysokie miejsca list sprzedaży .
Tokens: 1 2 3________ 4 5 6______ 7__ 8_ 9______ 10____ 11 12 13___ 14____ 15__________ 16_____ 17___ 18_____ 19_ 20 21_____ 22_____ 23__ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kokopelli (confidence=0.56)
  FalsePositive nam [9,9] = Wyspach (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1071 from articles/00107661 from sent17

Text  : Później było już gorzej .
Tokens: 1______ 2___ 3__ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1072 from articles/00107661 from sent18

Text  : Album " Damage " z 2007 r . przeszedł właściwie niezauważony .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4 5 6___ 7 8 9________ 10_______ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Damage (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1073 from articles/00107661 from sent19

Text  : Wkrótce ma się ukazać czwarty album zatytułowany " Independence "  .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4_____ 5______ 6____ 7___________ 8 9___________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Independence (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1074 from articles/00107661 from sent20

Text  : Promuje go singiel " Get A New One " .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4 5__ 6 7__ 8__ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,8] = Get A New One (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1075 from articles/00107661 from sent21

Text  : Christophera Howella , ukrywającego się pod pseudonimem Luna - C  ,  gościli śmy w  Łodzi już kilka razy .
Tokens: 1___________ 2______ 3 4___________ 5__ 6__ 7__________ 8___ 9 10 11 12_____ 13_ 14 15___ 16_ 17___ 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Christophera Howella (confidence=0.96)
  TruePositive nam [8,10] = Luna - C (confidence=0.98)
  TruePositive nam [15,15] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1076 from articles/00107661 from sent22

Text  : Ten mieszkający dziś w Stanach Brytyjczyk założył w 1993 r  .  wytwórnię Kniteforce ,  której wydawnictwa cieszą się uznaniem miłośników breakbeatu ,  oldschoolu ,  hardcore'a ,  happy hardcore'a czy drum'n'bassu na całym świecie .
Tokens: 1__ 2__________ 3___ 4 5______ 6_________ 7______ 8 9___ 10 11 12_______ 13________ 14 15____ 16_________ 17____ 18_ 19______ 20________ 21________ 22 23________ 24 25________ 26 27___ 28________ 29_ 30__________ 31 32___ 33_____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kniteforce (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [5,6] = Stanach Brytyjczyk (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = Stanach
  FalseNegative nam [6,6] = Brytyjczyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #1077 from articles/00107661 from sent23

Text  : Imprezy pod patronatem Kniteforce łódzcy didżeje i promotorzy organizowali w  nieistniejących już Kontrastach ,  a  wcześniej w  Nexusie .
Tokens: 1______ 2__ 3_________ 4_________ 5_____ 6______ 7 8_________ 9___________ 10 11_____________ 12_ 13_________ 14 15 16_______ 17 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kniteforce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Kontrastach (confidence=0.88)
  TruePositive nam [18,18] = Nexusie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1078 from articles/00107661 from sent24

Text  : Skład wykonawców pierwszej imprezy pod hasłem " Beat Me "  (  następne są niewykluczone )  uzupełniają dobrze znani łodzianie .
Tokens: 1____ 2_________ 3________ 4______ 5__ 6_____ 7 8___ 9_ 10 11 12______ 13 14___________ 15 16_________ 17____ 18___ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Beat Me (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [19,19] = łodzianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1079 from articles/00107661 from sent25

Text  : Breakbeatowy duet Audiodealers tworzą producent i didżej ExWookie , jeden z  założycieli ekipy Sonic Trip ,  wokół której skupiała się łódzka i  polska scena drum'n'bassowa ,  oraz wokalistka Lollie .
Tokens: 1___________ 2___ 3___________ 4_____ 5________ 6 7_____ 8_______ 9 10___ 11 12_________ 13___ 14___ 15__ 16 17___ 18____ 19______ 20_ 21____ 22 23____ 24___ 25____________ 26 27__ 28________ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Audiodealers (confidence=0.94)
  TruePositive nam [8,8] = ExWookie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Sonic Trip (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Lollie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Breakbeatowy (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1080 from articles/00107661 from sent26

Text  : Na żywo wspiera ich gitarzysta Peter Gryfin .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4__ 5_________ 6____ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Peter Gryfin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1081 from articles/00107661 from sent27

Text  : Ekipa Hypnotize to dwóch dobrze znanych w Łodzi producentów i  didżejów :  Bolty i  Nefti .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4____ 5_____ 6______ 7 8____ 9__________ 10 11______ 12 13___ 14 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Hypnotize (confidence=0.62)
  TruePositive nam [8,8] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Bolty (confidence=0.98)
  TruePositive nam [15,15] = Nefti (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1082 from articles/00107661 from sent28

Text  : Zagra także inny stary wyjadacz łódzkiej sceny - DJ Mykee .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4____ 5_______ 6_______ 7____ 8 9_ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = DJ Mykee (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1083 from articles/00107661 from sent29

Text  : O oprawę wizualną wieczoru zadba VJ Bladykrzych .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_______ 5____ 6_ 7__________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = VJ Bladykrzych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1084 from articles/00107661 from sent30

Text  : Bilety w przedsprzedaży kosztują 60 zł ( do kupienia w  Strefie Biletów ,  ul .  Piotrkowska 59 )  .
Tokens: 1_____ 2 3_____________ 4_______ 5_ 6_ 7 8_ 9_______ 10 11_____ 12_____ 13 14 15 16_________ 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Piotrkowska (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Strefie Biletów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1085 from articles/00107661 from sent31

Text  : W dniu imprezy - 70 zł .
Tokens: 1 2___ 3______ 4 5_ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1086 from articles/00107661 from sent32

Text  : Kosheen to trio założone w 1999 r . w Bristolu ,  jednym z  najważniejszych w  tym czasie centrów muzyki elektronicznej na świecie ,  przez producentów Substance'a i  Decodera oraz pochodzącą z  Walii wokalistkę Sian Evans .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_______ 5 6___ 7 8 9 10______ 11 12____ 13 14_____________ 15 16_ 17____ 18_____ 19____ 20____________ 21 22_____ 23 24___ 25_________ 26_________ 27 28______ 29__ 30________ 31 32___ 33________ 34__ 35___ 36

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kosheen (confidence=0.96)
  TruePositive nam [10,10] = Bristolu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Walii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Sian Evans (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,26] = Substance'a (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = Decodera (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [26,28] = Substance'a i Decodera

(ChunkerEvaluator) Sentence #1087 from articles/00107661 from sent33

Text  : Bez jej tekstów i przyjemnego głosu zabarwionego „ nutką melancholii ”  Kosheen na pewno nie odniósł by takiego sukcesu .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4 5__________ 6____ 7___________ 8 9____ 10_________ 11 12_____ 13 14___ 15_ 16_____ 17 18_____ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Kosheen (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1088 from articles/00107661 from sent34

Text  : Zespół miał wymarzony stary .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1089 from articles/00107661 from sent35

Text  : Debiutancki album „ Resist ” był naszpikowany przebojami , które przez długie miesiące rozbrzmiewały nie tylko w  klubach ,  ale w  mainstreamowych radiostacjach i  telewizjach muzycznych .
Tokens: 1__________ 2____ 3 4_____ 5 6__ 7___________ 8_________ 9 10___ 11___ 12____ 13______ 14___________ 15_ 16___ 17 18_____ 19 20_ 21 22_____________ 23___________ 24 25_________ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Resist (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1090 from articles/00107661 from sent36

Text  : „ Hide U ” , „ Catch ” , „  Empty Skies ”  czy „  Hungry ”  inspirowały młodych artystów i  didżejów do łączenia breakbeatu i  drum'n'bassu z  rockową energią i  melodyjnym kobiecym głosem .
Tokens: 1 2___ 3 4 5 6 7____ 8 9 10 11___ 12___ 13 14_ 15 16____ 17 18_________ 19_____ 20______ 21 22______ 23 24______ 25________ 26 27__________ 28 29_____ 30_____ 31 32________ 33______ 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Hide U (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Catch (confidence=0.91)
  TruePositive nam [11,12] = Empty Skies (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Hungry (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1091 from articles/00107661 from sent37

Text  : „ Resist ” i jego następca z 2003 r .
Tokens: 1 2_____ 3 4 5___ 6_______ 7 8___ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Resist (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1092 from articles/00107661 from sent38

Text  : - „ Kokopelli ” - pokryły się na Wyspach złotem ,  w  kilku innych europejskich krajach także wspięły się na wysokie miejsca list sprzedaży .
Tokens: 1 2 3________ 4 5 6______ 7__ 8_ 9______ 10____ 11 12 13___ 14____ 15__________ 16_____ 17___ 18_____ 19_ 20 21_____ 22_____ 23__ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kokopelli (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [9,9] = Wyspach (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1093 from articles/00107661 from sent39

Text  : Później było już gorzej .
Tokens: 1______ 2___ 3__ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1094 from articles/00107661 from sent40

Text  : Album „ Damage ” z 2007 r . przeszedł właściwie niezauważony .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4 5 6___ 7 8 9________ 10_______ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Damage (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1095 from articles/00107661 from sent41

Text  : Wkrótce ma się ukazać czwarty album zatytułowany „ Independence ”  .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4_____ 5______ 6____ 7___________ 8 9___________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Independence (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1096 from articles/00107661 from sent42

Text  : Promuje go singiel „ Get A New One ” .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4 5__ 6 7__ 8__ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,8] = Get A New One (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1097 from articles/00107661 from sent43

Text  : Skład wykonawców pierwszej imprezy pod hasłem „ Beat Me ”  (  następne są niewykluczone )  uzupełniają dobrze znani łodzianie .
Tokens: 1____ 2_________ 3________ 4______ 5__ 6_____ 7 8___ 9_ 10 11 12______ 13 14___________ 15 16_________ 17____ 18___ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Beat Me (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1098 from articles/00107661 from sent44

Text  : Breakbeatowy duet Audiodealers tworzą producent i didżej ExWookie , jeden z  założycieli ekipy Sonic Trip ,  wokół której skupiała się łódzka i  polska scena drum'n'bassowa ,  oraz wokalistka Lollie .
Tokens: 1___________ 2___ 3___________ 4_____ 5________ 6 7_____ 8_______ 9 10___ 11 12_________ 13___ 14___ 15__ 16 17___ 18____ 19______ 20_ 21____ 22 23____ 24___ 25____________ 26 27__ 28________ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Audiodealers (confidence=0.94)
  TruePositive nam [8,8] = ExWookie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Sonic Trip (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Lollie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Breakbeatowy (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1099 from articles/00107661 from sent45

Text  : Na żywo wspiera ich gitarzysta Peter Gryfin .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4__ 5_________ 6____ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Peter Gryfin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1100 from articles/00107661 from sent46

Text  : Ekipa Hypnotize to dwóch dobrze znanych w Łodzi producentów i  didżejów :  Bolty i  Nefti .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4____ 5_____ 6______ 7 8____ 9__________ 10 11______ 12 13___ 14 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Hypnotize (confidence=0.62)
  TruePositive nam [8,8] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Bolty (confidence=0.98)
  TruePositive nam [15,15] = Nefti (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1101 from articles/00107661 from sent47

Text  : Zagra także inny stary wyjadacz łódzkiej sceny - DJ Mykee .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4____ 5_______ 6_______ 7____ 8 9_ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = DJ Mykee (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1102 from articles/00107661 from sent48

Text  : O oprawę wizualną wieczoru zadba VJ Bladykrzych .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_______ 5____ 6_ 7__________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = VJ Bladykrzych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1103 from articles/00107661 from sent49

Text  : Bilety w przedsprzedaży kosztują 60 zł ( do kupienia w  Strefie Biletów ,  ul .  Piotrkowska 59 )  .
Tokens: 1_____ 2 3_____________ 4_______ 5_ 6_ 7 8_ 9_______ 10 11_____ 12_____ 13 14 15 16_________ 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Piotrkowska (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Strefie Biletów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1104 from articles/00107661 from sent50

Text  : W dniu imprezy - 70 zł .
Tokens: 1 2___ 3______ 4 5_ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=0.99)

2016-10-31 14:03:56,734 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 48 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107662.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107662.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1105 from articles/00107662 from sent1

Text  : Koszykarze blisko historycznego awansu do play - off
Tokens: 1_________ 2_____ 3____________ 4_____ 5_ 6___ 7 8__

Chunks:
  FalseNegative nam [6,8] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1106 from articles/00107662 from sent2

Text  : Efektownym zwycięstwem zakończył się niedzielny wyjazd olsztyńskich koszykarzy do Żyrardowa 65 :  90 .
Tokens: 1_________ 2__________ 3________ 4__ 5_________ 6_____ 7___________ 8_________ 9_ 10_______ 11 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Żyrardowa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1107 from articles/00107662 from sent3

Text  : Inter Parst AZS UWM odniósł 11 . wygraną w sezonie i  jest o  włos od zapewniania sobie udziału w  rundzie play -  off
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4__ 5______ 6_ 7 8______ 9 10_____ 11 12__ 13 14__ 15 16_________ 17___ 18_____ 19 20_____ 21__ 22 23_

Chunks:
  FalsePositive nam [2,4] = Parst AZS UWM (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [1,4] = Inter Parst AZS UWM
  FalseNegative nam [21,23] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1108 from articles/00107662 from sent4

Text  : - Wiedzieli śmy jak trzeba się bronić i jak atakować drużyną Żyrardowianki -  mówi Rafał Kacprzak ,  trener akademików .
Tokens: 1 2________ 3__ 4__ 5_____ 6__ 7_____ 8 9__ 10______ 11_____ 12___________ 13 14__ 15___ 16______ 17 18____ 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Żyrardowianki (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Rafał Kacprzak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1109 from articles/00107662 from sent5

Text  : - Poza kilkoma momentami , kiedy gospodarze zbliżali się na różnicę 5  -  6  punktów ,  byli bezsilni .
Tokens: 1 2___ 3______ 4________ 5 6____ 7_________ 8_______ 9__ 10 11_____ 12 13 14 15_____ 16 17__ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1110 from articles/00107662 from sent6

Text  : Mnie cieszy przede wszystkim , że byli śmy dobrze przygotowani do tego spotkania i  na boisku zrobili śmy różnicę .
Tokens: 1___ 2_____ 3_____ 4________ 5 6_ 7___ 8__ 9_____ 10__________ 11 12__ 13_______ 14 15 16____ 17_____ 18_ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1111 from articles/00107662 from sent7

Text  : Jak więc to możliwe , że olsztynianie w listopadzie ubiegłego roku przegrali 75 :  83 właśnie z  Żyrardowianką ?
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4______ 5 6_ 7___________ 8 9__________ 10_______ 11__ 12_______ 13 14 15 16_____ 17 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Żyrardowianką (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = olsztynianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1112 from articles/00107662 from sent8

Text  : - Mieli śmy świadomość , że to była nasza wpadka -  przyznaje Kacprzak .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_________ 5 6_ 7_ 8___ 9____ 10____ 11 12_______ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kacprzak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1113 from articles/00107662 from sent9

Text  : - Prawda jest też taka , że w rewanżu w  szeregach rywali zabrakło zawodnika podkoszowego ,  który w  międzyczasie rozstał się z  Żyrardowianką .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4__ 5___ 6 7_ 8 9______ 10 11_______ 12____ 13______ 14_______ 15__________ 16 17___ 18 19__________ 20_____ 21_ 22 23___________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Żyrardowianką (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1114 from articles/00107662 from sent10

Text  : A był ich mocnym punktem .
Tokens: 1 2__ 3__ 4_____ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1115 from articles/00107662 from sent11

Text  : Trzeba też podkreślić , że przeciwnicy od wspomnianego zwycięstwa w  Olsztynie nie wygrali ani razu .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4 5_ 6__________ 7_ 8___________ 9_________ 10 11_______ 12_ 13_____ 14_ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1116 from articles/00107662 from sent12

Text  : Niedzielna porażka z Inter Parts była ich 12 . z  rzędu .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4____ 5____ 6___ 7__ 8_ 9 10 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Inter Parts (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1117 from articles/00107662 from sent13

Text  : - Jadąc tam chcieli śmy wziąć srogi rewanż za poprzedni mecz w  Kortowie .
Tokens: 1 2____ 3__ 4______ 5__ 6____ 7____ 8_____ 9_ 10_______ 11__ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kortowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1118 from articles/00107662 from sent14

Text  : Co więcej tą wygraną zapewnili śmy sobie utrzymanie w rozgrywkach -  podkreśla trener Inter Parts AZS UWM .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4______ 5________ 6__ 7____ 8_________ 9 10_________ 11 12_______ 13____ 14___ 15___ 16_ 17_ 18

Chunks:
  TruePositive nam [14,17] = Inter Parts AZS UWM (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1119 from articles/00107662 from sent15

Text  : W tym sezonie akademicy mają jednak o wiele ambitniejszy cel .
Tokens: 1 2__ 3______ 4________ 5___ 6_____ 7 8____ 9___________ 10_ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1120 from articles/00107662 from sent16

Text  : Jeżeli bowiem Trefl II Sopot przegra , którykolwiek ze swoich ostatnich czterech meczów rundy zasadniczej ,  Inter Parts awansuje do rundy play -  off .
Tokens: 1_____ 2_____ 3____ 4_ 5____ 6______ 7 8___________ 9_ 10____ 11_______ 12______ 13____ 14___ 15_________ 16 17___ 18___ 19______ 20 21___ 22__ 23 24_ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Trefl II Sopot (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Inter Parts (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [22,24] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1121 from articles/00107662 from sent17

Text  : - A przegrać mogą już w najbliższą środę , kiedy podejmą u  siebie Astorię Bydgoszcz -  uważa Kacprzak .
Tokens: 1 2 3_______ 4___ 5__ 6 7_________ 8____ 9 10___ 11_____ 12 13____ 14_____ 15_______ 16 17___ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Astorię Bydgoszcz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Kacprzak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1122 from articles/00107662 from sent18

Text  : - Prawdę mówiąc wątpię by gdańszczanie mieli taką serię do końca rundy .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_____ 5_ 6___________ 7____ 8___ 9____ 10 11___ 12___ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = gdańszczanie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1123 from articles/00107662 from sent19

Text  : Ich kolejnymi rywalami będą bowiem Księżak Łowicz , SMS Władysławowo i  Wilki Morskie Szczecin .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4___ 5_____ 6______ 7_____ 8 9__ 10__________ 11 12___ 13_____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Księżak Łowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = SMS Władysławowo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Wilki Morskie Szczecin (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1124 from articles/00107662 from sent20

Text  : Inter Parts AZS UWM udziału w play - off może więc być niemal pewny .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4__ 5______ 6 7___ 8 9__ 10__ 11__ 12_ 13____ 14___ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [2,4] = Parts AZS UWM (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [1,4] = Inter Parts AZS UWM
  FalseNegative nam [7,9] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1125 from articles/00107662 from sent21

Text  : - Teraz kluczowe będą wyniki w ostatnich kolejkach i to ,  na którym meczu wylądujemy .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4___ 5_____ 6 7________ 8________ 9 10 11 12 13____ 14___ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1126 from articles/00107662 from sent22

Text  : Naszym cele jest zajęcie co najmniej siódmego miejsca by uniknąć na początku play -  offów meczów z  Pleszewem -  dodaje szkoleniowiec .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4______ 5_ 6_______ 7_______ 8______ 9_ 10_____ 11 12______ 13__ 14 15___ 16____ 17 18_______ 19 20____ 21___________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Pleszewem (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,15] = play - offów

(ChunkerEvaluator) Sentence #1127 from articles/00107662 from sent23

Text  : Przed olsztynianami jeszcze pojedynki z Żurawiem Gniewino ( 10 marca )  ,  Politechniką Poznań (  17 marca )  i  Astorią (  31 marca ,  wszystkie na wyjeździe )  .
Tokens: 1____ 2____________ 3______ 4________ 5 6_______ 7_______ 8 9_ 10___ 11 12 13__________ 14____ 15 16 17___ 18 19 20_____ 21 22 23___ 24 25_______ 26 27_______ 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Żurawiem Gniewino (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Politechniką Poznań (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Astorią (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [2,2] = olsztynianami

(ChunkerEvaluator) Sentence #1128 from articles/00107662 from sent24

Text  : AZS Politechnika Poznań - TS Żuraw Gniewino 85 : 71 ,  KS Księżak Łowicz -  GKK Gorzów Wielkopolski 95 :  86 ,  Korsarz Gdańsk -  KK Świecie 84 :  89 ,  SMS PZKosz Władysławowo -  Open Florentyna Pleszew ,  Trefl II Sopot -  Astoria Bydgoszcz (  oba mecze przełożone na środę )  .
Tokens: 1__ 2___________ 3_____ 4 5_ 6____ 7_______ 8_ 9 10 11 12 13_____ 14____ 15 16_ 17____ 18__________ 19 20 21 22 23_____ 24____ 25 26 27_____ 28 29 30 31 32_ 33____ 34__________ 35 36__ 37________ 38_____ 39 40___ 41 42___ 43 44_____ 45_______ 46 47_ 48___ 49________ 50 51___ 52 53

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = AZS Politechnika Poznań (confidence=0.88)
  TruePositive nam [5,7] = TS Żuraw Gniewino (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,14] = Księżak Łowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,18] = GKK Gorzów Wielkopolski (confidence=0.94)
  TruePositive nam [23,24] = Korsarz Gdańsk (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,27] = KK Świecie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,34] = PZKosz Władysławowo (confidence=0.74)
  TruePositive nam [36,38] = Open Florentyna Pleszew (confidence=0.84)
  TruePositive nam [40,42] = Trefl II Sopot (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,45] = Astoria Bydgoszcz (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [32,32] = SMS (confidence=0.90)

2016-10-31 14:03:56,872 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 49 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107663.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107663.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1129 from articles/00107663 from sent1

Text  : Dla Wisły Can - Pack polska liga ważniejsza od Euroligi
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4 5___ 6_____ 7___ 8_________ 9_ 10______

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Euroligi (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,5] = Wisły Can - Pack (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Wisły
  FalseNegative nam [3,5] = Can - Pack

(ChunkerEvaluator) Sentence #1130 from articles/00107663 from sent2

Text  : Po zdobyciu Pucharu Polski Wisła koncentruje się na obronie tytułu .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4_____ 5____ 6__________ 7__ 8_ 9______ 10____ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [3,5] = Pucharu Polski Wisła (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,4] = Pucharu Polski
  FalseNegative nam [5,5] = Wisła

(ChunkerEvaluator) Sentence #1131 from articles/00107663 from sent3

Text  : W Eurolidze krakowianki liczą na piąte miejsce
Tokens: 1 2________ 3__________ 4____ 5_ 6____ 7______

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Eurolidze (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [3,3] = krakowianki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1132 from articles/00107663 from sent4

Text  : Pod koniec marca wiślaczki polecą do Stambułu na turniej finałowy europejskich pucharów .
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4________ 5_____ 6_ 7_______ 8_ 9______ 10______ 11__________ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Stambułu (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = wiślaczki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1133 from articles/00107663 from sent5

Text  : W grupie mają bardzo silnych rywali - Spartak Moskwa ,  UMMC Jekaterynburg i  Ros Casares Walencja .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_____ 5______ 6_____ 7 8______ 9_____ 10 11__ 12___________ 13 14_ 15_____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Spartak Moskwa (confidence=0.93)
  TruePositive nam [11,12] = UMMC Jekaterynburg (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,16] = Ros Casares Walencja (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1134 from articles/00107663 from sent6

Text  : Już jedno zwycięstwo będzie sukcesem podopiecznych trenera Jose Hernandeza .
Tokens: 1__ 2____ 3_________ 4_____ 5_______ 6____________ 7______ 8___ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Jose Hernandeza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1135 from articles/00107663 from sent7

Text  : 17 marca zakończą rundę zasadniczą w polskiej lidze .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4____ 5_________ 6 7_______ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1136 from articles/00107663 from sent8

Text  : Do play - off powinny przystąpić jako lider , co w  finale da im atut własnego boiska .
Tokens: 1_ 2___ 3 4__ 5______ 6_________ 7___ 8____ 9 10 11 12____ 13 14 15__ 16______ 17____ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [2,4] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1137 from articles/00107663 from sent9

Text  : Andrzej Klemba : W finale PP z Lotosem Gdynia miało być łatwiej niż w  półfinale z  CCC Polkowice ,  ale .  .  .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4 5_____ 6_ 7 8______ 9_____ 10___ 11_ 12_____ 13_ 14 15_______ 16 17_ 18_______ 19 20_ 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Andrzej Klemba (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = PP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Lotosem Gdynia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = CCC Polkowice (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1138 from articles/00107663 from sent10

Text  : Ewelina Kobryn : . . . emocje były do samego końca ,  co wpłynęło na jakość widowiska .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4 5 6 7_____ 8___ 9_ 10____ 11___ 12 13 14______ 15 16____ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Ewelina Kobryn (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1139 from articles/00107663 from sent11

Text  : Nie spodziewały śmy się , że Lotos będzie tak silnym rywalem .
Tokens: 1__ 2__________ 3__ 4__ 5 6_ 7____ 8_____ 9__ 10____ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Lotos (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1140 from articles/00107663 from sent12

Text  : A okazało się , że było nam trudniej wygrać niż z  CCC .
Tokens: 1 2______ 3__ 4 5_ 6___ 7__ 8_______ 9_____ 10_ 11 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = CCC (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1141 from articles/00107663 from sent13

Text  : Gdynianki pokazały , że nie są bez szans w walce o  finał mistrzostw Polski .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4_ 5__ 6_ 7__ 8____ 9 10___ 11 12___ 13________ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = mistrzostw Polski (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [1,1] = Gdynianki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1142 from articles/00107663 from sent14

Text  : Na szczęście w końcówce w porę pokazały śmy , że jesteśmy lepsze .
Tokens: 1_ 2________ 3 4_______ 5 6___ 7_______ 8__ 9 10 11______ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1143 from articles/00107663 from sent15

Text  : Zasłużyły śmy na puchar , a trofeum zdobyte po emocjonującej końcówce smakuje jeszcze lepiej niż łatwa wygrana np .  15 punktami .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4_____ 5 6 7______ 8______ 9_ 10___________ 11______ 12_____ 13_____ 14____ 15_ 16___ 17_____ 18 19 20 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1144 from articles/00107663 from sent16

Text  : CCC do Krakowa przyjedzie za dwa tygodnie .
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4_________ 5_ 6__ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CCC (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = Krakowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1145 from articles/00107663 from sent17

Text  : - Bardzo możliwe , że to spotkanie nie będzie już o  niczym decydować ,  jeśli chodzi o  kolejność przed play -  off .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4 5_ 6_ 7________ 8__ 9_____ 10_ 11 12____ 13_______ 14 15___ 16____ 17 18_______ 19___ 20__ 21 22_ 23

Chunks:
  FalseNegative nam [20,22] = play - off

(ChunkerEvaluator) Sentence #1146 from articles/00107663 from sent18

Text  : Przed wami jeszcze dwie okazje , by świętować .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4___ 5_____ 6 7_ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1147 from articles/00107663 from sent19

Text  : - Najważniejszy cel to mistrzostwo .
Tokens: 1 2____________ 3__ 4_ 5__________ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = mistrzostwo

(ChunkerEvaluator) Sentence #1148 from articles/00107663 from sent20

Text  : A co z turniejem finałowym Euroligi ?
Tokens: 1 2_ 3 4________ 5________ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Euroligi (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1149 from articles/00107663 from sent21

Text  : - Zdajemy sobie sprawę z tego , że w Stambule zagrają dużo silniejsze drużyny od nas .
Tokens: 1 2______ 3____ 4_____ 5 6___ 7 8_ 9 10______ 11_____ 12__ 13________ 14_____ 15 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Stambule (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1150 from articles/00107663 from sent22

Text  : Mam jednak nadzieję , że zagramy o miejsca 5 .  -  6  .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4 5_ 6______ 7 8______ 9 10 11 12 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1151 from articles/00107663 from sent23

Text  : To jest minimum , którego można od nas oczekiwać .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4 5______ 6____ 7_ 8__ 9________ 10

Chunks:

2016-10-31 14:03:56,969 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 50 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107664.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107664.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1152 from articles/00107664 from sent1

Text  : Z uwagi na żałobę juniorzy Rosy zagrają w czwartek
Tokens: 1 2____ 3_ 4_____ 5_______ 6___ 7______ 8 9_______

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rosy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1153 from articles/00107664 from sent2

Text  : KOSZYKÓWKA .
Tokens: 1_________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1154 from articles/00107664 from sent3

Text  : W poniedziałek miał odbyć się ostatni , decydujący o zajęciu pierwszego miejsca mecz w  Mazowieckiej Lidze Juniorów .
Tokens: 1 2___________ 3___ 4____ 5__ 6______ 7 8_________ 9 10_____ 11________ 12_____ 13__ 14 15__________ 16___ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [15,17] = Mazowieckiej Lidze Juniorów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1155 from articles/00107664 from sent4

Text  : Spotkanie Polonii Warszawa z Rosą Radom nie doszło do skutku ze względu na ogłoszoną w  niedzielę przez prezydenta Bronisława Komorowskiego żałobę narodową .
Tokens: 1________ 2______ 3_______ 4 5___ 6____ 7__ 8_____ 9_ 10____ 11 12_____ 13 14_______ 15 16_______ 17___ 18________ 19________ 20___________ 21____ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Rosą Radom (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,20] = Bronisława Komorowskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,3] = Spotkanie Polonii Warszawa (confidence=0.54)
  FalseNegative nam [2,3] = Polonii Warszawa

(ChunkerEvaluator) Sentence #1156 from articles/00107664 from sent5

Text  : Spotkanie Polonii z Rosą zostało przełożone na czwartek i rozpocznie się w  Warszawie o  godz .  17 .
Tokens: 1________ 2______ 3 4___ 5______ 6_________ 7_ 8_______ 9 10________ 11_ 12 13_______ 14 15__ 16 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polonii (confidence=0.78)
  TruePositive nam [4,4] = Rosą (confidence=0.94)
  TruePositive nam [13,13] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1157 from articles/00107664 from sent6

Text  : Do stolicy radomianie wybierają się w roli faworytów .
Tokens: 1_ 2______ 3_________ 4________ 5__ 6 7___ 8________ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [3,3] = radomianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1158 from articles/00107664 from sent7

Text  : Do tej pory nie przegrali żadnego meczu w lidze .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4__ 5________ 6______ 7____ 8 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1159 from articles/00107664 from sent8

Text  : Ich rywalem będzie druga w tabeli drużyna „ Czarnych Koszul ”  ,  która punkty straciła tylko raz ,  właśnie w  rywalizacji z  Rosą .
Tokens: 1__ 2______ 3_____ 4____ 5 6_____ 7______ 8 9_______ 10____ 11 12 13___ 14____ 15______ 16___ 17_ 18 19_____ 20 21_________ 22 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Czarnych Koszul (confidence=0.97)
  TruePositive nam [23,23] = Rosą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1160 from articles/00107664 from sent9

Text  : - Jedziemy do Warszawy by wygrać .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4_______ 5_ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Warszawy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1161 from articles/00107664 from sent10

Text  : Nie kalkulujemy , mimo że mamy 32 . punkty w  zapasie uzyskane po zwycięstwie w  pierwszym meczu w  Radomiu -  oznajmił trener Karol Gutkowski .
Tokens: 1__ 2__________ 3 4___ 5_ 6___ 7_ 8 9_____ 10 11_____ 12______ 13 14_________ 15 16_______ 17___ 18 19_____ 20 21______ 22____ 23___ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Radomiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Karol Gutkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1162 from articles/00107664 from sent11

Text  : Szkoleniowiec nie będzie mógł skorzystać z trzech zawodników trenujących na co dzień w  Szkole Mistrzostwa Sportowego we Władysławowie ,  którzy po półfinałach wyjechali na Pomorze .
Tokens: 1____________ 2__ 3_____ 4___ 5_________ 6 7_____ 8_________ 9__________ 10 11 12___ 13 14____ 15_________ 16________ 17 18___________ 19 20____ 21 22_________ 23_______ 24 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = Szkole Mistrzostwa Sportowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Władysławowie (confidence=0.93)
  TruePositive nam [25,25] = Pomorze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1163 from articles/00107664 from sent12

Text  : - Całą trójka wróci na najważniejsze mecze mistrzostw juniorów ,  bo do nich już się zakwalifikowali śmy -  przyznał Gutkowski .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4____ 5_ 6____________ 7____ 8_________ 9_______ 10 11 12 13__ 14_ 15_ 16_____________ 17_ 18 19______ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Gutkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1164 from articles/00107664 from sent13

Text  : Teraz pozostaje pytanie , z którego miejsca młodzi zawodnicy Rosy w  nich zagrają .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4 5 6______ 7______ 8_____ 9________ 10__ 11 12__ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rosy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1165 from articles/00107664 from sent14

Text  : Jeśli z pierwszego ( co jest wielce prawdopodobne ) wówczas będą gospodarzami jednego z  ćwierćfinałów .
Tokens: 1____ 2 3_________ 4 5_ 6___ 7_____ 8____________ 9 10_____ 11__ 12__________ 13_____ 14 15___________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1166 from articles/00107664 from sent15

Text  : Gdyby tak się stało rywalem Rosy będzie silna drużyna Trefla Sopot ,  MKK MDK Kielce i  zespół z  tzw .  dziką kartą .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4____ 5______ 6___ 7_____ 8____ 9______ 10____ 11___ 12 13_ 14_ 15____ 16 17____ 18 19_ 20 21___ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rosy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Trefla Sopot (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,15] = MKK MDK Kielce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,13] = MKK
  FalseNegative nam [14,15] = MDK Kielce

(ChunkerEvaluator) Sentence #1167 from articles/00107664 from sent16

Text  : Może to być m . in . Zastal Zielona Góra ,  bądź ŁKS Łódź .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4 5 6_ 7 8_____ 9______ 10__ 11 12__ 13_ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Zastal Zielona Góra (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [13,13] = ŁKS (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,14] = Łódź (confidence=0.82)
  FalseNegative nam [13,14] = ŁKS Łódź

(ChunkerEvaluator) Sentence #1168 from articles/00107664 from sent17

Text  : - Może się okazać , że nasza grupa ćwierćfinałowa będzie trudniejsza niż w  ewentualny półfinał ,  ale my się nikogo nie boimy -  podsumował szkoleniowiec .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_____ 5 6_ 7____ 8____ 9_____________ 10____ 11_________ 12_ 13 14________ 15______ 16 17_ 18 19_ 20____ 21_ 22___ 23 24________ 25___________ 26

Chunks:

2016-10-31 14:03:57,065 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 51 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107668.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107668.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1169 from articles/00107668 from sent1

Text  : Zielone budynki w Dąbrowie Górniczej ?
Tokens: 1______ 2______ 3 4_______ 5________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Dąbrowie Górniczej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1170 from articles/00107668 from sent2

Text  : Dąbrowa Górnicza przystąpiła do realizacji projektu współpracy międzyregionalnej RE -  GREEN „  Polityki regionalne na rzecz zielonych budynków ”  w  ramach programu unijnego INTEREG IVC .
Tokens: 1______ 2_______ 3__________ 4_ 5_________ 6_______ 7_________ 8________________ 9_ 10 11___ 12 13______ 14________ 15 16___ 17_______ 18______ 19 20 21____ 22______ 23______ 24_____ 25_ 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dąbrowa Górnicza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,18] = Polityki regionalne na rzecz zielonych budynków (confidence=0.85)
  TruePositive nam [24,25] = INTEREG IVC (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = RE (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [9,11] = RE - GREEN

(ChunkerEvaluator) Sentence #1171 from articles/00107668 from sent3

Text  : Celem projektu jest wymiana doświadczeń i dobrych praktyk w zakresie wprowadzania w  publicznych budynkach rozwiązań proekologicznych ,  w  szczególności energooszczędnych ,  a  także wykorzystujących odnawialne zasoby energii .
Tokens: 1____ 2_______ 3___ 4______ 5__________ 6 7______ 8______ 9 10______ 11__________ 12 13_________ 14_______ 15_______ 16______________ 17 18 19___________ 20_______________ 21 22 23___ 24______________ 25________ 26____ 27_____ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1172 from articles/00107668 from sent4

Text  : Jednym z narzędzi do osiągnięcia tego celu mają być odpowiednie procedury zamówień publicznych (  np .  zapisy w  dokumentacji przetargowej i  sposób oceny ofert )  .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4_ 5__________ 6___ 7___ 8___ 9__ 10_________ 11_______ 12______ 13_________ 14 15 16 17____ 18 19__________ 20__________ 21 22____ 23___ 24___ 25 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1173 from articles/00107668 from sent5

Text  : Sektor budownictwa odpowiada za dużą część emisji gazów cieplarnianych i  to właśnie w  tym sektorze odbywa się aż 40 %  ostatecznego zużycia energii .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4_ 5___ 6____ 7_____ 8____ 9_____________ 10 11 12_____ 13 14_ 15______ 16____ 17_ 18 19 20 21__________ 22_____ 23_____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1174 from articles/00107668 from sent6

Text  : Dlatego w całej Europie poszukuje się rozwiązań pozwalających na uzyskanie oszczędności na tym polu .
Tokens: 1______ 2 3____ 4______ 5________ 6__ 7________ 8____________ 9_ 10_______ 11__________ 12 13_ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1175 from articles/00107668 from sent7

Text  : Budynki , w których zastosowano rozwiązania pozwalające na oszczędzaniu zasobów naturalnych i  tworzeniu środowiska przyjaznego mieszkańcom nazywa się „  zielonymi ”  .
Tokens: 1______ 2 3 4______ 5__________ 6__________ 7__________ 8_ 9___________ 10_____ 11_________ 12 13_______ 14________ 15_________ 16_________ 17____ 18_ 19 20_______ 21 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1176 from articles/00107668 from sent8

Text  : W projekcie RE - GREEN biorą udział : Polska ,  Szwecja ,  Wielka Brytania ,  Irlandia ,  Niemcy ,  Portugalia ,  Hiszpania ,  Rumunia ,  Estonia ,  Słowenia .
Tokens: 1 2________ 3_ 4 5____ 6____ 7_____ 8 9_____ 10 11_____ 12 13____ 14______ 15 16______ 17 18____ 19 20________ 21 22_______ 23 24_____ 25 26_____ 27 28______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = RE - GREEN (confidence=0.98)
  TruePositive nam [9,9] = Polska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Szwecja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Wielka Brytania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Irlandia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Niemcy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Portugalia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Hiszpania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Rumunia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Estonia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Słowenia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1177 from articles/00107668 from sent9

Text  : Wśród partnerów są zarówno instytucje naukowe , jak i przedstawiciele regionów (  władz lokalnych i  agencji energetycznych )  .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4______ 5_________ 6______ 7 8__ 9 10_____________ 11______ 12 13___ 14_______ 15 16_____ 17____________ 18 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1178 from articles/00107668 from sent10

Text  : W sieci jest już dostępna strona www.re-green.eu - na razie tylko w  wersji anglojęzycznej .
Tokens: 1 2____ 3___ 4__ 5_______ 6_____ 7______________ 8 9_ 10___ 11___ 12 13____ 14____________ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [7,7] = www.re-green.eu

(ChunkerEvaluator) Sentence #1179 from articles/00107668 from sent11

Text  : Pod koniec lutego w Portugalii odbyła się konferencja otwierająca projekt .
Tokens: 1__ 2_____ 3_____ 4 5_________ 6_____ 7__ 8__________ 9__________ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Portugalii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1180 from articles/00107668 from sent12

Text  : Wśród zaproszonych gości ( poza partnerami ) byli przedstawiciele innych organizacji zajmujących się „  zielonymi budynkami "  ,  m  .  in .  The Green Building Council (  którego sieć obejmuje także Polskę )  oraz programu ONZ na rzecz zrównoważonego budownictwa .
Tokens: 1____ 2___________ 3____ 4 5___ 6_________ 7 8___ 9______________ 10____ 11_________ 12_________ 13_ 14 15_______ 16_______ 17 18 19 20 21 22 23_ 24___ 25______ 26_____ 27 28_____ 29__ 30______ 31___ 32____ 33 34__ 35______ 36_ 37 38___ 39____________ 40_________ 41

Chunks:
  TruePositive nam [23,26] = The Green Building Council (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Polskę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = ONZ (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1181 from articles/00107668 from sent13

Text  : Efektem końcowym współpracy międzynarodowej oraz konsultacji z lokalnymi ekspertami i  politykami będzie dla Dąbrowy Górniczej przygotowanie i  wdrażanie w  kolejnych latach planu konkretnych działań (  z  budżetem i  harmonogramem )  nastawionych na wprowadzanie w  budynkach publicznych zielonych rozwiązań .
Tokens: 1______ 2_______ 3_________ 4______________ 5___ 6__________ 7 8________ 9_________ 10 11________ 12____ 13_ 14_____ 15_______ 16___________ 17 18_______ 19 20_______ 21____ 22___ 23_________ 24_____ 25 26 27______ 28 29___________ 30 31__________ 32 33__________ 34 35_______ 36_________ 37_______ 38_______ 39

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Dąbrowy Górniczej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1182 from articles/00107668 from sent14

Text  : Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego ? .
Tokens: 1______ 2_______________ 3_ 4______ 5____________ 6_______ 7______ 8___________ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,8] = Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1183 from articles/00107668 from sent15

Text  : źródło : UM Dąbrowa Górnicza
Tokens: 1_____ 2 3_ 4______ 5_______

Chunks:
  FalsePositive nam [3,5] = UM Dąbrowa Górnicza (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [3,3] = UM
  FalseNegative nam [4,5] = Dąbrowa Górnicza

2016-10-31 14:03:57,175 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 52 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107669.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107669.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1184 from articles/00107669 from sent1

Text  : Ukraina .
Tokens: 1______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ukraina (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1185 from articles/00107669 from sent2

Text  : Rodzina Tymoszenko spędzi z nią trzy dni w więzieniu
Tokens: 1______ 2_________ 3_____ 4 5__ 6___ 7__ 8 9________

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Rodzina Tymoszenko (confidence=0.49)
  FalseNegative nam [2,2] = Tymoszenko

(ChunkerEvaluator) Sentence #1186 from articles/00107669 from sent3

Text  : Matka i córka odsiadującej wyrok siedmiu lat pozbawienia wolności byłej premier Ukrainy Julii Tymoszenko spędzą z  nią trzy dni w  kolonii karnej w  Charkowie ,  gdzie więziona jest opozycjonistka -  podała w  czwartek ukraińska służba więzienna .
Tokens: 1____ 2 3____ 4___________ 5____ 6______ 7__ 8__________ 9_______ 10___ 11_____ 12_____ 13___ 14________ 15____ 16 17_ 18__ 19_ 20 21_____ 22____ 23 24_______ 25 26___ 27______ 28__ 29____________ 30 31____ 32 33______ 34_______ 35____ 36_______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Ukrainy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Julii Tymoszenko (confidence=0.85)
  TruePositive nam [24,24] = Charkowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1187 from articles/00107669 from sent4

Text  : Tego dnia Tymoszenko dostała zgodę na widzenie ze swymi bliskimi ,  które odbędzie się w  przeznaczonym dla tego pomieszczeniu więziennym .
Tokens: 1___ 2___ 3_________ 4______ 5____ 6_ 7_______ 8_ 9____ 10______ 11 12___ 13______ 14_ 15 16___________ 17_ 18__ 19___________ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Tymoszenko (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1188 from articles/00107669 from sent5

Text  : Skazana i jej rodzina mogą tam przebywać razem do trzech dób .
Tokens: 1______ 2 3__ 4______ 5___ 6__ 7________ 8____ 9_ 10____ 11_ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1189 from articles/00107669 from sent6

Text  : Widzenie rozpocznie się w piątek i potrwa do niedzieli -  poinformowano .
Tokens: 1_______ 2_________ 3__ 4 5_____ 6 7_____ 8_ 9________ 10 11___________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1190 from articles/00107669 from sent7

Text  : Z prośbą o zgodę na spotkanie z rodziną Tymoszenko zwróciła się do władz charkowskiej kolonii 25 lutego .
Tokens: 1 2_____ 3 4____ 5_ 6________ 7 8______ 9_________ 10______ 11_ 12 13___ 14__________ 15_____ 16 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Tymoszenko (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1191 from articles/00107669 from sent8

Text  : W czwartek kierownictwo więzienia poinformowało , że podanie rozpatrzono pozytywnie .
Tokens: 1 2_______ 3___________ 4________ 5____________ 6 7_ 8______ 9__________ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1192 from articles/00107669 from sent9

Text  : " Zgodnie z obowiązującym prawem osoba skazana ma prawo do takiego długiego widzenia z  bliskimi raz na trzy miesiące "  -  głosi komunikat .
Tokens: 1 2______ 3 4____________ 5_____ 6____ 7______ 8_ 9____ 10 11_____ 12______ 13______ 14 15______ 16_ 17 18__ 19______ 20 21 22___ 23_______ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1193 from articles/00107669 from sent10

Text  : W sierpniu ub . roku była premier została aresztowana w  związku z  podejrzeniami o  nadużycia ,  do których doszło przy zawieraniu przez jej rząd umów gazowych z  Rosją w  2009 r  .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4 5___ 6___ 7______ 8______ 9__________ 10 11_____ 12 13___________ 14 15_______ 16 17 18_____ 19____ 20__ 21________ 22___ 23_ 24__ 25__ 26______ 27 28___ 29 30__ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Rosją (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1194 from articles/00107669 from sent11

Text  : Wyrok w tej sprawie zapadł w październiku .
Tokens: 1____ 2 3__ 4______ 5_____ 6 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1195 from articles/00107669 from sent12

Text  : Skazanie Tymoszenko zostało ostro skrytykowane m . in . przez Unię Europejską ,  która uznała ,  że padła ona ofiarą wybiórczego stosowania prawa na Ukrainie .
Tokens: 1_______ 2_________ 3______ 4____ 5___________ 6 7 8_ 9 10___ 11__ 12________ 13 14___ 15____ 16 17 18___ 19_ 20____ 21_________ 22________ 23___ 24 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Tymoszenko (confidence=0.84)
  TruePositive nam [11,12] = Unię Europejską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Ukrainie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1196 from articles/00107669 from sent13

Text  : Bruksela uważa , że byłą premier ukarano za podjęcie decyzji o  charakterze politycznym .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4_ 5___ 6______ 7______ 8_ 9_______ 10_____ 11 12_________ 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Bruksela (confidence=0.73)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1197 from articles/00107669 from sent14

Text  : Tymoszenko jest przeciwniczką prezydenta Ukrainy Wiktora Janukowycza , z którym bez powodzenia konkurowała w  przeprowadzonych na początku 2010 r  .  wyborach prezydenckich .
Tokens: 1_________ 2___ 3____________ 4_________ 5______ 6______ 7__________ 8 9 10____ 11_ 12________ 13_________ 14 15______________ 16 17______ 18__ 19 20 21______ 22___________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tymoszenko (confidence=0.90)
  TruePositive nam [5,5] = Ukrainy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Wiktora Janukowycza (confidence=0.99)

2016-10-31 14:03:57,262 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 53 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107671.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107671.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1198 from articles/00107671 from sent1

Text  : Konką przez Białystok
Tokens: 1____ 2____ 3________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Białystok (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Konką (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1199 from articles/00107671 from sent2

Text  : NA DWÓJKĘ
Tokens: 1_ 2_____

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = DWÓJKĘ (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1200 from articles/00107671 from sent3

Text  : Konka , ropucha i cennik
Tokens: 1____ 2 3______ 4 5_____

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Konka (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1201 from articles/00107671 from sent4

Text  : Dokładnie 108 lat temu po Białymstoku zaczął kursować pierwszy tramwaj konny .
Tokens: 1________ 2__ 3__ 4___ 5_ 6__________ 7_____ 8_______ 9_______ 10_____ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Białymstoku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1202 from articles/00107671 from sent5

Text  : Pieszczotliwie zwano go konką , czasem ropuchą .
Tokens: 1_____________ 2____ 3_ 4____ 5 6_____ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1203 from articles/00107671 from sent6

Text  : Za przejazd wagonem I klasy trzeba było zapłacić 5 kopiejek ,  za przejazd II klasą -  3  kopiejki .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4 5____ 6_____ 7___ 8_______ 9 10______ 11 12 13______ 14 15___ 16 17 18______ 19

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = kopiejek
  FalseNegative nam [18,18] = kopiejki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1204 from articles/00107671 from sent7

Text  : Do zniżki upoważniona była tylko młodzież ucząca się - za przejazd w  obu klasach placiła 3  kopiejki (  nic dziwnego więc ,  że uczniacy oblepiali głównie wagony I  klasy ,  zawsze to większy komfort )  .
Tokens: 1_ 2_____ 3__________ 4___ 5____ 6_______ 7_____ 8__ 9 10 11______ 12 13_ 14_____ 15_____ 16 17______ 18 19_ 20______ 21__ 22 23 24______ 25_______ 26_____ 27____ 28 29___ 30 31____ 32 33_____ 34_____ 35 36

Chunks:
  FalseNegative nam [17,17] = kopiejki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1205 from articles/00107671 from sent8

Text  : Za darmo natomiast mogli jeździć tylko policjanci w mundurach i  dzieci do lat sześciu .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4____ 5______ 6____ 7_________ 8 9________ 10 11____ 12 13_ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1206 from articles/00107671 from sent9

Text  : Bagaż ręczny przewożono bezpłatnie , jeśli zaś było się posiadaczem większego -  co do opłat trzeba było się dogadywać z  bagażowym .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4_________ 5 6____ 7__ 8___ 9__ 10_________ 11_______ 12 13 14 15___ 16____ 17__ 18_ 19_______ 20 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1207 from articles/00107671 from sent10

Text  : Regulamin konki mówił : „ jeśli zdarzy się wypadek ,  spowodowany niewłaściwym utrzymaniem toru ,  lub nieuwagą obsługi ,  pasażerowi przysługiwało odszkodowanie w  wysokości 25 rubli ”  .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4 5 6____ 7_____ 8__ 9______ 10 11_________ 12__________ 13_________ 14__ 15 16_ 17______ 18_____ 19 20________ 21___________ 22___________ 23 24_______ 25 26___ 27 28

Chunks:
  FalseNegative nam [26,26] = rubli

(ChunkerEvaluator) Sentence #1208 from articles/00107671 from sent11

Text  : Czy regulaminu trzymano się ściśle i ile było wypadków -  tego nie wiadomo .
Tokens: 1__ 2_________ 3_______ 4__ 5_____ 6 7__ 8___ 9_______ 10 11__ 12_ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1209 from articles/00107671 from sent12

Text  : Konka nie była jedynym osiągnięciem technicznym ostatniej dekady XIX wieku w  Białymstoku .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4______ 5___________ 6__________ 7________ 8_____ 9__ 10___ 11 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Białymstoku (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Konka (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1210 from articles/00107671 from sent13

Text  : Cztery lata przed uruchomieniem konki , w 1891 roku ,  w  białostockich domach po raz pierwszy rozdzwonił się telefon .
Tokens: 1_____ 2___ 3____ 4____________ 5____ 6 7 8___ 9___ 10 11 12___________ 13____ 14 15_ 16______ 17________ 18_ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1211 from articles/00107671 from sent14

Text  : Korzystało z niego wówczas 360 abonentów ( na 60 tys .  mieszkańców )
Tokens: 1_________ 2 3____ 4______ 5__ 6________ 7 8_ 9_ 10_ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1212 from articles/00107671 from sent15

Text  : w 1889 roku pierwszą instalację wodociągową w Białymstoku zaczął uruchamiać Mojżesz Tropp ,  tyle że .  .  .  zbankrutował po kilkunastu miesiącach .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_______ 5_________ 6__________ 7 8__________ 9_____ 10________ 11_____ 12___ 13 14__ 15 16 17 18 19__________ 20 21________ 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Białymstoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Mojżesz Tropp (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1213 from articles/00107671 from sent16

Text  : Trzy lata później sprawą zajęło się świeżo powołane Towarzystwo Wodociągów Białostockich .
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4_____ 5_____ 6__ 7_____ 8_______ 9__________ 10________ 11___________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Towarzystwo Wodociągów Białostockich (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1214 from articles/00107671 from sent17

Text  : Pierwszy wodociąg uruchomiło w 1892 roku .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_________ 4 5___ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1215 from articles/00107671 from sent18

Text  : W 1897 roku Białystok po raz pierwszy rozjarzył się światłem elektrycznym .
Tokens: 1 2___ 3___ 4________ 5_ 6__ 7_______ 8________ 9__ 10______ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Białystok (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1216 from articles/00107671 from sent19

Text  : Miał przyjechać car Mikołaj , więc nakazano iluminację ulic .
Tokens: 1___ 2_________ 3__ 4______ 5 6___ 7_______ 8_________ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Mikołaj (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1217 from articles/00107671 from sent20

Text  : Instalacji podjęła się firma Strauss - Sawicki z Kijowa ,  zadanie wykonała ,  ale po kilku miesiącach zbankrutowała ,  a  wraz z  nią zgasły światła .
Tokens: 1_________ 2______ 3__ 4____ 5______ 6 7______ 8 9_____ 10 11_____ 12______ 13 14_ 15 16___ 17________ 18___________ 19 20 21__ 22 23_ 24____ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Strauss - Sawicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Kijowa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1218 from articles/00107671 from sent21

Text  : Na elektryfikację trzeba było czekać do 1910 roku , kiedy ruszyła pierwsza białostocka elektrownia .
Tokens: 1_ 2_____________ 3_____ 4___ 5_____ 6_ 7___ 8___ 9 10___ 11_____ 12______ 13_________ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1219 from articles/00107671 from sent22

Text  : O historii konki w Białymstoku - czytaj na str .  10
Tokens: 1 2_______ 3____ 4 5__________ 6 7_____ 8_ 9__ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Białymstoku (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:57,465 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 54 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107673.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107673.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1220 from articles/00107673 from sent1

Text  : Głupota Piotra Klepczarka , wolny Vladimira Boljevicia i uderzenia Hesdey &  amp ;  apos ;  a  Suarta [  SKRÓT MECZU CRACOVII ]
Tokens: 1______ 2_____ 3_________ 4 5____ 6________ 7_________ 8 9________ 10____ 11 12_ 13 14__ 15 16 17____ 18 19___ 20___ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Piotra Klepczarka (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,7] = Vladimira Boljevicia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,17] = Hesdey & amp ; apos ; a Suarta (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [21,21] = CRACOVII

(ChunkerEvaluator) Sentence #1221 from articles/00107673 from sent2

Text  : W pierwszym meczu pod wodzą Tomasza Kafarskiego krakowianie zremisowali z  ŁKS-em 2  :  2  ,  choć po pierwszej połowie przegrywali dwoma bramkami .
Tokens: 1 2________ 3____ 4__ 5____ 6______ 7__________ 8__________ 9__________ 10 11____ 12 13 14 15 16__ 17 18_______ 19_____ 20_________ 21___ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Tomasza Kafarskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = ŁKS-em (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,8] = krakowianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1222 from articles/00107673 from sent3

Text  : Pięć minut po przerwie czerwoną kartkę otrzymał Klepczarek .
Tokens: 1___ 2____ 3_ 4_______ 5_______ 6_____ 7_______ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Klepczarek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1223 from articles/00107673 from sent4

Text  : Grająca w przewadze Cracovia wyrównała .
Tokens: 1______ 2 3________ 4_______ 5________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Cracovia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1224 from articles/00107673 from sent5

Text  : Najpierw gola z rzutu wolnego zdobył Boljević , a sześć minut przed końcem punkt gościom zapewnił Suart .
Tokens: 1_______ 2___ 3 4____ 5______ 6_____ 7_______ 8 9 10___ 11___ 12___ 13____ 14___ 15_____ 16______ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Boljević (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = Suart (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:57,492 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 55 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107674.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107674.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1225 from articles/00107674 from sent1

Text  : Młoda Legia pokonała Młode Podbeskidzie
Tokens: 1____ 2____ 3_______ 4____ 5___________

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Młode Podbeskidzie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,2] = Legia (confidence=0.54)
  FalseNegative nam [1,2] = Młoda Legia

(ChunkerEvaluator) Sentence #1226 from articles/00107674 from sent2

Text  : Młodzi legioniści ograli rówieśników z Bielska - Białej 3 :  0  i  umocnili się na prowadzeniu w  tabeli Młodej Ekstraklasy .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_____ 4__________ 5 6______ 7 8_____ 9 10 11 12 13______ 14_ 15 16_________ 17 18____ 19____ 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Bielska - Białej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Młodej Ekstraklasy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = legioniści

(ChunkerEvaluator) Sentence #1227 from articles/00107674 from sent3

Text  : Po 19 . kolejkach mają cztery punkty przewagi nad Zagłębiem Lubin .
Tokens: 1_ 2_ 3 4________ 5___ 6_____ 7_____ 8_______ 9__ 10_______ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Zagłębiem Lubin (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1228 from articles/00107674 from sent4

Text  : Już do przerwy warszawiacy prowadzili dwiema bramkami .
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4__________ 5_________ 6_____ 7_______ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = warszawiacy

(ChunkerEvaluator) Sentence #1229 from articles/00107674 from sent5

Text  : W 14 . minucie trafił Daniel Łukasik .
Tokens: 1 2_ 3 4______ 5_____ 6_____ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Daniel Łukasik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1230 from articles/00107674 from sent6

Text  : Pomocnik na co dzień trenuje z pierwszym zespołem , ale szans na grę na razie tam nie ma .
Tokens: 1_______ 2_ 3_ 4____ 5______ 6 7________ 8_______ 9 10_ 11___ 12 13_ 14 15___ 16_ 17_ 18 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1231 from articles/00107674 from sent7

Text  : Gdy pierwsza połowa powoli dobiegała końca , legionistom drugi raz udało się skutecznie zaskoczyć rywali .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____ 4_____ 5________ 6____ 7 8__________ 9____ 10_ 11___ 12_ 13________ 14_______ 15____ 16

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = legionistom

(ChunkerEvaluator) Sentence #1232 from articles/00107674 from sent8

Text  : Długo rozgrywali piłkę wszerz pola karnego , aż wreszcie Michał Kopczyński dograł do Aleksandra Jagiełły ,  ustawionego na prawym skraju szesnastki .
Tokens: 1____ 2_________ 3____ 4_____ 5___ 6______ 7 8_ 9_______ 10____ 11________ 12____ 13 14________ 15______ 16 17_________ 18 19____ 20____ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Michał Kopczyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Aleksandra Jagiełły (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1233 from articles/00107674 from sent9

Text  : Ten zszedł na lewą nogę i momentalnie huknął w kierunku dalszego słupka .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4___ 5___ 6 7__________ 8_____ 9 10______ 11______ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1234 from articles/00107674 from sent10

Text  : Futbolówka odbiła się jeszcze od poprzeczki i zatrzepotała w siatce .
Tokens: 1_________ 2_____ 3__ 4______ 5_ 6_________ 7 8___________ 9 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1235 from articles/00107674 from sent11

Text  : W 64 . minucie Mateusz Pogonowski strzelił trzeciego gola w  meczu po prostopadłym podaniu od Norberta Misiaka .
Tokens: 1 2_ 3 4______ 5______ 6_________ 7_______ 8________ 9___ 10 11___ 12 13__________ 14_____ 15 16______ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Mateusz Pogonowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Norberta Misiaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1236 from articles/00107674 from sent12

Text  : Od tej chwili , piłkarze lidera Młodej Ekstraklasy skutecznie wybijali rywali z  rytmu ,  choć wydaje się ,  że mogli strzelić kolejne gole .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4 5_______ 6_____ 7_____ 8__________ 9_________ 10______ 11____ 12 13___ 14 15__ 16____ 17_ 18 19 20___ 21______ 22_____ 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Młodej Ekstraklasy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1237 from articles/00107674 from sent13

Text  : Chwile dekoncentracji sprawiły że , Młode Podbeskidzie doszło do dwóch niezłych sytuacji ,  ale za każdym razem na świetnie bronił Jakub Szumski .
Tokens: 1_____ 2_____________ 3_______ 4_ 5 6____ 7___________ 8_____ 9_ 10___ 11______ 12______ 13 14_ 15 16____ 17___ 18 19______ 20____ 21___ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Młode Podbeskidzie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,22] = Jakub Szumski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1238 from articles/00107674 from sent14

Text  : Drugi mecz w tym sezonie zagrał Michał Efir .
Tokens: 1____ 2___ 3 4__ 5______ 6_____ 7_____ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Michał Efir (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1239 from articles/00107674 from sent15

Text  : Młody napastnik wcześniej zmagał się z kontuzją kolana .
Tokens: 1____ 2________ 3________ 4_____ 5__ 6 7_______ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1240 from articles/00107674 from sent16

Text  : Przed tygodniem strzelił gola młodym piłkarzom ŁKS .
Tokens: 1____ 2________ 3_______ 4___ 5_____ 6________ 7__ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = ŁKS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1241 from articles/00107674 from sent17

Text  : Tym razem mecz skończył bez gola .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_______ 5__ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1242 from articles/00107674 from sent18

Text  : Czołówka tabeli
Tokens: 1_______ 2_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1243 from articles/00107674 from sent19

Text  : kolejno : zespół , mecze , punkty , bramki
Tokens: 1______ 2 3_____ 4 5____ 6 7_____ 8 9_____

Chunks:

2016-10-31 14:03:57,578 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 56 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107677.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107677.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1244 from articles/00107677 from sent1

Text  : Hiszpania .
Tokens: 1________ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Hiszpania (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1245 from articles/00107677 from sent2

Text  : Odwołano serię strajków w liniach lotniczych Iberia
Tokens: 1_______ 2____ 3_______ 4 5______ 6_________ 7_____

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Iberia (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1246 from articles/00107677 from sent3

Text  : Piloci i personel pokładowy hiszpańskich linii lotniczych Iberia odwołali planowaną kolejną serię strajków przeciwko uruchomieniu przez tego przewoźnika tanich linii lotniczych .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4________ 5___________ 6____ 7_________ 8_____ 9_______ 10_______ 11_____ 12___ 13______ 14_______ 15__________ 16___ 17__ 18_________ 19____ 20___ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Iberia (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1247 from articles/00107677 from sent4

Text  : Jak powiedziała rzeczniczka Iberii , piloci zgodzili się na udział mediatora w  sporze z  zarządem Iberii .
Tokens: 1__ 2__________ 3__________ 4_____ 5 6_____ 7_______ 8__ 9_ 10____ 11_______ 12 13____ 14 15______ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Iberii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Iberii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1248 from articles/00107677 from sent5

Text  : Ze strony związku zawodowego pilotów SEPLA nie udało się uzyskać komentarza -  pisze agencja Reutera .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_________ 5______ 6____ 7__ 8____ 9__ 10_____ 11________ 12 13___ 14_____ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = SEPLA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Reutera (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1249 from articles/00107677 from sent6

Text  : Piloci Iberii zapowiadali 24 akcje strajkowe między 16 marca a  28 maja .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__________ 4_ 5____ 6________ 7_____ 8_ 9____ 10 11 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Iberii (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1250 from articles/00107677 from sent7

Text  : Związki zawodowe pilotów SEPLA i personelu pokładowego Stavla są zaniepokojone możliwością likwidacji tysięcy miejsc pracy z  powodu uruchomienia tanich linii Iberia Express ,  które mają rozpocząć działalność 25 marca i  zapewnić połączenia między Hiszpanią a  resztą Europy .
Tokens: 1______ 2_______ 3______ 4____ 5 6________ 7__________ 8_____ 9_ 10___________ 11_________ 12________ 13_____ 14____ 15___ 16 17____ 18__________ 19____ 20___ 21____ 22_____ 23 24___ 25__ 26_______ 27_________ 28 29___ 30 31______ 32________ 33____ 34_______ 35 36____ 37____ 38

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = SEPLA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Stavla (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Iberia Express (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Hiszpanią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Europy (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1251 from articles/00107677 from sent8

Text  : Od grudnia piloci Iberii strajkowali już w sumie 12 dni ,  a  13 lutego do ich protestu przyłączyli się członkowie związku zawodowego personelu latającego Stavla .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4_____ 5__________ 6__ 7 8____ 9_ 10_ 11 12 13 14____ 15 16_ 17______ 18_________ 19_ 20________ 21_____ 22________ 23_______ 24________ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Iberii (confidence=0.99)
  TruePositive nam [25,25] = Stavla (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1252 from articles/00107677 from sent9

Text  : Iberia w związku z tymi strajkami musiała odwołać około 1400 lotów i  poniosła straty w  wysokości 36 mln euro .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4 5___ 6________ 7______ 8______ 9____ 10__ 11___ 12 13______ 14____ 15 16_______ 17 18_ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = euro (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [1,1] = Iberia

2016-10-31 14:03:57,636 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 57 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107678.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107678.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1253 from articles/00107678 from sent1

Text  : Józefinki na pięciolinii w Filharmonii Lubelskiej - 18 marca 2012 (  niedziela )  o  godz .  11
Tokens: 1________ 2_ 3__________ 4 5__________ 6_________ 7 8_ 9____ 10__ 11 12_______ 13 14 15__ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Filharmonii Lubelskiej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,3] = Józefinki na pięciolinii

(ChunkerEvaluator) Sentence #1254 from articles/00107678 from sent2

Text  : W koncercie udział weźmie Magdalena Idzik , solistka warszawskiej Opery Narodowej ,  która śpiewała m  .  in .  podczas gali „  Gwiazdy dla Europy ”  ,  pod batutą Jose Cury ,  a  także u  boku Andrea Bocellego .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5________ 6____ 7 8_______ 9___________ 10___ 11_______ 12 13___ 14______ 15 16 17 18 19_____ 20__ 21 22_____ 23_ 24____ 25 26 27_ 28____ 29__ 30__ 31 32 33___ 34 35__ 36____ 37_______ 38

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Magdalena Idzik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Opery Narodowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,24] = Gwiazdy dla Europy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [29,30] = Jose Cury (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Andrea Bocellego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1255 from articles/00107678 from sent3

Text  : Artystka wystąpi wspólnie z Robertem Grudniem , wirtuozem organów oraz Arturem Jaroniem ,  znanym pianistą .
Tokens: 1_______ 2______ 3_______ 4 5_______ 6_______ 7 8________ 9______ 10__ 11_____ 12______ 13 14____ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Robertem Grudniem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Arturem Jaroniem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1256 from articles/00107678 from sent4

Text  : Koncert zatytułowany „ Józefinki na pięciolinii ” , nawiązuje do staropolskiej tradycji przełamania postu .
Tokens: 1______ 2___________ 3 4________ 5_ 6__________ 7 8 9________ 10 11___________ 12______ 13_________ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Józefinki na pięciolinii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1257 from articles/00107678 from sent5

Text  : Według niej , w dniu imienin Józefa można sobie pozwolić jeśli nie na huczne zabawy ,  to na spędzenie czasu w  sposób bardziej radosny ,  wolny od umartwień .
Tokens: 1_____ 2___ 3 4 5___ 6______ 7_____ 8____ 9____ 10______ 11___ 12_ 13 14____ 15____ 16 17 18 19_______ 20___ 21 22____ 23______ 24_____ 25 26___ 27 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Józefa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1258 from articles/00107678 from sent6

Text  : Dlatego w programie znajdą się zarówno utwory sakralne , klasyka oraz melodie ,  które lubimy i  chętnie słuchamy .
Tokens: 1______ 2 3________ 4_____ 5__ 6______ 7_____ 8_______ 9 10_____ 11__ 12_____ 13 14___ 15____ 16 17_____ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1259 from articles/00107678 from sent7

Text  : Publiczność usłyszy także utwór „ Duet koncertujący ” Tadeusza Paciorkiewicza ,  oparty na rywalizacji brzmień .
Tokens: 1__________ 2______ 3____ 4____ 5 6___ 7___________ 8 9_______ 10____________ 11 12____ 13 14_________ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Duet koncertujący (confidence=0.95)
  TruePositive nam [9,10] = Tadeusza Paciorkiewicza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1260 from articles/00107678 from sent8

Text  : O sympatię widzów zmagać się będą organy nazywane przez Mozarta królem instrumentów z  fortepianem ,  który od połowy XIX stulecia zyskał miano najbardziej popularnego instrumentu europejskiego i  tego imienia dzielnie broni do dziś ,  wkraczając nawet do muzyki rozrywkowej .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_____ 5__ 6___ 7_____ 8_______ 9____ 10_____ 11____ 12__________ 13 14_________ 15 16___ 17 18____ 19_ 20______ 21____ 22___ 23_________ 24_________ 25_________ 26___________ 27 28__ 29_____ 30______ 31___ 32 33__ 34 35________ 36___ 37 38____ 39_________ 40

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Mozarta (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [19,19] = XIX (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1261 from articles/00107678 from sent9

Text  : Najcenniejsze dźwięki organowe wydobędzie Robert Grudzień , znany muzyk ,  kompozytor ,  solista Filharmonii Lubelskiej .
Tokens: 1____________ 2______ 3_______ 4_________ 5_____ 6_______ 7 8____ 9____ 10 11________ 12 13_____ 14_________ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Robert Grudzień (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Filharmonii Lubelskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1262 from articles/00107678 from sent10

Text  : Na fortepianie zagra Artur Jaroń , ceniony jako solista i  kameralista ,  występujący z  najlepszymi polskimi orkiestrami .
Tokens: 1_ 2__________ 3____ 4____ 5____ 6 7______ 8___ 9______ 10 11_________ 12 13_________ 14 15_________ 16______ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Artur Jaroń (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1263 from articles/00107678 from sent11

Text  : „ Józefinki na pięciolinii ” to także okazja , aby usłyszeć Borysa Somerschafa ,  kompozytora ,  piosenkarza ,  wokalistę ,  śpiewającego barytonem .
Tokens: 1 2________ 3_ 4__________ 5 6_ 7____ 8_____ 9 10_ 11______ 12____ 13_________ 14 15_________ 16 17_________ 18 19_______ 20 21__________ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Józefinki na pięciolinii (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,13] = Borysa Somerschafa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1264 from articles/00107678 from sent12

Text  : Artysta prowadzi także Męski Zespół Wokalny Kairos w Lublinie .
Tokens: 1______ 2_______ 3____ 4____ 5_____ 6______ 7_____ 8 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Męski Zespół Wokalny Kairos (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Lublinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1265 from articles/00107678 from sent13

Text  : Koncert to także promocja młodych lubelskich talentów .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4_______ 5______ 6_________ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1266 from articles/00107678 from sent14

Text  : Obok znanych artystów wystąpi także trzynastoletni lublinianin , Sebastian Kozub ,  który mimo młodego wieku jest już laureatem kilkunastu konkursów muzycznych ,  m  .  in .  w  Austrii ,  Czechach ,  Estonii ,  Chorwacji oraz na Ukrainie i  na Węgrzech .
Tokens: 1___ 2______ 3_______ 4______ 5____ 6_____________ 7__________ 8 9________ 10___ 11 12___ 13__ 14_____ 15___ 16__ 17_ 18_______ 19________ 20_______ 21________ 22 23 24 25 26 27 28_____ 29 30______ 31 32_____ 33 34_______ 35__ 36 37______ 38 39 40______ 41

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Sebastian Kozub (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Austrii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Czechach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Estonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Chorwacji (confidence=0.99)
  TruePositive nam [37,37] = Ukrainie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,40] = Węgrzech (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = lublinianin

(ChunkerEvaluator) Sentence #1267 from articles/00107678 from sent15

Text  : Program oraz wykonawcy gwarantują , iż koncert „ Józefinki na pięciolinii ”  to propozycja nie tylko dla wytrawnych melomanów ,  ale dla wszystkich ,  którzy w  muzyce poszukują piękna i  harmonii .
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4_________ 5 6_ 7______ 8 9________ 10 11_________ 12 13 14________ 15_ 16___ 17_ 18________ 19_______ 20 21_ 22_ 23________ 24 25____ 26 27____ 28_______ 29____ 30 31______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Józefinki na pięciolinii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1268 from articles/00107678 from sent16

Text  : To także okazja dla nastolatków i studentów , chcących poznać i  docenić walory muzyki klasycznej .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4__ 5__________ 6 7________ 8 9_______ 10____ 11 12_____ 13____ 14____ 15________ 16

Chunks:

2016-10-31 14:03:57,752 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 58 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107680.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107680.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1269 from articles/00107680 from sent1

Text  : Podobno . . .
Tokens: 1______ 2 3 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1270 from articles/00107680 from sent2

Text  : Podobno skończyła m elitarne studia . . .
Tokens: 1______ 2________ 3 4_______ 5_____ 6 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1271 from articles/00107680 from sent3

Text  : Podobno , bo połowa mieszkańców mojego miasteczka nie wie jak „  ugryźć ”  biotechnologię .
Tokens: 1______ 2 3_ 4_____ 5__________ 6_____ 7_________ 8__ 9__ 10_ 11 12____ 13 14____________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1272 from articles/00107680 from sent4

Text  : Jejku , a ja mam się dziwić zwykłym ludziom ?
Tokens: 1____ 2 3 4_ 5__ 6__ 7_____ 8______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1273 from articles/00107680 from sent5

Text  : Chyba ignorancji powinna m zacząć szukać wyżej .
Tokens: 1____ 2_________ 3______ 4 5_____ 6_____ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1274 from articles/00107680 from sent6

Text  : Przykład ?
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1275 from articles/00107680 from sent7

Text  : Przebieg rejestracji bezrobotnej absolwentki w urzędzie pracy .
Tokens: 1_______ 2__________ 3__________ 4__________ 5 6_______ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1276 from articles/00107680 from sent8

Text  : Profil , w jakim mamy panią zarejestrować : BRAK !
Tokens: 1_____ 2 3 4____ 5___ 6____ 7____________ 8 9___ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [9,9] = BRAK (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1277 from articles/00107680 from sent9

Text  : Jejku , brak w krajowym systemie rejestracji bezrobotnych o profilu wykształcenia „  chemia /  farmacja ”  .
Tokens: 1____ 2 3___ 4 5_______ 6_______ 7__________ 8___________ 9 10_____ 11___________ 12 13____ 14 15______ 16 17

Chunks:
  FalsePositive nam [13,15] = chemia / farmacja (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [5,8] = krajowym systemie rejestracji bezrobotnych

(ChunkerEvaluator) Sentence #1278 from articles/00107680 from sent10

Text  : Nie wiem , czy po tych studiach nie powinna m  być bezrobotna .
Tokens: 1__ 2___ 3 4__ 5_ 6___ 7_______ 8__ 9______ 10 11_ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1279 from articles/00107680 from sent11

Text  : W końcu upchnięto moje dane w profilu „ techniczny ”  .
Tokens: 1 2____ 3________ 4___ 5___ 6 7______ 8 9_________ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1280 from articles/00107680 from sent12

Text  : Teraz czeka mnie ciąg dalszy przyjemności .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4___ 5_____ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1281 from articles/00107680 from sent13

Text  : Za kilka dni w urzędzie pracy mam wysłuchać wykładu o  aktywacji bezrobotnych absolwentów studiów ,  zapoznać się z  formą CV ,  listu motywacyjnego (  po 120 wysłanych ofertach chyba wiem ,  jak je pisać ?  )  .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4 5_______ 6____ 7__ 8________ 9______ 10 11_______ 12__________ 13_________ 14_____ 15 16______ 17_ 18 19___ 20 21 22___ 23___________ 24 25 26_ 27_______ 28______ 29___ 30__ 31 32_ 33 34___ 35 36 37

Chunks:
  FalsePositive nam [20,20] = CV (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1282 from articles/00107680 from sent14

Text  : I jeszcze dowiem się , jak wygląda teoretycznie spotkanie z  pracodawcą .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4__ 5 6__ 7______ 8___________ 9________ 10 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1283 from articles/00107680 from sent15

Text  : Kiedy ja już wiem , jak to wygląda w rzeczywistości !
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4___ 5 6__ 7_ 8______ 9 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1284 from articles/00107680 from sent16

Text  : I po tych rozmowach dociera do mnie , że mam jedną wadę :  brak doświadczenia .
Tokens: 1 2_ 3___ 4________ 5______ 6_ 7___ 8 9_ 10_ 11___ 12__ 13 14__ 15___________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1285 from articles/00107680 from sent17

Text  : Ale ja je zdobędę i jestem pewna , że urząd pracy mi w  tym nie pomoże .
Tokens: 1__ 2_ 3_ 4______ 5 6_____ 7____ 8 9_ 10___ 11___ 12 13 14_ 15_ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1286 from articles/00107680 from sent18

Text  : Co więcej , zmarnuje mój czas i pieniądze podatników na rzeczy ,  które już znam .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_______ 5__ 6___ 7 8________ 9_________ 10 11____ 12 13___ 14_ 15__ 16

Chunks:

2016-10-31 14:03:57,826 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 59 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107684.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107684.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1287 from articles/00107684 from sent1

Text  : Zamiast piły kupił klocek drewna i łańcuch .
Tokens: 1______ 2___ 3____ 4_____ 5_____ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1288 from articles/00107684 from sent2

Text  : Za 1 , 2 tys .
Tokens: 1_ 2 3 4 5__ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1289 from articles/00107684 from sent3

Text  : Do komendy w Przeworsku zgłosił się mężczyzna , który robiąc zakupy przez internet padł ofiarą oszustwa .
Tokens: 1_ 2______ 3 4_________ 5______ 6__ 7________ 8 9____ 10____ 11____ 12___ 13______ 14__ 15____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Przeworsku (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1290 from articles/00107684 from sent4

Text  : Zamiast zamówionej piły spalinowej otrzymał klocek drewna i łańcuch .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4_________ 5_______ 6_____ 7_____ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1291 from articles/00107684 from sent5

Text  : W środę po południu do komendy w Przeworsku zgłosił się mężczyzna ,  który chcąc kupić piłę spalinową wziął udział w  aukcji na portalu internetowym .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_______ 5_ 6______ 7 8_________ 9______ 10_ 11_______ 12 13___ 14___ 15___ 16__ 17_______ 18___ 19____ 20 21____ 22 23_____ 24__________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Przeworsku (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1292 from articles/00107684 from sent6

Text  : Zachęciła go niska cena piły .
Tokens: 1________ 2_ 3____ 4___ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1293 from articles/00107684 from sent7

Text  : Po wygraniu aukcji skontaktował się telefonicznie ze sprzedającym i ustalił formę zapłaty .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4___________ 5__ 6____________ 7_ 8___________ 9 10_____ 11___ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1294 from articles/00107684 from sent8

Text  : Miał zapłacić na poczcie przy odbiorze przesyłki .
Tokens: 1___ 2_______ 3_ 4______ 5___ 6_______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1295 from articles/00107684 from sent9

Text  : Gdy mężczyzna otrzymał informację , że przesyłka jest do odebrania ,  udał się na pocztę .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4_________ 5 6_ 7________ 8___ 9_ 10_______ 11 12__ 13_ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1296 from articles/00107684 from sent10

Text  : Zapłacił 1 , 2 tys . zł i odebrał przesyłkę .
Tokens: 1_______ 2 3 4 5__ 6 7_ 8 9______ 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1297 from articles/00107684 from sent11

Text  : Rozpakował ją wracając do domu .
Tokens: 1_________ 2_ 3_______ 4_ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1298 from articles/00107684 from sent12

Text  : Okazało się , że w pudełku zamiast piły spalinowej znajduje się klocek drewna i  łańcuch .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5 6______ 7______ 8___ 9_________ 10______ 11_ 12____ 13____ 14 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1299 from articles/00107684 from sent13

Text  : Mężczyzna widząc , ze został oszukany , zgłosił się na policję .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4_ 5_____ 6_______ 7 8______ 9__ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1300 from articles/00107684 from sent14

Text  : Policjanci ustalają okoliczności tego oszustwa .
Tokens: 1_________ 2_______ 3___________ 4___ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1301 from articles/00107684 from sent15

Text  : Kodeks karany za oszustwo przewiduję karę do 8 lat pozbawienia wolności .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4_______ 5_________ 6___ 7_ 8 9__ 10_________ 11______ 12

Chunks:

2016-10-31 14:03:57,887 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 60 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107685.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107685.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1302 from articles/00107685 from sent1

Text  : Jan Krzysztof Bielecki kandydatem na szefa EBOiR
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4_________ 5_ 6____ 7____

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Jan Krzysztof Bielecki (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = EBOiR (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1303 from articles/00107685 from sent2

Text  : Prezes NBP Marek Belka zgłosił kandydaturę Jana Krzysztofa Bieleckiego na stanowisko szefa Europejskiego Banku Odbudowy i  Rozwoju Wokół nominacji kandydatów panuje na razie ogromne zamieszanie
Tokens: 1_____ 2__ 3____ 4____ 5______ 6__________ 7___ 8_________ 9__________ 10 11________ 12___ 13___________ 14___ 15______ 16 17_____ 18___ 19_______ 20________ 21____ 22 23___ 24_____ 25_________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = NBP (confidence=0.94)
  TruePositive nam [3,4] = Marek Belka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,9] = Jana Krzysztofa Bieleckiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,18] = Europejskiego Banku Odbudowy i Rozwoju Wokół (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,17] = Europejskiego Banku Odbudowy i Rozwoju

(ChunkerEvaluator) Sentence #1304 from articles/00107685 from sent3

Text  : " Prezes NBP działając jako gubernator reprezentujący Polskę w EBOiR zgłosił kandydaturę Jana Krzysztofa Bieleckiego na prezesa tego banku na czteroletnią kadencję zaczynającą się w  lipcu 2012 roku "  -  poinformowało biuro prasowe NBP .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4________ 5___ 6_________ 7_____________ 8_____ 9 10___ 11_____ 12_________ 13__ 14________ 15_________ 16 17_____ 18__ 19___ 20 21__________ 22______ 23_________ 24_ 25 26___ 27__ 28__ 29 30 31___________ 32___ 33_____ 34_ 35

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = NBP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Polskę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = EBOiR (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = Jana Krzysztofa Bieleckiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = NBP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1305 from articles/00107685 from sent4

Text  : - To człowiek , który zna bank , bo był w  jego zarządzie ,  zna problemu krajów ,  które są adresatem EBOiR .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4 5____ 6__ 7___ 8 9_ 10_ 11 12__ 13_______ 14 15_ 16______ 17____ 18 19___ 20 21_______ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = EBOiR (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1306 from articles/00107685 from sent5

Text  : Dotychczas dominowali w tej funkcji ludzie z Francji albo z  Niemiec ,  więc czas na nową erę .
Tokens: 1_________ 2_________ 3 4__ 5______ 6_____ 7 8______ 9___ 10 11_____ 12 13__ 14__ 15 16__ 17_ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1307 from articles/00107685 from sent6

Text  : Warto robić wszystko , żeby ta funkcja przypadła Polsce -  powiedział „  Wyborczej.biz ”  komisarz UE ds .  budżetu Janusz Lewandowski .
Tokens: 1____ 2____ 3_______ 4 5___ 6_ 7______ 8________ 9_____ 10 11________ 12 13___________ 14 15______ 16 17 18 19_____ 20____ 21_________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Wyborczej.biz (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = UE (confidence=0.96)
  TruePositive nam [20,21] = Janusz Lewandowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1308 from articles/00107685 from sent7

Text  : Jan Krzysztof Bielecki , były premier , obecnie szef Rady Gospodarczej przy premierze ,  pracował już w  Europejskim Banku Odbudowy i  Rozwoju jako dyrektor i  przedstawiciel Polski .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4 5___ 6______ 7 8______ 9___ 10__ 11__________ 12__ 13_______ 14 15______ 16_ 17 18_________ 19___ 20______ 21 22_____ 23__ 24______ 25 26____________ 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Jan Krzysztof Bielecki (confidence=0.99)
  TruePositive nam [10,11] = Rady Gospodarczej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,22] = Europejskim Banku Odbudowy i Rozwoju (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1309 from articles/00107685 from sent8

Text  : Głosowanie Rady Gubernatorów w sprawie wyboru nowego prezesa odbędzie się 18 -  19 maja w  Londynie podczas dorocznego spotkania EBOiR .
Tokens: 1_________ 2___ 3___________ 4 5______ 6_____ 7_____ 8______ 9_______ 10_ 11 12 13 14__ 15 16______ 17_____ 18________ 19_______ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Londynie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = EBOiR (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,3] = Głosowanie Rady Gubernatorów (confidence=0.58)
  FalseNegative nam [2,3] = Rady Gubernatorów

(ChunkerEvaluator) Sentence #1310 from articles/00107685 from sent9

Text  : Kandydaci Rosji , Francji , Wielkiej Brytanii . . .
Tokens: 1________ 2____ 3 4______ 5 6_______ 7_______ 8 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Rosji (confidence=0.99)
  TruePositive nam [4,4] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Wielkiej Brytanii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1311 from articles/00107685 from sent10

Text  : Z informacji „ Financial Times Deutschland ” wynika , że z  tego powodu doszło nawet do zgrzytu podczas wtorkowego spotkania ministrów finansów Unii Europejskiej w  Brukseli .
Tokens: 1 2_________ 3 4________ 5____ 6__________ 7 8_____ 9 10 11 12__ 13____ 14____ 15___ 16 17_____ 18_____ 19________ 20_______ 21_______ 22______ 23__ 24__________ 25 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Financial Times Deutschland (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Brukseli (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1312 from articles/00107685 from sent11

Text  : Na jaw wyszło bowiem , że Rosja zaproponowała , aby szefem Europejskiego Banku Odbudowy i  Rozwoju pozostał na kolejną kadencję Niemiec Thomas Mirow .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_____ 5 6_ 7____ 8____________ 9 10_ 11____ 12___________ 13___ 14______ 15 16_____ 17______ 18 19_____ 20______ 21_____ 22____ 23___ 24

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Rosja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,16] = Europejskiego Banku Odbudowy i Rozwoju (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Niemiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Thomas Mirow (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1313 from articles/00107685 from sent12

Text  : Berlin nie chciał jednak proponować Mirowa , bo nie chciał osłabiać francuskiego kandydata Philippe de Fontaine Vive Curtaz'a .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4_____ 5_________ 6_____ 7 8_ 9__ 10____ 11______ 12__________ 13_______ 14______ 15 16______ 17__ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Berlin (confidence=0.94)
  TruePositive nam [6,6] = Mirowa (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [14,15] = Philippe de (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,18] = Fontaine Vive Curtaz'a (confidence=0.55)
  FalseNegative nam [14,18] = Philippe de Fontaine Vive Curtaz'a

(ChunkerEvaluator) Sentence #1314 from articles/00107685 from sent13

Text  : Później okazało się jednak , że ta personalna propozycja Paryża jest nie do przyjęcia dla Wielkiej Brytanii ,  która zgłosiła swojego kandydata Sumę Chakrabarti'ego .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4_____ 5 6_ 7_ 8_________ 9_________ 10____ 11__ 12_ 13 14_______ 15_ 16______ 17______ 18 19___ 20______ 21_____ 22_______ 23__ 24_____________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Paryża (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Wielkiej Brytanii (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,24] = Sumę Chakrabarti'ego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1315 from articles/00107685 from sent14

Text  : W tym kontekście gazeta dodaje , że o fotel szefa banku powalczy także były polski premier Jan Krzysztof Bielecki .
Tokens: 1 2__ 3_________ 4_____ 5_____ 6 7_ 8 9____ 10___ 11___ 12______ 13___ 14__ 15____ 16_____ 17_ 18_______ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [17,19] = Jan Krzysztof Bielecki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1316 from articles/00107685 from sent15

Text  : Schaeuble zastąpi Junckera ?
Tokens: 1________ 2______ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Schaeuble (confidence=0.95)
  TruePositive nam [3,3] = Junckera (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1317 from articles/00107685 from sent16

Text  : „ Financial Times Deutschland ” donosi dziś także o zmianach na stanowisku szefa eurogrupy .
Tokens: 1 2________ 3____ 4__________ 5 6_____ 7___ 8____ 9 10______ 11 12________ 13___ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Financial Times Deutschland (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,14] = eurogrupy

(ChunkerEvaluator) Sentence #1318 from articles/00107685 from sent17

Text  : Jean - Claude Juncker'a może zastąpić minister finansów Niemiec Wolfgang Schaeuble .
Tokens: 1___ 2 3_____ 4________ 5___ 6_______ 7_______ 8_______ 9______ 10______ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Jean - Claude Juncker'a (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Niemiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Wolfgang Schaeuble (confidence=0.73)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1319 from articles/00107685 from sent18

Text  : Ma o to zabiegać kanclerz Angela Merkel .
Tokens: 1_ 2 3_ 4_______ 5_______ 6_____ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Angela Merkel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1320 from articles/00107685 from sent19

Text  : „ FTD ” zaznacza , że możliwy wybór Niemca na stanowisko szefa eurogrupy nie podoba się Francji ,  bo oznaczał by jeszcze większy wpływ Berlina na strefę euro .
Tokens: 1 2__ 3 4_______ 5 6_ 7______ 8____ 9_____ 10 11________ 12___ 13_______ 14_ 15____ 16_ 17_____ 18 19 20______ 21 22_____ 23_____ 24___ 25_____ 26 27____ 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = FTD (confidence=0.87)
  TruePositive nam [9,9] = Niemca (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,17] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Berlina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,28] = strefę euro (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [13,13] = eurogrupy

(ChunkerEvaluator) Sentence #1321 from articles/00107685 from sent20

Text  : Zdaniem „ Financial Times Deutschland ” , propozycję objęcia sterów eurogrupy odrzucili premier Włoch Mario Monti oraz premier Finlandii Jyrki Katainen .
Tokens: 1______ 2 3________ 4____ 5__________ 6 7 8_________ 9______ 10____ 11_______ 12_______ 13_____ 14___ 15___ 16___ 17__ 18_____ 19_______ 20___ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Financial Times Deutschland (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Włoch (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Mario Monti (confidence=0.97)
  TruePositive nam [19,19] = Finlandii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Jyrki Katainen (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [11,11] = eurogrupy

(ChunkerEvaluator) Sentence #1322 from articles/00107685 from sent21

Text  : Nie jest jednak wykluczone , że pod naciskiem europejskich liderów na stanowisku pozostanie Jean -  Claude Juncker ,  który chce odejść ,  bo skarży się na nadmiar obowiązków .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4_________ 5 6_ 7__ 8________ 9___________ 10_____ 11 12________ 13________ 14__ 15 16____ 17_____ 18 19___ 20__ 21____ 22 23 24____ 25_ 26 27_____ 28________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [14,17] = Jean - Claude Juncker (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1323 from articles/00107685 from sent22

Text  : Juncker , który jest jednocześnie premierem Luksemburga , stoi na czele eurogrupy od siedmiu lat .
Tokens: 1______ 2 3____ 4___ 5___________ 6________ 7__________ 8 9___ 10 11___ 12_______ 13 14_____ 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Juncker (confidence=0.78)
  TruePositive nam [7,7] = Luksemburga (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,12] = eurogrupy

2016-10-31 14:03:58,033 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 61 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107687.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107687.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1324 from articles/00107687 from sent1

Text  : Syria .
Tokens: 1____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Syria (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1325 from articles/00107687 from sent2

Text  : 27 zabitych , blisko 100 rannych w eksplozjach w Damaszku
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_____ 5__ 6______ 7 8__________ 9 10______

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Damaszku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1326 from articles/00107687 from sent3

Text  : # dochodzi liczba zabitych i rannych #
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_______ 5 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1327 from articles/00107687 from sent4

Text  : 17 . 03 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1328 from articles/00107687 from sent5

Text  : Damaszek ( PAP / AFP , AP , Reuters )  -  Co najmniej 27 osób zginęło ,  a  97 odniosło obrażenia w  wyniku dwóch eksplozji ,  jakie miały miejsce w  sobotę rano w  pobliżu budynków sił bezpieczeństwa w  Damaszku -  podała syryjska telewizja ,  powołując się na ministerstwo zdrowia .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5__ 6 7_ 8 9______ 10 11 12 13______ 14 15__ 16_____ 17 18 19 20______ 21_______ 22 23____ 24___ 25_______ 26 27___ 28___ 29_____ 30 31____ 32__ 33 34_____ 35______ 36_ 37____________ 38 39______ 40 41____ 42______ 43_______ 44 45_______ 46_ 47 48__________ 49_____ 50

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Damaszek (confidence=0.86)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = AFP (confidence=0.97)
  TruePositive nam [7,7] = AP (confidence=0.98)
  TruePositive nam [9,9] = Reuters (confidence=0.98)
  TruePositive nam [39,39] = Damaszku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1329 from articles/00107687 from sent6

Text  : Według najnowszych doniesień , ładunki wybuchowe umieszczone w samochodach wybuchły ok .  godz .  5  .  30 (  7  .  30 czasu polskiego )  w  pobliżu siedziby wywiadu oraz głównej siedziby policji .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4 5______ 6________ 7__________ 8 9__________ 10______ 11 12 13__ 14 15 16 17 18 19 20 21 22___ 23_______ 24 25 26_____ 27______ 28_____ 29__ 30_____ 31______ 32_____ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1330 from articles/00107687 from sent7

Text  : Siła jednego z wybuchów sprawiła , że od jednego z  budynków odpadła fasada .
Tokens: 1___ 2______ 3 4_______ 5_______ 6 7_ 8_ 9______ 10 11______ 12_____ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1331 from articles/00107687 from sent8

Text  : Dotychczas nikt nie przyznał się do zorganizowania ataków .
Tokens: 1_________ 2___ 3__ 4_______ 5__ 6_ 7_____________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1332 from articles/00107687 from sent9

Text  : Reuters zauważa , że do ataków doszło w dwa dni po rocznicy wybuchu antyreżimowych protestów w  Syrii ,  a  także w  czasie ,  gdy swą działalność miała rozpocząć połączona misja syryjskiego rządu ,  ONZ i  Organizacji Współpracy Islamskiej (  OIC )  ,  która ma ocenić potrzeby humanitarne w  syryjskich miastach ,  które ucierpiały podczas protestów .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5_ 6_____ 7_____ 8 9__ 10_ 11 12______ 13_____ 14____________ 15_______ 16 17___ 18 19 20___ 21 22____ 23 24_ 25_ 26_________ 27___ 28_______ 29_______ 30___ 31_________ 32___ 33 34_ 35 36_________ 37________ 38________ 39 40_ 41 42 43___ 44 45____ 46______ 47_________ 48 49________ 50______ 51 52___ 53________ 54_____ 55_______ 56

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Syrii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = ONZ (confidence=0.88)
  TruePositive nam [36,38] = Organizacji Współpracy Islamskiej (confidence=0.93)
  TruePositive nam [40,40] = OIC (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Reuters

(ChunkerEvaluator) Sentence #1333 from articles/00107687 from sent10

Text  : Nie jest to pierwszy atak na cele rządowe .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4_______ 5___ 6_ 7___ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1334 from articles/00107687 from sent11

Text  : Jeden z większych zamachów miał miejsce 10 lutego w mieście Aleppo na północy kraju ,  w  którym zginęło 28 osób .
Tokens: 1____ 2 3________ 4_______ 5___ 6______ 7_ 8_____ 9 10_____ 11____ 12 13_____ 14___ 15 16 17____ 18_____ 19 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Aleppo (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1335 from articles/00107687 from sent12

Text  : W samym Damaszku od grudnia miały miejsce trzy eksplozje .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4_ 5______ 6____ 7______ 8___ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Damaszku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1336 from articles/00107687 from sent13

Text  : Reżim prezydenta Baszara el - Asada wskazuje podobne ataki jako dowód ,  że w  kraju chaos sieją zbrojne ugrupowania terrorystyczne .
Tokens: 1____ 2_________ 3______ 4_ 5 6____ 7_______ 8______ 9____ 10__ 11___ 12 13 14 15___ 16___ 17___ 18_____ 19_________ 20____________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,6] = Baszara el - Asada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1337 from articles/00107687 from sent14

Text  : Z kolei opozycja oskarża rząd o przeprowadzanie podobnych ataków ,  by zmniejszyć poparcie dla powstania .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4______ 5___ 6 7______________ 8________ 9_____ 10 11 12________ 13______ 14_ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1338 from articles/00107687 from sent15

Text  : Rewolta w Syrii przeciwko reżimowi Asada , inspirowana arabską wiosną ,  trwa od roku .
Tokens: 1______ 2 3____ 4________ 5_______ 6____ 7 8__________ 9______ 10____ 11 12__ 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Syrii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Asada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1339 from articles/00107687 from sent16

Text  : Według szacunków ONZ w wyniku tłumienia antyprezydenckich wystąpień przez siły rządowe oraz starć z  dezerterami z  armii zginęło co najmniej 8000 ludzi .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4 5_____ 6________ 7________________ 8________ 9____ 10__ 11_____ 12__ 13___ 14 15_________ 16 17___ 18_____ 19 20______ 21__ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = ONZ (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1340 from articles/00107687 from sent17

Text  : Opozycja syryjska mówi o co najmniej 8 , 5 tys .  ofiar ,  w  większości cywilów .
Tokens: 1_______ 2_______ 3___ 4 5_ 6_______ 7 8 9 10_ 11 12___ 13 14 15________ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1341 from articles/00107687 from sent18

Text  : Władze syryjskie o rewoltę oskarżają " terrorystów " , którzy chcą podzielić kraj .  (  PAP )
Tokens: 1_____ 2________ 3 4______ 5________ 6 7__________ 8 9 10____ 11__ 12_______ 13__ 14 15 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:58,147 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 62 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107689.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107689.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1342 from articles/00107689 from sent1

Text  : Tajemnice „ Tajemniczego dziecka ” .
Tokens: 1________ 2 3___________ 4______ 5 6

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Tajemniczego dziecka (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1343 from articles/00107689 from sent2

Text  : Premiera w Lalce
Tokens: 1_______ 2 3____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Lalce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1344 from articles/00107689 from sent3

Text  : Słowacki reżyser Marian Pecko , dyrektor artystyczny teatru w Bańskiej Bystrzycy ,  przygotowuje w  Lalce spektakl na motywach „  Tajemniczego dziecka ”  -  baśni E  .  T  .  A  .  Hoffmanna .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4____ 5 6_______ 7__________ 8_____ 9 10______ 11_______ 12 13__________ 14 15___ 16______ 17 18______ 19 20__________ 21_____ 22 23 24___ 25 26 27 28 29 30 31_______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Marian Pecko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Bańskiej Bystrzycy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Lalce (confidence=0.97)
  TruePositive nam [20,21] = Tajemniczego dziecka (confidence=0.73)
  TruePositive nam [25,31] = E . T . A . Hoffmanna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1345 from articles/00107689 from sent4

Text  : Premiera w sobotę 24 marca .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4_ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1346 from articles/00107689 from sent5

Text  : Dwoje starych ludzi spotyka się w parku - on karmi nieistniejące gołębie ,  ona leciutko z  niego kpi .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4______ 5__ 6 7____ 8 9_ 10___ 11___________ 12_____ 13 14_ 15______ 16 17___ 18_ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1347 from articles/00107689 from sent6

Text  : On opowiada swoją ulubioną historię o tkwiącym w każdym z  nas tajemniczym dziecku ,  ona słucha coraz bardziej zainteresowana .
Tokens: 1_ 2_______ 3____ 4_______ 5_______ 6 7_______ 8 9_____ 10 11_ 12_________ 13_____ 14 15_ 16____ 17___ 18______ 19____________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1348 from articles/00107689 from sent7

Text  : Obydwoje są samotni i bardzo stęsknieni .
Tokens: 1_______ 2_ 3______ 4 5_____ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1349 from articles/00107689 from sent8

Text  : Czy tajemnicze dziecko istnieje ?
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1350 from articles/00107689 from sent9

Text  : Jeśli tak , to gdzie ?
Tokens: 1____ 2__ 3 4_ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1351 from articles/00107689 from sent10

Text  : W Lalce trwają próby przed prapremierą baśni E . T  .  A  .  Hoffmanna „  Tajemnicze dziecko ”  .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4____ 5____ 6__________ 7____ 8 9 10 11 12 13 14_______ 15 16________ 17_____ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Lalce (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [8,18] = E . T . A . Hoffmanna „ Tajemnicze dziecko ” (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,14] = E . T . A . Hoffmanna
  FalseNegative nam [16,17] = Tajemnicze dziecko

(ChunkerEvaluator) Sentence #1352 from articles/00107689 from sent11

Text  : Kto chciał by przed pójściem do teatru poznać tekst baśni ,  może mieć pewien kłopot -  Hoffmann ,  autor m  .  in .  popularnego i  często wystawianego „  Dziadka do orzechów ”  ,  napisał ją w  1817 roku .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4____ 5_______ 6_ 7_____ 8_____ 9____ 10___ 11 12__ 13__ 14____ 15____ 16 17______ 18 19___ 20 21 22 23 24_________ 25 26____ 27__________ 28 29_____ 30 31______ 32 33 34_____ 35 36 37__ 38__ 39

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Hoffmann (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,31] = Dziadka do orzechów (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1353 from articles/00107689 from sent12

Text  : Pierwsze polskie wydanie ukazało się w 1923 r . w  przekładzie Zofii Modrzewskiej -  Schillerowej ,  autorem drugiego i  jak dotąd ostatniego wydanego przekładu był Józef Kramsztyk ,  a  wyszło ono w  1935 r  .
Tokens: 1_______ 2______ 3______ 4______ 5__ 6 7___ 8 9 10 11_________ 12___ 13__________ 14 15__________ 16 17_____ 18______ 19 20_ 21___ 22________ 23______ 24_______ 25_ 26___ 27_______ 28 29 30____ 31_ 32 33__ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [12,15] = Zofii Modrzewskiej - Schillerowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Józef Kramsztyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1354 from articles/00107689 from sent13

Text  : - Na wzmiankę o tej baśni Hoffmanna natknęła m się w  książce francuskiego socjologa zajmującego się m  .  in .  filozofią dzieciństwa Pierre'a Peju „  Dziewczynka w  baśniowym lesie ”  .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4 5__ 6____ 7________ 8_______ 9 10_ 11 12_____ 13__________ 14_______ 15_________ 16_ 17 18 19 20 21_______ 22_________ 23______ 24__ 25 26_________ 27 28_______ 29___ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Hoffmanna (confidence=0.70)
  TruePositive nam [23,24] = Pierre'a Peju (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,26] = Dziewczynka (confidence=0.77)
  FalseNegative nam [26,29] = Dziewczynka w baśniowym lesie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1355 from articles/00107689 from sent14

Text  : Jego opis mnie wielce zaintrygował , zaczęła m więc szukać tekstu Hoffmanna .
Tokens: 1___ 2___ 3___ 4_____ 5___________ 6 7______ 8 9___ 10____ 11____ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Hoffmanna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1356 from articles/00107689 from sent15

Text  : Spolszczenie zrobione przez Zofię Modrzewską - Schillerową znajduje się w  zbiorach Muzeum Książki Dziecięcej ,  ale nie spodobało mi się ono .
Tokens: 1___________ 2_______ 3____ 4____ 5_________ 6 7__________ 8_______ 9__ 10 11______ 12____ 13_____ 14________ 15 16_ 17_ 18_______ 19 20_ 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Zofię Modrzewską - Schillerową (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Muzeum Książki Dziecięcej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1357 from articles/00107689 from sent16

Text  : Zupełnie inne wrażenie zrobił na mnie tekst Józefa Kramsztyka ,  który znajduje się w  zbiorach Biblioteki Narodowej -  mówi Joanna Rogacka ,  kierownik artystyczny Lalki .
Tokens: 1_______ 2___ 3_______ 4_____ 5_ 6___ 7____ 8_____ 9_________ 10 11___ 12______ 13_ 14 15______ 16________ 17_______ 18 19__ 20____ 21_____ 22 23_______ 24_________ 25___ 26

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Józefa Kramsztyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Biblioteki Narodowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Joanna Rogacka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Lalki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1358 from articles/00107689 from sent17

Text  : I zdradza : - Tym razem nie rozpoczynała m myślenia o  najbliższej premierze od tytułu ,  ale od tematu .
Tokens: 1 2______ 3 4 5__ 6____ 7__ 8___________ 9 10______ 11 12_________ 13_______ 14 15____ 16 17_ 18 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1359 from articles/00107689 from sent18

Text  : Chcieli śmy podjąć rozmowę z naszymi widzami o zrywaniu więzi między starym a  młodym pokoleniem .
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4______ 5 6______ 7______ 8 9_______ 10___ 11____ 12____ 13 14____ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1360 from articles/00107689 from sent19

Text  : Kult młodości spycha na dramatyczny margines ludzi starszych , traktuje się ich w  szczególny sposób .
Tokens: 1___ 2_______ 3_____ 4_ 5__________ 6_______ 7____ 8________ 9 10______ 11_ 12_ 13 14________ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1361 from articles/00107689 from sent20

Text  : Zaczęła m więc szukać literatury , w której te dwa światy zostaną skonfrontowane ,  i  „  Tajemnicze dziecko ”  znakomicie sobie z  tym radzi .
Tokens: 1______ 2 3___ 4_____ 5_________ 6 7 8_____ 9_ 10_ 11____ 12_____ 13____________ 14 15 16 17________ 18_____ 19 20________ 21___ 22 23_ 24___ 25

Chunks:
  FalseNegative nam [17,18] = Tajemnicze dziecko

(ChunkerEvaluator) Sentence #1362 from articles/00107689 from sent21

Text  : To niezwykle poetycka , krucha , spokojna , cudowna opowieść .
Tokens: 1_ 2________ 3_______ 4 5_____ 6 7_______ 8 9______ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1363 from articles/00107689 from sent22

Text  : Przedstawienie reżyseruje Słowak Marian Pecko , dyrektor artystyczny Teatru Lalek na Rozdrożu w  Bańskiej Bystrzycy .
Tokens: 1_____________ 2_________ 3_____ 4_____ 5____ 6 7_______ 8__________ 9_____ 10___ 11 12______ 13 14______ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Słowak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Marian Pecko (confidence=0.81)
  TruePositive nam [14,15] = Bańskiej Bystrzycy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,10] = Teatru Lalek (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = Rozdrożu (confidence=0.59)
  FalseNegative nam [9,12] = Teatru Lalek na Rozdrożu

(ChunkerEvaluator) Sentence #1364 from articles/00107689 from sent23

Text  : Widzom Lalki znany chociażby z „ Opowieści wigilijnej ” ,  przed rokiem na Warszawskich Spotkaniach Teatralnych mogli śmy oglądać jego wielokrotnie nagradzaną „  Iwonę ,  książeczkę Burgunda ”  ,  którą wystawił w  opolskim Teatrze Lalki i  Aktora im .  Alojzego Smolki .
Tokens: 1_____ 2____ 3____ 4________ 5 6 7________ 8_________ 9 10 11___ 12____ 13 14__________ 15_________ 16_________ 17___ 18_ 19_____ 20__ 21__________ 22________ 23 24___ 25 26________ 27______ 28 29 30___ 31______ 32 33______ 34_____ 35___ 36 37____ 38 39 40______ 41____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Lalki (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,8] = Opowieści wigilijnej (confidence=0.93)
  TruePositive nam [24,27] = Iwonę , książeczkę Burgunda (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [14,14] = Warszawskich (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [34,37] = Teatrze Lalki i Aktora (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [40,41] = Alojzego Smolki (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [14,16] = Warszawskich Spotkaniach Teatralnych
  FalseNegative nam [34,41] = Teatrze Lalki i Aktora im . Alojzego Smolki

(ChunkerEvaluator) Sentence #1365 from articles/00107689 from sent24

Text  : - Gdy wysłała m Marianowi tekst Hoffmanna , zadzwonił po trzech dniach .
Tokens: 1 2__ 3______ 4 5________ 6____ 7________ 8 9________ 10 11____ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Marianowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Hoffmanna (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1366 from articles/00107689 from sent25

Text  : Powiedział krótko : „ Robimy ” .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4 5_____ 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1367 from articles/00107689 from sent26

Text  : Poprzez to przedstawienie chcemy powiedzieć dziecku , że jest istotą wyjątkową i  wspaniałą .
Tokens: 1______ 2_ 3_____________ 4_____ 5_________ 6______ 7 8_ 9___ 10____ 11_______ 12 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1368 from articles/00107689 from sent27

Text  : Żeby się nie bało swoich marzeń i fantazji .
Tokens: 1___ 2__ 3__ 4___ 5_____ 6_____ 7 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1369 from articles/00107689 from sent28

Text  : I że każdy z nas - mały i duży -  nosi w  sobie tajemnicze dziecko ,  które bardzo łatwo wraz z  dorosłością wytracić -  dodaje Joanna Rogacka .
Tokens: 1 2_ 3____ 4 5__ 6 7___ 8 9___ 10 11__ 12 13___ 14________ 15_____ 16 17___ 18____ 19___ 20__ 21 22_________ 23______ 24 25____ 26____ 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [26,27] = Joanna Rogacka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1370 from articles/00107689 from sent29

Text  : Reżyser zaprosił do współpracy swoją ekipę .
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 4_________ 5____ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1371 from articles/00107689 from sent30

Text  : Autorką scenariusza jest Emilia Hoffmanová .
Tokens: 1______ 2__________ 3___ 4_____ 5_________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Emilia Hoffmanová (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1372 from articles/00107689 from sent31

Text  : Podobieństwo nazwisk z autorem baśni jest zupełnie przypadkowe .
Tokens: 1___________ 2______ 3 4______ 5____ 6___ 7_______ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1373 from articles/00107689 from sent32

Text  : To jeden z pseudonimów literackich Ivety Skripkovéj - Horvátovej ,  słowackiej dramatopisarki ,  reżyserki ,  dyrektorki teatru w  Bańskiej Bystrzycy .
Tokens: 1_ 2____ 3 4__________ 5__________ 6____ 7_________ 8 9_________ 10 11________ 12____________ 13 14_______ 15 16________ 17____ 18 19______ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Ivety Skripkovéj - Horvátovej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Bańskiej Bystrzycy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1374 from articles/00107689 from sent33

Text  : To już trzeci jej tekst , jaki zostanie wystawiony w  Lalce -  widzowie tego teatru oglądali tu jej „  Opowieść wigilijną ”  (  1995 r  .  )  i  „  O  trzech weteranach ”  (  1998 r  .  )  .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4__ 5____ 6 7___ 8_______ 9_________ 10 11___ 12 13______ 14__ 15____ 16______ 17 18_ 19 20______ 21_______ 22 23 24__ 25 26 27 28 29 30 31____ 32________ 33 34 35__ 36 37 38 39

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Lalce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Opowieść wigilijną (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,32] = O trzech weteranach (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1375 from articles/00107689 from sent34

Text  : Scenografię przygotował Pavol Andraško , kostiumy i lalki zaprojektowała Eva Farkašová ,  muzykę skomponował Pavel Helebrand .
Tokens: 1__________ 2__________ 3____ 4_______ 5 6_______ 7 8____ 9_____________ 10_ 11_______ 12 13____ 14_________ 15___ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Pavol Andraško (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Eva Farkašová (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Pavel Helebrand (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1376 from articles/00107689 from sent35

Text  : „ Tajemnicze dziecko ” to pierwsza premiera w Lalce w  tym sezonie .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4 5_ 6_______ 7_______ 8 9____ 10 11_ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Lalce (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,3] = Tajemnicze dziecko

(ChunkerEvaluator) Sentence #1377 from articles/00107689 from sent36

Text  : - Nie tracę nadziei , że przygotujemy jeszcze jedną -  „  Bankructwo małego Dżeka ”  Janusza Korczaka w  reżyserii Łukasza Kosa .
Tokens: 1 2__ 3____ 4______ 5 6_ 7___________ 8______ 9____ 10 11 12________ 13____ 14___ 15 16_____ 17______ 18 19_______ 20_____ 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = Bankructwo małego Dżeka (confidence=0.97)
  TruePositive nam [16,17] = Janusza Korczaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Łukasza Kosa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1378 from articles/00107689 from sent37

Text  : Chcę też wmurować w teatrze tablicę poświęconą Staremu Doktorowi .
Tokens: 1___ 2__ 3_______ 4 5______ 6______ 7_________ 8______ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Staremu Doktorowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1379 from articles/00107689 from sent38

Text  : Już rozpoczęła m starania - podkreśla Joanna Rogacka .
Tokens: 1__ 2_________ 3 4_______ 5 6________ 7_____ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Joanna Rogacka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1380 from articles/00107689 from sent39

Text  : W związku z Euro 2012 i planowaną budową strefy kibica na placu Defilad Teatr Lalka będzie grał w  swojej siedzibie tylko do 1  czerwca .
Tokens: 1 2______ 3 4___ 5___ 6 7________ 8_____ 9_____ 10____ 11 12___ 13_____ 14___ 15___ 16____ 17__ 18 19____ 20_______ 21___ 22 23 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,15] = Defilad Teatr Lalka (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [12,13] = placu Defilad
  FalseNegative nam [14,15] = Teatr Lalka

(ChunkerEvaluator) Sentence #1381 from articles/00107689 from sent40

Text  : Potem swoje małoobsadowe przedstawienia - „ Tygryski ” , „  Daszeńkę ”  i  „  Q  -  Q  -  RY -  Q  ,  czyli Przyjaciół ze skrzyni ”  -  pokaże m  .  in .  w  Instytucie Teatralnym i  Bielańskim Ośrodku Kultury .
Tokens: 1____ 2____ 3___________ 4_____________ 5 6 7_______ 8 9 10 11______ 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23___ 24________ 25 26_____ 27 28 29____ 30 31 32 33 34 35________ 36________ 37 38________ 39_____ 40_____ 41

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Tygryski (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Daszeńkę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [35,36] = Instytucie Teatralnym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,40] = Bielańskim Ośrodku Kultury (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [15,21] = Q - Q - RY - Q (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [24,24] = Przyjaciół (confidence=0.77)
  FalseNegative nam [15,26] = Q - Q - RY - Q , czyli Przyjaciół ze skrzyni

(ChunkerEvaluator) Sentence #1382 from articles/00107689 from sent41

Text  : W Teatrze Rampa zaplanowano też trzy spektakle „ Cudów w  Budzie ”  .
Tokens: 1 2______ 3____ 4__________ 5__ 6___ 7________ 8 9____ 10 11____ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Teatrze Rampa (confidence=0.96)
  TruePositive nam [9,11] = Cudów w Budzie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1383 from articles/00107689 from sent42

Text  : „ Tajemnicze dziecko ” na motywach baśni E . T  .  A  .  Hoffmanna „  Das fremde Kind ”  ,  scenariusz Emilia Hoffmanová ,  przekład z  języka słowackiego Joanna Goszczyńska ,  reżyseria Marian Pecko ,  scenografia Pavol Andraško ,  kostiumy i  lalki Eva Farkašová ,  muzyka Pavel Helebrand .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4 5_ 6_______ 7____ 8 9 10 11 12 13 14_______ 15 16_ 17____ 18__ 19 20 21________ 22____ 23________ 24 25______ 26 27____ 28_________ 29____ 30_________ 31 32_______ 33____ 34___ 35 36_________ 37___ 38______ 39 40______ 41 42___ 43_ 44_______ 45 46____ 47___ 48_______ 49

Chunks:
  TruePositive nam [8,14] = E . T . A . Hoffmanna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,18] = Das fremde Kind (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,23] = Emilia Hoffmanová (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Joanna Goszczyńska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Marian Pecko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Pavol Andraško (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,44] = Eva Farkašová (confidence=1.00)
  TruePositive nam [47,48] = Pavel Helebrand (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,3] = Tajemnicze dziecko

(ChunkerEvaluator) Sentence #1384 from articles/00107689 from sent43

Text  : Na scenie : Monika Babula , Beata Duda - Perzyna ,  Grzegorz Feluś ,  Aneta Harasimczuk ,  Mariusz Laskowski ,  Wojciech Pałęcki ,  Piotr Tworek -  prapremiera w  Teatrze Lalka 24 marca
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_____ 5_____ 6 7____ 8___ 9 10_____ 11 12______ 13___ 14 15___ 16_________ 17 18_____ 19_______ 20 21______ 22_____ 23 24___ 25____ 26 27_________ 28 29_____ 30___ 31 32___

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Monika Babula (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,10] = Beata Duda - Perzyna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Grzegorz Feluś (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Aneta Harasimczuk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Mariusz Laskowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Wojciech Pałęcki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Piotr Tworek (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [29,32] = Teatrze Lalka 24 marca (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [29,30] = Teatrze Lalka

2016-10-31 14:03:58,416 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 63 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107691.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107691.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1385 from articles/00107691 from sent1

Text  : Przestępca marca : Zapomniała , że ma iść za kratki i  .  .  .
Tokens: 1_________ 2____ 3 4_________ 5 6_ 7_ 8__ 9_ 10____ 11 12 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1386 from articles/00107691 from sent2

Text  : Mieszkanka gm . Korsze dowiedziała się , że jest poszukiwana przez policję ,  ale pomyślała ,  że to pomyłka i  poszła na policję ze skargą .
Tokens: 1_________ 2_ 3 4_____ 5__________ 6__ 7 8_ 9___ 10_________ 11___ 12_____ 13 14_ 15_______ 16 17 18 19_____ 20 21____ 22 23_____ 24 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Korsze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1387 from articles/00107691 from sent3

Text  : Tam spotkała ją przykra niespodzianka
Tokens: 1__ 2_______ 3_ 4______ 5____________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1388 from articles/00107691 from sent4

Text  : Kobieta , gdy dowiedziała się od znajomego , że szuka jej policja ,  zdziwiła się .
Tokens: 1______ 2 3__ 4__________ 5__ 6_ 7________ 8 9_ 10___ 11_ 12_____ 13 14______ 15_ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1389 from articles/00107691 from sent5

Text  : Nie wiedziała za co miała by być poszukiwana .
Tokens: 1__ 2________ 3_ 4_ 5____ 6_ 7__ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1390 from articles/00107691 from sent6

Text  : Poszła więc na komisariat w Korszach , by wyjaśnić to nieporozumienie .
Tokens: 1_____ 2___ 3_ 4_________ 5 6_______ 7 8_ 9_______ 10 11_____________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Korszach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1391 from articles/00107691 from sent7

Text  : - Gdy podała funkcjonariuszom swoje dane osobowe , okazało się ,  że to nie była jednak pomyłka -  mówi Mariola Plichta z  biura prasowego Komendy Wojewódzkiej Policji w  Olsztynie .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_______________ 5____ 6___ 7______ 8 9______ 10_ 11 12 13 14_ 15__ 16____ 17_____ 18 19__ 20_____ 21_____ 22 23___ 24_______ 25_____ 26__________ 27_____ 28 29_______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Mariola Plichta (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,27] = Komendy Wojewódzkiej Policji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1392 from articles/00107691 from sent8

Text  : Mieszkanka gminy Korsze była poszukiwana na podstawie nakazu doprowadzenia do zakładu karnego wydanego przez Sąd Rejonowy w  Kętrzynie .
Tokens: 1_________ 2____ 3_____ 4___ 5__________ 6_ 7________ 8_____ 9____________ 10 11_____ 12_____ 13______ 14___ 15_ 16______ 17 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Korsze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Sąd Rejonowy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Kętrzynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1393 from articles/00107691 from sent9

Text  : Zapomniała , że w 2008 r . dokonała kradzieży telefonu komórkowego i  za to miała trafić za kratki .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4 5___ 6 7 8_______ 9________ 10______ 11_________ 12 13 14 15___ 16____ 17 18____ 19

Chunks:

2016-10-31 14:03:58,467 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 64 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107693.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107693.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1394 from articles/00107693 from sent1

Text  : CBOS : 63 proc . badanych dobrze o pracy prezydenta ;  61 proc .  źle o  pracy Sejmu
Tokens: 1___ 2 3_ 4___ 5 6_______ 7_____ 8 9____ 10________ 11 12 13__ 14 15_ 16 17___ 18___

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1395 from articles/00107693 from sent2

Text  : 63 proc . badanych dobrze ocenia działalność prezydenta Bronisława Komorowskiego ,  a  24 proc .  źle .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_______ 5_____ 6_____ 7__________ 8_________ 9_________ 10___________ 11 12 13 14__ 15 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Bronisława Komorowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1396 from articles/00107693 from sent3

Text  : Z kolei działalność Sejmu podoba się 23 proc . respondentów ,  a  krytycznie ocenia ją 61 proc .  -  wynika z  marcowego sondażu CBOS ,  przekazanego w  czwartek PAP .
Tokens: 1 2____ 3__________ 4____ 5_____ 6__ 7_ 8___ 9 10__________ 11 12 13________ 14____ 15 16 17__ 18 19 20____ 21 22_______ 23_____ 24__ 25 26__________ 27 28______ 29_ 30

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Sejmu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = CBOS (confidence=0.99)
  TruePositive nam [29,29] = PAP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1397 from articles/00107693 from sent4

Text  : Sondaż pokazuje , że pracę Sejmu dobrze ocenia w marcu o  3  punkty proc .  więcej ankietowanych niż w  lutym .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5____ 6____ 7_____ 8_____ 9 10___ 11 12 13____ 14__ 15 16____ 17___________ 18_ 19 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1398 from articles/00107693 from sent5

Text  : Z kolei negatywnie o działalności Sejmu wypowiedziało się o 3  punkty proc .  mniej badanych niż w  poprzednim sondażu .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4 5___________ 6____ 7____________ 8__ 9 10 11____ 12__ 13 14___ 15______ 16_ 17 18________ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1399 from articles/00107693 from sent6

Text  : 16 proc . respondentów nie miało zaś zdania w tej sprawie .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________ 5__ 6____ 7__ 8_____ 9 10_ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1400 from articles/00107693 from sent7

Text  : O funkcjonowaniu Senatu z dezaprobatą wypowiedziało się w marcu 46 proc .  badanych (  bez zmian w  porównaniu z  lutowym sondażem )  .
Tokens: 1 2_____________ 3_____ 4 5__________ 6____________ 7__ 8 9____ 10 11__ 12 13______ 14 15_ 16___ 17 18________ 19 20_____ 21______ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Senatu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1401 from articles/00107693 from sent8

Text  : 26 proc . ankietowanych , czyli o 1 proc .  więcej niż w  poprzednim badaniu dobrze oceniło pracę senatorów .
Tokens: 1_ 2___ 3 4____________ 5 6____ 7 8 9___ 10 11____ 12_ 13 14________ 15_____ 16____ 17_____ 18___ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1402 from articles/00107693 from sent9

Text  : 28 proc . respondentów nie miało zdania w tej kwestii .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________ 5__ 6____ 7_____ 8 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1403 from articles/00107693 from sent10

Text  : CBOS zwraca uwagę , że działalność Sejmu i Senatu lepiej oceniają osoby z  wyższym wykształceniem i  znajdujące się w  dobrej sytuacji materialnej .
Tokens: 1___ 2_____ 3____ 4 5_ 6__________ 7____ 8 9_____ 10____ 11______ 12___ 13 14_____ 15____________ 16 17________ 18_ 19 20____ 21______ 22_________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Sejmu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Senatu (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1404 from articles/00107693 from sent11

Text  : Ponadto - jak pokazuje badanie - nieco lepiej wypowiadają się o  parlamencie badani najczęściej praktykujący religijnie .
Tokens: 1______ 2 3__ 4_______ 5______ 6 7____ 8_____ 9__________ 10_ 11 12_________ 13____ 14_________ 15__________ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1405 from articles/00107693 from sent12

Text  : CBOS podaje , że notowania prezydenta są stabilne .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_ 5________ 6_________ 7_ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1406 from articles/00107693 from sent13

Text  : Pozytywną ocenę pracy Komorowskiego wystawiło w marcu o 2 punkty proc .  mniej ankietowanych niż w  lutym ,  a  źle pracę prezydenta oceniło zaś o  2  punkty proc .  więcej badanych niż w  poprzednim miesiącu .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4____________ 5________ 6 7____ 8 9 10____ 11__ 12 13___ 14___________ 15_ 16 17___ 18 19 20_ 21___ 22________ 23_____ 24_ 25 26 27____ 28__ 29 30____ 31______ 32_ 33 34________ 35______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Komorowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1407 from articles/00107693 from sent14

Text  : 13 proc . respondentów nie miało zdania w tej sprawie .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________ 5__ 6____ 7_____ 8 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1408 from articles/00107693 from sent15

Text  : CBOS podkreśla , że na ocenę działalności prezydenta w pewnym stopniu wpływa wiek ,  a  także deklarowane poglądy polityczne .
Tokens: 1___ 2________ 3 4_ 5_ 6____ 7___________ 8_________ 9 10____ 11_____ 12____ 13__ 14 15 16___ 17_________ 18_____ 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1409 from articles/00107693 from sent16

Text  : Krytyczne nastawienie do pracy Komorowskiego relatywnie częściej deklarują najmłodsi respondenci oraz osoby o  prawicowej orientacji politycznej .
Tokens: 1________ 2__________ 3_ 4____ 5____________ 6_________ 7_______ 8________ 9________ 10_________ 11__ 12___ 13 14________ 15________ 16_________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Komorowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1410 from articles/00107693 from sent17

Text  : Ponadprzeciętnie często - jak podaje CBOS - z uznaniem o  działalności prezydenta wypowiadają się zwolennicy PO i  PSL ,  a  także potencjalni wyborcy SLD ,  z  kolei najbardziej podzieleni i  jednocześnie krytyczni w  ocenach są sympatycy PiS .
Tokens: 1_______________ 2_____ 3 4__ 5_____ 6___ 7 8 9_______ 10 11__________ 12________ 13_________ 14_ 15________ 16 17 18_ 19 20 21___ 22_________ 23_____ 24_ 25 26 27___ 28_________ 29________ 30 31__________ 32_______ 33 34_____ 35 36_______ 37_ 38

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = CBOS (confidence=0.97)
  TruePositive nam [16,16] = PO (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = PSL (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = SLD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = PiS (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Ponadprzeciętnie (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1411 from articles/00107693 from sent18

Text  : CBOS spytał także ankietowanych , jak oceniają działalność władz samorządowych .
Tokens: 1___ 2_____ 3____ 4____________ 5 6__ 7_______ 8__________ 9____ 10___________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1412 from articles/00107693 from sent19

Text  : 60 proc . badanych dobrze ocenia funkcjonowanie władz lokalnych (  o  7  punktów proc .  mniej w  porównaniu z  badaniem z  września 2011 roku )  .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_______ 5_____ 6_____ 7_____________ 8____ 9________ 10 11 12 13_____ 14__ 15 16___ 17 18________ 19 20______ 21 22______ 23__ 24__ 25 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1413 from articles/00107693 from sent20

Text  : 29 proc . respondentów źle ocenia działalność samorządów ( więcej o  5  punktów procentowych w  porównaniu z  wrześniowym sondażem )  .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________ 5__ 6_____ 7__________ 8_________ 9 10____ 11 12 13_____ 14__________ 15 16________ 17 18_________ 19______ 20 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1414 from articles/00107693 from sent21

Text  : CBOS zauważa , że władze lokalne są relatywnie lepiej postrzegane przez mieszkańców wsi i  małych miast (  do 20 tys .  ludności )  niż przez respondentów z  większych ośrodków ,  zwłaszcza największych aglomeracji .
Tokens: 1___ 2______ 3 4_ 5_____ 6______ 7_ 8_________ 9_____ 10_________ 11___ 12_________ 13_ 14 15____ 16___ 17 18 19 20_ 21 22______ 23 24_ 25___ 26__________ 27 28_______ 29______ 30 31_______ 32__________ 33_________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CBOS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1415 from articles/00107693 from sent22

Text  : Badanie przeprowadzono w dniach 8 - 14 marca 2012 roku na liczącej 1015 osób reprezentatywnej próbie losowej dorosłych mieszkańców Polski .
Tokens: 1______ 2_____________ 3 4_____ 5 6 7_ 8____ 9___ 10__ 11 12______ 13__ 14__ 15______________ 16____ 17_____ 18_______ 19_________ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Polski (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:58,621 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 65 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107695.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107695.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1416 from articles/00107695 from sent1

Text  : Chłodni grozi odwilż .
Tokens: 1______ 2____ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1417 from articles/00107695 from sent2

Text  : Ludzie boją się zwolnień
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1418 from articles/00107695 from sent3

Text  : Chłodnia Białystok sprzedaje swoje nieruchomości przy ul . Baranowickiej .
Tokens: 1_______ 2________ 3________ 4____ 5____________ 6___ 7_ 8 9____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Chłodnia Białystok (confidence=0.82)
  TruePositive nam [9,9] = Baranowickiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1419 from articles/00107695 from sent4

Text  : - A przy okazji chce pozbyć się prawie siedemdziesięciu z  setki zatrudnionych -  alarmuje Artur Suszczenia ,  przewodniczący komisji zakładowej NSZZ „  Solidarność ”  .
Tokens: 1 2 3___ 4_____ 5___ 6_____ 7__ 8_____ 9_______________ 10 11___ 12___________ 13 14______ 15___ 16________ 17 18____________ 19_____ 20________ 21__ 22 23_________ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Artur Suszczenia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,24] = NSZZ „ Solidarność ” (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1420 from articles/00107695 from sent5

Text  : Chłodni grozi odwilż .
Tokens: 1______ 2____ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1421 from articles/00107695 from sent6

Text  : Ludzie boją się zwolnień
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1422 from articles/00107695 from sent7

Text  : Chłodnia Białystok sprzedaje swoje nieruchomości przy ul . Baranowickiej .
Tokens: 1_______ 2________ 3________ 4____ 5____________ 6___ 7_ 8 9____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Chłodnia Białystok (confidence=0.82)
  TruePositive nam [9,9] = Baranowickiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1423 from articles/00107695 from sent8

Text  : - A przy okazji chce pozbyć się prawie siedemdziesięciu z  setki zatrudnionych -  alarmuje Artur Suszczenia ,  przewodniczący komisji zakładowej NSZZ „  Solidarność ”  .
Tokens: 1 2 3___ 4_____ 5___ 6_____ 7__ 8_____ 9_______________ 10 11___ 12___________ 13 14______ 15___ 16________ 17 18____________ 19_____ 20________ 21__ 22 23_________ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Artur Suszczenia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,24] = NSZZ „ Solidarność ” (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1424 from articles/00107695 from sent9

Text  : Sytuacja spółki już od kilku lat nie jest najlepsza .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4_ 5____ 6__ 7__ 8___ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1425 from articles/00107695 from sent10

Text  : Sprawozdania finansowe z lat 2007 - 2009 pokazują , że wyniki netto zakładu były na minusie .
Tokens: 1___________ 2________ 3 4__ 5___ 6 7___ 8_______ 9 10 11____ 12___ 13_____ 14__ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1426 from articles/00107695 from sent11

Text  : Na początku ubiegłego roku Ministerstwo Skarbu Państwa , które posiada blisko 49 proc .  akcji spółki ,  chciał ich się pozbyć .
Tokens: 1_ 2_______ 3________ 4___ 5___________ 6_____ 7______ 8 9____ 10_____ 11____ 12 13__ 14 15___ 16____ 17 18____ 19_ 20_ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Ministerstwo Skarbu Państwa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1427 from articles/00107695 from sent12

Text  : Nie znalazł się jednak chętny .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4_____ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1428 from articles/00107695 from sent13

Text  : Większościowy udziałowiec - Grupa PMB - postanowił więc przeprowadzić w  zakładzie restrukturyzację .
Tokens: 1____________ 2__________ 3 4____ 5__ 6 7_________ 8___ 9____________ 10 11_______ 12______________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Grupa PMB (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1429 from articles/00107695 from sent14

Text  : - Polegała ona głównie na redukcji etatów .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4______ 5_ 6_______ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1430 from articles/00107695 from sent15

Text  : Jeszcze w lipcu 2011 r . w Chłodni Białystok zatrudnionych było 165 osób ,  w  styczniu tego roku już 117 ,  a  dziś zostało nas około setki -  twierdzi Artur Suszczenia .
Tokens: 1______ 2 3____ 4___ 5 6 7 8______ 9________ 10___________ 11__ 12_ 13__ 14 15 16______ 17__ 18__ 19_ 20_ 21 22 23__ 24_____ 25_ 26___ 27___ 28 29______ 30___ 31________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Chłodni Białystok (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Artur Suszczenia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1431 from articles/00107695 from sent16

Text  : I jak się okazuje na tym nie koniec .
Tokens: 1 2__ 3__ 4______ 5_ 6__ 7__ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1432 from articles/00107695 from sent17

Text  : 20 marca pojawił się komunikat odnośnie sprzedaży wszystkich nieruchomości spółki znajdujących się przy ul .  Baranowickiej [  druga chłodnia tej spółki mieści się przy ul .  Poziomej 4  w  Białymstoku ]  .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4__ 5________ 6_______ 7________ 8_________ 9____________ 10____ 11__________ 12_ 13__ 14 15 16___________ 17 18___ 19______ 20_ 21____ 22____ 23_ 24__ 25 26 27______ 28 29 30_________ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Baranowickiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Białymstoku (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [27,28] = Poziomej 4 (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [27,27] = Poziomej

(ChunkerEvaluator) Sentence #1433 from articles/00107695 from sent18

Text  : Cena wywoławcza działek usytuowanych na ponad dwóch hektarach wraz ze znajdującymi się na niej nieruchomościami to 12 ,  1  mln zł (  wadium wynosi 242 tys .  zł )  .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4___________ 5_ 6____ 7____ 8________ 9___ 10 11__________ 12_ 13 14__ 15______________ 16 17 18 19 20_ 21 22 23____ 24____ 25_ 26_ 27 28 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1434 from articles/00107695 from sent19

Text  : Rozstrzygnięcie przetargu nastąpi 5 kwietnia .
Tokens: 1______________ 2________ 3______ 4 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1435 from articles/00107695 from sent20

Text  : - Chłodnia przy Baranowickiej powstała w 1952 r . i  przez lata służyła jako miejsce składowania surowców i  gotowych produktów .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____________ 5_______ 6 7___ 8 9 10 11___ 12__ 13_____ 14__ 15_____ 16_________ 17______ 18 19______ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Baranowickiej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1436 from articles/00107695 from sent21

Text  : Mamy dwudziesty pierwszy wiek i już nie potrzebujemy takich miejsc .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4___ 5 6__ 7__ 8___________ 9_____ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1437 from articles/00107695 from sent22

Text  : Pieniądze ze sprzedaży tego majątku chcemy więc przeznaczyć na rozbudowę i  modernizację drugiej naszej chłodni -  tłumaczy decyzję Wiesław Chomicki ,  prezes Chłodni Białystok .
Tokens: 1________ 2_ 3________ 4___ 5______ 6_____ 7___ 8__________ 9_ 10_______ 11 12__________ 13_____ 14____ 15_____ 16 17______ 18_____ 19_____ 20______ 21 22____ 23_____ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Wiesław Chomicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Chłodni Białystok (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1438 from articles/00107695 from sent23

Text  : Pozwolenie na rozbudowę istniejącego budynku spółka już otrzymała .
Tokens: 1_________ 2_ 3________ 4___________ 5______ 6_____ 7__ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1439 from articles/00107695 from sent24

Text  : Jeszcze nie wiadomo kiedy prace mogły by się rozpocząć .
Tokens: 1______ 2__ 3______ 4____ 5____ 6____ 7_ 8__ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1440 from articles/00107695 from sent25

Text  : Wiadomo natomiast jaki los czeka załogę zatrudnioną w zakładzie .
Tokens: 1______ 2________ 3___ 4__ 5____ 6_____ 7__________ 8 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1441 from articles/00107695 from sent26

Text  : - Niedawno otrzymał em informację , która nie ukrywam ,  zmroziła mnie .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4_ 5_________ 6 7____ 8__ 9______ 10 11______ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1442 from articles/00107695 from sent27

Text  : Zarząd spółki już od 2 kwietnia chce prawie 70 osób z  zakładu przenieść do spółek zewnętrznych .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4_ 5 6_______ 7___ 8_____ 9_ 10__ 11 12_____ 13_______ 14 15____ 16__________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1443 from articles/00107695 from sent28

Text  : Do jakich ?
Tokens: 1_ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1444 from articles/00107695 from sent29

Text  : Tego nie wiem .
Tokens: 1___ 2__ 3___ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1445 from articles/00107695 from sent30

Text  : Czyli de facto na etacie w chłodni zostanie jakieś trzydzieści osób .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_ 5_____ 6 7______ 8_______ 9_____ 10_________ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1446 from articles/00107695 from sent31

Text  : To zamach na pracowników i na związki zawodowe - mówi przewodniczący „  Solidarności ”  .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4__________ 5 6_ 7______ 8_______ 9 10__ 11____________ 12 13__________ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Solidarności (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1447 from articles/00107695 from sent32

Text  : Prezes Chomicki nie chciał komentować kwestii personalnych .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4_____ 5_________ 6______ 7___________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Chomicki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1448 from articles/00107695 from sent33

Text  : Na dłuższą rozmowę z „ Gazetą ” znajdzie czas dopiero w  przyszłym tygodniu .
Tokens: 1_ 2______ 3______ 4 5 6_____ 7 8_______ 9___ 10_____ 11 12_______ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Gazetą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1449 from articles/00107695 from sent34

Text  : Chłodnia Białystok to jeden z największych polskich producentów mrożonych warzyw (  m  .  in .  kalafiora ,  marchwi ,  brokuł )  i  owoców (  m  .  in .  truskawek ,  wiśni ,  czarnej porzeczki )  oraz gotowych wyrobów .
Tokens: 1_______ 2________ 3_ 4____ 5 6___________ 7_______ 8__________ 9________ 10____ 11 12 13 14 15 16_______ 17 18_____ 19 20____ 21 22 23____ 24 25 26 27 28 29_______ 30 31___ 32 33_____ 34_______ 35 36__ 37______ 38_____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Chłodnia Białystok (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1450 from articles/00107695 from sent35

Text  : Świadczy również usługi chłodnicze dla przemysłu spożywczego w zakresie składowania i  zamrażania .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4_________ 5__ 6________ 7__________ 8 9_______ 10_________ 11 12________ 13

Chunks:

2016-10-31 14:03:58,779 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 66 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107696.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107696.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1451 from articles/00107696 from sent1

Text  : Rozmowy w konińskim szpitalu przerwane do poniedziałku
Tokens: 1______ 2 3________ 4_______ 5________ 6_ 7___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1452 from articles/00107696 from sent2

Text  : W piątek wieczorem zakończyły się negocjacje z protestującymi pracownikami Wojewódzkiego Szpitala Zespolonego w  Koninie .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_________ 5__ 6_________ 7 8_____________ 9___________ 10___________ 11______ 12_________ 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Wojewódzkiego Szpitala Zespolonego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Koninie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1453 from articles/00107696 from sent3

Text  : Nie przyniosły one żadnego rezultatu i w związku z tym zostaną wznowione w  poniedziałek -  poinformował rzecznik szpitala .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4______ 5________ 6 7 8______ 9 10_ 11_____ 12_______ 13 14__________ 15 16__________ 17______ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1454 from articles/00107696 from sent4

Text  : Jak poinformował PAP rzecznik szpitala Leszek Czajor , na początku negocjacji strony ustaliły ,  że do czasu zawarcia ewentualnego porozumienia nie będą udzielać prasie żadnych informacji na temat ich przebiegu .
Tokens: 1__ 2___________ 3__ 4_______ 5_______ 6_____ 7_____ 8 9_ 10______ 11________ 12____ 13______ 14 15 16 17___ 18______ 19__________ 20__________ 21_ 22__ 23______ 24____ 25_____ 26________ 27 28___ 29_ 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,7] = Leszek Czajor (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1455 from articles/00107696 from sent5

Text  : " Dyrektor szpitala nie przekazywał mediom informacji o ich przebiegu i  ustępstw ,  do których zgłosił gotowość ,  mimo bardzo trudnej sytuacji finansowej szpitala "  -  powiedział Czajor .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4__ 5__________ 6_____ 7_________ 8 9__ 10_______ 11 12______ 13 14 15_____ 16_____ 17______ 18 19__ 20____ 21_____ 22______ 23________ 24______ 25 26 27________ 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Czajor (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1456 from articles/00107696 from sent6

Text  : W czasie rozmów przedstawiciele czterech szpitalnych związków zawodowych pikietowali budynek lecznicy .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4______________ 5_______ 6__________ 7_______ 8_________ 9__________ 10_____ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1457 from articles/00107696 from sent7

Text  : " Mamy dość dyskusji o zarządzaniu tym szpitalem , o  problemach finansowych ,  o  długach .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_______ 5 6__________ 7__ 8________ 9 10 11________ 12_________ 13 14 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1458 from articles/00107696 from sent8

Text  : O wszystkim doskonale wiemy od kilku lat , śledzimy tę sytuację na bieżąco .
Tokens: 1 2________ 3________ 4____ 5_ 6____ 7__ 8 9_______ 10 11______ 12 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1459 from articles/00107696 from sent9

Text  : Domagamy się , żeby ten poniedziałek był w końcu rzeczywiście dniem negocjacji płacowych "  -  mówili protestujący .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4___ 5__ 6___________ 7__ 8 9____ 10__________ 11___ 12________ 13_______ 14 15 16____ 17__________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1460 from articles/00107696 from sent10

Text  : Strajk trwa od 20 lutego , a głodówka części protestujących od 1  marca .
Tokens: 1_____ 2___ 3_ 4_ 5_____ 6 7 8_______ 9_____ 10____________ 11 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1461 from articles/00107696 from sent11

Text  : Pracownicy szpitala początkowo domagali się 600 zł podwyżki .
Tokens: 1_________ 2_______ 3_________ 4_______ 5__ 6__ 7_ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1462 from articles/00107696 from sent12

Text  : Obecnie nie podają już konkretnych kwot , żądają prawnych deklaracji ,  że wynagrodzenia wzrosną .
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4__ 5__________ 6___ 7 8_____ 9_______ 10________ 11 12 13___________ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1463 from articles/00107696 from sent13

Text  : W szpitalu nie są wykonywane zabiegi planowe , tylko operacje ratujące życie .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_ 5_________ 6______ 7______ 8 9____ 10______ 11______ 12___ 13

Chunks:

2016-10-31 14:03:58,848 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 67 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107697.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107697.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1464 from articles/00107697 from sent1

Text  : Chcą zamienić ul . Krupniczą w deptak .
Tokens: 1___ 2_______ 3_ 4 5________ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Krupniczą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1465 from articles/00107697 from sent2

Text  : Uda się ?
Tokens: 1__ 2__ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1466 from articles/00107697 from sent3

Text  : Uwolnić ulicę Krupniczą od samochodów !
Tokens: 1______ 2____ 3________ 4_ 5_________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Krupniczą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1467 from articles/00107697 from sent4

Text  : Tę mało funkcjonalną ulicę można zmienić w tętniący życiem deptak .
Tokens: 1_ 2___ 3___________ 4____ 5____ 6______ 7 8_______ 9_____ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1468 from articles/00107697 from sent5

Text  : Wystarczy ograniczyć liczbę parkujących tam aut , a resztę zrobią restauratorzy i  przedsiębiorcy .
Tokens: 1________ 2_________ 3_____ 4__________ 5__ 6__ 7 8 9_____ 10____ 11___________ 12 13____________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1469 from articles/00107697 from sent6

Text  : Zamiast szpalerów ciasno zaparkowanych samochodów - stoliki , zieleń ,  miejsca dla rowerów ,  piesi i  beztrosko bawiące się na ulicy dzieci .
Tokens: 1______ 2________ 3_____ 4____________ 5_________ 6 7______ 8 9_____ 10 11_____ 12_ 13_____ 14 15___ 16 17_______ 18_____ 19_ 20 21___ 22____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1470 from articles/00107697 from sent7

Text  : Ta miejska utopia stała się rzeczywistością w ubiegłym roku ,  kiedy w  jeden wrześniowy dzień ,  za sprawą happeningu „  Park (  ing )  Day ”  część ulicy Krupniczej od skrzyżowania z  Loretańską aż do teatru Bagatela wyglądała jak w  cywilizowanym mieście Europy .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4____ 5__ 6______________ 7 8_______ 9___ 10 11___ 12 13___ 14________ 15___ 16 17 18____ 19________ 20 21__ 22 23_ 24 25_ 26 27___ 28___ 29________ 30 31__________ 32 33________ 34 35 36____ 37______ 38_______ 39_ 40 41___________ 42_____ 43____ 44

Chunks:
  TruePositive nam [29,29] = Krupniczej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = Loretańską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Bagatela (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,43] = Europy (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [21,21] = Park (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [25,25] = Day (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [21,25] = Park ( ing ) Day

(ChunkerEvaluator) Sentence #1471 from articles/00107697 from sent8

Text  : Wystarczyło wyrzucić z niej samochody , reszta działa się już spontanicznie .
Tokens: 1__________ 2_______ 3 4___ 5________ 6 7_____ 8_____ 9__ 10_ 11___________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1472 from articles/00107697 from sent9

Text  : Restauratorzy wystawili stoliki , ktoś dostawił krzesła .
Tokens: 1____________ 2________ 3______ 4 5___ 6_______ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1473 from articles/00107697 from sent10

Text  : Ożyły kamienice .
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1474 from articles/00107697 from sent11

Text  : Zrobiło się klimatycznie . . .
Tokens: 1______ 2__ 3___________ 4 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1475 from articles/00107697 from sent12

Text  : Od tamtego czasu właściciele lokali gastronomicznych i okoliczni mieszkańcy nie mogą zapomnieć widoku swojej odmienionej ulicy .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__________ 5_____ 6_______________ 7 8________ 9_________ 10_ 11__ 12_______ 13____ 14____ 15_________ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1476 from articles/00107697 from sent13

Text  : Bez samochodów blokujących drogę pieszym i rowerzystom , a nierzadko też sobie nawzajem .
Tokens: 1__ 2_________ 3__________ 4____ 5______ 6 7__________ 8 9 10_______ 11_ 12___ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1477 from articles/00107697 from sent14

Text  : Jeśli tylko miasto im pomoże , gotowi są zakasać rękawy i  przywrócić miejscu przyjazny wszystkim wymiar .
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4_ 5_____ 6 7_____ 8_ 9______ 10____ 11 12________ 13_____ 14_______ 15_______ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1478 from articles/00107697 from sent15

Text  : - Krupnicza to bardzo piękna część Krakowa , pełna secesyjnych kamienic ,  ale nie widać tego na co dzień .
Tokens: 1 2________ 3_ 4_____ 5_____ 6____ 7______ 8 9____ 10_________ 11______ 12 13_ 14_ 15___ 16__ 17 18 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Krakowa (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Krupnicza

(ChunkerEvaluator) Sentence #1479 from articles/00107697 from sent16

Text  : Jest bardzo zaniedbana .
Tokens: 1___ 2_____ 3_________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1480 from articles/00107697 from sent17

Text  : Tu jest jak w Podgórzu czy na Kazimierzu .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4 5_______ 6__ 7_ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Podgórzu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Kazimierzu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1481 from articles/00107697 from sent18

Text  : Jest energia , są ludzie z pomysłami , którzy tylko czekają na impuls do działania .
Tokens: 1___ 2______ 3 4_ 5_____ 6 7________ 8 9_____ 10___ 11_____ 12 13____ 14 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1482 from articles/00107697 from sent19

Text  : Wszystko , czego potrzeba , to odrobina odwagi władz miasta ,  aby zrobić ten pierwszy krok -  mówi Monika Góralewska ,  która jeszcze niedawno współprowadziła przy Krupniczej trattorię Da Cesare ,  a  od miesiąca ma tam już własną restaurację Da Monika .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4_______ 5 6_ 7_______ 8_____ 9____ 10____ 11 12_ 13____ 14_ 15______ 16__ 17 18__ 19____ 20________ 21 22___ 23_____ 24______ 25_____________ 26__ 27________ 28_______ 29 30____ 31 32 33 34______ 35 36_ 37_ 38____ 39_________ 40 41____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Monika Góralewska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,41] = Da Monika (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [27,30] = Krupniczej trattorię Da Cesare (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [27,27] = Krupniczej
  FalseNegative nam [29,30] = Da Cesare

(ChunkerEvaluator) Sentence #1483 from articles/00107697 from sent20

Text  : Wierzy , że choć w tej chwili ulica wygląda potwornie ,  to jej los się odmieni .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4___ 5 6__ 7_____ 8____ 9______ 10_______ 11 12 13_ 14_ 15_ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1484 from articles/00107697 from sent21

Text  : Wiary nie brak też jej sąsiadom .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4__ 5__ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1485 from articles/00107697 from sent22

Text  : Cukiernia Michałka , azjatycka restauracja YellowDog , lokal z organiczną kuchnią Kama ,  lanch bar Dynia -  to popularne wśród młodych krakowian miejsca .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4________ 5__________ 6________ 7 8____ 9 10________ 11_____ 12__ 13 14___ 15_ 16___ 17 18 19_______ 20___ 21_____ 22_______ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Cukiernia Michałka (confidence=0.67)
  TruePositive nam [6,6] = YellowDog (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Kama (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Dynia (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [22,22] = krakowian

(ChunkerEvaluator) Sentence #1486 from articles/00107697 from sent23

Text  : Tutaj swoją filię otworzyła kawiarnioksięgarnia Bona .
Tokens: 1____ 2____ 3____ 4________ 5__________________ 6___ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Bona (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1487 from articles/00107697 from sent24

Text  : Z okolicznych lokali w niedzielne poranki swoje audycje nadaje gościnnie lokalna stacja studencka Radiofonia .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4 5_________ 6______ 7____ 8______ 9_____ 10_______ 11_____ 12____ 13_______ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Radiofonia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1488 from articles/00107697 from sent25

Text  : W słoneczne dni restauratorzy szeroko otwierają drzwi i witryny .
Tokens: 1 2________ 3__ 4____________ 5______ 6________ 7____ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1489 from articles/00107697 from sent26

Text  : - Nasze obserwacje i reakcje mieszkańców pokazują , że największym problemem Krupniczej nie jest sam ruch samochodowy ,  ale podobnie jak na Kazimierzu nieuporządkowana kwestia parkujących tam pojazdów .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4 5______ 6__________ 7_______ 8 9_ 10_________ 11_______ 12________ 13_ 14__ 15_ 16__ 17_________ 18 19_ 20______ 21_ 22 23________ 24______________ 25_____ 26_________ 27_ 28______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Krupniczej (confidence=0.93)
  TruePositive nam [23,23] = Kazimierzu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1490 from articles/00107697 from sent27

Text  : A wystarczy , by miasto na wzór ul . Sławkowskiej ograniczyło liczbę zaparkowanych samochodów .
Tokens: 1 2________ 3 4_ 5_____ 6_ 7___ 8_ 9 10__________ 11_________ 12____ 13___________ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sławkowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1491 from articles/00107697 from sent28

Text  : Przebudowa ulicy to kwestia kilku lat .
Tokens: 1_________ 2____ 3_ 4______ 5____ 6__ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1492 from articles/00107697 from sent29

Text  : Potrzebne są konsultacje społeczne i pieniądze na nowy bruk ,  ławki ,  stojaki rowerowe .
Tokens: 1________ 2_ 3__________ 4________ 5 6________ 7_ 8___ 9___ 10 11___ 12 13_____ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1493 from articles/00107697 from sent30

Text  : Pierwszym krokiem może być wprowadzenie tu strefy zamieszkania .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4__ 5___________ 6_ 7_____ 8___________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1494 from articles/00107697 from sent31

Text  : W ten sposób piesi będą mieli pierwszeństwo przed samochodami ,  a  parkować będą mogli tam tylko mieszkańcy -  przekonuje Jan Szpil z  inicjatywy Kraków Miastem Rowerów ,  jeden z  koordynatorów akcji „  Projekt :  Nowa Krupnicza ”  .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4____ 5___ 6____ 7____________ 8____ 9__________ 10 11 12______ 13__ 14___ 15_ 16___ 17________ 18 19________ 20_ 21___ 22 23________ 24____ 25_____ 26_____ 27 28___ 29 30___________ 31___ 32 33_____ 34 35__ 36_______ 37 38

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Jan Szpil (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,26] = Kraków Miastem Rowerów (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [33,33] = Projekt (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [35,36] = Nowa Krupnicza (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [33,36] = Projekt : Nowa Krupnicza

(ChunkerEvaluator) Sentence #1495 from articles/00107697 from sent32

Text  : Według działaczy KMR na 30 parkujących tam aut , tylko połowa ma krakowskie rejestracje ,  a  jeszcze mniej abonament mieszkańca .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4_ 5_ 6__________ 7__ 8__ 9 10___ 11____ 12 13________ 14_________ 15 16 17_____ 18___ 19_______ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = KMR (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1496 from articles/00107697 from sent33

Text  : Pomysł „ wyciszenia ” ulicy popiera Olgierd Sęczek , przewodniczący Komisji Architektury i  Infrastruktury Komunalnej Dzielnicy I  Śródmieście .
Tokens: 1_____ 2 3_________ 4 5____ 6______ 7______ 8_____ 9 10____________ 11_____ 12__________ 13 14____________ 15________ 16_______ 17 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Olgierd Sęczek (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Komisji Architektury (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,18] = Infrastruktury Komunalnej Dzielnicy I Śródmieście (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [11,18] = Komisji Architektury i Infrastruktury Komunalnej Dzielnicy I Śródmieście

(ChunkerEvaluator) Sentence #1497 from articles/00107697 from sent34

Text  : - Rozmawiał em już w tej sprawie z mieszkańcami i  inicjatorami wrześniowej akcji ,  a  także z  gospodarzami teartu Bagatela ,  którym również zależy na uporządkowaniu ulicy ,  bo w  przypadku pożaru dojazd wozu strażackiego od strony ul .  Krupniczej jest zazwyczaj niemożliwy .
Tokens: 1 2________ 3_ 4__ 5 6__ 7______ 8 9___________ 10 11__________ 12_________ 13___ 14 15 16___ 17 18__________ 19____ 20______ 21 22____ 23_____ 24____ 25 26____________ 27___ 28 29 30 31_______ 32____ 33____ 34__ 35__________ 36 37____ 38 39 40________ 41__ 42_______ 43________ 44

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Bagatela (confidence=0.96)
  TruePositive nam [40,40] = Krupniczej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1498 from articles/00107697 from sent35

Text  : Z kolei mieszkańcom zależy na polepszeniu wizerunku ulicy .
Tokens: 1 2____ 3__________ 4_____ 5_ 6__________ 7________ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1499 from articles/00107697 from sent36

Text  : Nie chcą jednak stracić miejsc do parkowania - tłumaczy przewodniczący Sęczek .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4______ 5_____ 6_ 7_________ 8 9_______ 10____________ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Sęczek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1500 from articles/00107697 from sent37

Text  : Zapowiada , że już w kwietniu w siedzibie rady dzielnicy zorganizuje spotkanie wszystkich zainteresowanych stron .
Tokens: 1________ 2 3_ 4__ 5 6_______ 7 8________ 9___ 10_______ 11_________ 12_______ 13________ 14______________ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1501 from articles/00107697 from sent38

Text  : Tymczasem Zarząd Infrastruktury Komunalnej i Transportu na razie z uwagą śledzi rozwój zdarzeń i  czeka na informacje z  rady dzielnicy .
Tokens: 1________ 2_____ 3_____________ 4_________ 5 6_________ 7_ 8____ 9 10___ 11____ 12____ 13_____ 14 15___ 16 17________ 18 19__ 20_______ 21

Chunks:
  FalsePositive nam [2,4] = Zarząd Infrastruktury Komunalnej (confidence=0.75)
  FalsePositive nam [6,6] = Transportu (confidence=0.47)
  FalseNegative nam [2,6] = Zarząd Infrastruktury Komunalnej i Transportu

(ChunkerEvaluator) Sentence #1502 from articles/00107697 from sent39

Text  : - Chcemy , aby propozycja zmian wyszła od radnych „  jedynki ”  ,  bo to oni są najbliżej mieszkańców i  wiedzą najlepiej ,  jakie są ich oczekiwania .
Tokens: 1 2_____ 3 4__ 5_________ 6____ 7_____ 8_ 9______ 10 11_____ 12 13 14 15 16_ 17 18_______ 19_________ 20 21____ 22_______ 23 24___ 25 26_ 27_________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1503 from articles/00107697 from sent40

Text  : Dopiero wtedy będziemy zastanawiać się nad dalszymi działaniami .
Tokens: 1______ 2____ 3_______ 4__________ 5__ 6__ 7_______ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1504 from articles/00107697 from sent41

Text  : Chcemy , aby wizja zmian wyszła oddolnie - mówi Michał Pyclik z  ZIKiT .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4____ 5____ 6_____ 7_______ 8 9___ 10____ 11____ 12 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Michał Pyclik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = ZIKiT (confidence=0.99)

2016-10-31 14:03:59,067 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 68 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107700.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107700.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1505 from articles/00107700 from sent1

Text  : USA .
Tokens: 1__ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = USA (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1506 from articles/00107700 from sent2

Text  : Dick Cheney po transplantacji serca
Tokens: 1___ 2_____ 3_ 4_____________ 5____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dick Cheney (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1507 from articles/00107700 from sent3

Text  : Dick Cheney , były wiceprezydent USA , przeszedł w sobotę w  szpitalu w  Falls Church w  stanie Wirginia operację przeszczepu serca -  poinformowała w  komunikacie prasowym jego rzeczniczka ,  Kara Ahern .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4___ 5____________ 6__ 7 8________ 9 10____ 11 12______ 13 14___ 15____ 16 17____ 18______ 19______ 20_________ 21___ 22 23___________ 24 25_________ 26______ 27__ 28_________ 29 30__ 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dick Cheney (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Falls Church (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Wirginia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,31] = Kara Ahern (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1508 from articles/00107700 from sent4

Text  : 71 - letni Cheney przebywa teraz na oddziale intensywnej terapii .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_____ 5_______ 6____ 7_ 8_______ 9__________ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Cheney (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1509 from articles/00107700 from sent5

Text  : Były wiceprezydent i jego rodzina nie wiedzą , kto był dawcą organu ,  ale wyrazili swoją wdzięczność za ten "  ratujący życie dar "  .
Tokens: 1___ 2____________ 3 4___ 5______ 6__ 7_____ 8 9__ 10_ 11___ 12____ 13 14_ 15______ 16___ 17_________ 18 19_ 20 21______ 22___ 23_ 24 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1510 from articles/00107700 from sent6

Text  : Cheney czekał na transplantację 20 miesięcy .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4_____________ 5_ 6_______ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Cheney

(ChunkerEvaluator) Sentence #1511 from articles/00107700 from sent7

Text  : Dick Cheney , który był wiceprezydentem USA w administracji George'a W  .  Busha ,  podczas dwóch jego kadencji w  latach 2001 -  2009 ,  od dawna miał poważnie problemy z  sercem .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4____ 5__ 6______________ 7__ 8 9____________ 10______ 11 12 13___ 14 15_____ 16___ 17__ 18______ 19 20____ 21__ 22 23__ 24 25 26___ 27__ 28______ 29______ 30 31____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dick Cheney (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,13] = George'a W . Busha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1512 from articles/00107700 from sent8

Text  : Przeszedł kilka zawałów .
Tokens: 1________ 2____ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1513 from articles/00107700 from sent9

Text  : Pierwszy już w wieku 37 lat .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4____ 5_ 6__ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1514 from articles/00107700 from sent10

Text  : Był także wielokrotnie operowany .
Tokens: 1__ 2____ 3___________ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1515 from articles/00107700 from sent11

Text  : W ocenie wielu politologów i historyków , Cheney był jednym z  najbardziej wpływowych ,  ale też kontrowersyjnych wiceprezydentów w  historii USA .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__________ 5 6_________ 7 8_____ 9__ 10____ 11 12_________ 13________ 14 15_ 16_ 17______________ 18_____________ 19 20______ 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Cheney (confidence=0.98)
  TruePositive nam [21,21] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1516 from articles/00107700 from sent12

Text  : Odegrał kluczową rolę w podejmowaniu decyzji o amerykańskim ataku na Irak w  2003 roku .
Tokens: 1______ 2_______ 3___ 4 5___________ 6______ 7 8___________ 9____ 10 11__ 12 13__ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Irak (confidence=1.00)

2016-10-31 14:03:59,125 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 69 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107702.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107702.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1517 from articles/00107702 from sent1

Text  : Pedofil zaatakował przy kościele .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1518 from articles/00107702 from sent2

Text  : Dzielne kobiety same go złapały
Tokens: 1______ 2______ 3___ 4_ 5______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1519 from articles/00107702 from sent3

Text  : Mieszkanki osiedla Bohaterów Monte Cassino najpierw zauważyły zanoszące się od płaczu dwie dziewczynki .
Tokens: 1_________ 2______ 3________ 4____ 5______ 6_______ 7________ 8________ 9__ 10 11____ 12__ 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Bohaterów Monte Cassino (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1520 from articles/00107702 from sent4

Text  : Kilka minut później w pościgu złapały mężczyznę , który napastował nieletnie w  przykościelnej toalecie .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4 5______ 6______ 7________ 8 9____ 10________ 11_______ 12 13____________ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1521 from articles/00107702 from sent5

Text  : Policja sprawdza , czy zatrzymany kilka dni wcześniej zaatakował też dziewczynkę w  windzie
Tokens: 1______ 2_______ 3 4__ 5_________ 6____ 7__ 8________ 9_________ 10_ 11_________ 12 13_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1522 from articles/00107702 from sent6

Text  : Daria Ryfka - Muszalska w miniony piątek poszła pod kościół św .  Floriana na osiedlu Bohaterów Monte Cassino .
Tokens: 1____ 2____ 3 4________ 5 6______ 7_____ 8_____ 9__ 10_____ 11 12 13______ 14 15_____ 16_______ 17___ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Daria Ryfka - Muszalska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,18] = Bohaterów Monte Cassino (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,13] = Floriana (confidence=0.56)
  FalseNegative nam [10,13] = kościół św . Floriana

(ChunkerEvaluator) Sentence #1523 from articles/00107702 from sent7

Text  : Chciała odebrać córkę z nabożeństwa drogi krzyżowej .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4 5__________ 6____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1524 from articles/00107702 from sent8

Text  : - Zabrała m ze sobą naszą labradorkę Tigrę .
Tokens: 1 2______ 3 4_ 5___ 6____ 7_________ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Tigrę (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1525 from articles/00107702 from sent9

Text  : Pod kościołem spotkała m Joannę Szymczyk , moją koleżankę ,  i  razem czekały śmy na dzieci -  wspomina .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4 5_____ 6_______ 7 8___ 9________ 10 11 12___ 13_____ 14_ 15 16____ 17 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Joannę Szymczyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1526 from articles/00107702 from sent10

Text  : Msza zakończyła się o godz . 17 . 30 .
Tokens: 1___ 2_________ 3__ 4 5___ 6 7_ 8 9_ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1527 from articles/00107702 from sent11

Text  : - Kościół już pustoszał , a my już razem z  dziećmi rozmawiały śmy przed drzwiami świątyni .
Tokens: 1 2______ 3__ 4________ 5 6 7_ 8__ 9____ 10 11_____ 12________ 13_ 14___ 15______ 16______ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Kościół (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1528 from articles/00107702 from sent12

Text  : Dołączyła do nas siostra zakonna .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4______ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1529 from articles/00107702 from sent13

Text  : Nagle zobaczyły śmy dwie zapłakane dziewczynki .
Tokens: 1____ 2________ 3__ 4___ 5________ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1530 from articles/00107702 from sent14

Text  : Poprosiły nas o chusteczki higieniczne .
Tokens: 1________ 2__ 3 4_________ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1531 from articles/00107702 from sent15

Text  : Odeszły na bok i moja córka poszła zapytać , co się stało .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4 5___ 6____ 7_____ 8______ 9 10 11_ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1532 from articles/00107702 from sent16

Text  : To , co usłyszała m , przeraziło mnie - mówi Ryfka -  Muszalska .
Tokens: 1_ 2 3_ 4________ 5 6 7_________ 8___ 9 10__ 11___ 12 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [11,13] = Ryfka - Muszalska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1533 from articles/00107702 from sent17

Text  : Okazało się , że dwie 8 - latki po zakończonym nabożeństwie poszły do publicznej toalety w  pobliżu kościoła .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5___ 6 7 8____ 9_ 10_________ 11__________ 12____ 13 14________ 15_____ 16 17_____ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1534 from articles/00107702 from sent18

Text  : Wtedy do kabiny jednej z dziewczynek wtargnął mężczyzna .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4_____ 5 6__________ 7_______ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1535 from articles/00107702 from sent19

Text  : Kazał jej ściągać majtki .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1536 from articles/00107702 from sent20

Text  : Przerażona dziewczynka zaczęła krzyczeć .
Tokens: 1_________ 2__________ 3______ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1537 from articles/00107702 from sent21

Text  : Z pomocą przybiegła jej koleżanka .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4__ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1538 from articles/00107702 from sent22

Text  : Mężczyzna też ją złapał i próbował je rozbierać .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4_____ 5 6_______ 7_ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1539 from articles/00107702 from sent23

Text  : Dziewczynki zaczęły się z nim szarpać , kopać go .
Tokens: 1__________ 2______ 3__ 4 5__ 6______ 7 8____ 9_ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1540 from articles/00107702 from sent24

Text  : W końcu udało im się wyrwać i uciec .
Tokens: 1 2____ 3____ 4_ 5__ 6_____ 7 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1541 from articles/00107702 from sent25

Text  : Nie zareagował nikt
Tokens: 1__ 2_________ 3___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1542 from articles/00107702 from sent26

Text  : - Z Joanną natychmiast pobiegły śmy do toalety .
Tokens: 1 2 3_____ 4__________ 5_______ 6__ 7_ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Joanną (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1543 from articles/00107702 from sent27

Text  : Ja z jednej strony kościoła , ona z drugiej .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4_____ 5_______ 6 7__ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1544 from articles/00107702 from sent28

Text  : Dzieci zostały razem z zakonnicą .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1545 from articles/00107702 from sent29

Text  : Wszystkie kabiny były puste .
Tokens: 1________ 2_____ 3___ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1546 from articles/00107702 from sent30

Text  : Wybiegły śmy więc na zewnątrz .
Tokens: 1_______ 2__ 3___ 4_ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1547 from articles/00107702 from sent31

Text  : Nagle Joanna zauważyło kogoś w krzakach - opowiada pani Daria .
Tokens: 1____ 2_____ 3________ 4____ 5 6_______ 7 8_______ 9___ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Joanna (confidence=0.96)
  TruePositive nam [10,10] = Daria (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1548 from articles/00107702 from sent32

Text  : Kobieta natychmiast wyciągnęła komórkę i wybrała numer policji .
Tokens: 1______ 2__________ 3_________ 4______ 5 6______ 7____ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1549 from articles/00107702 from sent33

Text  : - Być może stało się coś złego .
Tokens: 1 2__ 3___ 4____ 5__ 6__ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1550 from articles/00107702 from sent34

Text  : Wygląda na to , że dzieci były napastowane .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_ 6_____ 7___ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1551 from articles/00107702 from sent35

Text  : Przyjedźcie szybko ! - zdążyła wykrzyczeć do słuchawki .
Tokens: 1__________ 2_____ 3 4 5______ 6_________ 7_ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1552 from articles/00107702 from sent36

Text  : W tym czasie z krzaków wybiegł mężczyzna .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4 5______ 6______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1553 from articles/00107702 from sent37

Text  : Kobiety bez zastanowienia pobiegły za nim .
Tokens: 1______ 2__ 3____________ 4_______ 5_ 6__ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1554 from articles/00107702 from sent38

Text  : Choć dookoła było sporo ludzi , a obie krzyczały :  „  Trzymajcie go !  ”  ,  nie zareagował nikt .
Tokens: 1___ 2______ 3___ 4____ 5____ 6 7 8___ 9________ 10 11 12________ 13 14 15 16 17_ 18________ 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1555 from articles/00107702 from sent39

Text  : - Dogoniły śmy go , bo zatrzymał się .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_ 5 6_ 7________ 8__ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1556 from articles/00107702 from sent40

Text  : Prawdopodobnie wystraszył się Tigry .
Tokens: 1_____________ 2_________ 3__ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Tigry (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1557 from articles/00107702 from sent41

Text  : Miała nastroszoną sierść i przeraźliwie szczekała .
Tokens: 1____ 2__________ 3_____ 4 5___________ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1558 from articles/00107702 from sent42

Text  : Krzyknęła m do niego , że jeśli zacznie uciekać ,  spuszczę psa ze smyczy .
Tokens: 1________ 2 3_ 4____ 5 6_ 7____ 8______ 9______ 10 11______ 12_ 13 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1559 from articles/00107702 from sent43

Text  : Na szczęście nie było takiej potrzeby - mówi Ryfka -  Muszalska .
Tokens: 1_ 2________ 3__ 4___ 5_____ 6_______ 7 8___ 9____ 10 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Ryfka - Muszalska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1560 from articles/00107702 from sent44

Text  : Zatrzymany przez kobiety mężczyzna był szczupły , miał 170 cm wzrostu .
Tokens: 1_________ 2____ 3______ 4________ 5__ 6_______ 7 8___ 9__ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1561 from articles/00107702 from sent45

Text  : Jasne włosy , zarost na twarzy , a pod okiem wytatuowane trzy łezki .
Tokens: 1____ 2____ 3 4_____ 5_ 6_____ 7 8 9__ 10___ 11_________ 12__ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1562 from articles/00107702 from sent46

Text  : W ręku trzymał reklamówkę .
Tokens: 1 2___ 3______ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1563 from articles/00107702 from sent47

Text  : - Co pan robił w tej toalecie ? - pytały go kobiety ,  trzymając cały czas za ręce .
Tokens: 1 2_ 3__ 4____ 5 6__ 7_______ 8 9 10____ 11 12_____ 13 14_______ 15__ 16__ 17 18__ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1564 from articles/00107702 from sent48

Text  : - Ja tam w ogóle nie był em .
Tokens: 1 2_ 3__ 4 5____ 6__ 7__ 8_ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1565 from articles/00107702 from sent49

Text  : Nie rozumiem , o co wam chodzi - powtarzał mężczyzna .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4 5_ 6__ 7_____ 8 9________ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1566 from articles/00107702 from sent50

Text  : Tak zareagowała by każda matka
Tokens: 1__ 2__________ 3_ 4____ 5____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1567 from articles/00107702 from sent51

Text  : Ryfka - Muszalska przyznaje , że zaczęła wątpić , czy zatrzymały właściwego człowieka .
Tokens: 1____ 2 3________ 4________ 5 6_ 7______ 8_____ 9 10_ 11________ 12________ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Ryfka - Muszalska (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1568 from articles/00107702 from sent52

Text  : - Miał takie wystraszone oczy .
Tokens: 1 2___ 3____ 4__________ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1569 from articles/00107702 from sent53

Text  : Może to nie on ? - opowiada .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4_ 5 6 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1570 from articles/00107702 from sent54

Text  : Jej wątpliwości rozwiały dzieci , które razem z siostrą nadeszły od strony kościoła .
Tokens: 1__ 2__________ 3_______ 4_____ 5 6____ 7____ 8 9______ 10______ 11 12____ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1571 from articles/00107702 from sent55

Text  : - Dziewczynki go rozpoznały .
Tokens: 1 2__________ 3_ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1572 from articles/00107702 from sent56

Text  : Powiedziały , że „ to ten pan ” .
Tokens: 1__________ 2 3_ 4 5_ 6__ 7__ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1573 from articles/00107702 from sent57

Text  : W tym momencie podjechał radiowóz - mówią kobiety .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4________ 5_______ 6 7____ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1574 from articles/00107702 from sent58

Text  : Tomasz Czerniak , rzecznik sosnowieckiej policji , jest pełen uznania dla kobiet .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_______ 5____________ 6______ 7 8___ 9____ 10_____ 11_ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Tomasz Czerniak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1575 from articles/00107702 from sent59

Text  : Chwali też napadnięte dziewczynki .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4__________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1576 from articles/00107702 from sent60

Text  : - Zachowały się bardzo przytomnie i odważnie , uciekając z  miejsca napadu ,  i  dobrze zrobiły ,  natychmiast informując dorosłych ,  co się stało -  podkreśla rzecznik .
Tokens: 1 2________ 3__ 4_____ 5_________ 6 7_______ 8 9________ 10 11_____ 12____ 13 14 15____ 16_____ 17 18_________ 19________ 20_______ 21 22 23_ 24___ 25 26_______ 27______ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1577 from articles/00107702 from sent61

Text  : Po zatrzymaniu mężczyzna został aresztowany na dwa miesiące .
Tokens: 1_ 2__________ 3________ 4_____ 5__________ 6_ 7__ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1578 from articles/00107702 from sent62

Text  : - Postawiono mu zarzut usiłowania doprowadzenia małoletnich do innej czynności seksualnej -  dodaje Czerniak .
Tokens: 1 2_________ 3_ 4_____ 5_________ 6____________ 7__________ 8_ 9____ 10_______ 11________ 12 13____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Czerniak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1579 from articles/00107702 from sent63

Text  : Daria Ryfka - Muszalska i Joanna Szymczyk twierdzą , że zatrzymując zboczeńca ,  nie zrobiły nic wyjątkowego .
Tokens: 1____ 2____ 3 4________ 5 6_____ 7_______ 8_______ 9 10 11_________ 12_______ 13 14_ 15_____ 16_ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Daria Ryfka - Muszalska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Joanna Szymczyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1580 from articles/00107702 from sent64

Text  : - Tak zareagowała by każda matka .
Tokens: 1 2__ 3__________ 4_ 5____ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1581 from articles/00107702 from sent65

Text  : To , że inni nie pomogli , jest mało ważne .
Tokens: 1_ 2 3_ 4___ 5__ 6______ 7 8___ 9___ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1582 from articles/00107702 from sent66

Text  : Najgorsze jest to , że od policjantów , którzy nas przesłuchiwali ,  dowiedziały śmy się ,  że to nie pierwszy atak pedofila w  ostatnim czasie .
Tokens: 1________ 2___ 3_ 4 5_ 6_ 7__________ 8 9_____ 10_ 11____________ 12 13_________ 14_ 15_ 16 17 18 19_ 20______ 21__ 22______ 23 24______ 25____ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1583 from articles/00107702 from sent67

Text  : Być może chodzi o tego mężczyznę , ale tego nie możemy być pewne -  mówią kobiety .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4 5___ 6________ 7 8__ 9___ 10_ 11____ 12_ 13___ 14 15___ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1584 from articles/00107702 from sent68

Text  : Czerniak potwierdza .
Tokens: 1_______ 2_________ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Czerniak (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1585 from articles/00107702 from sent69

Text  : - Dwa tygodnie temu w jednym z bloków doszło do podobnego zdarzenia w  windzie .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4___ 5 6_____ 7 8_____ 9_____ 10 11_______ 12_______ 13 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1586 from articles/00107702 from sent70

Text  : Mężczyzna kazał rozbierać się dziewczynce .
Tokens: 1________ 2____ 3________ 4__ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1587 from articles/00107702 from sent71

Text  : Na szczęście udało jej się uciec .
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4__ 5__ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1588 from articles/00107702 from sent72

Text  : Podejrzewamy , że może mieć to związek ze sprawą spod kościoła .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4___ 5___ 6_ 7______ 8_ 9_____ 10__ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1589 from articles/00107702 from sent73

Text  : Na tym etapie postępowania trudno jednak powiedzieć , czy w  windzie zaatakował ten sam mężczyzna -  mówi rzecznik .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4___________ 5_____ 6_____ 7_________ 8 9__ 10 11_____ 12________ 13_ 14_ 15_______ 16 17__ 18______ 19

Chunks:

2016-10-31 14:03:59,498 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 70 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107708.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107708.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1590 from articles/00107708 from sent1

Text  : Michał Figurski już ma zarzut , Wojewódzki wkrótce usłyszy .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4_ 5_____ 6 7_________ 8______ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Figurski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Wojewódzki (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1591 from articles/00107708 from sent2

Text  : Za „ Murzina ” i Ku - Klux - Klan
Tokens: 1_ 2 3______ 4 5 6_ 7 8___ 9 10__

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Murzina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,10] = Ku - Klux - Klan (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1592 from articles/00107708 from sent3

Text  : Współprowadzący w Esce Rock „ Poranny WF ” dziennikarz Michał Figurski usłyszał zarzut znieważenia Alvina Gajadhura ,  rzecznika prasowego Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego .
Tokens: 1______________ 2 3___ 4___ 5 6______ 7_ 8 9__________ 10____ 11______ 12______ 13____ 14_________ 15____ 16_______ 17 18_______ 19_______ 20______ 21__________ 22________ 23_______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Michał Figurski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Alvina Gajadhura (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,23] = Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,8] = Esce Rock „ Poranny WF ” (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,4] = Esce Rock
  FalseNegative nam [6,7] = Poranny WF

(ChunkerEvaluator) Sentence #1593 from articles/00107708 from sent4

Text  : Grozi mu do trzech lat więzienia .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4_____ 5__ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1594 from articles/00107708 from sent5

Text  : Podobny zarzut ma usłyszeć drugi prowadzący program , Kuba Wojewódzki ,  który nie stawił się na wezwanie prokuratury .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_______ 5____ 6_________ 7______ 8 9___ 10________ 11 12___ 13_ 14____ 15_ 16 17______ 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Kuba Wojewódzki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1595 from articles/00107708 from sent6

Text  : Awantura o „ Murzina ” i Ku - Klux -  Klan
Tokens: 1_______ 2 3 4______ 5 6 7_ 8 9___ 10 11__

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Murzina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,11] = Ku - Klux - Klan (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1596 from articles/00107708 from sent7

Text  : Gajadhur : Znam się na żartach , ale oni przegięli
Tokens: 1_______ 2 3___ 4__ 5_ 6______ 7 8__ 9__ 10_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1597 from articles/00107708 from sent8

Text  : - Znam się na żartach .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1598 from articles/00107708 from sent9

Text  : Wiem , co to pastisz i mam dystans do siebie ,  ale to było przegięcie .
Tokens: 1___ 2 3_ 4_ 5______ 6 7__ 8______ 9_ 10____ 11 12_ 13 14__ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1599 from articles/00107708 from sent10

Text  : Kpiny z koloru skóry nie mają nic wspólnego z żartem -  mówił w  2011 r  .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4____ 5__ 6___ 7__ 8________ 9 10____ 11 12___ 13 14__ 15 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1600 from articles/00107708 from sent11

Text  : Alvin Gajadhur .
Tokens: 1____ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Alvin Gajadhur (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1601 from articles/00107708 from sent12

Text  : Matka rzecznika prasowego Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego jest Polką ,  a  jego ojciec Hindusem .
Tokens: 1____ 2________ 3________ 4_______ 5___________ 6_________ 7________ 8___ 9____ 10 11 12__ 13____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Polką (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,14] = Hindusem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1602 from articles/00107708 from sent13

Text  : Gajadhur od urodzenia mieszka w Polsce , ma polskie obywatelstwo .
Tokens: 1_______ 2_ 3________ 4______ 5 6_____ 7 8_ 9______ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.80)
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1603 from articles/00107708 from sent14

Text  : Michał Figurski : To bezpodstawne zarzuty
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5___________ 6______

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Figurski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1604 from articles/00107708 from sent15

Text  : Gajadhur zapowiedział , że odwoła się od tej decyzji .
Tokens: 1_______ 2___________ 3 4_ 5_____ 6__ 7_ 8__ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1605 from articles/00107708 from sent16

Text  : Dziś ma satysfakcję - prokuratura zdecydowała się postawić zarzuty .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4 5__________ 6__________ 7__ 8_______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1606 from articles/00107708 from sent17

Text  : Michał F . podtrzymuje , że zarzuty są bezpodstawne .
Tokens: 1_____ 2 3 4__________ 5 6_ 7______ 8_ 9___________ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Michał F (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,3] = Michał F .

(ChunkerEvaluator) Sentence #1607 from articles/00107708 from sent18

Text  : - Sąd rozstrzygnie , kto ma rację - powiedział serwisowi Press.pl dziennikarz .
Tokens: 1 2__ 3___________ 4 5__ 6_ 7____ 8 9_________ 10_______ 11______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Press.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1608 from articles/00107708 from sent19

Text  : Z kolei specjalistka ds . PR w Grupie Radiowej Time Agnieszka Korotyńska zapowiedziała ,  że grupa nie ma zamiaru zdejmować z  anteny audycji Michała F  .  i  Kuby Wojewódzkiego .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4_ 5 6_ 7 8_____ 9_______ 10__ 11_______ 12________ 13___________ 14 15 16___ 17_ 18 19_____ 20_______ 21 22____ 23_____ 24_____ 25 26 27 28__ 29___________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [24,26] = Michała F . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Kuby Wojewódzkiego (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [8,12] = Grupie Radiowej Time Agnieszka Korotyńska (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,10] = Grupie Radiowej Time
  FalseNegative nam [11,12] = Agnieszka Korotyńska

(ChunkerEvaluator) Sentence #1609 from articles/00107708 from sent20

Text  : Celebryta usłyszał zarzut
Tokens: 1________ 2_______ 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1610 from articles/00107708 from sent21

Text  : Michał F . został oskarżony o znieważenie Alvina Gajadhura .
Tokens: 1_____ 2 3 4_____ 5________ 6 7__________ 8_____ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Michał F . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Alvina Gajadhura (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1611 from articles/00107708 from sent22

Text  : Zarzut ma też dostać Kuba Wojewódzki
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4_____ 5___ 6_________

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Kuba Wojewódzki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1612 from articles/00107708 from sent23

Text  : Michał F . usłyszał zarzut znieważenia podczas audycji w Eska Rock Alvina Gajadhura ,  ,  rzecznika prasowego GITD .
Tokens: 1_____ 2 3 4_______ 5_____ 6__________ 7______ 8______ 9 10__ 11__ 12____ 13_______ 14 15 16_______ 17_______ 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Michał F . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = GITD (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,13] = Eska Rock Alvina Gajadhura (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,11] = Eska Rock
  FalseNegative nam [12,13] = Alvina Gajadhura

(ChunkerEvaluator) Sentence #1613 from articles/00107708 from sent24

Text  : Podobny zarzut ma usłyszeć też Kuba Wojewódzki
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_______ 5__ 6___ 7_________

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Kuba Wojewódzki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1614 from articles/00107708 from sent25

Text  : Współprowadzący w Esce Rock " Poranny WF " dziennikarz Michał F  .  usłyszał zarzut znieważenia Alvina Gajadhura ,  rzecznika prasowego Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego .
Tokens: 1______________ 2 3___ 4___ 5 6______ 7_ 8 9__________ 10____ 11 12 13______ 14____ 15_________ 16____ 17_______ 18 19_______ 20_______ 21______ 22__________ 23________ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Esce Rock (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,7] = Poranny WF (confidence=0.49)
  TruePositive nam [10,12] = Michał F . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Alvina Gajadhura (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,24] = Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1615 from articles/00107708 from sent26

Text  : Grozi mu do trzech lat więzienia .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4_____ 5__ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1616 from articles/00107708 from sent27

Text  : Podobny zarzut ma usłyszeć drugi prowadzący program , Kuba Wojewódzki ,  który nie stawił się na wezwanie prokuratury .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_______ 5____ 6_________ 7______ 8 9___ 10________ 11 12___ 13_ 14____ 15_ 16 17______ 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Kuba Wojewódzki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1617 from articles/00107708 from sent28

Text  : Informację o zarzutach dla F . i Wojewódzkiego podał serwis Press.pl ,  powołując się na serwis Stowarzyszenia Dziennikarzy Polskich (  SDP )  .
Tokens: 1_________ 2 3________ 4__ 5 6 7 8____________ 9____ 10____ 11______ 12 13_______ 14_ 15 16____ 17____________ 18__________ 19______ 20 21_ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Press.pl (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,19] = Stowarzyszenia Dziennikarzy Polskich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = SDP (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [5,8] = F . i Wojewódzkiego (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [5,6] = F .
  FalseNegative nam [8,8] = Wojewódzkiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #1618 from articles/00107708 from sent29

Text  : Sprawa dotyczy audycji wyemitowanej w Esce Rock 25 maja 2011 r  .  ,  w  której dziennikarze żartowali z  koloru skóry Alvina Gajadhura ,  rzecznika GITD .
Tokens: 1_____ 2______ 3______ 4___________ 5 6___ 7___ 8_ 9___ 10__ 11 12 13 14 15____ 16__________ 17_______ 18 19____ 20___ 21____ 22_______ 23 24_______ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Alvina Gajadhura (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = GITD (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [6,12] = Esce Rock 25 maja 2011 r . (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,7] = Esce Rock

(ChunkerEvaluator) Sentence #1619 from articles/00107708 from sent30

Text  : Kuba Wojewódzki i Michał F . , próbując dodzwonić się do Alvina Gajadhura ,  mówili m  .  in .  :  "  Może zadzwonimy teraz do Murzyna ?
Tokens: 1___ 2_________ 3 4_____ 5 6 7 8_______ 9________ 10_ 11 12____ 13_______ 14 15____ 16 17 18 19 20 21 22__ 23________ 24___ 25 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Kuba Wojewódzki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Alvina Gajadhura (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Murzyna (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [4,5] = Michał F (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,6] = Michał F .

(ChunkerEvaluator) Sentence #1620 from articles/00107708 from sent31

Text  : Krajowy rejestr Murzynów . . .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4 5 6

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Murzynów (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1621 from articles/00107708 from sent32

Text  : Gajadhur , tak , Murzin .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.61)
  TruePositive nam [5,5] = Murzin (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1622 from articles/00107708 from sent33

Text  : Dzisiejszą audycję sponsoruje warszawski oddział Ku - Klux - Klanu "  .
Tokens: 1_________ 2______ 3_________ 4_________ 5______ 6_ 7 8___ 9 10___ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,10] = Ku - Klux - Klanu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1623 from articles/00107708 from sent34

Text  : Dziennikarze sugerowali także , że telefon Gajadhura działa w "  buszmeńskiej sieci dla czarnych "  .
Tokens: 1___________ 2_________ 3____ 4 5_ 6______ 7________ 8_____ 9 10 11__________ 12___ 13_ 14______ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Gajadhura (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1624 from articles/00107708 from sent35

Text  : - Znam się na żartach .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1625 from articles/00107708 from sent36

Text  : Wiem , co to pastisz i mam dystans do siebie ,  ale to było przegięcie .
Tokens: 1___ 2 3_ 4_ 5______ 6 7__ 8______ 9_ 10____ 11 12_ 13 14__ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1626 from articles/00107708 from sent37

Text  : Kpiny z koloru skóry nie mają nic wspólnego z żartem -  mówił w  2011 r  .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4____ 5__ 6___ 7__ 8________ 9 10____ 11 12___ 13 14__ 15 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1627 from articles/00107708 from sent38

Text  : Alvin Gajadhur .
Tokens: 1____ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Alvin Gajadhur (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1628 from articles/00107708 from sent39

Text  : Matka rzecznika prasowego Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego jest Polką ,  a  jego ojciec Hindusem .
Tokens: 1____ 2________ 3________ 4_______ 5___________ 6_________ 7________ 8___ 9____ 10 11 12__ 13____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Głównego Inspektoratu Transportu Drogowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Polką (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,14] = Hindusem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1629 from articles/00107708 from sent40

Text  : Gajadhur od urodzenia mieszka w Polsce , ma polskie obywatelstwo .
Tokens: 1_______ 2_ 3________ 4______ 5 6_____ 7 8_ 9______ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.80)
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1630 from articles/00107708 from sent41

Text  : Na początku czerwca 2011 r .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4___ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1631 from articles/00107708 from sent42

Text  : Gajadhur złożył skargę w sprawie audycji do Rady Etyki Mediów i  KRRiT .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____ 4 5______ 6______ 7_ 8___ 9____ 10____ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.88)
  TruePositive nam [8,10] = Rady Etyki Mediów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = KRRiT (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1632 from articles/00107708 from sent43

Text  : Krajowa Rada Radiofonii i Telewizji nałożyła karę na nadawcę stacji .
Tokens: 1______ 2___ 3_________ 4 5________ 6_______ 7___ 8_ 9______ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,5] = Krajowa Rada Radiofonii i Telewizji (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1633 from articles/00107708 from sent44

Text  : 17 czerwca 2011 r .
Tokens: 1_ 2______ 3___ 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1634 from articles/00107708 from sent45

Text  : Gajadhur złożył zawiadomienie do prokuratury .
Tokens: 1_______ 2_____ 3____________ 4_ 5__________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1635 from articles/00107708 from sent46

Text  : Zarzucił w nim dziennikarzom znieważenie go z powodu przynależności rasowej oraz pomówienie za pośrednictwem mediów .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4____________ 5__________ 6_ 7 8_____ 9_____________ 10_____ 11__ 12________ 13 14___________ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1636 from articles/00107708 from sent47

Text  : Prokuratura umorzyła śledztwo pod koniec września .
Tokens: 1__________ 2_______ 3_______ 4__ 5_____ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1637 from articles/00107708 from sent48

Text  : Gajadhur zapowiedział , że odwoła się od tej decyzji .
Tokens: 1_______ 2___________ 3 4_ 5_____ 6__ 7_ 8__ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gajadhur (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1638 from articles/00107708 from sent49

Text  : Dziś ma satysfakcję - prokuratura zdecydowała się postawić zarzuty .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4 5__________ 6__________ 7__ 8_______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1639 from articles/00107708 from sent50

Text  : Michał F . podtrzymuje , że zarzuty są bezpodstawne .
Tokens: 1_____ 2 3 4__________ 5 6_ 7______ 8_ 9___________ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Michał F (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,3] = Michał F .

(ChunkerEvaluator) Sentence #1640 from articles/00107708 from sent51

Text  : - Sąd rozstrzygnie , kto ma rację - powiedział serwisowi Press.pl dziennikarz .
Tokens: 1 2__ 3___________ 4 5__ 6_ 7____ 8 9_________ 10_______ 11______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Press.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1641 from articles/00107708 from sent52

Text  : Z kolei specjalistka ds . PR w Grupie Radiowej Time Agnieszka Korotyńska zapowiedziała ,  że grupa nie ma zamiaru zdejmować z  anteny audycji Michała F  .  i  Kuby Wojewódzkiego .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4_ 5 6_ 7 8_____ 9_______ 10__ 11_______ 12________ 13___________ 14 15 16___ 17_ 18 19_____ 20_______ 21 22____ 23_____ 24_____ 25 26 27 28__ 29___________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [24,26] = Michała F . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Kuby Wojewódzkiego (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [8,12] = Grupie Radiowej Time Agnieszka Korotyńska (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,10] = Grupie Radiowej Time
  FalseNegative nam [11,12] = Agnieszka Korotyńska

2016-10-31 14:03:59,717 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 71 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107709.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107709.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1642 from articles/00107709 from sent1

Text  : Policja zawiedziona , bo dostanie mniej rosomaków
Tokens: 1______ 2__________ 3 4_ 5_______ 6____ 7________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1643 from articles/00107709 from sent2

Text  : W Olsztynie powstanie pilotażowa jednostka policyjna wyposażona w słynne transportery opancerzone .
Tokens: 1 2________ 3________ 4_________ 5________ 6________ 7_________ 8 9_____ 10__________ 11_________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1644 from articles/00107709 from sent3

Text  : Niestety , zamiast planowanych sześciu pojazdów funkcjonariusze otrzymają jedynie dwa rosomaki .
Tokens: 1_______ 2 3______ 4__________ 5______ 6_______ 7______________ 8________ 9______ 10_ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1645 from articles/00107709 from sent4

Text  : Pierwszy już przechodzi próby drogowe .
Tokens: 1_______ 2__ 3_________ 4____ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1646 from articles/00107709 from sent5

Text  : Jednostka jest autorskim pomysłem nowego komendanta wojewódzkiego Józefa Gdańskiego .
Tokens: 1________ 2___ 3________ 4_______ 5_____ 6_________ 7____________ 8_____ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Józefa Gdańskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1647 from articles/00107709 from sent6

Text  : Opancerzone pojazdy zamiast działka mają armatkę wodną , a także fotoradar ,  kamery monitoringu i  kolczatki do blokady dróg .
Tokens: 1__________ 2______ 3______ 4______ 5___ 6______ 7____ 8 9 10___ 11_______ 12 13____ 14_________ 15 16_______ 17 18_____ 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1648 from articles/00107709 from sent7

Text  : Rosomak może np . zabezpieczać manifestacje , strajki i imprezy masowe .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4 5___________ 6___________ 7 8______ 9 10_____ 11____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Rosomak (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1649 from articles/00107709 from sent8

Text  : Mocny pancerz predestynuje także te pojazdy do niebezpiecznych akcji ,  w  których zachodzi podejrzenie ,  że przestępcy użyją broni .
Tokens: 1____ 2______ 3___________ 4____ 5_ 6______ 7_ 8______________ 9____ 10 11 12_____ 13______ 14_________ 15 16 17________ 18___ 19___ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1650 from articles/00107709 from sent9

Text  : Na tym jednak nie koniec .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1651 from articles/00107709 from sent10

Text  : Dzięki zmianom wprowadzonym w stosunku do modelu wojskowego pojazd będzie szybszy i  może np .  brać udział w  pościgach za wyjątkowo niebezpiecznymi piratami drogowymi ,  jadącymi np .  tirami .
Tokens: 1_____ 2______ 3___________ 4 5_______ 6_ 7_____ 8_________ 9_____ 10____ 11_____ 12 13__ 14 15 16__ 17____ 18 19_______ 20 21_______ 22_____________ 23______ 24_______ 25 26______ 27 28 29____ 30

Chunks:

2016-10-31 14:03:59,767 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 72 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107710.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107710.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1652 from articles/00107710 from sent1

Text  : Otwarcie terminalu T2 na lotnisku w Gdańsku już w sobotę
Tokens: 1_______ 2________ 3_ 4_ 5_______ 6 7______ 8__ 9 10____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = T2 (confidence=0.72)
  TruePositive nam [7,7] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1653 from articles/00107710 from sent2

Text  : Nadszedł jeden z najważniejszych dni w historii gdańskiego lotniska .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4______________ 5__ 6 7_______ 8_________ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1654 from articles/00107710 from sent3

Text  : W sobotę późnym popołudniem uroczyście otwarty zostanie terminal T2 .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4__________ 5_________ 6______ 7_______ 8_______ 9_ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = T2 (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1655 from articles/00107710 from sent4

Text  : Pierwsi pasażerowie skorzystają z niego już w najbliższy czwartek
Tokens: 1______ 2__________ 3__________ 4 5____ 6__ 7 8_________ 9_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1656 from articles/00107710 from sent5

Text  : Budowa ruszyła w lutym 2010 i terminy były bardzo napięte .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4____ 5___ 6 7______ 8___ 9_____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1657 from articles/00107710 from sent6

Text  : Od początku lotnisko było też czerwonym punktem na mapie przygotowań Gdańska do Euro 2012 .
Tokens: 1_ 2_______ 3_______ 4___ 5__ 6________ 7______ 8_ 9____ 10_________ 11_____ 12 13__ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Gdańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1658 from articles/00107710 from sent7

Text  : I choć optymistów wierzących , że inwestycja zakończy się zgodnie z  planem ,  było niewielu ,  to jednak się udało .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4_________ 5 6_ 7_________ 8_______ 9__ 10_____ 11 12____ 13 14__ 15______ 16 17 18____ 19_ 20___ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1659 from articles/00107710 from sent8

Text  : Koszt inwestycji wyniósł 247 mln zł , z czego 87 mln zł pochodziło z  unijnych dotacji .
Tokens: 1____ 2_________ 3______ 4__ 5__ 6_ 7 8 9____ 10 11_ 12 13________ 14 15______ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1660 from articles/00107710 from sent9

Text  : Dzięki otwarciu m . in . nowego terminalu przepustowość lotniska zwiększy się do 5  mln pasażerów rocznie i  będzie blisko dwukrotnie większa niż obecnie .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4 5_ 6 7_____ 8________ 9____________ 10______ 11______ 12_ 13 14 15_ 16_______ 17_____ 18 19____ 20____ 21________ 22_____ 23_ 24_____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1661 from articles/00107710 from sent10

Text  : W Rębiechowie w ostatnim czasie wybudowano też drogę kołowania ,  płyty postojowe i  stanowisko do odladzania samolotów .
Tokens: 1 2__________ 3 4_______ 5_____ 6_________ 7__ 8____ 9________ 10 11___ 12_______ 13 14________ 15 16________ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Rębiechowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1662 from articles/00107710 from sent11

Text  : Trwa przebudowa starego terminalu , w którym będzie hala przylotów (  na parterze )  i  odlotów non -  Schengen (  I  piętro )  .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4________ 5 6 7_____ 8_____ 9___ 10_______ 11 12 13______ 14 15 16_____ 17_ 18 19______ 20 21 22____ 23 24

Chunks:
  FalsePositive nam [19,19] = Schengen (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1663 from articles/00107710 from sent12

Text  : W T2 znajdą się natomiast wszystkie stanowiska check in oraz odloty do strefy Schengen .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4__ 5________ 6________ 7_________ 8____ 9_ 10__ 11____ 12 13____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = T2 (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [14,14] = Schengen (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [13,14] = strefy Schengen

2016-10-31 14:03:59,827 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 73 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107713.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107713.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1664 from articles/00107713 from sent1

Text  : Korki i remonty na drogach w Krakowie
Tokens: 1____ 2 3______ 4_ 5______ 6 7_______

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1665 from articles/00107713 from sent2

Text  : W centrum miasta rozpoczął się remont ul . św .  Filipa .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4________ 5__ 6_____ 7_ 8 9_ 10 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = św . Filipa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1666 from articles/00107713 from sent3

Text  : W Krakowie trwa także akcja łatania dziur po zimie .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5____ 6______ 7____ 8_ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1667 from articles/00107713 from sent4

Text  : Korki na al . 29 Listopada .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4 5_ 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = 29 Listopada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1668 from articles/00107713 from sent5

Text  : Tam szpaler samochodów ciągnie się od Górni Narodowej do Opolskiej oraz na Rakowickiej .
Tokens: 1__ 2______ 3_________ 4______ 5__ 6_ 7____ 8________ 9_ 10_______ 11__ 12 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Górni Narodowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Opolskiej (confidence=0.71)
  TruePositive nam [13,13] = Rakowickiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1669 from articles/00107713 from sent6

Text  : Wzmożony ruch również na Opolskiej w kierunku Nowohuckiej , a  także na Wielickiej od Nowosądeckiej ,  bardzo tłoczno na Bronowickiej i  Czarnowiejskiej ,  Zakopiańskiej i  na al .  Trzech Wieszczów .
Tokens: 1_______ 2___ 3______ 4_ 5________ 6 7_______ 8__________ 9 10 11___ 12 13________ 14 15___________ 16 17____ 18_____ 19 20__________ 21 22_____________ 23 24___________ 25 26 27 28 29____ 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Opolskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Nowohuckiej (confidence=0.95)
  TruePositive nam [13,13] = Wielickiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Nowosądeckiej (confidence=0.94)
  TruePositive nam [20,20] = Bronowickiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Czarnowiejskiej (confidence=0.95)
  TruePositive nam [29,30] = Trzech Wieszczów (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [24,24] = Zakopiańskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #1670 from articles/00107713 from sent7

Text  : W regionie ciasno na krajowej „ czwórce ” .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_ 5_______ 6 7______ 8 9

Chunks:
  FalseNegative nam [5,8] = krajowej „ czwórce ”

(ChunkerEvaluator) Sentence #1671 from articles/00107713 from sent8

Text  : W centrum miasta rozpoczął się remont ul . św .  Filipa .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4________ 5__ 6_____ 7_ 8 9_ 10 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = św . Filipa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1672 from articles/00107713 from sent9

Text  : Z ruchu wyłączony jest odcinek od ul . Długiej do Kleparza .
Tokens: 1 2____ 3________ 4___ 5______ 6_ 7_ 8 9______ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Długiej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Kleparza (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1673 from articles/00107713 from sent10

Text  : Prace potrwają do końca sierpnia z przerwą na Euro 2012 (  od 8  do 28 czerwca )  .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4____ 5_______ 6 7______ 8_ 9___ 10__ 11 12 13 14 15 16_____ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1674 from articles/00107713 from sent11

Text  : W Krakowie trwa także akcja łatania dziur po zimie .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5____ 6______ 7____ 8_ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1675 from articles/00107713 from sent12

Text  : Dziś przez cały dzień drogowcy będą uzupełniać ubytki - w  związku z  tym w  całym mieście można spodziewać się chwilowych utrudnień .
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4____ 5_______ 6___ 7_________ 8_____ 9 10 11_____ 12 13_ 14 15___ 16_____ 17___ 18________ 19_ 20________ 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1676 from articles/00107713 from sent13

Text  : W poniedziałek pogoda w Małopolsce w kratkę .
Tokens: 1 2___________ 3_____ 4 5_________ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Małopolsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1677 from articles/00107713 from sent14

Text  : Możliwe przelotne opary deszczu .
Tokens: 1______ 2________ 3____ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1678 from articles/00107713 from sent15

Text  : Wietrznie .
Tokens: 1________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1679 from articles/00107713 from sent16

Text  : Temperatura od 4 st . C w Zakopanem do 8  4  st .  C  w  północnej części regionu .
Tokens: 1__________ 2_ 3 4_ 5 6 7 8________ 9_ 10 11 12 13 14 15 16_______ 17____ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Zakopanem (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1680 from articles/00107713 from sent17

Text  : W Tatrach wysoki trzeci stopień zagrożenia lawinowego .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4_____ 5______ 6_________ 7_________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Tatrach (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1681 from articles/00107713 from sent18

Text  : Warunki do uprawiania turystyki w Tatrach są trudne .
Tokens: 1______ 2_ 3_________ 4________ 5 6______ 7_ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tatrach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1682 from articles/00107713 from sent19

Text  : Szlaki pokrywa gruba warstwa świeżego śniegu ; są nieprzetarte ,  a  ich torowanie jest wyczerpujące .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4______ 5_______ 6_____ 7 8_ 9___________ 10 11 12_ 13_______ 14__ 15__________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1683 from articles/00107713 from sent20

Text  : W wyższych partiach wieje silny , porywisty wiatr a na niektórych szlakach można spotkać powalone drzewa .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4____ 5____ 6 7________ 8____ 9 10 11________ 12______ 13___ 14_____ 15______ 16____ 17

Chunks:

2016-10-31 14:03:59,912 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 74 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107714.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107714.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1684 from articles/00107714 from sent1

Text  : Urząd Miasta zwalnia .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Urząd Miasta (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1685 from articles/00107714 from sent2

Text  : „ Schodzimy poniżej tysiąca osób ”
Tokens: 1 2________ 3______ 4______ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1686 from articles/00107714 from sent3

Text  : Od poniedziałku w urzędzie miejskim obowiązuje nowa organizacja pracy -  etaty traci 37 osób ,  a  magistrat w  przyszłym roku ma na tym ruchu zaoszczędzić 2  mln zł .
Tokens: 1_ 2___________ 3 4_______ 5_______ 6_________ 7___ 8__________ 9____ 10 11___ 12___ 13 14__ 15 16 17_______ 18 19_______ 20__ 21 22 23_ 24___ 25__________ 26 27_ 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1687 from articles/00107714 from sent4

Text  : W sprawie oszczędności i zwolnień prezydent Szczecina zwołał specjalną konferencję prasową
Tokens: 1 2______ 3___________ 4 5_______ 6________ 7________ 8_____ 9________ 10_________ 11_____

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Szczecina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1688 from articles/00107714 from sent5

Text  : - Schodzimy do zatrudnienia poniżej tysiąca osób .
Tokens: 1 2________ 3_ 4___________ 5______ 6______ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1689 from articles/00107714 from sent6

Text  : Teraz w urzędzie miejskim będą 993 etaty - powiedział i  dodał :  -  Ważne aby śmy oszczędności szukali także na naszych strukturach .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4_______ 5___ 6__ 7____ 8 9_________ 10 11___ 12 13 14___ 15_ 16_ 17__________ 18_____ 19___ 20 21_____ 22_________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1690 from articles/00107714 from sent7

Text  : W magistracie cięcia nie będą jednak dotkliwe .
Tokens: 1 2__________ 3_____ 4__ 5___ 6_____ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1691 from articles/00107714 from sent8

Text  : Kto straci pracę ?
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1692 from articles/00107714 from sent9

Text  : Większość - 20 osób - to urzędnicy w wieku emerytalnym .
Tokens: 1________ 2 3_ 4___ 5 6_ 7________ 8 9____ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1693 from articles/00107714 from sent10

Text  : Ustawa o pracownikach samorządowych gwarantuje , że po przejściu na emeryturę -  magistrat będzie musiał wypłacić im odprawy w  wysokości dwukrotności ,  a  nawet sześciokrotności miesięcznej pensji .
Tokens: 1_____ 2 3___________ 4____________ 5_________ 6 7_ 8_ 9________ 10 11_______ 12 13_______ 14____ 15____ 16______ 17 18_____ 19 20_______ 21__________ 22 23 24___ 25______________ 26_________ 27____ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1694 from articles/00107714 from sent11

Text  : Odprawa zależy od okresu zatrudnienia w samorządzie , im dłuższy -  tym wyższa odprawa .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_____ 5___________ 6 7__________ 8 9_ 10_____ 11 12_ 13____ 14_____ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Odprawa (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1695 from articles/00107714 from sent12

Text  : Prezydent zastosował też dodatkowe zachęty .
Tokens: 1________ 2_________ 3__ 4________ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1696 from articles/00107714 from sent13

Text  : Każdy z urzędników , który zdecyduje się odejść na emeryturę ,  dostanie jeszcze 5  tys .  zł ekstra .
Tokens: 1____ 2 3_________ 4 5____ 6________ 7__ 8_____ 9_ 10_______ 11 12______ 13_____ 14 15_ 16 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1697 from articles/00107714 from sent14

Text  : - To taki quasi program dobrowolnych odejść - mówi Krzystek .
Tokens: 1 2_ 3___ 4____ 5______ 6___________ 7_____ 8 9___ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Krzystek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1698 from articles/00107714 from sent15

Text  : - Należy pamiętać , że przejście na emeryturę jest przywilejem ,  a  nie obowiązkiem .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4 5_ 6________ 7_ 8________ 9___ 10_________ 11 12 13_ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1699 from articles/00107714 from sent16

Text  : Oprócz emerytów trzy etaty stracą osoby w sile wieku .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4____ 5_____ 6____ 7 8___ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1700 from articles/00107714 from sent17

Text  : - W wyniku reorganizacji ich stanowiska pracy zostały zlikwidowane -  wyjaśnił sekretarz miasta Ryszard Słoka ,  prawa ręka Krzystka w  sprawach kadrowych .
Tokens: 1 2 3_____ 4____________ 5__ 6_________ 7____ 8______ 9___________ 10 11______ 12_______ 13____ 14_____ 15___ 16 17___ 18__ 19______ 20 21______ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Ryszard Słoka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Krzystka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1701 from articles/00107714 from sent18

Text  : Jest jeszcze grupa 14 osób , która tylko formalnie straci pracę .
Tokens: 1___ 2______ 3____ 4_ 5___ 6 7____ 8____ 9________ 10____ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1702 from articles/00107714 from sent19

Text  : Nie będzie bezpośrednio podlegać prezydentowi , a przejdzie do miejskiej jednostki Zarząd Budynków i  Lokali Komunalnych .
Tokens: 1__ 2_____ 3___________ 4_______ 5___________ 6 7 8________ 9_ 10_______ 11_______ 12____ 13______ 14 15____ 16_________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [12,16] = Zarząd Budynków i Lokali Komunalnych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1703 from articles/00107714 from sent20

Text  : Ta przeprowadzka spotka pracowników Wydziału Gospodarki Nieruchomościami .
Tokens: 1_ 2____________ 3_____ 4__________ 5_______ 6_________ 7_______________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Wydziału Gospodarki Nieruchomościami (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1704 from articles/00107714 from sent21

Text  : Biurka i adres pracy zmienią 1 maja .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4____ 5______ 6 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1705 from articles/00107714 from sent22

Text  : Przejście urzędników na emerytury , likwidacja dwóch etatów i przeprowadzka 14 urzędników w  rubryce :  fundusz płac w  magistracie -  ma przynieść 2  mln zł oszczędności .
Tokens: 1________ 2_________ 3_ 4________ 5 6_________ 7____ 8_____ 9 10___________ 11 12________ 13 14_____ 15 16_____ 17__ 18 19_________ 20 21 22_______ 23 24_ 25 26__________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1706 from articles/00107714 from sent23

Text  : Efekty będzie widać w przyszłym roku .
Tokens: 1_____ 2_____ 3____ 4 5________ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1707 from articles/00107714 from sent24

Text  : Jak zaznaczył Krzystek , likwidację blisko 40 etatów umożliwiła nowa organizacja pracy urzędu .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4 5_________ 6_____ 7_ 8_____ 9_________ 10__ 11_________ 12___ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Krzystek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1708 from articles/00107714 from sent25

Text  : Co te zmiany oznaczają dla petentów .
Tokens: 1_ 2_ 3_____ 4________ 5__ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1709 from articles/00107714 from sent26

Text  : - W obsłudze mieszkańców nic się nie zmieni .
Tokens: 1 2 3_______ 4__________ 5__ 6__ 7__ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1710 from articles/00107714 from sent27

Text  : - Sprawy szczecinian będą załatwiane na tym samym dobrym poziomie -  odpowiadał Piotr Krzystek .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4___ 5_________ 6_ 7__ 8____ 9_____ 10______ 11 12________ 13___ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Piotr Krzystek (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = szczecinian

(ChunkerEvaluator) Sentence #1711 from articles/00107714 from sent28

Text  : Taka sama reorganizacja pracy przeprowadzana jest także w innych zakładach budżetowych i  spółkach gminy Szczecin .
Tokens: 1___ 2___ 3____________ 4____ 5_____________ 6___ 7____ 8 9_____ 10_______ 11_________ 12 13______ 14___ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Szczecin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1712 from articles/00107714 from sent29

Text  : Jak wyjaśniał Krzystek , skala zwolnień pracowników zostanie przeprowadzona na podobnym poziomie jak w  magistracie .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4 5____ 6_______ 7__________ 8_______ 9_____________ 10 11______ 12______ 13_ 14 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Krzystek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1713 from articles/00107714 from sent30

Text  : W przyszłym roku w urzędzie miejskim kolejne zwolnienia .
Tokens: 1 2________ 3___ 4 5_______ 6_______ 7______ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1714 from articles/00107714 from sent31

Text  : Ile osób straci etaty ?
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1715 from articles/00107714 from sent32

Text  : - Te dane będą znane późną jesienią - odpowiada Krzystek .
Tokens: 1 2_ 3___ 4___ 5____ 6____ 7_______ 8 9________ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Krzystek (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:00,055 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 75 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107716.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107716.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1716 from articles/00107716 from sent1

Text  : Sąd odroczył rozprawę ; brak podpisu Z . Ziobry na apelacji
Tokens: 1__ 2_______ 3_______ 4 5___ 6______ 7 8 9_____ 10 11______

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Z . Ziobry (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1717 from articles/00107716 from sent2

Text  : Z powodu braku podpisu Zbigniewa Ziobry pod wniesioną przez niego apelacją Sąd Apelacyjny w  Krakowie odroczył we wtorek rozprawę apelacyjną w  procesie wytoczonym Ziobrze przez Grzegorza Schetynę o  zniesławienie go na antenie Radia Maryja .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5________ 6_____ 7__ 8________ 9____ 10___ 11______ 12_ 13________ 14 15______ 16______ 17 18____ 19______ 20________ 21 22______ 23________ 24_____ 25___ 26_______ 27______ 28 29___________ 30 31 32_____ 33___ 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Zbigniewa Ziobry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Sąd Apelacyjny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Ziobrze (confidence=0.98)
  TruePositive nam [26,27] = Grzegorza Schetynę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Radia Maryja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1718 from articles/00107716 from sent3

Text  : Sąd wyznaczył Ziobrze tydzień na uzupełnienie braku .
Tokens: 1__ 2________ 3______ 4______ 5_ 6___________ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Ziobrze (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1719 from articles/00107716 from sent4

Text  : Jeżeli tego nie zrobi , jego apelacja zostanie odrzucona .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4____ 5 6___ 7_______ 8_______ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1720 from articles/00107716 from sent5

Text  : We wrześniu ub . roku Sąd Okręgowy w Krakowie uznał ,  że Zbigniew Ziobro musi przeprosić Grzegorza Schetynę za naruszenie jego dóbr osobistych -  czci ,  godności i  dobrego imienia ;  ma też zapłacić 20 tys .  zł na cele społeczne .
Tokens: 1_ 2_______ 3_ 4 5___ 6__ 7_______ 8 9_______ 10___ 11 12 13______ 14____ 15__ 16________ 17_______ 18______ 19 20________ 21__ 22__ 23________ 24 25__ 26 27______ 28 29_____ 30_____ 31 32 33_ 34______ 35 36_ 37 38 39 40__ 41_______ 42

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Sąd Okręgowy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Zbigniew Ziobro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Grzegorza Schetynę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1721 from articles/00107716 from sent6

Text  : W maju 2009 r . ówczesny wicepremier i szef MSWiA Sejmu Grzegorz Schetyna wytoczył Ziobrze proces o  ochronę dóbr osobistych za jego wypowiedź w  Radiu Maryja z  17 marca 2009 r  .
Tokens: 1 2___ 3___ 4 5 6_______ 7__________ 8 9___ 10___ 11___ 12______ 13______ 14______ 15_____ 16____ 17 18_____ 19__ 20________ 21 22__ 23_______ 24 25___ 26____ 27 28 29___ 30__ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Grzegorz Schetyna (confidence=0.97)
  TruePositive nam [15,15] = Ziobrze (confidence=0.91)
  TruePositive nam [25,26] = Radiu Maryja (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,11] = MSWiA Sejmu (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [10,10] = MSWiA
  FalseNegative nam [11,11] = Sejmu

(ChunkerEvaluator) Sentence #1722 from articles/00107716 from sent7

Text  : Ziobro - były minister sprawiedliwości i ówczesny poseł PiS -  mówił m  .  in .  ,  że Schetyna jest "  ciemną postacią ,  nie szarą eminencją ,  a  ciemną postacią tego rządu "  ;  "  człowiekiem ,  o  którym się mówi ,  że odpowiada za wszystkie takie ciemne sprawki ,  które są związane m  .  in .  z  nadużywaniem służb specjalnych przeciwko opozycji "  .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4_______ 5______________ 6 7_______ 8____ 9__ 10 11___ 12 13 14 15 16 17 18______ 19__ 20 21____ 22______ 23 24_ 25___ 26_______ 27 28 29____ 30______ 31__ 32___ 33 34 35 36_________ 37 38 39____ 40_ 41__ 42 43 44_______ 45 46_______ 47___ 48____ 49_____ 50 51___ 52 53______ 54 55 56 57 58 59__________ 60___ 61_________ 62_______ 63______ 64 65

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ziobro (confidence=0.85)
  TruePositive nam [9,9] = PiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Schetyna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1723 from articles/00107716 from sent8

Text  : Powołując się również na wypowiedzi " niektórych posłów PO z  kuluarów "  ,  Ziobro stwierdził ,  że jest to "  człowiek od brudnych zadań ,  jego postać jest szczególna ,  więc jeżeli jest ktoś z  nim związany ,  to rzeczywiście może cieszyć się później poczuciem bezkarności ,  takie są podejrzenia "  .
Tokens: 1________ 2__ 3______ 4_ 5_________ 6 7_________ 8_____ 9_ 10 11______ 12 13 14____ 15________ 16 17 18__ 19 20 21______ 22 23______ 24___ 25 26__ 27____ 28__ 29________ 30 31__ 32____ 33__ 34__ 35 36_ 37______ 38 39 40__________ 41__ 42_____ 43_ 44_____ 45_______ 46_________ 47 48___ 49 50_________ 51 52

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PO (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Ziobro (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1724 from articles/00107716 from sent9

Text  : Schetyna domagał się od Ziobry przeprosin , które miały by zostać opublikowane w  Radiu Maryja ,  Radiu Zet i  w  "  Gazecie Wyborczej "  oraz wpłaty 30 tys .  zł na Fundację Ewy Błaszczyk "  Akogo ?  "  .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4_ 5_____ 6_________ 7 8____ 9____ 10 11____ 12__________ 13 14___ 15____ 16 17___ 18_ 19 20 21 22_____ 23_______ 24 25__ 26____ 27 28_ 29 30 31 32______ 33_ 34_______ 35 36___ 37 38 39

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Ziobry (confidence=0.72)
  TruePositive nam [14,15] = Radiu Maryja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Radiu Zet (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Gazecie Wyborczej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,30] = zł (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [32,34] = Fundację Ewy Błaszczyk (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Schetyna
  FalseNegative nam [33,34] = Ewy Błaszczyk
  FalseNegative nam [36,37] = Akogo ?

(ChunkerEvaluator) Sentence #1725 from articles/00107716 from sent10

Text  : Proces w tej sprawie rozpoczął się w styczniu 2010 roku .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4______ 5________ 6__ 7 8_______ 9___ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1726 from articles/00107716 from sent11

Text  : W wyroku sąd uznał argumenty powoda i zobowiązał Ziobrę do opublikowania przeprosin na antenie Radia Maryja i  Radia Zet w  ciągu miesiąca od uprawomocnienia się wyroku .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4____ 5________ 6_____ 7 8_________ 9_____ 10 11___________ 12________ 13 14_____ 15___ 16____ 17 18___ 19_ 20 21___ 22______ 23 24_____________ 25_ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Ziobrę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Radia Maryja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Radia Zet (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1727 from articles/00107716 from sent12

Text  : Zasądził także od niego 20 tys . zł na rzecz Fundacji Ewy Błaszczyk "  Akogo ?  "  i  2  tys .  zł kosztów dla powoda .
Tokens: 1_______ 2____ 3_ 4____ 5_ 6__ 7 8_ 9_ 10___ 11______ 12_ 13_______ 14 15___ 16 17 18 19 20_ 21 22 23_____ 24_ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,22] = zł (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [11,13] = Fundacji Ewy Błaszczyk (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [12,13] = Ewy Błaszczyk
  FalseNegative nam [15,16] = Akogo ?

(ChunkerEvaluator) Sentence #1728 from articles/00107716 from sent13

Text  : W obszernej apelacji Ziobro zarzuca m . in . ,  iż sąd błędnie przyjął ,  że udzielając wywiadu ,  nie działał w  ramach mandatu poselskiego ,  tzn .  że nie chronił go immunitet poselski ;  że nie przekazał sprawy do Warszawy ,  o  co on wnosił ,  gdyż tam znajduje się jego centrum życiowe ;  że nie wyłączył sędzi mimo -  jak podaje -  uzasadnionej wątpliwości co do jej bezstronności ,  czyli nieprzychylnego stosunku do strony pozwanej (  uchylała pytania do świadków ,  wyznaczała terminy przed wyborami )  .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4_____ 5______ 6 7 8_ 9 10 11 12_ 13_____ 14_____ 15 16 17________ 18_____ 19 20_ 21_____ 22 23____ 24_____ 25_________ 26 27_ 28 29 30_ 31_____ 32 33_______ 34______ 35 36 37_ 38_______ 39____ 40 41______ 42 43 44 45 46____ 47 48__ 49_ 50______ 51_ 52__ 53_____ 54_____ 55 56 57_ 58______ 59___ 60__ 61 62_ 63____ 64 65__________ 66_________ 67 68 69_ 70___________ 71 72___ 73_____________ 74______ 75 76____ 77______ 78 79______ 80_____ 81 82______ 83 84________ 85_____ 86___ 87______ 88 89

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Ziobro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,41] = Warszawy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1729 from articles/00107716 from sent14

Text  : Podnosi także , że sąd pominął szereg wniosków dowodowych ,  w  tym przesłuchanie kilkudziesięciu świadków ;  naruszył jego wolność wypowiedzi i  błędnie ustalił ,  że wypowiedzi naruszyły godność powoda .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_ 5__ 6______ 7_____ 8_______ 9_________ 10 11 12_ 13___________ 14_____________ 15______ 16 17______ 18__ 19_____ 20________ 21 22_____ 23_____ 24 25 26________ 27_______ 28_____ 29____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1730 from articles/00107716 from sent15

Text  : Prosi też o przekazanie apelacji do Sądu Apelacyjnego w Warszawie .
Tokens: 1____ 2__ 3 4__________ 5_______ 6_ 7___ 8___________ 9 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Sądu Apelacyjnego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1731 from articles/00107716 from sent16

Text  : Zarówno powód , jak i pozwany nie stawili się we wtorek sądzie .  (  PAP )
Tokens: 1______ 2____ 3 4__ 5 6______ 7__ 8______ 9__ 10 11____ 12____ 13 14 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:00,228 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 76 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107722.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107722.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1732 from articles/00107722 from sent1

Text  : Wielki Czwartek .
Tokens: 1_____ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Wielki Czwartek (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1733 from articles/00107722 from sent2

Text  : Abp obmył nogi 12 mężczyznom .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_ 5_________ 6

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Abp (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1734 from articles/00107722 from sent3

Text  : ZDJĘCIA
Tokens: 1______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1735 from articles/00107722 from sent4

Text  : Pierwszy dzień Triduum Paschalnego zaczął się Mszą Świętą Krzyżma w  archikatedrze ,  nabożeństwem odprawianym w  wielkoczwartkowe przedpołudnie jedynie w  kościołach katedralnych .
Tokens: 1_______ 2____ 3______ 4__________ 5_____ 6__ 7___ 8_____ 9______ 10 11___________ 12 13__________ 14_________ 15 16______________ 17___________ 18_____ 19 20________ 21__________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Triduum Paschalnego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,9] = Mszą Świętą Krzyżma (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1736 from articles/00107722 from sent5

Text  : Księża odnawiają wtedy swoje przyrzeczenia kapłańskie , a pod koniec mszy święci się krzyżmo ,  czyli olej używany do namaszczenia chorych ,  a  także ścian i  ołtarzy nowych kościołów
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4____ 5____________ 6_________ 7 8 9__ 10____ 11__ 12____ 13_ 14_____ 15 16___ 17__ 18_____ 19 20__________ 21_____ 22 23 24___ 25___ 26 27_____ 28____ 29_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1737 from articles/00107722 from sent6

Text  : Triduum Paschalne
Tokens: 1______ 2________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Triduum Paschalne (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1738 from articles/00107722 from sent7

Text  : Wielkie Dni
Tokens: 1______ 2__

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Wielkie Dni (confidence=0.53)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1739 from articles/00107722 from sent8

Text  : Pierwszy dzień Triduum Paschalnego zaczął się Mszą Świętą Krzyżma w  archikatedrze ,  nabożeństwem odprawianym w  wielkoczwartkowe przedpołudnie jedynie w  kościołach katedralnych .
Tokens: 1_______ 2____ 3______ 4__________ 5_____ 6__ 7___ 8_____ 9______ 10 11___________ 12 13__________ 14_________ 15 16______________ 17___________ 18_____ 19 20________ 21__________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Triduum Paschalnego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,9] = Mszą Świętą Krzyżma (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1740 from articles/00107722 from sent9

Text  : Księża odnawiają wtedy swoje przyrzeczenia kapłańskie , a pod koniec mszy święci się krzyżmo ,  czyli olej używany do namaszczenia chorych ,  a  także ścian i  ołtarzy nowych kościołów
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4____ 5____________ 6_________ 7 8 9__ 10____ 11__ 12____ 13_ 14_____ 15 16___ 17__ 18_____ 19 20__________ 21_____ 22 23 24___ 25___ 26 27_____ 28____ 29_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1741 from articles/00107722 from sent10

Text  : Była to pierwsza Msza Święta Krzyżma , którą abp Stanisław Budzik odprawił jako metropolita lubelski .
Tokens: 1___ 2_ 3_______ 4___ 5_____ 6______ 7 8____ 9__ 10_______ 11____ 12______ 13__ 14_________ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Msza Święta Krzyżma (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Stanisław Budzik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1742 from articles/00107722 from sent11

Text  : Wieczorem zgodnie z tradycją w kościołach odbyła się Msza Wieczerzy Pańskiej ,  inaugurująca Triduum Paschalne .
Tokens: 1________ 2______ 3 4_______ 5 6_________ 7_____ 8__ 9___ 10_______ 11______ 12 13__________ 14_____ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Msza Wieczerzy Pańskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Triduum Paschalne (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1743 from articles/00107722 from sent12

Text  : W archikatedrze kazanie wygłosił bp Artur Miziński a nogi 12 mężczyznom obmywał abp Stanisław Budzik .
Tokens: 1 2____________ 3______ 4_______ 5_ 6____ 7_______ 8 9___ 10 11________ 12_____ 13_ 14_______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Artur Miziński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Stanisław Budzik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1744 from articles/00107722 from sent13

Text  : Wielki Piątek jest jedynym dniem w ciągu roku , gdy w  kościołach nie odprawia się mszy .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4______ 5____ 6 7____ 8___ 9 10_ 11 12________ 13_ 14______ 15_ 16__ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Piątek (confidence=0.71)
  FalseNegative nam [1,2] = Wielki Piątek

(ChunkerEvaluator) Sentence #1745 from articles/00107722 from sent14

Text  : Wieczorem odbędzie się Liturgia Męki Pańskiej , którą odprawi bp Artur Miziński ,  a  kazanie wygłosi bp Mieczysław Cisło .
Tokens: 1________ 2_______ 3__ 4_______ 5___ 6_______ 7 8____ 9______ 10 11___ 12______ 13 14 15_____ 16_____ 17 18________ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Liturgia Męki Pańskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Artur Miziński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Mieczysław Cisło (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1746 from articles/00107722 from sent15

Text  : Po liturgii ulicami Starego Miasta przejdzie droga krzyżowa z udziałem przedstawicieli różnych wyznań chrześcijańskich ,  która rozpocznie się około godz .  20 .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4______ 5_____ 6________ 7____ 8_______ 9 10______ 11_____________ 12_____ 13____ 14______________ 15 16___ 17________ 18_ 19___ 20__ 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Starego Miasta (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:00,306 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 77 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107723.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107723.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1747 from articles/00107723 from sent1

Text  : Z serii : mam pomysł .
Tokens: 1 2____ 3 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1748 from articles/00107723 from sent2

Text  : Jak tanio „ odbudować ” bramę bielską
Tokens: 1__ 2____ 3 4________ 5 6____ 7______

Chunks:
  FalseNegative nam [6,7] = bramę bielską

(ChunkerEvaluator) Sentence #1749 from articles/00107723 from sent3

Text  : Ciągle nie wiadomo , kiedy na płockiej starówce powstanie brama bielska .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4 5____ 6_ 7_______ 8_______ 9________ 10___ 11_____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [10,11] = brama bielska

(ChunkerEvaluator) Sentence #1750 from articles/00107723 from sent4

Text  : Stanisław Płuciennik - znany płocki historyk i plastyk - ma pomysł .  .  .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4____ 5_____ 6_______ 7 8______ 9 10 11____ 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Stanisław Płuciennik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1751 from articles/00107723 from sent5

Text  : O odtworzeniu bramy bielskiej mówi się od lat .
Tokens: 1 2__________ 3____ 4________ 5___ 6__ 7_ 8__ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [3,4] = bramy bielskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #1752 from articles/00107723 from sent6

Text  : Była częścią XIV - wiecznych murów obronnych Płocka .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4 5________ 6____ 7________ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Płocka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1753 from articles/00107723 from sent7

Text  : Baszta stała mniej więcej tam , gdzie dziś na Bielskiej jest ,  zachowanego do dziś ,  fragment średniowiecznego muru .
Tokens: 1_____ 2____ 3____ 4_____ 5__ 6 7____ 8___ 9_ 10_______ 11__ 12 13_________ 14 15__ 16 17______ 18______________ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Bielskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1754 from articles/00107723 from sent8

Text  : Na półkę odłożono pomysł Marka Hryniewickiego , który proponował przedłużenie pierzei kamienic wzdłuż ul .  Kwiatka ,  wraz z  dwoma ceglanymi pylonami i  olbrzymią ,  przeszkloną częścią .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4_____ 5____ 6_____________ 7 8____ 9_________ 10__________ 11_____ 12______ 13____ 14 15 16_____ 17 18__ 19 20___ 21_______ 22______ 23 24_______ 25 26_________ 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Marka Hryniewickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Kwiatka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1755 from articles/00107723 from sent9

Text  : Miały się w niej znaleźć kawiarnie lub placówki kultury .
Tokens: 1____ 2__ 3 4___ 5______ 6________ 7__ 8_______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1756 from articles/00107723 from sent10

Text  : Kolejne koncepcje też nie doczekały się akceptacji i realizacji .
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4__ 5________ 6__ 7_________ 8 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1757 from articles/00107723 from sent11

Text  : Według Stanisława Płuciennika nikt nie wie , jak wyglądała oryginalna brama bielska .
Tokens: 1_____ 2_________ 3__________ 4___ 5__ 6__ 7 8__ 9________ 10________ 11___ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stanisława Płuciennika (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,12] = brama bielska

(ChunkerEvaluator) Sentence #1758 from articles/00107723 from sent12

Text  : Ale - twierdzi - idąc tropem koncepcji średniowiecznych władców ,  można to sobie wyobrazić .
Tokens: 1__ 2 3_______ 4 5___ 6_____ 7________ 8_______________ 9______ 10 11___ 12 13___ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1759 from articles/00107723 from sent13

Text  : Np . jako mały barbakan , taki jak w Krakowie .
Tokens: 1_ 2 3___ 4___ 5_______ 6 7___ 8__ 9 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Krakowie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,5] = mały barbakan

(ChunkerEvaluator) Sentence #1760 from articles/00107723 from sent14

Text  : - W oczekiwaniu na odtworzenie bramy bielskiej proponował by m  coś znacznie prostszego -  dodaje historyk .
Tokens: 1 2 3__________ 4_ 5__________ 6____ 7________ 8_________ 9_ 10 11_ 12______ 13________ 14 15____ 16______ 17

Chunks:
  FalseNegative nam [6,7] = bramy bielskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #1761 from articles/00107723 from sent15

Text  : - Można by dać jej wyobrażenie , odpowiednio komponując kwiaty na obecnym chodniku ,  stosując różne kolory kostki brukowej ,  a  nawet malując stosowne graffiti .
Tokens: 1 2____ 3_ 4__ 5__ 6__________ 7 8__________ 9_________ 10____ 11 12_____ 13______ 14 15______ 16___ 17____ 18____ 19______ 20 21 22___ 23_____ 24______ 25______ 26

Chunks:

2016-10-31 14:04:00,373 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 78 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107724.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107724.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1762 from articles/00107724 from sent1

Text  : 1 . liga piłkarska .
Tokens: 1 2 3___ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1763 from articles/00107724 from sent2

Text  : Ryszard Tarasiewicz trenerem Pogoni
Tokens: 1______ 2__________ 3_______ 4_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Ryszard Tarasiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Pogoni (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1764 from articles/00107724 from sent3

Text  : Ryszard Tarasiewicz został trenerem Pogoni Szczecin , wicelidera pierwszej ligi piłkarskiej -  poinformowano na stronie internetowej drużyny .
Tokens: 1______ 2__________ 3_____ 4_______ 5_____ 6_______ 7 8_________ 9________ 10__ 11_________ 12 13___________ 14 15_____ 16__________ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Ryszard Tarasiewicz (confidence=0.98)
  TruePositive nam [5,6] = Pogoni Szczecin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1765 from articles/00107724 from sent4

Text  : Zastąpił Marcina Sasala , którego władze klubu zwolniły po trzech porażkach z  rzędu .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4 5______ 6_____ 7____ 8_______ 9_ 10____ 11_______ 12 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Marcina Sasala (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1766 from articles/00107724 from sent5

Text  : Tarasiewicz w styczniu rozwiązał kontrakt z ŁKS Łódź i od tamtego momentu pozostawał bez pracy .
Tokens: 1__________ 2 3_______ 4________ 5_______ 6 7__ 8___ 9 10 11_____ 12_____ 13________ 14_ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tarasiewicz (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [7,7] = ŁKS (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = Łódź (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [7,8] = ŁKS Łódź

(ChunkerEvaluator) Sentence #1767 from articles/00107724 from sent6

Text  : 49 - letni szkoleniowiec ma doświadczenie we wprowadzaniu drużyn do ekstraklasy .
Tokens: 1_ 2 3____ 4____________ 5_ 6____________ 7_ 8___________ 9_____ 10 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1768 from articles/00107724 from sent7

Text  : W sezonie 2007 / 08 dokonał tej sztuki ze Śląskiem Wrocław .
Tokens: 1 2______ 3___ 4 5_ 6______ 7__ 8_____ 9_ 10______ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Śląskiem Wrocław (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1769 from articles/00107724 from sent8

Text  : - Cel jest jeden - awans .
Tokens: 1 2__ 3___ 4____ 5 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1770 from articles/00107724 from sent9

Text  : Mam tego świadomość .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1771 from articles/00107724 from sent10

Text  : Dla mnie sytuacja jest jasna .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4___ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1772 from articles/00107724 from sent11

Text  : Przeżył em to w Śląsku Wrocław .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_____ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Śląsku Wrocław (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1773 from articles/00107724 from sent12

Text  : Mamy dziesięć kolejek do końca sezonu .
Tokens: 1___ 2_______ 3______ 4_ 5____ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1774 from articles/00107724 from sent13

Text  : Ciśnienie jest duże - przyznał Tarasiewicz , który po konferencji prasowej poprowadził pierwszy trening .
Tokens: 1________ 2___ 3___ 4 5_______ 6__________ 7 8____ 9_ 10_________ 11______ 12_________ 13______ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tarasiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1775 from articles/00107724 from sent14

Text  : 41 - letni Sasal pracował w Pogoni od czerwca 2011 roku .
Tokens: 1_ 2 3____ 4____ 5_______ 6 7_____ 8_ 9______ 10__ 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Sasal (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Pogoni (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1776 from articles/00107724 from sent15

Text  : Wcześniej prowadził m . in . Koronę Kielce i Dolcan Ząbki .
Tokens: 1________ 2________ 3 4 5_ 6 7_____ 8_____ 9 10____ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Koronę Kielce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Dolcan Ząbki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1777 from articles/00107724 from sent16

Text  : W ostatnich trzech spotkaniach Pogoń przegrała kolejno z Sandecją Nowy Sącz 0  :  1  ,  Termalicą Bruk -  Bet Nieciecza 0  :  2  i  ostatnią w  tabeli Olimpią Elbląg 1  :  2  .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4__________ 5____ 6________ 7______ 8 9_______ 10__ 11__ 12 13 14 15 16_______ 17__ 18 19_ 20_______ 21 22 23 24 25______ 26 27____ 28_____ 29____ 30 31 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Pogoń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,11] = Sandecją Nowy Sącz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,20] = Termalicą Bruk - Bet Nieciecza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Olimpią Elbląg (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1778 from articles/00107724 from sent17

Text  : W efekcie po 24 kolejkach " Portowcy " spadli na drugie miejsce w  tabeli -  mają 44 punkty (  tak jak lider Termalica )  .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_ 5________ 6 7_______ 8 9_____ 10 11____ 12_____ 13 14____ 15 16__ 17 18____ 19 20_ 21_ 22___ 23_______ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Termalica (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = Portowcy

2016-10-31 14:04:00,444 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 79 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107725.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107725.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1779 from articles/00107725 from sent1

Text  : Poland still home to many barriers to business : report
Tokens: 1_____ 2____ 3___ 4_ 5___ 6_______ 7_ 8_______ 9 10____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Poland (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1780 from articles/00107725 from sent2

Text  : According to the latest “ black list ” published by the Polish Confederation of Private Employers Lewiatan (  PKPP Lewiatan )  ,  Poland is still home to a  number of barriers to doing business .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4_____ 5 6____ 7___ 8 9________ 10 11_ 12____ 13___________ 14 15_____ 16_______ 17______ 18 19__ 20______ 21 22 23____ 24 25___ 26__ 27 28 29____ 30 31______ 32 33___ 34______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = PKPP Lewiatan (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,23] = Poland (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = According (confidence=0.75)
  FalsePositive nam [12,13] = Polish Confederation (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [15,17] = Private Employers Lewiatan (confidence=0.72)
  FalseNegative nam [12,17] = Polish Confederation of Private Employers Lewiatan

(ChunkerEvaluator) Sentence #1781 from articles/00107725 from sent3

Text  : The latest list , the company's ninth annual publication ,  includes 366 items that act as barriers to business growth ,  reported Rzeczpospolita .
Tokens: 1__ 2_____ 3___ 4 5__ 6________ 7____ 8_____ 9__________ 10 11______ 12_ 13___ 14__ 15_ 16 17______ 18 19______ 20____ 21 22______ 23____________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Rzeczpospolita (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1782 from articles/00107725 from sent4

Text  : This figure constitutes a significant increase on the 170 barriers that were listed in the 2008 edition .
Tokens: 1___ 2_____ 3__________ 4 5__________ 6_______ 7_ 8__ 9__ 10______ 11__ 12__ 13____ 14 15_ 16__ 17_____ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = This (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1783 from articles/00107725 from sent5

Text  : Employment issues , tax difficulties and laws governing public procurement were seen as the most significant barriers to doing business in Poland .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4__ 5___________ 6__ 7___ 8________ 9_____ 10_________ 11__ 12__ 13 14_ 15__ 16_________ 17______ 18 19___ 20______ 21 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Poland (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1784 from articles/00107725 from sent6

Text  : “ Along with a worsening global financial climate , we're also seeing increasing competition from abroad ,  so we will continue to point out laws which serve to slow economic growth ,  ”  said Lewiatan president Henryka Bochniarz .
Tokens: 1 2____ 3___ 4 5________ 6_____ 7________ 8______ 9 10___ 11__ 12____ 13________ 14_________ 15__ 16____ 17 18 19 20__ 21______ 22 23___ 24_ 25__ 26___ 27___ 28 29__ 30______ 31____ 32 33 34__ 35______ 36_______ 37_____ 38_______ 39

Chunks:
  TruePositive nam [35,35] = Lewiatan (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Henryka Bochniarz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1785 from articles/00107725 from sent7

Text  : Poland A . M .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5

Chunks:
  FalsePositive nam [1,4] = Poland A . M (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,5] = Poland A . M .

2016-10-31 14:04:00,489 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 80 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107726.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107726.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1786 from articles/00107726 from sent1

Text  : F1 .
Tokens: 1_ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = F1 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1787 from articles/00107726 from sent2

Text  : Jak się ścigać w trakcie wojny domowej
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4 5______ 6____ 7______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1788 from articles/00107726 from sent3

Text  : Zespoły nalegają , aby odwołać planowany za tydzień Grand Prix Bahrajnu ,  jedno z  najbardziej lukratywnych w  Formule 1  .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4__ 5______ 6________ 7_ 8______ 9____ 10__ 11______ 12 13___ 14 15_________ 16__________ 17 18_____ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Grand Prix Bahrajnu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = Formule (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [18,19] = Formule 1

(ChunkerEvaluator) Sentence #1789 from articles/00107726 from sent4

Text  : Arabska wiosna przeżywa tam pełen rozkwit .
Tokens: 1______ 2_____ 3_______ 4__ 5____ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1790 from articles/00107726 from sent5

Text  : Ta w Bahrajnie jest przeciw wyścigowi .
Tokens: 1_ 2 3________ 4___ 5______ 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Bahrajnie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1791 from articles/00107726 from sent6

Text  : - Czuję wewnętrzny sprzeciw na myśl , że mamy lecieć do Bahrajnu .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4_______ 5_ 6___ 7 8_ 9___ 10____ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Bahrajnu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1792 from articles/00107726 from sent7

Text  : Brutalnie mówiąc , aby zapewnić nam bezpieczeństwo , tor musiał by się zamienić w  wojskową twierdzę .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4__ 5_______ 6__ 7_____________ 8 9__ 10____ 11 12_ 13______ 14 15______ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1793 from articles/00107726 from sent8

Text  : Nasi ubezpieczyciele mają potężne wątpliwości - cytują brytyjskie „ Guardian ”  i  BBC anonimowych rozmówców z  czołowych zespołów F1 kilka dni po wybuchu bomby ,  która zraniła siedmiu policjantów w  stolicy królestwa Manamie .
Tokens: 1___ 2______________ 3___ 4______ 5__________ 6 7_____ 8_________ 9 10______ 11 12 13_ 14_________ 15_______ 16 17_______ 18______ 19 20___ 21_ 22 23_____ 24___ 25 26___ 27_____ 28_____ 29_________ 30 31_____ 32_______ 33_____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Guardian (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = BBC (confidence=0.76)
  TruePositive nam [19,19] = F1 (confidence=0.80)
  TruePositive nam [33,33] = Manamie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1794 from articles/00107726 from sent9

Text  : „ Guardian ” twierdzi , że opinie są reprezentatywne dla zespołów F1 .
Tokens: 1 2_______ 3 4_______ 5 6_ 7_____ 8_ 9______________ 10_ 11______ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Guardian (confidence=0.98)
  TruePositive nam [12,12] = F1 (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1795 from articles/00107726 from sent10

Text  : Warto je przytoczyć , gdyż Formuła 1 to głównie Brytyjczycy ,  w  lwiej części właśnie oni organizują wyścigi ,  szefują ekipami z  wielomilionowymi budżetami ,  stanowią największą część zatrudnionych ,  a  większość zespołów ma swoje siedziby w  promieniu 200 mil od Londynu .
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4 5___ 6______ 7 8_ 9______ 10_________ 11 12 13___ 14____ 15_____ 16_ 17________ 18_____ 19 20_____ 21_____ 22 23______________ 24_______ 25 26______ 27________ 28___ 29___________ 30 31 32_______ 33______ 34 35___ 36______ 37 38_______ 39_ 40_ 41 42_____ 43

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Brytyjczycy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,42] = Londynu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,6] = Formuła (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [6,7] = Formuła 1

(ChunkerEvaluator) Sentence #1796 from articles/00107726 from sent11

Text  : Zespoły powinny zjechać do Bahrajnu w następny czwartek , w  piątek trenować ,  w  sobotę przeprowadzić kwalifikacje ,  w  niedzielę wystartować w  wyścigu .
Tokens: 1______ 2______ 3______ 4_ 5_______ 6 7_______ 8_______ 9 10 11____ 12______ 13 14 15____ 16___________ 17__________ 18 19 20_______ 21_________ 22 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Bahrajnu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1797 from articles/00107726 from sent12

Text  : W królestwie nad Zatoką Perską pojawią się nie tylko członkowie ekip -  jest ich kilkudziesięciu -  ale również zaproszeni przez nich goście ,  zwykle inwestorzy ,  sponsorzy ,  celebryci ,  kibice -  zwycięzcy konkursów .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4_____ 5_____ 6______ 7__ 8__ 9____ 10________ 11__ 12 13__ 14_ 15_____________ 16 17_ 18_____ 19________ 20___ 21__ 22____ 23 24____ 25________ 26 27_______ 28 29_______ 30 31____ 32 33_______ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Zatoką Perską (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1798 from articles/00107726 from sent13

Text  : Dla firm związanych z motoryzacją wizyta w regionie - imperium ropy -  jest jednym z  najważniejszych punktów biznesowych planów .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4 5__________ 6_____ 7 8_______ 9 10______ 11__ 12 13__ 14____ 15 16_____________ 17_____ 18_________ 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1799 from articles/00107726 from sent14

Text  : Ale od lutego zeszłego roku trwa tam bunt przeciwko dziedzicznej władzy dynastii Al -  Khalifa i  króla Hamada ibn Isy ,  tłumiony przez policję i  wojsko nie tylko królewskie ,  ale również z  zagranicy -  z  Arabii Saudyjskiej i  Zjednoczonych Emiratów Arabskich .
Tokens: 1__ 2_ 3_____ 4_______ 5___ 6___ 7__ 8___ 9________ 10__________ 11____ 12______ 13 14 15_____ 16 17___ 18____ 19_ 20_ 21 22______ 23___ 24_____ 25 26____ 27_ 28___ 29________ 30 31_ 32_____ 33 34_______ 35 36 37____ 38_________ 39 40___________ 41______ 42_______ 43

Chunks:
  TruePositive nam [13,15] = Al - Khalifa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,20] = Hamada ibn Isy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Arabii Saudyjskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,42] = Zjednoczonych Emiratów Arabskich (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1800 from articles/00107726 from sent15

Text  : Jesień i zima były spokojniejsze , ale 9 marca na placu Perłowym w  Manamie demonstrowało ponad 100 tys .  ludzi w  kraju ,  który liczy zaledwie 1  ,  2  mln mieszkańców .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4___ 5____________ 6 7__ 8 9____ 10 11___ 12______ 13 14_____ 15___________ 16___ 17_ 18_ 19 20___ 21 22___ 23 24___ 25___ 26______ 27 28 29 30_ 31_________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Perłowym (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,14] = Manamie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1801 from articles/00107726 from sent16

Text  : W więzieniu strajk głodowy prowadził od dwóch miesięcy szef Centrum Praw Człowieka w  Bahrajnie ,  skazany na dożywocie Abdulhadi al -  Khawaja ,  zanim został przeniesiony do szpitala ,  gdy jego stan się pogorszył .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4______ 5________ 6_ 7____ 8_______ 9___ 10_____ 11__ 12_______ 13 14_______ 15 16_____ 17 18_______ 19_______ 20 21 22_____ 23 24___ 25____ 26__________ 27 28______ 29 30_ 31__ 32__ 33_ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Centrum Praw Człowieka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Bahrajnie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,22] = Abdulhadi al - Khawaja (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1802 from articles/00107726 from sent17

Text  : Opozycja chce ustąpienia króla , zmiany konstytucji , zakończenia dyskryminacji szyitów ,  którymi rządzi sunnicka mniejszość ,  demokratyzacji ,  wycofania obcych sił ,  uwolnienia więźniów politycznych .
Tokens: 1_______ 2___ 3_________ 4____ 5 6_____ 7__________ 8 9__________ 10___________ 11_____ 12 13_____ 14____ 15______ 16________ 17 18____________ 19 20_______ 21____ 22_ 23 24________ 25______ 26__________ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1803 from articles/00107726 from sent18

Text  : I odwołania wyścigu .
Tokens: 1 2________ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1804 from articles/00107726 from sent19

Text  : Od początku protestów zginęło ponad 60 osób , aresztowano około 2  tys .  Raporty organizacji praw człowieka donoszą o  torturach .
Tokens: 1_ 2_______ 3________ 4______ 5____ 6_ 7___ 8 9__________ 10___ 11 12_ 13 14_____ 15_________ 16__ 17_______ 18_____ 19 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1805 from articles/00107726 from sent20

Text  : W kraju się gotuje .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1806 from articles/00107726 from sent21

Text  : Już rok temu wyścig z powodu pierwszej fali zamieszek antyrządowych został najpierw przeniesiony na inny termin ,  a  następnie odwołany .
Tokens: 1__ 2__ 3___ 4_____ 5 6_____ 7________ 8___ 9________ 10___________ 11____ 12______ 13__________ 14 15__ 16____ 17 18 19_______ 20______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1807 from articles/00107726 from sent22

Text  : Nie zrobiła tego ani FIA , czyli Międzynarodowa Federacja Samochodowa ,  pod egidą której organizowane są wyścigi .
Tokens: 1__ 2______ 3___ 4__ 5__ 6 7____ 8_____________ 9________ 10_________ 11 12_ 13___ 14____ 15__________ 16 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = FIA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,10] = Międzynarodowa Federacja Samochodowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1808 from articles/00107726 from sent23

Text  : Odwołali go sami organizatorzy .
Tokens: 1_______ 2_ 3___ 4____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1809 from articles/00107726 from sent24

Text  : Dzięki temu Formuła 1 mogła zatrzymać w kieszeni 40 mln dol .  od Bahrajnu za prawo do przeprowadzenia Grand Prix .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4 5____ 6________ 7 8_______ 9_ 10_ 11_ 12 13 14______ 15 16___ 17 18_____________ 19___ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Formuła 1 (confidence=0.96)
  TruePositive nam [14,14] = Bahrajnu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Grand Prix (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1810 from articles/00107726 from sent25

Text  : Teraz walka toczy się o zwiększoną stawkę - nie tylko o  przyszłotygodniowy wyścig i  o  następne 40 mln ,  ale też o  kolejne Grand Prix nad Zatoką Perską .
Tokens: 1____ 2____ 3____ 4__ 5 6_________ 7_____ 8 9__ 10___ 11 12________________ 13____ 14 15 16______ 17 18_ 19 20_ 21_ 22 23_____ 24___ 25__ 26_ 27____ 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [24,25] = Grand Prix (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Zatoką Perską (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1811 from articles/00107726 from sent26

Text  : Formuła 1 podpisała bowiem z Bahrajnem umowę obowiązującą do 2016 roku ,  ale jest w  niej klauzula ,  która mówi ,  że gdy nie odbędą się dwa wyścigi z  rzędu ,  kontrakt przestaje obowiązywać .
Tokens: 1______ 2 3________ 4_____ 5 6________ 7____ 8___________ 9_ 10__ 11__ 12 13_ 14__ 15 16__ 17______ 18 19___ 20__ 21 22 23_ 24_ 25____ 26_ 27_ 28_____ 29 30___ 31 32______ 33_______ 34_________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Bahrajnem (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,2] = Formuła 1

(ChunkerEvaluator) Sentence #1812 from articles/00107726 from sent27

Text  : Bahrajn dąży do tego , aby za wszelką cenę sprowadzić Grand Prix nie tylko z  powodu niebagatelnych dochodów z  wyścigu dla rodziny królewskiej ,  ale też aby pokazać ,  że kraj się uspokaja .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4___ 5 6__ 7_ 8______ 9___ 10________ 11___ 12__ 13_ 14___ 15 16____ 17____________ 18______ 19 20_____ 21_ 22_____ 23_________ 24 25_ 26_ 27_ 28_____ 29 30 31__ 32_ 33______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Bahrajn (confidence=0.93)
  TruePositive nam [11,12] = Grand Prix (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1813 from articles/00107726 from sent28

Text  : Organizatorzy używają różnych chwytów , by przekonać wahających się :  ostatnio opublikowali na swojej stronie kilka zdań z  poufnego raportu „  zwiadowców ”  z  ekipy Lotusa ,  którzy wizytowali Bahrajn ,  żeby wybadać ,  czy jest w  nim bezpiecznie .
Tokens: 1____________ 2______ 3______ 4______ 5 6_ 7________ 8_________ 9__ 10 11______ 12__________ 13 14____ 15_____ 16___ 17__ 18 19______ 20_____ 21 22________ 23 24 25___ 26____ 27 28____ 29________ 30_____ 31 32__ 33_____ 34 35_ 36__ 37 38_ 39_________ 40

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = Lotusa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Bahrajn (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1814 from articles/00107726 from sent29

Text  : Mieli oni napisać , że wyjechali pewniejsi o bezpieczeństwo zespołów i  właśnie to zdanie przytoczono na oficjalnej stronie wyścigu .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4 5_ 6________ 7________ 8 9_____________ 10______ 11 12_____ 13 14____ 15_________ 16 17________ 18_____ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1815 from articles/00107726 from sent30

Text  : Pełny raport przedstawiciele Lotusa przekazali tydzień temu wszystkim zespołom F1 .
Tokens: 1____ 2_____ 3______________ 4_____ 5_________ 6______ 7___ 8________ 9_______ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Lotusa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = F1 (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1816 from articles/00107726 from sent31

Text  : W ostatnich dniach przedstawiciele rządu prowadzili kampanię PR - ową ,  w  której demonstrantów przedstawiają jako ekstremistów lub nieświadome tłumy kierowane przez nieokreślonych kanapowych manipulatorów .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4______________ 5____ 6_________ 7_______ 8_ 9 10_ 11 12 13____ 14___________ 15___________ 16__ 17__________ 18_ 19_________ 20___ 21_______ 22___ 23____________ 24________ 25___________ 26

Chunks:
  FalsePositive nam [8,10] = PR - ową (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1817 from articles/00107726 from sent32

Text  : W tej sytuacji wątpliwości mają nawet rekiny Formuły 1 .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4__________ 5___ 6____ 7_____ 8______ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Formuły 1 (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1818 from articles/00107726 from sent33

Text  : Czy zrezygnować z lukratywnego wyścigu ?
Tokens: 1__ 2__________ 3 4___________ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1819 from articles/00107726 from sent34

Text  : Jeśli tak , kto ma podjąć decyzję i jaki ma być jej powód ?
Tokens: 1____ 2__ 3 4__ 5_ 6_____ 7______ 8 9___ 10 11_ 12_ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1820 from articles/00107726 from sent35

Text  : Brak bezpieczeństwa dla członków zespołów czy sprzeciw wobec przemocy rządowej policji ?
Tokens: 1___ 2_____________ 3__ 4_______ 5_______ 6__ 7_______ 8____ 9_______ 10______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1821 from articles/00107726 from sent36

Text  : Ostateczna decyzja zostanie podjęta zapewne podczas najbliższego wyścigu , Grand Prix Chin w  Szanghaju ,  który odbędzie się w  niedzielę .
Tokens: 1_________ 2______ 3_______ 4______ 5______ 6______ 7___________ 8______ 9 10___ 11__ 12__ 13 14_______ 15 16___ 17______ 18_ 19 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Grand Prix Chin (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Szanghaju (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1822 from articles/00107726 from sent37

Text  : Formalnie należy ona do FIA , jednak federacja nie podejmie jej bez konsultacji z  zespołami i  z  szefem F1 Bernim Ecclestonem .
Tokens: 1________ 2_____ 3__ 4_ 5__ 6 7_____ 8________ 9__ 10______ 11_ 12_ 13_________ 14 15_______ 16 17 18____ 19 20____ 21_________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = FIA (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [19,21] = F1 Bernim Ecclestonem (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [19,19] = F1
  FalseNegative nam [20,21] = Bernim Ecclestonem

(ChunkerEvaluator) Sentence #1823 from articles/00107726 from sent38

Text  : Jak mówi 82 - letni miliarder - „ jeśli zespoły nie zechcą tam jechać ,  nikt ich nie zmusi ”  .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4 5____ 6________ 7 8 9____ 10_____ 11_ 12____ 13_ 14____ 15 16__ 17_ 18_ 19___ 20 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1824 from articles/00107726 from sent39

Text  : Nie dodaje , że ich nieobecność miała by wspomniane konsekwencje finansowe .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4_ 5__ 6__________ 7____ 8_ 9_________ 10__________ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1825 from articles/00107726 from sent40

Text  : Chyba że decyzję podejmie za nich FIA . . .
Tokens: 1____ 2_ 3______ 4_______ 5_ 6___ 7__ 8 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = FIA (confidence=0.74)

2016-10-31 14:04:00,747 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 81 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107729.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107729.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1826 from articles/00107729 from sent1

Text  : Poranny komentarz rynkowy XTB - co dalej z ożywieniem ?
Tokens: 1______ 2________ 3______ 4__ 5 6_ 7____ 8 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = XTB (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1827 from articles/00107729 from sent2

Text  : Piątkowa wyprzedaż sprawiła , iż dwa pierwsze tygodnie kwietnia rynki akcji oraz euro skończyły pod kreską .
Tokens: 1_______ 2________ 3_______ 4 5_ 6__ 7_______ 8_______ 9_______ 10___ 11___ 12__ 13__ 14_______ 15_ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = euro (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1828 from articles/00107729 from sent3

Text  : Stało się tak pomimo dobrych raportów spółek , które zapoczątkowały sezon wyników w  USA .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4_____ 5______ 6_______ 7_____ 8 9____ 10____________ 11___ 12_____ 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1829 from articles/00107729 from sent4

Text  : Tematem przewodnim pogorszenia nastrojów były rosnące rentowności obligacji w Europie ,  choć należy to uznać za konsekwencję pogarszających się perspektyw makro (  o  czym pisali śmy już w  marcu )  .
Tokens: 1______ 2_________ 3__________ 4________ 5___ 6______ 7__________ 8________ 9 10_____ 11 12__ 13____ 14 15___ 16 17__________ 18____________ 19_ 20________ 21___ 22 23 24__ 25____ 26_ 27_ 28 29___ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1830 from articles/00107729 from sent5

Text  : Więcej na temat perspektyw makroekonomicznych powie nam bieżący tydzień ,  gdyż poznamy raporty o  koniunkturze w  Niemczech i  USA .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4_________ 5_________________ 6____ 7__ 8______ 9______ 10 11__ 12_____ 13_____ 14 15__________ 16 17_______ 18 19_ 20

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Niemczech (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1831 from articles/00107729 from sent6

Text  : Już dziś poznamy kwietniowy indeks aktywności z USA , który może okazać się bardziej istotny niż dane o  sprzedaży detalicznej .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4_________ 5_____ 6_________ 7 8__ 9 10___ 11__ 12____ 13_ 14______ 15_____ 16_ 17__ 18 19_______ 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1832 from articles/00107729 from sent7

Text  : Koniec passy w USA ?
Tokens: 1_____ 2____ 3 4__ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1833 from articles/00107729 from sent8

Text  : Reakcja na tygodniowy raport o liczbie nowych bezrobotnych – pierwsze dane za kwiecień (  380 tys .  ,  najwyżej od końca stycznia )  –  była zadziwiająco krótkotrwała .
Tokens: 1______ 2_ 3_________ 4_____ 5 6______ 7_____ 8___________ 9 10______ 11__ 12 13______ 14 15_ 16_ 17 18 19______ 20 21___ 22______ 23 24 25__ 26__________ 27__________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1834 from articles/00107729 from sent9

Text  : Być może wynikało to z faktu , iż rynek miał ochotę na odbicie po wcześniejszych silnych spadkach ,  których motywem przewodnim był słabszy miesięczny raport o  zatrudnieniu (  opublikowany w  Wielki Piątek )  .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4_ 5 6____ 7 8_ 9____ 10__ 11____ 12 13_____ 14 15____________ 16_____ 17______ 18 19_____ 20_____ 21________ 22_ 23_____ 24________ 25____ 26 27__________ 28 29__________ 30 31____ 32____ 33 34

Chunks:
  TruePositive nam [31,32] = Wielki Piątek (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1835 from articles/00107729 from sent10

Text  : Jednak dane niepokoją , nie tylko dlatego , że nowych bezrobotnych było o  25 tys .  niż oczekiwano .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4 5__ 6____ 7______ 8 9_ 10____ 11__________ 12__ 13 14 15_ 16 17_ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1836 from articles/00107729 from sent11

Text  : Niepokoją przede wszystkim dlatego , że są kolejną sugestią ,  iż schemat z  ubiegłego roku –  mocny pierwszy kwartał i  osłabienie wiosną –  powtarza się .
Tokens: 1________ 2_____ 3________ 4______ 5 6_ 7_ 8______ 9_______ 10 11 12_____ 13 14_______ 15__ 16 17___ 18______ 19_____ 20 21________ 22____ 23 24______ 25_ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1837 from articles/00107729 from sent12

Text  : Przyczyny , dla których taki schemat miał by się powtórzyć są dwojakie .
Tokens: 1________ 2 3__ 4______ 5___ 6______ 7___ 8_ 9__ 10_______ 11 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1838 from articles/00107729 from sent13

Text  : Z jednej strony mówi się o błędach w odsezonowaniu .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4___ 5__ 6 7______ 8 9____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1839 from articles/00107729 from sent14

Text  : Po drugie , ponownie pojawiają się negatywne czynniki o charakterze „  nadzwyczajnym ”  :  w  ubiegłym roku było to połączenie wysokich cen ropy z  trzęsieniem ziemi w  Japonii ,  w  tym wysokim cenom ropy towarzyszy słaba koniunktura w  strefie i  obawy o  spowolnienie w  Chinach .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_______ 5________ 6__ 7________ 8_______ 9 10_________ 11 12___________ 13 14 15 16______ 17__ 18__ 19 20________ 21______ 22_ 23__ 24 25_________ 26___ 27 28_____ 29 30 31_ 32_____ 33___ 34__ 35________ 36___ 37_________ 38 39_____ 40 41___ 42 43__________ 44 45_____ 46

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Japonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [45,45] = Chinach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1840 from articles/00107729 from sent15

Text  : Bieżący tydzień da nowe wskazówki w tej kwestii – poza tygodniowym raportem o  nowych bezrobotnych (  czwartek )  będą to wskaźniki aktywności w  rejonie Nowego Jorku (  dane już dziś o  14 .  30 )  oraz w  rejonie Filadelfii (  czwartek )  .
Tokens: 1______ 2______ 3_ 4___ 5________ 6 7__ 8______ 9 10__ 11_________ 12______ 13 14____ 15__________ 16 17______ 18 19__ 20 21_______ 22________ 23 24_____ 25____ 26___ 27 28__ 29_ 30__ 31 32 33 34 35 36__ 37 38_____ 39________ 40 41______ 42 43

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Nowego Jorku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [39,39] = Filadelfii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1841 from articles/00107729 from sent16

Text  : Co pokaże Ifo ?
Tokens: 1_ 2_____ 3__ 4

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Ifo (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1842 from articles/00107729 from sent17

Text  : Niemniej ważne będą dane z Niemiec .
Tokens: 1_______ 2____ 3___ 4___ 5 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1843 from articles/00107729 from sent18

Text  : Jakkolwiek na rynku głośno jest przede wszystkim wokół Hiszpanii ,  problemy Hiszpanów wynikają (  przynajmniej w  obecnej fazie )  w  dużym stopniu z  braku ożywienia w  strefie euro .
Tokens: 1_________ 2_ 3____ 4_____ 5___ 6_____ 7________ 8____ 9________ 10 11______ 12_______ 13______ 14 15__________ 16 17_____ 18___ 19 20 21___ 22_____ 23 24___ 25_______ 26 27_____ 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Hiszpanii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Hiszpanów (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,28] = strefie euro (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1844 from articles/00107729 from sent19

Text  : Marcowe dane z Niemiec były bardzo niejednoznaczne – z jednej strony mieli śmy silny spadek PMI ,  z  drugiej wzrosty wskaźników ZEW oraz Ifo .
Tokens: 1______ 2___ 3 4______ 5___ 6_____ 7______________ 8 9 10____ 11____ 12___ 13_ 14___ 15____ 16_ 17 18 19_____ 20_____ 21________ 22_ 23__ 24_ 25

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Niemiec (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,16] = PMI (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [22,22] = ZEW (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [24,24] = Ifo (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1845 from articles/00107729 from sent20

Text  : Te dwa ostatnie poznamy już w tym tygodniu , podczas gdy na PMI trzeba będzie jeszcze poczekać .
Tokens: 1_ 2__ 3_______ 4______ 5__ 6 7__ 8_______ 9 10_____ 11_ 12 13_ 14____ 15____ 16_____ 17______ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [13,13] = PMI (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1846 from articles/00107729 from sent21

Text  : Po publikacji marcowego Ifo pisali śmy o tym , iż podczas zwrotów koniunktury Ifo potrafi „  spóźnić się ”  w  relacji do PMI ,  dlatego spadek tego wskaźnika w  kwietniu były złym sygnałem (  sugerującym ,  iż to słaby PMI był bliżej rzeczywistości )  –  zarówno dla rynków akcji ,  jak i  dla euro
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4__ 5_____ 6__ 7 8__ 9 10 11_____ 12_____ 13_________ 14_ 15_____ 16 17_____ 18_ 19 20 21_____ 22 23_ 24 25_____ 26____ 27__ 28_______ 29 30______ 31__ 32__ 33______ 34 35_________ 36 37 38 39___ 40_ 41_ 42____ 43____________ 44 45 46_____ 47_ 48____ 49___ 50 51_ 52 53_ 54__

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Ifo (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [14,14] = Ifo (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [23,23] = PMI (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [40,40] = PMI (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [54,54] = euro (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1847 from articles/00107729 from sent22

Text  : Belka o inflacji i stopach
Tokens: 1____ 2 3_______ 4 5______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Belka

(ChunkerEvaluator) Sentence #1848 from articles/00107729 from sent23

Text  : Po publikacji piątkowych danych o inflacji w Polsce ( 3  ,  9  %  )  prezes NBP stwierdził ,  iż Rada prawdopodobnie rozważy wniosek o  podwyżkę stóp w  maju .
Tokens: 1_ 2_________ 3_________ 4_____ 5 6_______ 7 8_____ 9 10 11 12 13 14 15____ 16_ 17________ 18 19 20__ 21____________ 22_____ 23_____ 24 25______ 26__ 27 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = NBP (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,20] = Rada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1849 from articles/00107729 from sent24

Text  : Wiele wskazuje na to , iż ewentualna podwyżka stóp przypadnie w  niefortunnym momencie –  ogólnego pogorszenia koniunktury (  oraz nastrojów )  w  globalnej gospodarce .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4_ 5 6_ 7_________ 8_______ 9___ 10________ 11 12__________ 13______ 14 15______ 16_________ 17_________ 18 19__ 20_______ 21 22 23_______ 24________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1850 from articles/00107729 from sent25

Text  : W związku z tym , iż takie pogorszenie nie pozostanie bez wpływu na polską gospodarkę ,  nie widzimy możliwości ,  aby rynek odebrał decyzję RPP jako początek cyklu zacieśnienia ,  a  zatem nie będzie ona miała pozytywnego wpływu na notowania złotego .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6_ 7____ 8__________ 9__ 10________ 11_ 12____ 13 14____ 15________ 16 17_ 18_____ 19________ 20 21_ 22___ 23_____ 24_____ 25_ 26__ 27______ 28___ 29__________ 30 31 32___ 33_ 34____ 35_ 36___ 37_________ 38____ 39 40_______ 41_____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = RPP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,41] = złotego (confidence=0.52)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1851 from articles/00107729 from sent26

Text  : Na wykresach :
Tokens: 1_ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1852 from articles/00107729 from sent27

Text  : EURUSD , D1 – ubiegły tydzień na parze EURUSD przebiegał pod znakiem walki o  przełamane wcześniej dolne ograniczenie kanału wzrostowego ,  który opisywał zachowanie pary przez większą część pierwszego kwartału .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4 5______ 6______ 7_ 8____ 9_____ 10________ 11_ 12_____ 13___ 14 15________ 16_______ 17___ 18__________ 19____ 20_________ 21 22___ 23______ 24________ 25__ 26___ 27_____ 28___ 29________ 30______ 31

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = EURUSD (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [3,3] = D1 (confidence=0.91)
  FalsePositive nam [9,9] = EURUSD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1853 from articles/00107729 from sent28

Text  : Ostatecznie bykom nie udało się sforsować tego oporu i czwartkowa próba zakończyła się objęciem bessy w  piątek .
Tokens: 1__________ 2____ 3__ 4____ 5__ 6________ 7___ 8____ 9 10________ 11___ 12________ 13_ 14______ 15___ 16 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1854 from articles/00107729 from sent29

Text  : Bieżący tydzień rozpoczynamy od testu psychologicznego poziomu 1 , 30 ,  niewiele niżej jest kolejne wsparcie 1  ,  2968 .
Tokens: 1______ 2______ 3___________ 4_ 5____ 6_______________ 7______ 8 9 10 11 12______ 13___ 14__ 15_____ 16______ 17 18 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1855 from articles/00107729 from sent30

Text  : Gdyby udało się te poziomy przełamać , potencjał spadkowy na parze EURUSD będzie znaczący
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4_ 5______ 6________ 7 8________ 9_______ 10 11___ 12____ 13____ 14______

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = EURUSD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1856 from articles/00107729 from sent31

Text  : Apple ( kontrakt ) , H4 – kilkukrotnie już sygnalizowali śmy ,  iż zachowanie notowań największej spółki na Wall Street może mieć znaczenie dla globalnych rynków akcji ;  w  piątek nastąpiło przełamanie dolnego ograniczenia bardzo agresywnego kanału wzrostowego ,  w  którym notowania pozostawały od początku roku (  rosnąc z  ok .  400 USD do ponad 640 USD !  )  ;  natomiast nienaruszonym wsparciem jest poziom 600 USD –  gdyby sprzedającym udało się go przełamać ,  spadki mogły by sięgnąć poziomu 548 USD
Tokens: 1____ 2 3_______ 4 5 6_ 7 8___________ 9__ 10___________ 11_ 12 13 14________ 15_____ 16_________ 17____ 18 19__ 20____ 21__ 22__ 23_______ 24_ 25________ 26____ 27___ 28 29 30____ 31_______ 32_________ 33_____ 34__________ 35____ 36_________ 37____ 38_________ 39 40 41____ 42_______ 43_________ 44 45______ 46__ 47 48____ 49 50 51 52_ 53_ 54 55___ 56_ 57_ 58 59 60 61_______ 62___________ 63_______ 64__ 65____ 66_ 67_ 68 69___ 70__________ 71___ 72_ 73 74_______ 75 76____ 77___ 78 79_____ 80_____ 81_ 82_

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Apple (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,6] = H4 (confidence=0.85)
  TruePositive nam [19,20] = Wall Street (confidence=1.00)
  TruePositive nam [53,53] = USD (confidence=0.97)
  TruePositive nam [57,57] = USD (confidence=0.97)
  TruePositive nam [67,67] = USD (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [82,82] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1857 from articles/00107729 from sent32

Text  : EURPLN , D1 – konsekwentnie wobec euro traci polski złoty –  mimo ,  iż notowania w  ubiegłym tygodniu cofnęły się spod górnego ograniczenia kanału wzrostowego ,  rynek nie miał siły na dojście do dolnego ograniczenia ;  pierwszym celem sprzedających złotego jest poziom 4  ,  24 –  wybicie górą z  opisanego kanału przyspieszyło by jego realizację
Tokens: 1_____ 2 3_ 4 5____________ 6____ 7___ 8____ 9_____ 10___ 11 12__ 13 14 15_______ 16 17______ 18______ 19_____ 20_ 21__ 22_____ 23__________ 24____ 25_________ 26 27___ 28_ 29__ 30__ 31 32_____ 33 34_____ 35__________ 36 37_______ 38___ 39___________ 40_____ 41__ 42____ 43 44 45 46 47_____ 48__ 49 50_______ 51____ 52___________ 53 54__ 55________

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = EURPLN (confidence=0.87)
  FalsePositive nam [3,3] = D1 (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [7,7] = euro (confidence=0.50)
  FalsePositive nam [10,10] = złoty (confidence=0.53)
  FalsePositive nam [40,40] = złotego (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1858 from articles/00107729 from sent33

Text  : dr Przemysław Kwiecień Główny Ekonomista X - Trade Brokers Dom Maklerski S  .  A  .  Przemyslaw .  kwiecien @  xtb .  pl www.xtb.pl
Tokens: 1_ 2_________ 3_______ 4_____ 5_________ 6 7 8____ 9______ 10_ 11_______ 12 13 14 15 16________ 17 18______ 19 20_ 21 22 23________

Chunks:
  FalsePositive nam [2,23] = Przemysław Kwiecień Główny Ekonomista X - Trade Brokers Dom Maklerski S . A . Przemyslaw . kwiecien @ xtb . pl www.xtb.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,3] = Przemysław Kwiecień
  FalseNegative nam [4,5] = Główny Ekonomista
  FalseNegative nam [6,14] = X - Trade Brokers Dom Maklerski S . A
  FalseNegative nam [16,22] = Przemyslaw . kwiecien @ xtb . pl
  FalseNegative nam [23,23] = www.xtb.pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #1859 from articles/00107729 from sent34

Text  : Przedstawione w powyższym opracowaniu treści , sporządzone z najwyższą starannością i  według najlepszej wiedzy autora ,  mają charakter wyłącznie informacyjny .
Tokens: 1____________ 2 3________ 4__________ 5_____ 6 7__________ 8 9________ 10__________ 11 12____ 13________ 14____ 15____ 16 17__ 18_______ 19_______ 20__________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1860 from articles/00107729 from sent35

Text  : Nie stanowią one porady inwestycyjnej , ani rekomendacji w rozumieniu rozporządzenia Ministra Finansów z  dnia 19 października 2005 r  .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4_____ 5____________ 6 7__ 8___________ 9 10________ 11____________ 12______ 13______ 14 15__ 16 17__________ 18__ 19 20

Chunks:
  FalsePositive nam [12,13] = Ministra Finansów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1861 from articles/00107729 from sent36

Text  : ( Dz . U . z 2005 r .
Tokens: 1 2_ 3 4 5 6 7___ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1862 from articles/00107729 from sent37

Text  : Nr 206 , poz . 1715 ) w sprawie informacji stanowiących rekomendacje dotyczące instrumentów finansowych ,  ich emitentów lub wystawców .
Tokens: 1_ 2__ 3 4__ 5 6___ 7 8 9______ 10________ 11__________ 12__________ 13_______ 14__________ 15_________ 16 17_ 18_______ 19_ 20_______ 21

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Nr 206 (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1863 from articles/00107729 from sent38

Text  : Dom Maklerski X - Trade Brokers S . A .  nie ponosi odpowiedzialności za decyzje inwestycyjne podjęte na podstawie powyższych danych ,  ani za szkody poniesione w  ich wyniku .
Tokens: 1__ 2________ 3 4 5____ 6______ 7 8 9 10 11_ 12____ 13_______________ 14 15_____ 16__________ 17_____ 18 19_______ 20________ 21____ 22 23_ 24 25____ 26________ 27 28_ 29____ 30

Chunks:
  FalsePositive nam [1,10] = Dom Maklerski X - Trade Brokers S . A . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1864 from articles/00107729 from sent39

Text  : Transakcje na instrumentach inwestycyjnych , w szczególności instrumentach wykorzystujących dźwignię finansową zawsze związane są z  ryzykiem i  mogą w  efekcie przynieść zyski oraz straty ,  przekraczające zaangażowany przez inwestora kapitał początkowy .
Tokens: 1_________ 2_ 3____________ 4_____________ 5 6 7____________ 8____________ 9_______________ 10______ 11_______ 12____ 13______ 14 15 16______ 17 18__ 19 20_____ 21_______ 22___ 23__ 24____ 25 26____________ 27__________ 28___ 29_______ 30_____ 31________ 32

Chunks:

2016-10-31 14:04:01,080 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 82 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107732.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107732.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1865 from articles/00107732 from sent1

Text  : Niezwykłe odkrycie naukowców z UMK
Tokens: 1________ 2_______ 3________ 4 5__

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = UMK (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1866 from articles/00107732 from sent2

Text  : Badali dzieła Leonarda da Vinci , teraz prześwietlają XV -  wieczny obraz z  kościoła św .  Jakuba
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4_ 5____ 6 7____ 8____________ 9_ 10 11_____ 12___ 13 14______ 15 16 17____

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Leonarda (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Vinci (confidence=0.53)
  FalsePositive nam [15,17] = św . Jakuba (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [3,5] = Leonarda da Vinci
  FalseNegative nam [14,17] = kościoła św . Jakuba

(ChunkerEvaluator) Sentence #1867 from articles/00107732 from sent3

Text  : ” Pasja ” jest prześwietlana tomografem optycznym skonstruowanym przez fizyków z  UMK .
Tokens: 1 2____ 3 4___ 5____________ 6_________ 7________ 8_____________ 9____ 10_____ 11 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Pasja (confidence=0.51)
  TruePositive nam [12,12] = UMK (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1868 from articles/00107732 from sent4

Text  : Jak się okazuje urządzenie kojarzone z medycyną , znakomicie sprawdza się również podczas badania dzieł sztuki .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4_________ 5________ 6 7_______ 8 9_________ 10______ 11_ 12_____ 13_____ 14_____ 15___ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1869 from articles/00107732 from sent5

Text  : Jak donosi dzisiejsza ” Gazeta Pomorska ” naukowcy właśnie wzięli na warsztat ”  Pasję ”  ,  XV -  wieczny obraz z  toruńskiego kościoła św .  Jakuba .
Tokens: 1__ 2_____ 3_________ 4 5_____ 6_______ 7 8_______ 9______ 10____ 11 12______ 13 14___ 15 16 17 18 19_____ 20___ 21 22_________ 23______ 24 25 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Gazeta Pomorska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Pasję (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [24,26] = św . Jakuba (confidence=0.72)
  FalseNegative nam [23,26] = kościoła św . Jakuba

(ChunkerEvaluator) Sentence #1870 from articles/00107732 from sent6

Text  : Dzięki tomografowi udało im się odkryć , co kryje się pod warstwą farby .
Tokens: 1_____ 2__________ 3____ 4_ 5__ 6_____ 7 8_ 9____ 10_ 11_ 12_____ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1871 from articles/00107732 from sent7

Text  : Okazało się , że malowidło przykryło piękny rysunek , będący pierwszym szkicem ”  Pasji ”  .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5________ 6________ 7_____ 8______ 9 10____ 11_______ 12_____ 13 14___ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Pasji (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1872 from articles/00107732 from sent8

Text  : Autorstwo dzieła przypisuje się jednemu z artystów niderlandzkich .
Tokens: 1________ 2_____ 3_________ 4__ 5______ 6 7_______ 8_____________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1873 from articles/00107732 from sent9

Text  : Badania uczonych pozwolą skorygować defekty prac konserwatorskich dokonanych w XIX i  XX w  .
Tokens: 1______ 2_______ 3______ 4_________ 5______ 6___ 7_______________ 8_________ 9 10_ 11 12 13 14

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = XIX (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1874 from articles/00107732 from sent10

Text  : Konserwatorzy zastanawiają się , co zrobić z celowymi zniszczeniami -  w  przeszłości ktoś wydrapał oczy oprawców Chrystusa .
Tokens: 1____________ 2___________ 3__ 4 5_ 6_____ 7 8_______ 9____________ 10 11 12_________ 13__ 14______ 15__ 16______ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Chrystusa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1875 from articles/00107732 from sent11

Text  : Toruńscy specjaliści przebadali już tomografem m . in . słynny ”  Sąd Ostateczny ”  Hansa Memlinga oraz ”  Pokłon trzech króli ”  ,  dzieło genialnego Leonarda da Vinci ,  znajdujące się we Florencji .
Tokens: 1_______ 2__________ 3_________ 4__ 5_________ 6 7 8_ 9 10____ 11 12_ 13________ 14 15___ 16______ 17__ 18 19____ 20____ 21___ 22 23 24____ 25________ 26______ 27 28___ 29 30________ 31_ 32 33_______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Sąd Ostateczny (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Hansa Memlinga (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Pokłon trzech króli (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,33] = Florencji (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,26] = Leonarda (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = Vinci (confidence=0.53)
  FalseNegative nam [26,28] = Leonarda da Vinci

2016-10-31 14:04:01,165 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 83 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107733.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107733.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1876 from articles/00107733 from sent1

Text  : Francja .
Tokens: 1______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Francja (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1877 from articles/00107733 from sent2

Text  : Sondaż : w 1 . turze 28 proc . za Hollandem ,  za Sarkozym 25 proc .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5 6____ 7_ 8___ 9 10 11_______ 12 13 14______ 15 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Hollandem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Sarkozym (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1878 from articles/00107733 from sent3

Text  : W pierwszej turze wyborów prezydenckich we Francji na socjalistycznego kandydata Francoisa Hollande'a zmierza głosować w  niedzielę 28 proc .  wyborców ,  a  25 proc .  na ustępującego prezydenta Nicolasa Sarkozy'ego -  wynika z  opublikowanego w  czwartek sondażu CSA .
Tokens: 1 2________ 3____ 4______ 5____________ 6_ 7______ 8_ 9_______________ 10_______ 11_______ 12________ 13_____ 14______ 15 16_______ 17 18__ 19 20______ 21 22 23 24__ 25 26 27__________ 28________ 29______ 30_________ 31 32____ 33 34____________ 35 36______ 37_____ 38_ 39

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Francoisa Hollande'a (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Nicolasa Sarkozy'ego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = CSA (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1879 from articles/00107733 from sent4

Text  : W porównaniu z poprzednim sondażem CSA sprzed dwóch dni Hollande przed niedzielnym głosowaniem stracił 1  pkt procentowy ,  a  centroprawicowy Sarkozy 1  pkt procentowy zyskał .
Tokens: 1 2_________ 3 4_________ 5_______ 6__ 7_____ 8____ 9__ 10______ 11___ 12_________ 13_________ 14_____ 15 16_ 17________ 18 19 20_____________ 21_____ 22 23_ 24________ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = CSA (confidence=0.70)
  TruePositive nam [10,10] = Hollande (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,21] = Sarkozy (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1880 from articles/00107733 from sent5

Text  : W tyle za dwoma głównymi rywalami do fotela prezydenckiego uplasowała się ultraprawicowa szefowa Frontu Narodowego Marine Le Pen ,  na którą gotowych głosować jest 16 proc .  (  o  1  pkt proc .  mniej niż dwa dni wcześniej )  i  przedstawiciel radykalnej lewicy Jean -  Luc Melenchon z  14 ,  5  proc .  poparciem .
Tokens: 1 2___ 3_ 4____ 5_______ 6_______ 7_ 8_____ 9_____________ 10________ 11_ 12____________ 13_____ 14____ 15________ 16____ 17 18_ 19 20 21___ 22______ 23______ 24__ 25 26__ 27 28 29 30 31_ 32__ 33 34___ 35_ 36_ 37_ 38_______ 39 40 41____________ 42________ 43____ 44__ 45 46_ 47_______ 48 49 50 51 52__ 53 54_______ 55

Chunks:
  TruePositive nam [44,47] = Jean - Luc Melenchon (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,18] = Frontu Narodowego Marine Le Pen (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,15] = Frontu Narodowego
  FalseNegative nam [16,18] = Marine Le Pen

(ChunkerEvaluator) Sentence #1881 from articles/00107733 from sent6

Text  : Na piątym miejscu uplasował się z 10 , 5 proc .  poparciem centrysta Francois Bayrou .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4________ 5__ 6 7_ 8 9 10__ 11 12_______ 13_______ 14______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Francois Bayrou (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1882 from articles/00107733 from sent7

Text  : Poparcie dla pozostałej piątki kandydatów oscyluje wokół 1 - 2  proc .
Tokens: 1_______ 2__ 3_________ 4_____ 5_________ 6_______ 7____ 8 9 10 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1883 from articles/00107733 from sent8

Text  : W drugiej turze wyborów Hollande według sondażu CSA może liczyć na 55 proc .  głosów (  o  6  pkt procentowych więcej niż w  poprzednim sondażu )  ,  a  Sarkozy na 25 proc .  (  o  2  pkt procentowe mniej )  .
Tokens: 1 2______ 3____ 4______ 5_______ 6_____ 7______ 8__ 9___ 10____ 11 12 13__ 14 15____ 16 17 18 19_ 20__________ 21____ 22_ 23 24________ 25_____ 26 27 28 29_____ 30 31 32__ 33 34 35 36 37_ 38________ 39___ 40 41

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Hollande (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = CSA (confidence=0.95)
  TruePositive nam [29,29] = Sarkozy (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1884 from articles/00107733 from sent9

Text  : Aż 38 proc . respondentów mówi , że wciąż może zmienić zdanie w  niedzielę ;  natomiast w  drugiej turze skłonnych zmienić zdanie deklaruje tylko 23 proc .
Tokens: 1_ 2_ 3___ 4 5___________ 6___ 7 8_ 9____ 10__ 11_____ 12____ 13 14_______ 15 16_______ 17 18_____ 19___ 20_______ 21_____ 22____ 23_______ 24___ 25 26__ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1885 from articles/00107733 from sent10

Text  : W bilansie sił politycznych całkowite poparcie dla lewicy wyniosło 47 proc .  ,  a  dla prawicy reprezentowanej w  parlamencie nieco mniej niż 27 proc .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4___________ 5________ 6_______ 7__ 8_____ 9_______ 10 11__ 12 13 14 15_ 16_____ 17_____________ 18 19_________ 20___ 21___ 22_ 23 24__ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1886 from articles/00107733 from sent11

Text  : Sondażem przeprowadzonym telefonicznie w środę i czwartek objęto 1134 osoby w  wieku ponad 18 lat .
Tokens: 1_______ 2______________ 3____________ 4 5____ 6 7_______ 8_____ 9___ 10___ 11 12___ 13___ 14 15_ 16

Chunks:

2016-10-31 14:04:01,275 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 84 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107734.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107734.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1887 from articles/00107734 from sent1

Text  : Eksperci lecą do Smoleńska . . .
Tokens: 1_______ 2___ 3_ 4________ 5 6 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Smoleńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1888 from articles/00107734 from sent2

Text  : „ Siedział em przy kokpicie i pamiętam dobrze : drzwi były otwarte ”
Tokens: 1 2_______ 3_ 4___ 5_______ 6 7_______ 8_____ 9 10___ 11__ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1889 from articles/00107734 from sent3

Text  : W swojej najnowszej książce „ Moja czarna skrzynka ” Edmund Klich wspomina swój lot do Smoleńska po katastrofie -  jak mówi ,  wtedy też załoga nie przestrzegała zasad bezpieczeństwa .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4______ 5 6___ 7_____ 8_______ 9 10____ 11___ 12______ 13__ 14_ 15 16_______ 17 18_________ 19 20_ 21__ 22 23___ 24_ 25____ 26_ 27___________ 28___ 29____________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Moja czarna skrzynka (confidence=0.71)
  TruePositive nam [10,11] = Edmund Klich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Smoleńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1890 from articles/00107734 from sent4

Text  : „ Siedział em w salonce , a więc blisko kokpitu ,  i  pamiętam to dobrze .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4 5______ 6 7 8___ 9_____ 10_____ 11 12 13______ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1891 from articles/00107734 from sent5

Text  : Były otwarte ” .
Tokens: 1___ 2______ 3 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1892 from articles/00107734 from sent6

Text  : Wywiad - rzeka z byłym szefem Państwowej Komisji Badania Wypadków Lotniczych ,  pisany na gorąco od 10 kwietnia 2010 r  .  właśnie trafił do księgarń .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4 5____ 6_____ 7_________ 8______ 9______ 10______ 11________ 12 13____ 14 15____ 16 17 18______ 19__ 20 21 22_____ 23____ 24 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,11] = Państwowej Komisji Badania Wypadków Lotniczych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1893 from articles/00107734 from sent7

Text  : „ Budził em się o trzeciej , czwartej rano i  pisał em .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4__ 5 6_______ 7 8_______ 9___ 10 11___ 12 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1894 from articles/00107734 from sent8

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1895 from articles/00107734 from sent9

Text  : Odprawy , rozmowy z Rosjanami , przesłuchania , telefony do ministrów ,  emocje ,  to ,  że bał em się zawału .
Tokens: 1______ 2 3______ 4 5________ 6 7____________ 8 9_______ 10 11_______ 12 13____ 14 15 16 17 18_ 19 20_ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Rosjanami (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1896 from articles/00107734 from sent10

Text  : Wszystko ” - mówi pułkownik Klich w pierwszych zdaniach wywiadu ,  jakiego udzielił dziennikarzowi tygodnika „  Wprost ”  Michałowi Krzymowskiemu .
Tokens: 1_______ 2 3 4___ 5________ 6____ 7 8_________ 9_______ 10_____ 11 12_____ 13______ 14____________ 15_______ 16 17____ 18 19_______ 20___________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Klich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Wprost (confidence=0.63)
  TruePositive nam [19,20] = Michałowi Krzymowskiemu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1897 from articles/00107734 from sent11

Text  : Przedstawiciel Polski akredytowany przy rosyjskim Międzypaństwowym Komitecie Lotniczym ( MAK )  opowiada ,  o  czym myślał w  drodze na lotnisko ,  dlaczego lecąc do Smoleńska ,  płacił z  własnej kieszeni i  dlaczego nawet podczas lotu na miejsce tragedii drzwi do kokpitu były otwarte .
Tokens: 1_____________ 2_____ 3___________ 4___ 5________ 6_______________ 7________ 8________ 9 10_ 11 12______ 13 14 15__ 16____ 17 18____ 19 20______ 21 22______ 23___ 24 25_______ 26 27____ 28 29_____ 30______ 31 32______ 33___ 34_____ 35__ 36 37_____ 38______ 39___ 40 41_____ 42__ 43_____ 44

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,8] = Międzypaństwowym Komitecie Lotniczym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = MAK (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Smoleńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1898 from articles/00107734 from sent12

Text  : W Siłach Powietrznych bez zmian ?
Tokens: 1 2_____ 3___________ 4__ 5____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Siłach Powietrznych (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1899 from articles/00107734 from sent13

Text  : „ Był em tym przerażony ”
Tokens: 1 2__ 3_ 4__ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1900 from articles/00107734 from sent14

Text  : W drodze na lotnisko , zaledwie trzy godziny po tragedii ,  Klich przyznaje ,  że już wtedy był zdania ,  że katastrofa prezydenckiego samolotu to efekt niewprowadzonych zaleceń po katastrofie CASY .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4_______ 5 6_______ 7___ 8______ 9_ 10______ 11 12___ 13_______ 14 15 16_ 17___ 18_ 19____ 20 21 22________ 23____________ 24______ 25 26___ 27______________ 28_____ 29 30_________ 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Klich (confidence=0.70)
  TruePositive nam [31,31] = CASY (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1901 from articles/00107734 from sent15

Text  : „ Wcześniej słyszał em o złej pogodzie i mgle ,  więc od razu skojarzyły mi się dwie katastrofy :  Su -  22 [  miała miejsce podczas lądowania w  Powidzu w  nocy 13 czerwca 2001 r  .  ;  zginęło dwóch pilotów -  przyp .  red .  ]  i  CASY C  -  295M (  podczas podchodzenia do lądowania w  bazie wojskowej w  Mirosławcu 23 stycznia 2008 r  .  ;  śmierć na miejscu poniosło czterech członków załogi i  szesnastu pasażerów -  wysokich rangą oficerów polskiego lotnictwa -  przyp .  red .  ]  .
Tokens: 1 2________ 3______ 4_ 5 6___ 7_______ 8 9___ 10 11__ 12 13__ 14________ 15 16_ 17__ 18________ 19 20 21 22 23 24___ 25_____ 26_____ 27_______ 28 29_____ 30 31__ 32 33_____ 34__ 35 36 37 38_____ 39___ 40_____ 41 42___ 43 44_ 45 46 47 48__ 49 50 51__ 52 53_____ 54__________ 55 56_______ 57 58___ 59_______ 60 61________ 62 63______ 64__ 65 66 67 68____ 69 70_____ 71______ 72______ 73______ 74____ 75 76_______ 77_______ 78 79______ 80___ 81______ 82_______ 83_______ 84 85___ 86 87_ 88 89 90

Chunks:
  TruePositive nam [20,22] = Su - 22 (confidence=0.97)
  TruePositive nam [29,29] = Powidzu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [48,51] = CASY C - 295M (confidence=0.87)
  TruePositive nam [61,61] = Mirosławcu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1902 from articles/00107734 from sent16

Text  : Obie skończyły się częściowym zamieceniem zaleceń pod dywan , ich wykonanie w  niektórych obszarach było fikcją .
Tokens: 1___ 2________ 3__ 4_________ 5__________ 6______ 7__ 8____ 9 10_ 11_______ 12 13________ 14_______ 15__ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1903 from articles/00107734 from sent17

Text  : Nie poprawiono niczego , co dotyczy współpracy w załodze ,  oceny ryzyka i  umiejętności podejmowania decyzji w  trudnych sytuacjach ”  -  opowiada Edmund Klich .
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4 5_ 6______ 7_________ 8 9______ 10 11___ 12____ 13 14__________ 15__________ 16_____ 17 18______ 19________ 20 21 22______ 23____ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Edmund Klich (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1904 from articles/00107734 from sent18

Text  : Przypomina sobie , jak trzy tygodnie wcześniej był na konferencji w  Dowództwie Sił Powietrznych dotyczącej bezpieczeństwa w  lotnictwie .
Tokens: 1_________ 2____ 3 4__ 5___ 6_______ 7________ 8__ 9_ 10_________ 11 12________ 13_ 14__________ 15________ 16____________ 17 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = Dowództwie Sił Powietrznych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1905 from articles/00107734 from sent19

Text  : Byli na niej szef Sztabu Generalnego gen . Franciszek Gągor ,  gen .  Andrzej Błasik ,  dowódcy wszystkich rodzajów sił zbrojnych :  „  Powiało tam optymizmem ,  wszyscy się cieszyli ,  że przez rok w  Siłach Powietrznych nie doszło do żadnej katastrofy .
Tokens: 1___ 2_ 3___ 4___ 5_____ 6__________ 7__ 8 9_________ 10___ 11 12_ 13 14_____ 15____ 16 17_____ 18________ 19______ 20_ 21_______ 22 23 24_____ 25_ 26________ 27 28_____ 29_ 30______ 31 32 33___ 34_ 35 36____ 37__________ 38_ 39____ 40 41____ 42________ 43

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Sztabu Generalnego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Franciszek Gągor (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,15] = Andrzej Błasik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Siłach Powietrznych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1906 from articles/00107734 from sent20

Text  : Natomiast miał miejsce wypadek śmigłowca Mi - 24 w lotnictwie wojsk lądowych [  28 lutego 2009 r  .  pod Toruniem ;  zginął jeden pilot -  przyp .  red .  ]  i  Bryzy -  2RF w  Marynarce Wojennej [  31 marca 2009 r  .  na lotnisku w  Babich Dołach w  Gdyni ;  zginęło czterech członków załogi -  przyp .  red .  ]  .
Tokens: 1________ 2___ 3______ 4______ 5________ 6_ 7 8_ 9 10________ 11___ 12______ 13 14 15____ 16__ 17 18 19_ 20______ 21 22____ 23___ 24___ 25 26___ 27 28_ 29 30 31 32___ 33 34_ 35 36_______ 37______ 38 39 40___ 41__ 42 43 44 45______ 46 47____ 48____ 49 50___ 51 52_____ 53______ 54______ 55____ 56 57___ 58 59_ 60 61 62

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Mi - 24 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Toruniem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,34] = Bryzy - 2RF (confidence=0.97)
  TruePositive nam [36,37] = Marynarce Wojennej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [47,48] = Babich Dołach (confidence=0.99)
  TruePositive nam [50,50] = Gdyni (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1907 from articles/00107734 from sent21

Text  : Obydwie związane z poziomem wyszkolenia załóg .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4_______ 5__________ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1908 from articles/00107734 from sent22

Text  : A w Siłach Powietrznych - pomimo niedawnej katastrofy CASY -  okazało się ,  że jest super .
Tokens: 1 2 3_____ 4___________ 5 6_____ 7________ 8_________ 9___ 10 11_____ 12_ 13 14 15__ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Siłach Powietrznych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = CASY (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1909 from articles/00107734 from sent23

Text  : Był em tym przerażony ” .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4_________ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1910 from articles/00107734 from sent24

Text  : Kto leci do Smoleńska ?
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Smoleńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1911 from articles/00107734 from sent25

Text  : Jaki sprzęt zabrać ?
Tokens: 1___ 2_____ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1912 from articles/00107734 from sent26

Text  : Pułkownik Klich postanowił , że do Smoleńska poleci z nim dwóch członków komisji :  były pilot specpułku ,  który latał na tupolewach Waldemar Targalski i  Bogdan Fydrych ,  inżynier ,  specjalista od ruchu lotniczego .
Tokens: 1________ 2____ 3_________ 4 5_ 6_ 7________ 8_____ 9 10_ 11___ 12______ 13_____ 14 15__ 16___ 17_______ 18 19___ 20___ 21 22________ 23______ 24_______ 25 26____ 27_____ 28 29______ 30 31_________ 32 33___ 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Smoleńska (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,24] = Waldemar Targalski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Bogdan Fydrych (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Pułkownik Klich (confidence=0.63)
  FalseNegative nam [2,2] = Klich
  FalseNegative nam [22,22] = tupolewach

(ChunkerEvaluator) Sentence #1913 from articles/00107734 from sent27

Text  : Wydarzenia potoczyły się błyskawicznie .
Tokens: 1_________ 2________ 3__ 4____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1914 from articles/00107734 from sent28

Text  : Były szef PKBWL wspomina , że paszport podrzucił mu w  drodze na lotnisko syn ,  a  on sam jechał w  garniturze :  „  Dopiero w  samolocie przebrał em się w  kombinezon i  starą kurtkę lotniczą .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4_______ 5 6_ 7_______ 8________ 9_ 10 11____ 12 13______ 14_ 15 16 17 18_ 19____ 20 21________ 22 23 24_____ 25 26_______ 27______ 28 29_ 30 31________ 32 33___ 34____ 35______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PKBWL (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1915 from articles/00107734 from sent29

Text  : Samego sprzętu komisja ma niewiele : trzy aparaty fotograficzne ,  kamera ,  GPS ,  kółka do mierzenia odległości ,  kamizelki ,  kombinezony ”  .
Tokens: 1_____ 2______ 3______ 4_ 5_______ 6 7___ 8______ 9____________ 10 11____ 12 13_ 14 15___ 16 17_______ 18________ 19 20_______ 21 22_________ 23 24

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = GPS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1916 from articles/00107734 from sent30

Text  : Komisja nie ma służbowej karty kredytowej , a pieniądze znikły
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4________ 5____ 6_________ 7 8 9________ 10____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1917 from articles/00107734 from sent31

Text  : Paszport , sprzęt to jednak nie największe zmartwienie .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4_ 5_____ 6__ 7_________ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1918 from articles/00107734 from sent32

Text  : „ Przy takich nagłych wyjazdach największy problem jest jednak z  pieniędzmi ”  -  mówi w  wywiadzie Klich i  wyjaśnia ,  że nikt z  członków komisji ,  nawet on ,  nie miał służbowej karty kredytowej .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4______ 5________ 6_________ 7______ 8___ 9_____ 10 11________ 12 13 14__ 15 16_______ 17___ 18 19______ 20 21 22__ 23 24______ 25_____ 26 27___ 28 29 30_ 31__ 32_______ 33___ 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Klich (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1919 from articles/00107734 from sent33

Text  : „ Kiedyś w sejfie mieli śmy kopertę z trzema tysiącami złotych .
Tokens: 1 2_____ 3 4_____ 5____ 6__ 7______ 8 9_____ 10_______ 11_____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [11,11] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #1920 from articles/00107734 from sent34

Text  : Jadąc na wypadek , można było je pobrać , opłacić hotel ,  kupić obiad i  na końcu ze wszystkiego się rozliczyć .
Tokens: 1____ 2_ 3______ 4 5____ 6___ 7_ 8_____ 9 10_____ 11___ 12 13___ 14___ 15 16 17___ 18 19_________ 20_ 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1921 from articles/00107734 from sent35

Text  : Ale potem ktoś wymyślił , że możemy te trzy tysiące odłożyć sobie na procent i  zarobić kosztem państwa ,  więc koperta zniknęła .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_______ 5 6_ 7_____ 8_ 9___ 10_____ 11_____ 12___ 13 14_____ 15 16_____ 17_____ 18_____ 19 20__ 21_____ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1922 from articles/00107734 from sent36

Text  : Śmiechu warte .
Tokens: 1______ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1923 from articles/00107734 from sent37

Text  : Dziś każdy musi liczyć na siebie albo na kolegę .
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4_____ 5_ 6_____ 7___ 8_ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1924 from articles/00107734 from sent38

Text  : Kilka lat temu pojechał em z jednym z członków komisji na wypadek ,  w  którym zginął gen .  Jacek Bartoszcze [  katastrofa samolotu turystycznego RV -  6  ,  20 sierpnia 2005 r  .  w  Nadrybiu Dworze -  przyp .  red .  ]  .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4_______ 5_ 6 7_____ 8 9_______ 10_____ 11 12_____ 13 14 15____ 16____ 17_ 18 19___ 20________ 21 22________ 23______ 24___________ 25 26 27 28 29 30______ 31__ 32 33 34 35______ 36____ 37 38___ 39 40_ 41 42 43

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Jacek Bartoszcze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,27] = RV - 6 (confidence=0.99)
  TruePositive nam [35,36] = Nadrybiu Dworze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1925 from articles/00107734 from sent39

Text  : Idziemy do hotelu , a on mówi : > >  Słuchaj ,  głupia sprawa ,  mam puste konto ,  nie założył by ś  za mnie ?
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4 5 6_ 7___ 8 9 10 11_____ 12 13____ 14____ 15 16_ 17___ 18___ 19 20_ 21_____ 22 23 24 25__ 26

Chunks:
  FalsePositive nam [11,11] = Słuchaj (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1926 from articles/00107734 from sent40

Text  : < < Założył em .
Tokens: 1 2 3______ 4_ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1927 from articles/00107734 from sent41

Text  : Do Smoleńska także pojechał em z prywatną kartą debetową ”  -  relacjonuje były szef PKBWL .
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4_______ 5_ 6 7_______ 8____ 9_______ 10 11 12_________ 13__ 14__ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Smoleńska (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,15] = PKBWL (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1928 from articles/00107734 from sent42

Text  : Bezpieczeństwo ?
Tokens: 1_____________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1929 from articles/00107734 from sent43

Text  : Klich : Siedział em blisko , drzwi były otwarte
Tokens: 1____ 2 3_______ 4_ 5_____ 6 7____ 8___ 9______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Klich (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1930 from articles/00107734 from sent44

Text  : W swoich wspomnieniach Klich przyznaje , że wtedy , w  drodze do Smoleńska ,  zakładał ,  że akredytowanym zostanie Mirosław Grochowski .
Tokens: 1 2_____ 3____________ 4____ 5________ 6 7_ 8____ 9 10 11____ 12 13_______ 14 15______ 16 17 18___________ 19______ 20______ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Klich (confidence=0.67)
  TruePositive nam [13,13] = Smoleńska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Mirosław Grochowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1931 from articles/00107734 from sent45

Text  : Dlaczego Grochowski ?
Tokens: 1_______ 2_________ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Grochowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1932 from articles/00107734 from sent46

Text  : „ Bo tupolew był wojskowy , a Grochowski to szef Inspektoratu Bezpieczeństwa Lotów w  MON-ie ”  -  wyjaśnia Edmund Klich i  dodaje ,  że Grochowski nie zdążył wtedy na pierwszy samolot ,  bo urzęduje w  Poznaniu .
Tokens: 1 2_ 3______ 4__ 5_______ 6 7 8_________ 9_ 10__ 11__________ 12____________ 13___ 14 15____ 16 17 18______ 19____ 20___ 21 22____ 23 24 25________ 26_ 27____ 28___ 29 30______ 31_____ 32 33 34______ 35 36______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Grochowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Edmund Klich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Grochowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = Poznaniu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,15] = Inspektoratu Bezpieczeństwa Lotów w MON-ie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = tupolew
  FalseNegative nam [11,13] = Inspektoratu Bezpieczeństwa Lotów
  FalseNegative nam [15,15] = MON-ie

(ChunkerEvaluator) Sentence #1933 from articles/00107734 from sent47

Text  : Przy okazji lotu do Smoleńska wyszło na jaw , że eksperci złamali jedną z  podstawowych zasad bezpieczeństwa :  hermetyczność kabiny .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4_ 5________ 6_____ 7_ 8__ 9 10 11______ 12_____ 13___ 14 15__________ 16___ 17____________ 18 19___________ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Smoleńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1934 from articles/00107734 from sent48

Text  : „ Siedział em w salonce , a więc blisko kokpitu ,  i  pamiętam to dobrze .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4 5______ 6 7 8___ 9_____ 10_____ 11 12 13______ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1935 from articles/00107734 from sent49

Text  : Były otwarte ” - zdradza pułkownik , ale zaraz dodaje ,  że on się w  życiu nalatał i  nigdzie nie wchodził .
Tokens: 1___ 2______ 3 4 5______ 6________ 7 8__ 9____ 10____ 11 12 13 14_ 15 16___ 17_____ 18 19_____ 20_ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1936 from articles/00107734 from sent50

Text  : „ Po co miał by m się do kokpitu pakować ?  ”  -  pyta retorycznie Edmund Klich .
Tokens: 1 2_ 3_ 4___ 5_ 6 7__ 8_ 9______ 10_____ 11 12 13 14__ 15_________ 16____ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Edmund Klich (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1937 from articles/00107734 from sent51

Text  : Katastrofa to był wypadek ?
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1938 from articles/00107734 from sent52

Text  : Klich : Tylko się w tym upewnił em
Tokens: 1____ 2 3____ 4__ 5 6__ 7______ 8_

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Klich (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1939 from articles/00107734 from sent53

Text  : Były szef PKBWL opowiada też , jak następnego dnia po przylocie do Smoleńska wrócili razem z  ekspertami na lotnisko Siewiernyj :  „  Poszedł em w  rejon bliższej radiolatarni ,  gdzie nastąpiło pierwsze zderzenie z  drzewem .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4_______ 5__ 6 7__ 8_________ 9___ 10 11_______ 12 13_______ 14_____ 15___ 16 17________ 18 19______ 20________ 21 22 23_____ 24 25 26___ 27______ 28__________ 29 30___ 31_______ 32______ 33_______ 34 35_____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PKBWL (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Smoleńska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Siewiernyj (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1940 from articles/00107734 from sent54

Text  : W tym czasie Ryszard Szczepanik ( specjalista od napędów odrzutowych -  red .  )  poszedł do wraku obejrzeć silniki .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4______ 5_________ 6 7__________ 8_ 9______ 10_________ 11 12_ 13 14 15_____ 16 17___ 18______ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Ryszard Szczepanik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1941 from articles/00107734 from sent55

Text  : Potem mówił mi , że po stanie łopatek ocenił ,  iż do końca pracowały na pełnych obrotach .
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4 5_ 6_ 7_____ 8______ 9_____ 10 11 12 13___ 14_______ 15 16_____ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1942 from articles/00107734 from sent56

Text  : Wrak oglądał również Antoni Milkiewicz ( były główny inżynier wojsk lotniczych ,  rzeczoznawca MON -  red .  )  ,  który również nie zauważył niczego ,  co wskazywało by na działania z  zewnątrz .
Tokens: 1___ 2______ 3______ 4_____ 5_________ 6 7___ 8_____ 9_______ 10___ 11________ 12 13__________ 14_ 15 16_ 17 18 19 20___ 21_____ 22_ 23______ 24_____ 25 26 27________ 28 29 30_______ 31 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Antoni Milkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = MON (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [1,1] = Wrak (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1943 from articles/00107734 from sent57

Text  : Przeszedł em sobie cały tor ostatniej fazy lotu ” .
Tokens: 1________ 2_ 3____ 4___ 5__ 6________ 7___ 8___ 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1944 from articles/00107734 from sent58

Text  : Po oględzinach na miejscu katastrofy Klich miał już pewność ,  że 10 kwietnia doszło do wypadku :  „  Tylko się w  tym upewnił em .
Tokens: 1_ 2__________ 3_ 4______ 5_________ 6____ 7___ 8__ 9______ 10 11 12 13______ 14____ 15 16_____ 17 18 19___ 20_ 21 22_ 23_____ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Klich (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1945 from articles/00107734 from sent59

Text  : Szedł em po śladach i po kolei wszystko oglądał em :  pościnane czubki drzew ,  brzozę ,  zerwaną linię energetyczną ,  obłamane gałęzie ,  ślady na ziemi i  wreszcie wrak .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4______ 5 6_ 7____ 8_______ 9______ 10 11 12_______ 13____ 14___ 15 16____ 17 18_____ 19___ 20__________ 21 22______ 23_____ 24 25___ 26 27___ 28 29______ 30__ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1946 from articles/00107734 from sent60

Text  : Nie miałem pojęcia , że ta brzoza urośnie później do takiej rangi .
Tokens: 1__ 2_____ 3______ 4 5_ 6_ 7_____ 8______ 9______ 10 11____ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1947 from articles/00107734 from sent61

Text  : Do głowy mi nie przyszło , że ludzie zaczną tworzyć w  związku z  nią tak zwariowane teorie ”  .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4__ 5_______ 6 7_ 8_____ 9_____ 10_____ 11 12_____ 13 14_ 15_ 16________ 17____ 18 19

Chunks:

2016-10-31 14:04:01,776 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 85 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107738.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107738.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1948 from articles/00107738 from sent1

Text  : Tyszowce .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tyszowce (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1949 from articles/00107738 from sent2

Text  : Jak hieny cmentarne rozbiły płyty nagrobne
Tokens: 1__ 2____ 3________ 4______ 5____ 6_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1950 from articles/00107738 from sent3

Text  : Czterech nastolatków urządziło sobie zabawę na terenie cmentarza parafialnego w  Tyszowcach .
Tokens: 1_______ 2__________ 3________ 4____ 5_____ 6_ 7______ 8________ 9___________ 10 11________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Tyszowcach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1951 from articles/00107738 from sent4

Text  : Rozbijali znicze i flakony na grobach .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4______ 5_ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1952 from articles/00107738 from sent5

Text  : Sprawę zgłosiła na policję 25 - letnia mieszkanka gminy Tyszowce ,  która zauważyła ,  że grób jej bliskich ma porysowaną płytę .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4______ 5_ 6 7_____ 8_________ 9____ 10______ 11 12___ 13_______ 14 15 16__ 17_ 18______ 19 20________ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Tyszowce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1953 from articles/00107738 from sent6

Text  : Kobieta wyceniła straty na 800 złotych .
Tokens: 1______ 2_______ 3_____ 4_ 5__ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = złotych (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1954 from articles/00107738 from sent7

Text  : Sprawcami okazali się dwaj 16 - latkowie i ich dwaj o  rok starsi koledzy .
Tokens: 1________ 2______ 3__ 4___ 5_ 6 7_______ 8 9__ 10__ 11 12_ 13____ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1955 from articles/00107738 from sent8

Text  : Trzej mieszkają w Tyszowcach , a czwarty jest z gminy Tomaszów Lubelski .
Tokens: 1____ 2________ 3 4_________ 5 6 7______ 8___ 9 10___ 11______ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Tyszowcach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Tomaszów Lubelski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1956 from articles/00107738 from sent9

Text  : Policja informuje , że szesnastolatkowie staną przed sądem rodzinnym ,  a  ich starszym o  rok kolegom grozi do pięciu lat więzienia .
Tokens: 1______ 2________ 3 4_ 5________________ 6____ 7____ 8____ 9________ 10 11 12_ 13______ 14 15_ 16_____ 17___ 18 19____ 20_ 21_______ 22

Chunks:

2016-10-31 14:04:01,813 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 86 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107739.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107739.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1957 from articles/00107739 from sent1

Text  : Harold James : France and Frankfurt
Tokens: 1_____ 2____ 3 4_____ 5__ 6________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Harold James (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = France (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Frankfurt (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1958 from articles/00107739 from sent2

Text  : PRINCETON - Over the past two years , financial markets have turned the spotlight on a  succession of countries -  Greece ,  Ireland ,  Portugal ,  Spain ,  and Italy -  turning each into the epicenter of a  seemingly perpetual European financial earthquake .
Tokens: 1________ 2 3___ 4__ 5___ 6__ 7____ 8 9________ 10_____ 11__ 12____ 13_ 14_______ 15 16 17________ 18 19_______ 20 21____ 22 23_____ 24 25______ 26 27___ 28 29_ 30___ 31 32_____ 33__ 34__ 35_ 36_______ 37 38 39_______ 40_______ 41______ 42_______ 43________ 44

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Greece (confidence=0.91)
  TruePositive nam [23,23] = Ireland (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Portugal (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Spain (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Italy (confidence=0.59)
  FalsePositive nam [1,1] = PRINCETON (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [3,3] = Over (confidence=0.55)
  FalsePositive nam [41,43] = European financial earthquake (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1959 from articles/00107739 from sent3

Text  : But politicians always recognized that the heart of the European project was the relationship between France and Germany .
Tokens: 1__ 2__________ 3_____ 4_________ 5___ 6__ 7____ 8_ 9__ 10______ 11_____ 12_ 13_ 14__________ 15_____ 16____ 17_ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = France (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [10,10] = European (confidence=0.80)
  FalseNegative nam [18,18] = Germany

(ChunkerEvaluator) Sentence #1960 from articles/00107739 from sent4

Text  : Is that relationship now in jeopardy ?
Tokens: 1_ 2___ 3___________ 4__ 5_ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1961 from articles/00107739 from sent5

Text  : There is a falling - domino argument that suggests that the crises on Europe's periphery will have a  knock -  on effect on the Franco -  German core .
Tokens: 1____ 2_ 3 4______ 5 6_____ 7_______ 8___ 9_______ 10__ 11_ 12____ 13 14______ 15_______ 16__ 17__ 18 19___ 20 21 22____ 23 24_ 25____ 26 27____ 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Europe's (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [25,25] = Franco (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [27,28] = German core (confidence=0.54)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1962 from articles/00107739 from sent6

Text  : France , in the aftermath of a property and asset -  price bubble ,  is vulnerable to some of the same combination of banking and public -  finance problems .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4__ 5________ 6_ 7 8_______ 9__ 10___ 11 12___ 13____ 14 15 16________ 17 18__ 19 20_ 21__ 22_________ 23 24_____ 25_ 26____ 27 28_____ 29______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = France (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1963 from articles/00107739 from sent7

Text  : Indeed , now France's presidential election has politicized the link between peripheral dominos and Europe's French heart .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4_______ 5___________ 6_______ 7__ 8__________ 9__ 10__ 11_____ 12________ 13_____ 14_ 15______ 16____ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Europe's (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [4,4] = France's (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [16,16] = French (confidence=0.52)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1964 from articles/00107739 from sent8

Text  : In his final campaign rally before the first round of the presidential election ,  Nicolas Sarkozy stood in front of a  banner proclaiming "  la France forte ,  ”  or strong France .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4_______ 5____ 6_____ 7__ 8____ 9____ 10 11_ 12__________ 13______ 14 15_____ 16_____ 17___ 18 19___ 20 21 22____ 23_________ 24 25 26____ 27___ 28 29 30 31____ 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Nicolas Sarkozy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = France (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,27] = France forte (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [26,26] = France

(ChunkerEvaluator) Sentence #1965 from articles/00107739 from sent9

Text  : For much of his audience , Sarkozy's head obscured the "  e  ”  in France ,  so that the slogan looked more like "  franc fort ,  ”  or strong French franc -  which sounds like nothing if not "  Frankfurt ,  ”  the German financial center that is the seat of the European Central Bank .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4__ 5_______ 6 7________ 8___ 9_______ 10_ 11 12 13 14 15____ 16 17 18__ 19_ 20____ 21____ 22__ 23__ 24 25___ 26__ 27 28 29 30____ 31____ 32___ 33 34___ 35____ 36__ 37_____ 38 39_ 40 41_______ 42 43 44_ 45____ 46_______ 47____ 48__ 49 50_ 51__ 52 53_ 54______ 55_____ 56__ 57

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Sarkozy's (confidence=0.94)
  TruePositive nam [15,15] = France (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,41] = Frankfurt (confidence=0.98)
  TruePositive nam [54,56] = European Central Bank (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [31,31] = French (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [45,45] = German (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [25,25] = franc
  FalseNegative nam [32,32] = franc

(ChunkerEvaluator) Sentence #1966 from articles/00107739 from sent10

Text  : Sarkozy's speech reinforced that message .
Tokens: 1________ 2_____ 3_________ 4___ 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Sarkozy's (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1967 from articles/00107739 from sent11

Text  : Only reelecting the president could save a strong currency that guaranteed French wealth and incomes .
Tokens: 1___ 2_________ 3__ 4________ 5____ 6___ 7 8_____ 9_______ 10__ 11________ 12____ 13____ 14_ 15_____ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = French (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1968 from articles/00107739 from sent12

Text  : The left would trigger a currency collapse and a run on French securities that would bring the euro crisis from Greece ,  Spain ,  or Italy to the heart of the European process ,  France's relationship with Germany .
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4______ 5 6_______ 7_______ 8__ 9 10_ 11 12____ 13________ 14__ 15___ 16___ 17_ 18__ 19____ 20__ 21____ 22 23___ 24 25 26___ 27 28_ 29___ 30 31_ 32______ 33_____ 34 35______ 36__________ 37__ 38_____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Greece (confidence=0.82)
  TruePositive nam [23,23] = Spain (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = Italy (confidence=0.79)
  TruePositive nam [35,35] = France's (confidence=0.96)
  TruePositive nam [38,38] = Germany (confidence=0.74)
  FalsePositive nam [12,12] = French (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [18,18] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #1969 from articles/00107739 from sent13

Text  : The French presidential campaign has reopened an old theme of French politics .
Tokens: 1__ 2_____ 3___________ 4_______ 5__ 6_______ 7_ 8__ 9____ 10 11____ 12______ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = The French (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [11,11] = French (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1970 from articles/00107739 from sent14

Text  : Left - wing politicians see themselves as the victims of financial conspiracies .
Tokens: 1___ 2 3___ 4__________ 5__ 6_________ 7_ 8__ 9______ 10 11_______ 12__________ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Left (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1971 from articles/00107739 from sent15

Text  : In 1924 , a socialist and center - left coalition ,  the cartel des gauches ,  was met by a  flight of money and a  run on the franc ,  which the left believed was organized and facilitated by the Banque de France (  the central bank )  .
Tokens: 1_ 2___ 3 4 5________ 6__ 7_____ 8 9___ 10_______ 11 12_ 13____ 14_ 15_____ 16 17_ 18_ 19 20 21____ 22 23___ 24_ 25 26_ 27 28_ 29___ 30 31___ 32_ 33__ 34______ 35_ 36_______ 37_ 38_________ 39 40_ 41____ 42 43____ 44 45_ 46_____ 47__ 48 49

Chunks:
  FalsePositive nam [41,41] = Banque (confidence=0.64)
  FalsePositive nam [43,43] = France (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [29,29] = franc
  FalseNegative nam [41,43] = Banque de France

(ChunkerEvaluator) Sentence #1972 from articles/00107739 from sent16

Text  : In 1936 , when communists allied with socialists in Léon Blum's Popular Front ,  and pushed through wage increases and reductions in working hours ,  another franc crisis erupted ,  and ,  within two years ,  the center right was back in power .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___ 5_________ 6_____ 7___ 8_________ 9_ 10__ 11____ 12_____ 13___ 14 15_ 16____ 17_____ 18__ 19_______ 20_ 21________ 22 23_____ 24___ 25 26_____ 27___ 28____ 29_____ 30 31_ 32 33____ 34_ 35___ 36 37_ 38____ 39___ 40_ 41__ 42 43___ 44

Chunks:
  FalsePositive nam [10,13] = Léon Blum's Popular Front (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,11] = Léon Blum's
  FalseNegative nam [12,13] = Popular Front

(ChunkerEvaluator) Sentence #1973 from articles/00107739 from sent17

Text  : In the meantime , though , the left had nationalized the central bank .
Tokens: 1_ 2__ 3_______ 4 5_____ 6 7__ 8___ 9__ 10__________ 11_ 12_____ 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1974 from articles/00107739 from sent18

Text  : The most recent episode in this long - standing drama came with François Mitterrand's victory in 1981 .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4______ 5_ 6___ 7___ 8 9_______ 10___ 11__ 12__ 13______ 14__________ 15_____ 16 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = François Mitterrand's (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1975 from articles/00107739 from sent19

Text  : As President , for the next two years he ran an experiment in socialist economics ,  designed to woo communist supporters .
Tokens: 1_ 2________ 3 4__ 5__ 6___ 7__ 8____ 9_ 10_ 11 12________ 13 14_______ 15_______ 16 17______ 18 19_ 20_______ 21________ 22

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = As President (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1976 from articles/00107739 from sent20

Text  : Banks were nationalized and wages were raised , causing repeated runs on the franc .
Tokens: 1____ 2___ 3___________ 4__ 5____ 6___ 7_____ 8 9______ 10______ 11__ 12 13_ 14___ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [14,14] = franc

(ChunkerEvaluator) Sentence #1977 from articles/00107739 from sent21

Text  : The government was forced to impose harsh capital controls ,  including restrictions on what citizens could spend abroad as tourists .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4_____ 5_ 6_____ 7____ 8______ 9_______ 10 11_______ 12__________ 13 14__ 15______ 16___ 17___ 18____ 19 20______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1978 from articles/00107739 from sent22

Text  : After two years , Mitterrand faced a dramatic question :  should France continue on the path of "  socialism in one country ,  ”  or did European integration require a  U  -  turn ?
Tokens: 1____ 2__ 3____ 4 5_________ 6____ 7 8_______ 9_______ 10 11____ 12____ 13______ 14 15_ 16__ 17 18 19_______ 20 21_ 22_____ 23 24 25 26_ 27______ 28_________ 29_____ 30 31 32 33__ 34

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Mitterrand (confidence=0.84)
  TruePositive nam [12,12] = France (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1979 from articles/00107739 from sent23

Text  : As Finance Minister , the moderate and Europhile Jacques Delors executed the U  -  turn that brought France back to Europe and to the "  franc fort .  ”
Tokens: 1_ 2______ 3_______ 4 5__ 6_______ 7__ 8________ 9______ 10____ 11______ 12_ 13 14 15__ 16__ 17_____ 18____ 19__ 20 21____ 22_ 23 24_ 25 26___ 27__ 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Jacques Delors (confidence=0.55)
  TruePositive nam [18,18] = France (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Europe (confidence=0.64)
  FalsePositive nam [2,3] = Finance Minister (confidence=0.87)
  FalsePositive nam [8,8] = Europhile (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [26,26] = franc

(ChunkerEvaluator) Sentence #1980 from articles/00107739 from sent24

Text  : The parallels between now and 1981 are very close .
Tokens: 1__ 2________ 3______ 4__ 5__ 6___ 7__ 8___ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1981 from articles/00107739 from sent25

Text  : In 1981 , there was a European framework for currency stability ,  the European Monetary System ,  which Mitterrand regarded as the personal project of his right -  wing opponent ,  the incumbent President Valéry Giscard d'Estaing .
Tokens: 1_ 2___ 3 4____ 5__ 6 7_______ 8________ 9__ 10______ 11_______ 12 13_ 14______ 15______ 16____ 17 18___ 19________ 20______ 21 22_ 23______ 24_____ 25 26_ 27___ 28 29__ 30______ 31 32_ 33_______ 34_______ 35____ 36_____ 37_______ 38

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = European Monetary System (confidence=0.97)
  TruePositive nam [19,19] = Mitterrand (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = European (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [34,37] = President Valéry Giscard d'Estaing (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [35,37] = Valéry Giscard d'Estaing

(ChunkerEvaluator) Sentence #1982 from articles/00107739 from sent26

Text  : It seemed obvious for him to attack the stable currency as a  conservative project for holding down working -  class wages .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4__ 5__ 6_ 7_____ 8__ 9_____ 10______ 11 12 13__________ 14_____ 15_ 16_____ 17__ 18_____ 19 20___ 21___ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1983 from articles/00107739 from sent27

Text  : In the middle of a recession , it also looked like the cause of unemployment in France .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_ 5 6________ 7 8_ 9___ 10____ 11__ 12_ 13___ 14 15__________ 16 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = France (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1984 from articles/00107739 from sent28

Text  : In 2012 , rescuing the euro was personalized as a  tango between Sarkozy and German Chancellor Angela Merkel ,  a  duo derided as "  Merkozy .  ”
Tokens: 1_ 2___ 3 4_______ 5__ 6___ 7__ 8___________ 9_ 10 11___ 12_____ 13_____ 14_ 15____ 16________ 17____ 18____ 19 20 21_ 22_____ 23 24 25_____ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Sarkozy (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [1,2] = In 2012 (confidence=0.67)
  FalsePositive nam [15,18] = German Chancellor Angela Merkel (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [25,26] = Merkozy . (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [6,6] = euro
  FalseNegative nam [17,18] = Angela Merkel

(ChunkerEvaluator) Sentence #1985 from articles/00107739 from sent29

Text  : They made the crucial decisions .
Tokens: 1___ 2___ 3__ 4______ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1986 from articles/00107739 from sent30

Text  : They insisted on budgetary stability and the " six -  pack ”  that the left dislikes .
Tokens: 1___ 2_______ 3_ 4________ 5________ 6__ 7__ 8 9__ 10 11__ 12 13__ 14_ 15__ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #1987 from articles/00107739 from sent31

Text  : Both the far - left candidate , Jean - Luc Mélenchon ,  and the right -  wing populist ,  Marine Le Pen ,  have put anti -  German rhetoric at the center of their campaigns .
Tokens: 1___ 2__ 3__ 4 5___ 6________ 7 8___ 9 10_ 11_______ 12 13_ 14_ 15___ 16 17__ 18______ 19 20____ 21 22_ 23 24__ 25_ 26__ 27 28____ 29______ 30 31_ 32____ 33 34___ 35_______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [8,11] = Jean - Luc Mélenchon (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,22] = Marine Le Pen (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Both (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1988 from articles/00107739 from sent32

Text  : But so did the mainstream left candidate , François Hollande ,  who now seems poised to win the election .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4__ 5_________ 6___ 7________ 8 9_______ 10______ 11 12_ 13_ 14___ 15____ 16 17_ 18_ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = François Hollande (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1989 from articles/00107739 from sent33

Text  : He repeatedly contrasts the ECB's rigor and orthodoxy with the flexibility -  a  euphemism for willingness to print money -  of the British and American central banks .
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4__ 5____ 6____ 7__ 8________ 9___ 10_ 11_________ 12 13 14_______ 15_ 16_________ 17 18___ 19___ 20 21 22_ 23_____ 24_ 25______ 26_____ 27___ 28

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = ECB's (confidence=0.86)
  FalsePositive nam [23,23] = British (confidence=0.81)
  FalsePositive nam [25,25] = American (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1990 from articles/00107739 from sent34

Text  : His case seems strengthened by the collapse of the Dutch government as a  result of the populist Geert Wilders '  objection to German -  imposed austerity ,  as well as by the strength of Le Pen's support in France .
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4___________ 5_ 6__ 7_______ 8_ 9__ 10___ 11________ 12 13 14____ 15 16_ 17______ 18___ 19_____ 20 21_______ 22 23____ 24 25_____ 26_______ 27 28 29__ 30 31 32_ 33______ 34 35 36___ 37_____ 38 39____ 40

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Geert Wilders (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Le Pen's (confidence=0.98)
  TruePositive nam [39,39] = France (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,10] = Dutch (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [23,23] = German (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1991 from articles/00107739 from sent35

Text  : Bringing France to Mitterrand's U - turn required a profound change in the European approach .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_ 4___________ 5 6 7___ 8_______ 9 10______ 11____ 12 13_ 14______ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = France (confidence=0.91)
  FalsePositive nam [1,1] = Bringing (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [14,15] = European approach (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [4,4] = Mitterrand's

(ChunkerEvaluator) Sentence #1992 from articles/00107739 from sent36

Text  : The European Commission worried that the left under Mitterrand would reject the European Monetary System .
Tokens: 1__ 2_______ 3_________ 4______ 5___ 6__ 7___ 8____ 9_________ 10___ 11____ 12_ 13______ 14______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Mitterrand (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = European Monetary System (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [1,3] = The European Commission (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,3] = European Commission

(ChunkerEvaluator) Sentence #1993 from articles/00107739 from sent37

Text  : Something needed to be done in order to appeal to French socialists ,  and France needed to be given a  greater say over German monetary policy .
Tokens: 1________ 2_____ 3_ 4_ 5___ 6_ 7____ 8_ 9_____ 10 11____ 12________ 13 14_ 15____ 16____ 17 18 19___ 20 21_____ 22_ 23__ 24____ 25______ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = France (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,11] = French (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [24,24] = German (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1994 from articles/00107739 from sent38

Text  : Germans , and particularly the powerful central bankers at the Frankfurt -  based Bundesbank ,  were appalled .
Tokens: 1______ 2 3__ 4___________ 5__ 6_______ 7______ 8______ 9_ 10_ 11_______ 12 13___ 14________ 15 16__ 17______ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [11,14] = Frankfurt - based Bundesbank (confidence=0.77)
  FalseNegative nam [1,1] = Germans
  FalseNegative nam [14,14] = Bundesbank

(ChunkerEvaluator) Sentence #1995 from articles/00107739 from sent39

Text  : A leading Commission official was dispatched to confront the central bankers .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4_______ 5__ 6_________ 7_ 8_______ 9__ 10_____ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Commission (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1996 from articles/00107739 from sent40

Text  : He explained that Germany's monetary stewardship had been too successful in the fight for stability ,  with the result that it had become politically vulnerable .
Tokens: 1_ 2________ 3___ 4________ 5_______ 6__________ 7__ 8___ 9__ 10________ 11 12_ 13___ 14_ 15_______ 16 17__ 18_ 19____ 20__ 21 22_ 23____ 24_________ 25________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Germany's (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1997 from articles/00107739 from sent41

Text  : France's U - turn generated the set of arguments that would justify the creation of the euro .
Tokens: 1_______ 2 3 4___ 5________ 6__ 7__ 8_ 9________ 10__ 11___ 12_____ 13_ 14______ 15 16_ 17__ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = France's U (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [1,1] = France's
  FalseNegative nam [17,17] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #1998 from articles/00107739 from sent42

Text  : German - imposed austerity required some Europeanized mechanism to soften it ,  and to make it politically acceptable .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4________ 5_______ 6___ 7___________ 8________ 9_ 10____ 11 12 13_ 14 15__ 16 17_________ 18________ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = German (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [7,7] = Europeanized (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #1999 from articles/00107739 from sent43

Text  : France's side of the pact was to think about budgetary rules .
Tokens: 1_______ 2___ 3_ 4__ 5___ 6__ 7_ 8____ 9____ 10_______ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = France's (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2000 from articles/00107739 from sent44

Text  : The 3 % - of - GDP cap on budget deficit ,  established somewhat arbitrarily in the 1990's ,  also originated from the traumas of the Mitterrand experiment .
Tokens: 1__ 2 3 4 5_ 6 7__ 8__ 9_ 10____ 11_____ 12 13_________ 14______ 15_________ 16 17_ 18____ 19 20__ 21________ 22__ 23_ 24_____ 25 26_ 27________ 28________ 29

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = The (confidence=0.70)
  FalsePositive nam [7,7] = GDP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [27,27] = Mitterrand (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2001 from articles/00107739 from sent45

Text  : Three percent of GDP was the figure that Delors calculated as the maximum deficit compatible with monetary stability in the circumstances of 1983 .
Tokens: 1____ 2______ 3_ 4__ 5__ 6__ 7_____ 8___ 9_____ 10________ 11 12_ 13_____ 14_____ 15________ 16__ 17______ 18_______ 19 20_ 21___________ 22 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Delors (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [4,4] = GDP (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2002 from articles/00107739 from sent46

Text  : It then simply hardened into a general European rule in the 1990's .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4_______ 5___ 6 7______ 8_______ 9___ 10 11_ 12____ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [8,12] = European rule in the 1990's (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2003 from articles/00107739 from sent47

Text  : Financial markets nowadays are much more aggressive than they were in 1981 .
Tokens: 1________ 2______ 3_______ 4__ 5___ 6___ 7_________ 8___ 9___ 10__ 11 12__ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Financial (confidence=0.51)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2004 from articles/00107739 from sent48

Text  : There is no possibility of a two - year period of experimentation .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4__________ 5_ 6 7__ 8 9___ 10____ 11 12_____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2005 from articles/00107739 from sent49

Text  : The result will be very intense pressure for a rapid redesign of European institutions ,  with the risk that the outcome will lack credibility -  less a  U  -  turn than a  dead end .
Tokens: 1__ 2_____ 3___ 4_ 5___ 6______ 7_______ 8__ 9 10___ 11______ 12 13______ 14__________ 15 16__ 17_ 18__ 19__ 20_ 21_____ 22__ 23__ 24_________ 25 26__ 27 28 29 30__ 31__ 32 33__ 34_ 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2006 from articles/00107739 from sent50

Text  : www.project-syndicate.org
Tokens: 1________________________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = www.project-syndicate.org

2016-10-31 14:04:02,120 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 87 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107741.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107741.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2007 from articles/00107741 from sent1

Text  : GUS : stopa bezrobocia w marcu wyniosła 13 , 3  proc .
Tokens: 1__ 2 3____ 4_________ 5 6____ 7_______ 8_ 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = GUS (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2008 from articles/00107741 from sent2

Text  : Stopa bezrobocia w marcu tego roku wyniosła 13 , 3  proc .  wobec 13 ,  5  proc .  w  lutym -  poinformował w  środę Główny Urząd Statystyczny .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4____ 5___ 6___ 7_______ 8_ 9 10 11__ 12 13___ 14 15 16 17__ 18 19 20___ 21 22__________ 23 24___ 25____ 26___ 27__________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [25,27] = Główny Urząd Statystyczny (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2009 from articles/00107741 from sent3

Text  : Dodał , że najwyższe bezrobocie odnotowano w województwach : warmińsko -  mazurskim ,  zachodniopomorskim i  kujawsko -  pomorskim .
Tokens: 1____ 2 3_ 4________ 5_________ 6_________ 7 8____________ 9 10_______ 11 12_______ 13 14________________ 15 16______ 17 18_______ 19

Chunks:
  FalseNegative nam [10,12] = warmińsko - mazurskim
  FalseNegative nam [14,14] = zachodniopomorskim
  FalseNegative nam [16,18] = kujawsko - pomorskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2010 from articles/00107741 from sent4

Text  : GUS podał , że w marcu br . w porównaniu do lutego nastąpił nieznaczny spadek liczby bezrobotnych i  stopy bezrobocia .
Tokens: 1__ 2____ 3 4_ 5 6____ 7_ 8 9 10________ 11 12____ 13______ 14________ 15____ 16____ 17__________ 18 19___ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = GUS (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2011 from articles/00107741 from sent5

Text  : Liczba bezrobotnych zarejestrowanych w urzędach pracy w końcu marca wyniosła 2  mln 141 ,  9  tys .  osób (  w  tym 1  mln 102 ,  8  tys .  kobiet )  .
Tokens: 1_____ 2___________ 3_______________ 4 5_______ 6____ 7 8____ 9____ 10______ 11 12_ 13_ 14 15 16_ 17 18__ 19 20 21_ 22 23_ 24_ 25 26 27_ 28 29____ 30 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2012 from articles/00107741 from sent6

Text  : Była niższa niż przed miesiącem o 26 , 3 tys .  osób ,  czyli o  1  ,  2  proc .
Tokens: 1___ 2_____ 3__ 4____ 5________ 6 7_ 8 9 10_ 11 12__ 13 14___ 15 16 17 18 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2013 from articles/00107741 from sent7

Text  : W ujęciu rocznym wzrosła o 8 , 0 tys .  osób (  w  analogicznym okresie 2011 roku zanotowano spadek o  16 ,  3  tys .  ,  czyli o  0  ,  8  proc .  )  .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4______ 5 6 7 8 9__ 10 11__ 12 13 14__________ 15_____ 16__ 17__ 18________ 19____ 20 21 22 23 24_ 25 26 27___ 28 29 30 31 32__ 33 34 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2014 from articles/00107741 from sent8

Text  : Najwyższa stopa bezrobocia utrzymywała się nadal w województwach : warmińsko -  mazurskim (  21 ,  1  proc .  )  ,  zachodniopomorskim (  18 ,  5  proc .  )  ,  kujawsko -  pomorskim (  17 ,  8  proc .  )  ,  lubuskim i  podkarpackim (  po 16 ,  3  proc .  )  oraz świętokrzyskim (  16 ,  0  proc .  )  .
Tokens: 1________ 2____ 3_________ 4__________ 5__ 6____ 7 8____________ 9 10_______ 11 12_______ 13 14 15 16 17__ 18 19 20 21________________ 22 23 24 25 26__ 27 28 29 30______ 31 32_______ 33 34 35 36 37__ 38 39 40 41______ 42 43__________ 44 45 46 47 48 49__ 50 51 52__ 53____________ 54 55 56 57 58__ 59 60 61

Chunks:
  FalseNegative nam [10,12] = warmińsko - mazurskim
  FalseNegative nam [21,21] = zachodniopomorskim
  FalseNegative nam [30,32] = kujawsko - pomorskim
  FalseNegative nam [41,41] = lubuskim
  FalseNegative nam [43,43] = podkarpackim
  FalseNegative nam [53,53] = świętokrzyskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2015 from articles/00107741 from sent9

Text  : Najniższa stopa bezrobocia była w województwach : wielkopolskim ( 10 ,  0  proc .  )  ,  mazowieckim (  10 ,  6  proc .  )  ,  śląskim (  11 ,  0  proc .  )  i  małopolskim (  11 ,  3  proc .  )  .
Tokens: 1________ 2____ 3_________ 4___ 5 6____________ 7 8____________ 9 10 11 12 13__ 14 15 16 17_________ 18 19 20 21 22__ 23 24 25 26_____ 27 28 29 30 31__ 32 33 34 35_________ 36 37 38 39 40__ 41 42 43

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = wielkopolskim
  FalseNegative nam [17,17] = mazowieckim
  FalseNegative nam [26,26] = śląskim
  FalseNegative nam [35,35] = małopolskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2016 from articles/00107741 from sent10

Text  : W stosunku do lutego br . spadek liczby bezrobotnych odnotowano w  15 województwach ,  najbardziej znaczący w  :  podlaskim (  o  2  ,  4  proc .  )  ,  opolskim (  o  2  ,  3  proc .  )  ,  podkarpackim (  o  2  ,  1  proc .  )  oraz lubuskim i  świętokrzyskim (  po 2  ,  0  proc .  )  .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4_____ 5_ 6 7_____ 8_____ 9___________ 10________ 11 12 13___________ 14 15_________ 16______ 17 18 19_______ 20 21 22 23 24 25__ 26 27 28 29______ 30 31 32 33 34 35__ 36 37 38 39__________ 40 41 42 43 44 45__ 46 47 48__ 49______ 50 51____________ 52 53 54 55 56 57__ 58 59 60

Chunks:
  FalseNegative nam [19,19] = podlaskim
  FalseNegative nam [29,29] = opolskim
  FalseNegative nam [39,39] = podkarpackim
  FalseNegative nam [49,49] = lubuskim
  FalseNegative nam [51,51] = świętokrzyskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2017 from articles/00107741 from sent11

Text  : W porównaniu z marcem 2011 r . bezrobocie zwiększyło się w  marcu br .  w  ośmiu województwach ,  najbardziej znaczący wzrost odnotowano w  województwach :  łódzkim (  o  4  ,  8  proc .  )  ,  małopolskim (  o  2  ,  4  proc .  )  ,  mazowieckim (  o  1  ,  8  proc .  )  ,  śląskim (  o  1  ,  7  proc .  )  ,  podkarpackim i  podlaskim (  po 0  ,  9  proc .  )  .
Tokens: 1 2_________ 3 4_____ 5___ 6 7 8_________ 9_________ 10_ 11 12___ 13 14 15 16___ 17___________ 18 19_________ 20______ 21____ 22________ 23 24___________ 25 26_____ 27 28 29 30 31 32__ 33 34 35 36_________ 37 38 39 40 41 42__ 43 44 45 46_________ 47 48 49 50 51 52__ 53 54 55 56_____ 57 58 59 60 61 62__ 63 64 65 66__________ 67 68_______ 69 70 71 72 73 74__ 75 76 77

Chunks:
  FalseNegative nam [26,26] = łódzkim
  FalseNegative nam [36,36] = małopolskim
  FalseNegative nam [46,46] = mazowieckim
  FalseNegative nam [56,56] = śląskim
  FalseNegative nam [66,66] = podkarpackim
  FalseNegative nam [68,68] = podlaskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2018 from articles/00107741 from sent12

Text  : Natomiast w siedmiu województwach liczba bezrobotnych spadła : w dolnośląskim (  o  3  ,  6  proc .  )  ,  zachodniopomorskim (  o  2  ,  7  proc .  )  ,  warmińsko -  mazurskim (  o  1  ,  6  proc .  )  ,  świętokrzyskim (  o  1  ,  4  proc .  )  ,  pomorskim (  o  0  ,  7  proc .  )  ,  kujawsko -  pomorskim (  o  0  ,  6  proc .  )  i  opolskim (  o  0  ,  1  proc .  )  .
Tokens: 1________ 2 3______ 4____________ 5_____ 6___________ 7_____ 8 9 10__________ 11 12 13 14 15 16__ 17 18 19 20________________ 21 22 23 24 25 26__ 27 28 29 30_______ 31 32_______ 33 34 35 36 37 38__ 39 40 41 42____________ 43 44 45 46 47 48__ 49 50 51 52_______ 53 54 55 56 57 58__ 59 60 61 62______ 63 64_______ 65 66 67 68 69 70__ 71 72 73 74______ 75 76 77 78 79 80__ 81 82 83

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = dolnośląskim
  FalseNegative nam [20,20] = zachodniopomorskim
  FalseNegative nam [30,32] = warmińsko - mazurskim
  FalseNegative nam [42,42] = świętokrzyskim
  FalseNegative nam [52,52] = pomorskim
  FalseNegative nam [62,64] = kujawsko - pomorskim
  FalseNegative nam [74,74] = opolskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #2019 from articles/00107741 from sent13

Text  : Z danych GUS na koniec marca br . wynika ,  że do urzędów pracy w  ciągu tego miesiąca zgłosiło się 193 ,  7  tys .  osób poszukujących zatrudnienia ,  o  17 ,  3  tys .  osób mniej niż w  lutym i  o  25 ,  2  tys .  osób mniej niż w  marcu 2011 r  .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4_ 5_____ 6____ 7_ 8 9_____ 10 11 12 13_____ 14___ 15 16___ 17__ 18______ 19______ 20_ 21_ 22 23 24_ 25 26__ 27___________ 28__________ 29 30 31 32 33 34_ 35 36__ 37___ 38_ 39 40___ 41 42 43 44 45 46_ 47 48__ 49___ 50_ 51 52___ 53__ 54 55

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = GUS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2020 from articles/00107741 from sent14

Text  : Ponadto GUS poinformował , że na koniec marca 303 zakłady pracy zadeklarowały zwolnienie w  najbliższym czasie 23 ,  6  tys .  pracowników ,  w  tym z  sektora publicznego 7  ,  8  tys .  osób .
Tokens: 1______ 2__ 3___________ 4 5_ 6_ 7_____ 8____ 9__ 10_____ 11___ 12___________ 13________ 14 15_________ 16____ 17 18 19 20_ 21 22_________ 23 24 25_ 26 27_____ 28_________ 29 30 31 32_ 33 34__ 35

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = GUS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2021 from articles/00107741 from sent15

Text  : Przed rokiem było to odpowiednio : 355 zakładów , 35 ,  9  tys .  pracowników ,  w  tym z  sektora publicznego 25 ,  1  tys .  osób .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4_ 5__________ 6 7__ 8_______ 9 10 11 12 13_ 14 15_________ 16 17 18_ 19 20_____ 21_________ 22 23 24 25_ 26 27__ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2022 from articles/00107741 from sent16

Text  : W marcu pracodawcy zgłosili do urzędów pracy 86 , 9  tys .  ofert pracy ,  dla porównania przed miesiącem było to 60 ,  8  tys .  ,  a  przed rokiem 83 ,  2  tys .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4_______ 5_ 6______ 7____ 8_ 9 10 11_ 12 13___ 14___ 15 16_ 17________ 18___ 19_______ 20__ 21 22 23 24 25_ 26 27 28 29___ 30____ 31 32 33 34_ 35

Chunks:

2016-10-31 14:04:02,304 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 88 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107744.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107744.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2023 from articles/00107744 from sent1

Text  : Arka Gdynia zagra z Bogdanką Łęczna .
Tokens: 1___ 2_____ 3____ 4 5_______ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Arka Gdynia (confidence=0.87)
  TruePositive nam [5,6] = Bogdanką Łęczna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2024 from articles/00107744 from sent2

Text  : To mógł być mecz na szczycie
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4___ 5_ 6_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2025 from articles/00107744 from sent3

Text  : W czterech pierwszych wiosennych kolejkach Arka Gdynia i Bogdanka Łęczna zdobyły po 10 punktów ,  najwięcej ze wszystkich zespołów I  ligi .
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4_________ 5________ 6___ 7_____ 8 9_______ 10____ 11_____ 12 13 14_____ 15 16_______ 17 18________ 19______ 20 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Arka Gdynia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Bogdanka Łęczna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2026 from articles/00107744 from sent4

Text  : Obie drużyny mocno jednak potem wyhamowały , stąd w ich niedzielnym starciu stawka będzie już niewielka .
Tokens: 1___ 2______ 3____ 4_____ 5____ 6_________ 7 8___ 9 10_ 11_________ 12_____ 13____ 14____ 15_ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2027 from articles/00107744 from sent5

Text  : Przerwę zimową Arka i Bogdanka spędziły w tabeli po sąsiedzku ,  na siódmym i  ósmym miejscu .
Tokens: 1______ 2_____ 3___ 4 5_______ 6_______ 7 8_____ 9_ 10_______ 11 12 13_____ 14 15___ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Arka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Bogdanka (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2028 from articles/00107744 from sent6

Text  : Gdynianie do miejsca dającego awans tracili wtedy osiem punktów ,  Bogdanka siedem .
Tokens: 1________ 2_ 3______ 4_______ 5____ 6______ 7____ 8____ 9______ 10 11______ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Bogdanka (confidence=0.80)
  FalseNegative nam [1,1] = Gdynianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2029 from articles/00107744 from sent7

Text  : Od tamtego momentu obie drużyny zdążyły zanotować piękną zwyżkę formy ,  która zresztą pozwoliła im włączyć się do walki o  ekstraklasę .
Tokens: 1_ 2______ 3______ 4___ 5______ 6______ 7________ 8_____ 9_____ 10___ 11 12___ 13_____ 14_______ 15 16_____ 17_ 18 19___ 20 21_________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2030 from articles/00107744 from sent8

Text  : Oraz niczym nieusprawiedliwiony zjazd , który z marzeń o awansie praktycznie je odarł .
Tokens: 1___ 2_____ 3__________________ 4____ 5 6____ 7 8_____ 9 10_____ 11_________ 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2031 from articles/00107744 from sent9

Text  : Arka wiosnę zaczęła znakomicie .
Tokens: 1___ 2_____ 3______ 4_________ 5

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Arka

(ChunkerEvaluator) Sentence #2032 from articles/00107744 from sent10

Text  : Przejeżdżając niczym walec po Śląsku Wrocław wdarła się do półfinału Pucharu Polski ,  a  w  lidze ograła Termalikę Bruk -  Bet Nieciecza ,  ówczesnego i  obecnego wicelidera I  ligi .
Tokens: 1____________ 2_____ 3____ 4_ 5_____ 6______ 7_____ 8__ 9_ 10_______ 11_____ 12____ 13 14 15 16___ 17____ 18_______ 19__ 20 21_ 22_______ 23 24________ 25 26______ 27________ 28 29__ 30

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Śląsku Wrocław (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Pucharu Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,22] = Termalikę Bruk - Bet Nieciecza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2033 from articles/00107744 from sent11

Text  : Wywiozła też cenne zwycięstwa z Elbląga ( 4 : 1  z  Olimpią )  i  Radzionkowa (  3  :  2  z  Ruchem )  .
Tokens: 1_______ 2__ 3____ 4_________ 5 6______ 7 8 9 10 11 12_____ 13 14 15_________ 16 17 18 19 20 21____ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Elbląga (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,12] = Olimpią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Radzionkowa (confidence=0.90)
  TruePositive nam [21,21] = Ruchem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2034 from articles/00107744 from sent12

Text  : Symptomem kryzysu był za to remis na własnym stadionie z  Olimpią Grudziądz (  1  :  1  )  ,  który zdaniem trenera Arki Petra Nemeca miał odbijać się zespołowi czkawką aż do końca rozgrywek .
Tokens: 1________ 2______ 3__ 4_ 5_ 6____ 7_ 8______ 9________ 10 11_____ 12_______ 13 14 15 16 17 18 19___ 20_____ 21_____ 22__ 23___ 24____ 25__ 26_____ 27_ 28_______ 29_____ 30 31 32___ 33_______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Olimpią Grudziądz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Arki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Petra Nemeca (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2035 from articles/00107744 from sent13

Text  : Nie będzie , bo Arka za chwilę zremisowała z Flotą Świnoujście i  Dolcanem Ząbki (  po 1  :  1  )  ,  a  w  ostatniej kolejce pozbawiła się złudzeń przegrywając u  siebie z  Kolejarzem Stróże (  0  :  1  )  .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4_ 5___ 6_ 7_____ 8__________ 9 10___ 11_________ 12 13______ 14___ 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24_______ 25_____ 26_______ 27_ 28_____ 29__________ 30 31____ 32 33________ 34____ 35 36 37 38 39 40

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Arka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Flotą Świnoujście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Dolcanem Ząbki (confidence=0.77)
  TruePositive nam [33,34] = Kolejarzem Stróże (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2036 from articles/00107744 from sent14

Text  : Arka znów traci więc osiem punktów do miejsca dającego ekstraklasę ,  z  tym że w  odróżnieniu od sytuacji z  połowy marca ,  do końca sezonu pozostało siedem meczów mniej .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4___ 5____ 6______ 7_ 8______ 9_______ 10_________ 11 12 13_ 14 15 16_________ 17 18______ 19 20____ 21___ 22 23 24___ 25____ 26_______ 27____ 28____ 29___ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Arka (confidence=0.58)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2037 from articles/00107744 from sent15

Text  : Szanse na awans są już tylko matematyczne , czyli .  .  .  tak naprawdę żadne .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4_ 5__ 6____ 7___________ 8 9____ 10 11 12 13_ 14______ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2038 from articles/00107744 from sent16

Text  : Podobnie sytuacja ma się w Łęcznej .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_ 4__ 5 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Łęcznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2039 from articles/00107744 from sent17

Text  : Wtedy gdy Arka remisowała z Flotą , Bogdanka dawała się ograć przeciętnym Katowicom .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4_________ 5 6____ 7 8_______ 9_____ 10_ 11___ 12_________ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Arka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Flotą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Bogdanka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Katowicom (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2040 from articles/00107744 from sent18

Text  : Potem zdołała jeszcze wygrać z Zawiszą Bydgoszcz , ale w  następnej kolejce uległa już wyraźnie beniaminkowi z  Wisły Płock (  1  :  3  )  .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4_____ 5 6______ 7________ 8 9__ 10 11_______ 12_____ 13____ 14_ 15______ 16__________ 17 18___ 19___ 20 21 22 23 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Zawiszą Bydgoszcz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Wisły Płock (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2041 from articles/00107744 from sent19

Text  : W tabeli jest teraz tuż nad Arką , wyprzedza ją raptem o  dwa oczka .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4____ 5__ 6__ 7___ 8 9________ 10 11____ 12 13_ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Arką (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2042 from articles/00107744 from sent20

Text  : Ale do miejsca dającego awans traci już sześć .
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4_______ 5____ 6____ 7__ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2043 from articles/00107744 from sent21

Text  : Wpływ na zniżkę Bogdanki mogą mieć Brazylijczycy związani w pewien sposób z  Arką ,  czyli Nildo i  Peres .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4_______ 5___ 6___ 7____________ 8_______ 9 10____ 11____ 12 13__ 14 15___ 16___ 17 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Bogdanki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Brazylijczycy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Arką (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Nildo (confidence=0.93)
  TruePositive nam [18,18] = Peres (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2044 from articles/00107744 from sent22

Text  : Ten drugi zimą zamienił bowiem właśnie Łęczną na Gdynię ,  wcześniej będąc przecież filarem defensywy Bogdanki .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_______ 5_____ 6______ 7_____ 8_ 9_____ 10 11_______ 12___ 13______ 14_____ 15_______ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Łęczną (confidence=0.98)
  TruePositive nam [9,9] = Gdynię (confidence=0.80)
  TruePositive nam [16,16] = Bogdanki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2045 from articles/00107744 from sent23

Text  : W dodatku zadziwiająco skutecznym , jesienią zdobył trzy gole ,  w  tym jednego w  pierwszym starciu z  Arką (  2  :  2  )  .
Tokens: 1 2______ 3___________ 4_________ 5 6_______ 7_____ 8___ 9___ 10 11 12_ 13_____ 14 15_______ 16_____ 17 18__ 19 20 21 22 23 24

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Arką (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2046 from articles/00107744 from sent24

Text  : W Gdyni jednak już tak dobrze się mu nie wiedzie .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4__ 5__ 6_____ 7__ 8_ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Gdyni (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2047 from articles/00107744 from sent25

Text  : W lidze zagrał tylko trzy mecze , bramki nie zdobył .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4____ 5___ 6____ 7 8_____ 9__ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2048 from articles/00107744 from sent26

Text  : Przegrywa rywalizację ze Sławomirem Mazurkiewiczem i Omarem Jarunem .
Tokens: 1________ 2__________ 3_ 4_________ 5_____________ 6 7_____ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Sławomirem Mazurkiewiczem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Omarem Jarunem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2049 from articles/00107744 from sent27

Text  : Z kolei Nildo jesienią był jednym z najlepszych strzelców ligi (  11 bramek )  i  najgroźniejszą bronią drużyny prowadzonej przez byłego napastnika Arki Piotra Rzepkę .
Tokens: 1 2____ 3____ 4_______ 5__ 6_____ 7 8__________ 9________ 10__ 11 12 13____ 14 15 16____________ 17____ 18_____ 19_________ 20___ 21____ 22________ 23__ 24____ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Nildo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Arki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Piotra Rzepkę (confidence=0.54)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2050 from articles/00107744 from sent28

Text  : Gdynianie byli zimą mocno zainteresowani jego pozyskaniem .
Tokens: 1________ 2___ 3___ 4____ 5_____________ 6___ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2051 from articles/00107744 from sent29

Text  : Ostatecznie Brazylijczyk został jednak w Łęcznej , ale w międzyczasie na światło dzienne wyszły kłopoty z  jego zachowaniem poza boiskiem .
Tokens: 1__________ 2___________ 3_____ 4_____ 5 6______ 7 8__ 9 10__________ 11 12_____ 13_____ 14____ 15_____ 16 17__ 18_________ 19__ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Brazylijczyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Łęcznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2052 from articles/00107744 from sent30

Text  : Wiosną Nildo nie gra więc już prawie wcale , wszedł tylko na niewiele ponad pół godziny we wspomnianym meczu z  Katowicami .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4__ 5___ 6__ 7_____ 8____ 9 10____ 11___ 12 13______ 14___ 15_ 16_____ 17 18_________ 19___ 20 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Katowicami (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Wiosną Nildo (confidence=0.72)
  FalseNegative nam [2,2] = Nildo

(ChunkerEvaluator) Sentence #2053 from articles/00107744 from sent31

Text  : Nie dziwi więc , że pozbawiona swojego żądła oraz ostoi defensywy drużyna z  Łęcznej prędzej czy później musiała złapać zadyszkę .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4 5_ 6_________ 7______ 8____ 9___ 10___ 11_______ 12_____ 13 14_____ 15_____ 16_ 17_____ 18_____ 19____ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Łęcznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2054 from articles/00107744 from sent32

Text  : Zwycięzca niedzielnego meczu przy szczęśliwym układzie wyników pozostałych meczów będzie mógł jeszcze raz delikatnie i  nieśmiało pomyśleć o  walce o  awans .
Tokens: 1________ 2___________ 3____ 4___ 5__________ 6_______ 7______ 8__________ 9_____ 10____ 11__ 12_____ 13_ 14________ 15 16_______ 17______ 18 19___ 20 21___ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2055 from articles/00107744 from sent33

Text  : Patrząc jednak na prezentowaną ostatnio formę obu zespołów i tak prędzej czy później będzie musiał tych myśli się wyzbyć .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4___________ 5_______ 6____ 7__ 8_______ 9 10_ 11_____ 12_ 13_____ 14____ 15____ 16__ 17___ 18_ 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2056 from articles/00107744 from sent34

Text  : Początek meczu o 11 : 45 , transmisja w Orange Sport .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4_ 5 6_ 7 8_________ 9 10____ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Orange Sport (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:02,497 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 89 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107745.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107745.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2057 from articles/00107745 from sent1

Text  : Mecz PGE Marmy z Unią Leszno w Rzeszowie czy .  .  .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4 5___ 6_____ 7 8________ 9__ 10 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = PGE Marmy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,6] = Unią Leszno (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = Rzeszowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2058 from articles/00107745 from sent2

Text  : Lublinie ?
Tokens: 1_______ 2

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Lublinie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2059 from articles/00107745 from sent3

Text  : Zaległe spotkanie żużlowców PGE Marmy Rzeszów z Unią Leszno w  Speedway Ekstralidze było dziś poważnie zagrożone .
Tokens: 1______ 2________ 3________ 4__ 5____ 6______ 7 8___ 9_____ 10 11______ 12_________ 13__ 14__ 15______ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = PGE Marmy Rzeszów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Unią Leszno (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Speedway Ekstralidze (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2060 from articles/00107745 from sent4

Text  : Choć władze rzeszowskiego klubu poczyniły praktycznie wszystkie przygotowania , by w  niedzielę zainaugurować sezon na stadionie miejskim ,  to .  .  .  brakowało jeszcze pozwolenia Polskiego Związku Motorowego .
Tokens: 1___ 2_____ 3____________ 4____ 5________ 6__________ 7________ 8____________ 9 10 11 12_______ 13___________ 14___ 15 16_______ 17______ 18 19 20 21 22 23_______ 24_____ 25________ 26_______ 27_____ 28________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [26,28] = Polskiego Związku Motorowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2061 from articles/00107745 from sent5

Text  : I nadal brakuje .
Tokens: 1 2____ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2062 from articles/00107745 from sent6

Text  : Przez modernizację stadionu miejskiego w Rzeszowie żużlowcy PGE Marmy od kilku miesięcy mieli zdecydowanie pod górkę .
Tokens: 1____ 2___________ 3_______ 4_________ 5 6________ 7_______ 8__ 9____ 10 11___ 12______ 13___ 14__________ 15_ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rzeszowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = PGE Marmy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2063 from articles/00107745 from sent7

Text  : Nie mieli gdzie trenować ani pojechać sparingów .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4_______ 5__ 6_______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2064 from articles/00107745 from sent8

Text  : Nie udało się też oddać obiektu na czas .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4__ 5____ 6______ 7_ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2065 from articles/00107745 from sent9

Text  : Opóźniła się bowiem budowa nowej trybuny , przez co później rozpoczęto też modernizację toru .
Tokens: 1_______ 2__ 3_____ 4_____ 5____ 6______ 7 8____ 9_ 10_____ 11________ 12_ 13__________ 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2066 from articles/00107745 from sent10

Text  : Mecz z Unią został więc przełożony z 15 kwietnia właśnie na najbliższą niedzielę .
Tokens: 1___ 2 3___ 4_____ 5___ 6_________ 7 8_ 9_______ 10_____ 11 12________ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Unią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2067 from articles/00107745 from sent11

Text  : Ostatecznie tor uzyskał licencję , ale . . . rozpoczęły się kolejne problemy .
Tokens: 1__________ 2__ 3______ 4_______ 5 6__ 7 8 9 10________ 11_ 12_____ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2068 from articles/00107745 from sent12

Text  : Zgody na rozegranie meczu w Rzeszowie nie wyraził Polski Związek Motorowy .
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4____ 5 6________ 7__ 8______ 9_____ 10_____ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rzeszowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,11] = Polski Związek Motorowy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2069 from articles/00107745 from sent13

Text  : Wszystko przez umowę użytkowania stadionu przez PGE Marmę obowiązującą jedynie do końca lipca .
Tokens: 1_______ 2____ 3____ 4__________ 5_______ 6____ 7__ 8____ 9___________ 10_____ 11 12___ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = PGE Marmę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2070 from articles/00107745 from sent14

Text  : Do zmiany licencji , która pozwalała PGE Marmie jeździć w  Lublinie ,  potrzeba było umowy ważnej do końca listopada .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4 5____ 6________ 7__ 8_____ 9______ 10 11______ 12 13______ 14__ 15___ 16____ 17 18___ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = PGE Marmie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Lublinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2071 from articles/00107745 from sent15

Text  : Jeszcze dziś rano wszystko wskazywało na to , że centrala zgodzi się jedynie ,  aby mecz odbył się w  Lublinie .
Tokens: 1______ 2___ 3___ 4_______ 5_________ 6_ 7_ 8 9_ 10______ 11____ 12_ 13_____ 14 15_ 16__ 17___ 18_ 19 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Lublinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2072 from articles/00107745 from sent16

Text  : Do akcji musiały wkroczyć władze miasta , które wystosowały pismo z  przyrzeczeniem ,  że stadion zostanie użyczony PGE Marmie we wszystkich terminach ,  w  których zaplanowane są mecze rzeszowskich żużlowców .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4_______ 5_____ 6_____ 7 8____ 9__________ 10___ 11 12____________ 13 14 15_____ 16______ 17______ 18_ 19____ 20 21________ 22_______ 23 24 25_____ 26_________ 27 28___ 29__________ 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = PGE Marmie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2073 from articles/00107745 from sent17

Text  : Decyzja PZMot-u jednak jeszcze nie zapadła .
Tokens: 1______ 2______ 3_____ 4______ 5__ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PZMot-u (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2074 from articles/00107745 from sent18

Text  : Centrala ma ją ogłosić do piątku do południa .
Tokens: 1_______ 2_ 3_ 4______ 5_ 6_____ 7_ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2075 from articles/00107745 from sent19

Text  : Nieoficjalnie jednak słychać , że pojedynek odbędzie się w Rzeszowie .
Tokens: 1____________ 2_____ 3______ 4 5_ 6________ 7_______ 8__ 9 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rzeszowie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:02,582 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 90 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107747.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107747.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2076 from articles/00107747 from sent1

Text  : Dzień Dobry .
Tokens: 1____ 2____ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Dzień Dobry (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2077 from articles/00107747 from sent2

Text  : Dziś pojawią się chmurki , ale upał będzie
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4______ 5 6__ 7___ 8_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2078 from articles/00107747 from sent3

Text  : Termometry pokażą do 27 stopni Celsjusza .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_ 4_ 5_____ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2079 from articles/00107747 from sent4

Text  : Korzystajmy ze słońca , bo pod koniec tygodnia prognozy zapowiadają pogorszenie pogody
Tokens: 1__________ 2_ 3_____ 4 5_ 6__ 7_____ 8_______ 9_______ 10_________ 11_________ 12____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2080 from articles/00107747 from sent5

Text  : Dziś ważne święto : Dzień Flagi .
Tokens: 1___ 2____ 3_____ 4 5____ 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Dzień Flagi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2081 from articles/00107747 from sent6

Text  : Zachęcamy , aby kto tylko może eksponował barwy narodowe .
Tokens: 1________ 2 3__ 4__ 5____ 6___ 7_________ 8____ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2082 from articles/00107747 from sent7

Text  : Niech to się stanie tradycją , że flagi pojawiają się na naszych domach ,  nie tylko 1  ,  2  i  3  maja ,  czy 11 listopada ,  ale także w  zwykłe dni .
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4_____ 5_______ 6 7_ 8____ 9________ 10_ 11 12_____ 13____ 14 15_ 16___ 17 18 19 20 21 22__ 23 24_ 25 26_______ 27 28_ 29___ 30 31____ 32_ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2083 from articles/00107747 from sent8

Text  : Tak , jak to robią Amerykanie , którzy demonstrują w  ten sposób dumę narodową .
Tokens: 1__ 2 3__ 4_ 5____ 6_________ 7 8_____ 9__________ 10 11_ 12____ 13__ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Amerykanie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2084 from articles/00107747 from sent9

Text  : A więc flagi na maszt !
Tokens: 1 2___ 3____ 4_ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2085 from articles/00107747 from sent10

Text  : Czas na życzenia .
Tokens: 1___ 2_ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2086 from articles/00107747 from sent11

Text  : Te imieninowe przyjmuje dziś Anatol i Zygmunt .
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4___ 5_____ 6 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Anatol (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Zygmunt (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2087 from articles/00107747 from sent12

Text  : Urodziny świętują : Bogusław Kaczyński , dziennikarz , publicysta ,  krytyk filmowy i  znawca savoir -  vivre ,  wokaliści Małgorzata Ostrowska i  Norbi ,  piłkarz David Beckham i  polski aktor Wojciech Pszoniak .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4_______ 5________ 6 7__________ 8 9_________ 10 11____ 12_____ 13 14____ 15____ 16 17___ 18 19_______ 20________ 21_______ 22 23___ 24 25_____ 26___ 27_____ 28 29____ 30___ 31______ 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Bogusław Kaczyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Małgorzata Ostrowska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Norbi (confidence=0.56)
  TruePositive nam [26,27] = David Beckham (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,32] = Wojciech Pszoniak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2088 from articles/00107747 from sent13

Text  : Pamiętacie ten dialog z „ Ziemi obiecanej ” ?
Tokens: 1_________ 2__ 3_____ 4 5 6____ 7________ 8 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Ziemi obiecanej (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2089 from articles/00107747 from sent14

Text  : - Zakładamy fabrykę .
Tokens: 1 2________ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2090 from articles/00107747 from sent15

Text  : - Tak , ja nie mam nic , ty nie masz nic ,  on nie ma nic .
Tokens: 1 2__ 3 4_ 5__ 6__ 7__ 8 9_ 10_ 11__ 12_ 13 14 15_ 16 17_ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2091 from articles/00107747 from sent16

Text  : - To razem właśnie mamy tyle , w sam raz tyle ,  żeby założyć wielką fabrykę .
Tokens: 1 2_ 3____ 4______ 5___ 6___ 7 8 9__ 10_ 11__ 12 13__ 14_____ 15____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2092 from articles/00107747 from sent17

Text  : Film był prawdziwym popisem sztuki aktorskiej .
Tokens: 1___ 2__ 3_________ 4______ 5_____ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2093 from articles/00107747 from sent18

Text  : Zobaczcie :
Tokens: 1________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2094 from articles/00107747 from sent19

Text  : 2 maja swoje małe święto ma też . . .
Tokens: 1 2___ 3____ 4___ 5_____ 6_ 7__ 8 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2095 from articles/00107747 from sent20

Text  : Pałac Nauki i Kultury w Warszawie .
Tokens: 1____ 2____ 3 4______ 5 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Pałac Nauki i Kultury (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Warszawie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2096 from articles/00107747 from sent21

Text  : Dokładnie 60 lat temu wbito pierwszą łopatę na budowie tego najwyższego wówczas w  Polsce budynku .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4___ 5____ 6_______ 7_____ 8_ 9______ 10__ 11_________ 12_____ 13 14____ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2097 from articles/00107747 from sent22

Text  : Był darem narodu radzieckiego dla narodu polskiego .
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 4___________ 5__ 6_____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2098 from articles/00107747 from sent23

Text  : Wybudowano go w trzy lata , według projektu radzieckiego architekta Lwa Rudniewa .
Tokens: 1_________ 2_ 3 4___ 5___ 6 7_____ 8_______ 9___________ 10________ 11_ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Lwa Rudniewa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2099 from articles/00107747 from sent24

Text  : Architektonicznie pałac jest mieszanką art . deco , socrealizmu i  polskiego historyzmu .
Tokens: 1________________ 2____ 3___ 4________ 5__ 6 7___ 8 9__________ 10 11_______ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2100 from articles/00107747 from sent25

Text  : Obecnie mieści się tam wiele firm oraz instytucji użyteczności publicznej ,  takich jak kina ,  teatry ,  księgarnia ,  kluby sportowe ,  wyższe uczelnie .
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4__ 5____ 6___ 7___ 8_________ 9___________ 10________ 11 12____ 13_ 14__ 15 16____ 17 18________ 19 20___ 21______ 22 23____ 24______ 25

Chunks:

2016-10-31 14:04:02,676 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 91 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107752.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107752.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2101 from articles/00107752 from sent1

Text  : Samoobrona : projekt o referendach - do komisji ( krótka3 )
Tokens: 1_________ 2 3______ 4 5__________ 6 7_ 8______ 9 10_____ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Samoobrona

(ChunkerEvaluator) Sentence #2102 from articles/00107752 from sent2

Text  : 22 . 11 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2103 from articles/00107752 from sent3

Text  : Warszawa ( PAP ) - Lider Samoobrony Andrzej Lepper opowiedział się za skierowaniem do komisji prezydenckiego projektu o  referendach ogólnokrajowych .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5 6____ 7_________ 8______ 9_____ 10_________ 11_ 12 13__________ 14 15_____ 16____________ 17______ 18 19_________ 20_____________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Samoobrony (confidence=0.88)
  TruePositive nam [8,9] = Andrzej Lepper (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2104 from articles/00107752 from sent4

Text  : Jego zdaniem projekt wymaga dużych zmian
Tokens: 1___ 2______ 3______ 4_____ 5_____ 6____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2105 from articles/00107752 from sent5

Text  : Sejm debatuje w piątek nad prezydenckim projektem , który reguluje zasady przeprowadzania referendum w  sprawach dotyczących przystąpienia Polski do Unii Europejskiej ,  zmian konstytucji i  innych kwestii o  szczególnym znaczeniu dla państwa
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_____ 5__ 6___________ 7________ 8 9____ 10______ 11____ 12_____________ 13________ 14 15______ 16_________ 17___________ 18____ 19 20__ 21__________ 22 23___ 24_________ 25 26____ 27_____ 28 29_________ 30_______ 31_ 32_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Sejm (confidence=0.87)
  TruePositive nam [18,18] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2106 from articles/00107752 from sent6

Text  : " Samoobrona opowiada się za dużymi zmianami , ale na pewno nie będziemy projektu odrzucać ,  opowiadamy się za skierowaniem do komisji "  -  zapowiedział Lepper .
Tokens: 1 2_________ 3_______ 4__ 5_ 6_____ 7_______ 8 9__ 10 11___ 12_ 13______ 14______ 15______ 16 17________ 18_ 19 20__________ 21 22_____ 23 24 25__________ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = Lepper (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Samoobrona

(ChunkerEvaluator) Sentence #2107 from articles/00107752 from sent7

Text  : " Ustawa o referendum jest potrzebna , choć nie w  tym kształcie "  -  zastrzegł
Tokens: 1 2_____ 3 4_________ 5___ 6________ 7 8___ 9__ 10 11_ 12_______ 13 14 15_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2108 from articles/00107752 from sent8

Text  : " Czas , aby śmy społeczeństwu powiedzieli prawdę o Unii Europejskiej ,  przed referendum akcesyjnym "  -  podkreślił Lepper
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5__ 6____________ 7__________ 8_____ 9 10__ 11__________ 12 13___ 14________ 15________ 16 17 18________ 19____

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Lepper (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2109 from articles/00107752 from sent9

Text  : Dodał , że Samoobrona jest ugrupowaniem eurorealistycznym
Tokens: 1____ 2 3_ 4_________ 5___ 6___________ 7________________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Samoobrona (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2110 from articles/00107752 from sent10

Text  : Jego zdaniem , w kampanii przedreferendalnej " nie będzie sprawiedliwego podziału czasu "  .
Tokens: 1___ 2______ 3 4 5_______ 6_________________ 7 8__ 9_____ 10____________ 11______ 12___ 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2111 from articles/00107752 from sent11

Text  : Lepper podkreślił też , że potrzebna jest edukacja społeczeństwa dotycząca warunków wejścia Polski do Unii .
Tokens: 1_____ 2_________ 3__ 4 5_ 6________ 7___ 8_______ 9____________ 10_______ 11______ 12_____ 13____ 14 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Lepper (confidence=0.83)
  TruePositive nam [13,13] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2112 from articles/00107752 from sent12

Text  : " Dziś społeczeństwo edukuje pan Wiatr " - powiedział
Tokens: 1 2___ 3____________ 4______ 5__ 6____ 7 8 9_________

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Wiatr (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2113 from articles/00107752 from sent13

Text  : Według Leppera , należało by w ustawie o referendum i  w  konstytucji wprowadzić obowiązek udziału w  głosowaniach -  w  referendach i  wyborach .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4_______ 5_ 6 7______ 8 9_________ 10 11 12_________ 13________ 14_______ 15_____ 16 17__________ 18 19 20_________ 21 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Leppera (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2114 from articles/00107752 from sent14

Text  : " Obywatele muszą czuć się odpowiedzialni za państwo " -  argumentował szef Samoobrony .
Tokens: 1 2________ 3____ 4___ 5__ 6_____________ 7_ 8______ 9 10 11__________ 12__ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Samoobrony (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2115 from articles/00107752 from sent15

Text  : " Wybory to obowiązek wobec własnej ojczyzny " - dodał
Tokens: 1 2_____ 3_ 4________ 5____ 6______ 7_______ 8 9 10___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2116 from articles/00107752 from sent16

Text  : Kazimierz Ujazdowski z Prawa i Sprawiedliwości powiedział , że jego ugrupowanie jest zdecydowanie za tym ,  by "  prawdziwe referendum było silną instytucją ustrojową Rzeczpospolitej "  .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4____ 5 6______________ 7_________ 8 9_ 10__ 11_________ 12__ 13__________ 14 15_ 16 17 18 19_______ 20________ 21__ 22___ 23________ 24_______ 25_____________ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Kazimierz Ujazdowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Rzeczpospolitej (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [4,4] = Prawa (confidence=0.90)
  FalseNegative nam [4,6] = Prawa i Sprawiedliwości

(ChunkerEvaluator) Sentence #2117 from articles/00107752 from sent17

Text  : ( PAP ) kg / la / bug /
Tokens: 1 2__ 3 4_ 5 6_ 7 8__ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:02,762 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 92 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107753.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107753.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2118 from articles/00107753 from sent1

Text  : Wiceprezes Wisły oburzony : Jeśli Śląsk ma być mistrzem ,  niech sobie na to zasłuży
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4 5____ 6____ 7_ 8__ 9_______ 10 11___ 12___ 13 14 15_____

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Wisły (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [5,6] = Jeśli Śląsk (confidence=0.55)
  FalseNegative nam [6,6] = Śląsk

(ChunkerEvaluator) Sentence #2119 from articles/00107753 from sent2

Text  : PRZEGLĄD PRASY .
Tokens: 1_______ 2____ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = PRZEGLĄD PRASY (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2120 from articles/00107753 from sent3

Text  : Wiceprezes Wisły Kraków , Jacek Bednarz oburza się , gdy słyszy ,  że jego drużyna mogła by się podłożyć Śląskowi w  niedzielnym meczu przyjaźni -  pisze dzisiejszy „  Przegląd Sportowy ”  .
Tokens: 1_________ 2____ 3_____ 4 5____ 6______ 7_____ 8__ 9 10_ 11____ 12 13 14__ 15_____ 16___ 17 18_ 19______ 20______ 21 22_________ 23___ 24_______ 25 26___ 27________ 28 29______ 30______ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Wisły Kraków (confidence=0.97)
  TruePositive nam [5,6] = Jacek Bednarz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Śląskowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Przegląd Sportowy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2121 from articles/00107753 from sent4

Text  : Przed niedzielnym meczem Śląska z Wisłą nie cichną spekulacje ,  że krakowianie ten mecz mogą odpuścić .
Tokens: 1____ 2__________ 3_____ 4_____ 5 6____ 7__ 8_____ 9_________ 10 11 12_________ 13_ 14__ 15__ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Śląska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Wisłą (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [12,12] = krakowianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2122 from articles/00107753 from sent5

Text  : Nie jest bowiem tajemnicą , że kibice obu klubów przyjaźnią się .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4________ 5 6_ 7_____ 8__ 9_____ 10________ 11_ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2123 from articles/00107753 from sent6

Text  : Zwycięstwo Śląska sprawiło by , że wrocławianie bez względu na pozostałe wyniki ,  zostali by mistrzem Polski .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_______ 4_ 5 6_ 7___________ 8__ 9______ 10 11_______ 12____ 13 14_____ 15 16______ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Śląska (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = Polski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,7] = wrocławianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2124 from articles/00107753 from sent7

Text  : - Nie przyjmuję tego do wiadomości - irytuje się wiceprezes Wisły ,  gdy słyszy o  takiej możliwości .
Tokens: 1 2__ 3________ 4___ 5_ 6_________ 7 8______ 9__ 10________ 11___ 12 13_ 14____ 15 16____ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Wisły (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2125 from articles/00107753 from sent8

Text  : Jednocześnie przekonuje , że krakowianie zrobią wszystko , żeby sezon zakończyć zwycięstwem .
Tokens: 1___________ 2_________ 3 4_ 5__________ 6_____ 7_______ 8 9___ 10___ 11_______ 12_________ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = krakowianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2126 from articles/00107753 from sent9

Text  : - Inni piłkarze widzą , że gdy grasz bez determinacji ,  to następuje reakcja trenera .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4____ 5 6_ 7__ 8____ 9__ 10__________ 11 12 13_______ 14_____ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2127 from articles/00107753 from sent10

Text  : Jeśli Śląsk ma być mistrzem , niech sobie na to zasłuży .
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4__ 5_______ 6 7____ 8____ 9_ 10 11_____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Jeśli Śląsk (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Śląsk

(ChunkerEvaluator) Sentence #2128 from articles/00107753 from sent11

Text  : Mistrzostwo się wygrywa , a nie dostaje .
Tokens: 1__________ 2__ 3______ 4 5 6__ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2129 from articles/00107753 from sent12

Text  : Przyjaźń przyjaźnią , ale trzeba się szanować .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4__ 5_____ 6__ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2130 from articles/00107753 from sent13

Text  : Takie pogłoski są dla nas bardzo obraźliwe - mówi Bednarz .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4__ 5__ 6_____ 7________ 8 9___ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Bednarz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2131 from articles/00107753 from sent14

Text  : Mecz Śląska z Wisłą odbędzie się na stadionie przy ul .  Reymonta w  Krakowie ,  o  godz .  17 .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4____ 5_______ 6__ 7_ 8________ 9___ 10 11 12______ 13 14______ 15 16 17__ 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Śląska (confidence=0.94)
  TruePositive nam [4,4] = Wisłą (confidence=0.92)
  TruePositive nam [12,12] = Reymonta (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Krakowie (confidence=0.98)

2016-10-31 14:04:02,827 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 93 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107754.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107754.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2132 from articles/00107754 from sent1

Text  : Tragiczny weekend na drogach - zginęły 62 osoby
Tokens: 1________ 2______ 3_ 4______ 5 6______ 7_ 8____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2133 from articles/00107754 from sent2

Text  : Kończący się właśnie majowy weekend policjanci zaliczają do tragicznych .
Tokens: 1_______ 2__ 3______ 4_____ 5______ 6_________ 7________ 8_ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2134 from articles/00107754 from sent3

Text  : W ciągu ostatnich kilku dni na polskich drogach zginęły 62 osoby ,  a  1129 zostało rannych .
Tokens: 1 2____ 3________ 4____ 5__ 6_ 7_______ 8______ 9______ 10 11___ 12 13 14__ 15_____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2135 from articles/00107754 from sent4

Text  : Niestety , te statystyki mogą się zmienić , gdyż wielu majówkowiczów właśnie w  niedzielę (  6  .  05 )  planuje wracać z  wypoczynku do domu .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4_________ 5___ 6__ 7______ 8 9___ 10___ 11___________ 12_____ 13 14_______ 15 16 17 18 19 20_____ 21____ 22 23________ 24 25__ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2136 from articles/00107754 from sent5

Text  : Tragiczny weekend na drogach - zginęły 62 osoby
Tokens: 1________ 2______ 3_ 4______ 5 6______ 7_ 8____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2137 from articles/00107754 from sent6

Text  : Do tragicznych policjanci zaliczają kończący się właśnie majowy weekend .
Tokens: 1_ 2__________ 3_________ 4________ 5_______ 6__ 7______ 8_____ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2138 from articles/00107754 from sent7

Text  : W ciągu ostatnich kilku dni na polskich drogach zginęły 62 osoby ,  a  1129 zostało rannych .
Tokens: 1 2____ 3________ 4____ 5__ 6_ 7_______ 8______ 9______ 10 11___ 12 13 14__ 15_____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2139 from articles/00107754 from sent8

Text  : Niestety te statystyki mogą się zmienić , gdyż wielu majówkowiczów właśnie w  niedzielę planuje wracać z  wypoczynku do domu .
Tokens: 1_______ 2_ 3_________ 4___ 5__ 6______ 7 8___ 9____ 10___________ 11_____ 12 13_______ 14_____ 15____ 16 17________ 18 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2140 from articles/00107754 from sent9

Text  : Na krajowych drogach od początku długiego , majowego weekendu doszło do 876 wypadków .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4_ 5_______ 6_______ 7 8_______ 9_______ 10____ 11 12_ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2141 from articles/00107754 from sent10

Text  : Zginęły w nich 62 osoby , rannych zostało 1129 osób .
Tokens: 1______ 2 3___ 4_ 5____ 6 7______ 8______ 9___ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2142 from articles/00107754 from sent11

Text  : Najczęstszymi przyczynami tych tragicznych zdarzeń była brawura kierowców .
Tokens: 1____________ 2__________ 3___ 4__________ 5______ 6___ 7______ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2143 from articles/00107754 from sent12

Text  : Czyli : nadmierna prędkość czy wyprzedzanie „ na trzeciego ”  .
Tokens: 1____ 2 3________ 4_______ 5__ 6___________ 7 8_ 9________ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2144 from articles/00107754 from sent13

Text  : Do tego wielu kierowców siadało do auta na podwójnym gazie -  policjanci zatrzymali ponad cztery tys .  pijanych kierowców .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4________ 5______ 6_ 7___ 8_ 9________ 10___ 11 12________ 13________ 14___ 15____ 16_ 17 18______ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2145 from articles/00107754 from sent14

Text  : Niestety , te statystyki mogą się jeszcze zmienić .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4_________ 5___ 6__ 7______ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2146 from articles/00107754 from sent15

Text  : Bo właśnie na niedzielę wiele osób zaplanowało powroty z majówkowych wojaży .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4________ 5____ 6___ 7__________ 8______ 9 10_________ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2147 from articles/00107754 from sent16

Text  : Policjanci apelują o zachowanie ostrożności na drogach .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4_________ 5__________ 6_ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2148 from articles/00107754 from sent17

Text  : Zwłaszcza , że paradoksalnie do wypadków dochodzi częściej przy pięknej ,  słonecznej pogodzie ,  niż kiedy jest jest deszcz czy mgła .
Tokens: 1________ 2 3_ 4____________ 5_ 6_______ 7_______ 8_______ 9___ 10_____ 11 12________ 13______ 14 15_ 16___ 17__ 18__ 19____ 20_ 21__ 22

Chunks:

2016-10-31 14:04:02,902 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 94 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107755.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107755.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2149 from articles/00107755 from sent1

Text  : Przejścia przez ulice to koszmar .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4_ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2150 from articles/00107755 from sent2

Text  : Walczą o zmiany
Tokens: 1_____ 2 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2151 from articles/00107755 from sent3

Text  : Fundacja Szansa dla Niewidomych od początku roku upomina się o  dostosowanie przejść dla pieszych w  Zielonej Górze .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4__________ 5_ 6_______ 7___ 8______ 9__ 10 11__________ 12_____ 13_ 14______ 15 16______ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Zielonej Górze (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Fundacja Szansa (confidence=0.89)
  FalsePositive nam [4,4] = Niewidomych (confidence=0.67)
  FalseNegative nam [2,4] = Szansa dla Niewidomych

(ChunkerEvaluator) Sentence #2152 from articles/00107755 from sent4

Text  : Przy zebrach brakuje tzw . groszków , czyli wypustków ,  które oznaczają kraniec chodnika ,  i  sygnalizacji dźwiękowej .
Tokens: 1___ 2______ 3______ 4__ 5 6_______ 7 8____ 9________ 10 11___ 12_______ 13_____ 14______ 15 16 17__________ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2153 from articles/00107755 from sent5

Text  : Pierwsze modyfikacje mają ruszyć w wakacje
Tokens: 1_______ 2__________ 3___ 4_____ 5 6______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2154 from articles/00107755 from sent6

Text  : Niewidzący i niedowidzący nie mają łatwego życia w mieście .
Tokens: 1_________ 2 3___________ 4__ 5___ 6______ 7____ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2155 from articles/00107755 from sent7

Text  : Potykają się o za wysokie krawężniki , muszą nasłuchiwać ,  czy po ścieżce przypadkiem nie jedzie rowerzysta .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4_ 5______ 6_________ 7 8____ 9__________ 10 11_ 12 13_____ 14_________ 15_ 16____ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2156 from articles/00107755 from sent8

Text  : Bez towarzysza pod ręką nie wybierają się na spacer .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4___ 5__ 6________ 7__ 8_ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2157 from articles/00107755 from sent9

Text  : Dlaczego ?
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2158 from articles/00107755 from sent10

Text  : Brak sygnalizacji dźwiękowej oznacza całkowitą bezradność .
Tokens: 1___ 2___________ 3_________ 4______ 5________ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2159 from articles/00107755 from sent11

Text  : Jak dodamy do tego brak „ groszków ” , bezpieczne przejście po pasach graniczy niemal z  cudem .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4___ 5___ 6 7_______ 8 9 10________ 11_______ 12 13____ 14______ 15____ 16 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2160 from articles/00107755 from sent12

Text  : Od kilku lat niewidomi przechodzą specjalne szkolenia z orientacji w  przestrzeni .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4________ 5_________ 6________ 7________ 8 9_________ 10 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2161 from articles/00107755 from sent13

Text  : Do domu osoby niepełnosprawnej przyjeżdża trener i zabiera ją na wycieczkę po mieście .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4_______________ 5_________ 6_____ 7 8______ 9_ 10 11_______ 12 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2162 from articles/00107755 from sent14

Text  : Razem badają wszystkie elementy drogi , od krawężników , przez nawierzchnię ,  aż po okoliczną roślinność .
Tokens: 1____ 2_____ 3________ 4_______ 5____ 6 7_ 8__________ 9 10___ 11__________ 12 13 14 15_______ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2163 from articles/00107755 from sent15

Text  : Żeby przypadkiem nie wejść w trawnik .
Tokens: 1___ 2__________ 3__ 4____ 5 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2164 from articles/00107755 from sent16

Text  : Fundacja Szansa dla Niewidomych postanowiła ruszyć martwy temat przejść dla pieszych .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4__________ 5__________ 6_____ 7_____ 8____ 9______ 10_ 11______ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,4] = Fundacja Szansa dla Niewidomych (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [2,4] = Szansa dla Niewidomych

(ChunkerEvaluator) Sentence #2165 from articles/00107755 from sent17

Text  : Bożena Bąk , przedstawicielka zielonogórskiego Tyflopunktu , w styczniu poprosiła urząd miasta o  inwentaryzację wszystkich zebr .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_______________ 5_______________ 6__________ 7 8 9_______ 10_______ 11___ 12____ 13 14____________ 15________ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Bożena Bąk (confidence=0.97)
  TruePositive nam [6,6] = Tyflopunktu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2166 from articles/00107755 from sent18

Text  : - Początkowo chciała m się tylko dowiedzieć , dlaczego przejścia ,  które kiedyś sygnalizowały pikaniem zielone światło ,  przestały dźwięczeć .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4 5__ 6____ 7_________ 8 9_______ 10_______ 11 12___ 13____ 14___________ 15______ 16_____ 17_____ 18 19_______ 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2167 from articles/00107755 from sent19

Text  : Z tego rozwiązania korzystali przecież nie tylko niewidomi , ale i  całkowicie pełnosprawni .
Tokens: 1 2___ 3__________ 4_________ 5_______ 6__ 7____ 8________ 9 10_ 11 12________ 13__________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2168 from articles/00107755 from sent20

Text  : Każdy z nas ma gorszy dzień .
Tokens: 1____ 2 3__ 4_ 5_____ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2169 from articles/00107755 from sent21

Text  : Można nie zauważyć światła przez ostre słońce lub przez zmęczenie wejść na pasy bez sprawdzenia ,  czy aby na pewno jest zielone -  opowiada Bąk .
Tokens: 1____ 2__ 3_______ 4______ 5____ 6____ 7_____ 8__ 9____ 10_______ 11___ 12 13__ 14_ 15_________ 16 17_ 18_ 19 20___ 21__ 22_____ 23 24______ 25_ 26

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = Bąk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2170 from articles/00107755 from sent22

Text  : Ostateczna inwentaryzacja zebr dotarła do niej w marcu .
Tokens: 1_________ 2_____________ 3___ 4______ 5_ 6___ 7 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2171 from articles/00107755 from sent23

Text  : Wtedy Bąk skontaktowała się z Marzeną Bobińską , niewidomą ,  która na co dzień mieszka w  Zielonej Górze .
Tokens: 1____ 2__ 3____________ 4__ 5 6______ 7_______ 8 9________ 10 11___ 12 13 14___ 15_____ 16 17______ 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Bąk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Marzeną Bobińską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Zielonej Górze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2172 from articles/00107755 from sent24

Text  : Bobińska wystąpiła w styczniu na sesji rady miasta .
Tokens: 1_______ 2________ 3 4_______ 5_ 6____ 7___ 8_____ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Bobińska

(ChunkerEvaluator) Sentence #2173 from articles/00107755 from sent25

Text  : Zdenerwowana wytknęła prezydentowi , jakie bariery uniemożliwiają jej życie w  mieście .
Tokens: 1___________ 2_______ 3___________ 4 5____ 6______ 7_____________ 8__ 9____ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2174 from articles/00107755 from sent26

Text  : - Wiele razy stała m sama na pasach i nie miała m  kogo poprosić o  przeprowadzenie przez ulicę .
Tokens: 1 2____ 3___ 4____ 5 6___ 7_ 8_____ 9 10_ 11___ 12 13__ 14______ 15 16_____________ 17___ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2175 from articles/00107755 from sent27

Text  : Pomoc przy ocenieniu odległości samochodu jest niezbędna .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4_________ 5________ 6___ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2176 from articles/00107755 from sent28

Text  : Zresztą ludzie nie zawsze chcą mi podpowiadać .
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4_____ 5___ 6_ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2177 from articles/00107755 from sent29

Text  : To jest koszmar - mówiła do radnych .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4 5_____ 6_ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2178 from articles/00107755 from sent30

Text  : Panie razem wybrały się na spacer po ulicach miasta .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4__ 5_ 6_____ 7_ 8______ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2179 from articles/00107755 from sent31

Text  : Wypisały , na które przejścia i skrzyżowania należy zwrócić uwagę ,  które zostały wybudowane prawidłowo .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4____ 5________ 6 7___________ 8_____ 9______ 10___ 11 12___ 13_____ 14________ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2180 from articles/00107755 from sent32

Text  : Na wzorcową ocenę zasłużyły przejścia na ul . Łużyckiej .
Tokens: 1_ 2_______ 3____ 4________ 5________ 6_ 7_ 8 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Łużyckiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2181 from articles/00107755 from sent33

Text  : Mają jednak jedno „ ale ” .
Tokens: 1___ 2_____ 3____ 4 5__ 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2182 from articles/00107755 from sent34

Text  : - Przez ostatnie pół roku ani razu nie słyszała m  tam dźwięku ,  który informuje o  zielonym świetle .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4__ 5___ 6__ 7___ 8__ 9_______ 10 11_ 12_____ 13 14___ 15_______ 16 17______ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2183 from articles/00107755 from sent35

Text  : Poza tym to jedne z najbezpieczniejszych zebr w mieście -  komentuje Bąk .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4____ 5 6___________________ 7___ 8 9______ 10 11_______ 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Bąk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2184 from articles/00107755 from sent36

Text  : Paweł Urbański , dyrektor wydziału inwestycji miejskich i zarządzania drogami ,  w  przesłanej inwentaryzacji solidnie opisał wszystkie przejścia z  sygnalizacją świetlną .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_______ 5_______ 6_________ 7________ 8 9__________ 10_____ 11 12 13________ 14____________ 15______ 16____ 17_______ 18_______ 19 20__________ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Paweł Urbański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2185 from articles/00107755 from sent37

Text  : Prawda okazała się brutalna .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2186 from articles/00107755 from sent38

Text  : Koniecznych napraw urządzeń wysyłających dźwięk jest tak dużo , że trzeba na nie ogłosić przetarg .
Tokens: 1__________ 2_____ 3_______ 4___________ 5_____ 6___ 7__ 8___ 9 10 11____ 12 13_ 14_____ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2187 from articles/00107755 from sent39

Text  : - Z pewnością zmieni się firma zajmująca się konserwacją takich urządzeń .
Tokens: 1 2 3________ 4_____ 5__ 6____ 7________ 8__ 9__________ 10____ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2188 from articles/00107755 from sent40

Text  : Ponadto wszędzie tam , gdzie są lub będą prowadzone remonty ulic ,  zamontujemy oznaczenia dla osób niepełnosprawnych .
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4 5____ 6_ 7__ 8___ 9_________ 10_____ 11__ 12 13_________ 14________ 15_ 16__ 17_______________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2189 from articles/00107755 from sent41

Text  : Na każdym przejściu pojawią się „ groszki ” .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4______ 5__ 6 7______ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2190 from articles/00107755 from sent42

Text  : Sygnalizacja dźwiękowa będzie działać tam , gdzie już znajdują się światła -  zapewnia Tomasz Misiak ,  rzecznik prezydenta miasta .
Tokens: 1___________ 2________ 3_____ 4______ 5__ 6 7____ 8__ 9_______ 10_ 11_____ 12 13______ 14____ 15____ 16 17______ 18________ 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Tomasz Misiak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2191 from articles/00107755 from sent43

Text  : Naprawy sygnalizacji dźwiękowych i wbudowanie „ groszków ” mają potrwać do końca wakacji .
Tokens: 1______ 2___________ 3__________ 4 5_________ 6 7_______ 8 9___ 10_____ 11 12___ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2192 from articles/00107755 from sent44

Text  : Spora część modernizacji została też przeniesiona na 2013 r .
Tokens: 1____ 2____ 3___________ 4______ 5__ 6___________ 7_ 8___ 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2193 from articles/00107755 from sent45

Text  : Wówczas w budżecie miasta ma się pojawić zapis o potrzebie dostosowania przejść dla osób niepełnosprawnych .
Tokens: 1______ 2 3_______ 4_____ 5_ 6__ 7______ 8____ 9 10_______ 11__________ 12_____ 13_ 14__ 15_______________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2194 from articles/00107755 from sent46

Text  : Które przejścia należy przebudować w pierwszej kolejności ?
Tokens: 1____ 2________ 3_____ 4__________ 5 6________ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2195 from articles/00107755 from sent47

Text  : Bąk typuje : - Przy rondzie PCK , bo słychać pikanie tylko na dwóch przejściach .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4 5___ 6______ 7__ 8 9_ 10_____ 11_____ 12___ 13 14___ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Bąk (confidence=0.95)
  TruePositive nam [7,7] = PCK (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2196 from articles/00107755 from sent48

Text  : Przy Focusie , bo za szybko zmieniają się światła i  ludzie pędzą jak szaleni .
Tokens: 1___ 2______ 3 4_ 5_ 6_____ 7________ 8__ 9______ 10 11____ 12___ 13_ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Focusie (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2197 from articles/00107755 from sent49

Text  : Na ulicy Ułańskiej , bo przejeżdża tam mnóstwo samochodów ,  a  przecież obok jest dworzec PKS .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4 5_ 6_________ 7__ 8______ 9_________ 10 11 12______ 13__ 14__ 15_____ 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Ułańskiej (confidence=0.98)
  TruePositive nam [16,16] = PKS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2198 from articles/00107755 from sent50

Text  : I oczywiście przy urzędzie pracy na Sienkiewicza .
Tokens: 1 2_________ 3___ 4_______ 5____ 6_ 7___________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Sienkiewicza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2199 from articles/00107755 from sent51

Text  : 15 maja Fundacja Szansa dla Niewidomych planuje otwarte spotkanie niewidomych i  słabowidzących z  urzędnikami .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4_____ 5__ 6__________ 7______ 8______ 9________ 10_________ 11 12____________ 13 14_________ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [3,6] = Fundacja Szansa dla Niewidomych (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,6] = Szansa dla Niewidomych

(ChunkerEvaluator) Sentence #2200 from articles/00107755 from sent52

Text  : Na spotkanie może przyjść każdy .
Tokens: 1_ 2________ 3___ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2201 from articles/00107755 from sent53

Text  : Godzina i miejsce jeszcze nie są ustalone .
Tokens: 1______ 2 3______ 4______ 5__ 6_ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2202 from articles/00107755 from sent54

Text  : Które przejścia są niebezpiecznie ?
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4_____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2203 from articles/00107755 from sent55

Text  : Które należało by uzupełnić o sygnał dźwiękowy ?
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4________ 5 6_____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2204 from articles/00107755 from sent56

Text  : Piszcie swoje propozycje na adres agata . zralko @ zielona .  agora .  pl .
Tokens: 1______ 2____ 3_________ 4_ 5____ 6____ 7 8_____ 9 10_____ 11 12___ 13 14 15

Chunks:
  FalseNegative nam [6,14] = agata . zralko @ zielona . agora . pl

2016-10-31 14:04:03,136 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 95 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107756.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107756.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2205 from articles/00107756 from sent1

Text  : Akazienstraße
Tokens: 1____________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Akazienstraße (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2206 from articles/00107756 from sent2

Text  : Od 1945 r ul . Akacjowa
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5 6_______

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Akacjowa (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:03,140 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 96 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107757.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107757.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2207 from articles/00107757 from sent1

Text  : Grecka giełda w dół o ponad 7 proc . po wyborach
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4__ 5 6____ 7 8___ 9 10 11______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2208 from articles/00107757 from sent2

Text  : Indeks greckiej giełdy spadł w poniedziałek rano o ponad 7  proc .  w  reakcji na wybory parlamentarne ,  w  wyniku których partie koalicji rządzącej ,  która zatwierdziła program oszczędności w  zamian za zagraniczną pomoc ,  nie uzyskały większości parlamentarnej .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_____ 4____ 5 6___________ 7___ 8 9____ 10 11__ 12 13 14_____ 15 16____ 17___________ 18 19 20____ 21_____ 22____ 23______ 24_______ 25 26___ 27__________ 28_____ 29__________ 30 31____ 32 33_________ 34___ 35 36_ 37______ 38________ 39____________ 40

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2209 from articles/00107757 from sent3

Text  : Giełda w Atenach spadła na początku notowań o 7 ,  7  proc .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4_____ 5_ 6_______ 7______ 8 9 10 11 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Atenach (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2210 from articles/00107757 from sent4

Text  : Agencja ratingowa Standard ' s , która w styczniu odebrała Francji najwyższą notę AAA ,  poinformowała w  poniedziałek ,  że zwycięstwo Francois Hollande'a w  wyborach prezydenckich we Francji nie miało "  natychmiastowego wpływu "  na rating tego kraju .
Tokens: 1______ 2________ 3_______ 4 5 6 7____ 8 9_______ 10______ 11_____ 12_______ 13__ 14_ 15 16___________ 17 18__________ 19 20 21________ 22______ 23________ 24 25______ 26___________ 27 28_____ 29_ 30___ 31 32______________ 33____ 34 35 36____ 37__ 38___ 39

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Francji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Francois Hollande'a (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Francji (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,3] = Standard (confidence=0.68)
  FalsePositive nam [14,14] = AAA (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [3,5] = Standard ' s

(ChunkerEvaluator) Sentence #2211 from articles/00107757 from sent5

Text  : Nota Francji , obecnie AA + , pozostaje obciążona "  negatywną perspektywą "  ,  co oznacza ,  że szansa kolejnej obniżki w  2013 roku jest jak "  jeden do trzech "  -  pisze S  w  komunikacie .
Tokens: 1___ 2______ 3 4______ 5_ 6 7 8________ 9________ 10 11_______ 12_________ 13 14 15 16_____ 17 18 19____ 20______ 21_____ 22 23__ 24__ 25__ 26_ 27 28___ 29 30____ 31 32 33___ 34 35 36_________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Francji (confidence=0.62)
  TruePositive nam [34,34] = S (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [5,5] = AA (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2212 from articles/00107757 from sent6

Text  : S to jedyna z trzech wielkich agencji ratingowych , która odebrała Francji najwyższą notę .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4 5_____ 6_______ 7______ 8__________ 9 10___ 11______ 12_____ 13_______ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Francji (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = S

(ChunkerEvaluator) Sentence #2213 from articles/00107757 from sent7

Text  : " Będziemy analizować polityczne decyzje prezydenta elekta Francji i nowego rządu ,  biorąc pod uwagę wyniki wyborów parlamentarnych w  czerwcu "  -  ostrzega agencja .
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4_________ 5______ 6_________ 7_____ 8______ 9 10____ 11___ 12 13____ 14_ 15___ 16____ 17_____ 18_____________ 19 20_____ 21 22 23______ 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Francji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2214 from articles/00107757 from sent8

Text  : Główne europejskie giełdy otworzyły się w poniedziałek spadkami , co analitycy przypisują niezadowalającemu wynikowi dwóch partii sprzyjających oszczędnościom w  Grecji i  niepewności po wygranej Hollande'a we Francji .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_____ 4________ 5__ 6 7___________ 8_______ 9 10 11_______ 12________ 13_______________ 14______ 15___ 16____ 17___________ 18____________ 19 20____ 21 22_________ 23 24______ 25________ 26 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Grecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Hollande'a (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Francji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2215 from articles/00107757 from sent9

Text  : Giełda w Paryżu odnotowała spadek o 1 , 57 proc .  ,  a  we Frankfurcie -  o  2  ,  20 proc .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4_________ 5_____ 6 7 8 9_ 10__ 11 12 13 14 15_________ 16 17 18 19 20 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Paryżu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Frankfurcie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2216 from articles/00107757 from sent10

Text  : Straciła także giełda w Mediolanie ( 2 , 03 proc .  )  ,  Madrycie (  1  ,  66 proc .  )  i  w  Lizbonie (  0  ,  70 proc .  )  .
Tokens: 1_______ 2____ 3_____ 4 5_________ 6 7 8 9_ 10__ 11 12 13 14______ 15 16 17 18 19__ 20 21 22 23 24______ 25 26 27 28 29__ 30 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Mediolanie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Madrycie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Lizbonie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2217 from articles/00107757 from sent11

Text  : Giełda w Londynie w poniedziałek nie działa .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4 5___________ 6__ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Londynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2218 from articles/00107757 from sent12

Text  : Spadkiem zakończyły się także notowania na giełdzie tokijskiej , gdzie indeks Nikkei stracił 2  ,  78 proc .  w  związku z  obawami o  przyszłość polityki oszczędności w  Europie .
Tokens: 1_______ 2_________ 3__ 4____ 5________ 6_ 7_______ 8_________ 9 10___ 11____ 12____ 13_____ 14 15 16 17__ 18 19 20_____ 21 22_____ 23 24________ 25______ 26__________ 27 28_____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Nikkei (confidence=0.85)
  TruePositive nam [28,28] = Europie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:03,238 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 97 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107758.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107758.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2219 from articles/00107758 from sent1

Text  : Do PZPN wpłynęło wystąpienie pokontrolne z ministerstwa sportu
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4__________ 5__________ 6 7___________ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PZPN (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2220 from articles/00107758 from sent2

Text  : We wtorek do siedziby PZPN wpłynęło wystąpienie pokontrolne z Ministerstwa Sportu i  Turystyki .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4_______ 5___ 6_______ 7__________ 8__________ 9 10__________ 11____ 12 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = PZPN (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [10,11] = Ministerstwa Sportu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,13] = Turystyki (confidence=0.85)
  FalseNegative nam [10,13] = Ministerstwa Sportu i Turystyki

(ChunkerEvaluator) Sentence #2221 from articles/00107758 from sent3

Text  : Resort zarządził kontrolę w grudniu ub . r . w  wyniku doniesień o  możliwych nieprawidłowościach w  piłkarskiej centrali .
Tokens: 1_____ 2________ 3_______ 4 5______ 6_ 7 8 9 10 11____ 12_______ 13 14_______ 15_________________ 16 17_________ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2222 from articles/00107758 from sent4

Text  : " Właśnie zapoznajemy się z tym pismem i zauważyli śmy pewne niezgodności z  protokołem kontrolnym ,  podpisanym na początku kwietnia przez prezesa Grzegorza Latę ,  w  którym nie stwierdzono żadnych uchybień merytorycznych .
Tokens: 1 2______ 3__________ 4__ 5 6__ 7_____ 8 9________ 10_ 11___ 12__________ 13 14________ 15________ 16 17________ 18 19______ 20______ 21___ 22_____ 23_______ 24__ 25 26 27____ 28_ 29_________ 30_____ 31______ 32____________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Grzegorza Latę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2223 from articles/00107758 from sent5

Text  : Teraz będziemy to analizować , a na ustosunkowanie się i  odpowiedź mamy 30 dni "  -  powiedziała PAP rzeczniczka PZPN Agnieszka Olejkowska .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4_________ 5 6 7_ 8_____________ 9__ 10 11_______ 12__ 13 14_ 15 16 17_________ 18_ 19_________ 20__ 21_______ 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = PZPN (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Agnieszka Olejkowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2224 from articles/00107758 from sent6

Text  : Ministerstwo rozpoczęło kontrolę w piłkarskim związku 7 grudnia ub .  r  .
Tokens: 1___________ 2_________ 3_______ 4 5_________ 6______ 7 8______ 9_ 10 11 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2225 from articles/00107758 from sent7

Text  : Był to efekt dezyderatu przyjętego kilka dni wcześniej przez sejmową komisję ,  przed którą prezes Grzegorz Lato odpowiadał na pytania o  możliwej korupcji w  PZPN .
Tokens: 1__ 2_ 3____ 4_________ 5_________ 6____ 7__ 8________ 9____ 10_____ 11_____ 12 13___ 14___ 15____ 16______ 17__ 18________ 19 20_____ 21 22______ 23______ 24 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Grzegorz Lato (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = PZPN (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2226 from articles/00107758 from sent8

Text  : Kontrola dotyczyła działalności PZPN pod względem zgodności z przepisami prawa i  postanowieniami statutu w  latach 2008 -  2011 .
Tokens: 1_______ 2________ 3___________ 4___ 5__ 6_______ 7________ 8 9_________ 10___ 11 12_____________ 13_____ 14 15____ 16__ 17 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = PZPN (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2227 from articles/00107758 from sent9

Text  : Burzę wokół związku wywołała publikacja nagrań dokonanych przez byłego sponsora i  działacza PZPN Grzegorza Kulikowskiego ,  który sugerował ,  że były sekretarz generalny Zdzisław Kręcina i  Lato mogli dopuścić się korupcji przy przetargu na budowę nowej siedziby związku .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4_______ 5_________ 6_____ 7_________ 8____ 9_____ 10______ 11 12_______ 13__ 14_______ 15___________ 16 17___ 18_______ 19 20 21__ 22_______ 23_______ 24______ 25_____ 26 27__ 28___ 29______ 30_ 31______ 32__ 33_______ 34 35____ 36___ 37______ 38_____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = PZPN (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Grzegorza Kulikowskiego (confidence=0.79)
  TruePositive nam [24,25] = Zdzisław Kręcina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Lato (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2228 from articles/00107758 from sent10

Text  : Obaj temu zaprzeczyli .
Tokens: 1___ 2___ 3__________ 4

Chunks:

2016-10-31 14:04:03,305 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 98 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107761.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107761.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2229 from articles/00107761 from sent1

Text  : Nowy okap wyspowy firmy Samsung
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4____ 5______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Samsung (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2230 from articles/00107761 from sent2

Text  : Wyspa to coraz częściej wykorzystywane rozwiązanie w aranżacji wnętrza nowoczesnej kuchni .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_______ 5_____________ 6__________ 7 8________ 9______ 10_________ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2231 from articles/00107761 from sent3

Text  : To doskonałe miejsce uzupełniające zabudowę o dodatkowy blat do pracy i  schowki .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4____________ 5_______ 6 7________ 8___ 9_ 10___ 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2232 from articles/00107761 from sent4

Text  : W kuchni połączonej z salonem wyspa w atrakcyjny sposób wydziela strefy o  różnym przeznaczeniu oraz staje się idealnym miejscem na kulinarne przygody .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4 5______ 6____ 7 8_________ 9_____ 10______ 11____ 12 13____ 14___________ 15__ 16___ 17_ 18______ 19______ 20 21_______ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2233 from articles/00107761 from sent5

Text  : . . .
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2234 from articles/00107761 from sent6

Text  : Wyspa to coraz częściej wykorzystywane rozwiązanie w aranżacji wnętrza nowoczesnej kuchni .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_______ 5_____________ 6__________ 7 8________ 9______ 10_________ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2235 from articles/00107761 from sent7

Text  : To doskonałe miejsce uzupełniające zabudowę o dodatkowy blat do pracy i  schowki .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4____________ 5_______ 6 7________ 8___ 9_ 10___ 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2236 from articles/00107761 from sent8

Text  : W kuchni połączonej z salonem wyspa w atrakcyjny sposób wydziela strefy o  różnym przeznaczeniu oraz staje się idealnym miejscem na kulinarne przygody .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4 5______ 6____ 7 8_________ 9_____ 10______ 11____ 12 13____ 14___________ 15__ 16___ 17_ 18______ 19______ 20 21_______ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2237 from articles/00107761 from sent9

Text  : Samsung wychodzi więc naprzeciw oczekiwaniom swoich konsumentów i do swojej oferty wprowadza okap wyspowy .
Tokens: 1______ 2_______ 3___ 4________ 5___________ 6_____ 7__________ 8 9_ 10____ 11____ 12_______ 13__ 14_____ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Samsung

(ChunkerEvaluator) Sentence #2238 from articles/00107761 from sent10

Text  : Model HDC9B90UX pozwoli szybko i skutecznie pozbyć się intensywnych zapachów i  oparów ,  a  także będzie atrakcyjnym elementem wyposażenia .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4_____ 5 6_________ 7_____ 8__ 9___________ 10______ 11 12____ 13 14 15___ 16____ 17_________ 18_______ 19_________ 20

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = HDC9B90UX

(ChunkerEvaluator) Sentence #2239 from articles/00107761 from sent11

Text  : Adaptacja wyspy kuchennej często wymaga niestandardowych rozwiązań .
Tokens: 1________ 2____ 3________ 4_____ 5_____ 6_______________ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2240 from articles/00107761 from sent12

Text  : Możemy na niej zainstalować takie urządzenia do zabudowy jak płyta indukcyjna ,  czy płyta gazowa .
Tokens: 1_____ 2_ 3___ 4___________ 5____ 6_________ 7_ 8_______ 9__ 10___ 11________ 12 13_ 14___ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2241 from articles/00107761 from sent13

Text  : Jednak każde stanowisko do gotowania wymaga okapu .
Tokens: 1_____ 2____ 3_________ 4_ 5________ 6_____ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2242 from articles/00107761 from sent14

Text  : W przypadku wyspy potrzebny jest specjalny okap , który mocowany jest do sufitu .
Tokens: 1 2________ 3____ 4________ 5___ 6________ 7___ 8 9____ 10______ 11__ 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2243 from articles/00107761 from sent15

Text  : Tak wyeksponowany sprzęt w kuchni powinien łączyć w sobie atrakcyjny wygląd i  funkcjonalność .
Tokens: 1__ 2____________ 3_____ 4 5_____ 6_______ 7_____ 8 9____ 10________ 11____ 12 13____________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2244 from articles/00107761 from sent16

Text  : Nowy okap marki Samsung zawdzięcza swoją elegancką stylistykę trwałemu wykończeniu ze stali nierdzewnej .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4______ 5_________ 6____ 7________ 8_________ 9_______ 10_________ 11 12___ 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Samsung (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2245 from articles/00107761 from sent17

Text  : Model HDC9B90UX został wyposażony w dotykowy panel i niebieski wyświetlacz LED ,  ułatwiające sterowanie urządzeniem .
Tokens: 1____ 2________ 3_____ 4_________ 5 6_______ 7____ 8 9________ 10_________ 11_ 12 13_________ 14________ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = LED (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Model HDC9B90UX (confidence=0.68)
  FalseNegative nam [2,2] = HDC9B90UX

(ChunkerEvaluator) Sentence #2246 from articles/00107761 from sent18

Text  : Miejsce pracy na wyspie oświetlą żarówki halogenowe , które emitują jasne ,  naturalnie wyglądające światło .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4_____ 5_______ 6______ 7_________ 8 9____ 10_____ 11___ 12 13________ 14_________ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2247 from articles/00107761 from sent19

Text  : Nowoczesne rozwiązania zastosowane w okapie , oraz jego cicha i  wydajna praca są gwarancją skuteczności w  oczyszczaniu powietrza .
Tokens: 1_________ 2__________ 3__________ 4 5_____ 6 7___ 8___ 9____ 10 11_____ 12___ 13 14_______ 15__________ 16 17__________ 18_______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2248 from articles/00107761 from sent20

Text  : Na wysoką funkcjonalność modelu Samsung HDC9B90UX , wpływają specjalne węglowe i  aluminiowe filtry ,  które zatrzymują zanieczyszczenia i  tłuszcz i  pomagają utrzymać kuchnię w  czystości .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____________ 4_____ 5______ 6________ 7 8_______ 9________ 10_____ 11 12________ 13____ 14 15___ 16________ 17______________ 18 19_____ 20 21______ 22______ 23_____ 24 25_______ 26

Chunks:
  FalsePositive nam [5,6] = Samsung HDC9B90UX (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = Samsung
  FalseNegative nam [6,6] = HDC9B90UX

(ChunkerEvaluator) Sentence #2249 from articles/00107761 from sent21

Text  : Oferowane w okapie cztery opcje prędkości wentylacji , umożliwiają eliminację zapachów ,  pary i  dymu ,  powstających podczas gotowania nawet kilku potraw jednocześnie .
Tokens: 1________ 2 3_____ 4_____ 5____ 6________ 7_________ 8 9__________ 10________ 11______ 12 13__ 14 15__ 16 17__________ 18_____ 19_______ 20___ 21___ 22____ 23__________ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2250 from articles/00107761 from sent22

Text  : Dodatkowo , funkcja Booster pozwala na natychmiastowe osiągnięcie maksymalnej wydajności działającego wyciągu .
Tokens: 1________ 2 3______ 4______ 5______ 6_ 7_____________ 8__________ 9__________ 10________ 11__________ 12_____ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Booster (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2251 from articles/00107761 from sent23

Text  : Ponadto opcja AirClean uruchamia okap automatycznie , co godzinę na 10 minut na minimalnej prędkości ,  dzięki czemu powietrze w  kuchni jest zawsze czyste i  świeże .
Tokens: 1______ 2____ 3_______ 4________ 5___ 6____________ 7 8_ 9______ 10 11 12___ 13 14________ 15_______ 16 17____ 18___ 19_______ 20 21____ 22__ 23____ 24____ 25 26____ 27

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = AirClean (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2252 from articles/00107761 from sent24

Text  : Sugerowana cena detaliczna : 2 899 zł .
Tokens: 1_________ 2___ 3_________ 4 5 6__ 7_ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.85)

2016-10-31 14:04:03,548 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 99 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107762.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107762.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2253 from articles/00107762 from sent1

Text  : Niemiecka ekipa na Euro odwiedzi Auschwitz - Birkenau
Tokens: 1________ 2____ 3_ 4___ 5_______ 6________ 7 8_______

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Euro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,8] = Auschwitz - Birkenau (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2254 from articles/00107762 from sent2

Text  : Niemieccy piłkarze oddadzą hołd ofiarom Holokaustu , odwiedzając przed pierwszym meczem mistrzostw Europy Muzeum Auschwitz -  Birkenau -  poinformował prezes federacji (  DFB )  Wolfgang Niersbach .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4___ 5______ 6_________ 7 8__________ 9____ 10_______ 11____ 12________ 13____ 14____ 15_______ 16 17______ 18 19__________ 20____ 21_______ 22 23_ 24 25______ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Holokaustu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [23,23] = DFB (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Wolfgang Niersbach (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,17] = mistrzostw Europy Muzeum Auschwitz - Birkenau (confidence=0.84)
  FalseNegative nam [13,13] = Europy
  FalseNegative nam [14,17] = Muzeum Auschwitz - Birkenau

(ChunkerEvaluator) Sentence #2255 from articles/00107762 from sent3

Text  : W Gdańsku drużyna zamelduje się 4 czerwca .
Tokens: 1 2______ 3______ 4________ 5__ 6 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Gdańsku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2256 from articles/00107762 from sent4

Text  : - Nad wizytą w Auschwitz zastanawiali śmy się już w  ubiegłym roku .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4 5________ 6___________ 7__ 8__ 9__ 10 11______ 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Auschwitz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2257 from articles/00107762 from sent5

Text  : Przed pierwszym spotkaniem grupowym delegacja , w której będą też gracze ,  pojedzie do byłego obozu koncentracyjnego w  Auschwitz -  powiedział Niersbach w  wywiadzie dla "  Sport Bildu "  .
Tokens: 1____ 2________ 3_________ 4_______ 5________ 6 7 8_____ 9___ 10_ 11____ 12 13______ 14 15____ 16___ 17______________ 18 19_______ 20 21________ 22_______ 23 24_______ 25_ 26 27___ 28___ 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Auschwitz (confidence=0.96)
  TruePositive nam [22,22] = Niersbach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Sport Bildu (confidence=0.51)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2258 from articles/00107762 from sent6

Text  : Z materiału wynika , że kilku zawodników wyraziło zainteresowanie udziałem w  wyjeździe ,  ale nadal trwają poszukiwania dogodnego terminu .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4 5_ 6____ 7_________ 8_______ 9______________ 10______ 11 12_______ 13 14_ 15___ 16____ 17__________ 18_______ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2259 from articles/00107762 from sent7

Text  : Według gazety , drużyna narodowa Niemiec chce oddać hołd ofiarom w  "  ciszy i  bez większego rozgłosu "  .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5_______ 6______ 7___ 8____ 9___ 10_____ 11 12 13___ 14 15_ 16_______ 17______ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2260 from articles/00107762 from sent8

Text  : Niemcy zainaugurują występy w Euro - 2012 meczem z Portugalczykami 9  czerwca we Lwowie .
Tokens: 1_____ 2___________ 3______ 4 5___ 6 7___ 8_____ 9 10_____________ 11 12_____ 13 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Niemcy (confidence=0.96)
  TruePositive nam [5,7] = Euro - 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Portugalczykami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Lwowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2261 from articles/00107762 from sent9

Text  : Ekipa trenera Joachima Loewa w hotelu Dwór Oliwski w Gdańsku -  Oliwie ,  który będzie jej bazą podczas turnieju ,  zamelduje się 4  czerwca .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4____ 5 6_____ 7___ 8______ 9 10_____ 11 12____ 13 14___ 15____ 16_ 17__ 18_____ 19______ 20 21_______ 22_ 23 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Joachima Loewa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Dwór Oliwski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,12] = Gdańsku - Oliwie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:03,605 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 100 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107764.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107764.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2262 from articles/00107764 from sent1

Text  : Grecja pogrąża Europę
Tokens: 1_____ 2______ 3_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Europę (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,1] = Grecja

(ChunkerEvaluator) Sentence #2263 from articles/00107764 from sent2

Text  : W czwartek 10 maja Grecja otrzymała kolejną ratę z Europejskiego Funduszu Stabilności Finansowej -  4  ,  2  mld euro .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4___ 5_____ 6________ 7______ 8___ 9 10___________ 11______ 12_________ 13________ 14 15 16 17 18_ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Grecja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,13] = Europejskiego Funduszu Stabilności Finansowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = euro (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2264 from articles/00107764 from sent3

Text  : Następny miliard będzie wypłacony „ w razie potrzeby ” .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4________ 5 6 7____ 8_______ 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2265 from articles/00107764 from sent4

Text  : To znak , że politycy europejscy nie przyjmują do wiadomości niewygodnych dla siebie faktów i  wyrzucają w  błoto miliardy podatników .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5_______ 6_________ 7__ 8________ 9_ 10________ 11__________ 12_ 13____ 14____ 15 16_______ 17 18___ 19______ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2266 from articles/00107764 from sent5

Text  : Wybory w Grecji , które odbyły się 6 maja ,  były nierozstrzygnięte .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4 5____ 6_____ 7__ 8 9___ 10 11__ 12_______________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2267 from articles/00107764 from sent6

Text  : Niewielką przewagę osiągnęły partie przeciwne programowi naprawy finansów publicznych ,  który poprzednie dwa rządy wynegocjowały z  Unią Europejską i  MFW w  zamian za fundusz ratunkowy -  174 mld euro -  bez którego finanse tego kraju by się załamały .
Tokens: 1________ 2_______ 3________ 4_____ 5________ 6_________ 7______ 8_______ 9__________ 10 11___ 12________ 13_ 14___ 15___________ 16 17__ 18________ 19 20_ 21 22____ 23 24_____ 25_______ 26 27_ 28_ 29__ 30 31_ 32_____ 33_____ 34__ 35___ 36 37_ 38______ 39

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Unią Europejską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = MFW (confidence=0.89)
  TruePositive nam [29,29] = euro (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2268 from articles/00107764 from sent7

Text  : Ale rządu prawdopodobnie nie da się utworzyć i w czerwcu odbędą się kolejne wybory .
Tokens: 1__ 2____ 3_____________ 4__ 5_ 6__ 7_______ 8 9 10_____ 11____ 12_ 13_____ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2269 from articles/00107764 from sent8

Text  : Uwolnienie transzy pomocy będzie dla wyborców sygnałem , że Europa pęka przed oporem Greków .
Tokens: 1_________ 2______ 3_____ 4_____ 5__ 6_______ 7_______ 8 9_ 10____ 11__ 12___ 13____ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Europa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Greków (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2270 from articles/00107764 from sent9

Text  : Po ogłoszeniu wyników wyborów Charles Dallara , szef Instytutu Międzynarodowych Finansów ,  który reprezentuje prywatnych wierzycieli Grecji ,  stwierdził ,  że powinno to skłonić liderów europejskich do zmiękczenia stanowiska wobec Grecji .
Tokens: 1_ 2_________ 3______ 4______ 5______ 6______ 7 8___ 9________ 10______________ 11______ 12 13___ 14__________ 15________ 16_________ 17____ 18 19________ 20 21 22_____ 23 24_____ 25_____ 26__________ 27 28_________ 29________ 30___ 31____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Charles Dallara (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,11] = Instytutu Międzynarodowych Finansów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Grecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,31] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2271 from articles/00107764 from sent10

Text  : Krótko mówiąc - Dallara radzi , by europejscy podatnicy okazali się bardziej hojni dla Greków i  dla .  .  .  prywatnych banków ,  które Grecji pożyczały .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5____ 6 7_ 8_________ 9________ 10_____ 11_ 12______ 13___ 14_ 15____ 16 17_ 18 19 20 21________ 22____ 23 24___ 25____ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Greków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Grecji (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [4,4] = Dallara

(ChunkerEvaluator) Sentence #2272 from articles/00107764 from sent11

Text  : Ale niezależnie od hojności podatników europejskich , których nikt o  zdanie nie pyta ,  bo decyzję podejmują za nich politycy ,  dotychczasowa polityka wobec Grecji wyczerpała się .
Tokens: 1__ 2__________ 3_ 4_______ 5_________ 6___________ 7 8______ 9___ 10 11____ 12_ 13__ 14 15 16_____ 17_______ 18 19__ 20______ 21 22___________ 23______ 24___ 25____ 26________ 27_ 28

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2273 from articles/00107764 from sent12

Text  : Politykę tę narzuciła Angela Merkel , kanclerz Niemiec , kraju w  największym stopniu partycypującym w  tworzeniu Europejskiego Funduszu Stabilności Finansowej .
Tokens: 1_______ 2_ 3________ 4_____ 5_____ 6 7_______ 8______ 9 10___ 11 12_________ 13_____ 14____________ 15 16_______ 17___________ 18______ 19_________ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Angela Merkel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Niemiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,20] = Europejskiego Funduszu Stabilności Finansowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2274 from articles/00107764 from sent13

Text  : Można ją streścić w trzech punktach :
Tokens: 1____ 2_ 3_______ 4 5_____ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2275 from articles/00107764 from sent14

Text  : 1 ) Bankrutujące kraje otrzymają pomoc od tych , których finanse są w  lepszym stanie .
Tokens: 1 2 3___________ 4____ 5________ 6____ 7_ 8___ 9 10_____ 11_____ 12 13 14_____ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2276 from articles/00107764 from sent15

Text  : 2 ) Bankruci naprawią swoje finanse i przeprowadzą reformy ,  które pozwolą ich gospodarkom szybciej rosnąć .
Tokens: 1 2 3_______ 4_______ 5____ 6______ 7 8___________ 9______ 10 11___ 12_____ 13_ 14_________ 15______ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2277 from articles/00107764 from sent16

Text  : 3 ) Kraje strefy euro zobowiążą się prowadzić bardziej zdyscyplinowana politykę finansową ,  zawierając tzw .  pakt fiskalny .
Tokens: 1 2 3____ 4_____ 5___ 6________ 7__ 8________ 9_______ 10_____________ 11______ 12_______ 13 14________ 15_ 16 17__ 18______ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [5,5] = euro (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [4,5] = strefy euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #2278 from articles/00107764 from sent17

Text  : Wyniki wyborów w Grecji i Francji pokazują , że plan Angeli Merkel się załamał .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4_____ 5 6______ 7_______ 8 9_ 10__ 11____ 12____ 13_ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Grecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Francji (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Angeli Merkel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2279 from articles/00107764 from sent18

Text  : Dziś wcale nie jest pewne , czy wszystkie kraje strefy euro ratyfikują pakt fiskalny .
Tokens: 1___ 2____ 3__ 4___ 5____ 6 7__ 8________ 9____ 10____ 11__ 12________ 13__ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = strefy euro (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2280 from articles/00107764 from sent19

Text  : Problem w tym , że nie ma innego pomysłu na wyjście z  kryzysu zadłużenia Grecji i  kilku krajów południowej Europy .
Tokens: 1______ 2 3__ 4 5_ 6__ 7_ 8_____ 9______ 10 11_____ 12 13_____ 14________ 15____ 16 17___ 18____ 19_________ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Grecji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Europy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2281 from articles/00107764 from sent20

Text  : Po tym jak Grecy powiedzieli Europie „ nie ” ,  przywódcy europejscy powinni natychmiast się spotkać na nadzwyczajnym szczycie i  uzgodnić stanowisko .
Tokens: 1_ 2__ 3__ 4____ 5__________ 6______ 7 8__ 9 10 11_______ 12________ 13_____ 14_________ 15_ 16_____ 17 18___________ 19______ 20 21______ 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Grecy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Europie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2282 from articles/00107764 from sent21

Text  : Ale Francja , główny partner Niemiec , jest na rozdrożu ,  więc nie ma komu podejmować decyzji .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_____ 5______ 6______ 7 8___ 9_ 10______ 11 12__ 13_ 14 15__ 16________ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Francja (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2283 from articles/00107764 from sent22

Text  : Europa jak nigdy jeszcze dotąd odczuwa brak spójnego przywództwa .
Tokens: 1_____ 2__ 3____ 4______ 5____ 6______ 7___ 8_______ 9__________ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Europa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2284 from articles/00107764 from sent23

Text  : Jej politycy nie po raz pierwszy chowają głowę w piasek ,  udając ,  że nic się nie stało .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4_ 5__ 6_______ 7______ 8____ 9 10____ 11 12____ 13 14 15_ 16_ 17_ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2285 from articles/00107764 from sent24

Text  : Być może mają nadzieję na cud , na to ,  że Grecy w  kolejnych wyborach opowiedzą się za reformami .
Tokens: 1__ 2___ 3___ 4_______ 5_ 6__ 7 8_ 9_ 10 11 12___ 13 14_______ 15______ 16_______ 17_ 18 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Grecy (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2286 from articles/00107764 from sent25

Text  : Na taki scenariusz postawili 5 mld euro .
Tokens: 1_ 2___ 3_________ 4________ 5 6__ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = euro (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2287 from articles/00107764 from sent26

Text  : To kupowanie czasu kosztować będzie coraz więcej , przybliżając katastrofę całej strefy euro i  Unii Europejskiej .
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4________ 5_____ 6____ 7_____ 8 9___________ 10________ 11___ 12____ 13__ 14 15__ 16__________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = strefy euro (confidence=0.66)
  TruePositive nam [15,16] = Unii Europejskiej (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2288 from articles/00107764 from sent27

Text  : Grecja to mały , 10 - milionowy kraj , który nie jest niezbędny dla funkcjonowania strefy euro .
Tokens: 1_____ 2_ 3___ 4 5_ 6 7________ 8___ 9 10___ 11_ 12__ 13_______ 14_ 15____________ 16____ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Grecja (confidence=0.59)
  TruePositive nam [16,17] = strefy euro (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2289 from articles/00107764 from sent28

Text  : Ci , którzy użalają się nad biednymi Grekami , którym Europa chciała odebrać przywileje socjalne ,  powinni spojrzeć na Łotwę ,  której premier Valdis Dombrovskis mówił niedawno w  wywiadzie dla „  Rzeczpospolitej ”  :  „  Najważniejsze było wprowadzenie restrykcyjnych metod obniżania deficytu ,  tak by uzyskać równowagę w  finansach publicznych .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4______ 5__ 6__ 7_______ 8______ 9 10____ 11____ 12_____ 13_____ 14________ 15______ 16 17_____ 18______ 19 20___ 21 22____ 23_____ 24____ 25_________ 26___ 27______ 28 29_______ 30_ 31 32_____________ 33 34 35 36___________ 37__ 38__________ 39____________ 40___ 41_______ 42______ 43 44_ 45 46_____ 47_______ 48 49_______ 50_________ 51

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Grekami (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,11] = Europa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Łotwę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Valdis Dombrovskis (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Rzeczpospolitej (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2290 from articles/00107764 from sent29

Text  : Przeprowadzili śmy to szybko , co pomogło przywrócić stabilizację i  wzrost gospodarczy .
Tokens: 1_____________ 2__ 3_ 4_____ 5 6_ 7______ 8_________ 9___________ 10 11____ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2291 from articles/00107764 from sent30

Text  : W innych krajach , np . w Grecji , widzimy próby zwlekania z  oszczędzaniem .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4 5_ 6 7 8_____ 9 10_____ 11___ 12_______ 13 14___________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Grecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2292 from articles/00107764 from sent31

Text  : Kraje takie nie odzyskują stabilności finansowej i bardziej popadają w  recesję .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4________ 5__________ 6_________ 7 8_______ 9_______ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2293 from articles/00107764 from sent32

Text  : A stabilność jest warunkiem wstępnym wzrostu gospodarczego ” .
Tokens: 1 2_________ 3___ 4________ 5_______ 6______ 7____________ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2294 from articles/00107764 from sent33

Text  : Łotwa przed trzema laty była w równie złej sytuacji co dziś Grecja .
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4___ 5___ 6 7_____ 8___ 9_______ 10 11__ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Łotwa (confidence=0.72)
  TruePositive nam [12,12] = Grecja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2295 from articles/00107764 from sent34

Text  : Przed tygodniem agencje ratingowe podniosły ocenę jej wiarygodności .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4________ 5________ 6____ 7__ 8____________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2296 from articles/00107764 from sent35

Text  : Jej gospodarka rozwijała się w I kwartale najszybciej w Europie .
Tokens: 1__ 2_________ 3________ 4__ 5 6 7_______ 8__________ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2297 from articles/00107764 from sent36

Text  : Drastyczną kurację finansów publicznych przeprowadziła sąsiadująca z Grecją Bułgaria ,  7  ,  5  -  milionowy kraj ,  znacznie biedniejszy od Grecji .
Tokens: 1_________ 2______ 3_______ 4__________ 5_____________ 6__________ 7 8_____ 9_______ 10 11 12 13 14 15_______ 16__ 17 18______ 19_________ 20 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Grecji (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,9] = Grecją Bułgaria (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,8] = Grecją
  FalseNegative nam [9,9] = Bułgaria

(ChunkerEvaluator) Sentence #2298 from articles/00107764 from sent37

Text  : Jej gospodarka rośnie , choć powoli .
Tokens: 1__ 2_________ 3_____ 4 5___ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2299 from articles/00107764 from sent38

Text  : Nie stanowi problemu dla Europy .
Tokens: 1__ 2______ 3_______ 4__ 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Europy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2300 from articles/00107764 from sent39

Text  : Według badań greckiej opinii publicznej większość mieszkańców opowiada się za utrzymaniem europejskiej waluty .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4_____ 5_________ 6________ 7__________ 8_______ 9__ 10 11_________ 12__________ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2301 from articles/00107764 from sent40

Text  : Te same badania pokazują jednak , że Grecy nie chcą za to zapłacić koniecznej ceny .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4_______ 5_____ 6 7_ 8____ 9__ 10__ 11 12 13______ 14________ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Grecy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2302 from articles/00107764 from sent41

Text  : Grecja pogrąża Europę głównie dlatego , że jest w strefie euro i  europejscy politycy obawiają się ,  że opuszczenie strefy przez Grecję będzie początkiem jej rozpadu .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____ 4______ 5______ 6 7_ 8___ 9 10_____ 11__ 12 13________ 14______ 15______ 16_ 17 18 19_________ 20____ 21___ 22____ 23____ 24________ 25_ 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Europę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [10,11] = strefie euro (confidence=0.93)
  TruePositive nam [22,22] = Grecję (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Grecja

(ChunkerEvaluator) Sentence #2303 from articles/00107764 from sent42

Text  : Boją się przyznać przed własnymi wyborcami , że dając Grekom pieniądze ,  postąpili nierozważnie .
Tokens: 1___ 2__ 3_______ 4____ 5_______ 6________ 7 8_ 9____ 10____ 11_______ 12 13_______ 14__________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Grekom (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2304 from articles/00107764 from sent43

Text  : Ale powinni to przyznać , gdyż kontynuowanie dotychczasowej polityki nie ma sensu .
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4_______ 5 6___ 7____________ 8_____________ 9_______ 10_ 11 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2305 from articles/00107764 from sent44

Text  : To była by lekcja demoralizacji , którą doskonale zapamiętają wyborcy we wszystkich europejskich krajach .
Tokens: 1_ 2___ 3_ 4_____ 5____________ 6 7____ 8________ 9__________ 10_____ 11 12________ 13__________ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2306 from articles/00107764 from sent45

Text  : Skończy się katastrofą całego kontynentu .
Tokens: 1______ 2__ 3_________ 4_____ 5_________ 6

Chunks:

2016-10-31 14:04:03,851 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 101 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107766.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107766.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2307 from articles/00107766 from sent1

Text  : Super !
Tokens: 1____ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2308 from articles/00107766 from sent2

Text  : 18 listopada tego roku na skutek chwilowej niedyspozycji zamiast jakiejś przeintelektualizowanej gazety kupił em „  Super Express ”  ,  aby wszystko łatwo i  bez wysiłku zrozumieć .
Tokens: 1_ 2________ 3___ 4___ 5_ 6_____ 7________ 8____________ 9______ 10_____ 11_____________________ 12____ 13___ 14 15 16___ 17_____ 18 19 20_ 21______ 22___ 23 24_ 25_____ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Super Express (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2309 from articles/00107766 from sent3

Text  : Kłopoty zaczęły się już przy kronice kryminalnej , gdzie zatrzymał em się przy zdaniu :  „  Porywaczy zgubiło to ,  że dzwonili z  komórki -  w  ten sposób mogli ustalić ,  gdzie są ”  .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4__ 5___ 6______ 7__________ 8 9____ 10_______ 11 12_ 13__ 14____ 15 16 17_______ 18_____ 19 20 21 22______ 23 24_____ 25 26 27_ 28____ 29___ 30_____ 31 32___ 33 34 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2310 from articles/00107766 from sent4

Text  : Mechanizm przestępstwa całkowicie wykraczał poza moje zdolności rozumowania .
Tokens: 1________ 2___________ 3_________ 4________ 5___ 6___ 7________ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2311 from articles/00107766 from sent5

Text  : Oto porywacze ustalają najpierw telefonicznie miejsce swojego pobytu - jest to może trochę dziwne ,  ale jeszcze do pojęcia -  ale dlaczego gubić ma ich świadomość ,  gdzie są ?
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4_______ 5____________ 6______ 7______ 8_____ 9 10__ 11 12__ 13____ 14____ 15 16_ 17_____ 18 19_____ 20 21_ 22______ 23___ 24 25_ 26________ 27 28___ 29 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2312 from articles/00107766 from sent6

Text  : Czyżby chodziło o to , że się znaleźli w „  Super Expressie ”  ?
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5 6_ 7__ 8_______ 9 10 11___ 12_______ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Super Expressie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2313 from articles/00107766 from sent7

Text  : W tej sytuacji z gazety postanowił em zrozumieć chociaż pogodę .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4 5_____ 6_________ 7_ 8________ 9______ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2314 from articles/00107766 from sent8

Text  : „ W nocy pociąg towarowy relacji Zwardoń - Żywiec w  miejscowości Rajcza najechał na drzewo ,  które spadło na tory ,  uderzając w  lokomotywę ”  .
Tokens: 1 2 3___ 4_____ 5_______ 6______ 7______ 8 9_____ 10 11__________ 12____ 13______ 14 15____ 16 17___ 18____ 19 20__ 21 22_______ 23 24________ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Zwardoń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Żywiec (confidence=0.92)
  TruePositive nam [12,12] = Rajcza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2315 from articles/00107766 from sent9

Text  : Drzewo okazało się gorsze niż porywacz : pociąg najechał na nie ,  zanim spadło na tory ,  a  ono ,  już leżąc ,  jeszcze mu oddało w  lokomotywę !
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4_____ 5__ 6_______ 7 8_____ 9_______ 10 11_ 12 13___ 14____ 15 16__ 17 18 19_ 20 21_ 22___ 23 24_____ 25 26____ 27 28________ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2316 from articles/00107766 from sent10

Text  : Widząc , że tracę kontakt z rzeczywistością , uczepił em się jeszcze ostatniej nadziei ,  że może zrozumiem jakiś wynik sportowy .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4____ 5______ 6 7______________ 8 9______ 10 11_ 12_____ 13_______ 14_____ 15 16 17__ 18_______ 19___ 20___ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2317 from articles/00107766 from sent11

Text  : Niestety , nic z tego : „ Nie będziemy jednak szukać winnych ,  tylko zrobimy wszystko ,  żeby jak najlepiej przygotować się do ostatniego w  tym sezonie meczu ligowego i  rozpoczęcia nowej passy spotkań bez porażki ,  skoro stara została przerwana po trzydziestu trzech ”  .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5___ 6 7 8__ 9_______ 10____ 11____ 12_____ 13 14___ 15_____ 16______ 17 18__ 19_ 20_______ 21_________ 22_ 23 24________ 25 26_ 27_____ 28___ 29______ 30 31_________ 32___ 33___ 34_____ 35_ 36_____ 37 38___ 39___ 40_____ 41_______ 42 43_________ 44____ 45 46

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2318 from articles/00107766 from sent12

Text  : Do rozpoczęcia nowej passy rozumienia , co mówią do mnie w  „  Super Expressie ”  ,  nie był em przygotowany .
Tokens: 1_ 2__________ 3____ 4____ 5_________ 6 7_ 8____ 9_ 10__ 11 12 13___ 14_______ 15 16 17_ 18_ 19 20__________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Super Expressie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:03,942 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 102 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107770.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107770.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2319 from articles/00107770 from sent1

Text  : Uwaga na skrzyżowanie Roosevelta i Dąbrowskiego !
Tokens: 1____ 2_ 3___________ 4_________ 5 6___________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Roosevelta (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Dąbrowskiego (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2320 from articles/00107770 from sent2

Text  : Awaria
Tokens: 1_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2321 from articles/00107770 from sent3

Text  : Poznaniacy skarzą się na chaos na skrzyżowaniu Roosevelta i Dąbrowskiego ,  na którym nie działa sygnalizacja świetlna .
Tokens: 1_________ 2_____ 3__ 4_ 5____ 6_ 7___________ 8_________ 9 10__________ 11 12 13____ 14_ 15____ 16__________ 17______ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [8,10] = Roosevelta i Dąbrowskiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Poznaniacy
  FalseNegative nam [8,8] = Roosevelta
  FalseNegative nam [10,10] = Dąbrowskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #2322 from articles/00107770 from sent4

Text  : Ruchem na skrzyżowaniu kierują obecnie pracownicy nadzoru ruchu MPK .
Tokens: 1_____ 2_ 3___________ 4______ 5______ 6_________ 7______ 8____ 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = MPK (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2323 from articles/00107770 from sent5

Text  : - Trzeba bardzo uważać , by samochód nie wjechał ci w  nogi -  relacjonuje pani Aleksandra ,  nasza czytelniczka .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_____ 5 6_ 7_______ 8__ 9______ 10 11 12__ 13 14_________ 15__ 16________ 17 18___ 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Aleksandra (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2324 from articles/00107770 from sent6

Text  : Policja potwierdza , że sygnalizacja świetlna nie działa .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_ 5___________ 6_______ 7__ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2325 from articles/00107770 from sent7

Text  : - Ale to nawet lepiej dla samochodów , bo ruch na ulicy odbywa się płynniej i  nie ma korków -  powiedział nam dyżurny drogówki .
Tokens: 1 2__ 3_ 4____ 5_____ 6__ 7_________ 8 9_ 10__ 11 12___ 13____ 14_ 15______ 16 17_ 18 19____ 20 21________ 22_ 23_____ 24______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2326 from articles/00107770 from sent8

Text  : Sytuację na skrzyżowaniu na kilkanaście minut utrudniła awaria jednego z  tramwajów ,  który spowodował korek na zjeździe z  estakady Pestki w  Roosevelta .
Tokens: 1_______ 2_ 3___________ 4_ 5__________ 6____ 7________ 8_____ 9______ 10 11_______ 12 13___ 14________ 15___ 16 17______ 18 19______ 20____ 21 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Roosevelta (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,20] = Pestki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2327 from articles/00107770 from sent9

Text  : - Opanowali śmy już sytuację , korek się rozładował -  zapewniają w  MPK .
Tokens: 1 2________ 3__ 4__ 5_______ 6 7____ 8__ 9_________ 10 11________ 12 13_ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = MPK (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:03,987 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 103 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107774.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107774.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2328 from articles/00107774 from sent1

Text  : Tragedia w Stargardzie Szczecińskim : 9 - latka nie żyje ,  jej siostra ranna
Tokens: 1_______ 2 3__________ 4___________ 5 6 7 8____ 9__ 10__ 11 12_ 13_____ 14___

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Stargardzie Szczecińskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2329 from articles/00107774 from sent2

Text  : W mieszkaniu w Stargardzie Szczecińskim policjanci znaleźli ciało 9 -  letniej dziewczynki i  jej 3  ,  5  -  letnią siostrę z  poważnymi obrażeniami ciała .
Tokens: 1 2_________ 3 4__________ 5___________ 6_________ 7_______ 8____ 9 10 11_____ 12_________ 13 14_ 15 16 17 18 19____ 20_____ 21 22_______ 23_________ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Stargardzie Szczecińskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2330 from articles/00107774 from sent3

Text  : Trwają poszukiwania matki dzieci .
Tokens: 1_____ 2___________ 3____ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2331 from articles/00107774 from sent4

Text  : Policjanci otrzymali zgłoszenie o tragedii od babci dziewczynek w piątek około godziny 17 .
Tokens: 1_________ 2________ 3_________ 4 5_______ 6_ 7____ 8__________ 9 10____ 11___ 12_____ 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2332 from articles/00107774 from sent5

Text  : Kobieta wróciła do domu i zastała otwarte drzwi do mieszkania .
Tokens: 1______ 2______ 3_ 4___ 5 6______ 7______ 8____ 9_ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2333 from articles/00107774 from sent6

Text  : W środku było ciało starszej dziewczynki z ranami zadanymi ostrym narzędziem .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4____ 5_______ 6__________ 7 8_____ 9_______ 10____ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2334 from articles/00107774 from sent7

Text  : Jej młodsza siostra również miała na ciele podobne rany i  została przewieziona do szpitala .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4______ 5____ 6_ 7____ 8______ 9___ 10 11_____ 12__________ 13 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2335 from articles/00107774 from sent8

Text  : Tego dnia do południa dziećmi opiekowała się ich ciocia .
Tokens: 1___ 2___ 3_ 4_______ 5______ 6_________ 7__ 8__ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2336 from articles/00107774 from sent9

Text  : Po południu do mieszkania wróciła z pracy 45 - letnia matka dziewczynek .
Tokens: 1_ 2_______ 3_ 4_________ 5______ 6 7____ 8_ 9 10____ 11___ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2337 from articles/00107774 from sent10

Text  : Trwają jej poszukiwania .
Tokens: 1_____ 2__ 3___________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2338 from articles/00107774 from sent11

Text  : Funkcjonariusze mają zdjęcia kobiety .
Tokens: 1______________ 2___ 3______ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2339 from articles/00107774 from sent12

Text  : W poszukiwaniach biorą udział psy tropiące .
Tokens: 1 2_____________ 3____ 4_____ 5__ 6_______ 7

Chunks:

2016-10-31 14:04:04,040 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 104 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107776.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107776.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2340 from articles/00107776 from sent1

Text  : Serbia .
Tokens: 1_____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Serbia (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2341 from articles/00107776 from sent2

Text  : Lider nacjonalistów Tomislav Nikolić nowym prezydentem
Tokens: 1____ 2____________ 3_______ 4______ 5____ 6__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Tomislav Nikolić (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2342 from articles/00107776 from sent3

Text  : W Serbii wybory prezydenckie wygrał w niedzielę kandydat nacjonalistycznej opozycji Tomislav Nikolić .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4___________ 5_____ 6 7________ 8_______ 9________________ 10______ 11______ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Serbii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Tomislav Nikolić (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2343 from articles/00107776 from sent4

Text  : Pokonał byłego prezydenta Borisa Tadicia , który zwyciężył w pierwszej turze 6  maja .
Tokens: 1______ 2_____ 3_________ 4_____ 5______ 6 7____ 8________ 9 10_______ 11___ 12 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Borisa Tadicia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2344 from articles/00107776 from sent5

Text  : Do zwycięstwa lidera populistów przyczyniła się niska frekwencja wyborcza .
Tokens: 1_ 2_________ 3_____ 4_________ 5__________ 6__ 7____ 8_________ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2345 from articles/00107776 from sent6

Text  : Według danych Republikańskiej Komisji Wyborczej w niedzielnej , drugiej turze wyborów prezydenckich Tadić zdobył 46 ,  77 proc .  głosów ,  a  jego rywala poparło 50 ,  21 proc .  wyborców .
Tokens: 1_____ 2_____ 3______________ 4______ 5________ 6 7__________ 8 9______ 10___ 11_____ 12___________ 13___ 14____ 15 16 17 18__ 19 20____ 21 22 23__ 24____ 25_____ 26 27 28 29__ 30 31______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Republikańskiej Komisji Wyborczej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Tadić (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2346 from articles/00107776 from sent7

Text  : Oficjalne wyniki wyborów oczekiwane są w poniedziałek .
Tokens: 1________ 2_____ 3______ 4_________ 5_ 6 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2347 from articles/00107776 from sent8

Text  : Uprawnionych do głosowania było ponad 6 , 7 mln obywateli .
Tokens: 1___________ 2_ 3_________ 4___ 5____ 6 7 8 9__ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2348 from articles/00107776 from sent9

Text  : Jak podało belgradzkie radio B - 92 , Nikoliciowi sprzyjała niska frekwencja .
Tokens: 1__ 2_____ 3__________ 4____ 5 6 7_ 8 9__________ 10_______ 11___ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Nikoliciowi (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [5,7] = B - 92

(ChunkerEvaluator) Sentence #2349 from articles/00107776 from sent10

Text  : Do godz . 19 w wyborach wzięło udział 41 ,  5  proc .  uprawnionych .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5 6_______ 7_____ 8_____ 9_ 10 11 12__ 13 14__________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2350 from articles/00107776 from sent11

Text  : Oznacza to , że frekwencja nie przekroczyła prawdopodobnie 46 proc .
Tokens: 1______ 2_ 3 4_ 5_________ 6__ 7___________ 8_____________ 9_ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2351 from articles/00107776 from sent12

Text  : " Serbia nie zejdzie ze swej europejskiej ścieżki " -  zapowiedział Nikolić ,  odnosząc się do starań Belgradu o  akcesję do UE ,  które niedawno poparł .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4______ 5_ 6___ 7___________ 8______ 9 10 11__________ 12_____ 13 14______ 15_ 16 17____ 18______ 19 20_____ 21 22 23 24___ 25______ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Serbia (confidence=0.98)
  TruePositive nam [12,12] = Nikolić (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = Belgradu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = UE (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2352 from articles/00107776 from sent13

Text  : Jak komentuje jednak agencja AP , wybór lidera nacjonalistów na prezydenta może spowolnić lub wręcz storpedować starania Serbii o  wejście do Unii .
Tokens: 1__ 2________ 3_____ 4______ 5_ 6 7____ 8_____ 9____________ 10 11________ 12__ 13_______ 14_ 15___ 16_________ 17______ 18____ 19 20_____ 21 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = AP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = Serbii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2353 from articles/00107776 from sent14

Text  : AFP również poddaje w wątpliwość determinację i szanse Nikolicia na wprowadzenie Serbii do UE .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4 5_________ 6___________ 7 8_____ 9________ 10 11__________ 12____ 13 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = AFP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Nikolicia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,12] = Serbii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = UE (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2354 from articles/00107776 from sent15

Text  : Nazywa też niedzielne głosowanie " wyborczym trzęsieniem ziemi " ,  zważywszy na to ,  jak nieoczekiwane były takie rezultaty .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4_________ 5 6________ 7__________ 8____ 9 10 11_______ 12 13 14 15_ 16___________ 17__ 18___ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2355 from articles/00107776 from sent16

Text  : Zachodni dyplomaci nie są przekonani co do tego , że polityka Nikolicia jest w  istocie proeuropejska -  podkreśla Reuters .
Tokens: 1_______ 2________ 3__ 4_ 5_________ 6_ 7_ 8___ 9 10 11______ 12_______ 13__ 14 15_____ 16___________ 17 18_______ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Nikolicia (confidence=0.98)
  TruePositive nam [19,19] = Reuters (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2356 from articles/00107776 from sent17

Text  : Francuska agencja nazywa zwycięzcę " populistą nawróconym na politykę proeuropejską ,  którą jednak długo kontestował "  .
Tokens: 1________ 2______ 3_____ 4________ 5 6________ 7_________ 8_ 9_______ 10___________ 11 12___ 13____ 14___ 15_________ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2357 from articles/00107776 from sent18

Text  : Reuters i AFP przypominają , że prezydent elekt był blisko związany z  byłym prezydentem Serbii Slobodanem Miloszeviciem ,  którego ONZ-owski trybunał ds .  zbrodni wojennych w  byłej Jugosławii oskarżył o  wywołanie konfliktów wojennych w  Kosowie ,  Chorwacji oraz Bośni i  Hercegowinie .
Tokens: 1______ 2 3__ 4___________ 5 6_ 7________ 8____ 9__ 10____ 11______ 12 13___ 14_________ 15____ 16________ 17___________ 18 19_____ 20_______ 21______ 22 23 24_____ 25_______ 26 27___ 28________ 29______ 30 31_______ 32________ 33_______ 34 35_____ 36 37_______ 38__ 39___ 40 41__________ 42

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = AFP (confidence=0.72)
  TruePositive nam [15,15] = Serbii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Slobodanem Miloszeviciem (confidence=0.94)
  TruePositive nam [20,20] = ONZ-owski (confidence=0.94)
  TruePositive nam [28,28] = Jugosławii (confidence=0.99)
  TruePositive nam [35,35] = Kosowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Chorwacji (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [39,39] = Bośni (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [41,41] = Hercegowinie (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Reuters
  FalseNegative nam [39,41] = Bośni i Hercegowinie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2358 from articles/00107776 from sent19

Text  : Nikolić był też dawniej wiceprzewodniczącym ultranacjonalistycznej Serbskiej Partii Radykalnej (  SRS )  ,  której przewodził Vojislav Szeszelj ,  sądzony obecnie za zbrodnie wojenne przez trybunał w  Hadze .
Tokens: 1______ 2__ 3__ 4______ 5__________________ 6_____________________ 7________ 8_____ 9_________ 10 11_ 12 13 14____ 15________ 16______ 17______ 18 19_____ 20_____ 21 22______ 23_____ 24___ 25______ 26 27___ 28

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Nikolić (confidence=0.61)
  TruePositive nam [7,9] = Serbskiej Partii Radykalnej (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,11] = SRS (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Vojislav Szeszelj (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Hadze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2359 from articles/00107776 from sent20

Text  : Szeszelj , były wicepremier Serbii , jest oskarżony między innymi o  czystki etniczne ,  popełnione w  latach 1991 -  1993 podczas wojen na Bałkanach .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4__________ 5_____ 6 7___ 8________ 9_____ 10____ 11 12_____ 13______ 14 15________ 16 17____ 18__ 19 20__ 21_____ 22___ 23 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Szeszelj (confidence=0.94)
  TruePositive nam [5,5] = Serbii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Bałkanach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2360 from articles/00107776 from sent21

Text  : Lider radykałów utworzył słynącą z okrucieństw podczas tych wojen paramilitarną organizację "  czetników "  .
Tokens: 1____ 2________ 3_______ 4______ 5 6__________ 7______ 8___ 9____ 10___________ 11_________ 12 13_______ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2361 from articles/00107776 from sent22

Text  : Nikolić wystąpił z ugrupowania Szeszelja w 2008 roku i utworzył populistyczną Serbską Partię Postępową (  SNS )  ,  do której przeciągnął większość zwolenników SRS .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4__________ 5________ 6 7___ 8___ 9 10______ 11___________ 12_____ 13____ 14_______ 15 16_ 17 18 19 20____ 21_________ 22_______ 23_________ 24_ 25

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Szeszelja (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,14] = Serbską Partię Postępową (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = SNS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = SRS (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Nikolić

(ChunkerEvaluator) Sentence #2362 from articles/00107776 from sent23

Text  : Nowy prezydent wyznaczy premiera ; zadanie to utrudnią mu jednak wyniki wyborów parlamentarnych z  6  maja -  pisze AP .
Tokens: 1___ 2________ 3_______ 4_______ 5 6______ 7_ 8_______ 9_ 10____ 11____ 12_____ 13_____________ 14 15 16__ 17 18___ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = AP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2363 from articles/00107776 from sent24

Text  : Choć wygrał je SNS , partia Tadicia uzgodniła wstępnie ,  że utworzy sojusz z  socjalistami -  trzecią siłą w  parlamencie .
Tokens: 1___ 2_____ 3_ 4__ 5 6_____ 7______ 8________ 9_______ 10 11 12_____ 13____ 14 15__________ 16 17_____ 18__ 19 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = SNS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Tadicia (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2364 from articles/00107776 from sent25

Text  : Koalicja Demokratów z socjalistami zyska więc większość parlamentarną .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4___________ 5____ 6___ 7________ 8____________ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Demokratów (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [1,2] = Koalicja Demokratów

(ChunkerEvaluator) Sentence #2365 from articles/00107776 from sent26

Text  : Reuters przypomina , że serbska konstytucja daje większą władzę premierowi .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_ 5______ 6__________ 7___ 8______ 9_____ 10________ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Reuters

(ChunkerEvaluator) Sentence #2366 from articles/00107776 from sent27

Text  : Nikolić , twierdził przed niedzielnymi wyborami , że pierwsza tura została sfałszowana .
Tokens: 1______ 2 3________ 4____ 5___________ 6_______ 7 8_ 9_______ 10__ 11_____ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Nikolić (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2367 from articles/00107776 from sent28

Text  : Serbska komisja wyborcza odrzuciła skargi złożone przez SNS , wyjaśniając ,  że nie przedstawiono żadnych dowodów na domniemane fałszerstwa .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4________ 5_____ 6______ 7____ 8__ 9 10_________ 11 12 13_ 14___________ 15_____ 16_____ 17 18________ 19_________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = SNS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2368 from articles/00107776 from sent29

Text  : Także według międzynarodowych obserwatorów wybory były uczciwe i właściwie przeprowadzone .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______________ 4___________ 5_____ 6___ 7______ 8 9________ 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2369 from articles/00107776 from sent30

Text  : Wybory prezydenckie odbyły się w Serbii przedterminowo .
Tokens: 1_____ 2___________ 3_____ 4__ 5 6_____ 7_____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Serbii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2370 from articles/00107776 from sent31

Text  : Zostały ogłoszone , gdy Tadić , najpopularniejszy serbski polityk ,  podał się w  kwietniu do dymisji .
Tokens: 1______ 2________ 3 4__ 5____ 6 7________________ 8______ 9______ 10 11___ 12_ 13 14______ 15 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Tadić (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2371 from articles/00107776 from sent32

Text  : Uczynił to na dziesięć miesięcy przed wygaśnięciem mandatu .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4_______ 5_______ 6____ 7___________ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2372 from articles/00107776 from sent33

Text  : Oświadczył , że chce w ten sposób umożliwić przeprowadzanie wszystkich wyborów w  jednym terminie .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4___ 5 6__ 7_____ 8________ 9______________ 10________ 11_____ 12 13____ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2373 from articles/00107776 from sent34

Text  : Bezrobocie w Serbii wynosi 23 , 7 proc .
Tokens: 1_________ 2 3_____ 4_____ 5_ 6 7 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Serbii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2374 from articles/00107776 from sent35

Text  : Nie ma żadnych sygnałów świadczących o tym , że Serbia wychodzi z  kryzysu ,  a  w  społeczeństwie ,  które liczyło na rychłą poprawę sytuacji materialnej po obaleniu autorytarnej władzy ,  narastają nastroje graniczące z  desperacją .
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4_______ 5___________ 6 7__ 8 9_ 10____ 11______ 12 13_____ 14 15 16 17____________ 18 19___ 20_____ 21 22____ 23_____ 24______ 25_________ 26 27______ 28__________ 29____ 30 31_______ 32______ 33________ 34 35________ 36

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Serbia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2375 from articles/00107776 from sent36

Text  : Jak pisze AP , kampania parlamentarna i prezydencka Tadicia ,  zbudowana była wokół prozachodnich haseł i  polityki dążenia do Unii .
Tokens: 1__ 2____ 3_ 4 5_______ 6____________ 7 8__________ 9______ 10 11_______ 12__ 13___ 14___________ 15___ 16 17______ 18_____ 19 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = AP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Tadicia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2376 from articles/00107776 from sent37

Text  : Jednak jego formacji zaszkodziło załamanie gospodarcze , spowolnienie zagranicznych inwestycji oraz wzrost bezrobocia .
Tokens: 1_____ 2___ 3_______ 4__________ 5________ 6__________ 7 8___________ 9____________ 10________ 11__ 12____ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2377 from articles/00107776 from sent38

Text  : Populistyczny program wyborczy Nikolicia obiecywał wzrost zatrudnienia , wielomilionowe inwestycje zagraniczne i  ekonomiczne bezpieczeństwo dla obywateli .  (  PAP )
Tokens: 1____________ 2______ 3_______ 4________ 5________ 6_____ 7___________ 8 9_____________ 10________ 11_________ 12 13_________ 14____________ 15_ 16_______ 17 18 19_ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Nikolicia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:04,261 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 105 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107777.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107777.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2378 from articles/00107777 from sent1

Text  : LM siatkarzy - Zaksa z & quot ; dziką kartą &  quot ;
Tokens: 1_ 2________ 3 4____ 5 6 7___ 8 9____ 10___ 11 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = LM (confidence=0.65)
  FalseNegative nam [4,4] = Zaksa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2379 from articles/00107777 from sent2

Text  : Europejska Konfederacja Piłki Siatkowej ( CEV ) przyznała Zaksie Kędzierzyn -  Koźle dziką kartę ,  dzięki której drużyna wystąpi w  rozgrywkach Ligi Mistrzów -  poinformowała w  poniedziałek prezes klubu Sabina Nowosielska .
Tokens: 1_________ 2___________ 3____ 4________ 5 6__ 7 8________ 9_____ 10________ 11 12___ 13___ 14___ 15 16____ 17____ 18_____ 19_____ 20 21_________ 22__ 23______ 24 25___________ 26 27__________ 28____ 29___ 30____ 31_________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Europejska Konfederacja Piłki Siatkowej (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,6] = CEV (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,12] = Zaksie Kędzierzyn - Koźle (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Ligi Mistrzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Sabina Nowosielska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2380 from articles/00107777 from sent3

Text  : Prezes przyznała , że jest zaskoczona .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4_ 5___ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2381 from articles/00107777 from sent4

Text  : - Niewielu dawało nam szansę , a jednak się udało -  skwitowała .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4__ 5_____ 6 7 8_____ 9__ 10___ 11 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2382 from articles/00107777 from sent5

Text  : Wśród 28 drużyn klubowych , które zagrają w Lidze Mistrzów będą trze zespoły w  Polski -  mistrz PlusLigi sezonu 2011 /  2012 Asseco Resovia Rzeszów ,  zdobywca pucharu Polski PGE Skra Bełchatów oraz zakwalifikowana właśnie trzecia drużyna PlusLigi Zaksa .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4________ 5 6____ 7______ 8 9____ 10______ 11__ 12__ 13_____ 14 15____ 16 17____ 18______ 19____ 20__ 21 22__ 23____ 24_____ 25_____ 26 27______ 28_____ 29____ 30_ 31__ 32_______ 33__ 34_____________ 35_____ 36_____ 37_____ 38______ 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Lidze Mistrzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = PlusLigi (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,25] = Asseco Resovia Rzeszów (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [29,32] = Polski PGE Skra Bełchatów (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [38,39] = PlusLigi Zaksa (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [29,29] = Polski
  FalseNegative nam [30,32] = PGE Skra Bełchatów
  FalseNegative nam [38,38] = PlusLigi
  FalseNegative nam [39,39] = Zaksa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2383 from articles/00107777 from sent6

Text  : Zespół z Kędzierzyna - Koźla wystąpi w niej już pod wodzą trenera Daniela Castellaniego .
Tokens: 1_____ 2 3__________ 4 5____ 6______ 7 8___ 9__ 10_ 11___ 12_____ 13_____ 14___________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Kędzierzyna - Koźla (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Daniela Castellaniego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2384 from articles/00107777 from sent7

Text  : Ciągle trwa kompletowanie składu , kontrakty z zespołem już podpisali Paweł Zagumny ,  Serhiy Kapelus ,  Antonin Rouzier ,  Dominik Witczak ,  Jurij Gladyr ,  Piotr Gacek ,  Michał Ruciak i  Łukasz Wiśniewski .
Tokens: 1_____ 2___ 3____________ 4_____ 5 6________ 7 8_______ 9__ 10_______ 11___ 12_____ 13 14____ 15_____ 16 17_____ 18_____ 19 20_____ 21_____ 22 23___ 24____ 25 26___ 27___ 28 29____ 30____ 31 32____ 33________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Paweł Zagumny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Serhiy Kapelus (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Antonin Rouzier (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Dominik Witczak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Jurij Gladyr (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Piotr Gacek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Michał Ruciak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,33] = Łukasz Wiśniewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2385 from articles/00107777 from sent8

Text  : Pierwsze spotkanie z nowym trenerem planowane jest na początek czerwca .
Tokens: 1_______ 2________ 3 4____ 5_______ 6________ 7___ 8_ 9_______ 10_____ 11

Chunks:

2016-10-31 14:04:04,320 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 106 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107779.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107779.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2386 from articles/00107779 from sent1

Text  : Radomski tancerz mistrzem Polski juniorów w hip - hopie
Tokens: 1_______ 2______ 3_______ 4_____ 5_______ 6 7__ 8 9____

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Polski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,4] = mistrzem Polski

(ChunkerEvaluator) Sentence #2387 from articles/00107779 from sent2

Text  : Maks Wojtowicz tancerz radomskiej Fabryki Tańca IDOL został nowym Mistrzem Polski w  tańcu Hip -  Hop na 2012 rok w  kategorii juniorów
Tokens: 1___ 2________ 3______ 4_________ 5______ 6____ 7___ 8_____ 9____ 10______ 11____ 12 13___ 14_ 15 16_ 17 18__ 19_ 20 21_______ 22______

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Maks Wojtowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,7] = Fabryki Tańca IDOL (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Mistrzem Polski (confidence=0.89)
  FalsePositive nam [14,18] = Hip - Hop na 2012 (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2388 from articles/00107779 from sent3

Text  : - Podczas rozgrywanych w ubiegły weekend w Szczecinie Krajowych Mistrzostw Polski ,  Maks nie dał szans swoim rywalom z  innych miast pokonał 20 solistów .
Tokens: 1 2______ 3___________ 4 5______ 6______ 7 8_________ 9________ 10________ 11____ 12 13__ 14_ 15_ 16___ 17___ 18_____ 19 20____ 21___ 22_____ 23 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Maks (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,11] = Szczecinie Krajowych Mistrzostw Polski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,8] = Szczecinie
  FalseNegative nam [9,11] = Krajowych Mistrzostw Polski

(ChunkerEvaluator) Sentence #2389 from articles/00107779 from sent4

Text  : Zdobywając złoty medal dostał kwalifikację do Kadry Narodowej na Mistrzostwa Europy i  Świata w  2012 roku .
Tokens: 1_________ 2____ 3____ 4_____ 5___________ 6_ 7____ 8________ 9_ 10_________ 11____ 12 13____ 14 15__ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Kadry Narodowej (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,11] = Mistrzostwa Europy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,13] = Świata (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [10,13] = Mistrzostwa Europy i Świata

(ChunkerEvaluator) Sentence #2390 from articles/00107779 from sent5

Text  : Nie zawiodła również Jagoda Brzezińska - Spiczak na tych samych mistrzostwach zdobyła srebro w  kategorii solistek do 11 lat ,  brawurowo pokonując 61 uczestniczek !
Tokens: 1__ 2_______ 3______ 4_____ 5_________ 6 7______ 8_ 9___ 10____ 11___________ 12_____ 13____ 14 15_______ 16______ 17 18 19_ 20 21_______ 22_______ 23 24__________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Jagoda Brzezińska - Spiczak (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,11] = mistrzostwach

(ChunkerEvaluator) Sentence #2391 from articles/00107779 from sent6

Text  : Przy tak licznej obsadzie to duża sztuka osiągnąć tak wiele .
Tokens: 1___ 2__ 3______ 4_______ 5_ 6___ 7_____ 8_______ 9__ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2392 from articles/00107779 from sent7

Text  : Jagodę również zobaczymy na tegorocznych Mistrzostwach Europy i Świata -  informuje Jakub Pankowski z  Fabryki Tańca IDOL .
Tokens: 1_____ 2______ 3________ 4_ 5___________ 6____________ 7_____ 8 9_____ 10 11_______ 12___ 13_______ 14 15_____ 16___ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Jakub Pankowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,17] = Fabryki Tańca IDOL (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,7] = Mistrzostwach Europy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = Świata (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [1,1] = Jagodę
  FalseNegative nam [6,9] = Mistrzostwach Europy i Świata

(ChunkerEvaluator) Sentence #2393 from articles/00107779 from sent8

Text  : Kolejna tancerka radomskiej formacji , Nikola Pośnik , zdobyła w  mistrzostwach szóste miejsce .
Tokens: 1______ 2_______ 3_________ 4_______ 5 6_____ 7_____ 8 9______ 10 11___________ 12____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Nikola Pośnik (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = radomskiej
  FalseNegative nam [11,11] = mistrzostwach

(ChunkerEvaluator) Sentence #2394 from articles/00107779 from sent9

Text  : - To największy sukces Nikolii .
Tokens: 1 2_ 3_________ 4_____ 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Nikolii (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2395 from articles/00107779 from sent10

Text  : Ta bardzo zdolna tancerka , na pewno nie jeden raz zadziwi nas swoim poziomem tańca ,  a  także medalami na największych zawodach -  uważa Jakub Pankowski .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4_______ 5 6_ 7____ 8__ 9____ 10_ 11_____ 12_ 13___ 14______ 15___ 16 17 18___ 19______ 20 21__________ 22______ 23 24___ 25___ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Jakub Pankowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2396 from articles/00107779 from sent11

Text  : Jak informuje , formacja IDOL w kategorii do 11 lat oraz formacja powyżej 31 lat uplasowała się na 4  pozycji .
Tokens: 1__ 2________ 3 4_______ 5___ 6 7________ 8_ 9_ 10_ 11__ 12______ 13_____ 14 15_ 16________ 17_ 18 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = IDOL (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2397 from articles/00107779 from sent12

Text  : Tancerze Fabryki Tańca IDOL aktualnie zaczynają przygotowania do Mistrzostw Europy ,  które odbędą się tym razem w  Słowenii w  miejscowości Koper już w  lipcu .
Tokens: 1_______ 2______ 3____ 4___ 5________ 6________ 7____________ 8_ 9_________ 10____ 11 12___ 13____ 14_ 15_ 16___ 17 18______ 19 20__________ 21___ 22_ 23 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Fabryki Tańca IDOL (confidence=0.98)
  TruePositive nam [9,10] = Mistrzostw Europy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Słowenii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Koper (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:04,398 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 107 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107782.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107782.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2398 from articles/00107782 from sent1

Text  : Odwołanie kierownika Ośrodka Pomocy Społecznej
Tokens: 1________ 2_________ 3______ 4_____ 5_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Ośrodka Pomocy Społecznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2399 from articles/00107782 from sent2

Text  : Zarząd gminy Warszawa Włochy odwołał wczoraj ze stanowiska kierownik Ośrodka Pomocy Społecznej Elżbietę Smolińską .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4_____ 5______ 6______ 7_ 8_________ 9________ 10_____ 11____ 12________ 13______ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Ośrodka Pomocy Społecznej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Elżbietę Smolińską (confidence=0.52)
  FalsePositive nam [3,4] = Warszawa Włochy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,2] = Zarząd gminy
  FalseNegative nam [3,3] = Warszawa
  FalseNegative nam [4,4] = Włochy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2400 from articles/00107782 from sent3

Text  : Odwołanie kierownika Ośrodka Pomocy Społecznej
Tokens: 1________ 2_________ 3______ 4_____ 5_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Ośrodka Pomocy Społecznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2401 from articles/00107782 from sent4

Text  : Zarząd gminy Warszawa Włochy odwołał wczoraj ze stanowiska kierownik Ośrodka Pomocy Społecznej Elżbietę Smolińską .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4_____ 5______ 6______ 7_ 8_________ 9________ 10_____ 11____ 12________ 13______ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Ośrodka Pomocy Społecznej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Elżbietę Smolińską (confidence=0.52)
  FalsePositive nam [3,4] = Warszawa Włochy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,2] = Zarząd gminy
  FalseNegative nam [3,3] = Warszawa
  FalseNegative nam [4,4] = Włochy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2402 from articles/00107782 from sent5

Text  : Powodem odwołania były wyniki kontroli przeprowadzonej przez wydział spraw społecznych mazowieckiego urzędu wojewódzkiego .
Tokens: 1______ 2________ 3___ 4_____ 5_______ 6______________ 7____ 8______ 9____ 10_________ 11___________ 12____ 13___________ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [8,10] = wydział spraw społecznych
  FalseNegative nam [11,13] = mazowieckiego urzędu wojewódzkiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #2403 from articles/00107782 from sent6

Text  : Wynika z nich m . in . , że Smolińska podpisywała decyzje administracyjne bez upoważnienia rady gminy .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4 5 6_ 7 8 9_ 10_______ 11_________ 12_____ 13_____________ 14_ 15__________ 16__ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Smolińska (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,17] = rady gminy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2404 from articles/00107782 from sent7

Text  : Ponadto w ośrodku wypłacono na zasiłki stałe ok . 2  ,  4  tys .  zł osobom z  umiarkowanym stopniem niepełnosprawności .
Tokens: 1______ 2 3______ 4________ 5_ 6______ 7____ 8_ 9 10 11 12 13_ 14 15 16____ 17 18__________ 19______ 20________________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2405 from articles/00107782 from sent8

Text  : Według kontrolujących było to niezgodne z prawem .
Tokens: 1_____ 2_____________ 3___ 4_ 5________ 6 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2406 from articles/00107782 from sent9

Text  : - Urząd wojewódzki wzywa panią Smolińską do oddania tej sumy .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4____ 5____ 6________ 7_ 8______ 9__ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Smolińską (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,3] = Urząd wojewódzki

(ChunkerEvaluator) Sentence #2407 from articles/00107782 from sent10

Text  : Sprawa zostanie skierowana do rzecznika dyscypliny finansów publicznych - powiedział Ryszard Hoffman z  urzędu gminy Warszawa Włochy .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_________ 4_ 5________ 6_________ 7_______ 8__________ 9 10________ 11_____ 12_____ 13 14____ 15___ 16______ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Ryszard Hoffman (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,17] = Warszawa Włochy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,15] = urzędu gminy
  FalseNegative nam [16,16] = Warszawa
  FalseNegative nam [17,17] = Włochy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2408 from articles/00107782 from sent11

Text  : ak
Tokens: 1_

Chunks:

2016-10-31 14:04:04,449 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 108 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107784.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107784.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2409 from articles/00107784 from sent1

Text  : Prezydent : krzyż harcerski jest wspólnym znakiem
Tokens: 1________ 2 3____ 4________ 5___ 6_______ 7______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2410 from articles/00107784 from sent2

Text  : Krzyż harcerski jest wspólnym znakiem , wspólną busolą wyznaczającą kierunek harcerskiej drogi dla wszystkich -  mówił prezydent Bronisław Komorowski podczas uroczystości objęcia honorowego protektoratu nad Ruchem Harcerskim w  Polsce i  poza granicami kraju .
Tokens: 1____ 2________ 3___ 4_______ 5______ 6 7______ 8_____ 9___________ 10______ 11_________ 12___ 13_ 14________ 15 16___ 17_______ 18_______ 19________ 20_____ 21__________ 22_____ 23________ 24__________ 25_ 26____ 27________ 28 29____ 30 31__ 32_______ 33___ 34

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Ruchem Harcerskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2411 from articles/00107784 from sent3

Text  : W uroczystości wzięły udział reprezentacje Związku Harcerstwa Polskiego , Związku Harcerstwa Rzeczypospolitej ,  Związku Harcerstwa Polskiego poza granicami Kraju ,  Związku Harcerstwa Polskiego na Litwie ,  Republikańskiego Społecznego Zjednoczenia "  Harcerstwo "  (  Białoruś )  ,  Harcerstwa Polskiego na Ukrainie ,  Stowarzyszenia Harcerskiego i  Stowarzyszenia Harcerstwa Katolickiego "  Zawisza "  FSE .
Tokens: 1 2___________ 3_____ 4_____ 5____________ 6______ 7_________ 8________ 9 10_____ 11________ 12______________ 13 14_____ 15________ 16_______ 17__ 18_______ 19___ 20 21_____ 22________ 23_______ 24 25____ 26 27______________ 28_________ 29__________ 30 31________ 32 33 34______ 35 36 37________ 38_______ 39 40______ 41 42____________ 43__________ 44 45____________ 46________ 47__________ 48 49_____ 50 51_ 52

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Związku Harcerstwa Polskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,12] = Związku Harcerstwa Rzeczypospolitej (confidence=0.97)
  TruePositive nam [14,16] = Związku Harcerstwa Polskiego (confidence=0.91)
  TruePositive nam [34,34] = Białoruś (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,43] = Stowarzyszenia Harcerskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [19,19] = Kraju (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [21,23] = Związku Harcerstwa Polskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [25,25] = Litwie (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [27,29] = Republikańskiego Społecznego Zjednoczenia (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [37,38] = Harcerstwa Polskiego (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [40,40] = Ukrainie (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [45,47] = Stowarzyszenia Harcerstwa Katolickiego (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [49,49] = Zawisza (confidence=0.76)
  FalseNegative nam [21,25] = Związku Harcerstwa Polskiego na Litwie
  FalseNegative nam [27,32] = Republikańskiego Społecznego Zjednoczenia " Harcerstwo "
  FalseNegative nam [37,40] = Harcerstwa Polskiego na Ukrainie
  FalseNegative nam [45,51] = Stowarzyszenia Harcerstwa Katolickiego " Zawisza " FSE

(ChunkerEvaluator) Sentence #2412 from articles/00107784 from sent4

Text  : Prezydent podkreślił , że uroczystość jest okazją , by podziękować wszystkim harcerzom i  harcerkom w  Polsce i  poza granicami kraju za to ,  co udało się dzisiaj osiągnąć .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4_ 5__________ 6___ 7_____ 8 9_ 10_________ 11_______ 12_______ 13 14_______ 15 16____ 17 18__ 19_______ 20___ 21 22 23 24 25___ 26_ 27_____ 28______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2413 from articles/00107784 from sent5

Text  : " Bo przecież droga do protektoratu prezydenckiego musiała wieść przez zrozumienie ,  że krzyż harcerski jest wspólną wartością ,  wspólnym znakiem ,  wspólną busolą wyznaczającą kierunek harcerskiej drogi dla wszystkich .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4____ 5_ 6___________ 7_____________ 8______ 9____ 10___ 11_________ 12 13 14___ 15_______ 16__ 17_____ 18_______ 19 20______ 21_____ 22 23_____ 24____ 25__________ 26______ 27_________ 28___ 29_ 30________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2414 from articles/00107784 from sent6

Text  : Za to serdecznie dziękuję " - powiedział Komorowski .
Tokens: 1_ 2_ 3_________ 4_______ 5 6 7_________ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2415 from articles/00107784 from sent7

Text  : Zaznaczył , że przyjęcie protektoratu traktuje niezwykle poważnie .
Tokens: 1________ 2 3_ 4________ 5___________ 6_______ 7________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2416 from articles/00107784 from sent8

Text  : " Mam świadomość , że pewnie nieczęsto się zdarza w  historii harcerstwa ,  że protektorat przyjmuje nie tylko prezydent ,  ale druh prezydent ;  rzadko się zdarza ,  żeby u  jego boku stała jego dawna szefowa z  harcerstwa druhna prezydentowa .
Tokens: 1 2__ 3_________ 4 5_ 6_____ 7________ 8__ 9_____ 10 11______ 12________ 13 14 15_________ 16_______ 17_ 18___ 19_______ 20 21_ 22__ 23_______ 24 25____ 26_ 27____ 28 29__ 30 31__ 32__ 33___ 34__ 35___ 36_____ 37 38________ 39____ 40__________ 41

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2417 from articles/00107784 from sent9

Text  : To nas wszystkich zobowiązuje i to jest nasza wspólna szansa "  -  dodał .
Tokens: 1_ 2__ 3_________ 4__________ 5 6_ 7___ 8____ 9______ 10____ 11 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2418 from articles/00107784 from sent10

Text  : " W tym samym miejscu , gdzie my dzisiaj stoimy ,  w  szeregach harcerskich ,  w  1920 r  .  marszałek Józef Piłsudski jako naczelnik państwa polskiego przyjmował protektorat nad harcerstwem polskim .
Tokens: 1 2 3__ 4____ 5______ 6 7____ 8_ 9______ 10____ 11 12 13_______ 14_________ 15 16 17__ 18 19 20_______ 21___ 22_______ 23__ 24_______ 25_____ 26_______ 27________ 28_________ 29_ 30_________ 31_____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Józef Piłsudski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2419 from articles/00107784 from sent11

Text  : Powiedział wtedy , że marzy , że chce , że przywiduje ,  iż duch harcerski będzie się szerzył wśród młodzieży polskiej .
Tokens: 1_________ 2____ 3 4_ 5____ 6 7_ 8___ 9 10 11________ 12 13 14__ 15_______ 16____ 17_ 18_____ 19___ 20_______ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2420 from articles/00107784 from sent12

Text  : Znamy wszyscy niełatwą historię polskiego harcerstwa , znamy wszyscy piękną ,  heroiczną i  bogatą historię ruchu harcerskiego .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4_______ 5________ 6_________ 7 8____ 9______ 10____ 11 12_______ 13 14____ 15______ 16___ 17__________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2421 from articles/00107784 from sent13

Text  : To wszystko był przejaw trwałości ducha harcerskiego " - mówił Komorowski .
Tokens: 1_ 2_______ 3__ 4______ 5________ 6____ 7___________ 8 9 10___ 11________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2422 from articles/00107784 from sent14

Text  : Podkreślił , że obecnie stoi przed harcerstwem zadanie szukania miejsca we współczesnej Polsce dla zróżnicowanego ruchu harcerskiego .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4______ 5___ 6____ 7__________ 8______ 9_______ 10_____ 11 12__________ 13____ 14_ 15____________ 16___ 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2423 from articles/00107784 from sent15

Text  : W imieniu wszystkich organizacji harcerskich podziękowania prezydentowi złożyła przewodnicząca Związku Harcerstwa Polskiego poza granicami Kraju hm .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4__________ 5__________ 6____________ 7___________ 8______ 9_____________ 10_____ 11________ 12_______ 13__ 14_______ 15___ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Związku Harcerstwa Polskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [15,15] = Kraju (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2424 from articles/00107784 from sent16

Text  : Teresa Ciecierska .
Tokens: 1_____ 2_________ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Teresa Ciecierska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2425 from articles/00107784 from sent17

Text  : Wręczyła mu również pamiątkową busolę .
Tokens: 1_______ 2_ 3______ 4_________ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2426 from articles/00107784 from sent18

Text  : " Protektorat głowy państwa jest uznaniem naszej codziennej pracy .
Tokens: 1 2__________ 3____ 4______ 5___ 6_______ 7_____ 8_________ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2427 from articles/00107784 from sent19

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2428 from articles/00107784 from sent20

Text  : Wierzymy , że ten protektorat symbolicznie otwiera nowy rozdział w  historii polskiego ruchu harcerskiego i  wszystkie organizacje harcerskie w  kraju i  za granicą będą dążyć do wspólnej reprezentacji i  podnoszenia rangi harcerstwa w  społeczeństwie .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4__ 5__________ 6___________ 7______ 8___ 9_______ 10 11______ 12_______ 13___ 14__________ 15 16_______ 17_________ 18________ 19 20___ 21 22 23_____ 24__ 25___ 26 27______ 28___________ 29 30_________ 31___ 32________ 33 34____________ 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2429 from articles/00107784 from sent21

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2430 from articles/00107784 from sent22

Text  : Wierzymy również , że silne harcerstwo jest także polską racją stanu .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_ 5____ 6_________ 7___ 8____ 9_____ 10___ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2431 from articles/00107784 from sent23

Text  : Niech ta busola wskazuje zawsze panu prezydentowi na najlepsze wartości zawarte w  prawie i  przyrzeczeniu harcerskim "  -  mówiła .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4_______ 5_____ 6___ 7___________ 8_ 9________ 10______ 11_____ 12 13____ 14 15___________ 16________ 17 18 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2432 from articles/00107784 from sent24

Text  : Uroczystość miała miejsce w 101 . rocznicę wydania pierwszego rozkazu przez Andrzeja Małkowskiego powołującego pierwsze drużyny harcerskie .
Tokens: 1__________ 2____ 3______ 4 5__ 6 7_______ 8______ 9_________ 10_____ 11___ 12______ 13__________ 14__________ 15______ 16_____ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Andrzeja Małkowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2433 from articles/00107784 from sent25

Text  : Wzięli w niej udział przedstawiciele wszystkich organizacji harcerskich działających w  Polsce i  poza granicami kraju .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4_____ 5______________ 6_________ 7__________ 8__________ 9___________ 10 11____ 12 13__ 14_______ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2434 from articles/00107784 from sent26

Text  : Protektorat to forma sprawowania tej opieki i wsparcia , zarówno moralna i  ideowa ,  ale również praktyczna i  prawna -  przekładająca się na instytucjonalne wsparcie działania -  w  tym przypadku organizacji harcerskich .
Tokens: 1__________ 2_ 3____ 4__________ 5__ 6_____ 7 8_______ 9 10_____ 11_____ 12 13____ 14 15_ 16_____ 17________ 18 19____ 20 21___________ 22_ 23 24_____________ 25______ 26_______ 27 28 29_ 30_______ 31_________ 32_________ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2435 from articles/00107784 from sent27

Text  : Jako pierwszy protektorat nad harcerstwem objął jako Naczelnik Państwa Marszałek Józef Piłsudski .
Tokens: 1___ 2_______ 3__________ 4__ 5__________ 6____ 7___ 8________ 9______ 10_______ 11___ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Józef Piłsudski (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2436 from articles/00107784 from sent28

Text  : Kolejnymi protektorami byli prezydent Stanisław Wojciechowski oraz prezydent Ignacy Mościcki .
Tokens: 1________ 2___________ 3___ 4________ 5________ 6____________ 7___ 8________ 9_____ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Stanisław Wojciechowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Ignacy Mościcki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2437 from articles/00107784 from sent29

Text  : W 1946 r . , gdy powstał Związek Harcerstwa Polskiego działający poza granicami Kraju ,  protektorat objął Prezydent na Uchodźstwie Stanisław Ostrowski .
Tokens: 1 2___ 3 4 5 6__ 7______ 8______ 9_________ 10_______ 11________ 12__ 13_______ 14___ 15 16_________ 17___ 18_______ 19 20_________ 21_______ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Związek Harcerstwa Polskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Stanisław Ostrowski (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [14,14] = Kraju (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = Prezydent (confidence=0.52)
  FalsePositive nam [20,20] = Uchodźstwie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2438 from articles/00107784 from sent30

Text  : Kolejni prezydenci Edward Raczyński , Kazimierz Sabbat i Ryszard Kaczorowski kontynuowali tę tradycję .
Tokens: 1______ 2_________ 3_____ 4________ 5 6________ 7_____ 8 9______ 10_________ 11__________ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Edward Raczyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Kazimierz Sabbat (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Ryszard Kaczorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2439 from articles/00107784 from sent31

Text  : Po 1989 r . protektorat nad harcerstwem obejmowali prezydenci Lech Wałęsa ,  Aleksander Kwaśniewski i  Lech Kaczyński .
Tokens: 1_ 2___ 3 4 5__________ 6__ 7__________ 8_________ 9_________ 10__ 11____ 12 13________ 14_________ 15 16__ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Lech Wałęsa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Aleksander Kwaśniewski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Lech Kaczyński (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:04,659 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 109 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107788.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107788.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2440 from articles/00107788 from sent1

Text  : Transakcje z podmiotami powiązanymi
Tokens: 1_________ 2 3_________ 4__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2441 from articles/00107788 from sent2

Text  : GRUPA KĘTY SA
Tokens: 1____ 2___ 3_

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = GRUPA KĘTY SA (confidence=0.51)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2442 from articles/00107788 from sent3

Text  : WIADOMOŚĆ
Tokens: 1________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2443 from articles/00107788 from sent4

Text  : Raport Bieżący 59 / 2001
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4 5___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2444 from articles/00107788 from sent5

Text  : Zarząd Grupy KĘTY SA informuje , że po raz kolejny została przekroczona równowartość kwoty 500 000 Euro w  transakcjach z  podmiotami zależnymi ;  tj .  Metalplast -  Bielsko i  Alupol .
Tokens: 1_____ 2____ 3___ 4_ 5________ 6 7_ 8_ 9__ 10_____ 11_____ 12__________ 13__________ 14___ 15_ 16_ 17__ 18 19__________ 20 21________ 22_______ 23 24 25 26________ 27 28_____ 29 30____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Euro (confidence=0.72)
  TruePositive nam [26,28] = Metalplast - Bielsko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Alupol (confidence=0.52)
  FalsePositive nam [2,4] = Grupy KĘTY SA (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [1,4] = Zarząd Grupy KĘTY SA

(ChunkerEvaluator) Sentence #2445 from articles/00107788 from sent6

Text  : Łączna suma wzajemnych transakcji z Metalplastem wyniosła 2 , 4  mln zł .
Tokens: 1_____ 2___ 3_________ 4_________ 5 6___________ 7_______ 8 9 10 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Metalplastem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2446 from articles/00107788 from sent7

Text  : Przedmiotem transakcji są wyroby wyciskane i ciągnione oraz usługi anodowania .
Tokens: 1__________ 2_________ 3_ 4_____ 5________ 6 7________ 8___ 9_____ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2447 from articles/00107788 from sent8

Text  : Łączna suma wzajemnych transakcji z Alupolem wyniosła 4 , 9  mln zł .
Tokens: 1_____ 2___ 3_________ 4_________ 5 6_______ 7_______ 8 9 10 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Alupolem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2448 from articles/00107788 from sent9

Text  : Przedmiotem transakcji ze strony Alupolu są usługi powlekania laminatów i  cięcia ,  a  ze strony Kęt sprzedaż materiałów do produkcji opakowań (  papier zadrukowany ,  folia aluminiowa )  .
Tokens: 1__________ 2_________ 3_ 4_____ 5______ 6_ 7_____ 8_________ 9________ 10 11____ 12 13 14 15____ 16_ 17______ 18________ 19 20_______ 21______ 22 23____ 24_________ 25 26___ 27________ 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Alupolu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Kęt (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2449 from articles/00107788 from sent10

Text  : PODSTAWA PRAWNA
Tokens: 1_______ 2_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2450 from articles/00107788 from sent11

Text  : RRM GPW § 4 ust . 1 pkt 8
Tokens: 1__ 2__ 3 4 5__ 6 7 8__ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = RRM GPW (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2451 from articles/00107788 from sent12

Text  : MESSAGE ( ENGLISH VERSION )
Tokens: 1______ 2 3______ 4______ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = MESSAGE (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [3,4] = ENGLISH VERSION (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2452 from articles/00107788 from sent13

Text  : PODPISY
Tokens: 1______

Chunks:

2016-10-31 14:04:04,702 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 110 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107789.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107789.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2453 from articles/00107789 from sent1

Text  : zgoda na zaliczenie do funduszy uzupełniających Banku środków pieniężnych pochodzących ze sprzedaży obligacji
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4_ 5_______ 6______________ 7____ 8______ 9__________ 10__________ 11 12_______ 13_______

Chunks:
  FalseNegative nam [7,7] = Banku

(ChunkerEvaluator) Sentence #2454 from articles/00107789 from sent2

Text  : BBG SA
Tokens: 1__ 2_

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = BBG SA (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2455 from articles/00107789 from sent3

Text  : WIADOMOŚĆ
Tokens: 1________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2456 from articles/00107789 from sent4

Text  : KOMUNIKAT Nr 103 / 2001
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4 5___

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Nr (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2457 from articles/00107789 from sent5

Text  : Zarząd BIG Bank GDAŃSKI S . A . w Warszawie (  "  Bank "  )  zawiadamia ,  iż w  dniu 12 grudnia 2001 r  .  otrzymał decyzję nr 242 /  01 Komisji Nadzoru Bankowego z  dnia 11 grudnia 2001 r  .  w  sprawie wyrażenia zgody na zaliczenie do funduszy uzupełniających Banku do dnia 31 grudnia 2006 r  .  ,  środków pieniężnych w  kwocie 275 .  000 .  000 zł ,  pochodzących ze sprzedaży obligacji wyemitowanych przez Bank i  nabytych przez spółkę zależną od Banku BBG Finance B  .  V  .  z  siedzibą w  Holandii .
Tokens: 1_____ 2__ 3___ 4______ 5 6 7 8 9 10_______ 11 12 13__ 14 15 16________ 17 18 19 20__ 21 22_____ 23__ 24 25 26______ 27_____ 28 29_ 30 31 32_____ 33_____ 34_______ 35 36__ 37 38_____ 39__ 40 41 42 43_____ 44_______ 45___ 46 47________ 48 49______ 50_____________ 51___ 52 53__ 54 55_____ 56__ 57 58 59 60_____ 61_________ 62 63____ 64_ 65 66_ 67 68_ 69 70 71__________ 72 73_______ 74_______ 75___________ 76___ 77__ 78 79______ 80___ 81____ 82_____ 83 84___ 85_ 86_____ 87 88 89 90 91 92______ 93 94______ 95

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Warszawie (confidence=0.95)
  TruePositive nam [32,34] = Komisji Nadzoru Bankowego (confidence=0.90)
  TruePositive nam [69,69] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [77,77] = Bank (confidence=0.99)
  TruePositive nam [84,90] = Banku BBG Finance B . V . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [94,94] = Holandii (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,8] = BIG Bank GDAŃSKI S . A . (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [51,51] = Banku (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [1,8] = Zarząd BIG Bank GDAŃSKI S . A .
  FalseNegative nam [13,13] = Bank

(ChunkerEvaluator) Sentence #2458 from articles/00107789 from sent6

Text  : PODSTAWA PRAWNA
Tokens: 1_______ 2_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2459 from articles/00107789 from sent7

Text  : PPO , art . 81 ust . 1 pkt 2
Tokens: 1__ 2 3__ 4 5_ 6__ 7 8 9__ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = PPO (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2460 from articles/00107789 from sent8

Text  : MESSAGE ( ENGLISH VERSION )
Tokens: 1______ 2 3______ 4______ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = MESSAGE (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [3,4] = ENGLISH VERSION (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2461 from articles/00107789 from sent9

Text  : PODPISY
Tokens: 1______

Chunks:

2016-10-31 14:04:04,748 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 111 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107792.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107792.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2462 from articles/00107792 from sent1

Text  : Trzaska - Wieczorek : emerytalne konsultacje prezydenta - już tylko z  prawnikami
Tokens: 1______ 2 3________ 4 5_________ 6__________ 7_________ 8 9__ 10___ 11 12________

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Trzaska - Wieczorek (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2463 from articles/00107792 from sent2

Text  : Prezydent konsultuje się ws . reformy emerytalnej już tylko z  prawnikami -  powiedziała PAP szefowa prezydenckiego biura prasowego Joanna Trzaska -  Wieczorek .
Tokens: 1________ 2_________ 3__ 4_ 5 6______ 7__________ 8__ 9____ 10 11________ 12 13_________ 14_ 15_____ 16____________ 17___ 18_______ 19____ 20_____ 21 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = PAP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,22] = Joanna Trzaska - Wieczorek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2464 from articles/00107792 from sent3

Text  : Podkreśliła , że piątkowe spotkanie prezydenta z przedstawicielami partii nie jest elementem tych konsultacji .
Tokens: 1__________ 2 3_ 4_______ 5________ 6_________ 7 8________________ 9_____ 10_ 11__ 12_______ 13__ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2465 from articles/00107792 from sent4

Text  : " Pan prezydent konsultuje się w sprawie reformy emerytalnej już tylko z  prawnikami .
Tokens: 1 2__ 3________ 4_________ 5__ 6 7______ 8______ 9__________ 10_ 11___ 12 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2466 from articles/00107792 from sent5

Text  : Na konsultacje zaprosił przedstawicieli wszystkich sił politycznych kilka miesięcy temu w  momencie rozpoczęcia debaty na temat reformy emerytalnej "  -  powiedziała w  czwartek PAP Trzaska -  Wieczorek .
Tokens: 1_ 2__________ 3_______ 4______________ 5_________ 6__ 7___________ 8____ 9_______ 10__ 11 12______ 13_________ 14____ 15 16___ 17_____ 18_________ 19 20 21_________ 22 23______ 24_ 25_____ 26 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = PAP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [25,27] = Trzaska - Wieczorek (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2467 from articles/00107792 from sent6

Text  : W środę prezes PiS Jarosław Kaczyński wezwał prezydenta , aby nie podpisywał ustawy podwyższającej wiek emerytalny do 67 .  roku życia .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4__ 5_______ 6________ 7_____ 8_________ 9 10_ 11_ 12________ 13____ 14____________ 15__ 16________ 17 18 19 20__ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = PiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Jarosław Kaczyński (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2468 from articles/00107792 from sent7

Text  : Prezes PiS zadeklarował , że jest gotowy do rozmowy z  prezydentem ws .  zmian w  systemie emerytalnym .  (  PAP )
Tokens: 1_____ 2__ 3___________ 4 5_ 6___ 7_____ 8_ 9______ 10 11_________ 12 13 14___ 15 16______ 17_________ 18 19 20_ 21

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:04,800 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 112 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107794.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107794.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2469 from articles/00107794 from sent1

Text  : Lech Poznań wygrał turniej Adidasa .
Tokens: 1___ 2_____ 3_____ 4______ 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Lech Poznań (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Adidasa (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [4,5] = turniej Adidasa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2470 from articles/00107794 from sent2

Text  : Warta Poznań druga
Tokens: 1____ 2_____ 3____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Warta Poznań (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2471 from articles/00107794 from sent3

Text  : Młodzi piłkarze Kolejorza okazali się najlepsi w kategorii do lat 11 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3________ 4______ 5__ 6_______ 7 8________ 9_ 10_ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kolejorza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2472 from articles/00107794 from sent4

Text  : Czy takie nazwiska jak Kamil Ławniczak , Kacper Koralewski czy Dawid Witkowski kibice Lecha powinni zapamiętać na przyszłość ?
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4__ 5____ 6________ 7 8_____ 9_________ 10_ 11___ 12_______ 13____ 14___ 15_____ 16________ 17 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Kamil Ławniczak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Kacper Koralewski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Dawid Witkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Lecha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2473 from articles/00107794 from sent5

Text  : Finał turnieju Football Dreams odbył się na obiektach Legii Warszawa w  kilku grupach wiekowych .
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4_____ 5____ 6__ 7_ 8________ 9____ 10______ 11 12___ 13_____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Football Dreams (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Legii Warszawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2474 from articles/00107794 from sent6

Text  : Lechici zdominowali kategorię U - 11 .
Tokens: 1______ 2__________ 3________ 4 5 6_ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Lechici

(ChunkerEvaluator) Sentence #2475 from articles/00107794 from sent7

Text  : Kolejorz w meczu o pierwsze miejsce pokonał Polonię Środa Śląska .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4 5_______ 6______ 7______ 8______ 9____ 10____ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Polonię (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,10] = Środa Śląska (confidence=0.57)
  FalseNegative nam [1,1] = Kolejorz
  FalseNegative nam [8,10] = Polonię Środa Śląska

(ChunkerEvaluator) Sentence #2476 from articles/00107794 from sent8

Text  : Trzecia lokata przypadła ekipie SP 109 Warszawa .
Tokens: 1______ 2_____ 3________ 4_____ 5_ 6__ 7_______ 8

Chunks:
  FalsePositive nam [5,5] = SP (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = Warszawa (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [5,7] = SP 109 Warszawa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2477 from articles/00107794 from sent9

Text  : Natomiast w kategorii do lat 15 Warta Poznań zajęła drugie miejsce ,  za zespołem z  Gliwic .
Tokens: 1________ 2 3________ 4_ 5__ 6_ 7____ 8_____ 9_____ 10____ 11_____ 12 13 14______ 15 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Warta Poznań (confidence=0.96)
  TruePositive nam [16,16] = Gliwic (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2478 from articles/00107794 from sent10

Text  : Warciarz Marcin Borski został wybrany najlepszym bramkarzem turnieju w tej kategorii .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____ 4_____ 5______ 6_________ 7_________ 8_______ 9 10_ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Marcin Borski (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [1,1] = Warciarz (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2479 from articles/00107794 from sent11

Text  : Zwycięzcy turnieju wygrali bilety na mecz Euro 2012 między Polską a  Czechami .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4_____ 5_ 6___ 7___ 8___ 9_____ 10____ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Polską (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,12] = Czechami (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:04,843 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 113 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107795.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107795.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2480 from articles/00107795 from sent1

Text  : Ulicami Warszawy po raz 11 . przeszła Parada Równości
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 4__ 5_ 6 7_______ 8_____ 9_______

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Warszawy (confidence=0.93)
  TruePositive nam [8,9] = Parada Równości (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2481 from articles/00107795 from sent2

Text  : # dochodzą informacje od policji i organizatorów oraz kolejne szczegóły #
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4_ 5______ 6 7____________ 8___ 9______ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2482 from articles/00107795 from sent3

Text  : 02 . 06 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2483 from articles/00107795 from sent4

Text  : Warszawa ( PAP ) - Po raz 11 . ulicami Warszawy przeszła w  sobotę Parada Równości -  coroczna manifestacja lesbijek ,  gejów ,  biseksualistów i  osób transseksualnych oraz sprzeciwiających się homofobii i  dyskryminacji .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5 6_ 7__ 8_ 9 10_____ 11______ 12______ 13 14____ 15____ 16______ 17 18______ 19__________ 20______ 21 22___ 23 24____________ 25 26__ 27______________ 28__ 29______________ 30_ 31_______ 32 33___________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Parada Równości (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2484 from articles/00107795 from sent5

Text  : Marsz odbył się pod hasłem " Po prostu równość "  .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4__ 5_____ 6 7_ 8_____ 9______ 10 11

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Marsz (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2485 from articles/00107795 from sent6

Text  : Według organizatorów w marszu wzięło udział ok . 4 -  5  tys .  osób .
Tokens: 1_____ 2____________ 3 4_____ 5_____ 6_____ 7_ 8 9 10 11 12_ 13 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2486 from articles/00107795 from sent7

Text  : Nie doszło do poważniejszych incydentów ; na trasie parady było jednak kilka kontrmanifestacji .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4_____________ 5_________ 6 7_ 8_____ 9_____ 10__ 11____ 12___ 13_______________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2487 from articles/00107795 from sent8

Text  : Parada wyruszyła z pl . Konstytucji i przeszła na Plac Teatralny ;  rozpoczęła się od odegrania Mazurka Dąbrowskiego .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4_ 5 6__________ 7 8_______ 9_ 10__ 11_______ 12 13________ 14_ 15 16_______ 17_____ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Plac Teatralny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Mazurka Dąbrowskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,6] = Konstytucji (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [1,1] = Parada
  FalseNegative nam [4,6] = pl . Konstytucji

(ChunkerEvaluator) Sentence #2488 from articles/00107795 from sent9

Text  : Uczestniczyli w niej zarówno ludzie młodzi , jak i rodziny z  dziećmi ,  część osób przyszła z  psami ,  niektórzy jechali na rowerach ,  hulajnogach i  dekorolkach .
Tokens: 1____________ 2 3___ 4______ 5_____ 6_____ 7 8__ 9 10_____ 11 12_____ 13 14___ 15__ 16______ 17 18___ 19 20_______ 21_____ 22 23______ 24 25_________ 26 27_________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2489 from articles/00107795 from sent10

Text  : Była też grupa motocyklistów .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2490 from articles/00107795 from sent11

Text  : Wśród manifestujących byli również członkowie organizacji lewicowych , politycy Sojuszu Lewicy Demokratycznej ,  m  .  in .  Ryszard Kalisz ,  radna Paulina Piechna -  Więckiewicz oraz Ruchu Palikota -  Janusz Palikot ,  Robert Biedroń ,  a  także obcokrajowcy .
Tokens: 1____ 2______________ 3___ 4______ 5_________ 6__________ 7_________ 8 9_______ 10_____ 11____ 12____________ 13 14 15 16 17 18_____ 19____ 20 21___ 22_____ 23_____ 24 25_________ 26__ 27___ 28______ 29 30____ 31_____ 32 33____ 34_____ 35 36 37___ 38__________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Sojuszu Lewicy Demokratycznej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Ryszard Kalisz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,25] = Paulina Piechna - Więckiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Janusz Palikot (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Robert Biedroń (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2491 from articles/00107795 from sent12

Text  : Na czterech , przystrojonych w tęczowe barwy platformach , które jechały w  Paradzie ,  w  rytm muzyki tańczyli uczestnicy manifestacji .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_____________ 5 6______ 7____ 8__________ 9 10___ 11_____ 12 13______ 14 15 16__ 17____ 18______ 19________ 20__________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Paradzie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2492 from articles/00107795 from sent13

Text  : Własne platformy miały SLD i Ruch Palikota .
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4__ 5 6___ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = SLD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Ruch Palikota (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2493 from articles/00107795 from sent14

Text  : Niektórzy uczestnicy marszu nieśli transparenty i flagi z hasłami :  "  Posłowie i  posłanki wyjdźcie z  szafy "  ,  "  Żądamy związków partnerskich dla naszych dzieci "  ,  "  Równość seksualna ,  równość ekonomiczna "  ,  "  Lepiej być gejem niż dyktatorem "  ,  "  Nienawiść nie jest wartością rodzinną "  .
Tokens: 1________ 2_________ 3_____ 4_____ 5___________ 6 7____ 8 9______ 10 11 12______ 13 14______ 15______ 16 17___ 18 19 20 21____ 22______ 23__________ 24_ 25_____ 26____ 27 28 29 30_____ 31_______ 32 33_____ 34_________ 35 36 37 38____ 39_ 40___ 41_ 42________ 43 44 45 46_______ 47_ 48__ 49_______ 50______ 51 52

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2494 from articles/00107795 from sent15

Text  : Ambasador Wielkiej Brytanii Robin Barnett powiedział , że bierze udział w  Paradzie ,  aby zamanifestować sprzeciw wobec dyskryminacji ,  a  także poparcie dla równości .
Tokens: 1________ 2_______ 3_______ 4____ 5______ 6_________ 7 8_ 9_____ 10____ 11 12______ 13 14_ 15____________ 16______ 17___ 18___________ 19 20 21___ 22______ 23_ 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Wielkiej Brytanii (confidence=0.93)
  TruePositive nam [4,5] = Robin Barnett (confidence=0.86)
  TruePositive nam [12,12] = Paradzie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2495 from articles/00107795 from sent16

Text  : Jego zdaniem Polska jest tolerancyjnym krajem .
Tokens: 1___ 2______ 3_____ 4___ 5____________ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Polska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2496 from articles/00107795 from sent17

Text  : Incydenty związane z brakiem tolerancji zdarzają się na całym świecie -  podkreślił .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4______ 5_________ 6_______ 7__ 8_ 9____ 10_____ 11 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2497 from articles/00107795 from sent18

Text  : List do uczestników wystosowała pełnomicniczka rządu ds . równego traktowania Agnieszka Kozłowska -  Rajewicz .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4__________ 5_____________ 6____ 7_ 8 9______ 10_________ 11_______ 12_______ 13 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [11,14] = Agnieszka Kozłowska - Rajewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2498 from articles/00107795 from sent19

Text  : " Popieram postulaty Parady Równości , nawołujące do przestrzegania praw jednostki ,  praw mniejszości ,  do poszanowania godności człowieka .
Tokens: 1 2_______ 3________ 4_____ 5_______ 6 7_________ 8_ 9_____________ 10__ 11_______ 12 13__ 14_________ 15 16 17__________ 18______ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Parady Równości (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2499 from articles/00107795 from sent20

Text  : Homofobia tak jak każda fobia ma charakter irracjonalny .
Tokens: 1________ 2__ 3__ 4____ 5____ 6_ 7________ 8___________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2500 from articles/00107795 from sent21

Text  : Wynika najczęściej ze skłonności do oceniania rzeczywistości przez pryzmat stereotypu i  ogólnie przyjętych opinii .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_ 4_________ 5_ 6________ 7_____________ 8____ 9______ 10________ 11 12_____ 13________ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2501 from articles/00107795 from sent22

Text  : Moje działania zmierzają do tego , aby zachęcić do otwartej postawy polegającej na dążeniu do przełamywania wewnętrznych barier i  uprzedzeń .
Tokens: 1___ 2________ 3________ 4_ 5___ 6 7__ 8_______ 9_ 10______ 11_____ 12_________ 13 14_____ 15 16___________ 17__________ 18____ 19 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2502 from articles/00107795 from sent23

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2503 from articles/00107795 from sent24

Text  : Gratuluję wszystkim uczestnikom Parady Równości postawy obywatelskiej .
Tokens: 1________ 2________ 3__________ 4_____ 5_______ 6______ 7____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Parady Równości (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2504 from articles/00107795 from sent25

Text  : Cieszę się , że marsz co roku jest wydarzeniem pozbawionym agresji ,  emanującym pozytywnymi emocjami ,  które często udzielają się również tym ,  którzy w  tym wydarzeniu nie uczestniczą "  -  napisała .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_ 5____ 6_ 7___ 8___ 9__________ 10_________ 11_____ 12 13________ 14_________ 15______ 16 17___ 18____ 19_______ 20_ 21_____ 22_ 23 24____ 25 26_ 27________ 28_ 29_________ 30 31 32______ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2505 from articles/00107795 from sent26

Text  : Manifestację zabezpieczało kilkuset policjantów .
Tokens: 1___________ 2____________ 3_______ 4__________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2506 from articles/00107795 from sent27

Text  : Nie doszło do poważniejszych incydentów .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4_____________ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2507 from articles/00107795 from sent28

Text  : Na trasie parady były jednak kontrmanifestacje ; nieopodal Placu Konstytucji stała grupa osób z  flagą "  Solidarności "  oraz transparentem :  "  Jak geje i  ludzie ich pokroju chcą paradować ,  to niech sobie wybudują nową Warszawę .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4___ 5_____ 6________________ 7 8________ 9____ 10_________ 11___ 12___ 13__ 14 15___ 16 17__________ 18 19__ 20___________ 21 22 23_ 24__ 25 26____ 27_ 28_____ 29__ 30_______ 31 32 33___ 34___ 35______ 36__ 37______ 38

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Placu Konstytucji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Solidarności (confidence=0.78)
  TruePositive nam [37,37] = Warszawę (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2508 from articles/00107795 from sent29

Text  : Tę wybudowali biali ludzie i mają do niej prawo .
Tokens: 1_ 2_________ 3____ 4_____ 5 6___ 7_ 8___ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2509 from articles/00107795 from sent30

Text  : Lech Wałęsa " .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Lech Wałęsa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2510 from articles/00107795 from sent31

Text  : Później ten sam transparent pojawił się na Krakowskim Przedmieściu nieopodal Pałacu Prezydenckiego .
Tokens: 1______ 2__ 3__ 4__________ 5______ 6__ 7_ 8_________ 9___________ 10_______ 11____ 12____________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Krakowskim Przedmieściu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Pałacu Prezydenckiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2511 from articles/00107795 from sent32

Text  : Na Krakowskim Przedmieściu , przy ulicy Królewskiej pikietowali także przedstawiciele Ruchu Suwerenności Narodu Polskiego .
Tokens: 1_ 2_________ 3___________ 4 5___ 6____ 7__________ 8__________ 9____ 10_____________ 11___ 12__________ 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krakowskim Przedmieściu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,7] = Królewskiej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,14] = Ruchu Suwerenności Narodu Polskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2512 from articles/00107795 from sent33

Text  : Na transparentach widniały hasła : " Każdy Polak kulturalny dba o  przyrost naturalny "  ,  "  Za promocję eurosodomii i  HIV szczególne podziękowania dla pani Hanny Gronkiewicz -  Waltz i  innych równie szczerych katolików "  .
Tokens: 1_ 2_____________ 3_______ 4____ 5 6 7____ 8____ 9_________ 10_ 11 12______ 13_______ 14 15 16 17 18______ 19_________ 20 21_ 22________ 23___________ 24_ 25__ 26___ 27_________ 28 29___ 30 31____ 32____ 33_______ 34_______ 35 36

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polak (confidence=0.54)
  TruePositive nam [26,29] = Hanny Gronkiewicz - Waltz (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,21] = HIV (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2513 from articles/00107795 from sent34

Text  : Powiewały też biało - czerwone flagi .
Tokens: 1________ 2__ 3____ 4 5_______ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2514 from articles/00107795 from sent35

Text  : Podczas przemarszu przez Krakowskie Przedmieście jedna z kontramnifestacji zajęła pas jezdni i  policja musiała usunąć jej uczestników ,  aby Parada mogła przejść .
Tokens: 1______ 2_________ 3____ 4_________ 5___________ 6____ 7 8________________ 9_____ 10_ 11____ 12 13_____ 14_____ 15____ 16_ 17_________ 18 19_ 20____ 21___ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Krakowskie Przedmieście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Parada (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2515 from articles/00107795 from sent36

Text  : Po zakończeniu imprezy , rzecznik Parady Równości przedstawiający się jako Jej Perfekcyjność powiedział PAP ,  że jest zadowolony z  jej przebiegu .
Tokens: 1_ 2__________ 3______ 4 5_______ 6_____ 7_______ 8______________ 9__ 10__ 11_ 12___________ 13________ 14_ 15 16 17__ 18________ 19 20_ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Parady Równości (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = PAP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Jej Perfekcyjność (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2516 from articles/00107795 from sent37

Text  : " Było bezpiecznie , a to jest najważniejsze " -  podkreślił .
Tokens: 1 2___ 3__________ 4 5 6_ 7___ 8____________ 9 10 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2517 from articles/00107795 from sent38

Text  : Dodał , że organizatorzy wstępnie szacują , że w Paradzie wzięło udział ok .  4  -  5  tys .  osób .
Tokens: 1____ 2 3_ 4____________ 5_______ 6______ 7 8_ 9 10______ 11____ 12____ 13 14 15 16 17 18_ 19 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Paradzie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2518 from articles/00107795 from sent39

Text  : " Cieszymy się , że mimo pogody przyszło tyle ludzi .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4 5_ 6___ 7_____ 8_______ 9___ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2519 from articles/00107795 from sent40

Text  : To olbrzymi sukces " - ocenił .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4 5 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2520 from articles/00107795 from sent41

Text  : Jak powiedział PAP rzecznik KSP mł . insp .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4_______ 5__ 6_ 7 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = KSP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2521 from articles/00107795 from sent42

Text  : Maciej Karczyński podczas parady na ulicach było bardzo spokojnie .
Tokens: 1_____ 2_________ 3______ 4_____ 5_ 6______ 7___ 8_____ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Maciej Karczyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2522 from articles/00107795 from sent43

Text  : Funkcjonariusze wylegitymowali wiele osób .
Tokens: 1______________ 2_____________ 3____ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2523 from articles/00107795 from sent44

Text  : Znaleziono jedną pałkę teleskopową oraz petardy .
Tokens: 1_________ 2____ 3____ 4__________ 5___ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2524 from articles/00107795 from sent45

Text  : Trasa Parady została zmieniona w porównaniu do pierwotnie zgłoszonej .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4________ 5 6_________ 7_ 8_________ 9_________ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Trasa Parady (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Parady

(ChunkerEvaluator) Sentence #2525 from articles/00107795 from sent46

Text  : Wcześniej planowano , że wyruszy ona sprzed Sejmu .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_ 5______ 6__ 7_____ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2526 from articles/00107795 from sent47

Text  : Jak poinformowali PAP organizatorzy , do ustalenia zmiany doszło na spotkaniu ,  które co roku poprzedza paradę ,  a  które organizuje stołeczne biuro bezpieczeństwa i  zarządzania kryzysowego .
Tokens: 1__ 2____________ 3__ 4____________ 5 6_ 7________ 8_____ 9_____ 10 11_______ 12 13___ 14 15__ 16_______ 17____ 18 19 20___ 21________ 22_______ 23___ 24____________ 25 26_________ 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2527 from articles/00107795 from sent48

Text  : Organizatorzy wyjaśnili , że zgłoszone obok Parady Równości zgromadzenia publiczne uniemożliwiały by uczestnikom wyjście sprzed Sejmu ;  na pierwotnej trasie parady zarejestrowano 13 kontrmanifestacji .
Tokens: 1____________ 2________ 3 4_ 5________ 6___ 7_____ 8_______ 9___________ 10_______ 11____________ 12 13_________ 14_____ 15____ 16___ 17 18 19________ 20____ 21____ 22____________ 23 24_______________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Parady Równości (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2528 from articles/00107795 from sent49

Text  : Organizatorzy Parady podkreślają , że nie walczą jedynie o prawa osób LGBT ,  ale o  prawa wszystkich wykluczonych .
Tokens: 1____________ 2_____ 3__________ 4 5_ 6__ 7_____ 8______ 9 10___ 11__ 12__ 13 14_ 15 16___ 17________ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Parady (confidence=0.88)
  TruePositive nam [12,12] = LGBT (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2529 from articles/00107795 from sent50

Text  : Ich postulaty to m . in . znoszenie barier architektonicznych ;  uchwalenie ustawy o  związkach partnerskich ;  wprowadzenie aktywnej polityki antydyskryminacyjnej dotyczącej wszystkich mniejszości ,  w  tym rozszerzenie przepisów dotyczących mowy nienawiści o  kwestie dotyczące tożsamości płciowej i  orientacji seksualnej .
Tokens: 1__ 2________ 3_ 4 5 6_ 7 8________ 9_____ 10________________ 11 12________ 13____ 14 15_______ 16__________ 17 18__________ 19______ 20______ 21__________________ 22________ 23________ 24_________ 25 26 27_ 28__________ 29_______ 30_________ 31__ 32________ 33 34_____ 35_______ 36________ 37______ 38 39________ 40________ 41

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2530 from articles/00107795 from sent51

Text  : Parady Równości odbywają się w Polsce od 2001 r .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_______ 4__ 5 6_____ 7_ 8___ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Parady Równości (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2531 from articles/00107795 from sent52

Text  : Organizacji imprezy zakazał w 2004 r . ówczesny prezydent Warszawy Lech Kaczyński -  wtedy zamiast niej odbył się wiec przed Ratuszem ,  a  w  2005 r  .  -  parada przeszła mimo zakazu prezydenta .
Tokens: 1__________ 2______ 3______ 4 5___ 6 7 8_______ 9________ 10______ 11__ 12_______ 13 14___ 15_____ 16__ 17___ 18_ 19__ 20___ 21______ 22 23 24 25__ 26 27 28 29____ 30______ 31__ 32____ 33________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Lech Kaczyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Ratuszem (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2532 from articles/00107795 from sent53

Text  : Później uznano , że zakaz był niezgodny z prawem ,  co potwierdził m  .  in .  Trybunał Konstytucyjny .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_ 5____ 6__ 7________ 8 9_____ 10 11 12_________ 13 14 15 16 17______ 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Trybunał Konstytucyjny (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:05,138 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 114 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107797.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107797.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2533 from articles/00107797 from sent1

Text  : Smart dalej stoi i reklamuje .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4 5________ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Smart

(ChunkerEvaluator) Sentence #2534 from articles/00107797 from sent2

Text  : Ale już bez blokady na kole
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4______ 5_ 6___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2535 from articles/00107797 from sent3

Text  : Smart oklejony reklamą restauracji serwującej sushi jak stał , tak stoi .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4__________ 5_________ 6____ 7__ 8___ 9 10_ 11__ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Smart

(ChunkerEvaluator) Sentence #2536 from articles/00107797 from sent4

Text  : W tym samym , niedozwolonym miejscu .
Tokens: 1 2__ 3____ 4 5____________ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2537 from articles/00107797 from sent5

Text  : Coś się zmieniło ?
Tokens: 1__ 2__ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2538 from articles/00107797 from sent6

Text  : Samochód nie ma już blokady na kole .
Tokens: 1_______ 2__ 3_ 4__ 5______ 6_ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2539 from articles/00107797 from sent7

Text  : Jak to możliwe ?
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2540 from articles/00107797 from sent8

Text  : W piątek , kiedy ukazał się nasz poprzedni tekst o  smarcie ,  odnalazła się właścicielka samochodu ,  która przyznała się do zaparkowania go u  wylotu ul .  Św .  Jana .
Tokens: 1 2_____ 3 4____ 5_____ 6__ 7___ 8________ 9____ 10 11_____ 12 13_______ 14_ 15__________ 16_______ 17 18___ 19_______ 20_ 21 22__________ 23 24 25____ 26 27 28 29 30__ 31

Chunks:
  TruePositive nam [28,30] = Św . Jana (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2541 from articles/00107797 from sent9

Text  : Jak relacjonuje Janusz Wiaterek , komendant krakowskiej straży miejskiej ,  właścicielka smarta jest jednocześnie współwłaścicielką restauracji .
Tokens: 1__ 2__________ 3_____ 4_______ 5 6________ 7__________ 8_____ 9________ 10 11__________ 12____ 13__ 14__________ 15_______________ 16_________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Janusz Wiaterek (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,12] = smarta

(ChunkerEvaluator) Sentence #2542 from articles/00107797 from sent10

Text  : - Zgodziła się usunąć samochód .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_____ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2543 from articles/00107797 from sent11

Text  : Po uruchomieniu silnika przejechała pół metra , po czym silnik zgasł ,  a  właścicielka pojazdu oświadczyła ,  że rozładował jej się akumulator i  musi go doładować -  przypomina komendant Wiaterek .
Tokens: 1_ 2___________ 3______ 4__________ 5__ 6____ 7 8_ 9___ 10____ 11___ 12 13 14__________ 15_____ 16_________ 17 18 19________ 20_ 21_ 22________ 23 24__ 25 26_______ 27 28________ 29_______ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [30,30] = Wiaterek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2544 from articles/00107797 from sent12

Text  : Straż : potraktujemy surowiej
Tokens: 1____ 2 3___________ 4_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2545 from articles/00107797 from sent13

Text  : Wszystko wskazuje na to , że od piątku do niedzielnego popołudnia nie zdążyła tego zrobić .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_ 4_ 5 6_ 7_ 8_____ 9_ 10__________ 11________ 12_ 13_____ 14__ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2546 from articles/00107797 from sent14

Text  : - Jeśli auto nadal będzie tam stało , potraktujemy to jako wykroczenie ciągłe ,  a  więc surowiej .
Tokens: 1 2____ 3___ 4____ 5_____ 6__ 7____ 8 9___________ 10 11__ 12_________ 13____ 14 15 16__ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2547 from articles/00107797 from sent15

Text  : Właścicielka smarta otrzymała wezwanie do straży miejskiej .
Tokens: 1___________ 2_____ 3________ 4_______ 5_ 6_____ 7________ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = smarta

(ChunkerEvaluator) Sentence #2548 from articles/00107797 from sent16

Text  : Wprawdzie przyznaje się do popełnienia wykroczenia , ale nie przyjmuje mandatu .
Tokens: 1________ 2________ 3__ 4_ 5__________ 6__________ 7 8__ 9__ 10_______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2549 from articles/00107797 from sent17

Text  : Wygląda na to , że sprawa będzie miała finał w  sądzie ,  który może w  takiej sytuacji nałożyć karę do 5  tys .  zł .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_ 6_____ 7_____ 8____ 9____ 10 11____ 12 13___ 14__ 15 16____ 17______ 18_____ 19__ 20 21 22_ 23 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2550 from articles/00107797 from sent18

Text  : To , że ktoś zna się na prawie , nie oznacza ,  że będzie bezkarny -  kwituje komendant Wiaterek .
Tokens: 1_ 2 3_ 4___ 5__ 6__ 7_ 8_____ 9 10_ 11_____ 12 13 14____ 15______ 16 17_____ 18_______ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Wiaterek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2551 from articles/00107797 from sent19

Text  : Tymczasem nasi czytelnicy prześcigają się na forum „ Gazety ”  w  pomysłach na usunięcie smarta .
Tokens: 1________ 2___ 3_________ 4__________ 5__ 6_ 7____ 8 9_____ 10 11 12_______ 13 14_______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Gazety (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,15] = smarta

(ChunkerEvaluator) Sentence #2552 from articles/00107797 from sent20

Text  : „ Wystarczy ustawić znak mówiący , że w następnym dniu od godziny x  do y  obowiązuje zakaz parkowania pojazdów ,  a  wszystkie pozostawione pojazdy zostaną wywiezione na koszt właściciela .
Tokens: 1 2________ 3______ 4___ 5______ 6 7_ 8 9________ 10__ 11 12_____ 13 14 15 16________ 17___ 18________ 19______ 20 21 22_______ 23__________ 24_____ 25_____ 26________ 27 28___ 29_________ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2553 from articles/00107797 from sent21

Text  : Tym sposobem można rozwiązać problem większości złomu stojącego w Krakowie ”  -  proponuje Piotrek .
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4________ 5______ 6_________ 7____ 8________ 9 10______ 11 12 13_______ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Piotrek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2554 from articles/00107797 from sent22

Text  : Inne podpowiedzi są bardziej karkołomne : „ Są takie naklejki z  napisem '  karny kutas '  ,  wątpię ,  czy samochód oklejony nimi był by fajną reklamą ”  .
Tokens: 1___ 2__________ 3_ 4_______ 5_________ 6 7 8_ 9____ 10______ 11 12_____ 13 14___ 15___ 16 17 18____ 19 20_ 21______ 22______ 23__ 24_ 25 26___ 27_____ 28 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2555 from articles/00107797 from sent23

Text  : Kolejnych użytkowników forum fantazja ponosi jeszcze dalej : „ A  wystarczyło na dach smarta wysypać karmę dla gołębi ”  .
Tokens: 1________ 2___________ 3____ 4_______ 5_____ 6______ 7____ 8 9 10 11_________ 12 13__ 14____ 15_____ 16___ 17_ 18____ 19 20

Chunks:
  FalseNegative nam [14,14] = smarta

(ChunkerEvaluator) Sentence #2556 from articles/00107797 from sent24

Text  : Zagrożenie terrorystyczne
Tokens: 1_________ 2_____________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2557 from articles/00107797 from sent25

Text  : Jestem daleki od namawiania kogokolwiek do niszczenia cudzej własności ,  ale nielegalnie zaparkowany smart przypomina mi problem ,  jaki sześć lat temu straż miejska i  policja miały ze starym fordem sierrą na brytyjskich numerach rejestracyjnych ,  szpecącym przez dłuższy czas ul .  Grodzką .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4_________ 5__________ 6_ 7_________ 8_____ 9________ 10 11_ 12_________ 13_________ 14___ 15________ 16 17_____ 18 19__ 20___ 21_ 22__ 23___ 24_____ 25 26_____ 27___ 28 29____ 30____ 31____ 32 33_________ 34______ 35_____________ 36 37_______ 38___ 39_____ 40__ 41 42 43_____ 44

Chunks:
  TruePositive nam [43,43] = Grodzką (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [30,30] = fordem
  FalseNegative nam [31,31] = sierrą

(ChunkerEvaluator) Sentence #2558 from articles/00107797 from sent26

Text  : Tak jak smart ford był zaparkowany w nieprawidłowym miejscu .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4___ 5__ 6__________ 7 8_____________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2559 from articles/00107797 from sent27

Text  : I tak jak smart zgodnie z przepisami nie kwalifikował się do odholowania .
Tokens: 1 2__ 3__ 4____ 5______ 6 7_________ 8__ 9___________ 10_ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2560 from articles/00107797 from sent28

Text  : Po pewnym czasie policjanci uznali jednak , że gruchot z  ul .  Grodzkiej może stanowić zagrożenie terrorystyczne .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4_________ 5_____ 6_____ 7 8_ 9______ 10 11 12 13_______ 14__ 15______ 16________ 17____________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Grodzkiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2561 from articles/00107797 from sent29

Text  : Jak twierdzili , na tylnym siedzeniu zauważyli sklejone taśmą puszki i  zaczęli podejrzewać ,  że może to być bomba .
Tokens: 1__ 2_________ 3 4_ 5_____ 6________ 7________ 8_______ 9____ 10____ 11 12_____ 13_________ 14 15 16__ 17 18_ 19___ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2562 from articles/00107797 from sent30

Text  : Wieczorem na miejscu pojawili się antyterroryści , którzy zamontowali na drzwiach auta niewielkie ładunki wybuchowe ,  by dostać się do środka .
Tokens: 1________ 2_ 3______ 4_______ 5__ 6_____________ 7 8_____ 9__________ 10 11______ 12__ 13________ 14_____ 15_______ 16 17 18____ 19_ 20 21____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2563 from articles/00107797 from sent31

Text  : Szczęśliwie , okazało się , że w środku bomby jednak nie było .
Tokens: 1__________ 2 3______ 4__ 5 6_ 7 8_____ 9____ 10____ 11_ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2564 from articles/00107797 from sent32

Text  : Nie było już także drzwi auta , a to dało podstawy do odholowania samochodu .
Tokens: 1__ 2___ 3__ 4____ 5____ 6___ 7 8 9_ 10__ 11______ 12 13_________ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2565 from articles/00107797 from sent33

Text  : Nie było by tamtej sytuacji ani dyskusji toczącej się na naszym forum ,  gdyby przepisy dotyczące parkowania były szczelne .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4_____ 5_______ 6__ 7_______ 8_______ 9__ 10 11____ 12___ 13 14___ 15______ 16_______ 17________ 18__ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2566 from articles/00107797 from sent34

Text  : Nie są , a w takiej sytuacji zawsze znajdzie się chętny do wykorzystania luk w  prawie .
Tokens: 1__ 2_ 3 4 5 6_____ 7_______ 8_____ 9_______ 10_ 11____ 12 13___________ 14_ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2567 from articles/00107797 from sent35

Text  : Pomysłowość w jego obchodzeniu nie świadczy jednak , że przepisy są złe .
Tokens: 1__________ 2 3___ 4__________ 5__ 6_______ 7_____ 8 9_ 10______ 11 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2568 from articles/00107797 from sent36

Text  : Dowodzi raczej stosunku głównego zainteresowanego do tych norm , które niekoniecznie muszą być spisane .
Tokens: 1______ 2_____ 3_______ 4_______ 5_______________ 6_ 7___ 8___ 9 10___ 11___________ 12___ 13_ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2569 from articles/00107797 from sent37

Text  : A w tym przypadku chodzi już nie tylko o samo parkowanie ,  ale o  dbałość o  krajobraz najbardziej turystycznej części Krakowa .
Tokens: 1 2 3__ 4________ 5_____ 6__ 7__ 8____ 9 10__ 11________ 12 13_ 14 15_____ 16 17_______ 18_________ 19__________ 20____ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Krakowa (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:05,486 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 115 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107798.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107798.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2570 from articles/00107798 from sent1

Text  : Cichocki , Widejko i Kopczyński z Młodej Legii pojadą na zgrupowanie pierwszego zespołu
Tokens: 1_______ 2 3______ 4 5_________ 6 7_____ 8____ 9_____ 10 11_________ 12________ 13_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Cichocki (confidence=0.72)
  TruePositive nam [3,3] = Widejko (confidence=0.95)
  TruePositive nam [5,5] = Kopczyński (confidence=0.96)
  TruePositive nam [7,8] = Młodej Legii (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2571 from articles/00107798 from sent2

Text  : Po wygranej w mazowieckim Pucharze Polski , młodzi legioniści odbyli indywidualne rozmowy z  trenerami ,  w  czasie których zapadły decyzje względem ich przyszłości .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4__________ 5_______ 6_____ 7 8_____ 9_________ 10____ 11__________ 12_____ 13 14_______ 15 16 17____ 18_____ 19_____ 20_____ 21______ 22_ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Pucharze Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2572 from articles/00107798 from sent3

Text  : Jak zdradził serwisowi Legia .
Tokens: 1__ 2_______ 3________ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Legia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2573 from articles/00107798 from sent4

Text  : Net Dariusz Banasik - trener Młodej Legii , w ostatnich dniach długo rozmawiał z  Janem Urbanem na tematy związane z  najlepszymi zdobywcami podwójnej korony .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4 5_____ 6_____ 7____ 8 9 10_______ 11____ 12___ 13_______ 14 15___ 16_____ 17 18____ 19______ 20 21_________ 22________ 23_______ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Dariusz Banasik (confidence=0.94)
  TruePositive nam [6,7] = Młodej Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Janem Urbanem (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Net (confidence=0.55)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2574 from articles/00107798 from sent5

Text  : Trzech graczy Młodej Legii dołączy do pierwszego zespołu i pojedzie na zgrupowanie do Austrii .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4____ 5______ 6_ 7_________ 8______ 9 10______ 11 12_________ 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Młodej Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Austrii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2575 from articles/00107798 from sent6

Text  : Będą to : środkowy obrońca Mateusz Cichocki , lewy defensor Bartosz Widejko oraz środkowy pomocnik Michał Kopczyński .
Tokens: 1___ 2_ 3 4_______ 5______ 6______ 7_______ 8 9___ 10______ 11_____ 12_____ 13__ 14______ 15______ 16____ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Mateusz Cichocki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Bartosz Widejko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Michał Kopczyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2576 from articles/00107798 from sent7

Text  : Widejko przeszedł do Legii w 2008 roku .
Tokens: 1______ 2________ 3_ 4____ 5 6___ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Widejko (confidence=0.88)
  TruePositive nam [4,4] = Legii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2577 from articles/00107798 from sent8

Text  : Z napastnika stał się lewym obrońcą .
Tokens: 1 2_________ 3___ 4__ 5____ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2578 from articles/00107798 from sent9

Text  : Zaliczył świetną wiosnę , należał do najlepszych w zespole .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4 5______ 6_ 7__________ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2579 from articles/00107798 from sent10

Text  : Wcześniej nie był sprawdzany w pierwszej drużynie .
Tokens: 1________ 2__ 3__ 4_________ 5 6________ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2580 from articles/00107798 from sent11

Text  : Kopczyński , jako 8 - latek , pojawił się w  2000 roku na jednym z  naborów do Akademii .
Tokens: 1_________ 2 3___ 4 5 6____ 7 8______ 9__ 10 11__ 12__ 13 14____ 15 16_____ 17 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kopczyński (confidence=0.69)
  TruePositive nam [18,18] = Akademii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2581 from articles/00107798 from sent12

Text  : Został przyjęty i od tamtej pory szlifował swoje umiejętności trenując w  roczniku 1992 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5_____ 6___ 7________ 8____ 9___________ 10______ 11 12______ 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2582 from articles/00107798 from sent13

Text  : Zimą 2010 został przeniesiony do Młodej Legii , ale już wcześniej ,  jeszcze za poprzedniej kadencji Urbana ,  był sprawdzany w  pierwszym zespole Legii .
Tokens: 1___ 2___ 3_____ 4___________ 5_ 6_____ 7____ 8 9__ 10_ 11_______ 12 13_____ 14 15_________ 16______ 17____ 18 19_ 20________ 21 22_______ 23_____ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Młodej Legii (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = Urbana (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Legii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2583 from articles/00107798 from sent14

Text  : Wystąpił wtedy nawet w sparingach z Olimpią Elbląg i Górnikiem Łęczna .
Tokens: 1_______ 2____ 3____ 4 5_________ 6 7______ 8_____ 9 10_______ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Olimpią Elbląg (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Górnikiem Łęczna (confidence=0.98)

2016-10-31 14:04:05,559 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 116 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107799.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107799.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2584 from articles/00107799 from sent1

Text  : Co robią szkolne samorządy
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2585 from articles/00107799 from sent2

Text  : Szkolny samorząd ma sporo uprawnień .
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 4____ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2586 from articles/00107799 from sent3

Text  : Osoby aktywne mają szansę realizować dzięki niemu własne pomysły ,  jeśli nie kolidują one ze statutem szkoły .
Tokens: 1____ 2______ 3___ 4_____ 5_________ 6_____ 7____ 8_____ 9______ 10 11___ 12_ 13______ 14_ 15 16______ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2587 from articles/00107799 from sent4

Text  : Ale nie zawsze młodzież ma ochotę poświęcać swój czas na działanie społeczne .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4_______ 5_ 6_____ 7________ 8___ 9___ 10 11_______ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2588 from articles/00107799 from sent5

Text  : Jednak w Gimnazjum nr 5 z Zespołu Szkół nr 9  przy ul .  Pawłowa wybory do samorządu zaangażowała się cała szkoła .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4_ 5 6 7______ 8____ 9_ 10 11__ 12 13 14_____ 15____ 16 17_______ 18__________ 19_ 20__ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Gimnazjum nr 5 (confidence=0.96)
  TruePositive nam [7,10] = Zespołu Szkół nr 9 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Pawłowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2589 from articles/00107799 from sent6

Text  : Kampania wyborcza była zabawna .
Tokens: 1_______ 2_______ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2590 from articles/00107799 from sent7

Text  : Nad zdjęciem Janka Figla , kandydata klasy Ib , widniało pytanie :  "  Czy te oczy mogą kłamać ?  "  .
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4____ 5 6________ 7____ 8_ 9 10______ 11_____ 12 13 14_ 15 16__ 17__ 18____ 19 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Janka Figla (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = Ib (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2591 from articles/00107799 from sent8

Text  : Janek podkreślał też , że jest " mądry , inteligentny i  potrafi walczyć o  swoje "  .
Tokens: 1____ 2_________ 3__ 4 5_ 6___ 7 8____ 9 10__________ 11 12_____ 13_____ 14 15___ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Janek (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2592 from articles/00107799 from sent9

Text  : Monika Kubeczka z IIIa zapowiedziała , że będzie starać się o  otwarcie wszystkich toalet ,  gdyż "  wiele osób w  szkole ma chory pęcherz "  .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4___ 5____________ 6 7_ 8_____ 9_____ 10_ 11 12______ 13________ 14____ 15 16__ 17 18___ 19__ 20 21____ 22 23___ 24_____ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Monika Kubeczka (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [4,4] = IIIa (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2593 from articles/00107799 from sent10

Text  : Część szkolnych ubikacji jest zamknięta , gdyż niszczyli je sami uczniowie .
Tokens: 1____ 2________ 3_______ 4___ 5________ 6 7___ 8________ 9_ 10__ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2594 from articles/00107799 from sent11

Text  : Większość klas wystawiła swojego kandydata , z niektórych było nawet kilku .
Tokens: 1________ 2___ 3________ 4______ 5________ 6 7 8_________ 9___ 10___ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2595 from articles/00107799 from sent12

Text  : Prawie każdy obiecywał większą liczbę dyskotek .
Tokens: 1_____ 2____ 3________ 4______ 5_____ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2596 from articles/00107799 from sent13

Text  : Kandydaci mówili też np . , że zapewnią automat do coca -  coli czy lepszy sprzęt komputerowy .
Tokens: 1________ 2_____ 3__ 4_ 5 6 7_ 8_______ 9______ 10 11__ 12 13__ 14_ 15____ 16____ 17_________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2597 from articles/00107799 from sent14

Text  : - Chcę , aby regularnie zaczęła wychodzić szkolna gazetka -  powiedział nam Maciek Donajski z  IId .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5_________ 6______ 7________ 8______ 9______ 10 11________ 12_ 13____ 14______ 15 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Maciek Donajski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,16] = IId (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2598 from articles/00107799 from sent15

Text  : - Założę szkolny radiowęzeł - zapowiadała z kolei Agnieszka Anklewicz z  IIIb .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4_________ 5 6__________ 7 8____ 9________ 10_______ 11 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Agnieszka Anklewicz (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = IIIb (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2599 from articles/00107799 from sent16

Text  : Szkoła mieści się na razie w dwóch budynkach .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4_ 5____ 6 7____ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2600 from articles/00107799 from sent17

Text  : Klasy II i III gimnazjum do września uczą się jeszcze przy Podwalu ,  klasy I  -  już przy Pawłowa .
Tokens: 1____ 2_ 3 4__ 5________ 6_ 7_______ 8___ 9__ 10_____ 11__ 12_____ 13 14___ 15 16 17_ 18__ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Podwalu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Pawłowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2601 from articles/00107799 from sent18

Text  : Kandydaci twierdzili , że będą się starać o zbliżenie uczniów dwóch budynków -  poprzez wycieczki ,  wspólne zawody sportowe itp .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4_ 5___ 6__ 7_____ 8 9________ 10_____ 11___ 12______ 13 14_____ 15_______ 16 17_____ 18____ 19______ 20_ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2602 from articles/00107799 from sent19

Text  : Andrzej Słoka , dyrektor zespołu , podkreślał , że hasła nie są wydumane .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_______ 5______ 6 7_________ 8 9_ 10___ 11_ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Andrzej Słoka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2603 from articles/00107799 from sent20

Text  : - Może być więcej dyskotek , jeśli samorząd znajdzie opiekunów na czas ich trwania .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_____ 5_______ 6 7____ 8_______ 9_______ 10_______ 11 12__ 13_ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2604 from articles/00107799 from sent21

Text  : Oczywiście można otworzyć toalety , jeśli uczniowie sami będą pilnować ,  aby nie były niszczone -  zapewnia dyrektor .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4______ 5 6____ 7________ 8___ 9___ 10______ 11 12_ 13_ 14__ 15_______ 16 17______ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2605 from articles/00107799 from sent22

Text  : Samorząd szkolny może wydawać gazetkę szkolną , prowadzić radiowęzeł ,  a  także uczestniczyć w  spotkaniach Rady Pedagogicznej -  bez prawa głosu i  nie w  obradach dotyczących klasyfikacji .
Tokens: 1_______ 2______ 3___ 4______ 5______ 6______ 7 8________ 9_________ 10 11 12___ 13__________ 14 15_________ 16__ 17___________ 18 19_ 20___ 21___ 22 23_ 24 25______ 26_________ 27__________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Rady Pedagogicznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2606 from articles/00107799 from sent23

Text  : Z 18 kandydatów wyłoniono sześcioosobowy samorząd .
Tokens: 1 2_ 3_________ 4________ 5_____________ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2607 from articles/00107799 from sent24

Text  : - Na pewno spełnię przedwyborcze obietnice ! - zarzekała się Agnieszka Anklewicz .
Tokens: 1 2_ 3____ 4______ 5____________ 6________ 7 8 9________ 10_ 11_______ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Agnieszka Anklewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2608 from articles/00107799 from sent25

Text  : Do wyborców ze swoim programem trafił też m . in .  Janek Figiel .
Tokens: 1_ 2_______ 3_ 4____ 5________ 6_____ 7__ 8 9 10 11 12___ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Janek Figiel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2609 from articles/00107799 from sent26

Text  : Za to w Gimnazjum nr 14 przy ul . Kołłątaja nie wiadomo jeszcze ,  czy wybory w  ogóle się odbędą .
Tokens: 1_ 2_ 3 4________ 5_ 6_ 7___ 8_ 9 10_______ 11_ 12_____ 13_____ 14 15_ 16____ 17 18___ 19_ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Gimnazjum nr 14 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Kołłątaja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2610 from articles/00107799 from sent27

Text  : - Może zostanie samorząd z zeszłego roku ? - dywaguje Beata Sienkiewicz ,  wicedyrektorka szkoły .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4_______ 5 6_______ 7___ 8 9 10______ 11___ 12_________ 13 14____________ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Beata Sienkiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2611 from articles/00107799 from sent28

Text  : - Młodzież twierdzi , że nie ma czasu w pełni angażować się w  działania społeczne .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4 5_ 6__ 7_ 8____ 9 10___ 11_______ 12_ 13 14_______ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2612 from articles/00107799 from sent29

Text  : Nie chcą przychodzić na zebrania .
Tokens: 1__ 2___ 3__________ 4_ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2613 from articles/00107799 from sent30

Text  : Mówią , że mają tyle nauki !
Tokens: 1____ 2 3_ 4___ 5___ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2614 from articles/00107799 from sent31

Text  : W gimnazjum jest tradycja , że każda klasa przejmuje na jakiś czas władzę nad szkołą -  I  klasy na tydzień ,  starsze -  na dwa tygodnie .
Tokens: 1 2________ 3___ 4_______ 5 6_ 7____ 8____ 9________ 10 11___ 12__ 13____ 14_ 15____ 16 17 18___ 19 20_____ 21 22_____ 23 24 25_ 26______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2615 from articles/00107799 from sent32

Text  : Przystrajają szkołę , organizują różne konkursy i zabawy .
Tokens: 1___________ 2_____ 3 4_________ 5____ 6_______ 7 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2616 from articles/00107799 from sent33

Text  : - Przy tej tradycji na pewno zostaniemy - mówi wicedyrektorka .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_______ 5_ 6____ 7_________ 8 9___ 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2617 from articles/00107799 from sent34

Text  : O co walczy samorząd ?
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2618 from articles/00107799 from sent35

Text  : W szkole dziewczyny nie mogą nosić butów na szpilkach czy malować się .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4__ 5___ 6____ 7____ 8_ 9________ 10_ 11_____ 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2619 from articles/00107799 from sent36

Text  : Samorząd wielokrotnie próbował zmienić ten przepis .
Tokens: 1_______ 2___________ 3_______ 4______ 5__ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2620 from articles/00107799 from sent37

Text  : - Zawsze udaje nam się ich przekonać , że mamy rację -  z  uśmiechem wyjaśnia Beata Sienkiewicz .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5__ 6__ 7________ 8 9_ 10__ 11___ 12 13 14_______ 15______ 16___ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Beata Sienkiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2621 from articles/00107799 from sent38

Text  : - Potem absolwenci nam mówią , że tak powinno być -  uczeń musi wyglądać schludnie i  skromnie .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4__ 5____ 6 7_ 8__ 9______ 10_ 11 12___ 13__ 14______ 15_______ 16 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2622 from articles/00107799 from sent39

Text  : Olga Białobrzeska z IIId działa w samorządzie .
Tokens: 1___ 2___________ 3 4___ 5_____ 6 7__________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Olga Białobrzeska (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [4,4] = IIId (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2623 from articles/00107799 from sent40

Text  : - Lubię to - przyznaje .
Tokens: 1 2____ 3_ 4 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2624 from articles/00107799 from sent41

Text  : - Sama kandydowała m i sama się zgłosiła m .
Tokens: 1 2___ 3__________ 4 5 6___ 7__ 8_______ 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2625 from articles/00107799 from sent42

Text  : I wybrali mnie !
Tokens: 1 2______ 3___ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2626 from articles/00107799 from sent43

Text  : Organizujemy Dzień Wiosny , apele , konkursy , reprezentujemy szkołę na zewnątrz .
Tokens: 1___________ 2____ 3_____ 4 5____ 6 7_______ 8 9_____________ 10____ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Dzień Wiosny (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2627 from articles/00107799 from sent44

Text  : Pilnuję też akcji charytatywnych , np . Góra Grosza .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4_____________ 5 6_ 7 8___ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Góra Grosza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2628 from articles/00107799 from sent45

Text  : Kolega Olgi z młodszej klasy - Marek Gulanowski - już w  podstawówce działał w  samorządzie .
Tokens: 1_____ 2___ 3 4_______ 5____ 6 7____ 8_________ 9 10_ 11 12_________ 13_____ 14 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Marek Gulanowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Kolega Olgi (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2629 from articles/00107799 from sent46

Text  : - Teraz jestem przewodniczącym komisji wyborczej w naszym gimnazjum -  mówi .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4______________ 5______ 6________ 7 8_____ 9________ 10 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2630 from articles/00107799 from sent47

Text  : - Najważniejsza rzecz w szkole to usprawnienie szatni - uważa .
Tokens: 1 2____________ 3____ 4 5_____ 6_ 7___________ 8_____ 9 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2631 from articles/00107799 from sent48

Text  : - Są kolejki po numerek , tłok .
Tokens: 1 2_ 3______ 4_ 5______ 6 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2632 from articles/00107799 from sent49

Text  : Marek chce się też zająć szkolnym radiowęzłem .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4__ 5____ 6_______ 7__________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Marek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2633 from articles/00107799 from sent50

Text  : - Żeby głośniki były we wszystkich klasach , nie tylko na korytarzu -  dodaje .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4___ 5_ 6_________ 7______ 8 9__ 10___ 11 12_______ 13 14____ 15

Chunks:

2016-10-31 14:04:05,777 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 117 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107804.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107804.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2634 from articles/00107804 from sent1

Text  : Niemcy - Portugalia .
Tokens: 1_____ 2 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Niemcy (confidence=0.94)
  TruePositive nam [3,3] = Portugalia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2635 from articles/00107804 from sent2

Text  : Jose Mourinho entuzjastycznie witany we Lwowie
Tokens: 1___ 2_______ 3______________ 4_____ 5_ 6_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jose Mourinho (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Lwowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2636 from articles/00107804 from sent3

Text  : Portugalski szkoleniowiec Realu Madryt Jose Mourinho , który przybył do Lwowa na sobotni (  20 .  45 )  mecz piłkarskich mistrzostw Europy swoich rodaków z  Niemcami ,  witany był przed stadionem przez kibiców i  dziennikarzy niczym największa gwiazda .
Tokens: 1__________ 2____________ 3____ 4_____ 5___ 6_______ 7 8____ 9______ 10 11___ 12 13_____ 14 15 16 17 18 19__ 20_________ 21________ 22____ 23____ 24_____ 25 26______ 27 28____ 29_ 30___ 31_______ 32___ 33_____ 34 35__________ 36____ 37________ 38_____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Realu Madryt (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Jose Mourinho (confidence=0.82)
  TruePositive nam [11,11] = Lwowa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,22] = mistrzostw Europy (confidence=0.94)
  TruePositive nam [26,26] = Niemcami (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2637 from articles/00107804 from sent4

Text  : Mourinho pojawił się w centrum akredytacyjnym już przed godziną 17 .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4 5______ 6_____________ 7__ 8____ 9______ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Mourinho (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2638 from articles/00107804 from sent5

Text  : Czarna limuzyna z przyciemnianymi szybami podjechała pod same drzwi ,  a  szkoleniowcowi towarzyszyło dwóch ochroniarzy .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4______________ 5______ 6_________ 7__ 8___ 9____ 10 11 12____________ 13__________ 14___ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2639 from articles/00107804 from sent6

Text  : Mimo to portugalscy kibice szybko go rozpoznali i wywołali spore zamieszanie .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4_____ 5_____ 6_ 7_________ 8 9_______ 10___ 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2640 from articles/00107804 from sent7

Text  : Opuszczając biuro szkoleniowiec jedynie uśmiechnął się do fanów i wsiadł do samochodu .
Tokens: 1__________ 2____ 3____________ 4______ 5_________ 6__ 7_ 8____ 9 10____ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2641 from articles/00107804 from sent8

Text  : Ten jednak nie opuszczał parkingu , dzięki czemu kibice i  przede wszystkim portugalscy dziennikarze mieli okazję do przekazania mu swoich uwag .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4________ 5_______ 6 7_____ 8____ 9_____ 10 11____ 12_______ 13_________ 14__________ 15___ 16____ 17 18_________ 19 20____ 21__ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2642 from articles/00107804 from sent9

Text  : Przedstawiciele portugalskiech mediów niemal przekrzykiwali się w uwielbieniu dla jego warsztatu i  osiągnięć trenerskich .
Tokens: 1______________ 2_____________ 3_____ 4_____ 5_____________ 6__ 7 8__________ 9__ 10__ 11_______ 12 13_______ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2643 from articles/00107804 from sent10

Text  : Przez przyciemnianą szybę widoczny był jedynie uniesiony kciuk trenera Realu .
Tokens: 1____ 2____________ 3____ 4_______ 5__ 6______ 7________ 8____ 9______ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Realu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2644 from articles/00107804 from sent11

Text  : Z okazji próbowali skorzystać fani , robiąc pamiątkowe zdjęcia ,  ale skutecznie uniemożliwiał im to ochroniarz odprowadzający limuzynę z  parkingu .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_________ 5___ 6 7_____ 8_________ 9______ 10 11_ 12________ 13___________ 14 15 16________ 17____________ 18______ 19 20______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2645 from articles/00107804 from sent12

Text  : Na stadion natomiast , który położony jest na obrzeżach miasta ,  kibice przyjeżdżali już od wczesnych godzin popołudniowych .
Tokens: 1_ 2______ 3________ 4 5____ 6_______ 7___ 8_ 9________ 10____ 11 12____ 13__________ 14_ 15 16_______ 17____ 18____________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2646 from articles/00107804 from sent13

Text  : Funkcjonariusze milicji zablokowali drogi dojazdowe do obiektu , pozwalając wjeżdżać w  okolice obiektu tylko miejskim środkom transportu .
Tokens: 1______________ 2______ 3__________ 4____ 5________ 6_ 7______ 8 9_________ 10______ 11 12_____ 13_____ 14___ 15______ 16_____ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2647 from articles/00107804 from sent14

Text  : Niewidoczne były natomiast autobusy , które miały kursować wyłącznie pomiędzy dworcem kolejowym lub centrum miasta a  stadionem .
Tokens: 1__________ 2___ 3________ 4_______ 5 6____ 7____ 8_______ 9________ 10______ 11_____ 12_______ 13_ 14_____ 15____ 16 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2648 from articles/00107804 from sent15

Text  : Jednak fani , którzy zdecydowali się wcześniej przybyć na obiekt ,  nie mieli problemów z  dojechaniem .
Tokens: 1_____ 2___ 3 4_____ 5__________ 6__ 7________ 8______ 9_ 10____ 11 12_ 13___ 14_______ 15 16_________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2649 from articles/00107804 from sent16

Text  : Czas do meczu spędzali na trawnikach wokół Areny Lwów ,  a  grupka polskich kibiców rozgrywała mecz na pobliskim prowizorycznym boisku .
Tokens: 1___ 2_ 3____ 4_______ 5_ 6_________ 7____ 8____ 9___ 10 11 12____ 13______ 14_____ 15________ 16__ 17 18_______ 19____________ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Areny Lwów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2650 from articles/00107804 from sent17

Text  : Zabawę i humory wszystkich kibiców popsuł jednak ulewny deszcz .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4_________ 5______ 6_____ 7_____ 8_____ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2651 from articles/00107804 from sent18

Text  : Sobotnie spotkanie Niemców z Portugalczykami inauguruje Euro 2012 we Lwowie .
Tokens: 1_______ 2________ 3______ 4 5______________ 6_________ 7___ 8___ 9_ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Niemców (confidence=0.98)
  TruePositive nam [5,5] = Portugalczykami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Lwowie (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2652 from articles/00107804 from sent19

Text  : O godz . 18 . rozpoczął się natomiast inny mecz w  grupie B  .
Tokens: 1 2___ 3 4_ 5 6________ 7__ 8________ 9___ 10__ 11 12____ 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2653 from articles/00107804 from sent20

Text  : W Charkowie Holendrzy grają z Danią .
Tokens: 1 2________ 3________ 4____ 5 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Danią (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,3] = Charkowie Holendrzy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Charkowie
  FalseNegative nam [3,3] = Holendrzy

2016-10-31 14:04:05,879 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 118 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107806.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107806.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2654 from articles/00107806 from sent1

Text  : Euro 2012 .
Tokens: 1___ 2___ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2655 from articles/00107806 from sent2

Text  : Ukraina - Szwecja .
Tokens: 1______ 2 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ukraina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,3] = Szwecja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2656 from articles/00107806 from sent3

Text  : O honor i miliony
Tokens: 1 2____ 3 4______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2657 from articles/00107806 from sent4

Text  : - To nie są mistrzostwa świata , gdzie stracone punkty można odrobić w  spotkaniach ze słabszymi przeciwnikami .
Tokens: 1 2_ 3__ 4_ 5__________ 6_____ 7 8____ 9_______ 10____ 11___ 12_____ 13 14_________ 15 16_______ 17___________ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [5,6] = mistrzostwa świata

(ChunkerEvaluator) Sentence #2658 from articles/00107806 from sent5

Text  : Losowanie sprawiło , że wszystkie spotkania będą kluczowe - mówi przed pierwszym meczem w  Euro 2012 Olieg Błochin ,  selekcjoner reprezentacji Ukrainy .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4_ 5________ 6________ 7___ 8_______ 9 10__ 11___ 12_______ 13____ 14 15__ 16__ 17___ 18_____ 19 20_________ 21___________ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Ukrainy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [15,18] = Euro 2012 Olieg Błochin (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,16] = Euro 2012
  FalseNegative nam [17,18] = Olieg Błochin

(ChunkerEvaluator) Sentence #2659 from articles/00107806 from sent6

Text  : Relacja Z Czuba i na żywo z meczu Ukraina -  Szwecja w  poniedziałek od 20 .  45 .
Tokens: 1______ 2 3____ 4 5_ 6___ 7 8____ 9______ 10 11_____ 12 13__________ 14 15 16 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Z Czuba (confidence=0.86)
  TruePositive nam [9,9] = Ukraina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Szwecja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2660 from articles/00107806 from sent7

Text  : Ukraińcy rozpoczną występy w mistrzostwach Europy od pojedynku ze Szwecją na Stadionie Olimpijskim w  Kijowie .
Tokens: 1_______ 2________ 3______ 4 5____________ 6_____ 7_ 8________ 9_ 10_____ 11 12_______ 13_________ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Szwecją (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Stadionie Olimpijskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Kijowie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,6] = Europy (confidence=0.70)
  FalseNegative nam [1,1] = Ukraińcy
  FalseNegative nam [5,6] = mistrzostwach Europy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2661 from articles/00107806 from sent8

Text  : To będzie jedyny mecz gospodarzy w fazie grupowej w stolicy ,  bo kolejne -  z  Francją i  Anglią -  rozegrają na Donbass Arenie w  Doniecku .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4___ 5_________ 6 7____ 8_______ 9 10_____ 11 12 13_____ 14 15 16_____ 17 18____ 19 20_______ 21 22_____ 23____ 24 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Francją (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Anglią (confidence=0.81)
  TruePositive nam [22,23] = Donbass Arenie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Doniecku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2662 from articles/00107806 from sent9

Text  : Drużyna prowadzona przez Błochina na początek zmierzy się z teoretycznie najsłabszym przeciwnikiem ,  ale selekcjoner studzi optymizm ,  uważając ,  że Szwedzi mogą okazać się silniejsi od Francuzów czy Anglików .
Tokens: 1______ 2_________ 3____ 4_______ 5_ 6_______ 7______ 8__ 9 10__________ 11_________ 12___________ 13 14_ 15_________ 16____ 17______ 18 19______ 20 21 22_____ 23__ 24____ 25_ 26_______ 27 28_______ 29_ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Błochina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Szwedzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Francuzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Anglików (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2663 from articles/00107806 from sent10

Text  : Co ciekawe , kilka miesięcy temu na Ukrainie dominowało przekonanie ,  że ich reprezentacja jest w  stanie dojść do strefy medalowej .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5_______ 6___ 7_ 8_______ 9_________ 10_________ 11 12 13_ 14___________ 15__ 16 17____ 18___ 19 20____ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Ukrainie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2664 from articles/00107806 from sent11

Text  : - A dlaczego mieli by śmy nie zagrać w finale ?  -  twierdził pomocnik reprezentacji Anatolij Tymoszczuk .
Tokens: 1 2 3_______ 4____ 5_ 6__ 7__ 8_____ 9 10____ 11 12 13_______ 14______ 15___________ 16______ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Anatolij Tymoszczuk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2665 from articles/00107806 from sent12

Text  : Im jednak bliżej turnieju , tym nastroje są gorsze .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4_______ 5 6__ 7_______ 8_ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2666 from articles/00107806 from sent13

Text  : - I dobrze - uważa selekcjoner .
Tokens: 1 2 3_____ 4 5____ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2667 from articles/00107806 from sent14

Text  : - Dzięki temu presja na drużynę będzie mniejsza .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_____ 5_ 6______ 7_____ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2668 from articles/00107806 from sent15

Text  : Krzyki : „ Wygrywajcie mistrzostwa ! ” to głupota .
Tokens: 1_____ 2 3 4__________ 5__________ 6 7 8_ 9______ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = mistrzostwa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2669 from articles/00107806 from sent16

Text  : Naszym pierwszym zadaniem jest wyjście z grupy .
Tokens: 1_____ 2________ 3_______ 4___ 5______ 6 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2670 from articles/00107806 from sent17

Text  : Później apetyt rośnie w miarę jedzenia . . .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4 5____ 6_______ 7 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2671 from articles/00107806 from sent18

Text  : Ukraińcy w ostatnim czasie mieli mnóstwo problemów , a największym było zatrucie dziesięciu zawodników .
Tokens: 1_______ 2 3_______ 4_____ 5____ 6______ 7________ 8 9 10_________ 11__ 12______ 13________ 14________ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Ukraińcy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2672 from articles/00107806 from sent19

Text  : Tym tłumaczono porażkę w sparingu z Turcją 0 : 2  .
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4 5_______ 6 7_____ 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Turcją (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2673 from articles/00107806 from sent20

Text  : Dziś wszyscy są już zdrowi .
Tokens: 1___ 2______ 3_ 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2674 from articles/00107806 from sent21

Text  : Trener nie jest jednak zadowolony , narzekając na brak czasu na zbudowanie drużyny .
Tokens: 1_____ 2__ 3___ 4_____ 5_________ 6 7_________ 8_ 9___ 10___ 11 12________ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2675 from articles/00107806 from sent22

Text  : Błochin największe problemy ma z napastnikami , którzy są nieskuteczni .
Tokens: 1______ 2_________ 3_______ 4_ 5 6___________ 7 8_____ 9_ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Błochin (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2676 from articles/00107806 from sent23

Text  : - Żaden z nich nie strzelił nawet 15 goli -  narzeka selekcjoner .
Tokens: 1 2____ 3 4___ 5__ 6_______ 7____ 8_ 9___ 10 11_____ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2677 from articles/00107806 from sent24

Text  : I przypomina , że gwiazda szwedzkiej kadry - Zlatan Ibrahimovic -  w  lidze włoskiej zdobył ich 28 .
Tokens: 1 2_________ 3 4_ 5______ 6_________ 7____ 8 9_____ 10_________ 11 12 13___ 14______ 15____ 16_ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Zlatan Ibrahimovic (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2678 from articles/00107806 from sent25

Text  : Pietro Kuszłyk , były trener m . in . Widzewa ,  uważa ,  że największym atutem ukraińskiej reprezentacji będzie przygotowanie fizyczne .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4___ 5_____ 6 7 8_ 9 10_____ 11 12___ 13 14 15_________ 16____ 17_________ 18___________ 19____ 20___________ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Pietro Kuszłyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Widzewa (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2679 from articles/00107806 from sent26

Text  : - Nasi piłkarze mają też o co grać , bo premie mamy najwyższe spośród wszystkich drużyn występujących w  mistrzostwach [  w  sumie mogą zarobić 13 mln euro ]  -  opowiada .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4___ 5__ 6 7_ 8___ 9 10 11____ 12__ 13_______ 14_____ 15________ 16____ 17___________ 18 19___________ 20 21 22___ 23__ 24_____ 25 26_ 27__ 28 29 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = euro (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [19,19] = mistrzostwach

2016-10-31 14:04:06,004 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 119 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107809.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107809.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2680 from articles/00107809 from sent1

Text  : Na razie bez nielegalnego dopingu w strefie [ ZDJĘCIA ]
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4___________ 5______ 6 7______ 8 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2681 from articles/00107809 from sent2

Text  : Tłumy torunian w biało - czerwonych barwach znowu opanują dziś strefę kibica na toruńskich Jordankach .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4____ 5 6_________ 7______ 8____ 9______ 10__ 11____ 12____ 13 14________ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Jordankach (confidence=0.79)
  FalseNegative nam [2,2] = torunian

(ChunkerEvaluator) Sentence #2682 from articles/00107809 from sent3

Text  : O 20 . 45 nasi piłkarze grają dziś mecz -  kto wie czy nie kluczowy dla ich pozycji w  grupie -  z  Rosją ,  która w  piątek rozbiła Czechów 4  :  1  .
Tokens: 1 2_ 3 4_ 5___ 6_______ 7____ 8___ 9___ 10 11_ 12_ 13_ 14_ 15______ 16_ 17_ 18_____ 19 20____ 21 22 23___ 24 25___ 26 27____ 28_____ 29_____ 30 31 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Rosją (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Czechów (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2683 from articles/00107809 from sent4

Text  : Wysoka frekwencja zatem murowana .
Tokens: 1_____ 2_________ 3____ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2684 from articles/00107809 from sent5

Text  : Przemawia za nią także liczba kibiców , którzy postanowili wspólnie obejrzeć zakończone remisem 1  :  1  spotkanie Polaków z  Grekami ,  inaugurujące Euro 2012 w  naszym kraju i  na Ukrainie .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4____ 5_____ 6______ 7 8_____ 9__________ 10______ 11______ 12________ 13_____ 14 15 16 17_______ 18_____ 19 20_____ 21 22__________ 23__ 24__ 25 26____ 27___ 28 29 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Polaków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Grekami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Euro 2012 (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,30] = Ukrainie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2685 from articles/00107809 from sent6

Text  : Na Jordanki przyszło wówczas ok . 1 , 5 tys .  fanów .
Tokens: 1_ 2_______ 3_______ 4______ 5_ 6 7 8 9 10_ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Jordanki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2686 from articles/00107809 from sent7

Text  : Chyba nie było takiego , który nie miał by biało -  czerwonej flagi ,  koszulki ,  czapeczki itp .  elementu .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4______ 5 6____ 7__ 8___ 9_ 10___ 11 12_______ 13___ 14 15______ 16 17_______ 18_ 19 20______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2687 from articles/00107809 from sent8

Text  : Nieco mniejszym zainteresowaniem piłkarskich fanów cieszyła się strefa w sobotę i  niedzielę ,  gdy nasza reprezentacja odpoczywała .
Tokens: 1____ 2________ 3_______________ 4__________ 5____ 6_______ 7__ 8_____ 9 10____ 11 12_______ 13 14_ 15___ 16___________ 17_________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2688 from articles/00107809 from sent9

Text  : Ale i tak mecze mistrzów świata i Europy Hiszpanów z  Włochami ,  czy Niemców z  Portugalczykami chciało zobaczyć na świeżym powietrzu ponad pół tysiąca osób .
Tokens: 1__ 2 3__ 4____ 5_______ 6_____ 7 8_____ 9________ 10 11______ 12 13_ 14_____ 15 16_____________ 17_____ 18______ 19 20_____ 21_______ 22___ 23_ 24_____ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Włochami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Niemców (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Portugalczykami (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,9] = Europy Hiszpanów (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [5,6] = mistrzów świata
  FalseNegative nam [8,8] = Europy
  FalseNegative nam [9,9] = Hiszpanów

(ChunkerEvaluator) Sentence #2689 from articles/00107809 from sent10

Text  : Co najistotniejsze , kibice - jak przystało na sportowe święto -  zajmują się dopingiem i  zabawą ,  a  nie rozrabianiem .
Tokens: 1_ 2______________ 3 4_____ 5 6__ 7________ 8_ 9_______ 10____ 11 12_____ 13_ 14_______ 15 16____ 17 18 19_ 20__________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2690 from articles/00107809 from sent11

Text  : Policja nie odnotowała jak dotąd żadnych incydentów .
Tokens: 1______ 2__ 3_________ 4__ 5____ 6______ 7_________ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Policja

2016-10-31 14:04:06,070 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 120 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107811.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107811.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2691 from articles/00107811 from sent1

Text  : Folie optyczne 3M wykorzystane w terminalach komputerowych firmy HP
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4___________ 5 6__________ 7____________ 8____ 9_

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = HP (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [3,3] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2692 from articles/00107811 from sent2

Text  : Koncern 3M dostarcza najnowsze rozwiązania technologiczne największym firmom na świecie .
Tokens: 1______ 2_ 3________ 4________ 5__________ 6_____________ 7__________ 8_____ 9_ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = 3M (confidence=0.48)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2693 from articles/00107811 from sent3

Text  : Firma HP , dzięki współpracy z 3M , właśnie wprowadziła do oferty inteligentny terminal komputerowy ,  który pobiera dziesięciokrotnie mniej energii elektrycznej niż zwykły komputer stacjonarny .
Tokens: 1____ 2_ 3 4_____ 5_________ 6 7_ 8 9______ 10_________ 11 12____ 13__________ 14______ 15_________ 16 17___ 18_____ 19_______________ 20___ 21_____ 22__________ 23_ 24____ 25______ 26_________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = HP (confidence=0.93)
  TruePositive nam [7,7] = 3M (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2694 from articles/00107811 from sent4

Text  : . . .
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2695 from articles/00107811 from sent5

Text  : Koncern 3M dostarcza najnowsze rozwiązania technologiczne największym firmom na świecie .
Tokens: 1______ 2_ 3________ 4________ 5__________ 6_____________ 7__________ 8_____ 9_ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = 3M (confidence=0.48)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2696 from articles/00107811 from sent6

Text  : Firma HP , dzięki współpracy z 3M , właśnie wprowadziła do oferty inteligentny terminal komputerowy ,  który pobiera dziesięciokrotnie mniej energii elektrycznej niż zwykły komputer stacjonarny .
Tokens: 1____ 2_ 3 4_____ 5_________ 6 7_ 8 9______ 10_________ 11 12____ 13__________ 14______ 15_________ 16 17___ 18_____ 19_______________ 20___ 21_____ 22__________ 23_ 24____ 25______ 26_________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = HP (confidence=0.93)
  TruePositive nam [7,7] = 3M (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2697 from articles/00107811 from sent7

Text  : Stało się to możliwe m . in . dzięki technologii 3M ,  która pozwala na wyświetlenie obrazu wysokiej jakości przy znacznie mniejszym poborze prądu .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4______ 5 6 7_ 8 9_____ 10_________ 11 12 13___ 14_____ 15 16__________ 17____ 18______ 19_____ 20__ 21______ 22_______ 23_____ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = 3M (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2698 from articles/00107811 from sent8

Text  : To zaś pozwoliło na wyeliminowanie konieczności zasilania terminala z tradycyjnej sieci elektrycznej i  zasilanie go poprzez sieć komputerową w  ramach standardu Power over Ethernet .
Tokens: 1_ 2__ 3________ 4_ 5_____________ 6___________ 7________ 8________ 9 10_________ 11___ 12__________ 13 14_______ 15 16_____ 17__ 18_________ 19 20____ 21_______ 22___ 23__ 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [22,24] = Power over Ethernet (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2699 from articles/00107811 from sent9

Text  : Terminale komputerowe swoim wyglądem przypominają komputery , jednak są od nich znacznie mniejsze (  a  coraz częściej umieszczone w  obudowie wyświetlacza )  .
Tokens: 1________ 2__________ 3____ 4_______ 5___________ 6________ 7 8_____ 9_ 10 11__ 12______ 13______ 14 15 16___ 17______ 18_________ 19 20______ 21__________ 22 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2700 from articles/00107811 from sent10

Text  : Dają dostęp do danych przechowywanych i przetwarzanych na firmowych serwerach .
Tokens: 1___ 2_____ 3_ 4_____ 5______________ 6 7_____________ 8_ 9________ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2701 from articles/00107811 from sent11

Text  : Jednym z takich terminali jest nowy HP t410 All -  in -  One Smart Zero Client ,  którego pobór energii elektrycznej to tylko 13 watów .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4________ 5___ 6___ 7_ 8___ 9__ 10 11 12 13_ 14___ 15__ 16____ 17 18_____ 19___ 20_____ 21__________ 22 23___ 24 25___ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = HP (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [9,16] = All - in - One Smart Zero Client (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [8,16] = t410 All - in - One Smart Zero Client

(ChunkerEvaluator) Sentence #2702 from articles/00107811 from sent12

Text  : Stało się to możliwe dzięki wyprodukowanej przez dział 3M Optical Systems specjalnej folii Dual Brightness Enhancement Film .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4______ 5_____ 6_____________ 7____ 8____ 9_ 10_____ 11_____ 12________ 13___ 14__ 15________ 16_________ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [14,17] = Dual Brightness Enhancement Film (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,11] = 3M Optical Systems (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [9,9] = 3M
  FalseNegative nam [10,11] = Optical Systems

(ChunkerEvaluator) Sentence #2703 from articles/00107811 from sent13

Text  : Zapewnia ona wysoką jakość wyświetlanego na podświetlanym od tyłu ekranie LED obrazu ,  przyczyniając się do zmniejszenia zapotrzebowania na energię elektryczną konieczną do jego zasilania .
Tokens: 1_______ 2__ 3_____ 4_____ 5____________ 6_ 7____________ 8_ 9___ 10_____ 11_ 12____ 13 14___________ 15_ 16 17__________ 18_____________ 19 20_____ 21_________ 22_______ 23 24__ 25_______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = LED (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2704 from articles/00107811 from sent14

Text  : Znacznie mniejszy niż tradycyjnie pobór energii otworzył nowe możliwości .
Tokens: 1_______ 2_______ 3__ 4__________ 5____ 6______ 7_______ 8___ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2705 from articles/00107811 from sent15

Text  : Najważniejszą jest zasilanie terminala poprzez sieć komputerową w standardzie Power over Ethernet (  PoE )  ,  co daje administratorom pełną kontrolę nad poprawną pracą urządzeń ,  zaś użytkownikom odbiera jeden z  przewodów biegnących od ich biurka ,  zapewniając większą wygodę i  bezpieczeństwo .
Tokens: 1____________ 2___ 3________ 4________ 5______ 6___ 7__________ 8 9__________ 10___ 11__ 12______ 13 14_ 15 16 17 18__ 19_____________ 20___ 21______ 22_ 23______ 24___ 25______ 26 27_ 28__________ 29_____ 30___ 31 32_______ 33________ 34 35_ 36____ 37 38_________ 39_____ 40____ 41 42____________ 43

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = PoE (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,10] = Power (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [12,12] = Ethernet (confidence=0.53)
  FalseNegative nam [10,12] = Power over Ethernet

(ChunkerEvaluator) Sentence #2706 from articles/00107811 from sent16

Text  : Mniejszy pobór energii to także oszczędności na rachunkach elektrycznych –  przy skali dużego przedsiębiorstwa sięgające nawet kilkudziesięciu tysięcy złotych w  skali roku .
Tokens: 1_______ 2____ 3______ 4_ 5____ 6___________ 7_ 8_________ 9____________ 10 11__ 12___ 13____ 14______________ 15_______ 16___ 17_____________ 18_____ 19_____ 20 21___ 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = złotych (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2707 from articles/00107811 from sent17

Text  : - Nowy terminal , wykorzystujący ekran z folią 3M ,  rozwija obecne modele biznesowe i  stwarza nową wartość w  segmencie korporacyjnym .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4 5_____________ 6____ 7 8____ 9_ 10 11_____ 12____ 13____ 14_______ 15 16_____ 17__ 18_____ 19 20_______ 21___________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = 3M (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2708 from articles/00107811 from sent18

Text  : Nasza współpraca z HP pozwoliła na opracowanie inteligentnego monitora ,  który może odbierać sygnał wideo oraz być zasilany tylko przy pomocy jednego kabla sieci komputerowej -  powiedziała Shannon Siefken ,  starszy inżynier w  dziale systemów optycznych firmy 3M -  To rozwiązanie jest modelowym przykładem współpracy i  wzajemnych inspiracji naukowców z  3M ,  którzy odpowiadając na bieżące potrzeby klientów -  sukcesywnie poszerzają zastosowanie folii optycznych .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_ 5________ 6_ 7__________ 8_____________ 9_______ 10 11___ 12__ 13______ 14____ 15___ 16__ 17_ 18______ 19___ 20__ 21____ 22_____ 23___ 24___ 25__________ 26 27_________ 28_____ 29_____ 30 31_____ 32______ 33 34____ 35______ 36________ 37___ 38 39 40 41_________ 42__ 43_______ 44________ 45________ 46 47________ 48________ 49_______ 50 51 52 53____ 54__________ 55 56_____ 57______ 58______ 59 60_________ 61________ 62__________ 63___ 64________ 65

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = HP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Shannon Siefken (confidence=1.00)
  TruePositive nam [51,51] = 3M (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [38,38] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2709 from articles/00107811 from sent19

Text  : * * *
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2710 from articles/00107811 from sent20

Text  : O 3M Poland
Tokens: 1 2_ 3_____

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Poland (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,3] = 3M Poland

(ChunkerEvaluator) Sentence #2711 from articles/00107811 from sent21

Text  : 3M Poland Sp . z o . o . jest filią koncernu Minnesota Mining and Manufacturing .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4 5 6 7 8 9 10__ 11___ 12______ 13_______ 14____ 15_ 16___________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [13,16] = Minnesota Mining and Manufacturing (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,3] = Poland Sp (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,9] = 3M Poland Sp . z o . o .

(ChunkerEvaluator) Sentence #2712 from articles/00107811 from sent22

Text  : W ubiegłym roku firma obchodziła dwudziestolecie istnienia na polskim rynku oraz dziesięciolecie rozpoczęcia działalności produkcyjnej .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5_________ 6______________ 7________ 8_ 9______ 10___ 11__ 12_____________ 13_________ 14__________ 15__________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2713 from articles/00107811 from sent23

Text  : 3M w Polsce posiada 4 ośrodki produkcyjne oraz zatrudnia ponad 1600 pracowników .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4______ 5 6______ 7__________ 8___ 9________ 10___ 11__ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Polsce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2714 from articles/00107811 from sent24

Text  : Centrala firmy mieści się w Kajetanach k / Warszawy ,  a  biuro regionalne we Wrocławiu .
Tokens: 1_______ 2____ 3_____ 4__ 5 6_________ 7 8 9_______ 10 11 12___ 13________ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kajetanach (confidence=0.89)
  TruePositive nam [9,9] = Warszawy (confidence=0.97)
  TruePositive nam [15,15] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2715 from articles/00107811 from sent25

Text  : 3M Poland oferuje ponad 10 000 produktów z takich sektorów jak :  Ochrona zdrowia ,  Produkty biurowe i  konsumenckie ,  Bezpieczeństwo ,  ochrona i  zabezpieczenia ,  Reklama wizualna i  materiały odblaskowe ,  Przemysł i  transport ,  Energetyka i  telekomunikacja .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4____ 5_ 6__ 7________ 8 9_____ 10______ 11_ 12 13_____ 14_____ 15 16______ 17_____ 18 19__________ 20 21____________ 22 23_____ 24 25____________ 26 27_____ 28______ 29 30_______ 31________ 32 33______ 34 35_______ 36 37________ 38 39_____________ 40

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Poland (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,21] = Bezpieczeństwo (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [33,33] = Przemysł (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [37,37] = Energetyka (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,2] = 3M Poland

(ChunkerEvaluator) Sentence #2716 from articles/00107811 from sent26

Text  : Dotychczasowe inwestycje 3M w Polsce wyniosły ok . 350 mln USD .
Tokens: 1____________ 2_________ 3_ 4 5_____ 6_______ 7_ 8 9__ 10_ 11_ 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = USD (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2717 from articles/00107811 from sent27

Text  : 3M Poland od ponad 20 lat wnosi wkład w rozwój polskiego biznesu i  gospodarki za co otrzymuje liczne nagrody i  wyróżnienia m  .  in .  tytuł „  Firmy XX -  lecia 1990 -  2010 ”  przyznany jej przez Polski Klub Biznesu ,  „  Business Superbrand 2010 ”  oraz tytuł Perły Polskiej Gospodarki 2011 .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4____ 5_ 6__ 7____ 8____ 9 10____ 11_______ 12_____ 13 14________ 15 16 17_______ 18____ 19_____ 20 21_________ 22 23 24 25 26___ 27 28___ 29 30 31___ 32__ 33 34__ 35 36_______ 37_ 38___ 39____ 40__ 41_____ 42 43 44______ 45________ 46__ 47 48__ 49___ 50___ 51______ 52________ 53__ 54

Chunks:
  TruePositive nam [28,34] = Firmy XX - lecia 1990 - 2010 (confidence=0.98)
  TruePositive nam [39,41] = Polski Klub Biznesu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,46] = Business Superbrand 2010 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [50,53] = Perły Polskiej Gospodarki 2011 (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,2] = Poland (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,2] = 3M Poland

(ChunkerEvaluator) Sentence #2718 from articles/00107811 from sent28

Text  : Więcej informacji : www.3m.pl
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = www.3m.pl (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2719 from articles/00107811 from sent29

Text  : O 3M
Tokens: 1 2_

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2720 from articles/00107811 from sent30

Text  : 3M przekształca nowe idee w tysiące pomysłowych produktów .
Tokens: 1_ 2___________ 3___ 4___ 5 6______ 7__________ 8________ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2721 from articles/00107811 from sent31

Text  : Nasza kultura twórczej współpracy nieustannie inspiruje powstawanie zaawansowanych technologii ,  których podstawowym celem jest poprawa jakości życia .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4_________ 5__________ 6________ 7__________ 8_____________ 9__________ 10 11_____ 12_________ 13___ 14__ 15_____ 16_____ 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2722 from articles/00107811 from sent32

Text  : 3M to innowacyjna firma , która od początku swojego istnienia nieprzerwanie tworzy i  dostarcza nowe rozwiązania ułatwiające ludziom życie .
Tokens: 1_ 2_ 3__________ 4____ 5 6____ 7_ 8_______ 9______ 10_______ 11___________ 12____ 13 14_______ 15__ 16_________ 17_________ 18_____ 19___ 20

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2723 from articles/00107811 from sent33

Text  : 3M osiąga przychody w wysokości 30 mld USD , zatrudnia 84 000 osób na całym świecie i  działa w  ponad 65 krajach .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4 5________ 6_ 7__ 8__ 9 10_______ 11 12_ 13__ 14 15___ 16_____ 17 18____ 19 20___ 21 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = USD (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = 3M

(ChunkerEvaluator) Sentence #2724 from articles/00107811 from sent34

Text  : Więcej informacji można znaleźć pod adresem www.3M.com albo w kanale @  3MNews na Twitterze .
Tokens: 1_____ 2_________ 3____ 4______ 5__ 6______ 7_________ 8___ 9 10____ 11 12____ 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Twitterze (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [7,7] = www.3M.com
  FalseNegative nam [11,12] = @ 3MNews

2016-10-31 14:04:06,289 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 121 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107813.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107813.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2725 from articles/00107813 from sent1

Text  : Rozmowy w GDDKiA .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = GDDKiA (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2726 from articles/00107813 from sent2

Text  : Czy będzie blokada rzeszowskich ulic ?
Tokens: 1__ 2_____ 3______ 4___________ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2727 from articles/00107813 from sent3

Text  : O 12 w siedzibie rzeszowskiego oddziału Generalnej Dyrekcji Dróg Krajowych i  Autostrad rozpoczęły się rozmowy przedstawicieli firm ,  które na budowę odcinka autostrady A4 dostarczały materiały i  usługi a  do dziś nie otrzymały pieniędzy .
Tokens: 1 2_ 3 4________ 5____________ 6_______ 7_________ 8_______ 9___ 10_______ 11 12_______ 13________ 14_ 15_____ 16_____________ 17__ 18 19___ 20 21____ 22_____ 23________ 24 25_________ 26_______ 27 28____ 29 30 31__ 32_ 33_______ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [7,12] = Generalnej Dyrekcji Dróg Krajowych i Autostrad (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = A4 (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2728 from articles/00107813 from sent4

Text  : Przyjechało kilkadziesiąt osób .
Tokens: 1__________ 2____________ 3___ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2729 from articles/00107813 from sent5

Text  : Czekają na wyniki rozmów , które prowadzą ich przedstawiciele .
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4_____ 5 6____ 7_______ 8__ 9______________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2730 from articles/00107813 from sent6

Text  : Na razie nie wiadomo , czy odbędzie się zapowiadana blokada ulic Rzeszowa .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4______ 5 6__ 7_______ 8__ 9__________ 10_____ 11__ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Rzeszowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2731 from articles/00107813 from sent7

Text  : Jest to uzależnione od wyników rozmów .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4_ 5______ 6_____ 7

Chunks:

2016-10-31 14:04:06,319 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 122 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107814.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107814.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2732 from articles/00107814 from sent1

Text  : Kożuchowska ma farta : wygrała bilety na Euro
Tokens: 1__________ 2_ 3____ 4 5______ 6_____ 7_ 8___

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Euro (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Kożuchowska

(ChunkerEvaluator) Sentence #2733 from articles/00107814 from sent2

Text  : Aktorka obejrzy na żywo półfinały
Tokens: 1______ 2______ 3_ 4___ 5________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2734 from articles/00107814 from sent3

Text  : Małgorzata Kożuchowska jest wielką kibicką polskiej reprezentacji .
Tokens: 1_________ 2__________ 3___ 4_____ 5______ 6_______ 7____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Małgorzata Kożuchowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2735 from articles/00107814 from sent4

Text  : Dlatego też - jak donosi Super Express - wzięła udział w  losowaniu biletów .
Tokens: 1______ 2__ 3 4__ 5_____ 6____ 7______ 8 9_____ 10____ 11 12_______ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Super Express (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2736 from articles/00107814 from sent5

Text  : Poszczęściło się jej : wygrała bilety na półfinały .
Tokens: 1___________ 2__ 3__ 4 5______ 6_____ 7_ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2737 from articles/00107814 from sent6

Text  : Czy jednak będzie jej dane zobaczyć wówczas chłopaków Franciszka Smudy ?
Tokens: 1__ 2_____ 3_____ 4__ 5___ 6_______ 7______ 8________ 9_________ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Franciszka Smudy (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:06,341 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 123 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107815.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107815.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2738 from articles/00107815 from sent1

Text  : Nowe targowiska w Gąbinie i Wyszogrodzie za dotację z UE
Tokens: 1___ 2_________ 3 4______ 5 6___________ 7_ 8______ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Gąbinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Wyszogrodzie (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,10] = UE (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2739 from articles/00107815 from sent2

Text  : Jeszcze w tym roku zacznie się na Mazowszu przebudowa i  budowa 27 nowoczesnych ,  oświetlonych targowisk .
Tokens: 1______ 2 3__ 4___ 5______ 6__ 7_ 8_______ 9_________ 10 11____ 12 13__________ 14 15__________ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Mazowszu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2740 from articles/00107815 from sent3

Text  : Będzie możliwa dzięki środkom unijnym z Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich 2007 -  2013 .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____ 4______ 5______ 6 7_______ 8______ 9_______ 10_______ 11__ 12 13__ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [7,10] = Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [7,13] = Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich 2007 - 2013

(ChunkerEvaluator) Sentence #2741 from articles/00107815 from sent4

Text  : We wtorek Zarząd Województwa Mazowieckiego zatwierdził listę targowisk , które otrzymają ponad 25 ,  1  mln zł dofinansowania .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4__________ 5____________ 6__________ 7____ 8________ 9 10___ 11_______ 12___ 13 14 15 16_ 17 18____________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Zarząd Województwa Mazowieckiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2742 from articles/00107815 from sent5

Text  : W regionie płockim zmodernizowane zostaną targowiska w Gąbinie oraz Wyszogrodzie .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4_____________ 5______ 6_________ 7 8______ 9___ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Gąbinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Wyszogrodzie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2743 from articles/00107815 from sent6

Text  : Otrzymają w sumie 2 mln zł dofinansowania .
Tokens: 1________ 2 3____ 4 5__ 6_ 7_____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2744 from articles/00107815 from sent7

Text  : - To właśnie na targach możemy kupić lokalne , zdrowe i  tradycyjne produkty .
Tokens: 1 2_ 3______ 4_ 5______ 6_____ 7____ 8______ 9 10____ 11 12________ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2745 from articles/00107815 from sent8

Text  : Targowiska to miejsca pracy wielu kupców i małych producentów .
Tokens: 1_________ 2_ 3______ 4____ 5____ 6_____ 7 8_____ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2746 from articles/00107815 from sent9

Text  : Cieszę się , że , dzięki środkom unijnym staną się one nowoczesne i  przyjazne zarówno dla kupujących ,  jak i  sprzedających -  podkreśla marszałek Adam Struzik .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_ 5 6_____ 7______ 8______ 9____ 10_ 11_ 12________ 13 14_______ 15_____ 16_ 17________ 18 19_ 20 21___________ 22 23_______ 24_______ 25__ 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Adam Struzik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2747 from articles/00107815 from sent10

Text  : Po przebudowie targowiska zyskają oświetlenie , sanitariaty , parkingi oraz utwardzone podłoże .
Tokens: 1_ 2__________ 3_________ 4______ 5__________ 6 7__________ 8 9_______ 10__ 11________ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2748 from articles/00107815 from sent11

Text  : Przynajmniej połowę ich powierzchni handlowej będą zajmować zadaszone stoiska .
Tokens: 1___________ 2_____ 3__ 4__________ 5________ 6___ 7_______ 8________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2749 from articles/00107815 from sent12

Text  : Każde z nich będzie przyłączone do sieci wodociągowej , kanalizacyjnej i  elektroenergetycznej .
Tokens: 1____ 2 3___ 4_____ 5__________ 6_ 7____ 8___________ 9 10____________ 11 12__________________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2750 from articles/00107815 from sent13

Text  : Targowiska zostaną podzielone na sekcje tak , aby kupującym łatwiej było znaleźć potrzebne produkty .
Tokens: 1_________ 2______ 3_________ 4_ 5_____ 6__ 7 8__ 9________ 10_____ 11__ 12_____ 13_______ 14______ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Targowiska (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2751 from articles/00107815 from sent14

Text  : Przynajmniej połowę miejsca będą zajmować na nich produkty rolno -  spożywcze .
Tokens: 1___________ 2_____ 3______ 4___ 5_______ 6_ 7___ 8_______ 9____ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2752 from articles/00107815 from sent15

Text  : Każde targowisko zostanie opatrzone nazwą „ Mój Rynek ” .
Tokens: 1____ 2_________ 3_______ 4________ 5____ 6 7__ 8____ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Mój Rynek (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2753 from articles/00107815 from sent16

Text  : Przebudowa targowiska w Gąbinie będzie kosztować prawie 2 , 7  mln zł ,  Samorząd otrzyma milion zł dofinansowania .
Tokens: 1_________ 2_________ 3 4______ 5_____ 6________ 7_____ 8 9 10 11_ 12 13 14______ 15_____ 16____ 17 18____________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Gąbinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [14,14] = Samorząd (confidence=0.75)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2754 from articles/00107815 from sent17

Text  : Modernizacja targowiska w Wyszogrodzie pochłonie ponad 4 , 4 mln zł .
Tokens: 1___________ 2_________ 3 4___________ 5________ 6____ 7 8 9 10_ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Wyszogrodzie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2755 from articles/00107815 from sent18

Text  : Jej dofinansowanie także wyniesie milion zł .
Tokens: 1__ 2_____________ 3____ 4_______ 5_____ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:06,419 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 124 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107818.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107818.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2756 from articles/00107818 from sent1

Text  : Geny rozwiązłości ?
Tokens: 1___ 2___________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2757 from articles/00107818 from sent2

Text  : Naukowcom udało się odczytać genom bonobo - najbardziej rozwiązłej małpy świata .
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4_______ 5____ 6_____ 7 8__________ 9_________ 10___ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2758 from articles/00107818 from sent3

Text  : To po szympansach nasz najbliższy krewniak i zarazem ostatnia wielka małpa ,  której genomu jeszcze nie znali śmy
Tokens: 1_ 2_ 3__________ 4___ 5_________ 6_______ 7 8______ 9_______ 10____ 11___ 12 13____ 14____ 15_____ 16_ 17___ 18_

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2759 from articles/00107818 from sent4

Text  : To jeden z dwóch najbliżej spokrewnionych z nami gatunków .
Tokens: 1_ 2____ 3 4____ 5________ 6_____________ 7 8___ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2760 from articles/00107818 from sent5

Text  : Bonobo , czyli szympansy karłowate , podobnie jak dużo lepiej znane szympansy zwyczajne ,  to małpy człekokształtne .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4________ 5________ 6 7_______ 8__ 9___ 10____ 11___ 12_______ 13_______ 14 15 16___ 17_____________ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Bonobo (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2761 from articles/00107818 from sent6

Text  : Ich genom różni się od naszego mniej niż półtora procentem .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4__ 5_ 6______ 7____ 8__ 9______ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2762 from articles/00107818 from sent7

Text  : A jednak zwierzęta te oraz ich niezwykłe zwyczaje są wciąż mało znane .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_ 5___ 6__ 7________ 8_______ 9_ 10___ 11__ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2763 from articles/00107818 from sent8

Text  : Głównie dlatego , że żyją tylko w jednym kraju ,  bardzo biednym i  naznaczonym wojną -  Demokratycznej Republice Konga .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5___ 6____ 7 8_____ 9____ 10 11____ 12_____ 13 14_________ 15___ 16 17____________ 18_______ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [17,19] = Demokratycznej Republice Konga (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2764 from articles/00107818 from sent9

Text  : Przez całe dekady bonobo bardziej niż obiektem badań naukowców były celem polowań -  ze względu na mięso ,  do magicznych rytuałów i  na sprzedaż jako zwierzęta domowe .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_____ 5_______ 6__ 7_______ 8____ 9________ 10__ 11___ 12_____ 13 14 15_____ 16 17___ 18 19 20________ 21______ 22 23 24______ 25__ 26_______ 27____ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2765 from articles/00107818 from sent10

Text  : Dlatego dziś są bardzo nieliczne i grozi im wyginięcie .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4_____ 5________ 6 7____ 8_ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2766 from articles/00107818 from sent11

Text  : Dokładna liczba tych małp nie jest znana ( szacunki to 10 -  50 tys .  osobników )  .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4___ 5__ 6___ 7____ 8 9_______ 10 11 12 13 14_ 15 16_______ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2767 from articles/00107818 from sent12

Text  : Dość powiedzieć , że nawet w tej bardziej optymistycznej wersji wszystkie żyjące dziś bonobo nie wypełniły by do pełna trybun Stadionu Narodowego w  Warszawie .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4_ 5____ 6 7__ 8_______ 9_____________ 10____ 11_______ 12____ 13__ 14____ 15_ 16_______ 17 18 19___ 20____ 21______ 22________ 23 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Stadionu Narodowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2768 from articles/00107818 from sent13

Text  : A gdyby nie ludzie świat bonobo wyglądał by zupełnie inaczej -  praktycznie jak raj utracony .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_____ 5____ 6_____ 7_______ 8_ 9_______ 10_____ 11 12_________ 13_ 14_ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2769 from articles/00107818 from sent14

Text  : Eden nad rzeką Kongo
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kongo (confidence=0.83)
  FalsePositive nam [1,1] = Eden (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2770 from articles/00107818 from sent15

Text  : Zwykle , myśląc o pochodzeniu naszego gatunku , szukamy wzorów ludzkich zachowań przez pryzmat tego ,  jak żyją szympansy zwyczajne .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4 5__________ 6______ 7______ 8 9______ 10____ 11______ 12______ 13___ 14_____ 15__ 16 17_ 18__ 19_______ 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2771 from articles/00107818 from sent16

Text  : W ich stadach obowiązuje nomen omen prawo dżungli .
Tokens: 1 2__ 3______ 4_________ 5____ 6___ 7____ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2772 from articles/00107818 from sent17

Text  : Wygrywa silniejszy , na porządku dziennym jest walka , agresja ,  utrzymywanie ścisłej ,  ustalonej pięścią hierarchii .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_ 5_______ 6_______ 7___ 8____ 9 10_____ 11 12__________ 13_____ 14 15_______ 16_____ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2773 from articles/00107818 from sent18

Text  : Życie bonobo na tym tle to sielanka i oaza pacyfizmu .
Tokens: 1____ 2_____ 3_ 4__ 5__ 6_ 7_______ 8 9___ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2774 from articles/00107818 from sent19

Text  : Środkiem do nawiązywania relacji , rozładowywania napięcia , zdobywania przywilejów nie jest agresja ani siła ,  lecz coś całkiem innego -  seks .
Tokens: 1_______ 2_ 3___________ 4______ 5 6_____________ 7_______ 8 9_________ 10_________ 11_ 12__ 13_____ 14_ 15__ 16 17__ 18_ 19_____ 20____ 21 22__ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2775 from articles/00107818 from sent20

Text  : W grę wchodzą stosunki niezwiązane z prokreacją , heteroseksualne ,  homoseksualne ,  w  obrębie jednej płci ,  rodziny ,  a  także zachowania autoerotyczne .
Tokens: 1 2__ 3______ 4_______ 5__________ 6 7_________ 8 9______________ 10 11___________ 12 13 14_____ 15____ 16__ 17 18_____ 19 20 21___ 22________ 23___________ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2776 from articles/00107818 from sent21

Text  : I to od rana do wieczora , nawet kilkadziesiąt razy dziennie .
Tokens: 1 2_ 3_ 4___ 5_ 6_______ 7 8____ 9____________ 10__ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2777 from articles/00107818 from sent22

Text  : Co więcej , bonobo są przez całe życie skore do zabawy ,  nie wiedzą co to zabijanie innych małp ,  a  do tego -  o  zgrozo -  samce żyją w  stosunku uległości względem samic .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_____ 5_ 6____ 7___ 8____ 9____ 10 11____ 12 13_ 14____ 15 16 17_______ 18____ 19__ 20 21 22 23__ 24 25 26____ 27 28___ 29__ 30 31______ 32_______ 33______ 34___ 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2778 from articles/00107818 from sent23

Text  : Rzecz wręcz nie do pomyślenia w stadach szympansów zwyczajnych .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4_ 5_________ 6 7______ 8_________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2779 from articles/00107818 from sent24

Text  : Nic więc dziwnego , że naukowcy nazywają kolonie bonobo komunami hipisów .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4 5_ 6_______ 7_______ 8______ 9_____ 10______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2780 from articles/00107818 from sent25

Text  : Odkąd pod koniec lat dwudziestych odkryto ten niezwykły gatunek szympansa ,  naukowcy wciąż rozważają jedną kwestię :  do której z  dwóch małp bliżej było przodkowi człowieka :  hipisa czy zabijaki ?
Tokens: 1____ 2__ 3_____ 4__ 5___________ 6______ 7__ 8________ 9______ 10_______ 11 12______ 13___ 14_______ 15___ 16_____ 17 18 19____ 20 21___ 22__ 23____ 24__ 25_______ 26_______ 27 28____ 29_ 30______ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2781 from articles/00107818 from sent26

Text  : Jednoznacznej odpowiedzi nie ma .
Tokens: 1____________ 2_________ 3__ 4_ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2782 from articles/00107818 from sent27

Text  : Ale badacze zbierają wciąż materiały , które w przyszłości pomogą być może w  rozwikłaniu tej zagadki .
Tokens: 1__ 2______ 3_______ 4____ 5________ 6 7____ 8 9__________ 10____ 11_ 12__ 13 14_________ 15_ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2783 from articles/00107818 from sent28

Text  : Teraz dochodzi nowe , bardzo potężne , choć niełatwe w  obsłudze ,  źródło wiedzy .
Tokens: 1____ 2_______ 3___ 4 5_____ 6______ 7 8___ 9_______ 10 11______ 12 13____ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2784 from articles/00107818 from sent29

Text  : Zsekwencjonowano właśnie pełen genom bonobo i porównano go z materiałem genetycznym człowieka oraz szympansa zwyczajnego .
Tokens: 1_______________ 2______ 3____ 4____ 5_____ 6 7________ 8_ 9 10________ 11_________ 12_______ 13__ 14_______ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2785 from articles/00107818 from sent30

Text  : Tę tytaniczną pracę wykonało 41 naukowców z 22 placówek naukowych z  całego świata .
Tokens: 1_ 2_________ 3____ 4_______ 5_ 6________ 7 8_ 9_______ 10_______ 11 12____ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2786 from articles/00107818 from sent31

Text  : Wyniki publikuje dziś czasopismo „ Nature ” .
Tokens: 1_____ 2________ 3___ 4_________ 5 6_____ 7 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Nature (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2787 from articles/00107818 from sent32

Text  : Do cna poznane
Tokens: 1_ 2__ 3______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2788 from articles/00107818 from sent33

Text  : Jednakże kolejna analiza zebranych danych pokazała , że ponad 3  proc .  ludzkiego genomu jest bardziej spokrewnione z  bonobo lub z  szympansem niż te dwa gatunki ze sobą !
Tokens: 1_______ 2______ 3______ 4________ 5_____ 6_______ 7 8_ 9____ 10 11__ 12 13_______ 14____ 15__ 16______ 17__________ 18 19____ 20_ 21 22________ 23_ 24 25_ 26_____ 27 28__ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2789 from articles/00107818 from sent34

Text  : Inaczej mówiąc , niektóre fragmenty ludzkiego materiału genetycznego są wyraźnie bardziej podobne do genomu jednej z  dwóch małp :  1  ,  6  proc .  naszego materiału genetycznego jest bliższe DNA bonobo niż szympansa ,  a  1  ,  7  proc .  -  na odwrót .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_______ 5________ 6________ 7________ 8___________ 9_ 10______ 11______ 12_____ 13 14____ 15____ 16 17___ 18__ 19 20 21 22 23__ 24 25_____ 26_______ 27__________ 28__ 29_____ 30_ 31____ 32_ 33_______ 34 35 36 37 38 39__ 40 41 42 43____ 44

Chunks:
  FalsePositive nam [30,30] = DNA (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2790 from articles/00107818 from sent35

Text  : Badacze szympansów - i karłowatych , i zwyczajnych - już dawno zauważyli ,  że pod niektórymi względami oba te gatunki bardziej przypominają człowieka niż siebie nawzajem .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4 5__________ 6 7 8__________ 9 10_ 11___ 12_______ 13 14 15_ 16________ 17_______ 18_ 19 20_____ 21______ 22__________ 23_______ 24_ 25____ 26______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2791 from articles/00107818 from sent36

Text  : Dla przykładu : szympansy umieją posługiwać się narzędziami jak ludzie ;  bonobo czynią to znacznie rzadziej .
Tokens: 1__ 2________ 3 4________ 5_____ 6_________ 7__ 8__________ 9__ 10____ 11 12____ 13____ 14 15______ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2792 from articles/00107818 from sent37

Text  : Mają natomiast różowy pigment warg - charakterystyczny tylko dla naszego gatunku .
Tokens: 1___ 2________ 3_____ 4______ 5___ 6 7________________ 8____ 9__ 10_____ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2793 from articles/00107818 from sent38

Text  : Pod względem społecznym różnice te wydają się być jeszcze bardziej skrajne .
Tokens: 1__ 2_______ 3_________ 4______ 5_ 6_____ 7__ 8__ 9______ 10______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2794 from articles/00107818 from sent39

Text  : Bonobo są dużo bardziej skłonne do bezinteresownego dzielenia się pożywieniem ,  a  tego typu zachowania altruistyczne są typowe dla ludzi i  bardzo rzadko spotykane wśród szympansów zwyczajnych .
Tokens: 1_____ 2_ 3___ 4_______ 5______ 6_ 7_______________ 8________ 9__ 10_________ 11 12 13__ 14__ 15________ 16___________ 17 18____ 19_ 20___ 21 22____ 23____ 24_______ 25___ 26________ 27_________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2795 from articles/00107818 from sent40

Text  : Wręcz przeciwnie - te małpy przypominają nasz gatunek raczej od ciemnej strony :  potrafią zabijać osobniki z  obcych stad ,  młode ,  bić samice .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_ 5____ 6___________ 7___ 8______ 9_____ 10 11_____ 12____ 13 14______ 15_____ 16______ 17 18____ 19__ 20 21___ 22 23_ 24____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2796 from articles/00107818 from sent41

Text  : Myśląc o tych podobieństwach i różnicach , trzeba jednak pamiętać ,  że na razie naukowcy nie są w  stanie powiązać bezpośrednio z  nimi różnic w  genomach trzech gatunków naczelnych .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4_____________ 5 6________ 7 8_____ 9_____ 10______ 11 12 13 14___ 15______ 16_ 17 18 19____ 20______ 21__________ 22 23__ 24____ 25 26______ 27____ 28______ 29________ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2797 from articles/00107818 from sent42

Text  : Wciąż ogromna przepaść dzieli badania genetyczne i obserwacje psychologiczno -  społeczne .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4_____ 5______ 6_________ 7 8_________ 9_____________ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2798 from articles/00107818 from sent43

Text  : W innej części analizy genomu bonobo badacze stwierdzili , że gatunki szympansów nie wymieniały genów (  czyli nie krzyżowały się )  po tym ,  jak ich rodowe linie rozdzieliły się około 2  mln lat temu .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4______ 5_____ 6_____ 7______ 8__________ 9 10 11_____ 12________ 13_ 14________ 15___ 16 17___ 18_ 19________ 20_ 21 22 23_ 24 25_ 26_ 27____ 28___ 29_________ 30_ 31___ 32 33_ 34_ 35__ 36

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2799 from articles/00107818 from sent44

Text  : To zaskakujące , bo w przypadku innych naczelnych takie ślady krzyżowania między gatunkami stwierdzono wielokrotnie .
Tokens: 1_ 2__________ 3 4_ 5 6________ 7_____ 8_________ 9____ 10___ 11_________ 12____ 13_______ 14_________ 15__________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2800 from articles/00107818 from sent45

Text  : W przypadku bonobo przeszkodą mogła być wyjątkowa izolacja od innych szympansów ,  którą stworzyła powstała w  tym czasie rzeka Kongo .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_________ 5____ 6__ 7________ 8_______ 9_ 10____ 11________ 12 13___ 14_______ 15______ 16 17_ 18____ 19___ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Kongo (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2801 from articles/00107818 from sent46

Text  : Analiza genomu bonobo i porównanie go z materiałem genetycznym szympansa zwyczajnego i  człowieka to dopiero pierwszy krok .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4 5_________ 6_ 7 8_________ 9__________ 10_______ 11_________ 12 13_______ 14 15_____ 16______ 17__ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2802 from articles/00107818 from sent47

Text  : Na razie niewiele można z tego wywnioskować .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4____ 5 6___ 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2803 from articles/00107818 from sent48

Text  : Ale zgromadzone informacje pozwolą w przyszłości lepiej zrozumieć genetyczne podłoże cech ,  które ludzie dzielą z  obiema małpami .
Tokens: 1__ 2__________ 3_________ 4______ 5 6__________ 7_____ 8________ 9_________ 10_____ 11__ 12 13___ 14____ 15____ 16 17____ 18_____ 19

Chunks:

2016-10-31 14:04:06,693 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 125 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107820.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107820.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2804 from articles/00107820 from sent1

Text  : Euro w Poznaniu .
Tokens: 1___ 2 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Euro (confidence=0.81)
  TruePositive nam [3,3] = Poznaniu (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2805 from articles/00107820 from sent2

Text  : Co widzieli i pisali dziennikarze z zagranicy ?
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_____ 5___________ 6 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2806 from articles/00107820 from sent3

Text  : Irlandzkie radia i telewizje , włoscy dziennikarze sportowi , a  także Al -  Jazeera .
Tokens: 1_________ 2____ 3 4________ 5 6_____ 7___________ 8_______ 9 10 11___ 12 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = Al - Jazeera (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2807 from articles/00107820 from sent4

Text  : Przez ponad tydzień Poznań był na ustach całego świata .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4_____ 5__ 6_ 7_____ 8_____ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Poznań (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2808 from articles/00107820 from sent5

Text  : Jakie wrażenia wywiozą od nas wysłannicy zagranicznych mediów ?
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4_ 5__ 6_________ 7____________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2809 from articles/00107820 from sent6

Text  : Nathan Murphy jest dziennikarzem sportowym w irlandzkim radiu Today FM .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4____________ 5________ 6 7_________ 8____ 9____ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Nathan Murphy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Today FM (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2810 from articles/00107820 from sent7

Text  : Do Polski przyjechał po raz pierwszy .
Tokens: 1_ 2_____ 3_________ 4_ 5__ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2811 from articles/00107820 from sent8

Text  : Mówi , że wcześniej wyobrażał ją sobie jako zacofany kraj ,  tkwiący pod względem rozwoju gdzieś w  latach 80 .
Tokens: 1___ 2 3_ 4________ 5________ 6_ 7____ 8___ 9_______ 10__ 11 12_____ 13_ 14______ 15_____ 16____ 17 18____ 19 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2812 from articles/00107820 from sent9

Text  : A potem wylądował na lotnisku w Gdańsku . . .
Tokens: 1 2____ 3________ 4_ 5_______ 6 7______ 8 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2813 from articles/00107820 from sent10

Text  : - Nie sądził em , że jesteście tak nowoczesnym państwem .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_ 5 6_ 7________ 8__ 9__________ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2814 from articles/00107820 from sent11

Text  : Tu , w Poznaniu , też macie świetną infrastrukturę .
Tokens: 1_ 2 3 4_______ 5 6__ 7____ 8______ 9_____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2815 from articles/00107820 from sent12

Text  : Jest u was zupełnie jak w Irlandii . . .  -  dziwi się i  chwali .
Tokens: 1___ 2 3__ 4_______ 5__ 6 7_______ 8 9 10 11 12___ 13_ 14 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Irlandii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2816 from articles/00107820 from sent13

Text  : Ludzie w Irlandii mogli posłuchać w radiu jego krótkich relacji i  wiadomości z  Polski .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5________ 6 7____ 8___ 9_______ 10_____ 11 12________ 13 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Irlandii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2817 from articles/00107820 from sent14

Text  : Co w nich mówił ?
Tokens: 1_ 2 3___ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2818 from articles/00107820 from sent15

Text  : - Przedstawiał em wasz kraj w bardzo pozytywnym świetle .
Tokens: 1 2___________ 3_ 4___ 5___ 6 7_____ 8_________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2819 from articles/00107820 from sent16

Text  : Zresztą nie tylko ja .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4_ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2820 from articles/00107820 from sent17

Text  : Rozmawiali śmy z wieloma irlandzkimi kibicami .
Tokens: 1_________ 2__ 3 4______ 5__________ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2821 from articles/00107820 from sent18

Text  : I na antenie bardzo chwalili Polskę i Polaków .
Tokens: 1 2_ 3______ 4_____ 5_______ 6_____ 7 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polskę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Polaków (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2822 from articles/00107820 from sent19

Text  : Podkreśla , że jest co najmniej jedna rzecz , która w  porównaniu z  Irlandią wypada zdecydowanie na korzyść Polski .
Tokens: 1________ 2 3_ 4___ 5_ 6_______ 7____ 8____ 9 10___ 11 12________ 13 14______ 15____ 16__________ 17 18_____ 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Irlandią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2823 from articles/00107820 from sent20

Text  : Ceny : - Wszystko jest u was takie tanie :  jedzenie ,  piwo ,  nawet taksówki .
Tokens: 1___ 2 3 4_______ 5___ 6 7__ 8____ 9____ 10 11______ 12 13__ 14 15___ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2824 from articles/00107820 from sent21

Text  : Czuł em się trochę niepewnie
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4_____ 5________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2825 from articles/00107820 from sent22

Text  : Ameet Chana jest znany przede wszystkim jako aktor .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4____ 5_____ 6________ 7___ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Ameet Chana (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2826 from articles/00107820 from sent23

Text  : Ale obecnie jeździ po Polsce z ekipą operatorów i dziennikarzy .
Tokens: 1__ 2______ 3_____ 4_ 5_____ 6 7____ 8_________ 9 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2827 from articles/00107820 from sent24

Text  : Przyjechali z Londynu .
Tokens: 1__________ 2 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Londynu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2828 from articles/00107820 from sent25

Text  : Pracują dla niezależnej brytyjskiej telewizji , pokazują Polskę , przeprowadzają wywiady z  przechodniami .
Tokens: 1______ 2__ 3__________ 4__________ 5________ 6 7_______ 8_____ 9 10____________ 11_____ 12 13___________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polskę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2829 from articles/00107820 from sent26

Text  : Kręcą film dokumentalny o Euro 2012 i o tym ,  co dzieje się wokół turnieju .
Tokens: 1____ 2___ 3___________ 4 5___ 6___ 7 8 9__ 10 11 12____ 13_ 14___ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2830 from articles/00107820 from sent27

Text  : Wędrują pomiędzy miastami organizującymi mistrzostwa .
Tokens: 1______ 2_______ 3_______ 4_____________ 5__________ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = mistrzostwa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2831 from articles/00107820 from sent28

Text  : Do Poznania dotarli prosto z Warszawy .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4_____ 5 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Poznania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Warszawy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2832 from articles/00107820 from sent29

Text  : - Tuż przed mistrzostwami nie mieli ście na Wyspach najlepszej prasy -  mówi Chana .
Tokens: 1 2__ 3____ 4____________ 5__ 6____ 7___ 8_ 9______ 10________ 11___ 12 13__ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Wyspach (confidence=0.96)
  TruePositive nam [14,14] = Chana (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [4,4] = mistrzostwami

(ChunkerEvaluator) Sentence #2833 from articles/00107820 from sent30

Text  : - To m . in . z powodu głośnego dokumentu BBC ,  który w  negatywnym świetle pokazał Polskę i  Ukrainę .
Tokens: 1 2_ 3 4 5_ 6 7 8_____ 9_______ 10_______ 11_ 12 13___ 14 15________ 16_____ 17_____ 18____ 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = BBC (confidence=0.98)
  TruePositive nam [18,18] = Polskę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Ukrainę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2834 from articles/00107820 from sent31

Text  : Muszę przyznać , że przed przyjazdem do Polski sam miałem pewne obawy .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_ 5____ 6_________ 7_ 8_____ 9__ 10____ 11___ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2835 from articles/00107820 from sent32

Text  : Czuł em się trochę niepewnie - przyznaje .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4_____ 5________ 6 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2836 from articles/00107820 from sent33

Text  : Co pokaże ekipa , z którą jeździ po Polsce Ameet Chana ?
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4 5 6____ 7_____ 8_ 9_____ 10___ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Ameet Chana (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2837 from articles/00107820 from sent34

Text  : - Tu , na miejscu , całkowicie zmienił em zdanie .
Tokens: 1 2_ 3 4_ 5______ 6 7_________ 8______ 9_ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2838 from articles/00107820 from sent35

Text  : Wasz kraj idzie w bardzo dobrym kierunku ! - twierdzi .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4 5_____ 6_____ 7_______ 8 9 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2839 from articles/00107820 from sent36

Text  : Chana podkreśla też , że w Poznaniu podobało mu się bardziej niż w  Warszawie .
Tokens: 1____ 2________ 3__ 4 5_ 6 7_______ 8_______ 9_ 10_ 11______ 12_ 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Poznaniu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Warszawie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Chana

(ChunkerEvaluator) Sentence #2840 from articles/00107820 from sent37

Text  : - W stolicy ludzie są bardziej zdystansowani , mniej zintegrowani .
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5_ 6_______ 7____________ 8 9____ 10__________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2841 from articles/00107820 from sent38

Text  : Po przyjeździe do Poznania od razu poczuli śmy zmianę .
Tokens: 1_ 2__________ 3_ 4_______ 5_ 6___ 7______ 8__ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Poznania (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2842 from articles/00107820 from sent39

Text  : Nawet nieznajomi ludzie byli dla nas bardzo pomocni , sami podchodzili i  zagadywali .
Tokens: 1____ 2_________ 3_____ 4___ 5__ 6__ 7_____ 8______ 9 10__ 11_________ 12 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2843 from articles/00107820 from sent40

Text  : Jego ekipa jest w Poznaniu tylko na chwilę .
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4 5_______ 6____ 7_ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2844 from articles/00107820 from sent41

Text  : Rozglądali się głównie po Starym Mieście .
Tokens: 1_________ 2__ 3______ 4_ 5_____ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Starym Mieście (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2845 from articles/00107820 from sent42

Text  : - Piękna architektura , zwłaszcza na rynku .
Tokens: 1 2_____ 3___________ 4 5________ 6_ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2846 from articles/00107820 from sent43

Text  : Na ulicach też świetna atmosfera , choć w dużej mierze dzięki fanom z  Irlandii ,  którzy dodają kolorytu całej imprezie -  zachwyca się .
Tokens: 1_ 2______ 3__ 4______ 5________ 6 7___ 8 9____ 10____ 11____ 12___ 13 14______ 15 16____ 17____ 18______ 19___ 20______ 21 22______ 23_ 24

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Irlandii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2847 from articles/00107820 from sent44

Text  : Uprzejmi Polacy i dziwnie dużo dziur
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4______ 5___ 6____

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polacy (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2848 from articles/00107820 from sent45

Text  : Luca Gelmini to wysłannik „ Corriere della Sera ” -  znanej włoskiej gazety codziennej .
Tokens: 1___ 2______ 3_ 4________ 5 6_______ 7____ 8___ 9 10 11____ 12______ 13____ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Luca Gelmini (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,8] = Corriere della Sera (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2849 from articles/00107820 from sent46

Text  : Zajmuje się sportem .
Tokens: 1______ 2__ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2850 from articles/00107820 from sent47

Text  : Był już m . in . na mundialu w RPA przed dwoma laty .
Tokens: 1__ 2__ 3 4 5_ 6 7_ 8_______ 9 10_ 11___ 12___ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = RPA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2851 from articles/00107820 from sent48

Text  : - Ciężko porównywać tamten turniej z polsko - ukraińskim .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4_____ 5______ 6 7_____ 8 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2852 from articles/00107820 from sent49

Text  : Afryka to zupełnie inna część świata , inna kultura -  mówi .
Tokens: 1_____ 2_ 3_______ 4___ 5____ 6_____ 7 8___ 9______ 10 11__ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Afryka

(ChunkerEvaluator) Sentence #2853 from articles/00107820 from sent50

Text  : Dobrze ocenia organizację Euro w Poznaniu .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__________ 4___ 5 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Euro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Poznaniu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2854 from articles/00107820 from sent51

Text  : Podkreśla , że wywiezie z naszego kraju i miasta bardzo pozytywne wrażenia .
Tokens: 1________ 2 3_ 4_______ 5 6______ 7____ 8 9_____ 10____ 11_______ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2855 from articles/00107820 from sent52

Text  : - Polacy są bardzo uprzejmi .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4_____ 5_______ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Polacy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2856 from articles/00107820 from sent53

Text  : Zawsze można liczyć na waszą pomoc .
Tokens: 1_____ 2____ 3_____ 4_ 5____ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2857 from articles/00107820 from sent54

Text  : W Poznaniu jest też świetna komunikacja , bardzo dobrze działają taksówki .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4__ 5______ 6__________ 7 8_____ 9_____ 10______ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2858 from articles/00107820 from sent55

Text  : Od razu widać , że Polska to nowoczesny , europejski kraj -  mówi .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4 5_ 6_____ 7_ 8_________ 9 10________ 11__ 12 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2859 from articles/00107820 from sent56

Text  : Wskazuje jedną rzecz , która wprawiła go w zdumienie :  -  Drogi !
Tokens: 1_______ 2____ 3____ 4 5____ 6_______ 7_ 8 9________ 10 11 12___ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = Drogi (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2860 from articles/00107820 from sent57

Text  : Fatalnie się po nich jeździ , mnóstwo dziur !
Tokens: 1_______ 2__ 3_ 4___ 5_____ 6 7______ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2861 from articles/00107820 from sent58

Text  : Operatorzy wspominają gorące dziewczyny
Tokens: 1_________ 2_________ 3_____ 4_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2862 from articles/00107820 from sent59

Text  : A co widzieli ci , którzy stoją za kamerą ?
Tokens: 1 2_ 3_______ 4_ 5 6_____ 7____ 8_ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2863 from articles/00107820 from sent60

Text  : Pytamy trzech operatorów irlandzkiej telewizji RTE , których spotykamy przechadzających się po strefie kibica .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_________ 4__________ 5________ 6__ 7 8______ 9________ 10______________ 11_ 12 13_____ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = RTE (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2864 from articles/00107820 from sent61

Text  : James Rolfe od razu zaznacza , że w Poznaniu najbardziej spodobały mu się dwie rzeczy .
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4___ 5_______ 6 7_ 8 9_______ 10_________ 11_______ 12 13_ 14__ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = James Rolfe (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2865 from articles/00107820 from sent62

Text  : - Gorące dziewczyny i dobre piwo - wymienia z uśmiechem .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4 5____ 6___ 7 8_______ 9 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2866 from articles/00107820 from sent63

Text  : Tak jak większość irlandzkich kibiców .
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4__________ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2867 from articles/00107820 from sent64

Text  : Jego koledzy , Ian Hourigan i William Lett , potakują głowami .
Tokens: 1___ 2______ 3 4__ 5_______ 6 7______ 8___ 9 10______ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Ian Hourigan (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = William Lett (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2868 from articles/00107820 from sent65

Text  : Do Polski jechali samochodem z Dublina .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_________ 5 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Dublina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2869 from articles/00107820 from sent66

Text  : Ponad dwa tysiące kilometrów w dwa dni , ale nie żałują .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4_________ 5 6__ 7__ 8 9__ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2870 from articles/00107820 from sent67

Text  : Większość turnieju spędzili w Sopocie - do Poznania przyjeżdżali tylko w  dni meczów .
Tokens: 1________ 2_______ 3_______ 4 5______ 6 7_ 8_______ 9___________ 10___ 11 12_ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sopocie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Poznania (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2871 from articles/00107820 from sent68

Text  : Chwalą naszą strefę kibica .
Tokens: 1_____ 2____ 3_____ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2872 from articles/00107820 from sent69

Text  : - Jest o wiele lepsza niż w Gdańsku , tam jest na uboczu miasta ,  nie ma aż takiej atmosfery i  emocji -  twierdzą .
Tokens: 1 2___ 3 4____ 5_____ 6__ 7 8______ 9 10_ 11__ 12 13____ 14____ 15 16_ 17 18 19____ 20_______ 21 22____ 23 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2873 from articles/00107820 from sent70

Text  : Między Gdańskiem a Poznaniem jeździli samochodem .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4________ 5_______ 6_________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Gdańskiem (confidence=0.88)
  TruePositive nam [4,4] = Poznaniem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2874 from articles/00107820 from sent71

Text  : Żartują nawet , że brak autostrady nie jest zły ,  bo dzięki temu mogli przejeżdżać przez różne miejscowości zwykłymi drogami i  zobaczyć przy okazji kawałek współczesnej Polski .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_ 5___ 6_________ 7__ 8___ 9__ 10 11 12____ 13__ 14___ 15_________ 16___ 17___ 18__________ 19______ 20_____ 21 22______ 23__ 24____ 25_____ 26__________ 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2875 from articles/00107820 from sent72

Text  : Za to kierowcy dali im się we znaki .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4___ 5_ 6__ 7_ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2876 from articles/00107820 from sent73

Text  : - Niektórzy to wariaci !
Tokens: 1 2________ 3_ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2877 from articles/00107820 from sent74

Text  : Jeżdżą za szybko , wyprzedzają w niebezpieczny sposób , nawet na wąskich drogach -  wzdycha Hourigan .
Tokens: 1_____ 2_ 3_____ 4 5__________ 6 7____________ 8_____ 9 10___ 11 12_____ 13_____ 14 15_____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Hourigan (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2878 from articles/00107820 from sent75

Text  : Na pogodę też nieco psioczyli , ale wczoraj przestali ,  bo wreszcie trafili na słoneczny dzień .
Tokens: 1_ 2_____ 3__ 4____ 5________ 6 7__ 8______ 9________ 10 11 12______ 13_____ 14 15_______ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2879 from articles/00107820 from sent76

Text  : Twierdzą , że wrócą jeszcze do Polski i do Poznania ,  zachęcą znajomych i  polecą nas jako świetne miejsce na wakacje .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4____ 5______ 6_ 7_____ 8 9_ 10______ 11 12_____ 13_______ 14 15____ 16_ 17__ 18_____ 19_____ 20 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Poznania (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:06,979 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 126 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107822.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107822.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2880 from articles/00107822 from sent1

Text  : Ruch Palikota : sytuacja w Enei grozi wyłączeniem prądu w  części Polski
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_______ 5 6___ 7____ 8__________ 9____ 10 11____ 12____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Ruch Palikota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Enei (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2881 from articles/00107822 from sent2

Text  : W związku z protestem w spółce Enea grozi nam wyłączenie prądu w  znacznej części Polski -  uważają politycy Ruchu Palikota .
Tokens: 1 2______ 3 4________ 5 6_____ 7___ 8____ 9__ 10________ 11___ 12 13______ 14____ 15____ 16 17_____ 18______ 19___ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Enea (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2882 from articles/00107822 from sent3

Text  : Według nich pojawiają się niepokojące informacje o niegospodarności w Enei .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4__ 5__________ 6_________ 7 8_______________ 9 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Enei (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2883 from articles/00107822 from sent4

Text  : Zdaniem rzeczniczki MSP protest nie groził wyłączeniem prądu .
Tokens: 1______ 2__________ 3__ 4______ 5__ 6_____ 7__________ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = MSP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2884 from articles/00107822 from sent5

Text  : " Mamy do czynienia z protestem w jednej z największych spółek Skarbu Państwa ,  który wydaje się być przemilczany ,  pomijany "  -  powiedział we wtorek na konferencji prasowej w  Sejmie rzecznik klubu Ruchu Palikota Andrzej Rozenek .
Tokens: 1 2___ 3_ 4________ 5 6________ 7 8_____ 9 10__________ 11____ 12____ 13_____ 14 15___ 16____ 17_ 18_ 19__________ 20 21______ 22 23 24________ 25 26____ 27 28_________ 29______ 30 31____ 32______ 33___ 34___ 35______ 36_____ 37_____ 38

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Skarbu Państwa (confidence=0.93)
  TruePositive nam [31,31] = Sejmie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Andrzej Rozenek (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2885 from articles/00107822 from sent6

Text  : Poseł Ruchu Jan Cedzyński podkreślał , że pracownicy spółki Enea informują o  możliwej przerwie w  dostawach energii elektrycznej w  trakcie trwających rozgrywek Euro 2012 i  możliwych kolejnych akcjach protestacyjnych w  następnych dniach .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4________ 5_________ 6 7_ 8_________ 9_____ 10__ 11_______ 12 13______ 14______ 15 16_______ 17_____ 18__________ 19 20_____ 21________ 22_______ 23__ 24__ 25 26_______ 27_______ 28_____ 29_____________ 30 31________ 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Ruchu (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,4] = Jan Cedzyński (confidence=0.88)
  TruePositive nam [10,10] = Enea (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,24] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2886 from articles/00107822 from sent7

Text  : " Piszą , iż do tak drastycznej formy protestu zmusza ich m  .  in .  fakt ,  że w  czasie ,  gdy szuka się oszczędności na pracownikach spółki ,  minister skarbu państwa w  rządzie Donalda Tuska lekceważąco odnosi się do pochodzących od strony społecznej i  z  interpelacji poselskich informacji o  milionowych wydatkach ,  niegospodarności i  nepotyzmie ,  jakiego dopuszcza się prezes Enea SA "  -  mówił poseł Ruchu .
Tokens: 1 2____ 3 4_ 5_ 6__ 7__________ 8____ 9_______ 10____ 11_ 12 13 14 15 16__ 17 18 19 20____ 21 22_ 23___ 24_ 25__________ 26 27__________ 28____ 29 30______ 31____ 32_____ 33 34_____ 35_____ 36___ 37_________ 38____ 39_ 40 41__________ 42 43____ 44________ 45 46 47__________ 48________ 49________ 50 51_________ 52_______ 53 54______________ 55 56________ 57 58_____ 59_______ 60_ 61____ 62__ 63 64 65 66___ 67___ 68___ 69

Chunks:
  TruePositive nam [35,36] = Donalda Tuska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [62,63] = Enea SA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [68,68] = Ruchu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2887 from articles/00107822 from sent8

Text  : Jak dodał , na ministrze skarbu Mikołaju Budzanowskim " nie zrobiły nawet wrażenia informacje o  możliwych korupcyjnych powiązaniach między wysokiego szczebla urzędnikami jego resortu ,  a  wskazywanym obecnie przez komitet strajkowy prezesem "  .
Tokens: 1__ 2____ 3 4_ 5________ 6_____ 7_______ 8___________ 9 10_ 11_____ 12___ 13______ 14________ 15 16_______ 17__________ 18__________ 19____ 20_______ 21______ 22_________ 23__ 24_____ 25 26 27_________ 28_____ 29___ 30_____ 31_______ 32______ 33 34

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Mikołaju Budzanowskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2888 from articles/00107822 from sent9

Text  : " Powody takiego braku reakcji ministra skarbu są zastanawiające "  -  stwierdził Cedzyński .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4____ 5______ 6_______ 7_____ 8_ 9_____________ 10 11 12________ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Cedzyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2889 from articles/00107822 from sent10

Text  : " Być może ich wyjaśnienie tkwi w znajdującym się w  posiadaniu Ruchu Palikota oświadczeniu jednego z  pracowników .
Tokens: 1 2__ 3___ 4__ 5__________ 6___ 7 8__________ 9__ 10 11________ 12___ 13______ 14__________ 15_____ 16 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2890 from articles/00107822 from sent11

Text  : Osoba ta wskazała na fakty i zdarzenia dotyczące powiązań prezesa Enea SA z  obecnie pełniącymi najwyższe funkcje urzędnikami Skarbu Państwa .
Tokens: 1____ 2_ 3_______ 4_ 5____ 6 7________ 8________ 9_______ 10_____ 11__ 12 13 14_____ 15________ 16_______ 17_____ 18_________ 19____ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Enea SA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Skarbu Państwa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2891 from articles/00107822 from sent12

Text  : To tłumaczy , dlaczego jednemu z prezesów spółek Skarbu Państwa uchodzą na sucho milionowe akty niegospodarności ,  które następnie muszą być pokrywane oszczędnościami na pracownikach "  -  powiedział .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_______ 5______ 6 7_______ 8_____ 9_____ 10_____ 11_____ 12 13___ 14_______ 15__ 16______________ 17 18___ 19_______ 20___ 21_ 22_______ 23_____________ 24 25__________ 26 27 28________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Skarbu Państwa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2892 from articles/00107822 from sent13

Text  : Cedzyński poinformował , że Ruch Palikota złożył w tej sprawie zawiadomienie do organów ścigania .
Tokens: 1________ 2___________ 3 4_ 5___ 6_______ 7_____ 8 9__ 10_____ 11___________ 12 13_____ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Ruch Palikota (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Cedzyński

(ChunkerEvaluator) Sentence #2893 from articles/00107822 from sent14

Text  : Jak dodał , Prokuratura Okręgowa w Poznaniu wszczęła śledztwo ws .  nieprawidłowego zarządzania spółki Enea SA i  wyrządzeniu jej znacznej szkody majątkowej w  okresie 2010 -  2012 .
Tokens: 1__ 2____ 3 4__________ 5_______ 6 7_______ 8_______ 9_______ 10 11 12_____________ 13_________ 14____ 15__ 16 17 18_________ 19_ 20______ 21____ 22________ 23 24_____ 25__ 26 27__ 28

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Prokuratura Okręgowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Poznaniu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Enea SA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2894 from articles/00107822 from sent15

Text  : Rozenek zaapelował do zarządu spółki , by podjął się wyjaśnienia "  pojawiających się bardzo niepokojących doniesień "  .
Tokens: 1______ 2_________ 3_ 4______ 5_____ 6 7_ 8_____ 9__ 10_________ 11 12___________ 13_ 14____ 15___________ 16_______ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Rozenek (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2895 from articles/00107822 from sent16

Text  : " Jeśli ktoś marnotrawi nasze pieniądze , pieniądze spółki Skarbu Państwa ,  to należy temu przeciwdziałać "  -  dodał .
Tokens: 1 2____ 3___ 4_________ 5____ 6________ 7 8________ 9_____ 10____ 11_____ 12 13 14____ 15__ 16____________ 17 18 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Skarbu Państwa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2896 from articles/00107822 from sent17

Text  : Rzeczniczka MSP Magdalena Kobos poinformowała we wtorek PAP , że protest jednego ze związków zawodowych w  spółce Enea Operator w  żadnym stopniu nie groził wyłączeniami prądu .
Tokens: 1__________ 2__ 3________ 4____ 5____________ 6_ 7_____ 8__ 9 10 11_____ 12_____ 13 14______ 15________ 16 17____ 18__ 19______ 20 21____ 22_____ 23_ 24____ 25__________ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = PAP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,4] = MSP Magdalena Kobos (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [18,19] = Enea Operator (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = MSP
  FalseNegative nam [3,4] = Magdalena Kobos
  FalseNegative nam [18,18] = Enea

(ChunkerEvaluator) Sentence #2897 from articles/00107822 from sent18

Text  : " Związkowcy kładli na szali powodzenie organizacji meczu w Poznaniu ,  co uznaję za naganne .
Tokens: 1 2_________ 3_____ 4_ 5____ 6_________ 7__________ 8____ 9 10______ 11 12 13____ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2898 from articles/00107822 from sent19

Text  : Ministerstwo Skarbu Państwa na bieżąco otrzymuje informacje ze spółki i  monitoruje sytuację .
Tokens: 1___________ 2_____ 3______ 4_ 5______ 6________ 7_________ 8_ 9_____ 10 11________ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Ministerstwo Skarbu Państwa (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2899 from articles/00107822 from sent20

Text  : Ministerstwo zleciło kontrolę poruszanych przez Pana posła kwestii radzie nadzorczej spółki .
Tokens: 1___________ 2______ 3_______ 4__________ 5____ 6___ 7____ 8______ 9_____ 10________ 11____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Ministerstwo

(ChunkerEvaluator) Sentence #2900 from articles/00107822 from sent21

Text  : Część punktów została już wyjaśniona , pozostałe są sprawdzane "  -  poinformowała Kobos w  przesłanym PAP stanowisku .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4__ 5_________ 6 7________ 8_ 9_________ 10 11 12___________ 13___ 14 15________ 16_ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kobos (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = PAP (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2901 from articles/00107822 from sent22

Text  : Dodała , że w poniedziałek wczoraj odbyło się posiedzenie rady nadzorczej spółki .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4 5___________ 6______ 7_____ 8__ 9__________ 10__ 11________ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2902 from articles/00107822 from sent23

Text  : Podkreśliła , że MSP deklaruje pełną współpracę z organami ścigania .
Tokens: 1__________ 2 3_ 4__ 5________ 6____ 7_________ 8 9_______ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = MSP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2903 from articles/00107822 from sent24

Text  : " Przekazali śmy pełną dokumentację NIK , zwrócili śmy się też do ABW o  informację o  wynikach postępowania .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4____ 5___________ 6__ 7 8_______ 9__ 10_ 11_ 12 13_ 14 15________ 16 17______ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = NIK (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = ABW (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2904 from articles/00107822 from sent25

Text  : Pan poseł Cedzyński otrzymał wszystkie informacje i wyjaśnienia , w  zakresie ,  w  jakim pozwalały na to przepisy ustawy o  ofercie publicznej i  warunkach wprowadzania instrumentów finansowych do zorganizowanego systemu obrotu oraz spółkach publicznych .
Tokens: 1__ 2____ 3________ 4_______ 5________ 6_________ 7 8__________ 9 10 11______ 12 13 14___ 15_______ 16 17 18______ 19____ 20 21_____ 22________ 23 24_______ 25__________ 26__________ 27_________ 28 29_____________ 30_____ 31____ 32__ 33______ 34_________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Cedzyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2905 from articles/00107822 from sent26

Text  : Wynika to z faktu , że Enea SA jest spółką notowaną na giełdzie "  -  poinformowała .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4____ 5 6_ 7___ 8_ 9___ 10____ 11______ 12 13______ 14 15 16___________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Enea SA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2906 from articles/00107822 from sent27

Text  : W poniedziałek odbył się strajk ostrzegawczy w spółce Enea Operator .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4__ 5_____ 6___________ 7 8_____ 9___ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Enea Operator (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2907 from articles/00107822 from sent28

Text  : Niewykluczone , że strajk zostanie powtórzony .
Tokens: 1____________ 2 3_ 4_____ 5_______ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2908 from articles/00107822 from sent29

Text  : Działające w spółce związki twierdziły , że chcą w ten sposób zaprotestować przeciw łamaniu praw pracowniczych .
Tokens: 1_________ 2 3_____ 4______ 5_________ 6 7_ 8___ 9 10_ 11____ 12___________ 13_____ 14_____ 15__ 16___________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2909 from articles/00107822 from sent30

Text  : Według związkowców spór z zarządem dotyczy restrukturyzacji wewnętrznej w spółce Enea Operator i  trwa od ubiegłego roku .
Tokens: 1_____ 2__________ 3___ 4 5_______ 6______ 7_______________ 8__________ 9 10____ 11__ 12______ 13 14__ 15 16_______ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Enea Operator (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2910 from articles/00107822 from sent31

Text  : W ich ocenie efektem restrukturyzacji spółki będzie likwidacja jednostek terenowych technicznej obsługi klienta ,  a  po ich zlikwidowaniu "  zdecydowanie pogorszy się obsługa klientów "  .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4______ 5_______________ 6_____ 7_____ 8_________ 9________ 10________ 11_________ 12_____ 13_____ 14 15 16 17_ 18___________ 19 20__________ 21______ 22_ 23_____ 24______ 25 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2911 from articles/00107822 from sent32

Text  : Enea zajmuje się wytwarzaniem i dystrybucją energii elektrycznej .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4___________ 5 6__________ 7______ 8___________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Enea (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2912 from articles/00107822 from sent33

Text  : Sprzedaje ok . 16 proc . energii elektrycznej wykorzystywanej w  Polsce (  w  ujęciu ilościowym )  .
Tokens: 1________ 2_ 3 4_ 5___ 6 7______ 8___________ 9______________ 10 11____ 12 13 14____ 15________ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2913 from articles/00107822 from sent34

Text  : Zaopatruje w energię mieszkańców zachodniej i północno zachodniej Polski .
Tokens: 1_________ 2 3______ 4__________ 5_________ 6 7_______ 8_________ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2914 from articles/00107822 from sent35

Text  : ( planujemy kontynuację tematu )
Tokens: 1 2________ 3__________ 4_____ 5

Chunks:

2016-10-31 14:04:07,214 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 127 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107823.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107823.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2915 from articles/00107823 from sent1

Text  : Analitycy : mimo Euro 2012 reklama w Polsce ma się gorzej
Tokens: 1________ 2 3___ 4___ 5___ 6______ 7 8_____ 9_ 10_ 11____

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2916 from articles/00107823 from sent2

Text  : Branża reklamowa liczyła na euro - żniwa , tymczasem najnowsza analiza jest twarda :  klienci wydadzą mniej niż rok temu ,  mimo Euro 2012 .
Tokens: 1_____ 2________ 3______ 4_ 5___ 6 7____ 8 9________ 10_______ 11_____ 12__ 13____ 14 15_____ 16_____ 17___ 18_ 19_ 20__ 21 22__ 23__ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2917 from articles/00107823 from sent3

Text  : Analitycy firmy ZenithOptimedia oszacowali , że wydatki na reklamę w  Polsce w  tym roku sięgną 7  ,  09 mld zł netto .
Tokens: 1________ 2____ 3______________ 4_________ 5 6_ 7______ 8_ 9______ 10 11____ 12 13_ 14__ 15____ 16 17 18 19_ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = ZenithOptimedia (confidence=0.96)
  TruePositive nam [11,11] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2918 from articles/00107823 from sent4

Text  : ZenithOptimedia udostępnia analizy dotyczące działań branży na świecie , a  także ważniejszych rynków lokalnych .
Tokens: 1______________ 2_________ 3______ 4________ 5______ 6_____ 7_ 8______ 9 10 11___ 12__________ 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ZenithOptimedia (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2919 from articles/00107823 from sent5

Text  : Jej eksperci w swej najnowszej publikacji przewidują , że w  tym roku łączne wydatki na reklamę w  Polsce okażą się o  0  ,  7  proc .  niższe niż w  roku 2011 .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4___ 5_________ 6_________ 7_________ 8 9_ 10 11_ 12__ 13____ 14_____ 15 16_____ 17 18____ 19___ 20_ 21 22 23 24 25__ 26 27____ 28_ 29 30__ 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2920 from articles/00107823 from sent6

Text  : Ich poprzednie szacunki mówiły o wzroście na poziomie 1 ,  9  proc .
Tokens: 1__ 2_________ 3_______ 4_____ 5 6_______ 7_ 8_______ 9 10 11 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2921 from articles/00107823 from sent7

Text  : W opinii analityków ZenithOptimedia obniżenie wydatków reklamowych wiąże się z  ogólną sytuacją makroekonomiczną ,  która wpływa na ograniczenia budżetów poszczególnych firm .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4______________ 5________ 6_______ 7__________ 8____ 9__ 10 11____ 12______ 13______________ 14 15___ 16____ 17 18__________ 19______ 20____________ 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ZenithOptimedia (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2922 from articles/00107823 from sent8

Text  : - Zredukowali śmy wcześniejsze prognozy z uwagi na mało optymistyczne informacje płynące z  rynku ,  dotyczące wartości wydatków reklamowych w  I  kwartale ,  oraz prognozy gospodarcze mówiące o  spowolnieniu wzrostu PKB ,  spadku eksportu ,  inwestycji i  konsumpcji -  wskazała dyrektor działu rozwoju badań w  ZenithOptimedia Group Anna Marszalik -  Kraszewska .
Tokens: 1 2__________ 3__ 4___________ 5_______ 6 7____ 8_ 9___ 10___________ 11________ 12_____ 13 14___ 15 16_______ 17______ 18______ 19_________ 20 21 22______ 23 24__ 25______ 26_________ 27_____ 28 29__________ 30_____ 31_ 32 33____ 34______ 35 36________ 37 38________ 39 40______ 41______ 42____ 43_____ 44___ 45 46_____________ 47___ 48__ 49_______ 50 51________ 52

Chunks:
  TruePositive nam [31,31] = PKB (confidence=0.99)
  TruePositive nam [46,47] = ZenithOptimedia Group (confidence=1.00)
  TruePositive nam [48,51] = Anna Marszalik - Kraszewska (confidence=0.57)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2923 from articles/00107823 from sent9

Text  : Jak dodała , ostrożniejsze obecnie prognozy wynikają także z weryfikacji oczekiwań związanych z  piłkarskimi mistrzostwami Euro 2012 .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4____________ 5______ 6_______ 7_______ 8____ 9 10_________ 11_______ 12________ 13 14_________ 15___________ 16__ 17__ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [16,17] = Euro 2012 (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [15,17] = mistrzostwami Euro 2012

(ChunkerEvaluator) Sentence #2924 from articles/00107823 from sent10

Text  : - Pierwotnie spodziewano się zwiększonej aktywności reklamodawców .
Tokens: 1 2_________ 3__________ 4__ 5__________ 6_________ 7____________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2925 from articles/00107823 from sent11

Text  : Ci jednak obcięli swoje inwestycje w obawie przed zbyt dużym nasyceniem reklamowym -  tłumaczyła .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4____ 5_________ 6 7_____ 8____ 9___ 10___ 11________ 12________ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2926 from articles/00107823 from sent12

Text  : Wcześniej analitycy ZenithOptimedia oczekiwali , że Euro 2012 przyczyni się do zwiększenia wydatków ,  zwłaszcza na reklamę zewnętrzną .
Tokens: 1________ 2________ 3______________ 4_________ 5 6_ 7___ 8___ 9________ 10_ 11 12_________ 13______ 14 15_______ 16 17_____ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = ZenithOptimedia (confidence=0.93)
  TruePositive nam [7,8] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2927 from articles/00107823 from sent13

Text  : Okazało się jednak , że mistrzostwa jedynie zmniejszyły cięcia budżetów w  tej branży .
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4 5_ 6__________ 7______ 8__________ 9_____ 10______ 11 12_ 13____ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = mistrzostwa

(ChunkerEvaluator) Sentence #2928 from articles/00107823 from sent14

Text  : Firma szacuje , że w tym roku wydatki okażą się o  2  ,  6  proc .  niższe niż przed rokiem .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_ 5 6__ 7___ 8______ 9____ 10_ 11 12 13 14 15__ 16 17____ 18_ 19___ 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2929 from articles/00107823 from sent15

Text  : Jedynymi działami , w których - zdaniem analityków ZenithOptimedia -  polskie wydatki reklamowe w  tym roku wzrosną ,  są radio ,  kino i  internet -  odpowiednio o  2  ,  5  proc .  ,  3  ,  7  proc .  oraz 11 ,  5  proc .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4 5______ 6 7______ 8_________ 9______________ 10 11_____ 12_____ 13_______ 14 15_ 16__ 17_____ 18 19 20___ 21 22__ 23 24______ 25 26_________ 27 28 29 30 31__ 32 33 34 35 36 37__ 38 39__ 40 41 42 43__ 44

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = ZenithOptimedia (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2930 from articles/00107823 from sent16

Text  : Tak duży wzrost wydatków na reklamę w internecie ma być odzwierciedleniem światowego trendu ,  a  Euro 2012 nie ma tu większego znaczenia .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4_______ 5_ 6______ 7 8_________ 9_ 10_ 11_______________ 12________ 13____ 14 15 16__ 17__ 18_ 19 20 21_______ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2931 from articles/00107823 from sent17

Text  : Nieznaczny spadek - w opinii ekspertów - odnotuje telewizja ,  od lat pochłaniająca największą część wydatków reklamowych .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4 5_____ 6________ 7 8_______ 9________ 10 11 12_ 13___________ 14________ 15___ 16______ 17_________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2932 from articles/00107823 from sent18

Text  : Według ich szacunków w tym roku reklamodawcy wydadzą jednak na reklamę telewizyjną o  0  ,  4  proc .  mniej niż w  roku 2011 .
Tokens: 1_____ 2__ 3________ 4 5__ 6___ 7___________ 8______ 9_____ 10 11_____ 12_________ 13 14 15 16 17__ 18 19___ 20_ 21 22__ 23__ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2933 from articles/00107823 from sent19

Text  : Analitycy ZenithOptimedia wskazują , że już od kwietnia obserwują zmniejszony popyt na czas antenowy i  tłumaczą to obawami reklamodawców o  zbyt duże nasycenie reklamowe w  czasie piłkarskich mistrzostw .
Tokens: 1________ 2______________ 3_______ 4 5_ 6__ 7_ 8_______ 9________ 10_________ 11___ 12 13__ 14______ 15 16______ 17 18_____ 19___________ 20 21__ 22__ 23_______ 24_______ 25 26____ 27_________ 28________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = ZenithOptimedia (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [28,28] = mistrzostw

(ChunkerEvaluator) Sentence #2934 from articles/00107823 from sent20

Text  : Opinie o spadku popytu na reklamy telewizyjne częściowo potwierdzają dane Kantar Media ,  firmy szczegółowo analizującej wydatki reklamowe .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4_____ 5_ 6______ 7__________ 8________ 9___________ 10__ 11____ 12___ 13 14___ 15_________ 16__________ 17_____ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Kantar Media (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2935 from articles/00107823 from sent21

Text  : Po podsumowaniu wszystkich emisji reklam w polskich kanałach telewizyjnych wyliczyła ona ,  że w  I  kwartale br .  wydatki reklamodawców wyniosły 3  ,  2  mld zł (  licząc według stawek cennikowych poszczególnych stacji ,  bez uwzględnienia rabatów )  ,  czyli o  2  proc .  więcej niż w  I  kwartale 2011 r  .
Tokens: 1_ 2___________ 3_________ 4_____ 5_____ 6 7_______ 8_______ 9____________ 10_______ 11_ 12 13 14 15 16______ 17 18 19_____ 20___________ 21______ 22 23 24 25_ 26 27 28____ 29____ 30____ 31_________ 32____________ 33____ 34 35_ 36___________ 37_____ 38 39 40___ 41 42 43__ 44 45____ 46_ 47 48 49______ 50__ 51 52

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2936 from articles/00107823 from sent22

Text  : Dane dla kwietnia pokazały jednak spadek o 4 , 7  proc .  (  do 1  ,  4  mld zł )  .
Tokens: 1___ 2__ 3_______ 4_______ 5_____ 6_____ 7 8 9 10 11__ 12 13 14 15 16 17 18_ 19 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2937 from articles/00107823 from sent23

Text  : Z przekazanych przez firmę danych wynika , że wydatki na reklamę w  telewizji w  maju wyniosły 1  ,  55 mld zł -  o  2  ,  2  proc .  więcej niż w  maju 2011 r  .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4____ 5_____ 6_____ 7 8_ 9______ 10 11_____ 12 13_______ 14 15__ 16______ 17 18 19 20_ 21 22 23 24 25 26 27__ 28 29____ 30_ 31 32__ 33__ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2938 from articles/00107823 from sent24

Text  : Komentując te dane dyrektor mediów domu mediowego Starlink Maciej Ziomek zwrócił uwagę na wpływ świąt wielkanocnych :  przed rokiem były one pod koniec kwietnia i  to w  tym miesiącu została wtedy zaliczona znaczna część "  wielkanocnych "  wydatków reklamowych .
Tokens: 1_________ 2_ 3___ 4_______ 5_____ 6___ 7________ 8_______ 9_____ 10____ 11_____ 12___ 13 14___ 15___ 16___________ 17 18___ 19____ 20__ 21_ 22_ 23____ 24______ 25 26 27 28_ 29______ 30_____ 31___ 32_______ 33_____ 34___ 35 36___________ 37 38______ 39_________ 40

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Starlink (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Maciej Ziomek (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [15,16] = świąt wielkanocnych

(ChunkerEvaluator) Sentence #2939 from articles/00107823 from sent25

Text  : Jego zdaniem jednak Euro 2012 rzeczywiście zniechęca część reklamodawców przed prowadzeniem kampanii .
Tokens: 1___ 2______ 3_____ 4___ 5___ 6___________ 7________ 8____ 9____________ 10___ 11__________ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2940 from articles/00107823 from sent26

Text  : - Jest taki trend , część reklamodawców omija ten okres -  powiedział Ziomek .
Tokens: 1 2___ 3___ 4____ 5 6____ 7____________ 8____ 9__ 10___ 11 12________ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Ziomek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2941 from articles/00107823 from sent27

Text  : Podkreślił jednak , że widać też grupę reklamodawców , którzy nasili swoje działania :  oprócz sponsorów tej imprezy są też tacy ,  którzy próbują połączyć swoje kampanie z  powszechnym zainteresowaniem Euro 2012 .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4_ 5____ 6__ 7____ 8____________ 9 10____ 11____ 12___ 13_______ 14 15____ 16_______ 17_ 18_____ 19 20_ 21__ 22 23____ 24_____ 25______ 26___ 27______ 28 29_________ 30______________ 31__ 32__ 33

Chunks:
  TruePositive nam [31,32] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2942 from articles/00107823 from sent28

Text  : Ziomek zwrócił też uwagę , że już raport analityków Starlinka po I  kwartale br .  mówił o  spadku wydatków reklamowych w  Polsce o  2  ,  4  proc .  wobec tego samego kwartału 2011 r  .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4____ 5 6_ 7__ 8_____ 9_________ 10_______ 11 12 13______ 14 15 16___ 17 18____ 19______ 20_________ 21 22____ 23 24 25 26 27__ 28 29___ 30__ 31____ 32______ 33__ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ziomek (confidence=0.58)
  TruePositive nam [10,10] = Starlinka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2943 from articles/00107823 from sent29

Text  : Jego zdaniem Euro 2012 nie będzie mieć większego znaczenia dla dynamiki reklamy ,  a  spadek w  największym stopniu jest spowodowany ograniczeniami wydatków przez branżę FMCG ,  czyli tzw .  produktów szybkozbywalnych -  np .  spożywczych ,  czy środków czystości .
Tokens: 1___ 2______ 3___ 4___ 5__ 6_____ 7___ 8________ 9________ 10_ 11______ 12_____ 13 14 15____ 16 17_________ 18_____ 19__ 20_________ 21____________ 22______ 23___ 24____ 25__ 26 27___ 28_ 29 30_______ 31______________ 32 33 34 35_________ 36 37_ 38_____ 39_______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Euro 2012 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = FMCG (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:07,579 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 128 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107829.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107829.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2944 from articles/00107829 from sent1

Text  : Zachodniopomorskie .
Tokens: 1_________________ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Zachodniopomorskie (confidence=0.65)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2945 from articles/00107829 from sent2

Text  : Nie można się kąpać na plaży miejskiej w Szczecinku
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4____ 5_ 6____ 7________ 8 9_________

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Szczecinku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2946 from articles/00107829 from sent3

Text  : Nie można się kąpać w wodach jeziora Trzesiecko na plaży miejskiej w  Szczecinku -  poinformował w  poniedziałek Zachodniopomorski Państwowy Wojewódzki Inspektor Sanitarny .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4____ 5 6_____ 7______ 8_________ 9_ 10___ 11_______ 12 13________ 14 15__________ 16 17__________ 18_______________ 19_______ 20________ 21_______ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Trzesiecko (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Szczecinku (confidence=0.98)
  TruePositive nam [18,22] = Zachodniopomorski Państwowy Wojewódzki Inspektor Sanitarny (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2947 from articles/00107829 from sent4

Text  : Jak wyjaśniła w rozmowie z PAP Barbara Szysz , powiatowy państwowy inspektor sanitarny w  Szczecinku w  wodzie jest zbyt dużo bakterii escherichia coli i  eterokoków .
Tokens: 1__ 2________ 3 4_______ 5 6__ 7______ 8____ 9 10_______ 11_______ 12_______ 13_______ 14 15________ 16 17____ 18__ 19__ 20__ 21______ 22_________ 23__ 24 25________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Barbara Szysz (confidence=0.98)
  TruePositive nam [15,15] = Szczecinku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2948 from articles/00107829 from sent5

Text  : Szysz dodała , że pobrano już kolejne próbki wody do badań .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4_ 5______ 6__ 7______ 8_____ 9___ 10 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Szysz (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2949 from articles/00107829 from sent6

Text  : Wyniki mają być znane we wtorek po południu .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4____ 5_ 6_____ 7_ 8_______ 9

Chunks:

2016-10-31 14:04:07,608 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 129 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107830.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107830.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2950 from articles/00107830 from sent1

Text  : Zbadali , jaka jest ulubiona książka warszawiaków
Tokens: 1______ 2 3___ 4___ 5_______ 6______ 7___________

Chunks:
  FalseNegative nam [7,7] = warszawiaków

(ChunkerEvaluator) Sentence #2951 from articles/00107830 from sent2

Text  : Powieść & quot ; Mistrz i Małgorzata & quot ;  Michaiła Bułhakowa zwyciężyła w  plebiscycie na ulubioną książkę mieszkańców Warszawy przeprowadzonym podczas majowego Kiermaszu Książki na Mariensztacie -  podali w  poniedziałek autorzy badania .
Tokens: 1______ 2 3___ 4 5_____ 6 7_________ 8 9___ 10 11______ 12_______ 13________ 14 15_________ 16 17______ 18_____ 19_________ 20______ 21_____________ 22_____ 23______ 24_______ 25_____ 26 27___________ 28 29____ 30 31__________ 32_____ 33_____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Michaiła Bułhakowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Kiermaszu Książki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Mariensztacie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Mistrz (confidence=0.82)
  FalsePositive nam [7,7] = Małgorzata (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,7] = Mistrz i Małgorzata

(ChunkerEvaluator) Sentence #2952 from articles/00107830 from sent3

Text  : W czasie odbywającego się na Mariensztacie Kiermaszu Książki , największej w  mieście plenerowej imprezy poświęconej czytaniu ,  przeprowadzono plebiscyt na ulubioną książkę ,  w  którym wzięło udział kilkaset osób .
Tokens: 1 2_____ 3___________ 4__ 5_ 6____________ 7________ 8______ 9 10_________ 11 12_____ 13________ 14_____ 15_________ 16______ 17 18____________ 19_______ 20 21______ 22_____ 23 24 25____ 26____ 27____ 28______ 29__ 30

Chunks:
  FalsePositive nam [6,8] = Mariensztacie Kiermaszu Książki (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,6] = Mariensztacie
  FalseNegative nam [7,8] = Kiermaszu Książki

(ChunkerEvaluator) Sentence #2953 from articles/00107830 from sent4

Text  : Zwyciężył " Mistrz i Małgorzata " Michaiła Bułhakowa .
Tokens: 1________ 2 3_____ 4 5_________ 6 7_______ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Michaiła Bułhakowa (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Małgorzata (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,5] = Mistrz i Małgorzata

(ChunkerEvaluator) Sentence #2954 from articles/00107830 from sent5

Text  : Drugie miejsce zajął Carlos Ruis Zafon , hiszpański autor ,  którego powieść "  Cień wiatru "  przetłumaczono na 30 języków .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4_____ 5___ 6____ 7 8_________ 9____ 10 11_____ 12_____ 13 14__ 15____ 16 17____________ 18 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Carlos Ruis Zafon (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,15] = Cień wiatru

(ChunkerEvaluator) Sentence #2955 from articles/00107830 from sent6

Text  : Trzecie miejsce zajęła seria o Harrym Potterze pióra Joanne Rowling .
Tokens: 1______ 2______ 3_____ 4____ 5 6_____ 7_______ 8____ 9_____ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Harrym Potterze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Joanne Rowling (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2956 from articles/00107830 from sent7

Text  : Wśród polskich autorów pierwsze miejsca na liście zajął Mikołaj Łoziński ,  autor "  Książki "  ,  powieści inspirowanej losami jego bliskich .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4_______ 5______ 6_ 7_____ 8____ 9______ 10______ 11 12___ 13 14_____ 15 16 17______ 18__________ 19____ 20__ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Mikołaj Łoziński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Książki (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2957 from articles/00107830 from sent8

Text  : Drugi najbardziej lubiany w Warszawie polski autor to Marek Nowakowski ,  uczestnicy plebiscytu często wskazywali jego najnowszą książkę "  Pióro .
Tokens: 1____ 2__________ 3______ 4 5________ 6_____ 7____ 8_ 9____ 10________ 11 12________ 13________ 14____ 15________ 16__ 17_______ 18_____ 19 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Marek Nowakowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,20] = Pióro (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2958 from articles/00107830 from sent9

Text  : Autobiografia literacka " , przedstawiającą barwny obraz miasta oraz życia literackiego lat 50 .  i  60 .
Tokens: 1____________ 2________ 3 4 5______________ 6_____ 7____ 8_____ 9___ 10___ 11__________ 12_ 13 14 15 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2959 from articles/00107830 from sent10

Text  : Dalej na liście literackich ulubieńców znaleźli się Joanna Chmielewska (  i  jej kryminały takie jak "  Studnie Przodków "  ,  "  Lesio "  i  "  Całe zdanie nieboszczyka "  )  ,  Leopold Tyrmand (  autor często wskazywanych przez warszawiaków "  Złego "  i  "  Dziennika "  )  oraz Olga Tokarczuk (  uczestnicy plebiscytu polubili napisane przez nią "  Podróż ludzi księgi "  czy "  Prawiek i  inne czasy "  )  .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4__________ 5_________ 6_______ 7__ 8_____ 9__________ 10 11 12_ 13_______ 14___ 15_ 16 17_____ 18______ 19 20 21 22___ 23 24 25 26__ 27____ 28__________ 29 30 31 32_____ 33_____ 34 35___ 36____ 37__________ 38___ 39__________ 40 41___ 42 43 44 45_______ 46 47 48__ 49__ 50_______ 51 52________ 53________ 54______ 55______ 56___ 57_ 58 59____ 60___ 61____ 62 63_ 64 65_____ 66 67__ 68___ 69 70 71

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Joanna Chmielewska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Studnie Przodków (confidence=0.77)
  TruePositive nam [22,22] = Lesio (confidence=0.92)
  TruePositive nam [32,33] = Leopold Tyrmand (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,41] = Złego (confidence=0.93)
  TruePositive nam [45,45] = Dziennika (confidence=0.59)
  TruePositive nam [49,50] = Olga Tokarczuk (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [26,28] = Całe zdanie nieboszczyka
  FalseNegative nam [39,39] = warszawiaków
  FalseNegative nam [59,61] = Podróż ludzi księgi
  FalseNegative nam [65,68] = Prawiek i inne czasy

(ChunkerEvaluator) Sentence #2960 from articles/00107830 from sent11

Text  : Wśród książek dla dzieci warszawiacy najczęściej wybierali " Ryjówkę Przeznaczenia "  Tomasza Samojlika .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4_____ 5__________ 6__________ 7________ 8 9______ 10___________ 11 12_____ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Ryjówkę Przeznaczenia (confidence=0.86)
  TruePositive nam [12,13] = Tomasza Samojlika (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2961 from articles/00107830 from sent12

Text  : Inne zauważone przez czytelników książki dla najmłodszych , to m  .  in .  :  "  Franklin zaprasza misia "  Bourgeois Paulette'a i  Clarka Brenda ,  "  Nowe przygody Pana Samochodzika "  Zbigniewa Nienackiego czy "  Feliks ,  Net i  Nika "  Rafała Kosika .
Tokens: 1___ 2________ 3____ 4__________ 5______ 6__ 7___________ 8 9_ 10 11 12 13 14 15 16______ 17______ 18___ 19 20_______ 21________ 22 23____ 24____ 25 26 27__ 28______ 29__ 30__________ 31 32_______ 33_________ 34_ 35 36____ 37 38_ 39 40__ 41 42____ 43____ 44

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Bourgeois Paulette'a (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,24] = Clarka Brenda (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,33] = Zbigniewa Nienackiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,43] = Rafała Kosika (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,16] = Franklin (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [36,36] = Feliks (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [38,38] = Net (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [40,40] = Nika (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [16,18] = Franklin zaprasza misia
  FalseNegative nam [27,30] = Nowe przygody Pana Samochodzika
  FalseNegative nam [36,40] = Feliks , Net i Nika

(ChunkerEvaluator) Sentence #2962 from articles/00107830 from sent13

Text  : " Z wymienionych w plebiscycie tytułów można stworzyć potężną bibliotekę ,  w  której na równi reprezentowani będą polscy i  zagraniczni autorzy .
Tokens: 1 2 3___________ 4 5__________ 6______ 7____ 8_______ 9______ 10________ 11 12 13____ 14 15___ 16____________ 17__ 18____ 19 20_________ 21_____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2963 from articles/00107830 from sent14

Text  : Wśród nich między innymi Jose Saramago , Garcia Marquez ,  Tiziano Terzani ,  Milan Kundera ,  Michał Witkowski czy Stanisław Lem .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_____ 5___ 6_______ 7 8_____ 9______ 10 11_____ 12_____ 13 14___ 15_____ 16 17____ 18_______ 19_ 20_______ 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Jose Saramago (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Garcia Marquez (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Tiziano Terzani (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Milan Kundera (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Michał Witkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Stanisław Lem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2964 from articles/00107830 from sent15

Text  : Największą półkę zajmą kryminały i powieści - to gatunki najczęściej wskazywane przez warszawiaków .
Tokens: 1_________ 2____ 3____ 4________ 5 6_______ 7 8_ 9______ 10_________ 11________ 12___ 13__________ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [13,13] = warszawiaków

(ChunkerEvaluator) Sentence #2965 from articles/00107830 from sent16

Text  : Uczestnicy Kiermaszu Książki docenili też polskie reportaże Andrzeja Stasiuka i  Jacka Hugo -  Badera "  -  podsumowują autorzy plebiscytu .
Tokens: 1_________ 2________ 3______ 4_______ 5__ 6______ 7________ 8_______ 9_______ 10 11___ 12__ 13 14____ 15 16 17_________ 18_____ 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Kiermaszu Książki (confidence=0.98)
  TruePositive nam [8,9] = Andrzeja Stasiuka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,14] = Jacka Hugo - Badera (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2966 from articles/00107830 from sent17

Text  : " Bardzo budująca , ale i zaskakująca jest informacja ,  że Bułhakow został doceniony przez warszawiaków -  wszak nie jest to lektura prosta ,  lecz pełna odniesień kulturowych i  skomplikowanej metaforyki .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4 5__ 6 7__________ 8___ 9_________ 10 11 12______ 13____ 14_______ 15___ 16__________ 17 18___ 19_ 20__ 21 22_____ 23____ 24 25__ 26___ 27_______ 28_________ 29 30____________ 31________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Bułhakow (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,16] = warszawiaków

(ChunkerEvaluator) Sentence #2967 from articles/00107830 from sent18

Text  : Podobnie jest zresztą z + Książką + młodego pisarza -  Mikołaja Łozińskiego .
Tokens: 1_______ 2___ 3______ 4 5 6______ 7 8______ 9______ 10 11______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Mikołaja Łozińskiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,7] = + Książką +

(ChunkerEvaluator) Sentence #2968 from articles/00107830 from sent19

Text  : Są to pozycje wymagające od czytelnika zaangażowania uwagi , znajomości kodów i  pewnego obycia literackiego ,  wyrastającego ponad znajomość kanonu lektur .
Tokens: 1_ 2_ 3______ 4_________ 5_ 6_________ 7____________ 8____ 9 10________ 11___ 12 13_____ 14____ 15__________ 16 17___________ 18___ 19_______ 20____ 21____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2969 from articles/00107830 from sent20

Text  : Nie dziwią natomiast wśród najpopularniejszych twórców nazwiska Zafona i Rowling .
Tokens: 1__ 2_____ 3________ 4____ 5__________________ 6______ 7_______ 8_____ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Zafona (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,10] = Rowling (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2970 from articles/00107830 from sent21

Text  : Ich twórczość , z gruntu popularna , znajduje rzesze fanów na całym świecie .
Tokens: 1__ 2________ 3 4 5_____ 6________ 7 8_______ 9_____ 10___ 11 12___ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2971 from articles/00107830 from sent22

Text  : Harry Potter stał się synonimem czarodzieja i popkulturowym symbolem magii i  cokolwiek by śmy myśleli o  tego typu twórczości ,  Rowling trwale wpisała się do kanonu literatury dziecięcej i  młodzieżowej .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4__ 5________ 6__________ 7 8____________ 9_______ 10___ 11 12_______ 13 14_ 15_____ 16 17__ 18__ 19________ 20 21_____ 22____ 23_____ 24_ 25 26____ 27________ 28________ 29 30__________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Harry Potter (confidence=0.91)
  TruePositive nam [21,21] = Rowling (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2972 from articles/00107830 from sent23

Text  : Natomiast Zafon to pisarz aspirujący do wysokiej kultury , ale znajdujący się na granicy z  kulturą popularną "  -  skomentowała wyniki plebiscytu Kinga Stanaszek -  Bryc z  wydziału polonistyki UW .
Tokens: 1________ 2____ 3_ 4_____ 5_________ 6_ 7_______ 8______ 9 10_ 11________ 12_ 13 14_____ 15 16_____ 17_______ 18 19 20__________ 21____ 22________ 23___ 24_______ 25 26__ 27 28______ 29_________ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Zafon (confidence=0.85)
  TruePositive nam [30,30] = UW (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [23,26] = Kinga Stanaszek - Bryc (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [24,26] = Stanaszek - Bryc
  FalseNegative nam [28,29] = wydziału polonistyki

(ChunkerEvaluator) Sentence #2973 from articles/00107830 from sent24

Text  : Głosowanie na ulubioną książkę warszawiaków po raz pierwszy towarzyszyło Warszawskiemu Kiermaszowi Książki ,  który odbył się 26 i  27 maja 2012 r  .
Tokens: 1_________ 2_ 3_______ 4______ 5___________ 6_ 7__ 8_______ 9___________ 10___________ 11_________ 12_____ 13 14___ 15___ 16_ 17 18 19 20__ 21__ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Warszawskiemu Kiermaszowi Książki (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = warszawiaków

(ChunkerEvaluator) Sentence #2974 from articles/00107830 from sent25

Text  : Podczas dwudniowego Kiermaszu miało miejsce 30 spotkań z autorami ,  artystami ,  ilustratorami ,  odbyły się także warsztaty ,  panele ,  konsultacje poetyckie ,  spektakle i  wydarzenia dla najmłodszych czytelników .
Tokens: 1______ 2__________ 3________ 4____ 5______ 6_ 7______ 8 9_______ 10 11_______ 12 13___________ 14 15____ 16_ 17___ 18_______ 19 20____ 21 22_________ 23_______ 24 25_______ 26 27________ 28_ 29__________ 30_________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kiermaszu (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2975 from articles/00107830 from sent26

Text  : Organizatorami Kiermaszu byli Urząd Miasta st . Warszawy i Stołeczna Estrada we współpracy z  firmą Murator EXPO oraz Spółka Targi Książki .
Tokens: 1_____________ 2________ 3___ 4____ 5_____ 6_ 7 8_______ 9 10_______ 11_____ 12 13________ 14 15___ 16_____ 17__ 18__ 19____ 20___ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kiermaszu (confidence=0.97)
  TruePositive nam [10,11] = Stołeczna Estrada (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Murator EXPO (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Spółka Targi Książki (confidence=0.87)
  FalsePositive nam [4,8] = Urząd Miasta st . Warszawy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,5] = Urząd Miasta
  FalseNegative nam [8,8] = Warszawy

2016-10-31 14:04:07,806 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 130 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107833.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107833.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2976 from articles/00107833 from sent1

Text  : Gawra - nowy sklep turystyczny w centrum .
Tokens: 1____ 2 3___ 4____ 5__________ 6 7______ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Gawra

(ChunkerEvaluator) Sentence #2977 from articles/00107833 from sent2

Text  : W sam raz na wakacje
Tokens: 1 2__ 3__ 4_ 5______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2978 from articles/00107833 from sent3

Text  : Przez lata na tyłach ulicy Kilińskiego działała Pizzeria Paradiso ,  a  od niedawna -  sklep turystyczny Gawra .
Tokens: 1____ 2___ 3_ 4_____ 5____ 6__________ 7_______ 8_______ 9_______ 10 11 12 13______ 14 15___ 16_________ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kilińskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Pizzeria Paradiso (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Gawra (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2979 from articles/00107833 from sent4

Text  : Znajdziemy tam wszystko , czego potrzeba do wakacyjnych eskapad -  plecaki ,  śpiwory ,  namioty ,  karimaty ,  odzież na wycieczkę ,  rower ,  czy pielgrzymkę .
Tokens: 1_________ 2__ 3_______ 4 5____ 6_______ 7_ 8__________ 9______ 10 11_____ 12 13_____ 14 15_____ 16 17______ 18 19____ 20 21_______ 22 23___ 24 25_ 26_________ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2980 from articles/00107833 from sent5

Text  : W ostatnim czasie z białostockich galerii handlowych znikło kilka sklepów o  profilu outdoorowym .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4 5____________ 6______ 7_________ 8_____ 9____ 10_____ 11 12_____ 13_________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2981 from articles/00107833 from sent6

Text  : Ale pojawił się za to może niewielki , ale z  dużym wyborem marek ,  sklep Gawra .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4_ 5_ 6___ 7________ 8 9__ 10 11___ 12_____ 13___ 14 15___ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Gawra (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2982 from articles/00107833 from sent7

Text  : Działa od niespełna dwóch miesięcy , a w tej chwili ma dużą dostawę sprzętu turystycznego ,  głównie namiotów ,  plecaków i  śpiworów .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4____ 5_______ 6 7 8 9__ 10____ 11 12__ 13_____ 14_____ 15___________ 16 17_____ 18______ 19 20______ 21 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2983 from articles/00107833 from sent8

Text  : Kilka marek można dostać w Białymstoku tylko i wyłącznie przy Kilińskiego ,  to m  .  in .  :  Milo ,  Fjord Nansen ,  HiMountain .
Tokens: 1____ 2____ 3____ 4_____ 5 6__________ 7____ 8 9________ 10__ 11_________ 12 13 14 15 16 17 18 19__ 20 21___ 22____ 23 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Białymstoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Kilińskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Milo (confidence=0.92)
  TruePositive nam [21,22] = Fjord Nansen (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = HiMountain (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2984 from articles/00107833 from sent9

Text  : Są też rzeczy takich firm , jak : Bergson ,  Hannah ,  Campus ,  Alpinus ,  Stoor ,  Arctica ,  K2Sport Trezeta ,  Merrell ,  Deuter czy Edelrid .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_____ 5___ 6 7__ 8 9______ 10 11____ 12 13____ 14 15_____ 16 17___ 18 19_____ 20 21_____ 22_____ 23 24_____ 25 26____ 27_ 28_____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Bergson (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Hannah (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Campus (confidence=0.71)
  TruePositive nam [15,15] = Alpinus (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Stoor (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Arctica (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = K2Sport Trezeta (confidence=0.99)
  TruePositive nam [24,24] = Merrell (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Deuter (confidence=0.84)
  TruePositive nam [28,28] = Edelrid (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2985 from articles/00107833 from sent10

Text  : - Stawiamy przede wszystkim na kontakt z klientem , aby dobrać jak najlepszy sprzęt ,  obuwie czy odzież do jego potrzeb .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4________ 5_ 6______ 7 8_______ 9 10_ 11____ 12_ 13_______ 14____ 15 16____ 17_ 18____ 19 20__ 21_____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2986 from articles/00107833 from sent11

Text  : Jesteśmy też tak umówieni z producentami , że zawsze możemy sprowadzić konkretny produkt na indywidualne życzenie .
Tokens: 1_______ 2__ 3__ 4_______ 5 6___________ 7 8_ 9_____ 10____ 11________ 12_______ 13_____ 14 15__________ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2987 from articles/00107833 from sent12

Text  : Dość długo pracujemy w tej branży i potrafimy odpowiednio doradzić -  mówi Magdalena Misiejuk ,  właścicielka sklepu .
Tokens: 1___ 2____ 3________ 4 5__ 6_____ 7 8________ 9__________ 10______ 11 12__ 13_______ 14______ 15 16__________ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Magdalena Misiejuk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2988 from articles/00107833 from sent13

Text  : W tek chwili w Gawrze dostać można ponad 70 modeli plecaków i  dwa razy tyle śpiworów .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4 5_____ 6_____ 7____ 8____ 9_ 10____ 11______ 12 13_ 14__ 15__ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Gawrze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2989 from articles/00107833 from sent14

Text  : Na plecak można wydać od 69 do tysiąca zł ,  na śpiwór od 99 do 699 zł ,  przy czym ten ostatni to już puchowy śpiwór na wysokogórskie wyprawy .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4____ 5_ 6_ 7_ 8______ 9_ 10 11 12____ 13 14 15 16_ 17 18 19__ 20__ 21_ 22_____ 23 24_ 25_____ 26____ 27 28___________ 29_____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2990 from articles/00107833 from sent15

Text  : Jest też sporo akcesoriów - noży , menażek , termosów ,  kompasów .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4_________ 5 6___ 7 8______ 9 10______ 11 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2991 from articles/00107833 from sent16

Text  : Są buty , kurtki , koszulki i spodenki do uprawiania sportów .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_____ 5 6_______ 7 8_______ 9_ 10________ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2992 from articles/00107833 from sent17

Text  : Dostaniemy tu kijki do nordic walking , magnezję dla wspinających się na ściance ,  a  nawet plenerowy prysznic i  foliowe pelerynki z  myślą o  pielgrzymach .
Tokens: 1_________ 2_ 3____ 4_ 5_____ 6______ 7 8_______ 9__ 10__________ 11_ 12 13_____ 14 15 16___ 17_______ 18______ 19 20_____ 21_______ 22 23___ 24 25__________ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2993 from articles/00107833 from sent18

Text  : Chcesz aby śmy opisali nowy sklep , fajnie urządzony lokal lub inne fajne miejsce w  mieście i  okolicy ?
Tokens: 1_____ 2__ 3__ 4______ 5___ 6____ 7 8_____ 9________ 10___ 11_ 12__ 13___ 14_____ 15 16_____ 17 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2994 from articles/00107833 from sent19

Text  : Piszcie do nas :
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2995 from articles/00107833 from sent20

Text  : " > monika . kosz-koszewska @ bialystok . agora .  pl
Tokens: 1 2 3_____ 4 5_____________ 6 7________ 8 9____ 10 11

Chunks:
  FalseNegative nam [3,11] = monika . kosz-koszewska @ bialystok . agora . pl

2016-10-31 14:04:07,914 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 131 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107834.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107834.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #2996 from articles/00107834 from sent1

Text  : „ Pierwszy raz cieszyli śmy się wspólnie , a nie zapalali śmy znicze .  .  .  .  ”
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_______ 5__ 6__ 7_______ 8 9 10_ 11______ 12_ 13____ 14 15 16 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #2997 from articles/00107834 from sent2

Text  : [ PUBLICYŚCI O EURO ]
Tokens: 1 2_________ 3 4___ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = EURO (confidence=0.62)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2998 from articles/00107834 from sent3

Text  : - Pierwszy raz cieszyli śmy się wspólnie , a nie zapalali śmy znicze w  zbiorowym odruchu -  zwracała uwagę Janina Paradowska .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_______ 5__ 6__ 7_______ 8 9 10_ 11______ 12_ 13____ 14 15_______ 16_____ 17 18______ 19___ 20____ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Janina Paradowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #2999 from articles/00107834 from sent4

Text  : - Przegrzanie martyrologiczne było tak znaczne , że pojawiła się naturalna potrzeba radości -  uważa prof .  Michał Komar .
Tokens: 1 2__________ 3______________ 4___ 5__ 6______ 7 8_ 9_______ 10_ 11_______ 12______ 13_____ 14 15___ 16__ 17 18____ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Michał Komar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3000 from articles/00107834 from sent5

Text  : - Zrobili śmy coś bez zarzutu na skalę europejską .
Tokens: 1 2______ 3__ 4__ 5__ 6______ 7_ 8____ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3001 from articles/00107834 from sent6

Text  : Będziemy chcieli więcej - dodał Andrzej Godlewski .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4 5____ 6______ 7________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Andrzej Godlewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3002 from articles/00107834 from sent7

Text  : Publicyści podsumowywali Euro w Polsce .
Tokens: 1_________ 2____________ 3___ 4 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Euro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3003 from articles/00107834 from sent8

Text  : Wieczorny półfinał Niemcy - Włochy kończy Euro w Polsce .
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4 5_____ 6_____ 7___ 8 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Niemcy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Włochy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = Euro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3004 from articles/00107834 from sent9

Text  : Co się udało ?
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3005 from articles/00107834 from sent10

Text  : Jak oceniana jest nasza organizacja ?
Tokens: 1__ 2_______ 3___ 4____ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3006 from articles/00107834 from sent11

Text  : - To było fantastyczne - chwali prof . Michał Komar z  Collegium Civitas .
Tokens: 1 2_ 3___ 4___________ 5 6_____ 7___ 8 9_____ 10___ 11 12_______ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Michał Komar (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Collegium Civitas (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3007 from articles/00107834 from sent12

Text  : - Pomijam incydenty ( bójki przed meczem - red .  )  rosyjsko -  polskie i  polityczne wybuchy idiotyzmu ze strony niektórych .
Tokens: 1 2______ 3________ 4 5____ 6____ 7_____ 8 9__ 10 11 12______ 13 14_____ 15 16________ 17_____ 18_______ 19 20____ 21________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3008 from articles/00107834 from sent13

Text  : Stało się coś niezwykłego .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4__________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3009 from articles/00107834 from sent14

Text  : Nie mieli śmy żadnej zapaści organizacyjnej , nie słyszeli śmy o  żadnym zamęcie komunikacyjnym ,  problemach z  cateringiem ,  służby funkcjonowały skutecznie ,  był porządek .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4_____ 5______ 6_____________ 7 8__ 9_______ 10_ 11 12____ 13_____ 14____________ 15 16________ 17 18_________ 19 20____ 21___________ 22________ 23 24_ 25______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3010 from articles/00107834 from sent15

Text  : Możemy być bardzo , bardzo zadowoleni .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4 5_____ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3011 from articles/00107834 from sent16

Text  : Daj Boże , żeby ta skuteczność przeniosła się na nasze życie codzienne -  mówił Komar .
Tokens: 1__ 2___ 3 4___ 5_ 6__________ 7_________ 8__ 9_ 10___ 11___ 12_______ 13 14___ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Boże (confidence=0.60)
  TruePositive nam [15,15] = Komar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3012 from articles/00107834 from sent17

Text  : - Żyć bez euro będzie pewnie trudno - westchnął Andrzej Godlewski z  TVP .
Tokens: 1 2__ 3__ 4___ 5_____ 6_____ 7_____ 8 9________ 10_____ 11_______ 12 13_ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = euro (confidence=0.59)
  TruePositive nam [10,11] = Andrzej Godlewski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = TVP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3013 from articles/00107834 from sent18

Text  : „ Polacy zrobili coś na skalę europejską bez zarzutu .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4__ 5_ 6____ 7_________ 8__ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polacy (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3014 from articles/00107834 from sent19

Text  : Chcemy więcej ”
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3015 from articles/00107834 from sent20

Text  : - A czy w nas się coś zmieniło ?
Tokens: 1 2 3__ 4 5__ 6__ 7__ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3016 from articles/00107834 from sent21

Text  : Pierwszy raz cieszyli śmy się wspólnie , a nie zapalali śmy znicze w  zbiorowym odruchu i  nie przewiązywali śmy sztandarów narodowych kirem -  zwracała uwagę Janina Paradowska .
Tokens: 1_______ 2__ 3_______ 4__ 5__ 6_______ 7 8 9__ 10______ 11_ 12____ 13 14_______ 15_____ 16 17_ 18___________ 19_ 20________ 21________ 22___ 23 24______ 25___ 26____ 27________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [26,27] = Janina Paradowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3017 from articles/00107834 from sent22

Text  : - Jedno jest skutkiem drugiego .
Tokens: 1 2____ 3___ 4_______ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3018 from articles/00107834 from sent23

Text  : Przegrzanie martyrologiczne było tak znaczne , że pojawiła się naturalna potrzeba radości -  uważa Komar .
Tokens: 1__________ 2______________ 3___ 4__ 5______ 6 7_ 8_______ 9__ 10_______ 11______ 12_____ 13 14___ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Komar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3019 from articles/00107834 from sent24

Text  : - To było zupełnie inne poczucie wspólnoty .
Tokens: 1 2_ 3___ 4_______ 5___ 6_______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3020 from articles/00107834 from sent25

Text  : Wiemy , co się działo w dużych miastach , ale my jako Telewizja Polska mieli śmy akcję powiatowych stref kibica -  mówił Godlewski .
Tokens: 1____ 2 3_ 4__ 5_____ 6 7_____ 8_______ 9 10_ 11 12__ 13_______ 14____ 15___ 16_ 17___ 18_________ 19___ 20____ 21 22___ 23_______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Telewizja Polska (confidence=0.95)
  TruePositive nam [23,23] = Godlewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3021 from articles/00107834 from sent26

Text  : - Jeździły ciężarówki z wielkim ekranem i tam też gromadziło się tysiące ludzi .
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4 5______ 6______ 7 8__ 9__ 10________ 11_ 12_____ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3022 from articles/00107834 from sent27

Text  : To było poczucie , że to się dzieje w Polsce ,  że razem możemy coś świętować .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4 5_ 6_ 7__ 8_____ 9 10____ 11 12 13___ 14____ 15_ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3023 from articles/00107834 from sent28

Text  : Polacy zrobili coś na skalę europejską bez zarzutu , a  nawet bardzo dobrze .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4_ 5____ 6_________ 7__ 8______ 9 10 11___ 12____ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polacy (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3024 from articles/00107834 from sent29

Text  : Teraz jest tęsknota , że możemy jeszcze coś zrobić -  dodał .
Tokens: 1____ 2___ 3_______ 4 5_ 6_____ 7______ 8__ 9_____ 10 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3025 from articles/00107834 from sent30

Text  : - Do tej słodkiej listy dodam jeszcze falę niesłychanie pozytywnych recenzji w  zagranicznej prasie .
Tokens: 1 2_ 3__ 4_______ 5____ 6____ 7______ 8___ 9___________ 10_________ 11______ 12 13__________ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3026 from articles/00107834 from sent31

Text  : Jak się czyta relacje reporterów , to miód , miód -  wszyscy są zachwyceni od strony społecznej i  kulturowej !  -  opowiadał Adam Szostkiewicz z  „  Polityki ”  .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4______ 5_________ 6 7_ 8___ 9 10__ 11 12_____ 13 14________ 15 16____ 17________ 18 19________ 20 21 22_______ 23__ 24__________ 25 26 27______ 28 29

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Adam Szostkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Polityki (confidence=0.97)

2016-10-31 14:04:08,043 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 132 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107835.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107835.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3027 from articles/00107835 from sent1

Text  : Dwóch zamaskowanych mężczyzn napadło na stację w Sukowie
Tokens: 1____ 2____________ 3_______ 4______ 5_ 6_____ 7 8______

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Sukowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3028 from articles/00107835 from sent2

Text  : Dwóch mężczyzn napadło w poniedziałek wieczorem na stację tankowania gazu w  Sukowie .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4 5___________ 6________ 7_ 8_____ 9_________ 10__ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Sukowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3029 from articles/00107835 from sent3

Text  : Na głowach mieli naciągnięte pończochy .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__________ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3030 from articles/00107835 from sent4

Text  : Odjechali białym autem
Tokens: 1________ 2_____ 3____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3031 from articles/00107835 from sent5

Text  : Napad na stację w Sukowie
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4 5______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sukowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3032 from articles/00107835 from sent6

Text  : Uciekli białym autem
Tokens: 1______ 2_____ 3____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3033 from articles/00107835 from sent7

Text  : Dwóch zamaskowanych mężczyzn napadło na stację tankowania gazu w Sukowie .
Tokens: 1____ 2____________ 3_______ 4______ 5_ 6_____ 7_________ 8___ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sukowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3034 from articles/00107835 from sent8

Text  : Na głowach mieli naciągnięte pończochy .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__________ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3035 from articles/00107835 from sent9

Text  : Odjechali białym autem
Tokens: 1________ 2_____ 3____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3036 from articles/00107835 from sent10

Text  : Do zdarzenia doszło w poniedziałek o godz . 21 .
Tokens: 1_ 2________ 3_____ 4 5___________ 6 7___ 8 9_ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3037 from articles/00107835 from sent11

Text  : Dwóch napastników wtargnęło do budki przy stacji tankowania gazem .
Tokens: 1____ 2__________ 3________ 4_ 5____ 6___ 7_____ 8_________ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3038 from articles/00107835 from sent12

Text  : Na głowach mieli naciągnięte pończochy .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__________ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3039 from articles/00107835 from sent13

Text  : - Stację obsługiwała 38 - letnia kobieta .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4_ 5 6_____ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3040 from articles/00107835 from sent14

Text  : Sprawcy uderzyli ją w twarz i ukradli telefon komórkowy oraz paralizator -  opowiada Monika Wierzbicka ,  oficer prasowy komendanta miejskiego policji w  Kielcach .
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 4 5____ 6 7______ 8______ 9________ 10__ 11_________ 12 13______ 14____ 15________ 16 17____ 18_____ 19________ 20________ 21_____ 22 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Monika Wierzbicka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Kielcach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3041 from articles/00107835 from sent15

Text  : Wartość łupu to około 680 zł .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4____ 5__ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3042 from articles/00107835 from sent16

Text  : Złodzieje odjechali białym autem typu kombi .
Tokens: 1________ 2________ 3_____ 4____ 5___ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3043 from articles/00107835 from sent17

Text  : - Z relacji kobiety wynika , że samochód nie miał tablic rejestracyjnych .
Tokens: 1 2 3______ 4______ 5_____ 6 7_ 8_______ 9__ 10__ 11____ 12_____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3044 from articles/00107835 from sent18

Text  : Poszkodowana nie rozpoznała marki auta - dodała Monika Wierzbicka .
Tokens: 1___________ 2__ 3_________ 4____ 5___ 6 7_____ 8_____ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Monika Wierzbicka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3045 from articles/00107835 from sent19

Text  : Sprawców poszukują policjanci z Bielin .
Tokens: 1_______ 2________ 3_________ 4 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Bielin (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:08,102 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 133 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107836.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107836.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3046 from articles/00107836 from sent1

Text  : Sondaż : inwazja na Irak na przełomie stycznia i lutego (  krótka )
Tokens: 1_____ 2 3______ 4_ 5___ 6_ 7________ 8_______ 9 10____ 11 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Irak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3047 from articles/00107836 from sent2

Text  : 10 . 12 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3048 from articles/00107836 from sent3

Text  : Londyn ( PAP / Reuters ) - W przeprowadzonym przez agencję Reuters sondażu ,  10 z  18 ekspertów oceniło ,  że wojna z  Irakiem jest bardzo prawdopodobna ,  zaś sześciu ,  że szanse są 50 -  50 ,  podano we wtorek
Tokens: 1_____ 2 3__ 4 5______ 6 7 8 9______________ 10___ 11_____ 12_____ 13_____ 14 15 16 17 18_______ 19_____ 20 21 22___ 23 24_____ 25__ 26____ 27___________ 28 29_ 30_____ 31 32 33____ 34 35 36 37 38 39____ 40 41____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Londyn (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Reuters (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,12] = Reuters (confidence=0.92)
  TruePositive nam [24,24] = Irakiem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3049 from articles/00107836 from sent4

Text  : Inwazja na Irak według ekspertów rozpocznie się na przełomie stycznia i  lutego ,  większość z  nich zgadza się ,  że skończy się w  ciągu trzech miesięcy .  (  PAP )  bjn /  ro /  raf /
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_____ 5________ 6_________ 7__ 8_ 9________ 10______ 11 12____ 13 14_______ 15 16__ 17____ 18_ 19 20 21_____ 22_ 23 24___ 25____ 26______ 27 28 29_ 30 31_ 32 33 34 35_ 36

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Irak (confidence=0.99)
  TruePositive nam [29,29] = PAP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [31,31] = bjn (confidence=0.98)

2016-10-31 14:04:08,132 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 134 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107837.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107837.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3050 from articles/00107837 from sent1

Text  : Pijani w Wiśle : jeden utonął , dwóch uratowanych
Tokens: 1_____ 2 3____ 4 5____ 6_____ 7 8____ 9__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Wiśle (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3051 from articles/00107837 from sent2

Text  : Na dużej bani trzej młodzi ludzie weszli dziś do Wisły w  Grudziądzu .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4____ 5_____ 6_____ 7_____ 8___ 9_ 10___ 11 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Wisły (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,12] = Grudziądzu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3052 from articles/00107837 from sent3

Text  : Orzeźwiająca kąpiel nie była udana : jeden utonął , dwóch ocalało .
Tokens: 1___________ 2_____ 3__ 4___ 5____ 6 7____ 8_____ 9 10___ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3053 from articles/00107837 from sent4

Text  : Około godziny 6 . 40 na telefon alarmowy grudziądzkiej policji zadzwonił mężczyzna łowiący ryby w  Wiśle i  powiedział ,  że widzi trzech młodych mężczyzn kąpiących się w  rzece .
Tokens: 1____ 2______ 3 4 5_ 6_ 7______ 8_______ 9____________ 10_____ 11_______ 12_______ 13_____ 14__ 15 16___ 17 18________ 19 20 21___ 22____ 23_____ 24______ 25_______ 26_ 27 28___ 29

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Wiśle (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3054 from articles/00107837 from sent5

Text  : Policjanci pojechali na miejsce .
Tokens: 1_________ 2________ 3_ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3055 from articles/00107837 from sent6

Text  : Jednego z kąpiących porwał nurt , przepłynął już ok .  800 metrów ,  policjantom udało się go wyciągnąć z  rzeki .
Tokens: 1______ 2 3________ 4_____ 5___ 6 7_________ 8__ 9_ 10 11_ 12____ 13 14_________ 15___ 16_ 17 18_______ 19 20___ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3056 from articles/00107837 from sent7

Text  : Drugi z mężczyzn wyszedł z wody o własnych siłach .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4______ 5 6___ 7 8_______ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3057 from articles/00107837 from sent8

Text  : Trzeci 24 - letni nie wypłynął .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4____ 5__ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3058 from articles/00107837 from sent9

Text  : Zarządzono poszukiwania .
Tokens: 1_________ 2___________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3059 from articles/00107837 from sent10

Text  : Sprowadzono robota badającego dno rzeki .
Tokens: 1__________ 2_____ 3_________ 4__ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3060 from articles/00107837 from sent11

Text  : Strażacy z Grudziądza , Torunia i strażacy - płetwonurkowie z  Włocławka sprawdzali rzekę .
Tokens: 1_______ 2 3_________ 4 5______ 6 7_______ 8 9_____________ 10 11_______ 12________ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Grudziądza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Torunia (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,11] = Włocławka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3061 from articles/00107837 from sent12

Text  : Policjanci na motorówce penetrowali rzekę i jej brzegi .
Tokens: 1_________ 2_ 3________ 4__________ 5____ 6 7__ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3062 from articles/00107837 from sent13

Text  : Poszukiwania przerwała burza - mają być wznowione jak tylko będzie to możliwe .
Tokens: 1___________ 2________ 3____ 4 5___ 6__ 7________ 8__ 9____ 10____ 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3063 from articles/00107837 from sent14

Text  : Dwaj uratowani mężczyźni byli pijani .
Tokens: 1___ 2________ 3________ 4___ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3064 from articles/00107837 from sent15

Text  : Jeden z nich miał w organizmie prawie 1 , 5  promila alkoholu ,  drugi prawie 2  promile .
Tokens: 1____ 2 3___ 4___ 5 6_________ 7_____ 8 9 10 11_____ 12______ 13 14___ 15____ 16 17_____ 18

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,195 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 135 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107838.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107838.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3065 from articles/00107838 from sent1

Text  : W wakacje 162 autobusy mniej .
Tokens: 1 2______ 3__ 4_______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3066 from articles/00107838 from sent2

Text  : Zmiany rozkładów
Tokens: 1_____ 2________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3067 from articles/00107838 from sent3

Text  : Mniej zawieszonych linii tego lata , za to bardzo dużo odwołanych kursów nawet na obleganych trasach .
Tokens: 1____ 2___________ 3____ 4___ 5___ 6 7_ 8_ 9_____ 10__ 11________ 12____ 13___ 14 15________ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3068 from articles/00107838 from sent4

Text  : Od poniedziałku obowiązują wakacyjne rozkłady jazdy
Tokens: 1_ 2___________ 3_________ 4________ 5_______ 6____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3069 from articles/00107838 from sent5

Text  : Zarząd Transportu Miejskiego pytany o dużą skalę zmian tłumaczy je przede wszystkim spadkiem liczby pasażerów w  sezonie urlopowym ,  ale nie tylko .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_________ 4_____ 5 6___ 7____ 8____ 9_______ 10 11____ 12_______ 13______ 14____ 15_______ 16 17_____ 18_______ 19 20_ 21_ 22___ 23

Chunks:
  FalsePositive nam [2,3] = Transportu Miejskiego (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,3] = Zarząd Transportu Miejskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3070 from articles/00107838 from sent6

Text  : Dochodzą też ograniczenia budżetowe i brak rezerwowych autobusów , bo wiele z  nich wykorzystano na objazdach ,  zwłaszcza budowy II linii metra .
Tokens: 1_______ 2__ 3___________ 4________ 5 6___ 7__________ 8________ 9 10 11___ 12 13__ 14__________ 15 16_______ 17 18_______ 19____ 20 21___ 22___ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3071 from articles/00107838 from sent7

Text  : Dlaczego więc aż dwukrotnie rzadziej mają kursować linie 105 i  109 ,  które przed rokiem ZTM uruchomił właśnie po to ,  by ułatwić dojazd z  Woli i  Bemowa podczas prac na ul .  Prostej i  Świętokrzyskiej .
Tokens: 1_______ 2___ 3_ 4_________ 5_______ 6___ 7_______ 8____ 9__ 10 11_ 12 13___ 14___ 15____ 16_ 17_______ 18_____ 19 20 21 22 23_____ 24____ 25 26__ 27 28____ 29_____ 30__ 31 32 33 34_____ 35 36_____________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = ZTM (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = Woli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Bemowa (confidence=0.52)
  TruePositive nam [34,34] = Prostej (confidence=0.98)
  TruePositive nam [36,36] = Świętokrzyskiej (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3072 from articles/00107838 from sent8

Text  : - Częstotliwość kursów jest adekwatna do spodziewanego spadku liczby osób korzystających z  obu linii -  odpowiedziała nam Magdalena Potocka z  biura prasowego ZTM .
Tokens: 1 2____________ 3_____ 4___ 5________ 6_ 7____________ 8_____ 9_____ 10__ 11____________ 12 13_ 14___ 15 16___________ 17_ 18_______ 19_____ 20 21___ 22_______ 23_ 24

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Magdalena Potocka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = ZTM (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3073 from articles/00107838 from sent9

Text  : W zeszłoroczne wakacje 105 i 109 kursowały w szczycie co 6  -  7  min ,  a  teraz będą jeździły raz na 8  min zamiast co 4  min jak w  czerwcu .
Tokens: 1 2___________ 3______ 4__ 5 6__ 7________ 8 9_______ 10 11 12 13 14_ 15 16 17___ 18__ 19______ 20_ 21 22 23_ 24_____ 25 26 27_ 28_ 29 30_____ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3074 from articles/00107838 from sent10

Text  : Cięcia dotknęły też najbardziej zatłoczone linie , np . 131 ,  180 ,  189 ,  500 czy 507 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4__________ 5_________ 6____ 7 8_ 9 10_ 11 12_ 13 14_ 15 16_ 17_ 18_ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3075 from articles/00107838 from sent11

Text  : Magdalena Potocka przekonuje , że w tym przypadku różnice w  rozkładach nie są duże i  kursy w  godzinach szczytu będą rzadsze o  2  -  3  min .
Tokens: 1________ 2______ 3_________ 4 5_ 6 7__ 8________ 9______ 10 11________ 12_ 13 14__ 15 16___ 17 18_______ 19_____ 20__ 21_____ 22 23 24 25 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Magdalena Potocka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3076 from articles/00107838 from sent12

Text  : Podkreśla też , że ZTM starał się zawiesić na wakacje jak najmniej linii .
Tokens: 1________ 2__ 3 4_ 5__ 6_____ 7__ 8_______ 9_ 10_____ 11_ 12______ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = ZTM (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3077 from articles/00107838 from sent13

Text  : Zawieszone linie
Tokens: 1_________ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3078 from articles/00107838 from sent14

Text  : W zeszłym roku ZTM zawiesił dziesięć linii , z tym że po skargach pasażerów już w  połowie lipca przywrócił linię 415 z  Rembertowa .
Tokens: 1 2______ 3___ 4__ 5_______ 6_______ 7____ 8 9 10_ 11 12 13______ 14_______ 15_ 16 17_____ 18___ 19________ 20___ 21_ 22 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ZTM (confidence=0.91)
  TruePositive nam [23,23] = Rembertowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3079 from articles/00107838 from sent15

Text  : Inaczej niż w poprzednich latach tym razem na wakacje zostaje E  -  2  ,  czyli ulubiony ekspres mieszkańców Bemowa ,  Stegien i  Wilanowa .
Tokens: 1______ 2__ 3 4__________ 5_____ 6__ 7____ 8_ 9______ 10_____ 11 12 13 14 15___ 16______ 17_____ 18_________ 19____ 20 21_____ 22 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [11,13] = E - 2 (confidence=0.98)
  TruePositive nam [19,19] = Bemowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Stegien (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,23] = Wilanowa (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3080 from articles/00107838 from sent16

Text  : Zmiany w rozkładach
Tokens: 1_____ 2 3_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3081 from articles/00107838 from sent17

Text  : Dodatkowe kursy
Tokens: 1________ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3082 from articles/00107838 from sent18

Text  : Również codziennie w lipcu i sierpniu pływają trzy bezpłatne promy przez Wisłę oraz tramwaj wodny Wars z  przystani na Podzamczu .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4____ 5 6_______ 7______ 8___ 9________ 10___ 11___ 12___ 13__ 14_____ 15___ 16__ 17 18_______ 19 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Wisłę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Wars (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Podzamczu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3083 from articles/00107838 from sent19

Text  : W soboty i niedziele nadal odpływa stamtąd statek „ Zefir ”  do Serocka .
Tokens: 1 2_____ 3 4________ 5____ 6______ 7______ 8_____ 9 10___ 11 12 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Zefir (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Serocka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3084 from articles/00107838 from sent20

Text  : Zmienione trasy
Tokens: 1________ 2____

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,300 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 136 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107840.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107840.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3085 from articles/00107840 from sent1

Text  : Chiny mogą stać się trzecim rynkiem świata farmaceutyków
Tokens: 1____ 2___ 3___ 4__ 5______ 6______ 7_____ 8____________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Chiny (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3086 from articles/00107840 from sent2

Text  : Chiny w ciągu 2 - 3 lat mogą stać się trzecim po USA i  Japonii rynkiem farmaceutycznym świata -  zapowiedzieli chińscy specjaliści na zakończonym w  Wuhanie międzynarodowym forum ,  poświęconym technologiom biofarmaceutycznym .
Tokens: 1____ 2 3____ 4 5 6 7__ 8___ 9___ 10_ 11_____ 12 13_ 14 15_____ 16_____ 17_____________ 18____ 19 20___________ 21_____ 22_________ 23 24_________ 25 26_____ 27_____________ 28___ 29 30_________ 31__________ 32________________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Chiny (confidence=0.77)
  TruePositive nam [13,13] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Japonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Wuhanie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3087 from articles/00107840 from sent3

Text  : Według prognoz w 2020 roku ogólna wartość leków wytwarzanych przez chińską branżę farmaceutyczną powinna osiągnąć poziom 10 bln juanów (  około 5  ,  3  bln zł )  i  tym samym Chiny staną się drugim rynkiem leków na świecie -  podała agencja Xinhua .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4___ 5___ 6_____ 7______ 8____ 9___________ 10___ 11_____ 12____ 13____________ 14_____ 15______ 16____ 17 18_ 19____ 20 21___ 22 23 24 25_ 26 27 28 29_ 30___ 31___ 32___ 33_ 34____ 35_____ 36___ 37 38_____ 39 40____ 41_____ 42____ 43

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = zł (confidence=0.97)
  TruePositive nam [31,31] = Chiny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,42] = Xinhua (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [19,19] = juanów

(ChunkerEvaluator) Sentence #3088 from articles/00107840 from sent4

Text  : Według ocen chińskich analityków branżowych , największy rozwój czeka grupę leków biologicznych .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4_________ 5_________ 6 7_________ 8_____ 9____ 10___ 11___ 12___________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3089 from articles/00107840 from sent5

Text  : Dziedzina ta przeszła - ich zdaniem - z fazy początkowej do dojrzałego etapu rozwoju .
Tokens: 1________ 2_ 3_______ 4 5__ 6______ 7 8 9___ 10_________ 11 12________ 13___ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3090 from articles/00107840 from sent6

Text  : Tu jest wielka szansa dla chińskiego przemysłu , który dysponuje nowoczesnymi technologiami i  dużymi możliwościami produkcyjnymi .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4_____ 5__ 6_________ 7________ 8 9____ 10_______ 11__________ 12___________ 13 14____ 15___________ 16___________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3091 from articles/00107840 from sent7

Text  : Obecnie , mimo dużego potencjału , Chińczycy wytwarzają leki ze średniego i  niskiego segmentu rynkowego .
Tokens: 1______ 2 3___ 4_____ 5_________ 6 7________ 8_________ 9___ 10 11_______ 12 13______ 14______ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Chińczycy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3092 from articles/00107840 from sent8

Text  : Wicedyrektor Państwowej Komisji Rozwoju i Reform Ren Weiliang zapowiedział ,  że rząd chiński podejmie działania zmierzające do wsparcia rozwoju firm ,  które mają plany i  możliwości produkowania leków z  górnego segmentu .
Tokens: 1___________ 2_________ 3______ 4______ 5 6_____ 7__ 8_______ 9___________ 10 11 12__ 13_____ 14______ 15_______ 16_________ 17 18______ 19_____ 20__ 21 22___ 23__ 24___ 25 26________ 27__________ 28___ 29 30_____ 31______ 32

Chunks:
  FalsePositive nam [2,8] = Państwowej Komisji Rozwoju i Reform Ren Weiliang (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,4] = Państwowej Komisji Rozwoju
  FalseNegative nam [7,8] = Ren Weiliang

(ChunkerEvaluator) Sentence #3093 from articles/00107840 from sent9

Text  : Programem tym objęte zostaną przedsiębiorstwa o największym potencjale konkurencyjnym i  najbardziej innowacyjne firmy małe oraz średnie .
Tokens: 1________ 2__ 3_____ 4______ 5_______________ 6 7__________ 8_________ 9_____________ 10 11_________ 12_________ 13___ 14__ 15__ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3094 from articles/00107840 from sent10

Text  : Od roku 2009 chiński rynek usług medycznych i produktów farmaceutycznych rośnie w  tempie przekraczającym 20 proc .  rocznie i  na Chiny przypada obecnie 20 proc .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4______ 5____ 6____ 7_________ 8 9________ 10______________ 11____ 12 13____ 14_____________ 15 16__ 17 18_____ 19 20 21___ 22______ 23_____ 24 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Chiny (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3095 from articles/00107840 from sent11

Text  : światowego wzrostu sprzedaży leków .
Tokens: 1_________ 2______ 3________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3096 from articles/00107840 from sent12

Text  : Z Pekinu Jacek Wan
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Pekinu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,4] = Jacek Wan (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:08,374 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 137 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107843.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107843.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3097 from articles/00107843 from sent1

Text  : Multimedialne ikony
Tokens: 1____________ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3098 from articles/00107843 from sent2

Text  : 15 grudnia , godz . 17 , Sala Nowa Centrum Kultury
Tokens: 1_ 2______ 3 4___ 5 6_ 7 8___ 9___ 10_____ 11_____

Chunks:
  FalsePositive nam [8,11] = Sala Nowa Centrum Kultury (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,11] = Centrum Kultury

(ChunkerEvaluator) Sentence #3099 from articles/00107843 from sent3

Text  : „ Ikona i muzyka cerkiewna ” to tytuł multimedialnej płyty CD ,  którą zostanie zaprezentowana w  niedzielę w  Sali Nowej Centrum Kultury przy ul .  Peowiaków 12 .
Tokens: 1 2____ 3 4_____ 5________ 6 7_ 8____ 9_____________ 10___ 11 12 13___ 14______ 15____________ 16 17_______ 18 19__ 20___ 21_____ 22_____ 23__ 24 25 26_______ 27 28

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = CD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Peowiaków (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [19,22] = Sali Nowej Centrum Kultury (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,5] = Ikona i muzyka cerkiewna
  FalseNegative nam [21,22] = Centrum Kultury

(ChunkerEvaluator) Sentence #3100 from articles/00107843 from sent4

Text  : Poza tym zaplanowano koncert Scholi Grekokatolickiego Seminarium Duchownego w Lublinie ,  projekcję filmu dokumentalnego „  Bieszczadzkie Ikony ”  oraz konkurs wiedzy o  ikonie .
Tokens: 1___ 2__ 3__________ 4______ 5_____ 6________________ 7_________ 8_________ 9 10______ 11 12_______ 13___ 14____________ 15 16___________ 17___ 18 19__ 20_____ 21____ 22 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Lublinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Bieszczadzkie Ikony (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,8] = Scholi Grekokatolickiego Seminarium Duchownego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = Scholi
  FalseNegative nam [6,8] = Grekokatolickiego Seminarium Duchownego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3101 from articles/00107843 from sent5

Text  : Początek o godz . 17 .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4 5_ 6

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,398 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 138 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107844.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107844.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3102 from articles/00107844 from sent1

Text  : Ankieter zapyta olsztynian , czy czują się bezpiecznie
Tokens: 1_______ 2_____ 3_________ 4 5__ 6____ 7__ 8__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3103 from articles/00107844 from sent2

Text  : W poniedziałek na olsztyńskie osiedla ruszą praktykanci odbywający staże w  ratuszu i  komendzie policji ,  by przepytywać mieszkańców stolicy regionu .
Tokens: 1 2___________ 3_ 4__________ 5______ 6____ 7__________ 8_________ 9____ 10 11_____ 12 13_______ 14_____ 15 16 17_________ 18_________ 19_____ 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3104 from articles/00107844 from sent3

Text  : Będą chcieli się dowiedzieć czy olsztynianie czują się bezpieczni .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4_________ 5__ 6___________ 7____ 8__ 9_________ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = olsztynianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #3105 from articles/00107844 from sent4

Text  : Każdy z ankietowanych dostanie do wypełnienia dostaną anonimową ankietę z  17 pytaniami m  .  in .  czy znają swojego dzielnicowego i  gdzie w  okolicy znajdują się miejsca uważane za niebezpieczne .
Tokens: 1____ 2 3____________ 4_______ 5_ 6__________ 7______ 8________ 9______ 10 11 12_______ 13 14 15 16 17_ 18___ 19_____ 20___________ 21 22___ 23 24_____ 25______ 26_ 27_____ 28_____ 29 30___________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3106 from articles/00107844 from sent5

Text  : - Będzie można też dopisać swoje uwagi - dodaje Monika Stankiewicz z  biura prasowego Urzędu Miasta w  Olsztynie .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5______ 6____ 7____ 8 9_____ 10____ 11_________ 12 13___ 14_______ 15____ 16____ 17 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Monika Stankiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Urzędu Miasta (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3107 from articles/00107844 from sent6

Text  : Wyposażeni w specjalne identyfikatory ankieterzy odwiedzać będą olsztynian w ich mieszkaniach .
Tokens: 1_________ 2 3________ 4_____________ 5_________ 6________ 7___ 8_________ 9 10_ 11__________ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = olsztynian

(ChunkerEvaluator) Sentence #3108 from articles/00107844 from sent7

Text  : Do końca września zamierzają zebrać 6 tys . opinii .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4_________ 5_____ 6 7__ 8 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3109 from articles/00107844 from sent8

Text  : - Jeśli ktoś ma wątpliwości , czy to na pewno nasz pracownik ,  to może potwierdzić dane dzwoniąc do komendy miejskiej policji ,  do dyżurnego miasta albo do ratuszowego Wydziału Zarządzania Kryzysowego -  dodaje Monika Stankiewicz .
Tokens: 1 2____ 3___ 4_ 5__________ 6 7__ 8_ 9_ 10___ 11__ 12_______ 13 14 15__ 16_________ 17__ 18______ 19 20_____ 21_______ 22_____ 23 24 25_______ 26____ 27__ 28 29_________ 30______ 31_________ 32_________ 33 34____ 35____ 36_________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [30,32] = Wydziału Zarządzania Kryzysowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Monika Stankiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3110 from articles/00107844 from sent9

Text  : Uzyskane informacje posłużą do przygotowania opracowania na temat bezpieczeństwa w  Olsztynie .
Tokens: 1_______ 2_________ 3______ 4_ 5____________ 6__________ 7_ 8____ 9_____________ 10 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3111 from articles/00107844 from sent10

Text  : Zostaną one udostępnione w październiku na stronie internetowej magistratu .
Tokens: 1______ 2__ 3___________ 4 5___________ 6_ 7______ 8___________ 9_________ 10

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,453 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 139 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107846.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107846.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3112 from articles/00107846 from sent1

Text  : Dwóch piłkarzy Radomiaka bardzo blisko Jagiellonii
Tokens: 1____ 2_______ 3________ 4_____ 5_____ 6__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Radomiaka (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,6] = Jagiellonii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3113 from articles/00107846 from sent2

Text  : Ofensywny zawodnik Radomiaka Paweł Tarnowski , oraz golkiper Łukasz Skowron -  są już bardzo blisko przejścia do ekstraklasowej Jagiellonii Białystok .
Tokens: 1________ 2_______ 3________ 4____ 5________ 6 7___ 8_______ 9_____ 10_____ 11 12 13_ 14____ 15____ 16_______ 17 18____________ 19_________ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Radomiaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Paweł Tarnowski (confidence=0.92)
  TruePositive nam [9,10] = Łukasz Skowron (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Jagiellonii Białystok (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3114 from articles/00107846 from sent3

Text  : - Tak naprawdę , to teraz wszystko zależy już od rozmów działaczy obu klubów -  przyznał Dariusz Dźwigała ,  drugi szkoleniowiec Jagiellonii .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4 5_ 6____ 7_______ 8_____ 9__ 10 11____ 12_______ 13_ 14____ 15 16______ 17_____ 18______ 19 20___ 21___________ 22_________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Dariusz Dźwigała (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Jagiellonii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3115 from articles/00107846 from sent4

Text  : Jest już niemal pewne , że występujący jeszcze w rundzie wiosennej w  Radomiaku :  Paweł Tarnowski i  Łukasz Skowron założą w  nadchodzącym sezonie koszulki białostockiej Jagiellonii .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4____ 5 6_ 7__________ 8______ 9 10_____ 11_______ 12 13_______ 14 15___ 16_______ 17 18____ 19_____ 20____ 21 22__________ 23_____ 24______ 25___________ 26_________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Radomiaku (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Paweł Tarnowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Łukasz Skowron (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Jagiellonii (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3116 from articles/00107846 from sent5

Text  : - Tak naprawdę , to teraz wszystko zależy od rozmów działaczy obu klubów .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4 5_ 6____ 7_______ 8_____ 9_ 10____ 11_______ 12_ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3117 from articles/00107846 from sent6

Text  : Zarówno trener Tomasz Hajto , jak i ja chcieli by śmy ich mieć w  Jagiellonii .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4____ 5 6__ 7 8_ 9______ 10 11_ 12_ 13__ 14 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Tomasz Hajto (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Jagiellonii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3118 from articles/00107846 from sent7

Text  : Obaj udanie przeszli testy , a także pozytywnie zaprezentowali się podczas zgrupowania na Litwie .
Tokens: 1___ 2_____ 3_______ 4____ 5 6 7____ 8_________ 9_____________ 10_ 11_____ 12_________ 13 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Litwie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3119 from articles/00107846 from sent8

Text  : Tarnowski m . in . zaliczył asystę w meczu kontrolnym -  poinformował „  Gazetę ”  Dariusz Dźwigała .
Tokens: 1________ 2 3 4_ 5 6_______ 7_____ 8 9____ 10________ 11 12__________ 13 14____ 15 16_____ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Gazetę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Dariusz Dźwigała (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Tarnowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #3120 from articles/00107846 from sent9

Text  : Tarnowski bronił barw klubu ze Struga przez 4 , 5  roku .
Tokens: 1________ 2_____ 3___ 4____ 5_ 6_____ 7____ 8 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tarnowski (confidence=0.92)
  TruePositive nam [6,6] = Struga (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3121 from articles/00107846 from sent10

Text  : W tym czasie dał się poznać miejscowym kibicom jako zawodnik ,  dla którego nie było straconych piłek .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4__ 5__ 6_____ 7_________ 8______ 9___ 10______ 11 12_ 13_____ 14_ 15__ 16________ 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3122 from articles/00107846 from sent11

Text  : Pomimo nie najlepszej techniki użytkowej , właśnie poprzez swoje zaangażowanie na boisku i  instynkt strzelecki zaskarbił sobie ich uznanie .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4_______ 5________ 6 7______ 8______ 9____ 10___________ 11 12____ 13 14______ 15________ 16_______ 17___ 18_ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3123 from articles/00107846 from sent12

Text  : Atutem Skwrona niewątpliwie poza doskonałymi warunkami fizycznymi , było także to ,  że występował przy Struga jako młodzieżowiec .
Tokens: 1_____ 2______ 3___________ 4___ 5__________ 6________ 7_________ 8 9___ 10___ 11 12 13 14________ 15__ 16____ 17__ 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Skwrona (confidence=0.76)
  TruePositive nam [16,16] = Struga (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3124 from articles/00107846 from sent13

Text  : Obu wypatrzył w Radomiaku trener Dźwigała , który na Podlasie trafił właśnie z  trzecioligowego zespołu z  Radomia .
Tokens: 1__ 2________ 3 4________ 5_____ 6_______ 7 8____ 9_ 10______ 11____ 12_____ 13 14_____________ 15_____ 16 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Radomiaku (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Dźwigała (confidence=0.71)
  TruePositive nam [10,10] = Podlasie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Radomia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3125 from articles/00107846 from sent14

Text  : - Muszę powiedzieć , że to jest spora sztuka wyciągnąć chłopaków z  niższych lig do ekstraklasy .
Tokens: 1 2____ 3_________ 4 5_ 6_ 7___ 8____ 9_____ 10_______ 11_______ 12 13______ 14_ 15 16_________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3126 from articles/00107846 from sent15

Text  : Przeskok na pewno jest duży i zdajemy sobie z trenerem Hajto z  tego sprawę .
Tokens: 1_______ 2_ 3____ 4___ 5___ 6 7______ 8____ 9 10______ 11___ 12 13__ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Hajto (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3127 from articles/00107846 from sent16

Text  : Jednak , co było widać po treningach zarówno Tarnowski jak i  Skowron wcale nie odbiegają umiejętnościami od pozostałych piłkarzy .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4___ 5____ 6_ 7_________ 8______ 9________ 10_ 11 12_____ 13___ 14_ 15_______ 16_____________ 17 18_________ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Tarnowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Skowron (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3128 from articles/00107846 from sent17

Text  : Uważam , że szybko wkomponują się w zespół - oznajmił Dźwigała .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4_____ 5_________ 6__ 7 8_____ 9 10______ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Dźwigała (confidence=0.75)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3129 from articles/00107846 from sent18

Text  : Niewykluczone , że już we wtorek dojdzie do rozmów pomiędzy oboma klubami .
Tokens: 1____________ 2 3_ 4__ 5_ 6_____ 7______ 8_ 9_____ 10______ 11___ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3130 from articles/00107846 from sent19

Text  : W Białymstoku odbędzie się bowiem mecz towarzyski pomiędzy Jagiellonią a  Radomiakiem .
Tokens: 1 2__________ 3_______ 4__ 5_____ 6___ 7_________ 8_______ 9__________ 10 11_________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Białymstoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Jagiellonią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Radomiakiem (confidence=0.76)

2016-10-31 14:04:08,556 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 140 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107856.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107856.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3131 from articles/00107856 from sent1

Text  : „ Jestem przeciwko komercji ” .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_______ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3132 from articles/00107856 from sent2

Text  : Tak zapamiętamy Łapickiego
Tokens: 1__ 2__________ 3_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Łapickiego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3133 from articles/00107856 from sent3

Text  : Jak Andrzej Łapicki się zapisał do bojkotu szmiry .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4__ 5______ 6_ 7______ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Andrzej Łapicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3134 from articles/00107856 from sent4

Text  : Wspomnienie z 1994 roku dziennikarza „ Gazety Wyborczej ” Romana Pawłowskiego .
Tokens: 1__________ 2 3___ 4___ 5___________ 6 7_____ 8________ 9 10____ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Gazety Wyborczej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Romana Pawłowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3135 from articles/00107856 from sent5

Text  : Z archiwum „ Gazety ” wyciągnął em wywiad , który przeprowadził em z  Andrzejem Łapickim jesienią 1994 roku .
Tokens: 1 2_______ 3 4_____ 5 6________ 7_ 8_____ 9 10___ 11___________ 12 13 14_______ 15______ 16______ 17__ 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Gazety (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Andrzejem Łapickim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3136 from articles/00107856 from sent6

Text  : „ Łapa ” był wtedy rektorem szkoły teatralnej i prezesem ZASP ,  przyjął mnie w  swoim biurze w  Alejach Ujazdowskich .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5____ 6_______ 7_____ 8_________ 9 10______ 11__ 12 13_____ 14__ 15 16___ 17____ 18 19_____ 20__________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Łapa (confidence=0.89)
  TruePositive nam [11,11] = ZASP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Alejach Ujazdowskich (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3137 from articles/00107856 from sent7

Text  : Był uprzejmy , ale wyniosły .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4__ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3138 from articles/00107856 from sent8

Text  : Podano herbatę , zaczęli śmy rozmowę od jego zaangażowania politycznego .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4______ 5__ 6______ 7_ 8___ 9____________ 10__________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3139 from articles/00107856 from sent9

Text  : Odpowiadał okrągłymi zdaniami , jakby recytował z pamięci .
Tokens: 1_________ 2________ 3_______ 4 5____ 6________ 7 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3140 from articles/00107856 from sent10

Text  : Wiało nudą .
Tokens: 1____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3141 from articles/00107856 from sent11

Text  : Lody pękły dopiero wtedy , kiedy zapytał em o kryzys teatru w  wolnej Polsce .
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4____ 5 6____ 7______ 8_ 9 10____ 11____ 12 13____ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3142 from articles/00107856 from sent12

Text  : Trafił em w czuły punkt .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4____ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3143 from articles/00107856 from sent13

Text  : To był rzeczywiście zły czas dla teatru , frekwencja spadła o  połowę ,  teatry repertuarowe ratowały się ,  grając zachodnie farsy ,  aktorów częściej niż na scenie można było oglądać w  telewizyjnych reklamach .
Tokens: 1_ 2__ 3___________ 4__ 5___ 6__ 7_____ 8 9_________ 10____ 11 12____ 13 14____ 15__________ 16______ 17_ 18 19____ 20_______ 21___ 22 23_____ 24______ 25_ 26 27____ 28___ 29__ 30_____ 31 32___________ 33_______ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3144 from articles/00107856 from sent14

Text  : Powracały pomysły prywatyzacji publicznych scen .
Tokens: 1________ 2______ 3___________ 4__________ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3145 from articles/00107856 from sent15

Text  : Przeciwko komercji
Tokens: 1________ 2_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3146 from articles/00107856 from sent16

Text  : Zapytał em , czy po bojkocie aktorskim ze stanu wojennego nie przyszedł czas na kolejny bojkot ,  tym razem szmiry i  komercji .
Tokens: 1______ 2_ 3 4__ 5_ 6_______ 7________ 8_ 9____ 10_______ 11_ 12_______ 13__ 14 15_____ 16____ 17 18_ 19___ 20____ 21 22______ 23

Chunks:
  FalseNegative nam [9,10] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3147 from articles/00107856 from sent17

Text  : „ Łapa ” spojrzał na mnie zimno spod krzaczastych brwi ,  aż zamarł em .
Tokens: 1 2___ 3 4_______ 5_ 6___ 7____ 8___ 9___________ 10__ 11 12 13____ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Łapa (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3148 from articles/00107856 from sent18

Text  : - To jest dobry pomysł , choć nie wiem ,  czy taki bojkot miał by powodzenie u  moich kolegów .
Tokens: 1 2_ 3___ 4____ 5_____ 6 7___ 8__ 9___ 10 11_ 12__ 13____ 14__ 15 16________ 17 18___ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3149 from articles/00107856 from sent19

Text  : Ja w każdym razie się do niego zapisuję - odpowiedział po długiej pauzie .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4____ 5__ 6_ 7____ 8_______ 9 10__________ 11 12_____ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3150 from articles/00107856 from sent20

Text  : - Jestem przeciwko komercji , wszystkiemu , co źródło ma w  łatwości ,  z  jaką aktorzy sprzedają siebie .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_______ 5 6__________ 7 8_ 9_____ 10 11 12______ 13 14 15__ 16_____ 17_______ 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3151 from articles/00107856 from sent21

Text  : Rozumiem bardzo ciężką sytuację materialną , nikogo nie potępiam ,  chodzi o  to ,  żeby się trochę ograniczyć -  ciągnął .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____ 4_______ 5_________ 6 7_____ 8__ 9_______ 10 11____ 12 13 14 15__ 16_ 17____ 18________ 19 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3152 from articles/00107856 from sent22

Text  : - Walczyli ście o idee , a teraz wasi następcy walczą o  chleb -  prowokował em .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4 5___ 6 7 8____ 9___ 10______ 11____ 12 13___ 14 15________ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3153 from articles/00107856 from sent23

Text  : - Bo teraz nie ma idei .
Tokens: 1 2_ 3____ 4__ 5_ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3154 from articles/00107856 from sent24

Text  : Niech pan spojrzy na społeczeństwo , które kiedyś klaskało ,  nosiło nas na rękach ,  obsypywało kwiatami ,  a  teraz się odwraca i  mówi :  macie nas rozerwać ,  i  już .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4_ 5____________ 6 7____ 8_____ 9_______ 10 11____ 12_ 13 14____ 15 16________ 17______ 18 19 20___ 21_ 22_____ 23 24__ 25 26___ 27_ 28______ 29 30 31_ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3155 from articles/00107856 from sent25

Text  : Ktoś musi w końcu przerwać ten krąg zaklęty , jak u  Wyspiańskiego -  powiedział .
Tokens: 1___ 2___ 3 4____ 5_______ 6__ 7___ 8______ 9 10_ 11 12___________ 13 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Wyspiańskiego (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3156 from articles/00107856 from sent26

Text  : I dodał , że to teatr musi dzisiaj narzucić publiczności postawę artystyczną .
Tokens: 1 2____ 3 4_ 5_ 6____ 7___ 8______ 9_______ 10__________ 11_____ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3157 from articles/00107856 from sent27

Text  : - Boleję nad tym , że teatr teraz zajmuje się bulwarem ,  że przeżywa inwazję tych amerykańskich sztuczydeł na najniższym poziomie ,  które mają jakoby przyciągnąć widza .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4__ 5 6_ 7____ 8____ 9______ 10_ 11______ 12 13 14______ 15_____ 16__ 17___________ 18________ 19 20________ 21______ 22 23___ 24__ 25____ 26_________ 27___ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3158 from articles/00107856 from sent28

Text  : Jeśli się nie weźmiemy znowu w garść i nie zaczniemy grać tego ,  co nam przynależy ,  to znaczy wielkiego polskiego repertuaru ,  to teatr polski zginie .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4_______ 5____ 6 7____ 8 9__ 10_______ 11__ 12__ 13 14 15_ 16________ 17 18 19____ 20_______ 21_______ 22________ 23 24 25___ 26____ 27____ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3159 from articles/00107856 from sent29

Text  : Wiosną następnego roku relacjonował em specjalny zjazd ZASP , który Łapicki zwołał w  Warszawie .
Tokens: 1_____ 2_________ 3___ 4___________ 5_ 6________ 7____ 8___ 9 10___ 11_____ 12____ 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = ZASP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Łapicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3160 from articles/00107856 from sent30

Text  : Miał to być artystyczny rachunek sumienia ludzi teatru , skończyło się na narzekaniach na brak pieniędzy i  niewykształcone społeczeństwo .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4__________ 5_______ 6_______ 7____ 8_____ 9 10_______ 11_ 12 13__________ 14 15__ 16_______ 17 18_____________ 19___________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3161 from articles/00107856 from sent31

Text  : Łapicki był rozczarowany , liczył na prawdziwą odnowę , ale środowisko nie było zainteresowane dyskusją o  misji i  sztuce .
Tokens: 1______ 2__ 3___________ 4 5_____ 6_ 7________ 8_____ 9 10_ 11________ 12_ 13__ 14____________ 15______ 16 17___ 18 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Łapicki (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3162 from articles/00107856 from sent32

Text  : Pod koniec obrad sala świeciła pustkami .
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4___ 5_______ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3163 from articles/00107856 from sent33

Text  : Kulturalnie oburzony
Tokens: 1__________ 2_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3164 from articles/00107856 from sent34

Text  : Kiedy czytam dzisiaj tamten wywiad , czuję się tak ,  jakby m  czytał manifest „  Teatr nie jest produktem /  widz nie jest klientem ”  .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4_____ 5_____ 6 7____ 8__ 9__ 10 11___ 12 13____ 14______ 15 16___ 17_ 18__ 19_______ 20 21__ 22_ 23__ 24______ 25 26

Chunks:
  FalsePositive nam [16,16] = Teatr (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3165 from articles/00107856 from sent35

Text  : Walka z komercjalizacją scen publicznych , o którą Łapicki apelował 17 lat temu ,  dzisiaj powraca jako postulat ruchu teatralnych oburzonych .
Tokens: 1____ 2 3______________ 4___ 5__________ 6 7 8____ 9______ 10______ 11 12_ 13__ 14 15_____ 16_____ 17__ 18______ 19___ 20_________ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Łapicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3166 from articles/00107856 from sent36

Text  : Nie wiem , czy „ Łapie ” było by po drodze z  jego inicjatorami ,  na pewno miał inne poglądy estetyczne i  inaczej wyobrażał sobie walkę z  komercją .
Tokens: 1__ 2___ 3 4__ 5 6____ 7 8___ 9_ 10 11____ 12 13__ 14__________ 15 16 17___ 18__ 19__ 20_____ 21________ 22 23_____ 24_______ 25___ 26___ 27 28______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Łapie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3167 from articles/00107856 from sent37

Text  : Dla niego odtrutką na szmirę była tradycyjnie grana polska klasyka .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4_ 5_____ 6___ 7__________ 8____ 9_____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3168 from articles/00107856 from sent38

Text  : Mimo to stary aktor może być patronem dzisiejszych Oburzonych .
Tokens: 1___ 2_ 3____ 4____ 5___ 6__ 7_______ 8___________ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Oburzonych (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3169 from articles/00107856 from sent39

Text  : On pierwszy się oburzył .
Tokens: 1_ 2_______ 3__ 4______ 5

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,745 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 141 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107857.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107857.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3170 from articles/00107857 from sent1

Text  : X Muza kusi filmem „ Prywatne życie Pippy Lee ”
Tokens: 1 2___ 3___ 4_____ 5 6_______ 7____ 8____ 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Prywatne życie Pippy Lee (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,2] = Muza (confidence=0.65)
  FalseNegative nam [1,2] = X Muza

(ChunkerEvaluator) Sentence #3171 from articles/00107857 from sent2

Text  : W środę , 25 lipca o godz . 19 rozpocznie się pierwsze spotkanie z  cyklu „  Kuszenie X  Muzy ”  .
Tokens: 1 2____ 3 4_ 5____ 6 7___ 8 9_ 10________ 11_ 12______ 13_______ 14 15___ 16 17______ 18 19__ 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [17,19] = Kuszenie X Muzy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3172 from articles/00107857 from sent3

Text  : Na start organizatorzy wybrali film „ Prywatne życie Pippy Lee ”  Rebecci Miller .
Tokens: 1_ 2____ 3____________ 4______ 5___ 6 7_______ 8____ 9____ 10_ 11 12_____ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,10] = Prywatne życie Pippy Lee (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Rebecci Miller (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3173 from articles/00107857 from sent4

Text  : - Film wyjątkowo zakręcony , ale jakże urzekający ! -  piszą o  obrazie Rebecci Miller internauci .
Tokens: 1 2___ 3________ 4________ 5 6__ 7____ 8_________ 9 10 11___ 12 13_____ 14_____ 15____ 16________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Rebecci Miller (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3174 from articles/00107857 from sent5

Text  : Produkcja opowiada o perypetiach uzależnionej od metamfetaminy kobiety , która próbuje odnaleźć się w  życiu .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4__________ 5___________ 6_ 7____________ 8______ 9 10___ 11_____ 12______ 13_ 14 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3175 from articles/00107857 from sent6

Text  : Kiedy mąż bohaterki zostawia ją dla młodszej , Pippa próbuje sama wychowywać dziecko .
Tokens: 1____ 2__ 3________ 4_______ 5_ 6__ 7_______ 8 9____ 10_____ 11__ 12________ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Pippa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3176 from articles/00107857 from sent7

Text  : Wówczas zaczynają się tarapaty - wir przygód erotycznych , załamanie nerwowe ,  problemy rodzinne to tylko namiastka fabuły .
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4_______ 5 6__ 7______ 8__________ 9 10_______ 11_____ 12 13______ 14______ 15 16___ 17_______ 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3177 from articles/00107857 from sent8

Text  : W perypetiach Pippy zostało zaklęte gorzkie , ale delikatne poczucie humoru .
Tokens: 1 2__________ 3____ 4______ 5______ 6______ 7 8__ 9________ 10______ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Pippy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3178 from articles/00107857 from sent9

Text  : Seans w środę , 25 lipca o godz . 19 w  zborze w  Letnicy .
Tokens: 1____ 2 3____ 4 5_ 6____ 7 8___ 9 10 11 12____ 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Letnicy (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [12,12] = zborze

2016-10-31 14:04:08,792 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 142 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107858.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107858.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3179 from articles/00107858 from sent1

Text  : Wyjątkowe , jedyne takie storczyki w Polsce odkryte w Chojnie
Tokens: 1________ 2 3_____ 4____ 5________ 6 7_____ 8______ 9 10_____

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Chojnie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3180 from articles/00107858 from sent2

Text  : Storczyki trójzębne , uznawane za wymarłe w Polsce , rosną w  powiecie gryfińskim .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_______ 5_ 6______ 7 8_____ 9 10___ 11 12______ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = gryfińskim (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3181 from articles/00107858 from sent3

Text  : Na terenie nadleśnictwa Chojna odkryto ok . 50 tych roślin .
Tokens: 1_ 2______ 3___________ 4_____ 5______ 6_ 7 8_ 9___ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Chojna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3182 from articles/00107858 from sent4

Text  : Storczyki trójzębne osiągają wysokość 30 - 45 cm .
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4_______ 5_ 6 7_ 8_ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3183 from articles/00107858 from sent5

Text  : Mają jasnozielone tęgie łodygi .
Tokens: 1___ 2___________ 3____ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3184 from articles/00107858 from sent6

Text  : Bladoróżowy lub fioletowy kwiatostan może zawierać do 10 kwiatów .
Tokens: 1__________ 2__ 3________ 4_________ 5___ 6_______ 7_ 8_ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3185 from articles/00107858 from sent7

Text  : Spotyka się je głównie na południu Europy .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4______ 5_ 6_______ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Europy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3186 from articles/00107858 from sent8

Text  : Rośliny odkrył na jednym ze wzgórz przyrodnik Paweł Pluciński .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_____ 5_ 6_____ 7_________ 8____ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Paweł Pluciński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3187 from articles/00107858 from sent9

Text  : - Znalazł em trzy wyspy kwiatów , odległych o kilkaset metrów -  mówi .
Tokens: 1 2______ 3_ 4___ 5____ 6______ 7 8________ 9 10______ 11____ 12 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3188 from articles/00107858 from sent10

Text  : Dokładne miejsce , gdzie rosną wyjątkowe kwiaty , jest utrzymywane w  tajemnicy .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4____ 5____ 6________ 7_____ 8 9___ 10_________ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3189 from articles/00107858 from sent11

Text  : - Nie chcemy , by niepowołane osoby je zniszczyły -  wyjaśnia nadleśniczy Andrzej Wysocki .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4 5_ 6__________ 7____ 8_ 9_________ 10 11______ 12_________ 13_____ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Andrzej Wysocki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3190 from articles/00107858 from sent12

Text  : Poprzedni raz gatunek ten znaleziono w Polsce ok . 60 lat temu .
Tokens: 1________ 2__ 3______ 4__ 5_________ 6 7_____ 8_ 9 10 11_ 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3191 from articles/00107858 from sent13

Text  : W Polsce wszystkie storczyki są pod ochroną .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4________ 5_ 6__ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polsce (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:08,838 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 143 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107861.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107861.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3192 from articles/00107861 from sent1

Text  : Zdzichy lubią Puchar Polski
Tokens: 1______ 2____ 3_____ 4_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Puchar Polski (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Zdzichy

(ChunkerEvaluator) Sentence #3193 from articles/00107861 from sent2

Text  : Piłkarze Ruchu Zdzieszowice znów zaskakują w rozgrywkach o Puchar Polski .
Tokens: 1_______ 2____ 3___________ 4___ 5________ 6 7__________ 8 9_____ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Ruchu Zdzieszowice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Puchar Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3194 from articles/00107861 from sent3

Text  : Tym razem pokonali u siebie Tura Turek 2 : 1  i  są już w  1  /  32 finału tych zmagań .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4 5_____ 6___ 7____ 8 9 10 11 12 13_ 14 15 16 17 18____ 19__ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Tura Turek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3195 from articles/00107861 from sent4

Text  : Spotkania tego etapu rywalizacji zostaną rozegrane 1 sierpnia , a  rywala podopiecznych Stanisława Wróbla poznamy już dziś .
Tokens: 1________ 2___ 3____ 4__________ 5______ 6________ 7 8_______ 9 10 11____ 12___________ 13________ 14____ 15_____ 16_ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Stanisława Wróbla (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3196 from articles/00107861 from sent5

Text  : Do rozlosowania czekają drużyny , które w poprzednim sezonie grały na zapleczu elity .
Tokens: 1_ 2___________ 3______ 4______ 5 6____ 7 8_________ 9______ 10___ 11 12______ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3197 from articles/00107861 from sent6

Text  : Możliwe jest zatem trafienie na kogoś z duetu beniaminków ekstraklasy :  Pogoń Szczecin i  Piast Gliwice lub też na kogoś z  kwartetu spadkowiczów z  I  ligi .
Tokens: 1______ 2___ 3____ 4________ 5_ 6____ 7 8____ 9__________ 10_________ 11 12___ 13______ 14 15___ 16_____ 17_ 18_ 19 20___ 21 22______ 23__________ 24 25 26__ 27

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Pogoń Szczecin (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Piast Gliwice (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:08,871 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 144 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107865.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107865.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3198 from articles/00107865 from sent1

Text  : Opolska „ Solidarność ” dołącza do górników ?
Tokens: 1______ 2 3__________ 4 5______ 6_ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Solidarność (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3199 from articles/00107865 from sent2

Text  : - Akcja protestacyjna nauczycielskiej „ S ” jest nieunikniona -  poinformował Jan Kurasiewicz ,  przewodniczący zarządu regionu NSZZ „  Solidarność ”  Śląska Opolskiego .
Tokens: 1 2____ 3____________ 4______________ 5 6 7 8___ 9___________ 10 11__________ 12_ 13_________ 14 15____________ 16_____ 17_____ 18__ 19 20_________ 21 22____ 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Jan Kurasiewicz (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,21] = NSZZ „ Solidarność ” (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [22,23] = Śląska Opolskiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,6] = S
  FalseNegative nam [18,23] = NSZZ „ Solidarność ” Śląska Opolskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3200 from articles/00107865 from sent3

Text  : Kiedy się odbędzie i jaką przybierze formę , zależy to od decyzji zarządu głównego
Tokens: 1____ 2__ 3_______ 4 5___ 6_________ 7____ 8 9_____ 10 11 12_____ 13_____ 14______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3201 from articles/00107865 from sent4

Text  : - Akcja protestacyjna na pewno nie będzie utrudnieniem dla osób ,  którym zawód ten służy ,  będzie natomiast uciążliwa dla ludzi odpowiedzialnych za zły stan oświaty w  regionie i  kraju -  wyjaśnia Kurasiewicz i  dodaje ,  że nie wyklucza strajku ,  jako formy protestu .
Tokens: 1 2____ 3____________ 4_ 5____ 6__ 7_____ 8___________ 9__ 10__ 11 12____ 13___ 14_ 15___ 16 17____ 18_______ 19_______ 20_ 21___ 22______________ 23 24_ 25__ 26_____ 27 28______ 29 30___ 31 32______ 33_________ 34 35____ 36 37 38_ 39______ 40_____ 41 42__ 43___ 44______ 45

Chunks:
  TruePositive nam [33,33] = Kurasiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3202 from articles/00107865 from sent5

Text  : - Chodzi o to , aby wybrać formę , która mimo wszystko będzie w  zgodzie z  odpowiedzialnością za dzieci ,  które powierzają nauczycielom rodzice -  zapewnia Kurasiewicz .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5 6__ 7_____ 8____ 9 10___ 11__ 12______ 13____ 14 15_____ 16 17________________ 18 19____ 20 21___ 22________ 23__________ 24_____ 25 26______ 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Kurasiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3203 from articles/00107865 from sent6

Text  : - Na Śląsku do strajku generalnego górników przyłączyć się ma również służba zdrowia i  oświata .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_ 5______ 6__________ 7_______ 8_________ 9__ 10 11_____ 12____ 13_____ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Śląsku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3204 from articles/00107865 from sent7

Text  : U nas strajk traktujemy jako ostateczność - zapewnia z kolei Sławomir Kłosowski z  „  S  ”  ,  były kurator .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_________ 5___ 6___________ 7 8_______ 9 10___ 11______ 12_______ 13 14 15 16 17 18__ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Sławomir Kłosowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = S (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3205 from articles/00107865 from sent8

Text  : Najważniejsze problemy , jakie wskazali członkowie zarządu , to pomniejszony projekt budżetu na oświatę na rok 2003 ,  brak ,  mimo obietnic ,  pieniędzy na dofinansowanie doskonalenia zawodowego nauczycieli ,  opóźnienie o  dziewięć miesięcy i  pomniejszone kwoty podwyżek oraz propozycja ,  aby nauczyciele powiększyli bezpłatnie siatkę swoich zajęć o  dwie godziny .
Tokens: 1____________ 2_______ 3 4____ 5_______ 6_________ 7______ 8 9_ 10__________ 11_____ 12_____ 13 14_____ 15 16_ 17__ 18 19__ 20 21__ 22______ 23 24_______ 25 26____________ 27__________ 28________ 29_________ 30 31________ 32 33______ 34______ 35 36__________ 37___ 38______ 39__ 40________ 41 42_ 43_________ 44_________ 45________ 46____ 47____ 48___ 49 50__ 51_____ 52

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3206 from articles/00107865 from sent9

Text  : ika
Tokens: 1__

Chunks:

2016-10-31 14:04:08,939 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 145 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107869.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107869.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3207 from articles/00107869 from sent1

Text  : Kontrowersyjna Lady Gaga z rolą w filmie .
Tokens: 1_____________ 2___ 3___ 4 5___ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Lady Gaga (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3208 from articles/00107869 from sent2

Text  : Tak wygląda na plakacie „ Machete Kills ” [ ZDJĘCIE ]
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4_______ 5 6______ 7____ 8 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Machete Kills (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3209 from articles/00107869 from sent3

Text  : Lady Gaga wystąpi w najnowszej produkcji reżyserowanej przez Roberta Rodrigueza .
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4 5_________ 6________ 7____________ 8____ 9______ 10________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Lady Gaga (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,10] = Roberta Rodrigueza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3210 from articles/00107869 from sent4

Text  : To będzie pierwsza rola piosenkarki w pełnometrażowym filmie .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4___ 5__________ 6 7______________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3211 from articles/00107869 from sent5

Text  : Już sam plakat może budzić kontrowersje .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4___ 5_____ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3212 from articles/00107869 from sent6

Text  : Na razie nie znamy daty premiery kinowej drugiej część „  Maczety ”  .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4____ 5___ 6_______ 7______ 8______ 9____ 10 11_____ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Maczety (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3213 from articles/00107869 from sent7

Text  : Wiadomo jednak , że oprócz Lady Gagi będzie można zobaczyć w  filmie Danny'ego Trejo w  tytułowej roli .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_ 5_____ 6___ 7___ 8_____ 9____ 10______ 11 12____ 13_______ 14___ 15 16_______ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Lady Gagi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Danny'ego Trejo (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3214 from articles/00107869 from sent8

Text  : Będzie próbował powstrzymać bossa narkotykowego kartelu , marzącego o przejęciu władzy nad światem .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__________ 4____ 5____________ 6______ 7 8________ 9 10_______ 11____ 12_ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3215 from articles/00107869 from sent9

Text  : W produkcji pojawią się również Amber Heard , Sofia Vergera ,  Zoe Saldana ,  Jessica Alba ,  i  Alex Vega .
Tokens: 1 2________ 3______ 4__ 5______ 6____ 7____ 8 9____ 10_____ 11 12_ 13_____ 14 15_____ 16__ 17 18 19__ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Amber Heard (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Sofia Vergera (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Zoe Saldana (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Jessica Alba (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Alex Vega (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:08,976 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 146 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107875.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107875.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3216 from articles/00107875 from sent1

Text  : Wisła Can - Pack .
Tokens: 1____ 2__ 3 4___ 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Wisła Can - Pack (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3217 from articles/00107875 from sent2

Text  : Tina Charles szaleje w Londynie .
Tokens: 1___ 2______ 3______ 4 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Tina Charles (confidence=0.92)
  TruePositive nam [5,5] = Londynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3218 from articles/00107875 from sent3

Text  : Kolejne & quot ; double - double & quot ;
Tokens: 1______ 2 3___ 4 5_____ 6 7_____ 8 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3219 from articles/00107875 from sent4

Text  : Na Igrzyskach Olimpijskich Stany Zjednoczone pokonały Czechy 88 : 61 ,  a  jedną z  najlepszych zawodniczek była Tina Charles ,  koszykarka Wisły Can -  Pack .
Tokens: 1_ 2_________ 3___________ 4____ 5__________ 6_______ 7_____ 8_ 9 10 11 12 13___ 14 15_________ 16_________ 17__ 18__ 19_____ 20 21________ 22___ 23_ 24 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Igrzyskach Olimpijskich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Stany Zjednoczone (confidence=0.60)
  TruePositive nam [7,7] = Czechy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Tina Charles (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,25] = Wisły Can - Pack (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3220 from articles/00107875 from sent5

Text  : Charles rzuciła 16 punktów i była niemal najskuteczniejszą zawodniczką Stanów Zjednoczonych (  więcej o  dwa punkty rzuciła Diana Taurasi )  .
Tokens: 1______ 2______ 3_ 4______ 5 6___ 7_____ 8________________ 9__________ 10____ 11___________ 12 13____ 14 15_ 16____ 17_____ 18___ 19_____ 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Charles (confidence=0.74)
  TruePositive nam [10,11] = Stanów Zjednoczonych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Diana Taurasi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3221 from articles/00107875 from sent6

Text  : Do tego koszykarka Wisły Can - Pack zaliczyła 14 zbiórek i  dzięki temu skompletowała tzw .  "  double -  double "  .
Tokens: 1_ 2___ 3_________ 4____ 5__ 6 7___ 8________ 9_ 10_____ 11 12____ 13__ 14___________ 15_ 16 17 18____ 19 20____ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Wisły Can - Pack (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3222 from articles/00107875 from sent7

Text  : Miała też asystę i przechwyt .
Tokens: 1____ 2__ 3_____ 4 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3223 from articles/00107875 from sent8

Text  : Stany Zjednoczone wygrały wszystkie cztery mecze i pozostają głównym faworytem do złota .
Tokens: 1____ 2__________ 3______ 4________ 5_____ 6____ 7 8________ 9______ 10_______ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Stany Zjednoczone (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3224 from articles/00107875 from sent9

Text  : W niedzielę kończą fazę grupową meczem z Chinami .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4___ 5______ 6_____ 7 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Chinami (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:09,012 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 147 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107876.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107876.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3225 from articles/00107876 from sent1

Text  : Tragedia na drodze .
Tokens: 1_______ 2_ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3226 from articles/00107876 from sent2

Text  : W centrum Kielc mężczyzna leżał na środku jezdni
Tokens: 1 2______ 3____ 4________ 5____ 6_ 7_____ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kielc (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3227 from articles/00107876 from sent3

Text  : 49 - latek został przejechany w piątek po godzinie 20 na ul .  Jana Pawła II w  Kielcach .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_____ 5__________ 6 7_____ 8_ 9_______ 10 11 12 13 14__ 15___ 16 17 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = Jana Pawła II (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Kielcach (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3228 from articles/00107876 from sent4

Text  : Mimo walki lekarzy o jego życie zmarł w nocy w  szpitalu .
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4 5___ 6____ 7____ 8 9___ 10 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3229 from articles/00107876 from sent5

Text  : Nie wiadomo , co było przyczyną tego , że mężczyzna leżał na jezdni .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_ 5___ 6________ 7___ 8 9_ 10_______ 11___ 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3230 from articles/00107876 from sent6

Text  : - To będzie dopiero ustalane - wyjaśnia Damian Szwagierek z  zespołu prasowego świętokrzyskiej policji .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4______ 5_______ 6 7_______ 8_____ 9_________ 10 11_____ 12_______ 13_____________ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Damian Szwagierek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3231 from articles/00107876 from sent7

Text  : Na 49 - latka najechał 76 - letni kierowca opla vectra .
Tokens: 1_ 2_ 3 4____ 5_______ 6_ 7 8____ 9_______ 10__ 11____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = opla
  FalseNegative nam [11,11] = vectra

(ChunkerEvaluator) Sentence #3232 from articles/00107876 from sent8

Text  : Mężczyznę przewieziono do szpitala .
Tokens: 1________ 2___________ 3_ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3233 from articles/00107876 from sent9

Text  : Miał liczne obrażenia ciała .
Tokens: 1___ 2_____ 3________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3234 from articles/00107876 from sent10

Text  : Po godz . 2 policjanci otrzymali informację , że nie żyje .
Tokens: 1_ 2___ 3 4 5_________ 6________ 7_________ 8 9_ 10_ 11__ 12

Chunks:

2016-10-31 14:04:09,048 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 148 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107884.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107884.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3235 from articles/00107884 from sent1

Text  : Extreme Day .
Tokens: 1______ 2__ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Extreme Day (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3236 from articles/00107884 from sent2

Text  : Zawody na skateparku : „ Macie tu Amerykę ” [  FOTO ]
Tokens: 1_____ 2_ 3_________ 4 5 6____ 7_ 8______ 9 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Macie tu Amerykę (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3237 from articles/00107884 from sent3

Text  : Na Extreme Day do Rzeszowa przyjechali fani deski , rolek i  BMX-ów z  całej Polski .
Tokens: 1_ 2______ 3__ 4_ 5_______ 6__________ 7___ 8____ 9 10___ 11 12____ 13 14___ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Extreme Day (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Rzeszowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Polski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = BMX-ów (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3238 from articles/00107884 from sent4

Text  : Nasz nowy skatepark był zaskoczeniem dla przyjezdnych .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4__ 5___________ 6__ 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3239 from articles/00107884 from sent5

Text  : - Obiekt wyróżnia się na tle polskich realiów . .  .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4__ 5_ 6__ 7_______ 8______ 9 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3240 from articles/00107884 from sent6

Text  : Ameryka - powtarzali zawodnicy .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ameryka (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3241 from articles/00107884 from sent7

Text  : - Przeszkody zostały zaprojektowane przez ludzi , którzy się na tym znają .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4_____________ 5____ 6____ 7 8_____ 9__ 10 11_ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3242 from articles/00107884 from sent8

Text  : Ten skatepark wyróżnia się na tle polskich realiów - mówił Mariusz z  Warszawy ,  który zakwalifikował się do finału konkursu .
Tokens: 1__ 2________ 3_______ 4__ 5_ 6__ 7_______ 8______ 9 10___ 11_____ 12 13______ 14 15___ 16____________ 17_ 18 19____ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Mariusz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Warszawy (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3243 from articles/00107884 from sent9

Text  : - Dobra nawierzchnia , ostre kąty .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4 5____ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3244 from articles/00107884 from sent10

Text  : Na dzisiejszej imprezie mnóstwo ludzi z zajawką .
Tokens: 1_ 2__________ 3_______ 4______ 5____ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3245 from articles/00107884 from sent11

Text  : Świetnie się tutaj jeździ - dodawał Piotrek z Tarnowa .
Tokens: 1_______ 2__ 3____ 4_____ 5 6______ 7______ 8 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Piotrek (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Tarnowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3246 from articles/00107884 from sent12

Text  : Na Extreme Day przyjechali fani skateboardingu , longboardu , BMX-ów i  rolek m  .  in .  z  Warszawy ,  Bielsko -  Białej ,  Krakowa i  Łodzi .
Tokens: 1_ 2______ 3__ 4__________ 5___ 6_____________ 7 8_________ 9 10____ 11 12___ 13 14 15 16 17 18______ 19 20_____ 21 22____ 23 24_____ 25 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Extreme Day (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,22] = Bielsko - Białej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Krakowa (confidence=0.98)
  TruePositive nam [26,26] = Łodzi (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,10] = BMX-ów (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3247 from articles/00107884 from sent13

Text  : Do zawodów zgłosiło się 60 osób , co przerosło oczekiwania organizatorów .
Tokens: 1_ 2______ 3_______ 4__ 5_ 6___ 7 8_ 9________ 10_________ 11___________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3248 from articles/00107884 from sent14

Text  : Najmłodszy uczestnik miał 12 , najstarszy 30 lat .
Tokens: 1_________ 2________ 3___ 4_ 5 6_________ 7_ 8__ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3249 from articles/00107884 from sent15

Text  : Nie było kobiet .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3250 from articles/00107884 from sent16

Text  : W finale nie znalazł się też nikt z Podkarpacia .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4______ 5__ 6__ 7___ 8 9__________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Podkarpacia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3251 from articles/00107884 from sent17

Text  : To goście zdominowali zawody .
Tokens: 1_ 2_____ 3__________ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3252 from articles/00107884 from sent18

Text  : Dzisiaj odbył się też konkurs na najlepszy trik - na przeszkodzie i  w  basenie ,  a  wieczorem na X  -  Stage ,  czyli muzycznej części festiwalu ,  wystąpi :  O  .  S  .  T  .  R  .  ,  Kochan ,  Haem i  Zorak w  ramach trasy koncertowej Tabasco .
Tokens: 1______ 2____ 3__ 4__ 5______ 6_ 7________ 8___ 9 10 11__________ 12 13 14_____ 15 16 17_______ 18 19 20 21___ 22 23___ 24_______ 25____ 26_______ 27 28_____ 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39____ 40 41__ 42 43___ 44 45____ 46___ 47_________ 48_____ 49

Chunks:
  TruePositive nam [30,37] = O . S . T . R . (confidence=0.93)
  TruePositive nam [39,39] = Kochan (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,41] = Haem (confidence=0.99)
  TruePositive nam [43,43] = Zorak (confidence=0.80)
  TruePositive nam [48,48] = Tabasco (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [21,21] = Stage (confidence=0.76)
  FalseNegative nam [19,21] = X - Stage

(ChunkerEvaluator) Sentence #3253 from articles/00107884 from sent19

Text  : Jutro kolejny dzień Extreme Day .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4______ 5__ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Extreme Day (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3254 from articles/00107884 from sent20

Text  : Początek zawodów o godz . 11 , natomiast o 18 koncerty .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4___ 5 6_ 7 8________ 9 10 11______ 12

Chunks:

2016-10-31 14:04:09,128 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 149 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107887.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107887.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3255 from articles/00107887 from sent1

Text  : ESA szykuje się do wystrzelenia kolejnego satelity systemu Galileo
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4_ 5___________ 6________ 7_______ 8______ 9______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ESA (confidence=0.93)
  TruePositive nam [9,9] = Galileo (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3256 from articles/00107887 from sent2

Text  : Kolejny z satelitów europejskiego systemu nawigacji satelitarnej Galileo dotarł właśnie do Europejskiego Portu Kosmicznego w  Gujanie Francuskiej ,  gdzie będzie przygotowywany do startu -  poinformowała Europejska Agencja Kosmiczna (  ESA )  .
Tokens: 1______ 2 3________ 4____________ 5______ 6________ 7___________ 8______ 9_____ 10_____ 11 12___________ 13___ 14_________ 15 16_____ 17_________ 18 19___ 20____ 21____________ 22 23____ 24 25___________ 26________ 27_____ 28_______ 29 30_ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Galileo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Europejskiego Portu Kosmicznego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Gujanie Francuskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,28] = Europejska Agencja Kosmiczna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = ESA (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3257 from articles/00107887 from sent3

Text  : Starannie zabezpieczony w odpowiednim kontenerze , satelita dotarł do Gujany Francuskiej w  ładowni samolotu transportowego Antonow 124 -  100 .
Tokens: 1________ 2____________ 3 4__________ 5_________ 6 7_______ 8_____ 9_ 10____ 11_________ 12 13_____ 14______ 15____________ 16_____ 17_ 18 19_ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Gujany Francuskiej (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,16] = Antonow (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [16,19] = Antonow 124 - 100

(ChunkerEvaluator) Sentence #3258 from articles/00107887 from sent4

Text  : Trzeci i czwarty satelita systemu Galileo mają być wystrzelone w  październiku za pomocą rakiety nośnej Sojuz ST -  B  .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4_______ 5______ 6______ 7___ 8__ 9__________ 10 11__________ 12 13____ 14_____ 15____ 16___ 17 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Galileo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,19] = Sojuz ST - B (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3259 from articles/00107887 from sent5

Text  : Dołączą do dwóch już znajdujących się od ubiegłego roku na orbicie .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4__ 5___________ 6__ 7_ 8________ 9___ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3260 from articles/00107887 from sent6

Text  : Obecność w kosmosie czterech satelitów pozwoli na dalsze testy systemu .
Tokens: 1_______ 2 3_______ 4_______ 5________ 6______ 7_ 8_____ 9____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3261 from articles/00107887 from sent7

Text  : M.in . będzie można ustalić pozycję na powierzchni Ziemi bazując jedynie na sygnałach z  satelitów Galileo .
Tokens: 1___ 2 3_____ 4____ 5______ 6______ 7_ 8__________ 9____ 10_____ 11_____ 12 13_______ 14 15_______ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Ziemi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Galileo (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [1,1] = M.in (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3262 from articles/00107887 from sent8

Text  : System nawigacji satelitarnej Galileo ma być europejskim odpowiednikiem amerykańskiego systemu GPS i  rosyjskiego GLONASS .
Tokens: 1_____ 2________ 3___________ 4______ 5_ 6__ 7__________ 8_____________ 9_____________ 10_____ 11_ 12 13_________ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Galileo (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = GPS (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = GLONASS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3263 from articles/00107887 from sent9

Text  : W pełnej operacyjnej wersji ma mieć 30 satelitów .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4_____ 5_ 6___ 7_ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3264 from articles/00107887 from sent10

Text  : Jego uruchomienie spodziewane jest na koniec tej dekady .
Tokens: 1___ 2___________ 3__________ 4___ 5_ 6_____ 7__ 8_____ 9

Chunks:

2016-10-31 14:04:09,337 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 150 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107888.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107888.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3265 from articles/00107888 from sent1

Text  : Szkoła zakazała uczniom dzielić się opłatkiem
Tokens: 1_____ 2_______ 3______ 4______ 5__ 6________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3266 from articles/00107888 from sent2

Text  : Dyrektor częstochowskiego liceum im . Traugutta przez megafon wydał zakaz organizowania spotkania wigilijnego w  klasach ,  z  których uczniowie nie zapłacili na komitet rodzicielski -  twierdzą rodzice
Tokens: 1_______ 2_______________ 3_____ 4_ 5 6________ 7____ 8______ 9____ 10___ 11___________ 12_______ 13_________ 14 15_____ 16 17 18_____ 19_______ 20_ 21_______ 22 23_____ 24__________ 25 26______ 27_____

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = Traugutta (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [3,6] = liceum im . Traugutta

(ChunkerEvaluator) Sentence #3267 from articles/00107888 from sent3

Text  : Szkoła .
Tokens: 1_____ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3268 from articles/00107888 from sent4

Text  : Dyrektor liceum zabronił dzielenia się opłatkiem ?
Tokens: 1_______ 2_____ 3_______ 4________ 5__ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3269 from articles/00107888 from sent5

Text  : Wigilijny podział
Tokens: 1________ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3270 from articles/00107888 from sent6

Text  : Dyrektor „ Traugutta ” przez megafon wydał zakaz organizowania spotkania wigilijnego w  klasach ,  których uczniowie nie zapłacili na komitet rodzicielski -  twierdzą rodzice
Tokens: 1_______ 2 3________ 4 5____ 6______ 7____ 8____ 9____________ 10_______ 11_________ 12 13_____ 14 15_____ 16_______ 17_ 18_______ 19 20_____ 21__________ 22 23______ 24_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Traugutta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3271 from articles/00107888 from sent7

Text  : Do redakcji zadzwoniła w czwartek wieczorem matka uczennicy II LO im .  R  .  Traugutta :  -  Dyrektor zabronił zorganizować w  klasie córki wigilię ,  bo nie wszyscy zapłacili składkę -  mówiła .
Tokens: 1_ 2_______ 3_________ 4 5_______ 6________ 7____ 8________ 9_ 10 11 12 13 14 15_______ 16 17 18______ 19______ 20__________ 21 22____ 23___ 24_____ 25 26 27_ 28_____ 29_______ 30_____ 31 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [9,15] = II LO im . R . Traugutta (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3272 from articles/00107888 from sent8

Text  : Dyrektor Janusz Kołodziejski : - Wigilia jest w piątek dla całej szkoły .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___________ 4 5 6______ 7___ 8 9_____ 10_ 11___ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Janusz Kołodziejski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3273 from articles/00107888 from sent9

Text  : Po niej są spotkania w klasach , które potrafiły je sobie zorganizować -  powiedział .
Tokens: 1_ 2___ 3_ 4________ 5 6______ 7 8____ 9________ 10 11___ 12__________ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3274 from articles/00107888 from sent10

Text  : Ale w piątek znów odezwali się rodzice uczniów : -  Syn chciał podzielić się opłatkiem z  kolegami ,  ale nie mógł tego zrobić ,  bo dyrekcja zakazała -  mówił oburzony rodzic .
Tokens: 1__ 2 3_____ 4___ 5_______ 6__ 7______ 8______ 9 10 11_ 12____ 13_______ 14_ 15_______ 16 17______ 18 19_ 20_ 21__ 22__ 23____ 24 25 26______ 27______ 28 29___ 30______ 31____ 32

Chunks:
  FalsePositive nam [11,11] = Syn (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3275 from articles/00107888 from sent11

Text  : Składka na komitet rodzicielski w II LO wynosi średnio 160 zł .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4___________ 5 6_ 7_ 8_____ 9______ 10_ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [7,7] = LO (confidence=0.46)
  FalseNegative nam [6,7] = II LO

(ChunkerEvaluator) Sentence #3276 from articles/00107888 from sent12

Text  : Rodzice na początku roku deklarują , jaką kwotę wpłacą .
Tokens: 1______ 2_ 3_______ 4___ 5________ 6 7___ 8____ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3277 from articles/00107888 from sent13

Text  : Wigilijne spotkania nie miały być finansowane z tych pieniędzy .
Tokens: 1________ 2________ 3__ 4____ 5__ 6__________ 7 8___ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3278 from articles/00107888 from sent14

Text  : - Ale jeśli kogoś nie stać na komitet rodzicielski ,  to nie możemy obarczać go dodatkowymi kosztami spotkania wigilijnego -  przekonuje Dariusz Borkowski ,  zastępca dyrektora „  Traugutta ”  .
Tokens: 1 2__ 3____ 4____ 5__ 6___ 7_ 8______ 9___________ 10 11 12_ 13____ 14______ 15 16_________ 17______ 18_______ 19_________ 20 21________ 22_____ 23_______ 24 25______ 26_______ 27 28_______ 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [22,23] = Dariusz Borkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Traugutta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3279 from articles/00107888 from sent15

Text  : Klasy , w których rodzice uczniów nie wywiązali się z  deklaracji ,  miały normalne zajęcia .
Tokens: 1____ 2 3 4______ 5______ 6______ 7__ 8________ 9__ 10 11________ 12 13___ 14______ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3280 from articles/00107888 from sent16

Text  : Dyrektor Borkowski zapewnia , że takich przypadków było niewiele .
Tokens: 1_______ 2________ 3_______ 4 5_ 6_____ 7_________ 8___ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Borkowski (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3281 from articles/00107888 from sent17

Text  : Wcześniej wszyscy uczniowie uczestniczyli w koncercie kolęd zorganizowanym w szkole .
Tokens: 1________ 2______ 3________ 4____________ 5 6________ 7____ 8_____________ 9 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3282 from articles/00107888 from sent18

Text  : - Spotkanie wigilijne nie jest okazją do wytykania palcami ,  kto zapłacił ,  a  kto nie .
Tokens: 1 2________ 3________ 4__ 5___ 6_____ 7_ 8________ 9______ 10 11_ 12______ 13 14 15_ 16_ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3283 from articles/00107888 from sent19

Text  : Za to jest świetną okazją do wychowywania , że należy się dzielić z  mniej zamożnymi -  oburzają się rodzice .
Tokens: 1_ 2_ 3___ 4______ 5_____ 6_ 7___________ 8 9_ 10____ 11_ 12_____ 13 14___ 15_______ 16 17______ 18_ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3284 from articles/00107888 from sent20

Text  : - Tymczasem dzieci zadają sobie pytania , które to z  nich nie zapłaciło .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5____ 6______ 7 8____ 9_ 10 11__ 12_ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3285 from articles/00107888 from sent21

Text  : - Szkoła przede wszystkim powinna uczyć - odpowiada dyrektor Borkowski .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4________ 5______ 6____ 7 8________ 9_______ 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Borkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3286 from articles/00107888 from sent22

Text  : - I chcemy nauczyć konsekwencji oraz wywiązywania się z zobowiązań .
Tokens: 1 2 3_____ 4______ 5___________ 6___ 7___________ 8__ 9 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3287 from articles/00107888 from sent23

Text  : A od dzielenia się są inne instytucje .
Tokens: 1 2_ 3________ 4__ 5_ 6___ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3288 from articles/00107888 from sent24

Text  : Poza tym wigilia nie jest świętem klasowym .
Tokens: 1___ 2__ 3______ 4__ 5___ 6______ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3289 from articles/00107888 from sent25

Text  : Kuratorium przyznaje , że wigilie w szkole nie są obowiązkowe .
Tokens: 1_________ 2________ 3 4_ 5______ 6 7_____ 8__ 9_ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3290 from articles/00107888 from sent26

Text  : - Jednak ich urządzanie w żadnym razie nie powinno być uzależnione od komitetu rodzicielskiego -  mówi Jerzy Zawarczyński ,  śląski wicekurator oświaty .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4_________ 5 6_____ 7____ 8__ 9______ 10_ 11_________ 12 13______ 14_____________ 15 16__ 17___ 18__________ 19 20____ 21_________ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Jerzy Zawarczyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3291 from articles/00107888 from sent27

Text  : Zapowiada , że przyjrzy się postępowaniu dyrekcji „ Traugutta ”  .
Tokens: 1________ 2 3_ 4_______ 5__ 6___________ 7_______ 8 9________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Traugutta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3292 from articles/00107888 from sent28

Text  : - Tym bardziej że pamiętam , jak w czerwcu od składki na komitet rodzicielski dyrektor uzależnił też wydanie świadectw -  dodaje .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4_ 5_______ 6 7__ 8 9______ 10 11_____ 12 13_____ 14__________ 15______ 16_______ 17_ 18_____ 19_______ 20 21____ 22

Chunks:

2016-10-31 14:04:09,475 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 151 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107889.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107889.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3293 from articles/00107889 from sent1

Text  : Premier tłumaczył się za syna i zwoła Komitet Stabilności Finansowej
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4_ 5___ 6 7____ 8______ 9__________ 10________

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Komitet Stabilności Finansowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3294 from articles/00107889 from sent2

Text  : - Mówił em mu : uważaj chłopie , to nie jest dobry pomysł -  tak Donald Tusk opisywał swoje ostrzeżenia .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_ 5 6_____ 7______ 8 9_ 10_ 11__ 12___ 13____ 14 15_ 16____ 17__ 18______ 19___ 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Donald Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3295 from articles/00107889 from sent3

Text  : Ddał , że nie miał żadnych informacji ze służb w  temacie Amber Gold .
Tokens: 1___ 2 3_ 4__ 5___ 6______ 7_________ 8_ 9____ 10 11_____ 12___ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3296 from articles/00107889 from sent4

Text  : I stwierdził , że instytucje państwowe działały w tej sprawie zgodnie z  procedurami .
Tokens: 1 2_________ 3 4_ 5_________ 6________ 7_______ 8 9__ 10_____ 11_____ 12 13_________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3297 from articles/00107889 from sent5

Text  : Na wtorkowej konferencji po posiedzeniu rzędu większość pytań dotyczyła Michała Tuska ,  syna premiera .
Tokens: 1_ 2________ 3__________ 4_ 5__________ 6____ 7________ 8____ 9________ 10_____ 11___ 12 13__ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Michała Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3298 from articles/00107889 from sent6

Text  : Donald Tusk powiedział , że ma pełne zaufanie do swojego syna ,  choć -  jak dodał -  w  ostatnich miesiącach nie zawsze wykazywał się on ostrożnością i  roztropnością .
Tokens: 1_____ 2___ 3_________ 4 5_ 6_ 7____ 8_______ 9_ 10_____ 11__ 12 13__ 14 15_ 16___ 17 18 19_______ 20________ 21_ 22____ 23_______ 24_ 25 26__________ 27 28___________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Donald Tusk (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3299 from articles/00107889 from sent7

Text  : W jego ocenie " kłopoty , w jakie wpadł jego syn ,  są m  .  in .  skutkiem tego ,  że wybrał drogę samodzielną "  .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4 5______ 6 7 8____ 9____ 10__ 11_ 12 13 14 15 16 17 18______ 19__ 20 21 22____ 23___ 24_________ 25 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3300 from articles/00107889 from sent8

Text  : " Dla mnie to jest bardzo bolesny efekt , ale nie widzę innego wyjścia ,  wtedy ,  gdy pełni się taką funkcję jak ja ,  jak dość drastyczne rozdzielenie funkcji premiera od funkcji ojca "  -  mówił Tusk .
Tokens: 1 2__ 3___ 4_ 5___ 6_____ 7______ 8____ 9 10_ 11_ 12___ 13____ 14_____ 15 16___ 17 18_ 19___ 20_ 21__ 22_____ 23_ 24 25 26_ 27__ 28________ 29__________ 30_____ 31______ 32 33_____ 34__ 35 36 37___ 38__ 39

Chunks:
  TruePositive nam [38,38] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3301 from articles/00107889 from sent9

Text  : " Syn bardzo otwarcie stwierdził w wypowiedziach publicznych , że popełnił poważne błędy "  -  zauważył Tusk .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_______ 5_________ 6 7____________ 8__________ 9 10 11______ 12_____ 13___ 14 15 16______ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3302 from articles/00107889 from sent10

Text  : Zapewnił jednak , że ma " pełne zaufanie " do swojego syna .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4_ 5_ 6 7____ 8_______ 9 10 11_____ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3303 from articles/00107889 from sent11

Text  : " Jest człowiekiem szczerym ( . . . ) .
Tokens: 1 2___ 3__________ 4_______ 5 6 7 8 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3304 from articles/00107889 from sent12

Text  : Jest człowiekiem uczciwym i silnym , chociaż nie zawsze wykazywał w  ostatnich miesiącach ostrożność i  roztropność "  -  uważa premier .
Tokens: 1___ 2__________ 3_______ 4 5_____ 6 7______ 8__ 9_____ 10_______ 11 12_______ 13________ 14________ 15 16_________ 17 18 19___ 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3305 from articles/00107889 from sent13

Text  : " To jest bardzo bolesna lekcja życia i mam wrażenie ,  że płaci wysoką cenę "  .
Tokens: 1 2_ 3___ 4_____ 5______ 6_____ 7____ 8 9__ 10______ 11 12 13___ 14____ 15__ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3306 from articles/00107889 from sent14

Text  : - Mówił em mu : uważaj chłopie , to nie jest dobry pomysł ,  aby wchodzić w  kontakty z  takimi ludźmi ,  którzy mieli kłopoty z  prawem -  powiedział we wtorek premier Tusk ,  tłumacząc ,  dlaczego odradzał swojemu synowi współpracę z  liniami lotniczymi OLT Express .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_ 5 6_____ 7______ 8 9_ 10_ 11__ 12___ 13____ 14 15_ 16______ 17 18______ 19 20____ 21____ 22 23____ 24___ 25_____ 26 27____ 28 29________ 30 31____ 32_____ 33__ 34 35_______ 36 37______ 38______ 39_____ 40____ 41________ 42 43_____ 44________ 45_ 46_____ 47

Chunks:
  TruePositive nam [33,33] = Tusk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [45,46] = OLT Express (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3307 from articles/00107889 from sent15

Text  : Plichta ' uruchamia ' Komitet
Tokens: 1______ 2 3________ 4 5______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Komitet (confidence=0.54)
  FalseNegative nam [1,1] = Plichta

(ChunkerEvaluator) Sentence #3308 from articles/00107889 from sent16

Text  : Szef rządu zwrócił się do ministra finansów o zwołanie Komitetu Stabilności Finansowej w  związku ze sprawą Amber Gold .
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4__ 5_ 6_______ 7_______ 8 9_______ 10______ 11_________ 12________ 13 14_____ 15 16____ 17___ 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Komitetu Stabilności Finansowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3309 from articles/00107889 from sent17

Text  : W spotkaniu Komitetu Stabilności Finansowej mają wziąć udział m .  in .  przedstawiciele KNF ,  NBP ,  minister sprawiedliwości i  RPO .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4__________ 5_________ 6___ 7____ 8_____ 9 10 11 12 13_____________ 14_ 15 16_ 17 18______ 19_____________ 20 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Komitetu Stabilności Finansowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = KNF (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = NBP (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [21,21] = RPO (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3310 from articles/00107889 from sent18

Text  : Premier zapowiedział ponadto , że posiedzenie Komitetu Stabilności Finansowej ma służyć rozpatrzeniu "  wszystkich wątpliwości w  procesie narodzin i  działania Amber Gold ,  które być może jak w  soczewce pokażą miejsca w  państwie -  czy to są przepisy ,  procedury ,  ludzie czy instytucje -  które mogły by działać lepiej ,  kiedy mamy do czynienia z  -  wszystko na to wskazuje -  naciągaczami "  .
Tokens: 1______ 2___________ 3______ 4 5_ 6__________ 7_______ 8__________ 9_________ 10 11____ 12__________ 13 14________ 15_________ 16 17______ 18______ 19 20_______ 21___ 22__ 23 24___ 25_ 26__ 27_ 28 29______ 30____ 31_____ 32 33______ 34 35_ 36 37 38______ 39 40_______ 41 42____ 43_ 44________ 45 46___ 47___ 48 49_____ 50____ 51 52___ 53__ 54 55_______ 56 57 58______ 59 60 61______ 62 63__________ 64 65

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Komitetu Stabilności Finansowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3311 from articles/00107889 from sent19

Text  : Poinformował też , że minister finansów Jacek Rostowski będzie niedługo na Cyprze -  w  związku z  prezydencją cypryjską -  gdzie ma rozmawiać o  działalności instytucji parabankowych ,  w  tym funduszy hedgingowych ,  które "  obrosły bardzo dwuznaczną reputacją w  czasie kryzysu "  .
Tokens: 1___________ 2__ 3 4_ 5_______ 6_______ 7____ 8________ 9_____ 10______ 11 12____ 13 14 15_____ 16 17_________ 18_______ 19 20___ 21 22_______ 23 24__________ 25________ 26___________ 27 28 29_ 30______ 31__________ 32 33___ 34 35_____ 36____ 37________ 38_______ 39 40____ 41_____ 42 43

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Jacek Rostowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Cyprze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3312 from articles/00107889 from sent20

Text  : " Będziemy starali się - wiedząc , że w innych państwach także borykają się z  rozmaitego typu piramidami finansowymi -  aby stało się to elementem tzw .  +  zielonej księgi +  w  Europie ,  co może pozwoli nam uzyskać przepisy o  wymiarze europejskim ,  które utrudniały by ewentualne negatywne skutki działania tego typu instytucji "  .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4__ 5 6______ 7 8_ 9 10____ 11_______ 12___ 13______ 14_ 15 16________ 17__ 18________ 19_________ 20 21_ 22___ 23_ 24 25_______ 26_ 27 28 29______ 30____ 31 32 33_____ 34 35 36__ 37_____ 38_ 39_____ 40______ 41 42______ 43_________ 44 45___ 46________ 47 48________ 49_______ 50____ 51_______ 52__ 53__ 54________ 55 56

Chunks:
  TruePositive nam [33,33] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3313 from articles/00107889 from sent21

Text  : Rejestracja w KRS
Tokens: 1__________ 2 3__

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = KRS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3314 from articles/00107889 from sent22

Text  : Premier przyznał , że przekazał kilka rekomendacji ministrowi sprawiedliwości .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4_ 5________ 6____ 7___________ 8_________ 9______________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3315 from articles/00107889 from sent23

Text  : " Kilka pytań dla mnie jest bardzo istotnych , np .  KRS ,  który rejestruje firmy "  -  zaznaczył Tusk .
Tokens: 1 2____ 3____ 4__ 5___ 6___ 7_____ 8________ 9 10 11 12_ 13 14___ 15________ 16___ 17 18 19_______ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = KRS (confidence=0.86)
  TruePositive nam [20,20] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3316 from articles/00107889 from sent24

Text  : Dodał , że w kontekście Amber Gold KRS był pytany ,  czy karane osoby mogą rejestrować firmy i  odpowiedział ,  że tego nie sprawdza .
Tokens: 1____ 2 3_ 4 5_________ 6____ 7___ 8__ 9__ 10____ 11 12_ 13____ 14___ 15__ 16_________ 17___ 18 19__________ 20 21 22__ 23_ 24______ 25

Chunks:
  FalsePositive nam [6,8] = Amber Gold KRS (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,7] = Amber Gold
  FalseNegative nam [8,8] = KRS

(ChunkerEvaluator) Sentence #3317 from articles/00107889 from sent25

Text  : " Moją pierwszą rekomendacją jest bardzo dokładne sprawdzenie , czy w  związku z  tym potrzebne są wpisy do KRS ,  jeśli nie ma on zwyczaju lub możliwości sprawdzania tego ,  co ludzie piszą we wniosku rejestracyjnym .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4___________ 5___ 6_____ 7_______ 8__________ 9 10_ 11 12_____ 13 14_ 15_______ 16 17___ 18 19_ 20 21___ 22_ 23 24 25______ 26_ 27________ 28_________ 29__ 30 31 32____ 33___ 34 35_____ 36____________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = KRS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3318 from articles/00107889 from sent26

Text  : Jeśli nie sprawdzają , tylko wierzą na słowo , to po co taki rejestr ?  "  -  pytał Tusk .
Tokens: 1____ 2__ 3_________ 4 5____ 6_____ 7_ 8____ 9 10 11 12 13__ 14_____ 15 16 17 18___ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3319 from articles/00107889 from sent27

Text  : Premier mówił też , że podczas spotkania Komitetu Stabilności Finansowej chce ,  aby "  wyraźnie sobie opisać związek między narastającym ryzykiem ,  jeśli chodzi o  tego typu lokaty ,  a  działalnością prokuratury i  sądów "  .
Tokens: 1______ 2____ 3__ 4 5_ 6______ 7________ 8_______ 9__________ 10________ 11__ 12 13_ 14 15______ 16___ 17____ 18_____ 19____ 20__________ 21______ 22 23___ 24____ 25 26__ 27__ 28____ 29 30 31___________ 32_________ 33 34___ 35 36

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Komitetu Stabilności Finansowej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3320 from articles/00107889 from sent28

Text  : " Chodzi o to , na ile prokuratura i sądy mogą być elementem zapobiegającym takim nieszczęściom ,  a  nie tylko tym elementem państwa ,  które ściga ,  gdy już wszystko jest z  punktu widzenia obywateli w  dramatycznym stanie "  -  powiedział .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5 6_ 7__ 8__________ 9 10__ 11__ 12_ 13_______ 14____________ 15___ 16___________ 17 18 19_ 20___ 21_ 22_______ 23_____ 24 25___ 26___ 27 28_ 29_ 30______ 31__ 32 33____ 34______ 35_______ 36 37__________ 38____ 39 40 41________ 42

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3321 from articles/00107889 from sent29

Text  : Służby państwowe działały zgodnie z procedurami
Tokens: 1_____ 2________ 3_______ 4______ 5 6__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3322 from articles/00107889 from sent30

Text  : - Wydaje się , że w przypadku Amber Gold służby państwowe ,  w  tym KNF zadziałały zgodnie z  procedurami ,  donosząc do prokuratury o  zagrożeniach i  przede wszystkim informując opinię publiczną o  dużym ryzyku związanym z  lokowaniem pieniędzy w  Amber Gold -  oświadczył Tusk .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4 5_ 6 7________ 8____ 9___ 10____ 11_______ 12 13 14_ 15_ 16________ 17_____ 18 19_________ 20 21______ 22 23_________ 24 25__________ 26 27____ 28_______ 29________ 30____ 31_______ 32 33___ 34____ 35_______ 36 37________ 38_______ 39 40___ 41__ 42 43________ 44__ 45

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Amber Gold (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = KNF (confidence=0.99)
  TruePositive nam [40,41] = Amber Gold (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,44] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3323 from articles/00107889 from sent31

Text  : Przyznał , że informacje te nie przekonały tych wszystkich ,  którzy padli "  ofiarą tego procederu "  .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4_________ 5_ 6__ 7_________ 8___ 9_________ 10 11____ 12___ 13 14____ 15__ 16_______ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3324 from articles/00107889 from sent32

Text  : " Dzisiaj prokuratura nie jest jeszcze pewna czy mamy do czynienia z  przestępstwem ,  ale wszystkie znaki na niebie i  ziemi wskazują ,  że ludzie ,  którzy zaufali tej spółce ,  zostali wykorzystani "  -  dodał Tusk .
Tokens: 1 2______ 3__________ 4__ 5___ 6______ 7____ 8__ 9___ 10 11_______ 12 13___________ 14 15_ 16_______ 17___ 18 19____ 20 21___ 22______ 23 24 25____ 26 27____ 28_____ 29_ 30____ 31 32_____ 33__________ 34 35 36___ 37__ 38

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3325 from articles/00107889 from sent33

Text  : Zapowiedział także , że zwróci się do prokuratora generalnego o  szczegółową informację dotyczącą postępowania i  tempa pracy prokuratury po zawiadomieniu przez KNF o  problemach firmy Amber Gold .
Tokens: 1___________ 2____ 3 4_ 5_____ 6__ 7_ 8__________ 9__________ 10 11_________ 12________ 13_______ 14__________ 15 16___ 17___ 18_________ 19 20___________ 21___ 22_ 23 24________ 25___ 26___ 27__ 28

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = KNF (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3326 from articles/00107889 from sent34

Text  : Nie było ostrzeżeń ze służb
Tokens: 1__ 2___ 3________ 4_ 5____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3327 from articles/00107889 from sent35

Text  : Tusk oświadczył także , że nie " uzyskał ze strony służb państwowych żadnych informacji ,  których celem było ostrzeżenie jego syna "  .
Tokens: 1___ 2_________ 3____ 4 5_ 6__ 7 8______ 9_ 10____ 11___ 12_________ 13_____ 14________ 15 16_____ 17___ 18__ 19_________ 20__ 21__ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tusk (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3328 from articles/00107889 from sent36

Text  : Michał Tusk współpracował z liniami lotniczymi OLT Express , których głównym udziałowcem było Amber Gold .
Tokens: 1_____ 2___ 3____________ 4 5______ 6_________ 7__ 8______ 9 10_____ 11_____ 12_________ 13__ 14___ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Tusk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = OLT Express (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3329 from articles/00107889 from sent37

Text  : Dodał , że informacja o reputacji właściciela Amber Gold była powszechnie znana .
Tokens: 1____ 2 3_ 4_________ 5 6________ 7__________ 8____ 9___ 10__ 11_________ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Amber Gold (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3330 from articles/00107889 from sent38

Text  : Zaprzeczył , że odradzając swojemu synowi współpracę z Marcinem Plichtą kierował się informacjami z  tajnych źródeł .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4_________ 5______ 6_____ 7_________ 8 9_______ 10_____ 11______ 12_ 13__________ 14 15_____ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Marcinem Plichtą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3331 from articles/00107889 from sent39

Text  : " Informacja o reputacji właściciela Amber Gold była powszechnie znana nie tylko w  Trójmieście ,  ale w  całej Polsce od pierwszego dnia ,  kiedy zrobiło się o  nim ponownie głośno ,  czyli od powstania linii lotniczych .
Tokens: 1 2_________ 3 4________ 5__________ 6____ 7___ 8___ 9__________ 10___ 11_ 12___ 13 14_________ 15 16_ 17 18___ 19____ 20 21________ 22__ 23 24___ 25_____ 26_ 27 28_ 29______ 30____ 31 32___ 33 34_______ 35___ 36________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Amber Gold (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Trójmieście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3332 from articles/00107889 from sent40

Text  : Między innymi w gazecie , w której pracował mój syn ,  pisano właściwie od samego początku o  dwuznacznej przeszłości tego człowieka "  -  powiedział na wtorkowej konferencji Tusk ,  pytany ,  czy otrzymał raport ABW w  sprawie OLT Express .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5 6 7_____ 8_______ 9__ 10_ 11 12____ 13_______ 14 15____ 16______ 17 18_________ 19_________ 20__ 21_______ 22 23 24________ 25 26_______ 27_________ 28__ 29 30____ 31 32_ 33______ 34____ 35_ 36 37_____ 38_ 39_____ 40

Chunks:
  TruePositive nam [28,28] = Tusk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,35] = ABW (confidence=0.98)
  TruePositive nam [38,39] = OLT Express (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3333 from articles/00107889 from sent41

Text  : Premier podkreślił , że gdy dowiedział się od syna o  jego planach współpracy z  OLT dał mu "  ojcowską ,  szczerą radę "  .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_ 5__ 6_________ 7__ 8_ 9___ 10 11__ 12_____ 13________ 14 15_ 16_ 17 18 19______ 20 21_____ 22__ 23 24

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = OLT (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3334 from articles/00107889 from sent42

Text  : " Chętnie ją powtórzę każdemu innemu : nie należy współpracować z  nikim ,  kto nie ma dobrej reputacji .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_______ 5______ 6_____ 7 8__ 9_____ 10___________ 11 12___ 13 14_ 15_ 16 17____ 18_______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3335 from articles/00107889 from sent43

Text  : Od tego typu ludzi , niezależnie od tego czy mają złe zamiary ,  czy dobre ,  lepiej trzymać się z  daleka .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4____ 5 6__________ 7_ 8___ 9__ 10__ 11_ 12_____ 13 14_ 15___ 16 17____ 18_____ 19_ 20 21____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3336 from articles/00107889 from sent44

Text  : Mój syn nie podzielił tego przekonania " - dodał .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4________ 5___ 6__________ 7 8 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3337 from articles/00107889 from sent45

Text  : Nie będzie ' wielkim ostrzegającym '
Tokens: 1__ 2_____ 3 4______ 5____________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3338 from articles/00107889 from sent46

Text  : Tusk powiedział także , że nie można oczekiwać od niego ,  by publicznie ostrzegał przed firmami i  osobami ,  do których stracił zaufanie .
Tokens: 1___ 2_________ 3____ 4 5_ 6__ 7____ 8________ 9_ 10___ 11 12 13________ 14_______ 15___ 16_____ 17 18_____ 19 20 21_____ 22_____ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Tusk (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3339 from articles/00107889 from sent47

Text  : Podkreślił , że szef rządu nie powinien występować w roli Temidy czy "  wielkiego ostrzegającego "  .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4___ 5____ 6__ 7_______ 8_________ 9 10__ 11____ 12_ 13 14_______ 15____________ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Temidy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3340 from articles/00107889 from sent48

Text  : " Nie można oczekiwać od premiera , kimkolwiek on będzie ,  że będzie ogłaszał publicznie -  najlepiej co tydzień -  listę firm i  instytucji lub ludzi ,  do których nie ma zaufania .
Tokens: 1 2__ 3____ 4________ 5_ 6_______ 7 8_________ 9_ 10____ 11 12 13____ 14______ 15________ 16 17_______ 18 19_____ 20 21___ 22__ 23 24________ 25_ 26___ 27 28 29_____ 30_ 31 32______ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3341 from articles/00107889 from sent49

Text  : Odradzał em mojemu synowi angażowanie się w przedsięwzięcia , które nie są kryształowe w  genezie .
Tokens: 1_______ 2_ 3_____ 4_____ 5__________ 6__ 7 8______________ 9 10___ 11_ 12 13_________ 14 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3342 from articles/00107889 from sent50

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3343 from articles/00107889 from sent51

Text  : Chyba każdy ojciec by tak zrobił " - powiedział Tusk na wtorkowej konferencji prasowej .
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4_ 5__ 6_____ 7 8 9_________ 10__ 11 12_______ 13_________ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3344 from articles/00107889 from sent52

Text  : Występowanie premiera w roli " wielkiego ostrzegającego " - "  było by dewastujące dla państwa "  .
Tokens: 1___________ 2_______ 3 4___ 5 6________ 7_____________ 8 9 10 11__ 12 13_________ 14_ 15_____ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3345 from articles/00107889 from sent53

Text  : " Czy w sytuacji , gdy mam złą opinie na temat biznesmena ,  który założył wielki bank ,  mam publicznie ogłaszać ludziom :  +  wycofajcie lokaty z  tego banku +  ?  "
Tokens: 1 2__ 3 4_______ 5 6__ 7__ 8__ 9_____ 10 11___ 12________ 13 14___ 15_____ 16____ 17__ 18 19_ 20________ 21______ 22_____ 23 24 25________ 26____ 27 28__ 29___ 30 31 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3346 from articles/00107889 from sent54

Text  : ( . . . ) .
Tokens: 1 2 3 4 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3347 from articles/00107889 from sent55

Text  : Wobec wielu przedsięwzięć mam negatywną intuicję , ale nie mogę nikogo nazwać przestępcą ,  dopóki organa państwowe do tego powołane nie mają tego typu opinii "  -  podkreślił szef rządu .
Tokens: 1____ 2____ 3____________ 4__ 5________ 6_______ 7 8__ 9__ 10__ 11____ 12____ 13________ 14 15____ 16____ 17_______ 18 19__ 20______ 21_ 22__ 23__ 24__ 25____ 26 27 28________ 29__ 30___ 31

Chunks:

2016-10-31 14:04:09,883 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 152 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107890.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107890.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3348 from articles/00107890 from sent1

Text  : Z rockowym pazurem , czyli Cochise w Supraślu
Tokens: 1 2_______ 3______ 4 5____ 6______ 7 8_______

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Cochise (confidence=0.98)
  TruePositive nam [8,8] = Supraślu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3349 from articles/00107890 from sent2

Text  : Ten koncert z pewnością trafi w gusta fanów ciężkich brzmień .
Tokens: 1__ 2______ 3 4________ 5____ 6 7____ 8____ 9_______ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3350 from articles/00107890 from sent3

Text  : Ale nie tylko .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3351 from articles/00107890 from sent4

Text  : To także gratka dla wielbicielek Pawła Małaszyńskiego .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4__ 5___________ 6____ 7_____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Pawła Małaszyńskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3352 from articles/00107890 from sent5

Text  : Aktor dziś będzie szaleć z mikrofonem w ręku na scenie w  Supraślu .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_____ 5 6_________ 7 8___ 9_ 10____ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Supraślu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3353 from articles/00107890 from sent6

Text  : Na co dzień jest raczej zapracowany udziałem w produkcjach filmowych i  telewizyjnych .
Tokens: 1_ 2_ 3____ 4___ 5_____ 6__________ 7_______ 8 9__________ 10_______ 11 12___________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3354 from articles/00107890 from sent7

Text  : Do tego dochodzą etatowe zobowiązania w warszawskim Teatrze Kwadrat .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4______ 5___________ 6 7__________ 8______ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Teatrze Kwadrat (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3355 from articles/00107890 from sent8

Text  : Jakby tego było mało , Małaszyński ma jeszcze czas na śpiewanie w  rockowej formacji Cochise .
Tokens: 1____ 2___ 3___ 4___ 5 6__________ 7_ 8______ 9___ 10 11_______ 12 13______ 14______ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Małaszyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Cochise (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3356 from articles/00107890 from sent9

Text  : Dziś razem ze swoim zespołem zagra w Supraślu .
Tokens: 1___ 2____ 3_ 4____ 5_______ 6____ 7 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Supraślu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3357 from articles/00107890 from sent10

Text  : Zaczęło się osiem lat temu w Białymstoku .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4__ 5___ 6 7__________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Białymstoku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3358 from articles/00107890 from sent11

Text  : Gitarzysta Wojtek Napora i basista Radek Jasiński grali w heavymetalowej kapeli Hellraizer .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_____ 4 5______ 6____ 7_______ 8____ 9 10____________ 11____ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Wojtek Napora (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Radek Jasiński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Hellraizer (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3359 from articles/00107890 from sent12

Text  : Spotkali Pawła Małaszyńskiego , który od dziecka chciał być gwiazdą rocka .
Tokens: 1_______ 2____ 3_____________ 4 5____ 6_ 7______ 8_____ 9__ 10_____ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Pawła Małaszyńskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3360 from articles/00107890 from sent13

Text  : - Mieć swój zespół i tworzyć muzykę .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_____ 5 6______ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3361 from articles/00107890 from sent14

Text  : Coś rodzi się w twojej głowie .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4 5_____ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3362 from articles/00107890 from sent15

Text  : Potem grasz to na gitarze , wchodzi perkusja , bas i  wokal .
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4_ 5______ 6 7______ 8_______ 9 10_ 11 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3363 from articles/00107890 from sent16

Text  : Czujesz spełnienie .
Tokens: 1______ 2_________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3364 from articles/00107890 from sent17

Text  : To jest twoje i mało cię obchodzi , czy to się komuś podoba ,  czy nie -  mówił „  Gazecie "  .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4 5___ 6__ 7_______ 8 9__ 10 11_ 12___ 13____ 14 15_ 16_ 17 18___ 19 20_____ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Gazecie (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3365 from articles/00107890 from sent18

Text  : Do składu dołączył perkusista Czarek Mielko , wymieniając Darka Korzeniewskiego .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4_________ 5_____ 6_____ 7 8__________ 9____ 10_____________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Czarek Mielko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Darka Korzeniewskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3366 from articles/00107890 from sent19

Text  : Dziś na koncie mają setki koncertów w całym kraju i  płyty „  Still Alive ”  z  lutego 2010 oraz „  Back to Beginning ”  z  maja bieżącego roku .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4___ 5____ 6________ 7 8____ 9____ 10 11___ 12 13___ 14___ 15 16 17____ 18__ 19__ 20 21__ 22 23_______ 24 25 26__ 27_______ 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Still Alive (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,23] = Back to Beginning (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3367 from articles/00107890 from sent20

Text  : Ich muzyka to miks fascynacji członków grupy .
Tokens: 1__ 2_____ 3_ 4___ 5_________ 6_______ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3368 from articles/00107890 from sent21

Text  : Gitarzyści wnieśli do brzmienia zespołu solidne , heavymetalowe granie ,  solówki momentami przypominają chociażby te z  utworów Metalliki .
Tokens: 1_________ 2______ 3_ 4________ 5______ 6______ 7 8____________ 9_____ 10 11_____ 12_______ 13__________ 14_______ 15 16 17_____ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Metalliki (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3369 from articles/00107890 from sent22

Text  : Małaszyński dodał od siebie trochę grunge'u .
Tokens: 1__________ 2____ 3_ 4_____ 5_____ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Małaszyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3370 from articles/00107890 from sent23

Text  : Dlatego Cochise chwilami przywodzi na myśl dokonania sceny z Seattle .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4________ 5_ 6___ 7________ 8____ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Cochise (confidence=0.64)
  TruePositive nam [10,10] = Seattle (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3371 from articles/00107890 from sent24

Text  : Program koncertów :
Tokens: 1______ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3372 from articles/00107890 from sent25

Text  : 19 . 00 - local support
Tokens: 1_ 2 3_ 4 5____ 6______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3373 from articles/00107890 from sent26

Text  : 19 . 45 - POLSKA B
Tokens: 1_ 2 3_ 4 5_____ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [5,6] = POLSKA B

(ChunkerEvaluator) Sentence #3374 from articles/00107890 from sent27

Text  : 21 . 00 - COCHISE
Tokens: 1_ 2 3_ 4 5______

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = COCHISE

(ChunkerEvaluator) Sentence #3375 from articles/00107890 from sent28

Text  : Muzycy wystąpią na placu za Centrum Kultury i Rekreacji w  Supraślu
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4____ 5_ 6______ 7______ 8 9________ 10 11______

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Centrum Kultury i Rekreacji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Supraślu (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:09,983 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 153 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107893.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107893.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3376 from articles/00107893 from sent1

Text  : Krystian Okrutny walczy o Rakietę Karoliny Woźniackiej
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4 5______ 6_______ 7__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Rakietę (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [6,7] = Karoliny Woźniackiej (confidence=0.53)
  FalseNegative nam [5,7] = Rakietę Karoliny Woźniackiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #3377 from articles/00107893 from sent2

Text  : W Warszawie odbył się cykl trzech turniejów eliminacyjnych do lat 10 o  Rakietę Karoliny Woźniackiej .
Tokens: 1 2________ 3____ 4__ 5___ 6_____ 7________ 8_____________ 9_ 10_ 11 12 13_____ 14______ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Warszawie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,13] = Rakietę (confidence=0.60)
  FalsePositive nam [14,15] = Karoliny Woźniackiej (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [13,15] = Rakietę Karoliny Woźniackiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #3378 from articles/00107893 from sent3

Text  : Dobrze w zawodach spisał się radomianin Krystian Okrutny , który uzyskał awans do rozgrywek regionalnych .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4_____ 5__ 6_________ 7_______ 8______ 9 10___ 11_____ 12___ 13 14_______ 15__________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,6] = radomianin

(ChunkerEvaluator) Sentence #3379 from articles/00107893 from sent4

Text  : Zawody eliminacyjne , oprócz Warszawy , odbywały się jeszcze w  Bydgoszczy i  we Wrocławiu .
Tokens: 1_____ 2___________ 3 4_____ 5_______ 6 7_______ 8__ 9______ 10 11________ 12 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Warszawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Bydgoszczy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3380 from articles/00107893 from sent5

Text  : Zwycięzcy z eliminacji zagrają w rozgrywkach regionalnych , które już 1  września rozegrane zostaną w  stolicy .
Tokens: 1________ 2 3_________ 4______ 5 6__________ 7___________ 8 9____ 10_ 11 12______ 13_______ 14_____ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3381 from articles/00107893 from sent6

Text  : Z kolei najlepsi - młodzi adepci tenisa z tych rozgrywek -  zagrają w  wielkim finale o  Rakietę Karoliny Woźniackiej .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4 5_____ 6_____ 7_____ 8 9___ 10_______ 11 12_____ 13 14_____ 15____ 16 17_____ 18______ 19_________ 20

Chunks:
  FalsePositive nam [17,17] = Rakietę (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [18,19] = Karoliny Woźniackiej (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [17,19] = Rakietę Karoliny Woźniackiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #3382 from articles/00107893 from sent7

Text  : Z RKT Return Radom w Warszawie wystartował Krystian Okrutny i  po cyklu trzech turniejów zakwalifikował się do kolejnej tury zawodów .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4____ 5 6________ 7__________ 8_______ 9______ 10 11 12___ 13____ 14_______ 15____________ 16_ 17 18______ 19__ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = RKT Return Radom (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3383 from articles/00107893 from sent8

Text  : Radomianin w pierwszym turnieju zajął drugie miejsce , w drugim dotarł do ćwierćfinału ,  a  w  trzecim turnieju uplasował się na trzecim miejscu .
Tokens: 1_________ 2 3________ 4_______ 5____ 6_____ 7______ 8 9 10____ 11____ 12 13__________ 14 15 16 17_____ 18______ 19_______ 20_ 21 22_____ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Radomianin (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3384 from articles/00107893 from sent9

Text  : W klasyfikacji ogólnej zajął czwarte miejsce .
Tokens: 1 2___________ 3______ 4____ 5______ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3385 from articles/00107893 from sent10

Text  : Wyniki :
Tokens: 1_____ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3386 from articles/00107893 from sent11

Text  : I turniej
Tokens: 1 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3387 from articles/00107893 from sent12

Text  : Krystian Okrutny - Marysia Mierzejewska 6 : 7 7 :  6  10 :  5
Tokens: 1_______ 2______ 3 4______ 5___________ 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Marysia Mierzejewska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3388 from articles/00107893 from sent13

Text  : Krystian Okrutny - Weronika Ejmont 6 : 4 6 :  2
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_______ 5_____ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Weronika Ejmont (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3389 from articles/00107893 from sent14

Text  : Krystian Okrutny - Michał Zabucki 6 : 4 6 :  4
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5______ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Michał Zabucki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3390 from articles/00107893 from sent15

Text  : Krystian Okrutny - Piotr Strzałkowski 3 : 6 3 :  6
Tokens: 1_______ 2______ 3 4____ 5___________ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Piotr Strzałkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3391 from articles/00107893 from sent16

Text  : II turniej
Tokens: 1_ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3392 from articles/00107893 from sent17

Text  : Krystian Okrutny - Marysia Mierzejewska 6 : 4 6 :  7  10 :  5
Tokens: 1_______ 2______ 3 4______ 5___________ 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Marysia Mierzejewska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3393 from articles/00107893 from sent18

Text  : Krystian Okrutny - Aleksander Orlikowski 3 : 6 4 :  6
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_________ 5_________ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Aleksander Orlikowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3394 from articles/00107893 from sent19

Text  : III turniej
Tokens: 1__ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3395 from articles/00107893 from sent20

Text  : Krystian Okrutny - Michał Jedynak 7 : 5 6 :  3
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5______ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Michał Jedynak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3396 from articles/00107893 from sent21

Text  : Krystian Okrutny - Laura Koralnik 6 : 4 6 :  3
Tokens: 1_______ 2______ 3 4____ 5_______ 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Laura Koralnik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3397 from articles/00107893 from sent22

Text  : Krystian Okrutny - Patryk Stokowski 4 : 6 5 :  7  .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5________ 6 7 8 9 10 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krystian Okrutny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Patryk Stokowski (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,061 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 154 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107897.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107897.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3398 from articles/00107897 from sent1

Text  : Deficyt obrotów bieżących wzrósł w XI do 740 mln USD (  opis )
Tokens: 1______ 2______ 3________ 4_____ 5 6_ 7_ 8__ 9__ 10_ 11 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = USD (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,6] = XI (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3399 from articles/00107897 from sent2

Text  : FINANSE - BILANS - NBP - MAKRO - OPIS -  WD
Tokens: 1______ 2 3_____ 4 5__ 6 7____ 8 9___ 10 11

Chunks:
  FalsePositive nam [1,11] = FINANSE - BILANS - NBP - MAKRO - OPIS - WD (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [5,5] = NBP

(ChunkerEvaluator) Sentence #3400 from articles/00107897 from sent3

Text  : 27 . 12 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3401 from articles/00107897 from sent4

Text  : Warszawa ( PAP ) - Deficyt obrotów bieżących w listopadzie wzrósł do 740 mln USD ,  z  606 mln USD w  październiku ,  czyli znacznie powyżej oczekiwań rynku -  poinformował Narodowy Bank Polski w  piątek .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5 6______ 7______ 8________ 9 10_________ 11____ 12 13_ 14_ 15_ 16 17 18_ 19_ 20_ 21 22__________ 23 24___ 25______ 26_____ 27_______ 28___ 29 30__________ 31______ 32__ 33____ 34 35____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,33] = Narodowy Bank Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3402 from articles/00107897 from sent5

Text  : Ekonomiści prognozowali spadek deficytu obrotów bieżących w listopadzie do 464 mln USD ,  z  562 mln USD w  październiku i  zmniejszenie wpływów z  eksportu i  wypłat na import .
Tokens: 1_________ 2___________ 3_____ 4_______ 5______ 6________ 7 8__________ 9_ 10_ 11_ 12_ 13 14 15_ 16_ 17_ 18 19__________ 20 21__________ 22_____ 23 24______ 25 26____ 27 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3403 from articles/00107897 from sent6

Text  : Według Grzegorza Wójtowicza z Rady Polityki Pieniężnej , deficyt obrotów bieżących w  ujęciu dwunastomiesięcznym wzrósł po listopadzie do 3  ,  6  proc .  PKB ,  z  3  ,  5  proc .  po październiku .
Tokens: 1_____ 2________ 3_________ 4 5___ 6_______ 7_________ 8 9______ 10_____ 11_______ 12 13____ 14_________________ 15____ 16 17_________ 18 19 20 21 22__ 23 24_ 25 26 27 28 29 30__ 31 32 33__________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Grzegorza Wójtowicza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,7] = Rady Polityki Pieniężnej (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [24,24] = PKB (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3404 from articles/00107897 from sent7

Text  : Deficyt obrotów bieżących po 11 . miesiącach 2002 spadł do 6  .  205 mln USD ,  z  6  .  667 mln USD po 11 .  miesiącach 2001 .
Tokens: 1______ 2______ 3________ 4_ 5_ 6 7_________ 8___ 9____ 10 11 12 13_ 14_ 15_ 16 17 18 19 20_ 21_ 22_ 23 24 25 26________ 27__ 28

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3405 from articles/00107897 from sent8

Text  : Deficyt towarowy wyniósł w listopadzie 1 . 025 mln USD ,  czyli był niewiele niższy ,  niż w  październiku (  1  .  027 mln USD )  .
Tokens: 1______ 2_______ 3______ 4 5__________ 6 7 8__ 9__ 10_ 11 12___ 13_ 14______ 15____ 16 17_ 18 19__________ 20 21 22 23_ 24_ 25_ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3406 from articles/00107897 from sent9

Text  : Wpływy z eksportu wzrosły w porównaniu z listopadem 2001 roku o  19 ,  6  proc .  i  wyniosły 3  .  057 mln USD ,  a  wydatki na import wzrosły o  16 ,  4  proc .  i  wyniosły 4  .  082 mln USD .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4______ 5 6_________ 7 8_________ 9___ 10__ 11 12 13 14 15__ 16 17 18______ 19 20 21_ 22_ 23_ 24 25 26_____ 27 28____ 29_____ 30 31 32 33 34__ 35 36 37______ 38 39 40_ 41_ 42_ 43

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,42] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3407 from articles/00107897 from sent10

Text  : W ciągu jedenastu miesięcy 2002 roku wpływy z eksportu wyniosły 29 .  740 mln USD i  były o  7  ,  2  proc .  wyższe ,  niż w  tym samym okresie 2001 roku ,  a  wydatki na import wyniosły 39 .  033 mln USD i  były o  1  ,  3  proc .  wyższe .
Tokens: 1 2____ 3________ 4_______ 5___ 6___ 7_____ 8 9_______ 10______ 11 12 13_ 14_ 15_ 16 17__ 18 19 20 21 22__ 23 24____ 25 26_ 27 28_ 29___ 30_____ 31__ 32__ 33 34 35_____ 36 37____ 38______ 39 40 41_ 42_ 43_ 44 45__ 46 47 48 49 50__ 51 52____ 53

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,43] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3408 from articles/00107897 from sent11

Text  : Eksport wyrażony w euro wyniósł w listopadzie 2002 roku 3  .  053 mln euro i  był o  6  ,  1  proc .  wyższy ,  niż w  listopadzie 2001 roku ,  a  import wyniósł w  listopadzie 2002 roku 4  .  077 mln euro i  był 3  ,  1  proc .  wyższy ,  niż w  tym samym miesiącu ubiegłego roku .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4___ 5______ 6 7__________ 8___ 9___ 10 11 12_ 13_ 14__ 15 16_ 17 18 19 20 21__ 22 23____ 24 25_ 26 27_________ 28__ 29__ 30 31 32____ 33_____ 34 35_________ 36__ 37__ 38 39 40_ 41_ 42__ 43 44_ 45 46 47 48__ 49 50____ 51 52_ 53 54_ 55___ 56______ 57_______ 58__ 59

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = euro (confidence=0.97)
  TruePositive nam [42,42] = euro (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [4,4] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #3409 from articles/00107897 from sent12

Text  : Saldo usług w listopadzie pogłębiło się do minus 101 mln USD ,  z  minus 26 mln USD w  październiku .
Tokens: 1____ 2____ 3 4__________ 5________ 6__ 7_ 8____ 9__ 10_ 11_ 12 13 14___ 15 16_ 17_ 18 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3410 from articles/00107897 from sent13

Text  : Wpływy zmniejszyły się do 359 mln USD , z 390 mln USD w  październiku ,  a  wypłaty za usługi zwiększyły się do 460 mln USD ,  z  416 mln USD w  październiku .
Tokens: 1_____ 2__________ 3__ 4_ 5__ 6__ 7__ 8 9 10_ 11_ 12_ 13 14__________ 15 16 17_____ 18 19____ 20________ 21_ 22 23_ 24_ 25_ 26 27 28_ 29_ 30_ 31 32__________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3411 from articles/00107897 from sent14

Text  : Ujemne saldo dochodów zmniejszyło się do minus 101 mln USD ,  z  minus 200 mln USD w  październiku .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4__________ 5__ 6_ 7____ 8__ 9__ 10_ 11 12 13___ 14_ 15_ 16_ 17 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3412 from articles/00107897 from sent15

Text  : Wpływy spadły do 167 mln USD , z 201 mln USD w  październiku ,  a  wypłaty wzrosły do 268 mln USD ,  z  401 mln USD w  październiku .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4__ 5__ 6__ 7 8 9__ 10_ 11_ 12 13__________ 14 15 16_____ 17_____ 18 19_ 20_ 21_ 22 23 24_ 25_ 26_ 27 28__________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3413 from articles/00107897 from sent16

Text  : Obroty niesklasyfikowane zmniejszyły się w listopadzie do 298 mln USD ,  z  427 mln USD w  październiku .
Tokens: 1_____ 2________________ 3__________ 4__ 5 6__________ 7_ 8__ 9__ 10_ 11 12 13_ 14_ 15_ 16 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = USD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3414 from articles/00107897 from sent17

Text  : Bezpośrednie inwestycje zagraniczne spadły w listopadzie do 222 mln USD ,  z  276 mln USD w  październiku .  (  PAP )
Tokens: 1___________ 2_________ 3__________ 4_____ 5 6__________ 7_ 8__ 9__ 10_ 11 12 13_ 14_ 15_ 16 17__________ 18 19 20_ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = USD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,207 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 155 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107899.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107899.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3415 from articles/00107899 from sent1

Text  : Franki dają odetchnąć kredytobiorcom
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4_____________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Franki (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3416 from articles/00107899 from sent2

Text  : Dzięki obniżkom stóp procentowych raty kredytów we frankach już spadają .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4___________ 5___ 6_______ 7_ 8_______ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = frankach

(ChunkerEvaluator) Sentence #3417 from articles/00107899 from sent3

Text  : A będą spadać jeszcze bardziej , bo Szwajcarzy chcą osłabić swoją walutę
Tokens: 1 2___ 3_____ 4______ 5_______ 6 7_ 8_________ 9___ 10_____ 11___ 12____

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Szwajcarzy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3418 from articles/00107899 from sent4

Text  : Raty dają odetchnąć
Tokens: 1___ 2___ 3________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3419 from articles/00107899 from sent5

Text  : Dzięki obniżkom stóp procentowych raty kredytów we frankach już spadają .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4___________ 5___ 6_______ 7_ 8_______ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = frankach

(ChunkerEvaluator) Sentence #3420 from articles/00107899 from sent6

Text  : A będą spadać jeszcze bardziej , bo Szwajcarzy chcą osłabić swoją walutę
Tokens: 1 2___ 3_____ 4______ 5_______ 6 7_ 8_________ 9___ 10_____ 11___ 12____

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Szwajcarzy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3421 from articles/00107899 from sent7

Text  : „ Nie rozumiem , skąd ta cała nagonka .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4 5___ 6_ 7___ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3422 from articles/00107899 from sent8

Text  : Zgadzam się , kurs franka wzrósł , a banki dodają do niego spready ,  ale jednocześnie oprocentowanie kredytu spadło mi tak ,  że rata wróciła do poziomu z  czerwca .
Tokens: 1______ 2__ 3 4___ 5_____ 6_____ 7 8 9____ 10____ 11 12___ 13_____ 14 15_ 16__________ 17____________ 18_____ 19____ 20 21_ 22 23 24__ 25_____ 26 27_____ 28 29_____ 30

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = franka

(ChunkerEvaluator) Sentence #3423 from articles/00107899 from sent9

Text  : I płacę znacznie mniej , niż gdyby m miał kredyt w  złotych "  -  pisze w  liście nasz czytelnik .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4____ 5 6__ 7____ 8 9___ 10____ 11 12_____ 13 14 15___ 16 17____ 18__ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = złotych (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3424 from articles/00107899 from sent10

Text  : Rzeczywiście , obniżki stóp procentowych ( od października 3 -  miesięczny LIBOR spadł z  blisko 2  ,  8  do 0  ,  7  proc .  )  amortyzują rosnące ceny waluty i  wielu klientów już odczuło ich zbawienne skutki na własnych portfelach .
Tokens: 1___________ 2 3______ 4___ 5___________ 6 7_ 8___________ 9 10 11________ 12___ 13___ 14 15____ 16 17 18 19 20 21 22 23__ 24 25 26________ 27_____ 28__ 29____ 30 31___ 32______ 33_ 34_____ 35_ 36_______ 37____ 38 39______ 40________ 41

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = LIBOR (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3425 from articles/00107899 from sent11

Text  : W których bankach oprocentowanie kredytów już spadło ?
Tokens: 1 2______ 3______ 4_____________ 5_______ 6__ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3426 from articles/00107899 from sent12

Text  : GE Money Bank , Millennium i DomBank w styczniu obniżyły klientom raty .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4 5_________ 6 7______ 8 9_______ 10______ 11______ 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = GE Money Bank (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Millennium (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = DomBank (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3427 from articles/00107899 from sent13

Text  : - W efekcie średnia rata 30 - letniego kredytu na 300 tys .  zł spadła o  ponad 300 zł -  z  przeszło 1  ,  9  do mniej niż 1  ,  6  tys .  zł -  wskazuje Karol Wilczko ,  analityk serwisu Comperia.pl .
Tokens: 1 2 3______ 4______ 5___ 6_ 7 8_______ 9______ 10 11_ 12_ 13 14 15____ 16 17___ 18_ 19 20 21 22______ 23 24 25 26 27___ 28_ 29 30 31 32_ 33 34 35 36______ 37___ 38_____ 39 40______ 41_____ 42_________ 43

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,19] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [34,34] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Karol Wilczko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,42] = Comperia.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3428 from articles/00107899 from sent14

Text  : Mniej pieniędzy na spłatę kredytu przeznacza też część klientów Eurobanku ,  Kredyt Banku i  PKO BP -  te banki zmieniają oprocentowanie kredytów w  odstępach trzymiesięcznych ,  w  zależności od daty podpisania umowy (  jeśli np .  umowa była podpisana w  listopadzie ,  to oprocentowanie zmieni się w  lutym )  .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4_____ 5______ 6_________ 7__ 8____ 9_______ 10_______ 11 12____ 13___ 14 15_ 16 17 18 19___ 20_______ 21____________ 22______ 23 24_______ 25______________ 26 27 28________ 29 30__ 31________ 32___ 33 34___ 35 36 37___ 38__ 39_______ 40 41_________ 42 43 44____________ 45____ 46_ 47 48___ 49 50

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Eurobanku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Kredyt Banku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = PKO BP (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3429 from articles/00107899 from sent15

Text  : Dłużej będą musieli poczekać klienci Fortis Banku , ponieważ ich oprocentowanie jest uzależnione od stopy LIBOR 6  -  miesięczny ,  obniżki stóp odczują dopiero w  czerwcu .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4_______ 5______ 6_____ 7____ 8 9_______ 10_ 11____________ 12__ 13_________ 14 15___ 16___ 17 18 19________ 20 21_____ 22__ 23_____ 24_____ 25 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Fortis Banku (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [16,16] = LIBOR (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3430 from articles/00107899 from sent16

Text  : - W takiej sytuacji są osoby , które wzięły kredyty przed listopadem 2008 r  .  -  tłumaczy Katarzyna Żądło z  biura prasowego Fortis Banku .
Tokens: 1 2 3_____ 4_______ 5_ 6____ 7 8____ 9_____ 10_____ 11___ 12________ 13__ 14 15 16 17______ 18_______ 19___ 20 21___ 22_______ 23____ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Katarzyna Żądło (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Fortis Banku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3431 from articles/00107899 from sent17

Text  : Podkreśla , że jest to jednak rozwiązanie korzystne dla klientów ,  gdy stopy rosną ,  bo ich raty zwiększają się zdecydowanie wolniej .
Tokens: 1________ 2 3_ 4___ 5_ 6_____ 7__________ 8________ 9__ 10______ 11 12_ 13___ 14___ 15 16 17_ 18__ 19________ 20_ 21__________ 22_____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3432 from articles/00107899 from sent18

Text  : Niewiele osób obniżek stóp w Szwajcarii nie odczuje wcale .
Tokens: 1_______ 2___ 3______ 4___ 5 6_________ 7__ 8______ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Szwajcarii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3433 from articles/00107899 from sent19

Text  : W takiej sytuacji są klienci ING Banku Śląskiego , którzy przez pierwsze dwa lata spłacają kredyt ze stałym oprocentowaniem .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_ 5______ 6__ 7____ 8________ 9 10____ 11___ 12______ 13_ 14__ 15______ 16____ 17 18____ 19_____________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = ING Banku Śląskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3434 from articles/00107899 from sent20

Text  : Pomimo spadku stóp ich raty rosną w ślad za drożejącym frankiem .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4__ 5___ 6____ 7 8___ 9_ 10________ 11______ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [11,11] = frankiem

(ChunkerEvaluator) Sentence #3435 from articles/00107899 from sent21

Text  : Ale i na to Szwajcarzy szykują już lekarstwo .
Tokens: 1__ 2 3_ 4_ 5_________ 6______ 7__ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Szwajcarzy (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3436 from articles/00107899 from sent22

Text  : Dla nich samych drogi frank jest coraz większym ciężarem -  gospodarka ma w  tym roku skurczyć się o  0  ,  5  -  1  pkt proc .  ,  a  mocna waluta dodatkowo obniża atrakcyjność szwajcarskich towarów za granicą .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4____ 5____ 6___ 7____ 8_______ 9_______ 10 11________ 12 13 14_ 15__ 16______ 17_ 18 19 20 21 22 23 24_ 25__ 26 27 28 29___ 30____ 31_______ 32____ 33__________ 34___________ 35_____ 36 37_____ 38

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = frank

(ChunkerEvaluator) Sentence #3437 from articles/00107899 from sent23

Text  : Dlatego Philipp Hildebrand , wiceprezes Narodowego Banku Szwajcarii , zapowiedział działania w  celu osłabienia franka .
Tokens: 1______ 2______ 3_________ 4 5_________ 6_________ 7____ 8_________ 9 10__________ 11_______ 12 13__ 14________ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Philipp Hildebrand (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,8] = Narodowego Banku Szwajcarii (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,15] = franka

(ChunkerEvaluator) Sentence #3438 from articles/00107899 from sent24

Text  : - Możemy zdecydować się na sprzedaż nieograniczonej ilości waluty i  w  ten sposób wpływać na jej osłabienie -  stwierdził Hildebrand .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4__ 5_ 6_______ 7______________ 8_____ 9_____ 10 11 12_ 13____ 14_____ 15 16_ 17________ 18 19________ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Hildebrand (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3439 from articles/00107899 from sent25

Text  : Szwajcaria może więc ponownie wyciągnąć do Polaków pomocną dłoń .
Tokens: 1_________ 2___ 3___ 4_______ 5________ 6_ 7______ 8______ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Szwajcaria (confidence=0.77)
  TruePositive nam [7,7] = Polaków (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,366 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 156 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107901.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107901.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3440 from articles/00107901 from sent1

Text  : Polskie hokeistki przegrały z Belgią .
Tokens: 1______ 2________ 3________ 4 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Belgią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3441 from articles/00107901 from sent2

Text  : Są w trudnej sytuacji
Tokens: 1_ 2 3______ 4_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3442 from articles/00107901 from sent3

Text  : Polskie hokeistki na trawie przegrały z Belgią 0 : 3  (  0  :  2  )  w  meczu o  miejsca 5  -  8  młodzieżowych mistrzostw Europy (  do lat 21 )  w  holenderskim Den Bosch .
Tokens: 1______ 2________ 3_ 4_____ 5________ 6 7_____ 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17___ 18 19_____ 20 21 22 23___________ 24________ 25____ 26 27 28_ 29 30 31 32__________ 33_ 34___ 35

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Belgią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Den Bosch (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [24,25] = mistrzostw Europy (confidence=0.82)
  FalseNegative nam [23,25] = młodzieżowych mistrzostw Europy

(ChunkerEvaluator) Sentence #3443 from articles/00107901 from sent4

Text  : Podopieczne trenera Krzysztofa Rachwalskiego w ostatnim spotkaniu w sobotę zagrają z  Francją .
Tokens: 1__________ 2______ 3_________ 4____________ 5 6_______ 7________ 8 9_____ 10_____ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Krzysztofa Rachwalskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Francją (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3444 from articles/00107901 from sent5

Text  : Porażka z Belgijkami oznacza , że Polki będą musiały pokonać w  ostatnim meczu turnieju Francję ,  by utrzymać się w  elicie MME .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4______ 5 6_ 7____ 8___ 9______ 10_____ 11 12______ 13___ 14______ 15_____ 16 17 18______ 19_ 20 21____ 22_ 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Belgijkami (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Polki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Francję (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = MME (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3445 from articles/00107901 from sent6

Text  : Zespoły , które zajmą miejsca 7 - 8 , zostaną zdegradowane do tzw .  drugiej dywizji .
Tokens: 1______ 2 3____ 4____ 5______ 6 7 8 9 10_____ 11__________ 12 13_ 14 15_____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3446 from articles/00107901 from sent7

Text  : Z Francuzkami biało - czerwone zmierzą się w ostatnim dniu turnieju ,  w  sobotę o  godz .  9  .
Tokens: 1 2__________ 3____ 4 5_______ 6______ 7__ 8 9_______ 10__ 11______ 12 13 14____ 15 16__ 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Francuzkami (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3447 from articles/00107901 from sent8

Text  : W tym dniu rozegrane zostaną też pojedynki o medale -  o  złoto Holandia spotka się z  Hiszpanią ,  a  o  brąz -  Niemcy z  Anglią .
Tokens: 1 2__ 3___ 4________ 5______ 6__ 7________ 8 9_____ 10 11 12___ 13______ 14____ 15_ 16 17_______ 18 19 20 21__ 22 23____ 24 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Holandia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Hiszpanią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Niemcy (confidence=0.98)
  TruePositive nam [25,25] = Anglią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3448 from articles/00107901 from sent9

Text  : Inny mecz o miejsca 5 - 8 : Białoruś -  Francja 0  :  3  (  0  :  1  )
Tokens: 1___ 2___ 3 4______ 5 6 7 8 9_______ 10 11_____ 12 13 14 15 16 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Białoruś (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,11] = Francja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3449 from articles/00107901 from sent10

Text  : tabela
Tokens: 1_____

Chunks:

2016-10-31 14:04:10,421 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 157 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107902.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107902.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3450 from articles/00107902 from sent1

Text  : MPK w Łodzi .
Tokens: 1__ 2 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Łodzi (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = MPK

(ChunkerEvaluator) Sentence #3451 from articles/00107902 from sent2

Text  : Od poniedziałku nowe rozkłady jazdy .
Tokens: 1_ 2___________ 3___ 4_______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3452 from articles/00107902 from sent3

Text  : Sprawdź
Tokens: 1______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3453 from articles/00107902 from sent4

Text  : MPK informuje , że 3 września powraca ” normalny ”  rozkład jazdy autobusów i  tramwajów
Tokens: 1__ 2________ 3 4_ 5 6_______ 7______ 8 9_______ 10 11_____ 12___ 13_______ 14 15_______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = MPK

(ChunkerEvaluator) Sentence #3454 from articles/00107902 from sent5

Text  : MPK Łódź
Tokens: 1__ 2___

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Łódź (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,2] = MPK Łódź

(ChunkerEvaluator) Sentence #3455 from articles/00107902 from sent6

Text  : Zmianie ulegną rozkłady jazdy tramwajów linii : 8 , 9  ,  9A ,  10 ,  12 ,  13 ,  14 oraz autobusów linii :  63 ,  66 ,  75 ,  83 i  96 .
Tokens: 1______ 2_____ 3_______ 4____ 5________ 6____ 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21__ 22_______ 23___ 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3456 from articles/00107902 from sent7

Text  : Jednocześnie na liniach 56 , 67 będzie obowiązywać rozkład szkolny .
Tokens: 1___________ 2_ 3______ 4_ 5 6_ 7_____ 8__________ 9______ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3457 from articles/00107902 from sent8

Text  : Na podstawie decyzji Zarządu Dróg i Transportu w soboty ,  niedziele i  święta na liniach 1  ,  4  ,  5  i  7  zostanie utrzymana obsługa pojedynczymi wagonami .
Tokens: 1_ 2________ 3______ 4______ 5___ 6 7_________ 8 9_____ 10 11_______ 12 13____ 14 15_____ 16 17 18 19 20 21 22 23______ 24_______ 25_____ 26__________ 27______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Zarządu Dróg i Transportu (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,458 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 158 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107903.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107903.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3458 from articles/00107903 from sent1

Text  : Czeski trener Stanislav Levy został nowym szkoleniowcem Śląska
Tokens: 1_____ 2_____ 3________ 4___ 5_____ 6____ 7____________ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Stanislav Levy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Śląska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3459 from articles/00107903 from sent2

Text  : Stanislav Levy jest nowym szkoleniowca Śląska Wrocław .
Tokens: 1________ 2___ 3___ 4____ 5___________ 6_____ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Stanislav Levy (confidence=0.90)
  TruePositive nam [6,7] = Śląska Wrocław (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3460 from articles/00107903 from sent3

Text  : Oficjalnie zostanie zaprezentowany dziś o 11 . 30 podczas specjalnej konferencji prasowej
Tokens: 1_________ 2_______ 3_____________ 4___ 5 6_ 7 8_ 9______ 10________ 11_________ 12______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3461 from articles/00107903 from sent4

Text  : Po niedzielnym meczu Śląska z Ruchem Chorzów swoje posiedzenie odbyła rada nadzorcza wrocławskiego klubu .
Tokens: 1_ 2__________ 3____ 4_____ 5 6_____ 7______ 8____ 9__________ 10____ 11__ 12_______ 13___________ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Śląska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Ruchem Chorzów (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3462 from articles/00107903 from sent5

Text  : Członkowie rady mieli zatwierdzić nowego trener drużyny , który zastąpi Oresta Lenczyka .
Tokens: 1_________ 2___ 3____ 4__________ 5_____ 6_____ 7______ 8 9____ 10_____ 11____ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Oresta Lenczyka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3463 from articles/00107903 from sent6

Text  : Zostanie nim 54 - letni Czech Stanislav Levy .
Tokens: 1_______ 2__ 3_ 4 5____ 6____ 7________ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Czech (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Stanislav Levy (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3464 from articles/00107903 from sent7

Text  : - W tym momencie trener Levy jest najpoważniejszym kandydatem do objęcia posady trenera w  Śląsku -  potwierdza Włodzimierz Patalas ,  wiceprzewodniczący rady nadzorczej Śląska .
Tokens: 1 2 3__ 4_______ 5_____ 6___ 7___ 8_______________ 9_________ 10 11_____ 12____ 13_____ 14 15____ 16 17________ 18_________ 19_____ 20 21________________ 22__ 23________ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Levy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Śląsku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Włodzimierz Patalas (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Śląska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3465 from articles/00107903 from sent8

Text  : Levy ostatnio pracował on w albańskim Skenderbeu Korce , z  którym zdobył mistrzostwo kraju i  grał w  eliminacjach do Ligi Mistrzów .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4_ 5 6________ 7_________ 8____ 9 10 11____ 12____ 13_________ 14___ 15 16__ 17 18__________ 19 20__ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Levy (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,8] = Skenderbeu Korce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Ligi Mistrzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3466 from articles/00107903 from sent9

Text  : Odpadł z węgierskim Debreczynem .
Tokens: 1_____ 2 3_________ 4__________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Debreczynem (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3467 from articles/00107903 from sent10

Text  : Wcześniej pracował m . in . w Viktorii Pilzno ,  Viktorii Żiżkov .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4 5_ 6 7 8_______ 9_____ 10 11______ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Viktorii Pilzno (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Viktorii Żiżkov (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3468 from articles/00107903 from sent11

Text  : W 2001 roku krótko prowadził niemiecki Hannover 96 .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_____ 5________ 6________ 7_______ 8_ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = Hannover (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [7,8] = Hannover 96

(ChunkerEvaluator) Sentence #3469 from articles/00107903 from sent12

Text  : Oficjalnie nowy trener wrocławian zostanie zaprezentowany w poniedziałek o godz .  11 .  30 podczas specjalnej konferencji prasowej .
Tokens: 1_________ 2___ 3_____ 4_________ 5_______ 6_____________ 7 8___________ 9 10__ 11 12 13 14 15_____ 16________ 17_________ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = wrocławian (confidence=0.67)

2016-10-31 14:04:10,514 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 159 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107904.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107904.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3470 from articles/00107904 from sent1

Text  : Jutro PGE powie z kim wybuduje elektrownię atomową
Tokens: 1____ 2__ 3____ 4 5__ 6_______ 7__________ 8______

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PGE (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3471 from articles/00107904 from sent2

Text  : W środę koncern PGE podpisze list intencyjny ze spółkami ,  które zostały zaproszone do projektu budowy pierwszej polskiej elektrowni atomowej -  wynika z  informacji CIRE .
Tokens: 1 2____ 3______ 4__ 5_______ 6___ 7_________ 8_ 9_______ 10 11___ 12_____ 13________ 14 15______ 16____ 17_______ 18______ 19________ 20______ 21 22____ 23 24________ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = PGE (confidence=0.99)
  TruePositive nam [25,25] = CIRE (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3472 from articles/00107904 from sent3

Text  : Zgodnie z zapowiedzią ministra skarbu w inwestycje zaangażują się KGHM ,  Tauron i  Enea .
Tokens: 1______ 2 3__________ 4_______ 5_____ 6 7_________ 8_________ 9__ 10__ 11 12____ 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = KGHM (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Tauron (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Enea (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3473 from articles/00107904 from sent4

Text  : Polska Grupa Energetyczna zachowa kontrolę nad budową elektrowni atomowej w  północnej Polsce ,  jednak projekt współfinansować będą także inne spółki kontrolowane przez Skarb Państwa .
Tokens: 1_____ 2____ 3___________ 4______ 5_______ 6__ 7_____ 8_________ 9_______ 10 11_______ 12____ 13 14____ 15_____ 16_____________ 17__ 18___ 19__ 20____ 21__________ 22___ 23___ 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Polska Grupa Energetyczna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Skarb Państwa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3474 from articles/00107904 from sent5

Text  : Nowi partnerzy PGE , po oddaniu elektrowni do użytku ,  mają dysponować częścią produkowanej przez nią energii .
Tokens: 1___ 2________ 3__ 4 5_ 6______ 7_________ 8_ 9_____ 10 11__ 12________ 13_____ 14__________ 15___ 16_ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PGE (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3475 from articles/00107904 from sent6

Text  : Zainteresowanie budową elektrowni atomowej od dłuższego czasu komunikowały zarówno Tauron ,  jak i  Enea ,  które chcą w  ten sposób zdywersyfikować swoją produkcję .
Tokens: 1______________ 2_____ 3_________ 4_______ 5_ 6________ 7____ 8___________ 9______ 10____ 11 12_ 13 14__ 15 16___ 17__ 18 19_ 20____ 21_____________ 22___ 23_______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Tauron (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Enea (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3476 from articles/00107904 from sent7

Text  : Obecnie oba koncerny , podobnie jak PGE , są uzależnione od energetyki węglowej i  niepewnych cen uprawnień do emisji dwutlenku węgla .
Tokens: 1______ 2__ 3_______ 4 5_______ 6__ 7__ 8 9_ 10_________ 11 12________ 13______ 14 15________ 16_ 17_______ 18 19____ 20_______ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = PGE (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3477 from articles/00107904 from sent8

Text  : Podobny list intencyjny - o współpracy przy poszukiwaniach i wydobyciu gazu niekonwencjonalnego -  PGE ,  Tauron ,  KGHM ,  Enea i  PGNiG podpisały w  kwietniu tego roku .
Tokens: 1______ 2___ 3_________ 4 5 6_________ 7___ 8_____________ 9 10_______ 11__ 12_________________ 13 14_ 15 16____ 17 18__ 19 20__ 21 22___ 23_______ 24 25______ 26__ 27__ 28

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = PGE (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Tauron (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = KGHM (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,22] = Enea i PGNiG (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [20,20] = Enea
  FalseNegative nam [22,22] = PGNiG

(ChunkerEvaluator) Sentence #3478 from articles/00107904 from sent9

Text  : W obu przypadkach inicjatorem współpracy bylo Ministerstwo Skarbu Państwa ,  które w  ten sposób chce podzielić ryzyko inwestycyjne .
Tokens: 1 2__ 3__________ 4__________ 5_________ 6___ 7___________ 8_____ 9______ 10 11___ 12 13_ 14____ 15__ 16_______ 17____ 18__________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Ministerstwo Skarbu Państwa (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3479 from articles/00107904 from sent10

Text  : Współpraca przy elektrowni atomowej zwiększa też szanse na pozyskanie finansowania inwestycji ,  szacowanej na 35 -  50 mld zł .
Tokens: 1_________ 2___ 3_________ 4_______ 5_______ 6__ 7_____ 8_ 9_________ 10__________ 11________ 12 13________ 14 15 16 17 18_ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3480 from articles/00107904 from sent11

Text  : Do tej pory wielu ekonomistów podnosiło , że PGE nie będzie wstanie samo zrealizować tak kapitałochłonnej inwestycji .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4____ 5__________ 6________ 7 8_ 9__ 10_ 11____ 12_____ 13__ 14_________ 15_ 16______________ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PGE (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,591 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 160 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107905.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107905.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3481 from articles/00107905 from sent1

Text  : Śląskie .
Tokens: 1______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Śląskie (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3482 from articles/00107905 from sent2

Text  : Ponad 12 mln zł dofinansowania z Unii na targowiska
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4_ 5_____________ 6 7___ 8_ 9_________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,7] = Unii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3483 from articles/00107905 from sent3

Text  : Ponad 12 mln zł unijnego dofinansowania otrzymają gminy z woj .  śląskiego na przebudowę ,  budowę ,  remont i  wyposażenie targowisk .
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4_ 5_______ 6_____________ 7________ 8____ 9 10_ 11 12_______ 13 14________ 15 16____ 17 18____ 19 20_________ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = zł (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [12,12] = śląskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3484 from articles/00107905 from sent4

Text  : Pomoc jest przeznaczona w ramach Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007 -  13 .
Tokens: 1____ 2___ 3___________ 4 5_____ 6_______ 7______ 8_______ 9________ 10 11__ 12__ 13 14 15

Chunks:
  FalsePositive nam [6,9] = Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [6,14] = Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007 - 13

(ChunkerEvaluator) Sentence #3485 from articles/00107905 from sent5

Text  : Dofinansowanie przyznano 15 gminom .
Tokens: 1_____________ 2________ 3_ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3486 from articles/00107905 from sent6

Text  : Jak podał urząd marszałkowski w Katowicach , w ramach naboru zostało złożonych 21 wniosków na łączną kwotę pomocy ponad 16 ,  5  mln zł .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4____________ 5 6_________ 7 8 9_____ 10____ 11_____ 12_______ 13 14______ 15 16____ 17___ 18____ 19___ 20 21 22 23_ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Katowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = zł (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,4] = urząd marszałkowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #3487 from articles/00107905 from sent7

Text  : 18 z nich pozytywnie przeszło ocenę formalno - merytoryczną i  zostało wpisanych na listę przedsięwzięć zakwalifikowanych do współfinansowania .
Tokens: 1_ 2 3___ 4_________ 5_______ 6____ 7_______ 8 9___________ 10 11_____ 12_______ 13 14___ 15___________ 16_______________ 17 18_______________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3488 from articles/00107905 from sent8

Text  : 15 z nich - tym , które uzyskały najwięcej punktów -  przyznano już dofinansowanie .
Tokens: 1_ 2 3___ 4 5__ 6 7____ 8_______ 9________ 10_____ 11 12_______ 13_ 14____________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3489 from articles/00107905 from sent9

Text  : Trzy pozostałe będą czekały na zwolnienie środków finansowych .
Tokens: 1___ 2________ 3___ 4______ 5_ 6_________ 7______ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3490 from articles/00107905 from sent10

Text  : Zgodnie z przepisami , pomoc jest udzielana na zasadzie refundacji ,  przy czym nie może przekroczyć 75 proc .  kosztów kwalifikowanych przedsięwzięcia .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4 5____ 6___ 7________ 8_ 9_______ 10________ 11 12__ 13__ 14_ 15__ 16_________ 17 18__ 19 20_____ 21_____________ 22_____________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3491 from articles/00107905 from sent11

Text  : Jedna gmina lub związek międzygminny mógł liczyć maksymalnie na milion złotych dotacji na inwestycje związane z  targowiskami .
Tokens: 1____ 2____ 3__ 4______ 5___________ 6___ 7_____ 8__________ 9_ 10____ 11_____ 12_____ 13 14________ 15______ 16 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = złotych (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3492 from articles/00107905 from sent12

Text  : Zgodnie z przyjętym przez zarząd woj . śląskiego regionalnym kryterium oceny ,  preferowane były projekty gmin ,  w  których użytki rolne stanowią powyżej 50 proc .  powierzchni ,  a  liczba mieszkańców przekracza tysiąc .
Tokens: 1______ 2 3________ 4____ 5_____ 6__ 7 8________ 9__________ 10_______ 11___ 12 13_________ 14__ 15______ 16__ 17 18 19_____ 20____ 21___ 22______ 23_____ 24 25__ 26 27_________ 28 29 30____ 31_________ 32________ 33____ 34

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = śląskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3493 from articles/00107905 from sent13

Text  : Na liście gmin , którym przyznano dofinansowanie znalazły się m  .  in .  :  Lelów ,  Kroczyce ,  Żarki ,  Szczekociny ,  Mierzęcice i  Mstów .
Tokens: 1_ 2_____ 3___ 4 5_____ 6________ 7_____________ 8_______ 9__ 10 11 12 13 14 15___ 16 17______ 18 19___ 20 21_________ 22 23________ 24 25___ 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Lelów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Kroczyce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Żarki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Szczekociny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Mierzęcice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Mstów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3494 from articles/00107905 from sent14

Text  : W ramach unijnego programu dofinansowania powstają targowiska stałe , utwardzone ,  oświetlone ,  przyłączone do sieci wodociągowej ,  kanalizacyjnej i  elektroenergetycznej oraz wyposażone w  odpływ wody deszczowej .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_______ 5_____________ 6_______ 7_________ 8____ 9 10________ 11 12________ 13 14_________ 15 16___ 17__________ 18 19____________ 20 21__________________ 22__ 23________ 24 25____ 26__ 27________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3495 from articles/00107905 from sent15

Text  : Na minimum połowie powierzchni handlowej muszą być zadaszone , mają miejsca parkingowe i  urządzenia sanitarne .
Tokens: 1_ 2______ 3______ 4__________ 5________ 6____ 7__ 8________ 9 10__ 11_____ 12________ 13 14________ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3496 from articles/00107905 from sent16

Text  : Wyróżnia je także to , że są podzielone na sekcje odpowiadające poszczególnym rodzajom towarów ,  przy czym ponad połowę powierzchni handlowej targowiska powinny zajmować miejsca handlu produktami rolno -  spożywczymi .
Tokens: 1_______ 2_ 3____ 4_ 5 6_ 7_ 8_________ 9_ 10____ 11___________ 12___________ 13______ 14_____ 15 16__ 17__ 18___ 19____ 20_________ 21_______ 22________ 23_____ 24______ 25_____ 26____ 27________ 28___ 29 30_________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3497 from articles/00107905 from sent17

Text  : Dofinansowanie jest przyznawane w ramach działania " Podstawowe usługi dla gospodarki i  ludności wiejskiej -  w  zakresie budowy ,  przebudowy ,  remontu lub wyposażenia targowiska stałego "  .
Tokens: 1_____________ 2___ 3__________ 4 5_____ 6________ 7 8_________ 9_____ 10_ 11________ 12 13______ 14_______ 15 16 17______ 18____ 19 20________ 21 22_____ 23_ 24_________ 25________ 26_____ 27 28

Chunks:
  FalseNegative nam [8,26] = Podstawowe usługi dla gospodarki i ludności wiejskiej - w zakresie budowy , przebudowy , remontu lub wyposażenia targowiska stałego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3498 from articles/00107905 from sent18

Text  : Jest ono objęte Programem Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007 -  13 ,  współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Rolnego na Rzecz Rozwoju Obszarów Wiejskich .  (  PAP )
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4________ 5______ 6_______ 7________ 8_ 9___ 10__ 11 12 13 14________________ 15 16_____ 17___________ 18______ 19_____ 20 21___ 22_____ 23______ 24_______ 25 26 27_ 28

Chunks:
  TruePositive nam [17,24] = Europejskiego Funduszu Rolnego na Rzecz Rozwoju Obszarów Wiejskich (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = PAP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [4,7] = Programem Rozwoju Obszarów Wiejskich (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [4,12] = Programem Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007 - 13

2016-10-31 14:04:10,711 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 161 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107910.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107910.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3499 from articles/00107910 from sent1

Text  : Piątek w Legii .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Legii (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Piątek (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3500 from articles/00107910 from sent2

Text  : Urban do Choto : Syn patrzy na ciebie
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4 5__ 6_____ 7_ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Urban (confidence=0.85)
  TruePositive nam [3,3] = Choto (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [5,5] = Syn (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3501 from articles/00107910 from sent3

Text  : Podczas piątkowego treningu piłkarze Legii Warszawa pojawili się na bocznym boisku przy Łazienkowskiej w  okrojonym składzie .
Tokens: 1______ 2_________ 3_______ 4_______ 5____ 6_______ 7_______ 8__ 9_ 10_____ 11____ 12__ 13____________ 14 15_______ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Legii Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Łazienkowskiej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3502 from articles/00107910 from sent4

Text  : W zajęciach wzięło udział tylko 15 zawodników .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5____ 6_ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3503 from articles/00107910 from sent5

Text  : Nieobecni przebywają na zgrupowaniach swoich reprezentacji narodowych , albo leczą kontuzje .
Tokens: 1________ 2_________ 3_ 4____________ 5_____ 6____________ 7_________ 8 9___ 10___ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3504 from articles/00107910 from sent6

Text  : Kontuzjowani w Legii to Ivica Vrdoljak , Danijel Ljuboja i  Rafał Wolski .
Tokens: 1___________ 2 3____ 4_ 5____ 6_______ 7 8______ 9______ 10 11___ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Ivica Vrdoljak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Danijel Ljuboja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Rafał Wolski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3505 from articles/00107910 from sent7

Text  : Na zgrupowania reprezentacji wyjechali Daniel Łukasik , Michał Żyro ,  Dominik Furman ,  Marek Saganowski ,  Jakub Wawrzyniak ,  Duszan Kuciak i  Marko Szuler .
Tokens: 1_ 2__________ 3____________ 4________ 5_____ 6______ 7 8_____ 9___ 10 11_____ 12____ 13 14___ 15________ 16 17___ 18________ 19 20____ 21____ 22 23___ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Daniel Łukasik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Michał Żyro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Dominik Furman (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Marek Saganowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Jakub Wawrzyniak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Duszan Kuciak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Marko Szuler (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3506 from articles/00107910 from sent8

Text  : Piątkowe zajęcia rozpoczęły się od biegania wokół boiska .
Tokens: 1_______ 2______ 3_________ 4__ 5_ 6_______ 7____ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3507 from articles/00107910 from sent9

Text  : Kiedy legioniści się rozgrzewali , Jan Urban wymieniał podania z  Lucjanem Brychczym ,  a  Jacek Magiera ustawiał sztuczny mur i  pachołki ,  które miały posłużyć w  kolejnym ćwiczeniu .
Tokens: 1____ 2_________ 3__ 4__________ 5 6__ 7____ 8________ 9______ 10 11______ 12_______ 13 14 15___ 16_____ 17______ 18______ 19_ 20 21______ 22 23___ 24___ 25______ 26 27______ 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Jan Urban (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Lucjanem Brychczym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Jacek Magiera (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = legioniści

(ChunkerEvaluator) Sentence #3508 from articles/00107910 from sent10

Text  : Po kontuzji mięśnia dwugłowego do zdrowia wraca Michał Kucharczyk .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4_________ 5_ 6______ 7____ 8_____ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Michał Kucharczyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3509 from articles/00107910 from sent11

Text  : 21 - letni zawodnik biegał dzisiaj z resztą drużyny ,  a  po jednym z  okrążeń Jan Urban nakazał mu truchtanie z  piłką .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_______ 5_____ 6______ 7 8_____ 9______ 10 11 12 13____ 14 15_____ 16_ 17___ 18_____ 19 20________ 21 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Jan Urban (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3510 from articles/00107910 from sent12

Text  : Po rozgrzewce legioniści ćwiczyli akcje kombinacyjne .
Tokens: 1_ 2_________ 3_________ 4_______ 5____ 6___________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [3,3] = legioniści

(ChunkerEvaluator) Sentence #3511 from articles/00107910 from sent13

Text  : Każdy z nich najpierw , po minięciu sztucznego muru ,  wbiegał w  pole karne i  oddawał strzał .
Tokens: 1____ 2 3___ 4_______ 5 6_ 7_______ 8_________ 9___ 10 11_____ 12 13__ 14___ 15 16_____ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3512 from articles/00107910 from sent14

Text  : A chwilę później uderzał głową po dośrodkowaniu Jana Urbana ze skrzydła .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4______ 5____ 6_ 7____________ 8___ 9_____ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Jana Urbana (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3513 from articles/00107910 from sent15

Text  : - Przyjęcie , klepka , żeby to było jak w  meczu .
Tokens: 1 2________ 3 4_____ 5 6___ 7_ 8___ 9__ 10 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3514 from articles/00107910 from sent16

Text  : Wyobrazić sobie jakby to był przeciwnik - krzyczał do swoich zawodników Urban .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4_ 5__ 6_________ 7 8_______ 9_ 10____ 11________ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Urban (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3515 from articles/00107910 from sent17

Text  : Legioniści przez dłuższy czas nie umieli pokonać bramkarzy .
Tokens: 1_________ 2____ 3______ 4___ 5__ 6_____ 7______ 8________ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Legioniści

(ChunkerEvaluator) Sentence #3516 from articles/00107910 from sent18

Text  : - Nie macie chęci strzelać goli ? - pytał ich retorycznie pierwszy trener .
Tokens: 1 2__ 3____ 4____ 5_______ 6___ 7 8 9____ 10_ 11_________ 12______ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3517 from articles/00107910 from sent19

Text  : - Skakał eś wyżej w poprzednim sezonie - mówił Urban do Koseckiego po tym jak ten minął się z  piłką .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4____ 5 6_________ 7______ 8 9____ 10___ 11 12________ 13 14_ 15_ 16_ 17___ 18_ 19 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Urban (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Koseckiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3518 from articles/00107910 from sent20

Text  : Ładnymi wykończeniami popisywał się jedynie Jorge Salinas .
Tokens: 1______ 2____________ 3________ 4__ 5______ 6____ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Jorge Salinas (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3519 from articles/00107910 from sent21

Text  : Mimo , że piłka po jego uderzeniach kilkukrotnie lądowała na słupkach i  poprzeczce ,  to Paragwajczyk był najbardziej precyzyjny ,  oddając strzały obiema nogami ,  jak i  głową .
Tokens: 1___ 2 3_ 4____ 5_ 6___ 7__________ 8___________ 9_______ 10 11______ 12 13________ 14 15 16__________ 17_ 18_________ 19________ 20 21_____ 22_____ 23____ 24____ 25 26_ 27 28___ 29

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Paragwajczyk (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3520 from articles/00107910 from sent22

Text  : Wraz z piłkarzami na trening wyszedł syn Dicksona Choto -  Shaun .
Tokens: 1___ 2 3_________ 4_ 5______ 6______ 7__ 8_______ 9____ 10 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Dicksona Choto (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Shaun (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3521 from articles/00107910 from sent23

Text  : Podczas oddawania strzałów Urban motywował obrońcę .
Tokens: 1______ 2________ 3_______ 4____ 5________ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Urban (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3522 from articles/00107910 from sent24

Text  : - Syn na ciebie patrzy , musisz strzelić każdą -  mówił .
Tokens: 1 2__ 3_ 4_____ 5_____ 6 7_____ 8_______ 9____ 10 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3523 from articles/00107910 from sent25

Text  : - Masz szczęście akurat był odwrócony - śmiał się po niecelnym uderzeniu Choto .
Tokens: 1 2___ 3________ 4_____ 5__ 6________ 7 8____ 9__ 10 11_______ 12_______ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Choto (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3524 from articles/00107910 from sent26

Text  : Trening potrwał niespełna dwie godziny .
Tokens: 1______ 2______ 3________ 4___ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3525 from articles/00107910 from sent27

Text  : Zajęcia zakończyły się gierką wewnętrzną na skróconym polu gry .
Tokens: 1______ 2_________ 3__ 4_____ 5_________ 6_ 7________ 8___ 9__ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3526 from articles/00107910 from sent28

Text  : Gdy piłkarze udali się już do szatni , Magiera i  Urban rozstawili boisko do siatkonogi i  do wspólnego grania zaprosili Jakuba Rzeźniczaka i  Koseckiego .
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4__ 5__ 6_ 7_____ 8 9______ 10 11___ 12________ 13____ 14 15________ 16 17 18_______ 19____ 20_______ 21____ 22_________ 23 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Magiera (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Urban (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Jakuba Rzeźniczaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Koseckiego (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3527 from articles/00107910 from sent29

Text  : W sobotę legionistów czeka sparing z Mazurem Karczew , który uświetni obchody 70 -  lecia podwarszawskiego klubu .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4____ 5______ 6 7______ 8______ 9 10___ 11______ 12_____ 13 14 15___ 16______________ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Mazurem Karczew (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = legionistów

(ChunkerEvaluator) Sentence #3528 from articles/00107910 from sent30

Text  : Początek meczu o godzinie 11 .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4_______ 5_ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3529 from articles/00107910 from sent31

Text  : - Sytuacja kadrowa nie jest za wesoła .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4__ 5___ 6_ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3530 from articles/00107910 from sent32

Text  : Mam do dyspozycji niewielu zawodników .
Tokens: 1__ 2_ 3_________ 4_______ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3531 from articles/00107910 from sent33

Text  : Na pewno na mecz z Mazurem uzupełnimy skład kimś z  drugiej drużyny -  powiedział na koniec zajęć szkoleniowiec .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4___ 5 6______ 7_________ 8____ 9___ 10 11_____ 12_____ 13 14________ 15 16____ 17___ 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Mazurem (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,868 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 162 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107911.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107911.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3532 from articles/00107911 from sent1

Text  : El .
Tokens: 1_ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3533 from articles/00107911 from sent2

Text  : MŚ 2014 - tabela grupy F
Tokens: 1_ 2___ 3 4_____ 5____ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [1,2] = MŚ 2014

(ChunkerEvaluator) Sentence #3534 from articles/00107911 from sent3

Text  : Rosja wygrała u siebie z Irlandią Płn .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_____ 5 6_______ 7__ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Rosja (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [6,7] = Irlandią Płn (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,8] = Irlandią Płn .

(ChunkerEvaluator) Sentence #3535 from articles/00107911 from sent4

Text  : 1 : 0 , Portugalia pokonała na wyjeździe Luksemburg 2  :  1  ,  a  Azerbejdżan zremisował z  Izraelem 1  :  1  w  pierwszej kolejce grupy F  eliminacji piłkarskich mistrzostw świata .
Tokens: 1 2 3 4 5_________ 6_______ 7_ 8________ 9_________ 10 11 12 13 14 15_________ 16________ 17 18______ 19 20 21 22 23_______ 24_____ 25___ 26 27________ 28_________ 29________ 30____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Portugalia (confidence=0.79)
  TruePositive nam [9,9] = Luksemburg (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Azerbejdżan (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Izraelem (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [29,30] = mistrzostw świata (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3536 from articles/00107911 from sent5

Text  : Rosja - Irlandia Płn .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4__ 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Rosja (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [3,4] = Irlandia Płn (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,5] = Irlandia Płn .

(ChunkerEvaluator) Sentence #3537 from articles/00107911 from sent6

Text  : 2 : 0 ( 1 : 0 ) Azerbejdżan -  Izrael 1  :  1  (  0  :  0  )  Luksemburg -  Portugalia 1  :  2  (  1  :  1  )
Tokens: 1 2 3 4 5 6 7 8 9__________ 10 11____ 12 13 14 15 16 17 18 19 20________ 21 22________ 23 24 25 26 27 28 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Azerbejdżan (confidence=0.91)
  TruePositive nam [11,11] = Izrael (confidence=0.99)
  TruePositive nam [20,20] = Luksemburg (confidence=0.94)
  TruePositive nam [22,22] = Portugalia (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:10,896 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 163 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107912.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107912.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3538 from articles/00107912 from sent1

Text  : Lubański o igrzyskach w Monachium : eskortowali nas żołnierze
Tokens: 1_______ 2 3_________ 4 5________ 6 7__________ 8__ 9________

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Monachium (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Lubański

(ChunkerEvaluator) Sentence #3539 from articles/00107912 from sent2

Text  : W poniedziałek minie 40 lat od zdobycia przez polskich piłkarzy złotego medalu olimpijskiego w  Monachium .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4_ 5__ 6_ 7_______ 8____ 9_______ 10______ 11_____ 12____ 13___________ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Monachium (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3540 from articles/00107912 from sent3

Text  : Igrzyska te zapisały się na kartach historii także z powodu zamachu terrorystycznego .
Tokens: 1_______ 2_ 3_______ 4__ 5_ 6______ 7_______ 8____ 9 10____ 11_____ 12______________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3541 from articles/00107912 from sent4

Text  : & quot ; Było bardzo nerwowo & quot ; -  wspomina Włodzimierz Lubański .
Tokens: 1 2___ 3 4___ 5_____ 6______ 7 8___ 9 10 11______ 12_________ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Włodzimierz Lubański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3542 from articles/00107912 from sent5

Text  : Polska Agencja Prasowa : Jakie są pana pierwsze skojarzenia z  igrzyskami olimpijskimi w  Monachium ?
Tokens: 1_____ 2______ 3______ 4 5____ 6_ 7___ 8_______ 9__________ 10 11________ 12__________ 13 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Polska Agencja Prasowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Monachium (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3543 from articles/00107912 from sent6

Text  : Włodzimierz Lubański : Było to widowisko wyjątkowe nie tylko ze względów sportowych ,  ale także emocjonalnych .
Tokens: 1__________ 2_______ 3 4___ 5_ 6________ 7________ 8__ 9____ 10 11______ 12________ 13 14_ 15___ 16___________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Włodzimierz Lubański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3544 from articles/00107912 from sent7

Text  : Mam na myśli zamach terrorystyczny na izraelskich sportowców .
Tokens: 1__ 2_ 3____ 4_____ 5_____________ 6_ 7__________ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3545 from articles/00107912 from sent8

Text  : Wpłynął on zarówno na dalszy przebieg imprezy , jak i  na nas .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4_ 5_____ 6_______ 7______ 8 9__ 10 11 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3546 from articles/00107912 from sent9

Text  : Było bardzo nerwowo .
Tokens: 1___ 2_____ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3547 from articles/00107912 from sent10

Text  : PAP : Zamach miał miejsce na dzień przed spotkaniem ze Związkiem Radzieckim .  .  .
Tokens: 1__ 2 3_____ 4___ 5______ 6_ 7____ 8____ 9_________ 10 11_______ 12________ 13 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.87)
  TruePositive nam [11,12] = Związkiem Radzieckim (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,3] = Zamach (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3548 from articles/00107912 from sent11

Text  : W . L . : Pojechali śmy na mecz ,  nie wiedząc ,  czy igrzyska nie zostaną przerwane .
Tokens: 1 2 3 4 5 6________ 7__ 8_ 9___ 10 11_ 12_____ 13 14_ 15______ 16_ 17_____ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3549 from articles/00107912 from sent12

Text  : Ostateczna decyzja nie była jeszcze podjęta .
Tokens: 1_________ 2______ 3__ 4___ 5______ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3550 from articles/00107912 from sent13

Text  : Na rozgrzewkę wychodzili śmy trzykrotnie .
Tokens: 1_ 2_________ 3_________ 4__ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3551 from articles/00107912 from sent14

Text  : Kiedy w końcu dowiedzieli śmy się , że jednak gramy i  zawody będą kontynuowane ,  poczuli śmy ulgę .
Tokens: 1____ 2 3____ 4__________ 5__ 6__ 7 8_ 9_____ 10___ 11 12____ 13__ 14__________ 15 16_____ 17_ 18__ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3552 from articles/00107912 from sent15

Text  : PAP : Skąd czerpali ście tego dnia informacje na temat rozwoju wydarzeń ?
Tokens: 1__ 2 3___ 4_______ 5___ 6___ 7___ 8_________ 9_ 10___ 11_____ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3553 from articles/00107912 from sent16

Text  : W . L . : Naszym źródłem informacji było radio ,  którego słuchali śmy w  pociągu .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_____ 7______ 8_________ 9___ 10___ 11 12_____ 13______ 14_ 15 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3554 from articles/00107912 from sent17

Text  : To naturalne , że chcieli śmy być zorientowani w sytuacji .
Tokens: 1_ 2________ 3 4_ 5______ 6__ 7__ 8___________ 9 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3555 from articles/00107912 from sent18

Text  : To było istotne dla wszystkich sportowców .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4__ 5_________ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3556 from articles/00107912 from sent19

Text  : PAP : Jak igrzyska wyglądały po zamachu ?
Tokens: 1__ 2 3__ 4_______ 5________ 6_ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3557 from articles/00107912 from sent20

Text  : Pewnie nie była to już ta sama impreza . .  .
Tokens: 1_____ 2__ 3___ 4_ 5__ 6_ 7___ 8______ 9 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3558 from articles/00107912 from sent21

Text  : W . L . : Wiele rzeczy diametralnie się zmieniło .
Tokens: 1 2 3 4 5 6____ 7_____ 8___________ 9__ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3559 from articles/00107912 from sent22

Text  : Nawet wioska olimpijska była inaczej wyposażona .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4___ 5______ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3560 from articles/00107912 from sent23

Text  : Na każdym rogu stali uzbrojeni policjanci , a w drodze do restauracji towarzyszyła nam zawsze eskorta żołnierzy .
Tokens: 1_ 2_____ 3___ 4____ 5________ 6_________ 7 8 9 10____ 11 12_________ 13__________ 14_ 15____ 16_____ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3561 from articles/00107912 from sent24

Text  : Inna była też atmosfera .
Tokens: 1___ 2___ 3__ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3562 from articles/00107912 from sent25

Text  : Brakowało naturalności i entuzjazmu .
Tokens: 1________ 2___________ 3 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3563 from articles/00107912 from sent26

Text  : Ich miejsce zajęły refleksja i przygnębienie .
Tokens: 1__ 2______ 3_____ 4________ 5 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3564 from articles/00107912 from sent27

Text  : PAP : Pierwsze dwa mecze wygrali ście gładko .
Tokens: 1__ 2 3_______ 4__ 5____ 6______ 7___ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3565 from articles/00107912 from sent28

Text  : Przeprawa z reprezentacją NRD ( 2 : 1 ) była już trudniejsza .
Tokens: 1________ 2 3____________ 4__ 5 6 7 8 9 10__ 11_ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = NRD (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3566 from articles/00107912 from sent29

Text  : Kluczem do sukcesu okazało się inne ustawienie ?
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4______ 5__ 6___ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3567 from articles/00107912 from sent30

Text  : W . L . : Uważam , iż był to mecz poprawny .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_____ 7 8_ 9__ 10 11__ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3568 from articles/00107912 from sent31

Text  : Owszem , towarzyszyły mu pewne niuanse taktyczne , ale musimy pamiętać ,  że nasi rywale stanowili drużynę nietuzinkową ,  jedną z  najlepszych w  świecie .
Tokens: 1_____ 2 3___________ 4_ 5____ 6______ 7________ 8 9__ 10____ 11______ 12 13 14__ 15____ 16_______ 17_____ 18__________ 19 20___ 21 22_________ 23 24_____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3569 from articles/00107912 from sent32

Text  : Aby ich pokonać , musieli śmy być w naprawdę dobrej formie .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4 5______ 6__ 7__ 8 9_______ 10____ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3570 from articles/00107912 from sent33

Text  : Wygrana utwierdziła nas w tym przekonaniu .
Tokens: 1______ 2__________ 3__ 4 5__ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3571 from articles/00107912 from sent34

Text  : PAP : Po spotkaniu z Danią ( 1 : 1  )  zaczęto mówić o  "  syndromie czwartego meczu "  .
Tokens: 1__ 2 3_ 4________ 5 6____ 7 8 9 10 11 12_____ 13___ 14 15 16_______ 17_______ 18___ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.68)
  TruePositive nam [6,6] = Danią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3572 from articles/00107912 from sent35

Text  : Jakie były kulisy waszej niemocy ?
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4_____ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3573 from articles/00107912 from sent36

Text  : W . L . : Takie mecze są wkalkulowane w  rywalizację sportową ,  w  turniej .
Tokens: 1 2 3 4 5 6____ 7____ 8_ 9___________ 10 11_________ 12______ 13 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3574 from articles/00107912 from sent37

Text  : Każdej drużynie przytrafia się na większych imprezach słabsze spotkanie .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_________ 4__ 5_ 6________ 7________ 8______ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3575 from articles/00107912 from sent38

Text  : Akurat w Monachium nogi odmówiły nam posłuszeństwa w tym pojedynku .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4___ 5_______ 6__ 7____________ 8 9__ 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Monachium (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3576 from articles/00107912 from sent39

Text  : Najważniejsze , że remis wystarczył do zajęcia pierwszego miejsca w  grupie .
Tokens: 1____________ 2 3_ 4____ 5_________ 6_ 7______ 8_________ 9______ 10 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3577 from articles/00107912 from sent40

Text  : PAP : W finale nie byli ście faworytami .
Tokens: 1__ 2 3 4_____ 5__ 6___ 7___ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3578 from articles/00107912 from sent41

Text  : Przed tą potyczką z Węgrami polscy piłkarze wygrali z nimi tylko jeden z  18 meczów ?
Tokens: 1____ 2_ 3_______ 4 5______ 6_____ 7_______ 8______ 9 10__ 11___ 12___ 13 14 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Węgrami (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3579 from articles/00107912 from sent42

Text  : W . L . : Po zwycięstwie nad ZSRR na zakończenie drugiej rundy nabrali śmy pewności siebie .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_ 7__________ 8__ 9___ 10 11_________ 12_____ 13___ 14_____ 15_ 16______ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.66)
  TruePositive nam [9,9] = ZSRR (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3580 from articles/00107912 from sent43

Text  : Zawsze podkreślam , iż to spotkanie było najtrudniejsze w igrzyskach .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_ 5_ 6________ 7___ 8_____________ 9 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3581 from articles/00107912 from sent44

Text  : Triumf dodał nam skrzydeł i pozwolił uwierzyć , że możemy osiągnąć coś wielkiego .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4_______ 5 6_______ 7_______ 8 9_ 10____ 11______ 12_ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3582 from articles/00107912 from sent45

Text  : PAP : Decydujące spotkanie odbyło się w fatalnych warunkach atmosferycznych .  .  .
Tokens: 1__ 2 3_________ 4________ 5_____ 6__ 7 8________ 9________ 10_____________ 11 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3583 from articles/00107912 from sent46

Text  : W . L . : Pogoda może i była okropna ,  ale bardzo nie lało .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_____ 7___ 8 9___ 10_____ 11 12_ 13____ 14_ 15__ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3584 from articles/00107912 from sent47

Text  : Opady nie stanowiły przeszkody uniemożliwiającej nam sprawną grę .
Tokens: 1____ 2__ 3________ 4_________ 5________________ 6__ 7______ 8__ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3585 from articles/00107912 from sent48

Text  : To istotne , gdyż preferowali śmy styl kombinacyjny i gdyby nad stadionem przeszła potężna ulewa ,  piłka nie słuchała by się nas .
Tokens: 1_ 2______ 3 4___ 5__________ 6__ 7___ 8___________ 9 10___ 11_ 12_______ 13______ 14_____ 15___ 16 17___ 18_ 19______ 20 21_ 22_ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3586 from articles/00107912 from sent49

Text  : Na szczęście mogli śmy szybko wymieniać między sobą podania i  grać tak ,  jak zawsze .
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4__ 5_____ 6________ 7_____ 8___ 9______ 10 11__ 12_ 13 14_ 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3587 from articles/00107912 from sent50

Text  : PAP : Jaki był wydźwięk waszego sukcesu w kraju ?
Tokens: 1__ 2 3___ 4__ 5_______ 6______ 7______ 8 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [3,3] = Jaki (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3588 from articles/00107912 from sent51

Text  : W . L . : Bardzo pozytywny .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_____ 7________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3589 from articles/00107912 from sent52

Text  : Otrzymali śmy wiele odznaczeń i premii .
Tokens: 1________ 2__ 3____ 4________ 5 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3590 from articles/00107912 from sent53

Text  : Dla nas najważniejsze było jednak to , że osiągnęli śmy coś wiekopomnego ,  czego nie dokonał nikt przed nami .
Tokens: 1__ 2__ 3____________ 4___ 5_____ 6_ 7 8_ 9________ 10_ 11_ 12__________ 13 14___ 15_ 16_____ 17__ 18___ 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3591 from articles/00107912 from sent54

Text  : Zapisali śmy się w historii .
Tokens: 1_______ 2__ 3__ 4 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3592 from articles/00107912 from sent55

Text  : PAP : Czy anegdotka o kobiecie , która rzekomo wysłała telegram ,  w  którym błagała o  wygraną na igrzyskach ,  gdyż ewentualna porażka miała doprowadzić do jej rozwodu ,  jest prawdziwa ?
Tokens: 1__ 2 3__ 4________ 5 6_______ 7 8____ 9______ 10_____ 11______ 12 13 14____ 15_____ 16 17_____ 18 19________ 20 21__ 22________ 23_____ 24___ 25_________ 26 27_ 28_____ 29 30__ 31_______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3593 from articles/00107912 from sent56

Text  : W . L . : Nigdy o tym nie słyszał em .
Tokens: 1 2 3 4 5 6____ 7 8__ 9__ 10_____ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3594 from articles/00107912 from sent57

Text  : Jeśli jednak przyczynili śmy się do uratowania jakiegoś małżeństwa ,  to mogę się tylko cieszyć .
Tokens: 1____ 2_____ 3__________ 4__ 5__ 6_ 7_________ 8_______ 9_________ 10 11 12__ 13_ 14___ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3595 from articles/00107912 from sent58

Text  : PAP : Igrzyska były wówczas zawodami amatorów .
Tokens: 1__ 2 3_______ 4___ 5______ 6_______ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PAP (confidence=0.59)
  FalsePositive nam [3,3] = Igrzyska (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3596 from articles/00107912 from sent59

Text  : Który medal ma zatem większą wartość - złoto olimpijskie czy może brąz na mundialu w  1974 roku ?
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4____ 5______ 6______ 7 8____ 9__________ 10_ 11__ 12__ 13 14______ 15 16__ 17__ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3597 from articles/00107912 from sent60

Text  : W . L . : Trudno powiedzieć .
Tokens: 1 2 3 4 5 6_____ 7_________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = W . L . (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3598 from articles/00107912 from sent61

Text  : Igrzyska i mundial różniły się między sobą poziomem sportowym ,  grali w  nich też inni piłkarze .
Tokens: 1_______ 2 3______ 4______ 5__ 6_____ 7___ 8_______ 9________ 10 11___ 12 13__ 14_ 15__ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3599 from articles/00107912 from sent62

Text  : Jednak to właśnie w 1972 roku zapoczątkowana została piękna seria wielkich sukcesów polskiego futbolu .
Tokens: 1_____ 2_ 3______ 4 5___ 6___ 7_____________ 8______ 9_____ 10___ 11______ 12______ 13_______ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3600 from articles/00107912 from sent63

Text  : Jesteśmy z tego dumni .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3601 from articles/00107912 from sent64

Text  : Rozmawiała Joanna Seliga
Tokens: 1_________ 2_____ 3_____

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Joanna Seliga (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:11,271 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 164 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107914.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107914.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3602 from articles/00107914 from sent1

Text  : Reprezentacja .
Tokens: 1____________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3603 from articles/00107914 from sent2

Text  : Pay - per - view , czyli nadawcy i właściciel praw zadowoleni
Tokens: 1__ 2 3__ 4 5___ 6 7____ 8______ 9 10________ 11__ 12________

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Pay (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3604 from articles/00107914 from sent3

Text  : Nadawcy i właściciel praw do meczu piłkarskiego Czarnogóra - Polska ,  który został udostępniony w  systemie pay -  per -  view ,  twierdzą ,  że mogą być zadowoleni z  zainteresowania kibiców .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4___ 5_ 6____ 7___________ 8_________ 9 10____ 11 12___ 13____ 14__________ 15 16______ 17_ 18 19_ 20 21__ 22 23______ 24 25 26__ 27_ 28________ 29 30_____________ 31_____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Czarnogóra (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Polska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3605 from articles/00107914 from sent4

Text  : Według nieoficjalnych danych usługę kupiło od ok . 50 tys .  do nawet 100 tys .  kibiców .
Tokens: 1_____ 2_____________ 3_____ 4_____ 5_____ 6_ 7_ 8 9_ 10_ 11 12 13___ 14_ 15_ 16 17_____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3606 from articles/00107914 from sent5

Text  : Także za wtorkowe spotkanie z Mołdawią telewidzowie będą musieli zapłacić .
Tokens: 1____ 2_ 3_______ 4________ 5 6_______ 7___________ 8___ 9______ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Mołdawią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3607 from articles/00107914 from sent6

Text  : Mecz zostanie rozegrany we wtorek o godz . 20 .  45 .
Tokens: 1___ 2_______ 3________ 4_ 5_____ 6 7___ 8 9_ 10 11 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3608 from articles/00107914 from sent7

Text  : Relacja na żywo na Sport.pl .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_ 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sport.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3609 from articles/00107914 from sent8

Text  : Nadawcy zadowoleni
Tokens: 1______ 2_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3610 from articles/00107914 from sent9

Text  : - Co do zasady nie podajemy takich danych .
Tokens: 1 2_ 3_ 4_____ 5__ 6_______ 7_____ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3611 from articles/00107914 from sent10

Text  : W tej trudnej i niecodziennej sytuacji naszym priorytetem było zaoferowanie kibicom jakiegokolwiek dostępu do meczów .
Tokens: 1 2__ 3______ 4 5____________ 6_______ 7_____ 8__________ 9___ 10__________ 11_____ 12____________ 13_____ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3612 from articles/00107914 from sent11

Text  : Część z nich skorzystała z tej możliwości .
Tokens: 1____ 2 3___ 4__________ 5 6__ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3613 from articles/00107914 from sent12

Text  : Zgadzamy się z opiniami , że spotkania naszej reprezentacji piłkarskiej powinny być oferowane w  telewizji publicznej ,  jednak w  tych wyjątkowych okolicznościach nie chcieli śmy pozostawić naszych abonentów bez jakiejkolwiek możliwości obejrzenia tego wydarzenia -  powiedziała rzeczniczka prasowa Cyfrowego Polsatu Olga Zomer .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4_______ 5 6_ 7________ 8_____ 9____________ 10_________ 11_____ 12_ 13_______ 14 15_______ 16________ 17 18____ 19 20__ 21_________ 22_____________ 23_ 24_____ 25_ 26________ 27_____ 28_______ 29_ 30___________ 31________ 32________ 33__ 34________ 35 36_________ 37_________ 38_____ 39_______ 40_____ 41__ 42___ 43

Chunks:
  TruePositive nam [39,40] = Cyfrowego Polsatu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [41,42] = Olga Zomer (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3614 from articles/00107914 from sent13

Text  : Nie chciała również poinformować , jak przebiega sprzedaż usługi przed spotkaniem z  Mołdawią .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4___________ 5 6__ 7________ 8_______ 9_____ 10___ 11________ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Mołdawią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3615 from articles/00107914 from sent14

Text  : - Sprzedaż trwa i sądzę , że jutro możemy spodziewać się wzrostu ilości zamówień ,  ponieważ z  naszych obserwacji wynika ,  że klienci odkładają takie decyzje do ostatniej chwili "  -  wyjaśniła .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4 5____ 6 7_ 8____ 9_____ 10________ 11_ 12_____ 13____ 14______ 15 16______ 17 18_____ 19________ 20____ 21 22 23_____ 24_______ 25___ 26_____ 27 28_______ 29____ 30 31 32_______ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3616 from articles/00107914 from sent15

Text  : Satysfakcji nie kryje natomiast sieć kablowa UPC .
Tokens: 1__________ 2__ 3____ 4________ 5___ 6______ 7__ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = UPC (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3617 from articles/00107914 from sent16

Text  : - Wyniki sprzedaży są dla nas satysfakcjonujące , choć naszym głównym celem było stworzenie naszym abonentom możliwości obejrzenia nie tylko meczu z  Czarnogórą ,  ale i  walki bokserskiej Tomasza Adamka oraz zapewnienie im wyboru .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_ 5__ 6__ 7________________ 8 9___ 10____ 11_____ 12___ 13__ 14________ 15____ 16_______ 17________ 18________ 19_ 20___ 21___ 22 23________ 24 25_ 26 27___ 28_________ 29_____ 30____ 31__ 32_________ 33 34____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Czarnogórą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Tomasza Adamka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3618 from articles/00107914 from sent17

Text  : Tego typu wydarzenia są dobrą okazją do popularyzowania interaktywnych funkcji telewizji cyfrowej i  edukowania na temat jej potencjału -  poinformowała rzeczniczka UPC Lidia Stępińska -  Ustasiak .
Tokens: 1___ 2___ 3_________ 4_ 5____ 6_____ 7_ 8______________ 9_____________ 10_____ 11_______ 12______ 13 14________ 15 16___ 17_ 18________ 19 20___________ 21_________ 22_ 23___ 24_______ 25 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = UPC (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,26] = Lidia Stępińska - Ustasiak (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3619 from articles/00107914 from sent18

Text  : Nie chciała zdradzić , które wydarzenie cieszyło się większym zainteresowaniem .
Tokens: 1__ 2______ 3_______ 4 5____ 6_________ 7_______ 8__ 9_______ 10______________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3620 from articles/00107914 from sent19

Text  : - Trudno to porównywać choćby ze względu na różny czas przeznaczony na promocję oraz inne środki techniczne użyte do transmisji obu wydarzeń -  przyznała .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4_________ 5_____ 6_ 7______ 8_ 9____ 10__ 11__________ 12 13______ 14__ 15__ 16____ 17________ 18___ 19 20________ 21_ 22______ 23 24_______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3621 from articles/00107914 from sent20

Text  : O umiarkowanym zadowoleniu mówi Tomasz Cieślik , dyrektor ds .  biznesu firmy Sportfive ,  która jest właścicielem praw telewizyjnych do meczów reprezentacji Polski .
Tokens: 1 2___________ 3__________ 4___ 5_____ 6______ 7 8_______ 9_ 10 11_____ 12___ 13_______ 14 15___ 16__ 17__________ 18__ 19___________ 20 21____ 22___________ 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Tomasz Cieślik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Sportfive (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3622 from articles/00107914 from sent21

Text  : - Zważywszy na okoliczności , poziom dezinformacji , szybko zmieniającą się sytuację ,  to możemy być umiarkowanie zadowoleni ,  ale z  oceną tego eksperymentu trzeba się wstrzymać do spotkania z  Mołdawią -  powiedział Cieślik .
Tokens: 1 2________ 3_ 4___________ 5 6_____ 7____________ 8 9_____ 10_________ 11_ 12______ 13 14 15____ 16_ 17__________ 18________ 19 20_ 21 22___ 23__ 24__________ 25____ 26_ 27_______ 28 29_______ 30 31______ 32 33________ 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [31,31] = Mołdawią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Cieślik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3623 from articles/00107914 from sent22

Text  : Jak poinformował , wciąż priorytetem jest sprzedaż pakietu praw do meczów drużyny narodowej do 2014 r  .
Tokens: 1__ 2___________ 3 4____ 5__________ 6___ 7_______ 8______ 9___ 10 11____ 12_____ 13_______ 14 15__ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3624 from articles/00107914 from sent23

Text  : - Niezwłocznie po spotkaniu z Mołdawią przeanalizujemy sytuację i będziemy sondować ,  czy któryś z  bezpłatnych i  ogólnokrajowych ,  jak nakazuje ustawa ,  nadawców wciąż jest zainteresowany nabyciem całego pakietu ,  w  tym pozostałych ośmiu meczów eliminacyjnych .
Tokens: 1 2___________ 3_ 4________ 5 6_______ 7______________ 8_______ 9 10______ 11______ 12 13_ 14____ 15 16_________ 17 18_____________ 19 20_ 21______ 22____ 23 24______ 25___ 26__ 27____________ 28______ 29____ 30_____ 31 32 33_ 34_________ 35___ 36____ 37____________ 38

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Mołdawią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3625 from articles/00107914 from sent24

Text  : Jednak obecnie nie można wykluczyć żadnego scenariusza - przyznał .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4____ 5________ 6______ 7__________ 8 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3626 from articles/00107914 from sent25

Text  : Jak zaznaczył , zamieszanie wokół spotkań z Czarnogórą i Mołdawią nie ma wpływu ani na kondycję finansową jego firmy ,  ani na realizację zobowiązań wobec PZPN i  reprezentacji Polski .
Tokens: 1__ 2________ 3 4__________ 5____ 6______ 7 8_________ 9 10______ 11_ 12 13____ 14_ 15 16______ 17_______ 18__ 19___ 20 21_ 22 23________ 24________ 25___ 26__ 27 28___________ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Czarnogórą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Mołdawią (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = PZPN (confidence=0.99)
  TruePositive nam [29,29] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3627 from articles/00107914 from sent26

Text  : - Dopiero w perspektywie roku , może dwóch lat ,  będzie można ocenić ,  jakie przełożenie na naszą współpracę z  PZPN będzie miała sytuacja na rynku praw telewizyjnych -  dodał .
Tokens: 1 2______ 3 4___________ 5___ 6 7___ 8____ 9__ 10 11____ 12___ 13____ 14 15___ 16_________ 17 18___ 19________ 20 21__ 22____ 23___ 24______ 25 26___ 27__ 28___________ 29 30___ 31

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = PZPN (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3628 from articles/00107914 from sent27

Text  : Sponsorzy już nie bardzo
Tokens: 1________ 2__ 3__ 4_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3629 from articles/00107914 from sent28

Text  : Brak transmisji w ogólnodostępnej telewizji oznacza straty po stronie sponsorów drużyny narodowej .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4______________ 5________ 6______ 7_____ 8_ 9______ 10_______ 11_____ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3630 from articles/00107914 from sent29

Text  : Ich przedstawiciele wstrzymują się jednak na razie z jednoznacznymi komentarzami na ten temat .
Tokens: 1__ 2______________ 3_________ 4__ 5_____ 6_ 7____ 8 9_____________ 10__________ 11 12_ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3631 from articles/00107914 from sent30

Text  : Zaniepokojenie sytuacją wyraził rzecznik Grupy Żywiec Sebastian Tołwiński .
Tokens: 1_____________ 2_______ 3______ 4_______ 5____ 6_____ 7________ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Grupy Żywiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Sebastian Tołwiński (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3632 from articles/00107914 from sent31

Text  : - Byli śmy oczywiście zabezpieczeni na wypadek takiego rozwoju wydarzeń ,  ale zamierzamy o  tym rozmawiać z  naszym partnerem biznesowym ,  czyli firmą Sportfive -  powiedział Tołwiński .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_________ 5____________ 6_ 7______ 8______ 9______ 10______ 11 12_ 13________ 14 15_ 16_______ 17 18____ 19_______ 20________ 21 22___ 23___ 24_______ 25 26________ 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [24,24] = Sportfive (confidence=0.83)
  TruePositive nam [27,27] = Tołwiński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3633 from articles/00107914 from sent32

Text  : Firma telekomunikacyjna Orange jako jedyna z tego grona ma własny kanał telewizyjny .
Tokens: 1____ 2________________ 3_____ 4___ 5_____ 6 7___ 8____ 9_ 10____ 11___ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Orange (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3634 from articles/00107914 from sent33

Text  : Jak jednak poinformował rzecznik prasowy Wojciech Jabczyński , nie brano pod uwagę zakupu praw i  udostępnienia oglądania spotkań swoim odbiorcom .
Tokens: 1__ 2_____ 3___________ 4_______ 5______ 6_______ 7_________ 8 9__ 10___ 11_ 12___ 13____ 14__ 15 16___________ 17_______ 18_____ 19___ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Wojciech Jabczyński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3635 from articles/00107914 from sent34

Text  : - Nie było takiego tematu - zaznaczył .
Tokens: 1 2__ 3___ 4______ 5_____ 6 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3636 from articles/00107914 from sent35

Text  : Wykorzystanie systemu pay - per - view przy okazji transmisji z  meczów polskich piłkarzy wywołało ożywioną dyskusję kibiców .
Tokens: 1____________ 2______ 3__ 4 5__ 6 7___ 8___ 9_____ 10________ 11 12____ 13______ 14______ 15______ 16______ 17______ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3637 from articles/00107914 from sent36

Text  : Na forach internetowych wielu z nich apeluje , aby nie kupować usługi .
Tokens: 1_ 2_____ 3____________ 4____ 5 6___ 7______ 8 9__ 10_ 11_____ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3638 from articles/00107914 from sent37

Text  : Obawiają się , że w przeciwnym razie zmniejszą się szanse na powrót transmisji w  kanałach otwartych .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4_ 5 6_________ 7____ 8________ 9__ 10____ 11 12____ 13________ 14 15______ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3639 from articles/00107914 from sent38

Text  : Inni sympatycy są z kolei oburzeni , że każe im się płacić za oglądanie prezentującej obecnie słaby poziom sportowy drużyny .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4 5____ 6_______ 7 8_ 9___ 10 11_ 12____ 13 14_______ 15___________ 16_____ 17___ 18____ 19______ 20_____ 21

Chunks:

2016-10-31 14:04:11,501 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 165 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107916.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107916.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3640 from articles/00107916 from sent1

Text  : Kraków .
Tokens: 1_____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kraków (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3641 from articles/00107916 from sent2

Text  : Blisko 5 , 5 tys . publikacji muzycznych dostępnych online
Tokens: 1_____ 2 3 4 5__ 6 7_________ 8_________ 9_________ 10____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3642 from articles/00107916 from sent3

Text  : Blisko 5 , 5 tys . publikacji muzycznych , w  tym ponad 4  tys .  druków muzycznych i  ponad tysiąc rękopisów z  Biblioteki Jagiellońskiej zdigitalizowała i  opracowała Biblioteka Polskiej Piosenki w  Krakowie .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5__ 6 7_________ 8_________ 9 10 11_ 12___ 13 14_ 15 16____ 17________ 18 19___ 20____ 21_______ 22 23________ 24____________ 25_____________ 26 27________ 28________ 29______ 30______ 31 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Biblioteki Jagiellońskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,30] = Biblioteka Polskiej Piosenki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3643 from articles/00107916 from sent4

Text  : Utwory są wirtualnie dostępne dla czytelników .
Tokens: 1_____ 2_ 3_________ 4_______ 5__ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3644 from articles/00107916 from sent5

Text  : Digitalizacja i opracowanie publikacji muzycznych , które znajdują się w  Bibliotece Jagiellońskiej ,  zajęło Bibliotece Polskiej Piosenki trzy lata .
Tokens: 1____________ 2 3__________ 4_________ 5_________ 6 7____ 8_______ 9__ 10 11________ 12____________ 13 14____ 15________ 16______ 17______ 18__ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Bibliotece Jagiellońskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,17] = Bibliotece Polskiej Piosenki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3645 from articles/00107916 from sent6

Text  : W latach 2009 - 2010 przedsięwzięcie dofinansowało Ministerstwo Kultury i  Dziedzictwa Narodowego .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4 5___ 6______________ 7____________ 8___________ 9______ 10 11_________ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,12] = Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3646 from articles/00107916 from sent7

Text  : Od 2010 projekt finansuje Unia Europejska .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4________ 5___ 6_________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Unia Europejska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3647 from articles/00107916 from sent8

Text  : " Cyfrowa Biblioteka Polskiej Piosenki daje pełną i autoryzowaną informację o  utworze i  jego autorze .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4_______ 5_______ 6___ 7____ 8 9___________ 10________ 11 12_____ 13 14__ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,5] = Cyfrowa Biblioteka Polskiej Piosenki (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3648 from articles/00107916 from sent9

Text  : Ponadto przeprowadzamy różne śledztwa muzyczne , np . gdzie i  kiedy powstała piosenka +  Wlazł kotek na płotek +  .
Tokens: 1______ 2_____________ 3____ 4_______ 5_______ 6 7_ 8 9____ 10 11___ 12______ 13______ 14 15___ 16___ 17 18____ 19 20

Chunks:
  FalseNegative nam [15,18] = Wlazł kotek na płotek

(ChunkerEvaluator) Sentence #3649 from articles/00107916 from sent10

Text  : Rozwiązujemy zawiłości wynikające z nieporozumień typu kto jest autorem pieśni +  Góralu czy ci nie żal +  .
Tokens: 1___________ 2________ 3_________ 4 5____________ 6___ 7__ 8___ 9______ 10____ 11 12____ 13_ 14 15_ 16_ 17 18

Chunks:
  FalseNegative nam [12,16] = Góralu czy ci nie żal

(ChunkerEvaluator) Sentence #3650 from articles/00107916 from sent11

Text  : Wszyscy myśleli , że napisał ją góral , tymczasem twórcą jest ceper z  Krakowa "  -  powiedział pomysłodawca i  dyrektor Biblioteki Polskiej Piosenki Waldemar Domański .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5______ 6_ 7____ 8 9________ 10____ 11__ 12___ 13 14_____ 15 16 17________ 18__________ 19 20______ 21________ 22______ 23______ 24______ 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Krakowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,23] = Biblioteki Polskiej Piosenki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Waldemar Domański (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3651 from articles/00107916 from sent12

Text  : Dyrektor zaznaczył , że dzięki łączom internetowym , krakowska biblioteka jest dostępna nie tylko dla Polaków w  kraju ,  ale i  dla licznej Polonii .
Tokens: 1_______ 2________ 3 4_ 5_____ 6_____ 7___________ 8 9________ 10________ 11__ 12______ 13_ 14___ 15_ 16_____ 17 18___ 19 20_ 21 22_ 23_____ 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Polaków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Polonii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3652 from articles/00107916 from sent13

Text  : " Średnio naszą stronę odwiedza 700 tys . osób miesięcznie "  -  ocenił .
Tokens: 1 2______ 3____ 4_____ 5_______ 6__ 7__ 8 9___ 10_________ 11 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3653 from articles/00107916 from sent14

Text  : Aby wirtualnie wypożyczyć zbiory należy się zarejestrować na stronie internetowej Biblioteki Polskiej Piosenki i  podając dane osobowe uzyskać login .
Tokens: 1__ 2_________ 3_________ 4_____ 5_____ 6__ 7____________ 8_ 9______ 10__________ 11________ 12______ 13______ 14 15_____ 16__ 17_____ 18_____ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,13] = Biblioteki Polskiej Piosenki (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3654 from articles/00107916 from sent15

Text  : Książkę , nie wychodząc z domu , można wypożyczyć na dwa tygodnie .
Tokens: 1______ 2 3__ 4________ 5 6___ 7 8____ 9_________ 10 11_ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3655 from articles/00107916 from sent16

Text  : Oddana wraca na półkę biblioteki i pojawia się w wypożyczalni online jako pozycja dostępna .
Tokens: 1_____ 2____ 3_ 4____ 5_________ 6 7______ 8__ 9 10__________ 11____ 12__ 13_____ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3656 from articles/00107916 from sent17

Text  : Wirtualnie wypożyczane utwory są zabezpieczone przed piractwem .
Tokens: 1_________ 2__________ 3_____ 4_ 5____________ 6____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3657 from articles/00107916 from sent18

Text  : System internetowy , jakim dysponuje krakowska biblioteka cyfrowa , nie pozwala skopiować utworu m  .  in .  dzięki znakom wodnym .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4____ 5________ 6________ 7_________ 8______ 9 10_ 11_____ 12_______ 13____ 14 15 16 17 18____ 19____ 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3658 from articles/00107916 from sent19

Text  : Biblioteka jest wyposażona w nowoczesną czytelnię , w której mieszczą się trzy stanowiska komputerowe z  dostępem do wszystkich elektronicznych zasobów Biblioteki Polskiej Piosenki oraz w  stoisko odsłuchowe do odtwarzania nagrań audio .
Tokens: 1_________ 2___ 3_________ 4 5_________ 6________ 7 8 9_____ 10______ 11_ 12__ 13________ 14_________ 15 16______ 17 18________ 19_____________ 20_____ 21________ 22______ 23______ 24__ 25 26_____ 27________ 28 29_________ 30____ 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [21,23] = Biblioteki Polskiej Piosenki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3659 from articles/00107916 from sent20

Text  : Można też przyjść osobiście do budynku biblioteki i skorzystać z  jej tradycyjnych zbiorów tj .  książek ,  czasopism ,  druków muzycznych w  wersji papierowej .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4________ 5_ 6______ 7_________ 8 9_________ 10 11_ 12__________ 13_____ 14 15 16_____ 17 18_______ 19 20____ 21________ 22 23____ 24________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3660 from articles/00107916 from sent21

Text  : Wirtualne udostępnienie publikacji muzycznych było możliwe dzięki współpracy Biblioteki Piosenki Polskiej z  Biblioteką Jagiellońską .
Tokens: 1________ 2____________ 3_________ 4_________ 5___ 6______ 7_____ 8_________ 9_________ 10______ 11______ 12 13________ 14__________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Biblioteki Piosenki Polskiej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,14] = Biblioteką Jagiellońską (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3661 from articles/00107916 from sent22

Text  : Zadowolenie z digitalizacji druków i rękopisów muzycznych wyraził we wtorek dyrektor Biblioteki Jagiellońskiej Zdzisław Pietrzyk ,  który wyjaśniał ,  że cyfryzacja służy ratowaniu treści cennych publikacji .
Tokens: 1__________ 2 3____________ 4_____ 5 6________ 7_________ 8______ 9_ 10____ 11______ 12________ 13____________ 14______ 15______ 16 17___ 18_______ 19 20 21________ 22___ 23_______ 24____ 25_____ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Biblioteki Jagiellońskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Zdzisław Pietrzyk (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3662 from articles/00107916 from sent23

Text  : W rozmowie z dziennikarzami dodał , że obecnie Biblioteka Jagiellońska digitalizuje głównie czasopisma XIX i  XX -  wieczne ,  ponieważ są one na papierze kwaśnym ,  ulegającym zniszczeniu .
Tokens: 1 2_______ 3 4_____________ 5____ 6 7_ 8______ 9_________ 10__________ 11__________ 12_____ 13________ 14_ 15 16 17 18_____ 19 20______ 21 22_ 23 24______ 25_____ 26 27________ 28_________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Biblioteka Jagiellońska (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,14] = XIX (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3663 from articles/00107916 from sent24

Text  : Ponadto - jak powiedział - biblioteka cyfryzuje - skarby narodowe ,  takie jak np .  rękopis Kopernika .
Tokens: 1______ 2 3__ 4_________ 5 6_________ 7________ 8 9_____ 10______ 11 12___ 13_ 14 15 16_____ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Kopernika (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3664 from articles/00107916 from sent25

Text  : " Nie zdążymy wszystkiego odkwasić , mimo że mamy linię do masowego odkwaszania książek .
Tokens: 1 2__ 3______ 4__________ 5_______ 6 7___ 8_ 9___ 10___ 11 12______ 13_________ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3665 from articles/00107916 from sent26

Text  : Jest to wyścig z czasem " - przyznał Pietrzyk .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4 5_____ 6 7 8_______ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Pietrzyk (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:11,643 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 166 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107917.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107917.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3666 from articles/00107917 from sent1

Text  : Białystok korkiem stoi .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Białystok

(ChunkerEvaluator) Sentence #3667 from articles/00107917 from sent2

Text  : Jeśli możesz - omijaj centrum
Tokens: 1____ 2_____ 3 4_____ 5______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3668 from articles/00107917 from sent3

Text  : O tej porze tradycyjnie już zakorkowane są ulice w centrum Białegostoku .
Tokens: 1 2__ 3____ 4__________ 5__ 6__________ 7_ 8____ 9 10_____ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Białegostoku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3669 from articles/00107917 from sent4

Text  : Najgorsza sytuacja jest na ulicach : Branickiego , al .  Piłsudskiego ,  Legionowej ,  Sienkiewicza .
Tokens: 1________ 2_______ 3___ 4_ 5______ 6 7__________ 8 9_ 10 11__________ 12 13________ 14 15__________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Branickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Piłsudskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Legionowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Sienkiewicza (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3670 from articles/00107917 from sent5

Text  : Jak donoszą nam Czytelnicy , ulica Legionowa stoi .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4_________ 5 6____ 7________ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Legionowa (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [4,4] = Czytelnicy (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3671 from articles/00107917 from sent6

Text  : Praktycznie od ulicy Kopernika , w kierunku centrum samochody poruszają się bardzo wolno .
Tokens: 1__________ 2_ 3____ 4________ 5 6 7_______ 8______ 9________ 10_______ 11_ 12____ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kopernika (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3672 from articles/00107917 from sent7

Text  : Takie same trudności czekają na kierowców , którzy poruszają się ulicą Branickiego w  kierunku Ronda Lussy i  dalej pojadą al .  Piłsudskiego .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4______ 5_ 6________ 7 8_____ 9________ 10_ 11___ 12_________ 13 14______ 15___ 16___ 17 18___ 19____ 20 21 22__________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Branickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Ronda Lussy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Piłsudskiego (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:11,672 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 167 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107924.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107924.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3673 from articles/00107924 from sent1

Text  : ' ' Wygaszanie emocji może potrwać miesiące'' .
Tokens: 1 2 3_________ 4_____ 5___ 6______ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3674 from articles/00107924 from sent2

Text  : Po awanturach Mikołejki i Figurskiego
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4 5__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Mikołejki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Figurskiego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3675 from articles/00107924 from sent3

Text  : Jedno zdanie o gwałceniu Ukrainek zrujnowało karierę Michała Figurskiego ,  a  prof .  Zbigniew Mikołejko od trzech tygodni tłumaczy się w  mediach z  felietonu w  „  Wysokich Obcasach Extra ”  .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4________ 5_______ 6_________ 7______ 8______ 9__________ 10 11 12__ 13 14______ 15_______ 16 17____ 18_____ 19______ 20_ 21 22_____ 23 24_______ 25 26 27______ 28______ 29___ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Ukrainek (confidence=0.89)
  TruePositive nam [8,9] = Michała Figurskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Zbigniew Mikołejko (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,29] = Wysokich Obcasach Extra (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3676 from articles/00107924 from sent4

Text  : - Wizerunek łatwiej jest zbudować niż odbudować - tłumaczy dr Leszek Mellibruda .
Tokens: 1 2________ 3______ 4___ 5_______ 6__ 7________ 8 9_______ 10 11____ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Leszek Mellibruda (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3677 from articles/00107924 from sent5

Text  : Ludzie długo pamiętają
Tokens: 1_____ 2____ 3________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3678 from articles/00107924 from sent6

Text  : Jak długo trzeba walczyć o dobre imię ?
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 4______ 5 6____ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3679 from articles/00107924 from sent7

Text  : Dr Leszek Mellibruda tłumaczy : Pamięć zostaje na bardzo długo ,  ale to kwestia bardzo indywidualna .
Tokens: 1_ 2_____ 3_________ 4_______ 5 6_____ 7______ 8_ 9_____ 10___ 11 12_ 13 14_____ 15____ 16__________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Leszek Mellibruda (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [1,1] = Dr (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3680 from articles/00107924 from sent8

Text  : Wygaszanie emocji może potrwać długo - tygodnie , miesiące .
Tokens: 1_________ 2_____ 3___ 4______ 5____ 6 7_______ 8 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3681 from articles/00107924 from sent9

Text  : Są różne grupy ludzi - mają oni cechy , które decydują ,  czy będą oni pamiętać ,  dystansować się ,  czy po przeprosinach wybaczą .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4____ 5 6___ 7__ 8____ 9 10___ 11______ 12 13_ 14__ 15_ 16______ 17 18_________ 19_ 20 21_ 22 23___________ 24_____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3682 from articles/00107924 from sent10

Text  : Trudno jest odbudować dobre imię
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4____ 5___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3683 from articles/00107924 from sent11

Text  : Dobrze się stało , że Michał Figurski wynajął agencję public relations ?
Tokens: 1_____ 2__ 3____ 4 5_ 6_____ 7_______ 8______ 9______ 10____ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Michał Figurski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3684 from articles/00107924 from sent12

Text  : - Tak .
Tokens: 1 2__ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3685 from articles/00107924 from sent13

Text  : Wizerunek łatwiej jest zbudować niż odbudować - tłumaczy dr Mellibruda .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4_______ 5__ 6________ 7 8_______ 9_ 10________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Mellibruda (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3686 from articles/00107924 from sent14

Text  : - Teraz w strategii należy skupić się na tych ,  którzy są grupą docelową .
Tokens: 1 2____ 3 4________ 5_____ 6_____ 7__ 8_ 9___ 10 11____ 12 13___ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3687 from articles/00107924 from sent15

Text  : Trzeba też opracować system obrony - zwłaszcza kiedy nie było złych intencji (  Figurski tłumaczy ,  że słowa o  Ukrainkach padły w  audycji satyrycznej o  określonej konwencji ,  prof .  Mikołejko -  że napisał felieton ,  który z  założenia jest wyrażeniem swojej opinii -  red .  )  i  wytłumaczyć ,  czy zawinił niewyparzony język ,  czy czasowa głupota -  tłumaczy specjalista ds .  wizerunku .
Tokens: 1_____ 2__ 3________ 4_____ 5_____ 6 7________ 8____ 9__ 10__ 11___ 12______ 13 14______ 15______ 16 17 18___ 19 20________ 21___ 22 23_____ 24_________ 25 26________ 27_______ 28 29__ 30 31_______ 32 33 34_____ 35______ 36 37___ 38 39_______ 40__ 41________ 42____ 43____ 44 45_ 46 47 48 49_________ 50 51_ 52_____ 53__________ 54___ 55 56_ 57_____ 58_____ 59 60______ 61_________ 62 63 64_______ 65

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Figurski (confidence=0.97)
  TruePositive nam [20,20] = Ukrainkach (confidence=0.61)
  TruePositive nam [31,31] = Mikołejko (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3688 from articles/00107924 from sent16

Text  : Zdaniem Mellibrudy w Polsce mamy niski poziom tolerancji społecznej .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_____ 5___ 6____ 7_____ 8_________ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Mellibrudy (confidence=0.89)
  TruePositive nam [4,4] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3689 from articles/00107924 from sent17

Text  : Amerykanie wybaczyli Billowi Clintonowi romans stosunkowo szybko .
Tokens: 1_________ 2________ 3______ 4_________ 5_____ 6_________ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Billowi Clintonowi (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Amerykanie

(ChunkerEvaluator) Sentence #3690 from articles/00107924 from sent18

Text  : W kampanii wzięła udział np . jego żona .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_____ 5_ 6 7___ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3691 from articles/00107924 from sent19

Text  : Ocalić od zapomnienia
Tokens: 1_____ 2_ 3__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3692 from articles/00107924 from sent20

Text  : Jak zbadać , że ludzie już zapomnieli ?
Tokens: 1__ 2_____ 3 4_ 5_____ 6__ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3693 from articles/00107924 from sent21

Text  : - Jest wiele metod , zajmują się tym specjalne agencje -  mówi dr Mellibruda .
Tokens: 1 2___ 3____ 4____ 5 6______ 7__ 8__ 9________ 10_____ 11 12__ 13 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Mellibruda (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3694 from articles/00107924 from sent22

Text  : - W przypadku , kiedy nie ma prób oczyszczenia nazwiska ,  osoby ulegają społecznej mgławicy .
Tokens: 1 2 3________ 4 5____ 6__ 7_ 8___ 9___________ 10______ 11 12___ 13_____ 14________ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3695 from articles/00107924 from sent23

Text  : Zapomina się o nich - mówi .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4___ 5 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3696 from articles/00107924 from sent24

Text  : Awantura z niczego ?
Tokens: 1_______ 2 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3697 from articles/00107924 from sent25

Text  : Jak to się stało , że w obu przypadkach zrobiła się taka afera ?
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4____ 5 6_ 7 8__ 9__________ 10_____ 11_ 12__ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3698 from articles/00107924 from sent26

Text  : Mówimy o krótkich wypowiedziach osób znanych , ale nie piastujących kluczowych stanowisk ,  nikt nie ukradł 100 milionów z  publicznych pieniędzy ,  nikogo bezpośrednio nie skrzywdził ,  nie oszukał .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____________ 5___ 6______ 7 8__ 9__ 10__________ 11________ 12_______ 13 14__ 15_ 16____ 17_ 18______ 19 20_________ 21_______ 22 23____ 24__________ 25_ 26________ 27 28_ 29_____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3699 from articles/00107924 from sent27

Text  : - To pokazuje potęgę mediów - tłumaczy specjalista w rozmowie z  tokfm .  pl .  Media opisały sprawę ,  a  to pociągnęło za sobą kolejne komentarze .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4_____ 5_____ 6 7_______ 8__________ 9 10______ 11 12___ 13 14 15 16___ 17_____ 18____ 19 20 21 22________ 23 24__ 25_____ 26________ 27

Chunks:
  FalsePositive nam [16,16] = Media (confidence=0.84)
  FalseNegative nam [12,14] = tokfm . pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #3700 from articles/00107924 from sent28

Text  : - Media są sternikiem świadomości , to one fokusują zbiorowe emocje .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_________ 5__________ 6 7_ 8__ 9_______ 10______ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3701 from articles/00107924 from sent29

Text  : Są ich czapką niewidką - mówi ekspert .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_______ 5 6___ 7______ 8

Chunks:

2016-10-31 14:04:11,802 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 168 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107930.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107930.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3702 from articles/00107930 from sent1

Text  : Oskarża strażak strażaka
Tokens: 1______ 2______ 3_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3703 from articles/00107930 from sent2

Text  : Zawiadomienie o popełnieniu przestępstwa przez dowodzących akcją gaśniczą podczas pożaru w  fabryce mebli w  podolsztyńskich Kieźlinach wpłynęło wczoraj do Prokuratury Rejonowej Olsztyn -  Północ .
Tokens: 1____________ 2 3__________ 4___________ 5____ 6__________ 7____ 8_______ 9______ 10____ 11 12_____ 13___ 14 15_____________ 16________ 17______ 18_____ 19 20_________ 21_______ 22_____ 23 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Kieźlinach (confidence=0.99)
  TruePositive nam [20,24] = Prokuratury Rejonowej Olsztyn - Północ (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3704 from articles/00107930 from sent3

Text  : - Zostało złożone w imieniu zarządu firmy - mówi Mieczysław Orzechowski ,  rzecznik Prokuratury Okręgowej w  Olsztynie .
Tokens: 1 2______ 3______ 4 5______ 6______ 7____ 8 9___ 10________ 11_________ 12 13______ 14_________ 15_______ 16 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Mieczysław Orzechowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,15] = Prokuratury Okręgowej (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [17,17] = Olsztynie (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,17] = Prokuratury Okręgowej w Olsztynie

(ChunkerEvaluator) Sentence #3705 from articles/00107930 from sent4

Text  : - Jest to zawiadomienie o popełnieniu przestępstwa zaniedbania polegające na bagatelizowaniu pożaru i  niewłaściwym dowodzeniu akcją gaśniczą .
Tokens: 1 2___ 3_ 4____________ 5 6__________ 7___________ 8__________ 9_________ 10 11_____________ 12____ 13 14__________ 15________ 16___ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3706 from articles/00107930 from sent5

Text  : Prokurator prowadzący sprawę nie zdecydował jeszcze , czy włączy te zawiadomienie do prowadzonego już śledztwa ,  czy będzie w  tej sprawie osobne postępowanie .
Tokens: 1_________ 2_________ 3_____ 4__ 5_________ 6______ 7 8__ 9_____ 10 11___________ 12 13__________ 14_ 15______ 16 17_ 18____ 19 20_ 21_____ 22____ 23__________ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3707 from articles/00107930 from sent6

Text  : Złożony wczoraj dokument zawiera bardzo długą listę zarzutów dotyczących błędów popełnionych przez dowódców -  zarząd firmy uważa m  .  in .  ,  że część biurowa była do uratowania ,  gdyby akcja była dowodzona przez inne osoby .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4______ 5_____ 6____ 7____ 8_______ 9__________ 10____ 11__________ 12___ 13______ 14 15____ 16___ 17___ 18 19 20 21 22 23 24___ 25_____ 26__ 27 28________ 29 30___ 31___ 32__ 33_______ 34___ 35__ 36___ 37

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3708 from articles/00107930 from sent7

Text  : Zarzuty dotyczą też zbyt małej ilości sprzętu i strażaków obecnych przy gaszeniu gigantycznego pożaru .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4___ 5____ 6_____ 7______ 8 9________ 10______ 11__ 12______ 13___________ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3709 from articles/00107930 from sent8

Text  : Skąd takie wnioski ?
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3710 from articles/00107930 from sent9

Text  : - Powołał em własną komisję , która przygotowała odpowiedź na zarzuty straży pożarnej ,  która moją firmę obarcza wyłączną winą za powstanie pożaru i  ogromne straty -  mówi Marek Kołakowski ,  prezes zarządu MebelPlastu .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_____ 5______ 6 7____ 8___________ 9________ 10 11_____ 12____ 13______ 14 15___ 16__ 17___ 18_____ 19______ 20__ 21 22_______ 23____ 24 25_____ 26____ 27 28__ 29___ 30________ 31 32____ 33_____ 34_________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [29,30] = Marek Kołakowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = MebelPlastu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3711 from articles/00107930 from sent10

Text  : - Według nas to , co przedstawili strażacy w połowie grudnia ,  to nic nie warta laurka .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4_ 5 6_ 7___________ 8_______ 9 10_____ 11_____ 12 13 14_ 15_ 16___ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3712 from articles/00107930 from sent11

Text  : Po przeanalizowaniu wyników naszego raportu , zdecydowali śmy o złożeniu zawiadomienia o  popełnieniu przestępstwa .
Tokens: 1_ 2_______________ 3______ 4______ 5______ 6 7__________ 8__ 9 10______ 11___________ 12 13_________ 14__________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3713 from articles/00107930 from sent12

Text  : Powiadomił em też wojewodę , który nadzoruje pracę Komendy Wojewódzkiej Straży Pożarnej .
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4_______ 5 6____ 7________ 8____ 9______ 10__________ 11____ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,12] = Komendy Wojewódzkiej Straży Pożarnej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3714 from articles/00107930 from sent13

Text  : Przewodniczącym komisji powołanej przez prezesa Kołakowskiego jest Tadeusz Dryja .
Tokens: 1______________ 2______ 3________ 4____ 5______ 6____________ 7___ 8______ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kołakowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Tadeusz Dryja (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3715 from articles/00107930 from sent14

Text  : Do 1988 r . był on komendantem rejonowym straży pożarnej w  Olsztynie ,  a  wcześniej -  naczelnikiem wydziału prewencji i  zabezpieczeń .
Tokens: 1_ 2___ 3 4 5__ 6_ 7__________ 8________ 9_____ 10______ 11 12_______ 13 14 15_______ 16 17__________ 18______ 19_______ 20 21__________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3716 from articles/00107930 from sent15

Text  : - Nie znam treści stawianych nam zarzutów i nie ustosunkuję się do nich -  mówi Grzegorz Matczyński ,  komendant miejski straży pożarnej w  Olsztynie .
Tokens: 1 2__ 3___ 4_____ 5_________ 6__ 7_______ 8 9__ 10_________ 11_ 12 13__ 14 15__ 16______ 17________ 18 19_______ 20_____ 21____ 22______ 23 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Grzegorz Matczyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Olsztynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3717 from articles/00107930 from sent16

Text  : - Nadal uważam , że akcja była prowadzona najlepiej ,  jak było to możliwe w  tak trudnych ,  zimowych warunkach .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4 5_ 6____ 7___ 8_________ 9________ 10 11_ 12__ 13 14_____ 15 16_ 17______ 18 19______ 20_______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3718 from articles/00107930 from sent17

Text  : Nie będę też oceniał działalności pana Dryji .
Tokens: 1__ 2___ 3__ 4______ 5___________ 6___ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Dryji (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:11,904 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 169 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107933.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107933.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3719 from articles/00107933 from sent1

Text  : Produkują tablety , sprzedają Ray bany - największe firmy regionu
Tokens: 1________ 2______ 3 4________ 5__ 6___ 7 8_________ 9____ 10_____

Chunks:
  FalsePositive nam [5,5] = Ray (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3720 from articles/00107933 from sent2

Text  : DOLNY ŚLĄSK .
Tokens: 1____ 2____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = DOLNY ŚLĄSK (confidence=0.44)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3721 from articles/00107933 from sent3

Text  : REGION MOŻLIWOŚCI .
Tokens: 1_____ 2_________ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = REGION MOŻLIWOŚCI (confidence=0.57)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3722 from articles/00107933 from sent4

Text  : Wśród 500 największych firm w Polsce 38 funkcjonuje i ma swoje siedziby na Dolnym Śląsku .
Tokens: 1____ 2__ 3___________ 4___ 5 6_____ 7_ 8__________ 9 10 11___ 12______ 13 14____ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Dolnym Śląsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3723 from articles/00107933 from sent5

Text  : Województwo ze stolicą we Wrocławiu jest pod tym względem czwarte w  kraju .
Tokens: 1__________ 2_ 3______ 4_ 5________ 6___ 7__ 8__ 9_______ 10_____ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3724 from articles/00107933 from sent6

Text  : To tutaj działa jednak najbardziej zyskowne przedsiębiorstwo .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4_____ 5__________ 6_______ 7_______________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3725 from articles/00107933 from sent7

Text  : Zestawienie największych polskich firm produkcyjnych , handlowych i usługowych na podstawie przychodów ze sprzedaży przedsiębiorstw lub całych grup kapitałowych przygotowuje już od lat ,  z  informacji przedstawionych przez zarządy lub opublikowanych na giełdzie ,  tygodnik „  Polityka ”  .
Tokens: 1__________ 2___________ 3_______ 4___ 5____________ 6 7_________ 8 9_________ 10 11_______ 12________ 13 14_______ 15_____________ 16_ 17____ 18__ 19__________ 20__________ 21_ 22 23_ 24 25 26________ 27_____________ 28___ 29_____ 30_ 31____________ 32 33______ 34 35______ 36 37______ 38 39

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = Polityka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3726 from articles/00107933 from sent8

Text  : Dolny Śląsk niezmiennie plasuje się w tym rankingu w czołówce .
Tokens: 1____ 2____ 3__________ 4______ 5__ 6 7__ 8_______ 9 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Dolny Śląsk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3727 from articles/00107933 from sent9

Text  : W ujęciu regionalnym województwo wyprzedzają Mazowsze z 186 firmami na liście oraz Śląsk (  53 )  i  Wielkopolska (  50 )  .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4__________ 5__________ 6_______ 7 8__ 9______ 10 11____ 12__ 13___ 14 15 16 17 18__________ 19 20 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Mazowsze (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Śląsk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Wielkopolska (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3728 from articles/00107933 from sent10

Text  : To Dolny Śląsk ma jednak najbardziej zyskowną firmę , jaką jest KGHM .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4_ 5_____ 6__________ 7_______ 8____ 9 10__ 11__ 12__ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Dolny Śląsk (confidence=0.84)
  TruePositive nam [12,12] = KGHM (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3729 from articles/00107933 from sent11

Text  : Już trzy miliardy zysku
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3730 from articles/00107933 from sent12

Text  : W ostatnim zestawieniu „ Polityki ” miedziowa spółka wyprzedziła PGE i  Grupę Kapitałową Jastrzębska Spółka Węglowa ,  osiągając zysk brutto ponad 13 ,  6  mld zł .
Tokens: 1 2_______ 3__________ 4 5_______ 6 7________ 8_____ 9__________ 10_ 11 12___ 13________ 14_________ 15____ 16_____ 17 18_______ 19__ 20____ 21___ 22 23 24 25_ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polityki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = PGE (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,16] = Grupę Kapitałową Jastrzębska Spółka Węglowa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3731 from articles/00107933 from sent13

Text  : Lubiński gigant miał rekordowy rok , na czysto zarobił ponad 11 mld zł ,  podczas gdy tylko dwóm innym firmom udało się przekroczyć granicę dwóch miliardów .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4________ 5__ 6 7_ 8_____ 9______ 10___ 11 12_ 13 14 15_____ 16_ 17___ 18__ 19___ 20____ 21___ 22_ 23_________ 24_____ 25___ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3732 from articles/00107933 from sent14

Text  : Aktualnie , mimo spadku notowań metali i wzrostu kosztów działalności ,  KGHM w  pierwszym półroczu tego roku wypracowało prawie 3  mld zł zysku (  czyli ponad 75 proc .  zakładanego na ten rok zysku )  ,  produkując 273 tony miedzi elektrolitycznej i  653 tony srebra .
Tokens: 1________ 2 3___ 4_____ 5______ 6_____ 7 8______ 9______ 10__________ 11 12__ 13 14_______ 15______ 16__ 17__ 18_________ 19____ 20 21_ 22 23___ 24 25___ 26___ 27 28__ 29 30_________ 31 32_ 33_ 34___ 35 36 37________ 38_ 39__ 40____ 41______________ 42 43_ 44__ 45____ 46

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = KGHM (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,22] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3733 from articles/00107933 from sent15

Text  : Tablety z Wrocławia
Tokens: 1______ 2 3________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Wrocławia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3734 from articles/00107933 from sent16

Text  : Wśród największych dolnośląskich firm są także polskie filie międzynarodowych gigantów -  polkowicki Volkswagen Motor Polska i  LG Electronics ,  który działa w  Biskupicach Podgórnych .
Tokens: 1____ 2___________ 3____________ 4___ 5_ 6____ 7______ 8____ 9_______________ 10______ 11 12________ 13________ 14___ 15____ 16 17 18_________ 19 20___ 21____ 22 23_________ 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = LG Electronics (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Biskupicach Podgórnych (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,14] = Volkswagen Motor (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [15,15] = Polska (confidence=0.62)
  FalseNegative nam [13,15] = Volkswagen Motor Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #3735 from articles/00107933 from sent17

Text  : Kolejny w zestawieniu jest wrocławski holding IT - grupa AB .
Tokens: 1______ 2 3__________ 4___ 5_________ 6______ 7_ 8 9____ 10 11

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = IT (confidence=0.91)
  FalsePositive nam [10,10] = AB (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [9,10] = grupa AB

(ChunkerEvaluator) Sentence #3736 from articles/00107933 from sent18

Text  : Przeciętnemu Kowalskiemu jest zapewne mniej znany niż jego rankingowi poprzednicy ,  bo nie obsługuje klientów indywidualnych ,  a  jedynie biznesowych ,  i  dlatego nie widzimy go na reklamach telewizyjnych czy ulicznych billboardach .
Tokens: 1___________ 2__________ 3___ 4______ 5____ 6____ 7__ 8___ 9_________ 10_________ 11 12 13_ 14_______ 15______ 16____________ 17 18 19_____ 20_________ 21 22 23_____ 24_ 25_____ 26 27 28_______ 29___________ 30_ 31_______ 32__________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kowalskiemu (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3737 from articles/00107933 from sent19

Text  : Grupa AB jest tymczasem największym pod względem obrotów i liczby klientów dystrybutorem sprzętu elektronicznego w  Europie Środkowo -  Wschodniej .
Tokens: 1____ 2_ 3___ 4________ 5__________ 6__ 7_______ 8______ 9 10____ 11______ 12___________ 13_____ 14_____________ 15 16_____ 17______ 18 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Grupa AB (confidence=0.43)
  TruePositive nam [16,19] = Europie Środkowo - Wschodniej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3738 from articles/00107933 from sent20

Text  : To m . in . autoryzowany dystrybutor komputerów Mac ,  iPadów ,  iPodów i  akcesoriów marki Apple .
Tokens: 1_ 2 3 4_ 5 6___________ 7__________ 8_________ 9__ 10 11____ 12 13____ 14 15________ 16___ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Mac (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = iPadów (confidence=0.80)
  TruePositive nam [17,17] = Apple (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [13,13] = iPodów

(ChunkerEvaluator) Sentence #3739 from articles/00107933 from sent21

Text  : AB założył we Wrocławiu na początku lat 90 .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4________ 5_ 6_______ 7__ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = AB (confidence=0.82)
  TruePositive nam [4,4] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3740 from articles/00107933 from sent22

Text  : Andrzej Przybyło .
Tokens: 1______ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Andrzej Przybyło (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3741 from articles/00107933 from sent23

Text  : Firma rozwinęła się po tym , jak zainwestował w nią amerykański fundusz Enterprise Investors .
Tokens: 1____ 2________ 3__ 4_ 5__ 6 7__ 8___________ 9 10_ 11_________ 12_____ 13________ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Enterprise Investors (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3742 from articles/00107933 from sent24

Text  : Dzięki temu na progu XXI w .
Tokens: 1_____ 2___ 3_ 4____ 5__ 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3743 from articles/00107933 from sent25

Text  : AB stworzyła jeden z pierwszych serwisów internetowych do dystrybucji IT ,  a  sześć lat później weszła na giełdę .
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4 5_________ 6_______ 7____________ 8_ 9__________ 10 11 12 13___ 14_ 15_____ 16____ 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = AB (confidence=0.79)
  FalsePositive nam [10,10] = IT (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3744 from articles/00107933 from sent26

Text  : Dziś składa się z czterech spółek , z których jedna także jest holdingiem .
Tokens: 1___ 2_____ 3__ 4 5_______ 6_____ 7 8 9______ 10___ 11___ 12__ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3745 from articles/00107933 from sent27

Text  : Rocznie obraca 4 mld zł i osiąga ponad 48 mln zł zysku .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4__ 5_ 6 7_____ 8____ 9_ 10_ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3746 from articles/00107933 from sent28

Text  : Działa na rynku polskim , czeskim i słowackim .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4______ 5 6______ 7 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3747 from articles/00107933 from sent29

Text  : Ma ponad 14 tys . partnerów handlowych - to m  .  in .  dealerzy ,  hipermarkety ,  sklepy i  hurtownie komputerowe .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4__ 5 6________ 7_________ 8 9_ 10 11 12 13 14______ 15 16__________ 17 18____ 19 20_______ 21_________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3748 from articles/00107933 from sent30

Text  : Tylko w budynku biurowo - logistycznym we Wrocławiu przy ul .  Kościerzyńskiej zatrudnia około 170 osób ,  które realizują codziennie setki zleceń przy zautomatyzowanych liniach magazynowych .
Tokens: 1____ 2 3______ 4______ 5 6___________ 7_ 8________ 9___ 10 11 12_____________ 13_______ 14___ 15_ 16__ 17 18___ 19_______ 20________ 21___ 22____ 23__ 24_______________ 25_____ 26__________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Kościerzyńskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3749 from articles/00107933 from sent31

Text  : Aktualnie firma planuje wybudowanie nowoczesnego centrum logistycznego za ponad 100 mln zł .
Tokens: 1________ 2____ 3______ 4__________ 5___________ 6______ 7____________ 8_ 9____ 10_ 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3750 from articles/00107933 from sent32

Text  : Do 2015 r . powstanie ono w Magnicach , w  gminie Kobierzyce .
Tokens: 1_ 2___ 3 4 5________ 6__ 7 8________ 9 10 11____ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Magnicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Kobierzyce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3751 from articles/00107933 from sent33

Text  : Holding inwestuje też we własne marki , jak tusze i  tonery do drukarek TB Print ,  żarówki LED TB Energy czy wypuszczone niedawno na rynek tablety Triline .
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4_ 5_____ 6____ 7 8__ 9____ 10 11____ 12 13______ 14 15___ 16 17_____ 18_ 19 20____ 21_ 22_________ 23______ 24 25___ 26_____ 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = TB Print (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Triline (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [18,18] = LED (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [19,20] = TB Energy (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [18,20] = LED TB Energy

(ChunkerEvaluator) Sentence #3752 from articles/00107933 from sent34

Text  : - Pierwszy nakład naszych tabletów został wyprzedany w dwa tygodnie -  opowiada Zbigniew Mądry ,  dyrektor handlowy i  członek zarządu AB .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4______ 5_______ 6_____ 7_________ 8 9__ 10______ 11 12______ 13______ 14___ 15 16______ 17______ 18 19_____ 20_____ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Zbigniew Mądry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = AB (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3753 from articles/00107933 from sent35

Text  : W pierwszym półroczu tego roku grupa AB miała ponad 960 mln zł przychodów i  prawie 8  mln zł zysku netto .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4___ 5___ 6____ 7_ 8____ 9____ 10_ 11_ 12 13________ 14 15____ 16 17_ 18 19___ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = zł (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [7,7] = AB (confidence=0.83)
  FalseNegative nam [6,7] = grupa AB

(ChunkerEvaluator) Sentence #3754 from articles/00107933 from sent36

Text  : Współpracują z 4 tys . firm
Tokens: 1___________ 2 3 4__ 5 6___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3755 from articles/00107933 from sent37

Text  : Ponad 12 , 5 tys . osób zatrudnia kolejny z  dolnośląskich gigantów -  grupa Impel .
Tokens: 1____ 2_ 3 4 5__ 6 7___ 8________ 9______ 10 11___________ 12______ 13 14___ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Impel (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3756 from articles/00107933 from sent38

Text  : To największa w Polsce grupa firm usługowych , która obsługuje 4  tys .  przedsiębiorstw na terenie całego kraju .
Tokens: 1_ 2_________ 3 4_____ 5____ 6___ 7_________ 8 9____ 10_______ 11 12_ 13 14_____________ 15 16_____ 17____ 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3757 from articles/00107933 from sent39

Text  : Zajmuje się m . in . usługami porządkowo - czystościowymi w  bankach ,  obiektach handlowych ,  biurowych ,  sportowych i  wielu innych ,  a  także ochroną mienia ,  logistyką dostaw i  cateringiem oraz usługami kadrowo -  płacowymi .
Tokens: 1______ 2__ 3 4 5_ 6 7_______ 8_________ 9 10____________ 11 12_____ 13 14_______ 15________ 16 17_______ 18 19________ 20 21___ 22____ 23 24 25___ 26_____ 27____ 28 29_______ 30____ 31 32_________ 33__ 34______ 35_____ 36 37_______ 38

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3758 from articles/00107933 from sent40

Text  : W ubiegłym roku firma miała prawie 1 , 3 mln zł przychodów i  prawie 60 mln zł zysku .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5____ 6_____ 7 8 9 10_ 11 12________ 13 14____ 15 16_ 17 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3759 from articles/00107933 from sent41

Text  : Firma zrodziła się w 1990 r . , kiedy Grzegorz Dzik i  Józef Biegaj założyli spółkę jawną Impel J  .  Biegaj ,  G  .  Dzik .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4 5___ 6 7 8 9____ 10______ 11__ 12 13___ 14____ 15______ 16____ 17___ 18___ 19 20 21____ 22 23 24 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Grzegorz Dzik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Józef Biegaj (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,25] = G . Dzik (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,21] = Impel J . Biegaj (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [18,18] = Impel
  FalseNegative nam [19,21] = J . Biegaj

(ChunkerEvaluator) Sentence #3760 from articles/00107933 from sent42

Text  : Świadczyła usługi porządkowo - czystościowe , dekarskie , transportowe i  utylizacji ścieków .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_________ 4 5___________ 6 7________ 8 9___________ 10 11________ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3761 from articles/00107933 from sent43

Text  : Już w następnym roku Impel zdobył koncesję na świadczenie usług ochrony mienia ,  a  w  następnych latach firma otworzyła swoją pierwszą filię poza Wrocławiem (  w  Jeleniej Górze )  i  utworzyła kolejne spółki ,  m  .  in .  Medar i  Impel Catering .
Tokens: 1__ 2 3________ 4___ 5____ 6_____ 7_______ 8_ 9__________ 10___ 11_____ 12____ 13 14 15 16________ 17____ 18___ 19_______ 20___ 21______ 22___ 23__ 24________ 25 26 27______ 28___ 29 30 31_______ 32_____ 33____ 34 35 36 37 38 39___ 40 41___ 42______ 43

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Impel (confidence=0.99)
  TruePositive nam [24,24] = Wrocławiem (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,28] = Jeleniej Górze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [39,39] = Medar (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,42] = Impel Catering (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3762 from articles/00107933 from sent44

Text  : W 2003 r . Impel zadebiutował na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych i  rozpoczął ekspansję na rynki zagraniczne ,  kupując łotewską firmę Serviks Riga .
Tokens: 1 2___ 3 4 5____ 6___________ 7_ 8___________ 9_______ 10______ 11___________ 12 13_______ 14_______ 15 16___ 17_________ 18 19_____ 20______ 21___ 22_____ 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Impel (confidence=0.91)
  TruePositive nam [9,11] = Giełdzie Papierów Wartościowych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Serviks Riga (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3763 from articles/00107933 from sent45

Text  : Cztery lata później grupa zawiązała pierwszą spółkę na Ukrainie -  Impel Griffin Group i  zaczęła działalność w  Wielkiej Brytanii ,  powołując spółkę Impel UK Limited .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4____ 5________ 6_______ 7_____ 8_ 9_______ 10 11___ 12_____ 13___ 14 15_____ 16_________ 17 18______ 19______ 20 21_______ 22____ 23___ 24 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Ukrainie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Wielkiej Brytanii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,25] = Impel UK Limited (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [11,11] = Impel (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [12,13] = Griffin Group (confidence=0.59)
  FalseNegative nam [11,13] = Impel Griffin Group

(ChunkerEvaluator) Sentence #3764 from articles/00107933 from sent46

Text  : Kolejne lata to następne spółki ( których teraz jest około 40 )  ,  rozwijanie dotychczasowych ,  pozyskiwanie lukratywnych kontraktów i  umacnianie pozycji lidera .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4_______ 5_____ 6 7______ 8____ 9___ 10___ 11 12 13 14________ 15_____________ 16 17__________ 18__________ 19________ 20 21________ 22_____ 23____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3765 from articles/00107933 from sent47

Text  : W czasie Euro to właśnie należąca do grupy firma Impel Security Polska zabezpieczała wszystkie mecze rozegrane na Stadionie Narodowym w  Warszawie i  na Stadionie Miejskim we Wrocławiu .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_ 5______ 6_______ 7_ 8____ 9____ 10___ 11______ 12____ 13___________ 14_______ 15___ 16_______ 17 18_______ 19_______ 20 21_______ 22 23 24_______ 25______ 26 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Euro (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Stadionie Narodowym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Stadionie Miejskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,11] = Impel Security (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,12] = Polska (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [10,12] = Impel Security Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #3766 from articles/00107933 from sent48

Text  : Współpracownicy firmy byli też odpowiedzialni za kontrolę bezpieczeństwa na bramkach przy centrach prasowych ,  które w  dniach meczowych działały przy stadionach mistrzostw .
Tokens: 1______________ 2____ 3___ 4__ 5_____________ 6_ 7_______ 8_____________ 9_ 10______ 11__ 12______ 13_______ 14 15___ 16 17____ 18_______ 19______ 20__ 21________ 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3767 from articles/00107933 from sent49

Text  : Impel zapewniał także bezpieczeństwo drużynie narodowej Holandii podczas wszystkich sesji treningowych na stadionie Wisły Kraków i  ochraniał wiele imprez towarzyszących zorganizowanych w  strefach kibiców ,  m  .  in .  w  Łodzi ,  Wieliczce i  Legnicy .
Tokens: 1____ 2________ 3____ 4_____________ 5_______ 6________ 7_______ 8______ 9_________ 10___ 11__________ 12 13_______ 14___ 15____ 16 17_______ 18___ 19____ 20____________ 21_____________ 22 23______ 24_____ 25 26 27 28 29 30 31___ 32 33_______ 34 35_____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Impel (confidence=0.81)
  TruePositive nam [7,7] = Holandii (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,15] = Wisły Kraków (confidence=0.99)
  TruePositive nam [31,31] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = Wieliczce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,35] = Legnicy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3768 from articles/00107933 from sent50

Text  : Grzegorz Dzik , prezes grupy Impel , podkreśla , że w  najbliższych latach chce utrzymać tempo wzrostu grupy ,  zwiększyć wysiłek akwizycyjny i  rozwinąć operacje zagraniczne ,  m  .  in .  na Ukrainie .
Tokens: 1_______ 2___ 3 4_____ 5____ 6____ 7 8________ 9 10 11 12__________ 13____ 14__ 15______ 16___ 17_____ 18___ 19 20_______ 21_____ 22_________ 23 24______ 25______ 26_________ 27 28 29 30 31 32 33______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Grzegorz Dzik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Impel (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,33] = Ukrainie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3769 from articles/00107933 from sent51

Text  : - Podtrzymuję deklarację , że w 2014 r . osiągniemy przychód w  wysokości 2  mld zł -  podkreśla Dzik .
Tokens: 1 2__________ 3_________ 4 5_ 6 7___ 8 9 10________ 11______ 12 13_______ 14 15_ 16 17 18_______ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Dzik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3770 from articles/00107933 from sent52

Text  : - Mimo że rok 2012 był dla nas rokiem ogromnych wyzwań ,  w  czasie którego spadła nam rentowność ,  ale jednak potrafili śmy obronić wynik i  nadal się rozwijamy .
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5___ 6__ 7__ 8__ 9_____ 10_______ 11____ 12 13 14____ 15_____ 16____ 17_ 18________ 19 20_ 21____ 22_______ 23_ 24_____ 25___ 26 27___ 28_ 29_______ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3771 from articles/00107933 from sent53

Text  : 2 mld przychodu to ambitny cel , ale jak najbardziej w  naszym zasięgu .
Tokens: 1 2__ 3________ 4_ 5______ 6__ 7 8__ 9__ 10_________ 11 12____ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3772 from articles/00107933 from sent54

Text  : Znają ich na całym świecie
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4____ 5______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3773 from articles/00107933 from sent55

Text  : Międzynarodowy sukces osiągnęła już Selena , czołowy producent i dostawca produktów chemii budowlanej .
Tokens: 1_____________ 2_____ 3________ 4__ 5_____ 6 7______ 8________ 9 10______ 11_______ 12____ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Selena (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3774 from articles/00107933 from sent56

Text  : Firma powstała 20 lat temu .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4__ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3775 from articles/00107933 from sent57

Text  : Założył ją Krzysztof Domarecki , który wcześniej wspólnie z kolegami przez kilka lat prowadził przedsiębiorstwo zajmujące się sprzedażą sprzętu komputerowego .
Tokens: 1______ 2_ 3________ 4________ 5 6____ 7________ 8_______ 9 10______ 11___ 12___ 13_ 14_______ 15______________ 16_______ 17_ 18_______ 19_____ 20___________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Krzysztof Domarecki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3776 from articles/00107933 from sent58

Text  : W 1992 r . wspólnicy rozstali się , a on zajął się branżą budowlaną .
Tokens: 1 2___ 3 4 5________ 6_______ 7__ 8 9 10 11___ 12_ 13____ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3777 from articles/00107933 from sent59

Text  : Bardzo szybko rozwinął Selenę .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4_____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Selenę (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3778 from articles/00107933 from sent60

Text  : Po dwóch latach miała już 30 proc . rynku silikonów .
Tokens: 1_ 2____ 3_____ 4____ 5__ 6_ 7___ 8 9____ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3779 from articles/00107933 from sent61

Text  : W 2008 r . weszła na giełdę .
Tokens: 1 2___ 3 4 5_____ 6_ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3780 from articles/00107933 from sent62

Text  : Dziś jest globalnym producentem i dystrybutorem .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4__________ 5 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3781 from articles/00107933 from sent63

Text  : Tworzy ją 30 spółek w 18 krajach na całym świecie .
Tokens: 1_____ 2_ 3_ 4_____ 5 6_ 7______ 8_ 9____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3782 from articles/00107933 from sent64

Text  : Zakłady produkcyjne Seleny są zlokalizowane w : Polsce , Brazylii ,  Korei ,  Chinach ,  Rumunii ,  Turcji i  w  Hiszpanii .
Tokens: 1______ 2__________ 3_____ 4_ 5____________ 6 7 8_____ 9 10______ 11 12___ 13 14_____ 15 16_____ 17 18____ 19 20 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Seleny (confidence=0.92)
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Brazylii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Korei (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Chinach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Rumunii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Turcji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Hiszpanii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3783 from articles/00107933 from sent65

Text  : Jej najbardziej znane marki to Tytan i Artelit oraz hiszpańska Quilosa .
Tokens: 1__ 2__________ 3____ 4____ 5_ 6____ 7 8______ 9___ 10________ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tytan (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Artelit (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Quilosa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3784 from articles/00107933 from sent66

Text  : Selena inwestuje także w Chinach , gdzie w 2009 r  .  zaczęła sprzedaż i  produkcję uszczelniaczy .
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4 5______ 6 7____ 8 9___ 10 11 12_____ 13______ 14 15_______ 16___________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Selena (confidence=0.83)
  TruePositive nam [5,5] = Chinach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3785 from articles/00107933 from sent67

Text  : Dwa lata później uruchomiła już produkcję seryjną w zakładzie pian montażowych w  Nantongu koło Szanghaju .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4_________ 5__ 6________ 7______ 8 9________ 10__ 11_________ 12 13______ 14__ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Nantongu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Szanghaju (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3786 from articles/00107933 from sent68

Text  : Wyroby z chińskich zakładów Seleny trafiają zarówno na rynek lokalny ,  jak i  na eksport .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4_______ 5_____ 6_______ 7______ 8_ 9____ 10_____ 11 12_ 13 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Seleny (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3787 from articles/00107933 from sent69

Text  : Selena w swojej ofercie ma m . in . :  piany ,  uszczelniacze ,  kleje ,  produkty do hydroizolacji ,  systemy ociepleń i  zamocowania ,  które sprzedaje na rynkach ponad 70 państw .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4______ 5_ 6 7 8_ 9 10 11___ 12 13___________ 14 15___ 16 17______ 18 19___________ 20 21_____ 22______ 23 24_________ 25 26___ 27_______ 28 29_____ 30___ 31 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Selena (confidence=0.60)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3788 from articles/00107933 from sent70

Text  : Grupa zatrudnia teraz około 1 , 6 tys . pracowników .
Tokens: 1____ 2________ 3____ 4____ 5 6 7 8__ 9 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3789 from articles/00107933 from sent71

Text  : Selena musi jednak radzić sobie z trudniejszą obecnie sytuacją gospodarczą na świecie .
Tokens: 1_____ 2___ 3_____ 4_____ 5____ 6 7__________ 8______ 9_______ 10_________ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Selena (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3790 from articles/00107933 from sent72

Text  : - W najbliższych miesiącach spodziewamy się stagnacji lub lekkiego spowolnienia na głównych rynkach swojej działalności ,  oprócz Europy Wschodniej i  Azji Centralnej ,  gdzie oczekujemy dalszych wzrostów -  opowiada Jarosław Michniuk ,  prezes Selena FM .
Tokens: 1 2 3___________ 4_________ 5__________ 6__ 7________ 8__ 9_______ 10__________ 11 12______ 13_____ 14____ 15__________ 16 17____ 18____ 19________ 20 21__ 22________ 23 24___ 25________ 26______ 27______ 28 29______ 30______ 31______ 32 33____ 34____ 35 36

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Europy Wschodniej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Azji Centralnej (confidence=0.70)
  TruePositive nam [30,31] = Jarosław Michniuk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Selena FM (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3791 from articles/00107933 from sent73

Text  : - Kontynuujemy zatem działania związane z konsolidacją i koncentrujemy się na programach mających na celu dalszą poprawę rentowności i  sprawności operacyjnej grupy .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4________ 5_______ 6 7___________ 8 9____________ 10_ 11 12________ 13______ 14 15__ 16____ 17_____ 18_________ 19 20________ 21_________ 22___ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3792 from articles/00107933 from sent74

Text  : Ray bany od firmy z Wrocławia
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4____ 5 6________

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Wrocławia (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Ray (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3793 from articles/00107933 from sent75

Text  : W 2005 r . powstała wywodząca się z Wrocławia marka Twoje Soczewki .
Tokens: 1 2___ 3 4 5_______ 6________ 7__ 8 9________ 10___ 11___ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Wrocławia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Twoje Soczewki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3794 from articles/00107933 from sent76

Text  : Salon Avenir Medical przy ul . Oławskiej był pierwszym salonem w  Polsce ,  który w  asortymencie miał wyłącznie produkty kontaktologiczne ,  czyli soczewki kontaktowe i  preparaty do ich pielęgnacji .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4___ 5_ 6 7________ 8__ 9________ 10_____ 11 12____ 13 14___ 15 16__________ 17__ 18_______ 19______ 20______________ 21 22___ 23______ 24________ 25 26_______ 27 28_ 29_________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Oławskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Polsce (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,3] = Salon Avenir Medical (confidence=0.82)
  FalseNegative nam [2,3] = Avenir Medical

(ChunkerEvaluator) Sentence #3795 from articles/00107933 from sent77

Text  : Dzisiaj Twoje Soczewki to 40 sklepów w całej Polsce ,  głównie w  centrach handlowych ,  w  których możemy kupić soczewki kontaktowe oraz okulary korekcyjne i  słoneczne .
Tokens: 1______ 2____ 3_______ 4_ 5_ 6______ 7 8____ 9_____ 10 11_____ 12 13______ 14________ 15 16 17_____ 18____ 19___ 20______ 21________ 22__ 23_____ 24________ 25 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Twoje Soczewki (confidence=0.87)
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3796 from articles/00107933 from sent78

Text  : Znajdziemy je m . in . w Galerii Echo Kielce ,  Fashion House Outlet Centre w  Gdańsku ,  Galerii Mokotów ,  Wola Park ,  DH Renoma i  Toruń Plaza .
Tokens: 1_________ 2_ 3 4 5_ 6 7 8______ 9___ 10____ 11 12_____ 13___ 14____ 15____ 16 17_____ 18 19_____ 20_____ 21 22__ 23__ 24 25 26____ 27 28___ 29___ 30

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Echo Kielce (confidence=0.73)
  TruePositive nam [12,15] = Fashion House Outlet Centre (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Gdańsku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Galerii Mokotów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Wola Park (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = DH Renoma (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Toruń Plaza (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = Galerii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3797 from articles/00107933 from sent79

Text  : Co ciekawe , firma zawarła umowę o współpracy z producentem marki Ray Ban ,  która cieszy się teraz ogromną popularnością wśród młodzieży .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5______ 6____ 7 8_________ 9 10_________ 11___ 12_ 13_ 14 15___ 16____ 17_ 18___ 19_____ 20___________ 21___ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Ray Ban (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3798 from articles/00107933 from sent80

Text  : Dziś Twoje Soczewki są kluczowym dystrybutorem ray banów w Polsce .
Tokens: 1___ 2____ 3_______ 4_ 5________ 6____________ 7__ 8____ 9 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Twoje Soczewki (confidence=0.93)
  TruePositive nam [10,10] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3799 from articles/00107933 from sent81

Text  : Firma w ubiegłym roku została także wyłącznym dystrybutorem opraw okularowych marki DKNY (  Donna Karan New York )  w  Polsce .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4___ 5______ 6____ 7________ 8____________ 9____ 10_________ 11___ 12__ 13 14___ 15___ 16_ 17__ 18 19 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = DKNY (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,17] = Donna Karan New York (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3800 from articles/00107933 from sent82

Text  : Do końca tego roku Avenir Medical zamierza otworzyć nowe sklepy w  najlepszych polskich galeriach handlowych .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4___ 5_____ 6______ 7_______ 8_______ 9___ 10____ 11 12_________ 13______ 14_______ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Avenir Medical (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3801 from articles/00107933 from sent83

Text  : Jej produkty możemy także kupować w sklepie internetowym twojesoczewki.com .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____ 4____ 5______ 6 7______ 8___________ 9________________ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [9,9] = twojesoczewki.com

(ChunkerEvaluator) Sentence #3802 from articles/00107933 from sent84

Text  : Ambasadorzy Wrocławia mają się rozwijać
Tokens: 1__________ 2________ 3___ 4__ 5_______

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Wrocławia (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3803 from articles/00107933 from sent85

Text  : Firmy , które inwestują za granicą , są ogromną korzyścią dla miasta ,  z  którego pochodzą ,  bo stają się jego twarzą -  z  takiego założenia wychodzi wrocławski magistrat ,  który już od prawie roku realizuje program wsparcia największych przedsiębiorstw w  ich ekspansji zagranicznej .
Tokens: 1____ 2 3____ 4________ 5_ 6______ 7 8_ 9______ 10_______ 11_ 12____ 13 14 15_____ 16______ 17 18 19___ 20_ 21__ 22____ 23 24 25_____ 26_______ 27______ 28________ 29_______ 30 31___ 32_ 33 34____ 35__ 36_______ 37_____ 38______ 39__________ 40_____________ 41 42_ 43_______ 44__________ 45

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3804 from articles/00107933 from sent86

Text  : „ Polskiego Czempiona ” wrocławski magistrat realizuje wspólnie z Ministerstwem Gospodarki ,  firmą PriceWaterhouseCoopers i  Zachodnią Izbą Gospodarczą .
Tokens: 1 2________ 3________ 4 5_________ 6________ 7________ 8_______ 9 10___________ 11________ 12 13___ 14____________________ 15 16_______ 17__ 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Polskiego Czempiona (confidence=0.99)
  TruePositive nam [10,11] = Ministerstwem Gospodarki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = PriceWaterhouseCoopers (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,18] = Zachodnią Izbą Gospodarczą (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3805 from articles/00107933 from sent87

Text  : Zaplanowano m . in . akcję promocyjną , pokazującą zalety pracy w  polskich firmach ,  pomoc w  poszukiwaniu najlepszych pracowników dla firmy oraz stworzenie w  szkołach technicznych i  zawodowych klas dedykowanych konkretnym przedsiębiorstwom .
Tokens: 1__________ 2 3 4_ 5 6____ 7_________ 8 9_________ 10____ 11___ 12 13______ 14_____ 15 16___ 17 18__________ 19_________ 20_________ 21_ 22___ 23__ 24________ 25 26______ 27__________ 28 29________ 30__ 31__________ 32________ 33_______________ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3806 from articles/00107933 from sent88

Text  : W programie bierze udział 11 największych wrocławskich firm : AB ,  Clarena (  firma kosmetyczna )  ,  Hasco -  Lek (  farmacja )  ,  Impel ,  Koelner (  branża budowlana )  ,  Kruk (  windykacja )  ,  REC Global (  inżynieria oprogramowania )  ,  Selena ,  Telforceone (  branża akcesoriów GSM )  ,  Toya (  elektronarzędzia i  narzędzia ręczne )  i  Xantus (  studio animacji )  .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5_ 6___________ 7___________ 8___ 9 10 11 12_____ 13 14___ 15_________ 16 17 18___ 19 20_ 21 22______ 23 24 25___ 26 27_____ 28 29____ 30_______ 31 32 33__ 34 35________ 36 37 38_ 39____ 40 41________ 42____________ 43 44 45____ 46 47_________ 48 49____ 50________ 51_ 52 53 54__ 55 56______________ 57 58_______ 59____ 60 61 62____ 63 64____ 65______ 66 67

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = AB (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Clarena (confidence=0.88)
  TruePositive nam [18,20] = Hasco - Lek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Impel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Koelner (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,33] = Kruk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,39] = REC Global (confidence=1.00)
  TruePositive nam [45,45] = Selena (confidence=1.00)
  TruePositive nam [47,47] = Telforceone (confidence=0.95)
  TruePositive nam [54,54] = Toya (confidence=0.98)
  TruePositive nam [62,62] = Xantus (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [51,51] = GSM (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3807 from articles/00107933 from sent89

Text  : „ Polski Czempion ” jest na razie programem pilotażowym ,  stąd ograniczona liczba uczestników .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4 5___ 6_ 7____ 8________ 9__________ 10 11__ 12_________ 13____ 14_________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Polski Czempion (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3808 from articles/00107933 from sent90

Text  : Nie wiadomo , czy będzie kontynuowany .
Tokens: 1__ 2______ 3 4__ 5_____ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3809 from articles/00107933 from sent91

Text  : Wszystko zależy od powodzenia pierwszej edycji .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_ 4_________ 5________ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3810 from articles/00107933 from sent92

Text  : A na razie plany są duże .
Tokens: 1 2_ 3____ 4____ 5_ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3811 from articles/00107933 from sent93

Text  : Program ma doprowadzić do tego , by we Wrocławiu w  najbliższych dziesięciu latach powstało kilka central firm globalnych .
Tokens: 1______ 2_ 3__________ 4_ 5___ 6 7_ 8_ 9________ 10 11__________ 12________ 13____ 14______ 15___ 16_____ 17__ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Wrocławiu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3812 from articles/00107933 from sent94

Text  : Ma to wpłynąć na stabilność gospodarki miasta i pociągnąć za sobą innowację .
Tokens: 1_ 2_ 3______ 4_ 5_________ 6_________ 7_____ 8 9________ 10 11__ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3813 from articles/00107933 from sent95

Text  : W maju tego roku do programu dołączyły kolejne miasta i  regiony .
Tokens: 1 2___ 3___ 4___ 5_ 6_______ 7________ 8______ 9_____ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3814 from articles/00107933 from sent96

Text  : Deklarację podpisali przedstawiciele województwa lubelskiego , łódzkiego , małopolskiego ,  mazowieckiego ,  pomorskiego i  zachodniopomorskiego oraz Gdańska ,  Katowic ,  Olsztyna ,  Poznania ,  Szczecina i  Rzeszowa .
Tokens: 1_________ 2________ 3______________ 4__________ 5__________ 6 7________ 8 9____________ 10 11___________ 12 13_________ 14 15__________________ 16__ 17_____ 18 19_____ 20 21______ 22 23______ 24 25_______ 26 27______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = lubelskiego (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,17] = Gdańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Katowic (confidence=0.98)
  TruePositive nam [21,21] = Olsztyna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Poznania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Szczecina (confidence=0.98)
  TruePositive nam [27,27] = Rzeszowa (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [7,7] = łódzkiego
  FalseNegative nam [9,9] = małopolskiego
  FalseNegative nam [11,11] = mazowieckiego
  FalseNegative nam [13,13] = pomorskiego
  FalseNegative nam [15,15] = zachodniopomorskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #3815 from articles/00107933 from sent97

Text  : - Ich działania są jednak niezależne od wrocławskiego „ Czempiona ”  -  tłumaczy Ewa Kaucz z  Agencji Rozwoju Aglomeracji Wrocławskiej ,  która realizuje program .
Tokens: 1 2__ 3________ 4_ 5_____ 6_________ 7_ 8____________ 9 10_______ 11 12 13______ 14_ 15___ 16 17_____ 18_____ 19_________ 20__________ 21 22___ 23_______ 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Czempiona (confidence=0.98)
  TruePositive nam [14,15] = Ewa Kaucz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,20] = Agencji Rozwoju Aglomeracji Wrocławskiej (confidence=0.55)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3816 from articles/00107933 from sent98

Text  : - Każdy przygotowuje swój indywidualny program wsparcia dla firm ,  tak jak zrobili śmy to my .
Tokens: 1 2____ 3___________ 4___ 5___________ 6______ 7_______ 8__ 9___ 10 11_ 12_ 13_____ 14_ 15 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3817 from articles/00107933 from sent99

Text  : Pod koniec września ruszy duża kampania promocyjno - rekrutacyjna „  Polskiego Czempiona ”  .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4____ 5___ 6_______ 7_________ 8 9___________ 10 11_______ 12_______ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Polskiego Czempiona (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3818 from articles/00107933 from sent100

Text  : Będzie prowadzona za pomocą portali takich jak Goldenline , które na podstawie danych ,  jakie umieścili na nich użytkownicy ,  wyselekcjonują potencjalnych pracowników dla „  czempionowej ”  jedenastki i  zaproponują im udział w  zabawie .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_ 4_____ 5______ 6_____ 7__ 8_________ 9 10___ 11 12_______ 13____ 14 15___ 16_______ 17 18__ 19_________ 20 21____________ 22___________ 23_________ 24_ 25 26__________ 27 28________ 29 30_________ 31 32____ 33 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Goldenline (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3819 from articles/00107933 from sent101

Text  : Internauta dowie się , kim może być za 10 lat ,  jeśli zamieszka we Wrocławiu i  podejmie pracę w  jednej z  największych firm .
Tokens: 1_________ 2____ 3__ 4 5__ 6___ 7__ 8_ 9_ 10_ 11 12___ 13_______ 14 15_______ 16 17______ 18___ 19 20____ 21 22__________ 23__ 24

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3820 from articles/00107933 from sent102

Text  : Na koniec aplikacja podpowie mu , gdzie może składać swój życiorys .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4_______ 5_ 6 7____ 8___ 9______ 10__ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3821 from articles/00107933 from sent103

Text  : - Nasi „ czempioni ” już teraz mają sporo ofert pracy ,  więc nasza akcja może im pomóc w  znalezieniu nowych pracowników -  mówi Ewa Kaucz .
Tokens: 1 2___ 3 4________ 5 6__ 7____ 8___ 9____ 10___ 11___ 12 13__ 14___ 15___ 16__ 17 18___ 19 20_________ 21____ 22_________ 23 24__ 25_ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Ewa Kaucz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = czempioni

(ChunkerEvaluator) Sentence #3822 from articles/00107933 from sent104

Text  : - A jeśli teraz nie prowadzą procesów rekrutacyjnych , to dzięki aplikacji zyskają wielu ciekawych kandydatów w  swoich bazach ,  do których mogą sięgnąć za kilka czy kilkanaście miesięcy .
Tokens: 1 2 3____ 4____ 5__ 6_______ 7_______ 8_____________ 9 10 11____ 12_______ 13_____ 14___ 15_______ 16________ 17 18____ 19____ 20 21 22_____ 23__ 24_____ 25 26___ 27_ 28_________ 29______ 30

Chunks:

2016-10-31 14:04:12,532 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 170 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107934.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107934.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3823 from articles/00107934 from sent1

Text  : Studniówka : kapela czy didżej ?
Tokens: 1_________ 2 3_____ 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3824 from articles/00107934 from sent2

Text  : Zabawa studniówkowa nie może się już obejść bez profesjonalnego didżeja lub zespołu muzycznego .
Tokens: 1_____ 2___________ 3__ 4___ 5__ 6__ 7_____ 8__ 9______________ 10_____ 11_ 12_____ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3825 from articles/00107934 from sent3

Text  : Trzeba jednak uważać , aby nie trafić na amatorów ,  którzy zamiast zapewnić dobrą zabawę ,  tylko ją zepsują .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4 5__ 6__ 7_____ 8_ 9_______ 10 11____ 12_____ 13______ 14___ 15____ 16 17___ 18 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3826 from articles/00107934 from sent4

Text  : Muzyka na studniówkę
Tokens: 1_____ 2_ 3_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3827 from articles/00107934 from sent5

Text  : Z komputera czy miksera ?
Tokens: 1 2________ 3__ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3828 from articles/00107934 from sent6

Text  : Zabawa studniówkowa nie może się już obejść bez profesjonalnego didżeja lub zespołu muzycznego .
Tokens: 1_____ 2___________ 3__ 4___ 5__ 6__ 7_____ 8__ 9______________ 10_____ 11_ 12_____ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3829 from articles/00107934 from sent7

Text  : Trzeba jednak uważać , aby nie trafić na amatorów ,  którzy zamiast zapewnić dobrą zabawę ,  tylko ją zepsują
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4 5__ 6__ 7_____ 8_ 9_______ 10 11____ 12_____ 13______ 14___ 15____ 16 17___ 18 19_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3830 from articles/00107934 from sent8

Text  : Wybór oprawy muzycznej to jedno z najważniejszych zadań , jakie czekają organizatorów balu .
Tokens: 1____ 2_____ 3________ 4_ 5____ 6 7______________ 8____ 9 10___ 11_____ 12___________ 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3831 from articles/00107934 from sent9

Text  : Problem polega nie tylko na wyborze didżeja czy zespołu ,  ale także repertuaru .
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4____ 5_ 6______ 7______ 8__ 9______ 10 11_ 12___ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3832 from articles/00107934 from sent10

Text  : Amatorom dziękujemy
Tokens: 1_______ 2_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3833 from articles/00107934 from sent11

Text  : Rynek warto zbadać już na dwa miesiące przed imprezą .
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4__ 5_ 6__ 7_______ 8____ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3834 from articles/00107934 from sent12

Text  : Studniówki odbywają się najczęściej podczas weekendu , a że to oblegane terminy ,  znalezienie wolnego zespołu może być trudne .
Tokens: 1_________ 2_______ 3__ 4__________ 5______ 6_______ 7 8 9_ 10 11______ 12_____ 13 14_________ 15_____ 16_____ 17__ 18_ 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3835 from articles/00107934 from sent13

Text  : Niektóre twierdzą jednak , że zamówienie wystarczy złożyć z dwu -  ,  trzytygodniowym wyprzedzeniem .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_____ 4 5_ 6_________ 7________ 8_____ 9 10_ 11 12 13_____________ 14___________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3836 from articles/00107934 from sent14

Text  : - W naszej firmie telefony zaczynają dzwonić już w drugiej połowie września .
Tokens: 1 2 3_____ 4_____ 5_______ 6________ 7______ 8__ 9 10_____ 11_____ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3837 from articles/00107934 from sent15

Text  : Wtedy odbywają się zebrania rodziców i zapadają pierwsze decyzje .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4_______ 5_______ 6 7_______ 8_______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3838 from articles/00107934 from sent16

Text  : Teraz oprócz studniówek w liceach pojawiła się również moda na studniówki w  gimnazjach -  mówi Sławomir Szen ,  właściciel Party &  Media .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4 5______ 6_______ 7__ 8______ 9___ 10 11________ 12 13________ 14 15__ 16______ 17__ 18 19________ 20___ 21 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Sławomir Szen (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,20] = Party (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [22,22] = Media (confidence=0.66)
  FalseNegative nam [20,22] = Party & Media

(ChunkerEvaluator) Sentence #3839 from articles/00107934 from sent17

Text  : W wielu firmach zajmujących się oprawą muzyczną uroczystości zamówienie można złożyć nie tylko telefonicznie ,  ale też faksem lub pocztą elektroniczną .
Tokens: 1 2____ 3______ 4__________ 5__ 6_____ 7_______ 8___________ 9_________ 10___ 11____ 12_ 13___ 14___________ 15 16_ 17_ 18____ 19_ 20____ 21___________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3840 from articles/00107934 from sent18

Text  : Po wstępnej rozmowie co do wymagań i charakteru imprezy przedstawiciel firmy umawia się z  klientem na spotkanie .
Tokens: 1_ 2_______ 3_______ 4_ 5_ 6______ 7 8_________ 9______ 10____________ 11___ 12____ 13_ 14 15______ 16 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3841 from articles/00107934 from sent19

Text  : Wtedy ustalane jest wymagane wyposażenie sali ( światła , lasery ,  sprzęt grający )  .
Tokens: 1____ 2_______ 3___ 4_______ 5__________ 6___ 7 8______ 9 10____ 11 12____ 13_____ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3842 from articles/00107934 from sent20

Text  : Organizatorzy studniówki najczęściej zapewniają tylko pomieszczenie .
Tokens: 1____________ 2_________ 3__________ 4_________ 5____ 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3843 from articles/00107934 from sent21

Text  : Sprzęt , aparaturę nagłaśniającą , światła czy płyty zapewnia zespół lub didżej .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4____________ 5 6______ 7__ 8____ 9_______ 10____ 11_ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3844 from articles/00107934 from sent22

Text  : Warto więc sprawdzić , jakim sprzętem dysponują .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4 5____ 6_______ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3845 from articles/00107934 from sent23

Text  : Na rynku pojawia się coraz więcej amatorów , którzy nie mają płyt i  korzystają z  komputerowych plików MP3 .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4__ 5____ 6_____ 7_______ 8 9_____ 10_ 11__ 12__ 13 14________ 15 16___________ 17____ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = MP3 (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3846 from articles/00107934 from sent24

Text  : Profesjonaliści twierdzą , że zabawa przy muzyce z komputera nie jest najlepsza .
Tokens: 1______________ 2_______ 3 4_ 5_____ 6___ 7_____ 8 9________ 10_ 11__ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3847 from articles/00107934 from sent25

Text  : Tango dla nauczyciela
Tokens: 1____ 2__ 3__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3848 from articles/00107934 from sent26

Text  : Na studniówkach bawią się też nauczyciele .
Tokens: 1_ 2___________ 3____ 4__ 5__ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3849 from articles/00107934 from sent27

Text  : Jednak w Warszawie i okolicach króluje muzyka nowoczesna .
Tokens: 1_____ 2 3________ 4 5________ 6______ 7_____ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3850 from articles/00107934 from sent28

Text  : Często bywa tak , że didżej lub zespół , którzy mają zabawiać gości ,  spotykają się kilka tygodni wcześniej z  maturzystami i  ustalają listę piosenek .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4 5_ 6_____ 7__ 8_____ 9 10____ 11__ 12______ 13___ 14 15_______ 16_ 17___ 18_____ 19_______ 20 21__________ 22 23______ 24___ 25______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3851 from articles/00107934 from sent29

Text  : - Zawsze dostosowujemy się do wymagań klienta .
Tokens: 1 2_____ 3____________ 4__ 5_ 6______ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3852 from articles/00107934 from sent30

Text  : Młodzież najczęściej wybiera współczesne melodie , zachodnie przeboje , ale także piosenki biesiadne czy walce -  wylicza lider jednego z  warszawskich zespołów .
Tokens: 1_______ 2__________ 3______ 4__________ 5______ 6 7________ 8_______ 9 10_ 11___ 12______ 13_______ 14_ 15___ 16 17_____ 18___ 19_____ 20 21__________ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3853 from articles/00107934 from sent31

Text  : - Często zamawiane są dedykacje .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3854 from articles/00107934 from sent32

Text  : Zazwyczaj jesteśmy proszeni o tango dla jakiegoś nauczyciela czy któryś z  przebojów Czerwonych Gitar .
Tokens: 1________ 2_______ 3_______ 4 5____ 6__ 7_______ 8__________ 9__ 10____ 11 12_______ 13________ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Czerwonych Gitar (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3855 from articles/00107934 from sent33

Text  : Szanujący się didżej zawsze umieścić w swojej ofercie przeboje z  lat 70 .  i  80 .  ,  twisty i  rock and rolle .
Tokens: 1________ 2__ 3_____ 4_____ 5_______ 6 7_____ 8______ 9_______ 10 11_ 12 13 14 15 16 17 18____ 19 20__ 21_ 22___ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3856 from articles/00107934 from sent34

Text  : Dobry zespół potrafi zaś grać nawet przez 50 min bez przerwy (  te są najczęściej dziesięciominutowe )  .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4__ 5___ 6____ 7____ 8_ 9__ 10_ 11_____ 12 13 14 15_________ 16________________ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3857 from articles/00107934 from sent35

Text  : Didżej pracuje zwykle bez dłuższych przerw .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____ 4__ 5________ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3858 from articles/00107934 from sent36

Text  : - Didżeje są też często konferansjerami .
Tokens: 1 2______ 3_ 4__ 5_____ 6______________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3859 from articles/00107934 from sent37

Text  : Sprowadza się to do witania gości , zapowiadania dedykacji i  kolejnych piosenek -  mówi Sławomir Szen .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4_ 5______ 6____ 7 8___________ 9________ 10 11_______ 12______ 13 14__ 15______ 16__ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [15,16] = Sławomir Szen (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3860 from articles/00107934 from sent38

Text  : - Często podczas zabawy prowadzi też konkursy , ale bardziej popularne jest to poza stolicą .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4_____ 5_______ 6__ 7_______ 8 9__ 10______ 11_______ 12__ 13 14__ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3861 from articles/00107934 from sent39

Text  : W Warszawie tylko jedna szkoła zamówiła u nas konkursy .
Tokens: 1 2________ 3____ 4____ 5_____ 6_______ 7 8__ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Warszawie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3862 from articles/00107934 from sent40

Text  : ramka
Tokens: 1____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3863 from articles/00107934 from sent41

Text  : Ile to kosztuje ?
Tokens: 1__ 2_ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3864 from articles/00107934 from sent42

Text  : Wynajęcie zespołu , który gra od 20 do 4 rano ,  kosztuje ok .  2  ,  5  tys .  Za didżeja prowadzącego imprezę na sto osób trzeba zapłacić od 1  tys .  zł do 3  ,  5  tys .  zł .
Tokens: 1________ 2______ 3 4____ 5__ 6_ 7_ 8_ 9 10__ 11 12______ 13 14 15 16 17 18_ 19 20 21_____ 22__________ 23_____ 24 25_ 26__ 27____ 28______ 29 30 31_ 32 33 34 35 36 37 38_ 39 40 41

Chunks:
  TruePositive nam [33,33] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,40] = zł (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:12,715 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 171 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107935.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107935.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3865 from articles/00107935 from sent1

Text  : Gimnazjalisto , możesz wyruszyć w rejs dookoła świata
Tokens: 1____________ 2 3_____ 4_______ 5 6___ 7______ 8_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3866 from articles/00107935 from sent2

Text  : Fundacja Szkoła pod żaglami Krzysztofa Baranowskiego zachęca do udziału w  projekcie ”  Dookoła Świata za Pomocną Dłoń ”  .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4______ 5_________ 6____________ 7______ 8_ 9______ 10 11_______ 12 13_____ 14____ 15 16_____ 17__ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Fundacja Szkoła (confidence=0.93)
  TruePositive nam [5,6] = Krzysztofa Baranowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,17] = Dookoła Świata za Pomocną Dłoń (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3867 from articles/00107935 from sent3

Text  : Można się do niego zgłaszać do połowy listopada .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4____ 5_______ 6_ 7_____ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3868 from articles/00107935 from sent4

Text  : Projekt zakłada , że uczniowie drugich klas gimnazjum , którzy za zgodą rodziców zgłoszą swój udział w  projekcie ,  będą w  trakcie roku szkolnego nieść pomoc osobom niepełnosprawnym ,  chorym i  potrzebującym ,  które wskaże im najbliższa placówka Caritasu ,  regionalny punkt kontaktowy ZHP albo inne organizacje społeczne (  ewentualnie szkoła )  .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5________ 6______ 7___ 8________ 9 10____ 11 12___ 13______ 14_____ 15__ 16____ 17 18_______ 19 20__ 21 22_____ 23__ 24_______ 25___ 26___ 27____ 28______________ 29 30____ 31 32___________ 33 34___ 35____ 36 37________ 38______ 39______ 40 41________ 42___ 43________ 44_ 45__ 46__ 47_________ 48_______ 49 50_________ 51____ 52 53

Chunks:
  TruePositive nam [39,39] = Caritasu (confidence=0.85)
  TruePositive nam [44,44] = ZHP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3869 from articles/00107935 from sent5

Text  : Najbardziej aktywni wolontariusze wezmą udział w eliminacjach , z których wyłoniona zostanie 30 -  osobowa grupa (  klasa )  ,  która w  kolejnym roku szkolnym spędzi semestr trzeciej klasy gimnazjalnej (  lub jego część )  ucząc się i  pracując na pokładzie żaglowca płynącego w  rejs oceaniczny .
Tokens: 1__________ 2______ 3____________ 4____ 5_____ 6 7___________ 8 9 10_____ 11_______ 12______ 13 14 15_____ 16___ 17 18___ 19 20 21___ 22 23______ 24__ 25______ 26____ 27_____ 28______ 29___ 30__________ 31 32_ 33__ 34___ 35 36___ 37_ 38 39______ 40 41_______ 42______ 43_______ 44 45__ 46________ 47

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3870 from articles/00107935 from sent6

Text  : W trakcie rejsu będzie realizowany program szkolny poszerzony o wiedzę żeglarską ,  a  żaglowiec odwiedzi wiele atrakcyjnych portów i  miejsc .
Tokens: 1 2______ 3____ 4_____ 5__________ 6______ 7______ 8_________ 9 10____ 11_______ 12 13 14_______ 15______ 16___ 17__________ 18____ 19 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3871 from articles/00107935 from sent7

Text  : Ci , którzy nie zakwalifikują się do grupy finałowej ,  ale wyróżnią w  trakcie eliminacji ,  wezmą udział w  krótszych rejsach żeglarskich ,  ewentualnie dostaną inne nagrody i  wyróżnienia .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4__ 5____________ 6__ 7_ 8____ 9________ 10 11_ 12______ 13 14_____ 15________ 16 17___ 18____ 19 20_______ 21_____ 22_________ 23 24_________ 25_____ 26__ 27_____ 28 29_________ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3872 from articles/00107935 from sent8

Text  : Udział w rejsach dla uczestników jest bezpłatny , możliwa jest jedynie odpłatność za wyżywienie i  dojazdy .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4__ 5__________ 6___ 7________ 8 9______ 10__ 11_____ 12________ 13 14________ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3873 from articles/00107935 from sent9

Text  : Nabór uczestników do przyszłorocznej edycji programu zaczął się 25 września i  potrwa do połowy listopada .
Tokens: 1____ 2__________ 3_ 4______________ 5_____ 6_______ 7_____ 8__ 9_ 10______ 11 12____ 13 14____ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3874 from articles/00107935 from sent10

Text  : Jak wygrać rejs ?
Tokens: 1__ 2_____ 3___ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3875 from articles/00107935 from sent11

Text  : Warunkiem zakwalifikowania do udziału w projekcie jest zgłoszenie chęci pomagania innym .
Tokens: 1________ 2_______________ 3_ 4______ 5 6________ 7___ 8_________ 9____ 10_______ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3876 from articles/00107935 from sent12

Text  : Rok udokumentowanej pracy w wolontariacie pozwala przystąpić do kolejnych etapów selekcji ,  finałem jest bieg na 400 m  i  pływanie stylem dowolnym na 50 m  .
Tokens: 1__ 2______________ 3____ 4 5____________ 6______ 7_________ 8_ 9________ 10____ 11______ 12 13_____ 14__ 15__ 16 17_ 18 19 20______ 21____ 22______ 23 24 25 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3877 from articles/00107935 from sent13

Text  : Uczestnicy programu mogą m . in . pomagać młodszym dzieciom przy odrabianiu prac domowych ,  w  opiece nad młodszymi dziećmi (  organizacja gier i  zbaw ,  pomoc przy posiłku )  ,  w  organizacji czasu wolnego osób starszych -  spacery ,  gry stolikowe ,  itp .  ,  przy robieniu zakupów ,  w  organizacji spotkań świątecznych ,  przy organizacji paczek świątecznych dla potrzebujących ,  przy rozdawaniu żywności ,  przy zbieraniu funduszy ,  np .  kwesty ,  w  organizacji partnera przy realizacji jej celów statutowych .
Tokens: 1_________ 2_______ 3___ 4 5 6_ 7 8______ 9_______ 10______ 11__ 12________ 13__ 14______ 15 16 17____ 18_ 19_______ 20_____ 21 22_________ 23__ 24 25__ 26 27___ 28__ 29_____ 30 31 32 33_________ 34___ 35_____ 36__ 37_______ 38 39_____ 40 41_ 42_______ 43 44_ 45 46 47__ 48______ 49_____ 50 51 52_________ 53_____ 54__________ 55 56__ 57_________ 58____ 59__________ 60_ 61____________ 62 63__ 64________ 65______ 66 67__ 68_______ 69______ 70 71 72 73____ 74 75 76_________ 77______ 78__ 79________ 80_ 81___ 82_________ 83

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3878 from articles/00107935 from sent14

Text  : Jak będzie pod uwagę brane są żaglowce : „ Pogoria ”  i  „  Fryderyk Chopin ”  -  ze względu na zdecydowane walory wychowawcze pracy na rejach przy wyborze preferowane są żaglowce rejowe .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4____ 5____ 6_ 7_______ 8 9 10_____ 11 12 13 14______ 15____ 16 17 18 19_____ 20 21_________ 22____ 23_________ 24___ 25 26____ 27__ 28_____ 29_________ 30 31______ 32____ 33

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = Pogoria (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,15] = Fryderyk Chopin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3879 from articles/00107935 from sent15

Text  : Planowana trasa rejsu : Świnoujście - Ronne - Frederikshaven -  Stavanger -  Lervik -  (  lub Cherbourg -  Falmouth )  -  Vigo -  Funchal (  Madera )  -  Gibraltar -  Malaga -  Cartagena -  Barcelona -  Villefranche -  Monaco -  Bonifacio -  Elba -  Genua .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4 5__________ 6 7____ 8 9_____________ 10 11_______ 12 13____ 14 15 16_ 17_______ 18 19______ 20 21 22__ 23 24_____ 25 26____ 27 28 29_______ 30 31____ 32 33_______ 34 35_______ 36 37__________ 38 39____ 40 41_______ 42 43__ 44 45___ 46

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Świnoujście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Ronne (confidence=0.95)
  TruePositive nam [9,9] = Frederikshaven (confidence=0.97)
  TruePositive nam [11,11] = Stavanger (confidence=0.97)
  TruePositive nam [13,13] = Lervik (confidence=0.95)
  TruePositive nam [17,17] = Cherbourg (confidence=0.93)
  TruePositive nam [19,19] = Falmouth (confidence=0.90)
  TruePositive nam [22,22] = Vigo (confidence=0.98)
  TruePositive nam [24,24] = Funchal (confidence=0.96)
  TruePositive nam [26,26] = Madera (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Gibraltar (confidence=0.97)
  TruePositive nam [31,31] = Malaga (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = Cartagena (confidence=0.95)
  TruePositive nam [35,35] = Barcelona (confidence=0.93)
  TruePositive nam [37,37] = Villefranche (confidence=0.81)
  TruePositive nam [39,39] = Monaco (confidence=0.95)
  TruePositive nam [41,41] = Bonifacio (confidence=0.99)
  TruePositive nam [43,43] = Elba (confidence=0.58)
  TruePositive nam [45,45] = Genua (confidence=0.94)

2016-10-31 14:04:12,991 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 172 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107937.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107937.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3880 from articles/00107937 from sent1

Text  : Finansowy skok Jagiellonii .
Tokens: 1________ 2___ 3__________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Jagiellonii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3881 from articles/00107937 from sent2

Text  : Przed klubem z Białegostoku tylko Legia , Lech , Wisła i  .  .  .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4___________ 5____ 6____ 7 8___ 9 10___ 11 12 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Białegostoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Legia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Lech (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Wisła (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3882 from articles/00107937 from sent3

Text  : Jagiellonia Białystok zajęła piąte miejsce w raporcie Ekstraklasa piłkarskiego biznesu ,  przygotowanym już po raz czwarty przez firmę doradczą Ernst &  amp ;  Young ,  we współpracy z  Ekstraklasą SA .
Tokens: 1__________ 2________ 3_____ 4____ 5______ 6 7_______ 8__________ 9___________ 10_____ 11 12___________ 13_ 14 15_ 16_____ 17___ 18___ 19______ 20___ 21 22_ 23 24___ 25 26 27________ 28 29_________ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jagiellonia Białystok (confidence=0.90)
  TruePositive nam [8,8] = Ekstraklasa (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [20,20] = Ernst (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [24,24] = Young (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [29,30] = Ekstraklasą SA (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [20,24] = Ernst & amp ; Young
  FalseNegative nam [29,31] = Ekstraklasą SA .

(ChunkerEvaluator) Sentence #3883 from articles/00107937 from sent4

Text  : Zestawienie obejmuje sezon 2011 / 2012
Tokens: 1__________ 2_______ 3____ 4___ 5 6___

Chunks:
  FalsePositive nam [4,6] = 2011 / 2012 (confidence=0.44)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3884 from articles/00107937 from sent5

Text  : Z raportu wynika , że KGHM Zagłębie Lubin jest najstabilniejszym finansowo klubem w  Polsce ,  ale największe przychody generuje Legia Warszawa .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4 5_ 6___ 7_______ 8____ 9___ 10_______________ 11_______ 12____ 13 14____ 15 16_ 17________ 18_______ 19______ 20___ 21______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = KGHM Zagłębie Lubin (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Legia Warszawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3885 from articles/00107937 from sent6

Text  : Klub ze stolicy jest też najbardziej medialny w kraju i  to on wygrał biznesowy ranking polskich klubów opublikowany w  raporcie Ekstraklasa piłkarskiego biznesu ,  przygotowanym już po raz czwarty przez firmę doradczą Ernst &  Young ,  we współpracy z  Ekstraklasą SA .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4___ 5__ 6__________ 7_______ 8 9____ 10 11 12 13____ 14_______ 15_____ 16______ 17____ 18__________ 19 20______ 21_________ 22__________ 23_____ 24 25___________ 26_ 27 28_ 29_____ 30___ 31___ 32______ 33___ 34 35___ 36 37 38________ 39 40_________ 41 42

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Ekstraklasa (confidence=0.92)
  TruePositive nam [40,41] = Ekstraklasą SA (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [33,33] = Ernst (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [35,35] = Young (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [33,35] = Ernst & Young

(ChunkerEvaluator) Sentence #3886 from articles/00107937 from sent7

Text  : Za Legią w tym zestawieniu uplasował się Lech Poznań .
Tokens: 1_ 2____ 3 4__ 5__________ 6________ 7__ 8___ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Legią (confidence=0.95)
  TruePositive nam [8,9] = Lech Poznań (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3887 from articles/00107937 from sent8

Text  : Trzecie miejsce zajmuje Wisła Kraków , czwarte mistrz Polski ,  czyli Śląsk Wrocław ,  a  piąta jest Jagiellonia .
Tokens: 1______ 2______ 3______ 4____ 5_____ 6 7______ 8_____ 9_____ 10 11___ 12___ 13_____ 14 15 16___ 17__ 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Wisła Kraków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Śląsk Wrocław (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Jagiellonia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3888 from articles/00107937 from sent9

Text  : Twórcy rankingu 18 klubów występujących w ekstraklasie w sezonie 2011 /  2012 oraz 2012 /  2013 ocenili z  trzech perspektyw :  sytuacji finansowej ,  siły medialnej klubu ,  efektywności działania klubu .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4_____ 5____________ 6 7___________ 8 9______ 10__ 11 12__ 13__ 14__ 15 16__ 17_____ 18 19____ 20________ 21 22______ 23________ 24 25__ 26_______ 27___ 28 29__________ 30_______ 31___ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3889 from articles/00107937 from sent10

Text  : W zestawieniu obejmującym sytuację finansową Jagiellonia została sklasyfikowana na czwartej pozycji .
Tokens: 1 2__________ 3__________ 4_______ 5________ 6__________ 7______ 8_____________ 9_ 10______ 11_____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Jagiellonia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3890 from articles/00107937 from sent11

Text  : To skok od dziewięć miejsc w porównaniu do poprzedniego zestawienia .
Tokens: 1_ 2___ 3_ 4_______ 5_____ 6 7_________ 8_ 9___________ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3891 from articles/00107937 from sent12

Text  : W raporcie we fragmencie dotyczącym klubu z Białegostoku czytamy :  „  Jagiellonia zajęła szóste miejsce w  rankingu pod względem przychodów ze sprzedaży z  wynikiem ponad 30 ,  3  mln zł .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4_________ 5_________ 6____ 7 8___________ 9______ 10 11 12_________ 13____ 14____ 15_____ 16 17______ 18_ 19______ 20________ 21 22_______ 23 24______ 25___ 26 27 28 29_ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Białegostoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Jagiellonia (confidence=0.51)
  TruePositive nam [30,30] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3892 from articles/00107937 from sent13

Text  : Jest to spowodowane wzrostem wpływów w stosunku do ubiegłego roku finansowego o  ponad 80 %  (  pierwsza piątka w  lidze )  .
Tokens: 1___ 2_ 3__________ 4_______ 5______ 6 7_______ 8_ 9________ 10__ 11_________ 12 13___ 14 15 16 17______ 18____ 19 20___ 21 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3893 from articles/00107937 from sent14

Text  : Trzeba jednak zwrócić uwagę , że duża część przychodów ze sprzedaży wykazanych za 2011 r  .  pochodziła ze sponsoringu .
Tokens: 1_____ 2_____ 3______ 4____ 5 6_ 7___ 8____ 9_________ 10 11_______ 12________ 13 14__ 15 16 17________ 18 19_________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3894 from articles/00107937 from sent15

Text  : Oznacza to , że wskaźnik dywersyfikacji przychodów Jagiellonii jest relatywnie słaby i  „  Żółto -  czerwoni ”  mocno opierają swoją działalność na decyzjach głównego sponsora .  ”
Tokens: 1______ 2_ 3 4_ 5_______ 6_____________ 7_________ 8__________ 9___ 10________ 11___ 12 13 14___ 15 16______ 17 18___ 19______ 20___ 21_________ 22 23_______ 24______ 25______ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Jagiellonii (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,16] = Żółto - czerwoni

(ChunkerEvaluator) Sentence #3895 from articles/00107937 from sent16

Text  : Twórcy raportu dodają też , że Jagiellonia jest jednym z  najbardziej rentownych polskich klubów -  „  ze względu na zaraportowanie zysku netto na koniec 2011 r  .  na poziomie 3  ,  5  mln zł ,  Jagiellonia jest jedną z  czterech drużyn ,  które odnotowały dodatni wskaźnik rentowności .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____ 4__ 5 6_ 7__________ 8___ 9_____ 10 11_________ 12________ 13______ 14____ 15 16 17 18_____ 19 20____________ 21___ 22___ 23 24____ 25__ 26 27 28 29______ 30 31 32 33_ 34 35 36_________ 37__ 38___ 39 40______ 41____ 42 43___ 44________ 45_____ 46______ 47_________ 48

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Jagiellonia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = Jagiellonia (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3896 from articles/00107937 from sent17

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3897 from articles/00107937 from sent18

Text  : W sprawozdaniach finansowych zauważalny jest dość istotny poziom finansowania Jagiellonii długiem (  zadłużenie istotnie przekracza wielkość aktywów )  .  ”
Tokens: 1 2_____________ 3__________ 4_________ 5___ 6___ 7______ 8_____ 9___________ 10_________ 11_____ 12 13________ 14______ 15________ 16______ 17_____ 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Jagiellonii (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3898 from articles/00107937 from sent19

Text  : Jagiellonia w nowym zestawieniu spadła natomiast aż o sześć miejsc ,  w  porównaniu do raportu za sezon 2010 /  2011 ,  jeżeli chodzi o  medialność .
Tokens: 1__________ 2 3____ 4__________ 5_____ 6________ 7_ 8 9____ 10____ 11 12 13________ 14 15_____ 16 17___ 18__ 19 20__ 21 22____ 23____ 24 25________ 26

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Jagiellonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #3899 from articles/00107937 from sent20

Text  : Twórcy raportu wyjaśniają , że punkty w tej części zestawienia to głównie zasługa wskaźnika liczby transmisji meczów Jagiellonii w  Canal +  jako meczów pierwszego wyboru (  10 spotkań i  siódmy wynik w  lidze )  .
Tokens: 1_____ 2______ 3_________ 4 5_ 6_____ 7 8__ 9_____ 10_________ 11 12_____ 13_____ 14_______ 15____ 16________ 17____ 18_________ 19 20___ 21 22__ 23____ 24________ 25____ 26 27 28_____ 29 30____ 31___ 32 33___ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Jagiellonii (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [20,20] = Canal (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [20,21] = Canal +

(ChunkerEvaluator) Sentence #3900 from articles/00107937 from sent21

Text  : Czytamy „ ( . . . ) pod względem łącznej liczby widzów ,  którzy zasiedli przed telewizorami ,  aby oglądać w  Canal +  wszystkie mecze „  Jagi ”  ,  klub ten uplasował się dopiero na dziewiątej pozycji .  ”
Tokens: 1______ 2 3 4 5 6 7 8__ 9_______ 10_____ 11____ 12____ 13 14____ 15______ 16___ 17__________ 18 19_ 20_____ 21 22___ 23 24_______ 25___ 26 27__ 28 29 30__ 31_ 32_______ 33_ 34_____ 35 36________ 37_____ 38 39

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Jagi (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [22,22] = Canal (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [22,23] = Canal +

(ChunkerEvaluator) Sentence #3901 from articles/00107937 from sent22

Text  : W raporcie zwrócona jest również uwaga na fakt , że przebudowywany stadion nie pozwala Jagiellonii „  na rozwinięcie skrzydeł w  kryteriach dotyczących frekwencji stadionowej .  ”
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4___ 5______ 6____ 7_ 8___ 9 10 11____________ 12_____ 13_ 14_____ 15_________ 16 17 18_________ 19______ 20 21________ 22_________ 23________ 24_________ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Jagiellonii (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3902 from articles/00107937 from sent23

Text  : Z drugiej strony twórcy zestawienia mają obawy , czy po powstaniu nowego stadionu nie będzie problemów z  jego zapełnieniem .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4_____ 5__________ 6___ 7____ 8 9__ 10 11_______ 12____ 13______ 14_ 15____ 16_______ 17 18__ 19__________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3903 from articles/00107937 from sent24

Text  : „ Pewne obawy ( . . . ) może budzić liczba wydanych przez klub kart kibica (  niecałe 9  tys .  kart i  jeden z  najgorszych wyników w  zestawieniu )  .  ”
Tokens: 1 2____ 3____ 4 5 6 7 8 9___ 10____ 11____ 12______ 13___ 14__ 15__ 16____ 17 18_____ 19 20_ 21 22__ 23 24___ 25 26_________ 27_____ 28 29_________ 30 31 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3904 from articles/00107937 from sent25

Text  : Natomiast jeśli chodzi o zestawienie z perspektywy efektywności działania klubu to Jagiellonia zajmuje czwarte miejsc i  jest to spadek o  trzy pozycje .
Tokens: 1________ 2____ 3_____ 4 5__________ 6 7__________ 8___________ 9________ 10___ 11 12_________ 13_____ 14_____ 15____ 16 17__ 18 19____ 20 21__ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Jagiellonia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3905 from articles/00107937 from sent26

Text  : W części raportu dotyczącej Jagiellonii czytamy : „ Jaga wypada najlepiej pod względem frekwencji na stadionie oraz odsetka karnetów do pojemności stadionu -  odpowiednio trzecie i  drugie miejsce w  lidze .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4_________ 5__________ 6______ 7 8 9___ 10____ 11_______ 12_ 13______ 14________ 15 16_______ 17__ 18_____ 19______ 20 21________ 22______ 23 24_________ 25_____ 26 27____ 28_____ 29 30___ 31

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Jagiellonii (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [9,9] = Jaga

(ChunkerEvaluator) Sentence #3906 from articles/00107937 from sent27

Text  : Trzeba jednak podkreślić , że pomogła w tym ograniczona pojemność przebudowywanego białostockiego stadionu ,  który na każdym meczu był zapełniony średnio w  75 %  ,  zaś 60 %  dostępnej liczby miejsc była zajmowana przez posiadaczy karnetów .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_________ 4 5_ 6______ 7 8__ 9__________ 10_______ 11______________ 12____________ 13______ 14 15___ 16 17____ 18___ 19_ 20________ 21_____ 22 23 24 25 26_ 27 28 29_______ 30____ 31____ 32__ 33_______ 34___ 35________ 36______ 37

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3907 from articles/00107937 from sent28

Text  : Jagiellonia nieźle wypada również pod względem nakładów finansowych poniesionych na zdobycie jednego punktu w  rozgrywkach piłkarskich w  ostatnim roku .
Tokens: 1__________ 2_____ 3_____ 4______ 5__ 6_______ 7_______ 8__________ 9___________ 10 11______ 12_____ 13____ 14 15_________ 16_________ 17 18______ 19__ 20

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Jagiellonia

(ChunkerEvaluator) Sentence #3908 from articles/00107937 from sent29

Text  : Wynik 514 tys . zł na jeden punkt dał jej ósmy wynik w  lidze .  ”
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4 5_ 6_ 7____ 8____ 9__ 10_ 11__ 12___ 13 14___ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:13,209 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 173 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107940.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107940.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3909 from articles/00107940 from sent1

Text  : Lubuskie .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Lubuskie (confidence=0.58)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3910 from articles/00107940 from sent2

Text  : Warsztaty & quot ; Oral History - Historia Mówiona &  quot ;  w  Gorzowie
Tokens: 1________ 2 3___ 4 5___ 6______ 7 8_______ 9______ 10 11__ 12 13 14______

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Gorzowie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,6] = Oral History (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,9] = Historia Mówiona (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [5,9] = Oral History - Historia Mówiona

(ChunkerEvaluator) Sentence #3911 from articles/00107940 from sent3

Text  : Do udziału w warsztatach & quot ; Oral History -  Historia Mówiona &  quot ;  zachęca delegatura IPN w  Gorzowie Wielkopolskim .
Tokens: 1_ 2______ 3 4__________ 5 6___ 7 8___ 9______ 10 11______ 12_____ 13 14__ 15 16_____ 17________ 18_ 19 20______ 21___________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = IPN (confidence=0.99)
  TruePositive nam [20,21] = Gorzowie Wielkopolskim (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,9] = Oral History (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Historia Mówiona (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [8,12] = Oral History - Historia Mówiona

(ChunkerEvaluator) Sentence #3912 from articles/00107940 from sent4

Text  : Warsztaty mają pomóc młodzieży w realizacji projektów polegających na rejestrowaniu ustnych relacji nt .  stanu wojennego w  ich rodzinnym mieście .
Tokens: 1________ 2___ 3____ 4________ 5 6_________ 7________ 8___________ 9_ 10___________ 11_____ 12_____ 13 14 15___ 16_______ 17 18_ 19_______ 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3913 from articles/00107940 from sent5

Text  : " Zebrane w ten sposób relacje są unikalnymi wspomnieniami i  doświadczeniami z  życia człowieka .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5_____ 6______ 7_ 8_________ 9____________ 10 11_____________ 12 13___ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3914 from articles/00107940 from sent6

Text  : Odgrywają istotną rolę przy zachowaniu dziedzictwa lokalnego środowiska i często wypełniają lukę ,  gdy nie istnieją źródła pisane "  -  powiedział PAP historyk z  delegatury IPN w  Gorzowie ,  Jarosław Palicki .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4___ 5_________ 6__________ 7________ 8_________ 9 10____ 11________ 12__ 13 14_ 15_ 16______ 17____ 18____ 19 20 21________ 22_ 23______ 24 25________ 26_ 27 28______ 29 30______ 31_____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = IPN (confidence=0.99)
  TruePositive nam [28,28] = Gorzowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Jarosław Palicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3915 from articles/00107940 from sent7

Text  : Jak dodał , " oral history " rozwijała się prężnie od początku lat 30 .  XX wieku w  Stanach Zjednoczonych i  Wielkiej Brytanii .
Tokens: 1__ 2____ 3 4 5___ 6______ 7 8________ 9__ 10_____ 11 12______ 13_ 14 15 16 17___ 18 19_____ 20___________ 21 22______ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Stanach Zjednoczonych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Wielkiej Brytanii (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3916 from articles/00107940 from sent8

Text  : " W Polsce to dyscyplina stosunkowo młoda i wciąż mało znana ,  ale potrzebna do uzupełnienia luk w  naszej przeszłości ,  bo jak powiedział prymas Stefan Wyszyński :  +  Naród bez dziejów ,  bez historii ,  bez przeszłości ,  staje się wkrótce narodem bez ziemi ,  narodem bezdomnym ,  bez przyszłości +  "  -  podkreślił Palicki .
Tokens: 1 2 3_____ 4_ 5_________ 6_________ 7____ 8 9____ 10__ 11___ 12 13_ 14_______ 15 16__________ 17_ 18 19____ 20_________ 21 22 23_ 24________ 25____ 26____ 27_______ 28 29 30___ 31_ 32_____ 33 34_ 35______ 36 37_ 38_________ 39 40___ 41_ 42_____ 43_____ 44_ 45___ 46 47_____ 48_______ 49 50_ 51_________ 52 53 54 55________ 56_____ 57

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Polsce (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,27] = Stefan Wyszyński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [56,56] = Palicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3917 from articles/00107940 from sent9

Text  : Warsztaty - podzielone na część teoretyczną i praktyczną - skierowane są do uczniów trzecich klas gimnazjów i  szkół ponadgimnazjalnych .
Tokens: 1________ 2 3_________ 4_ 5____ 6__________ 7 8_________ 9 10________ 11 12 13_____ 14______ 15__ 16_______ 17 18___ 19________________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3918 from articles/00107940 from sent10

Text  : Odbędą się one 9 października w Wojewódzkiej i Miejskiej Bibliotece Publicznej w  Gorzowie .
Tokens: 1_____ 2__ 3__ 4 5___________ 6 7___________ 8 9________ 10________ 11________ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Gorzowie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,7] = Wojewódzkiej (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [9,11] = Miejskiej Bibliotece Publicznej (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [7,11] = Wojewódzkiej i Miejskiej Bibliotece Publicznej

(ChunkerEvaluator) Sentence #3919 from articles/00107940 from sent11

Text  : Młodzież będzie się uczyć jak przygotowywać relacje o ważnych wydarzeniach w  okresie stanu wojennego ,  jak przeprowadzić wywiad ze świadkiem ,  uczestnikiem manifestacji ,  strajków ,  które się wtedy odbywały oraz jak je zarchiwizować .
Tokens: 1_______ 2_____ 3__ 4____ 5__ 6____________ 7______ 8 9______ 10__________ 11 12_____ 13___ 14_______ 15 16_ 17___________ 18____ 19 20_______ 21 22__________ 23__________ 24 25______ 26 27___ 28_ 29___ 30______ 31__ 32_ 33 34___________ 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3920 from articles/00107940 from sent12

Text  : Ważnym narzędziem podczas zajęć będą telefony komórkowe , które wykorzystane zostaną do nagrywania relacji .
Tokens: 1_____ 2_________ 3______ 4____ 5___ 6_______ 7________ 8 9____ 10__________ 11_____ 12 13________ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3921 from articles/00107940 from sent13

Text  : Warsztaty mogą pomóc w realizacji lokalnych projektów edukacyjnych IPN np .  :  "  31 sierpnia `  82 po 30 latach -  przywróćmy pamięć miastu "  przygotowanego dla uczniów gorzowskich szkół oraz "  Lubuska mapa pamięci "  -  przygotowanego dla całego województwa ,  a  także projektów ogólnokrajowych ,  w  tym "  Kamienie Pamięci "  i  "  Opowiem ci o  wolnej Polsce -  spotkanie ze świadkiem historii "  .
Tokens: 1________ 2___ 3____ 4 5_________ 6________ 7________ 8___________ 9__ 10 11 12 13 14 15______ 16 17 18 19 20____ 21 22________ 23____ 24____ 25 26____________ 27_ 28_____ 29_________ 30___ 31__ 32 33_____ 34__ 35_____ 36 37 38____________ 39_ 40____ 41_________ 42 43 44___ 45_______ 46_____________ 47 48 49_ 50 51______ 52_____ 53 54 55 56_____ 57 58 59____ 60____ 61 62_______ 63 64_______ 65______ 66 67

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = IPN (confidence=0.68)
  TruePositive nam [51,52] = Kamienie Pamięci (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [60,60] = Polsce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,24] = 31 sierpnia ` 82 po 30 latach - przywróćmy pamięć miastu
  FalseNegative nam [33,35] = Lubuska mapa pamięci
  FalseNegative nam [56,65] = Opowiem ci o wolnej Polsce - spotkanie ze świadkiem historii

2016-10-31 14:04:13,318 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 174 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107942.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107942.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3922 from articles/00107942 from sent1

Text  : Środa w I lidze koszykarzy : AZS Radex kontra SKK Siedlce ,  Spójnia kontra Stal Ostrów [  FILMY ]
Tokens: 1____ 2 3 4____ 5_________ 6 7__ 8____ 9_____ 10_ 11_____ 12 13_____ 14____ 15__ 16____ 17 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = AZS Radex (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = SKK Siedlce (confidence=0.99)
  TruePositive nam [13,13] = Spójnia (confidence=0.97)
  TruePositive nam [15,16] = Stal Ostrów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3923 from articles/00107942 from sent2

Text  : W różnych nastrojach przystąpią do dzisiejszych spotkań koszykarze ze Szczecina i  Stargardu ,  ale cel będzie ten sam .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4_________ 5_ 6___________ 7______ 8_________ 9_ 10_______ 11 12_______ 13 14_ 15_ 16____ 17_ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Szczecina (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Stargardu (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3924 from articles/00107942 from sent3

Text  : Ledwie cztery dni czekali na 2 . kolejkę sezonu 2012 /  13 pierwszoligowi koszykarze .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4______ 5_ 6 7 8______ 9_____ 10__ 11 12 13____________ 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3925 from articles/00107942 from sent4

Text  : W Szczecinie się cieszą , bo inauguracja kompletnie się nie udała (  porażka z  ligowym średniakiem z  Lublina )  ,  więc dziś będzie okazja do lepszego otwarcia .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4_____ 5 6_ 7__________ 8_________ 9__ 10_ 11___ 12 13_____ 14 15_____ 16_________ 17 18_____ 19 20 21__ 22__ 23____ 24____ 25 26______ 27______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Szczecinie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = Lublina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3926 from articles/00107942 from sent5

Text  : Aby to się udało - akademicy muszą wyjść na parkiet bardziej niż zwykle skoncentrowani ,  zmobilizowani do twardej ,  chwilami agresywnej defensywy .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4____ 5 6________ 7____ 8____ 9_ 10_____ 11______ 12_ 13____ 14____________ 15 16___________ 17 18_____ 19 20______ 21________ 22_______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3927 from articles/00107942 from sent6

Text  : Obrona nie była dla lublinian wystarczająco kłopotliwa i stąd nieoczekiwana porażka .
Tokens: 1_____ 2__ 3___ 4__ 5________ 6____________ 7_________ 8 9___ 10___________ 11_____ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = lublinian

(ChunkerEvaluator) Sentence #3928 from articles/00107942 from sent7

Text  : Tomasz Balcerek , obrońca AZS przed meczem
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4______ 5__ 6____ 7_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Tomasz Balcerek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = AZS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3929 from articles/00107942 from sent8

Text  : Maciej Majcherek , snajper AZS przed meczem
Tokens: 1_____ 2________ 3 4______ 5__ 6____ 7_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Maciej Majcherek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = AZS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3930 from articles/00107942 from sent9

Text  : Proste to nie będzie .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3931 from articles/00107942 from sent10

Text  : SKK bardzo dobrze prezentowało się w poprzednim sezonie , latem trener Tomasz Araszkiewicz zatrzymał najważniejszych graczy .
Tokens: 1__ 2_____ 3_____ 4___________ 5__ 6 7_________ 8______ 9 10___ 11____ 12____ 13__________ 14_______ 15_____________ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Tomasz Araszkiewicz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = SKK

(ChunkerEvaluator) Sentence #3932 from articles/00107942 from sent11

Text  : Początek siedlczan jednak też był kiepski - u siebie przegrali z  SIDEnem Toruń ,  którym kieruje Eugeniusz Kijewski .
Tokens: 1_______ 2________ 3_____ 4__ 5__ 6______ 7 8 9_____ 10_______ 11 12_____ 13___ 14 15____ 16_____ 17_______ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = SIDEnem Toruń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Eugeniusz Kijewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3933 from articles/00107942 from sent12

Text  : Torunianie i Śląsk Wrocław to główni pretendenci do awansu .
Tokens: 1_________ 2 3____ 4______ 5_ 6_____ 7__________ 8_ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Torunianie (confidence=0.51)
  TruePositive nam [3,4] = Śląsk Wrocław (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3934 from articles/00107942 from sent13

Text  : Mecz rozpocznie się o godz . 18 w hali SDS przy ul .  Wąskiej .
Tokens: 1___ 2_________ 3__ 4 5___ 6 7_ 8 9___ 10_ 11__ 12 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = SDS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Wąskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3935 from articles/00107942 from sent14

Text  : O tej samej porze w Stargardzie ( hala przy ul .  Pierwszej Brygady )  rozpocznie się spotkanie Spójni Stargard ze Stalą Ostrów .
Tokens: 1 2__ 3____ 4____ 5 6__________ 7 8___ 9___ 10 11 12_______ 13_____ 14 15________ 16_ 17_______ 18____ 19______ 20 21___ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Stargardzie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,13] = Pierwszej Brygady (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Spójni Stargard (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Stalą Ostrów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3936 from articles/00107942 from sent15

Text  : Stargardzianie w sobotę wygrali we Wrocławiu , więc pewnie woleli by jeszcze ciut odpocząć ,  ale nawet jak zaprezentują 80 procent tego ,  co ze Śląskiem ,  to powinni uporać się z  beniaminkiem I  ligi .
Tokens: 1_____________ 2 3_____ 4______ 5_ 6________ 7 8___ 9_____ 10____ 11 12_____ 13__ 14______ 15 16_ 17___ 18_ 19__________ 20 21_____ 22__ 23 24 25 26______ 27 28 29_____ 30____ 31_ 32 33__________ 34 35__ 36

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Stargardzianie (confidence=0.82)
  TruePositive nam [6,6] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Śląskiem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3937 from articles/00107942 from sent16

Text  : Ostrowianie dołączyli do grona pierwszoligowców dzięki dzikiej karcie .
Tokens: 1__________ 2________ 3_ 4____ 5_______________ 6_____ 7______ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Ostrowianie (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3938 from articles/00107942 from sent17

Text  : W rywalizacji w II lidze nie zdołali wygrać swojej grupy ,  choć w  składzie było i  jest kilku znanych zawodników .
Tokens: 1 2__________ 3 4_ 5____ 6__ 7______ 8_____ 9_____ 10___ 11 12__ 13 14______ 15__ 16 17__ 18___ 19_____ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3939 from articles/00107942 from sent18

Text  : Stal to brązowy medalista MP 2002 , przez wiele sezonów grająca w  elicie ,  ale podobnie jak Spójnia -  w  końcu uległa pod ciężarek kłopotów finansowych .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4________ 5_ 6___ 7 8____ 9____ 10_____ 11_____ 12 13____ 14 15_ 16______ 17_ 18_____ 19 20 21___ 22____ 23_ 24______ 25______ 26_________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Spójnia (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [1,1] = Stal (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [5,5] = MP (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [5,6] = MP 2002

(ChunkerEvaluator) Sentence #3940 from articles/00107942 from sent19

Text  : Od 2009 r .
Tokens: 1_ 2___ 3 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3941 from articles/00107942 from sent20

Text  : Ostrów miał tylko II ligę , ale wykupując dziką kartę rozpoczęła się odbudowa prestiżu klubu .
Tokens: 1_____ 2___ 3____ 4_ 5___ 6 7__ 8________ 9____ 10___ 11________ 12_ 13______ 14______ 15___ 16

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Ostrów

(ChunkerEvaluator) Sentence #3942 from articles/00107942 from sent21

Text  : Najbardziej znani obecnie zawodnicy w tym zespole to Wojciech Żurawski i  Wojciech Szawarski .
Tokens: 1__________ 2____ 3______ 4________ 5 6__ 7______ 8_ 9_______ 10______ 11 12______ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Wojciech Żurawski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Wojciech Szawarski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3943 from articles/00107942 from sent22

Text  : Obaj mają za sobą występy w reprezentacji .
Tokens: 1___ 2___ 3_ 4___ 5______ 6 7____________ 8

Chunks:

2016-10-31 14:04:13,428 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 175 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107944.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107944.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3944 from articles/00107944 from sent1

Text  : Szczupła sylwetka i bycie fit - ile to kosztuje ?
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4____ 5__ 6 7__ 8_ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3945 from articles/00107944 from sent2

Text  : Aby móc pochwalić się szczupłą , wysportowaną sylwetką , potrzeba wielu wyrzeczeń .
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4__ 5_______ 6 7___________ 8_______ 9 10______ 11___ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3946 from articles/00107944 from sent3

Text  : Pomoc w uzyskaniu satysfakcjonujących efektów oferują siłownie , dietetycy ,  a  nawet restauracje .
Tokens: 1____ 2 3________ 4__________________ 5______ 6______ 7_______ 8 9________ 10 11 12___ 13_________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3947 from articles/00107944 from sent4

Text  : Pierwszym krokiem jest dobór odpowiedniej diety .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4____ 5___________ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3948 from articles/00107944 from sent5

Text  : Istnieje wiele popularnych diet , ale w większości nie są wcale zdrowe .
Tokens: 1_______ 2____ 3__________ 4___ 5 6__ 7 8_________ 9__ 10 11___ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3949 from articles/00107944 from sent6

Text  : Pomoc w kwestii nauki zdrowego żywienia oferuje wielu specjalistów .
Tokens: 1____ 2 3______ 4____ 5_______ 6_______ 7______ 8____ 9___________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3950 from articles/00107944 from sent7

Text  : - Dobór diety jest sprawą indywidualną , zależy od wieku ,  płci i  codziennego trybu życia .
Tokens: 1 2____ 3____ 4___ 5_____ 6___________ 7 8_____ 9_ 10___ 11 12__ 13 14_________ 15___ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3951 from articles/00107944 from sent8

Text  : Wbrew pozorom , aby schudnąć , wcale nie trzeba rezygnować z  ulubionych smakołyków -  przekonuje specjalista żywieniowy Adam Trząska .
Tokens: 1____ 2______ 3 4__ 5_______ 6 7____ 8__ 9_____ 10________ 11 12________ 13________ 14 15________ 16_________ 17________ 18__ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Adam Trząska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3952 from articles/00107944 from sent9

Text  : Radzi , by na przykład zamiast ciastek przy porannej kawie zjeść kilka kostek gorzkiej czekolady ,  bo jest mniej kaloryczna .
Tokens: 1____ 2 3_ 4_ 5_______ 6______ 7______ 8___ 9_______ 10___ 11___ 12___ 13____ 14______ 15_______ 16 17 18__ 19___ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3953 from articles/00107944 from sent10

Text  : Dietetycy oferują dziś pomoc nie tylko w skutecznym odchudzaniu ,  ale nawet w  takim doborze posiłków ,  który zwiększy szanse na rzucenie palenia .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4____ 5__ 6____ 7 8_________ 9__________ 10 11_ 12___ 13 14___ 15_____ 16______ 17 18___ 19______ 20____ 21 22______ 23_____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3954 from articles/00107944 from sent11

Text  : Jednorazowa porada u takiego specjalisty kosztuje zwykle ponad sto złotych .
Tokens: 1__________ 2_____ 3 4______ 5__________ 6_______ 7_____ 8____ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = złotych (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3955 from articles/00107944 from sent12

Text  : Na nasz wygląd i samopoczucie wpływa stopień aktywności fizycznej .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4 5___________ 6_____ 7______ 8_________ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3956 from articles/00107944 from sent13

Text  : Poświęcenie kilkudziesięciu minut dziennie na przejażdżkę rowerem lub chociażby spacer zapewni lepszą kondycję i  ochroni przed chorobami układu krwionośnego .
Tokens: 1__________ 2______________ 3____ 4_______ 5_ 6__________ 7______ 8__ 9________ 10____ 11_____ 12____ 13______ 14 15_____ 16___ 17_______ 18____ 19__________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3957 from articles/00107944 from sent14

Text  : Zbędne kilogramy można zrzucić również na siłowni pod okiem instruktora fitness .
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4______ 5______ 6_ 7______ 8__ 9____ 10_________ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3958 from articles/00107944 from sent15

Text  : - Na co dzień mam mało wolnego czasu .
Tokens: 1 2_ 3_ 4____ 5__ 6___ 7______ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3959 from articles/00107944 from sent16

Text  : Do tej pory wieczory spędzał em przed telewizorem .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4_______ 5______ 6_ 7____ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3960 from articles/00107944 from sent17

Text  : Wykupienie karnetu na siłownię zmotywowało mnie do ruszenia się z  kanapy -  opowiada pan Krzysztof .
Tokens: 1_________ 2______ 3_ 4_______ 5__________ 6___ 7_ 8_______ 9__ 10 11____ 12 13______ 14_ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Krzysztof (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3961 from articles/00107944 from sent18

Text  : Decydując się na korzystanie z siłowni , warto zadbać o  odpowiednie przygotowanie .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4__________ 5 6______ 7 8____ 9_____ 10 11_________ 12___________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3962 from articles/00107944 from sent19

Text  : Strój nie może krępować ruchów , musi być przewiewny .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4_______ 5_____ 6 7___ 8__ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3963 from articles/00107944 from sent20

Text  : Najważniejsze są jednak buty .
Tokens: 1____________ 2_ 3_____ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3964 from articles/00107944 from sent21

Text  : Muszą być wygodne i dopasowane do rodzaju wykonywanych ćwiczeń .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4 5_________ 6_ 7______ 8___________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3965 from articles/00107944 from sent22

Text  : - Za siłownię płacę miesięcznie 130 złotych .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4____ 5__________ 6__ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = złotych (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3966 from articles/00107944 from sent23

Text  : Strój i buty to zakup jednorazowy , wydał em na nie około 600 zł -  sumuje pan Krzysztof .
Tokens: 1____ 2 3___ 4_ 5____ 6__________ 7 8____ 9_ 10 11_ 12___ 13_ 14 15 16____ 17_ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = Krzysztof (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3967 from articles/00107944 from sent24

Text  : Mężczyzna liczy , że wydatek się opłaci i uda mu się zrzucić kilka kilogramów .
Tokens: 1________ 2____ 3 4_ 5______ 6__ 7_____ 8 9__ 10 11_ 12_____ 13___ 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3968 from articles/00107944 from sent25

Text  : Dba o to również jego instruktorka .
Tokens: 1__ 2 3_ 4______ 5___ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3969 from articles/00107944 from sent26

Text  : - Ludzie błędnie myślą , że szybciej schudną , jeśli będą się zamęczać ćwiczeniami .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4____ 5 6_ 7_______ 8______ 9 10___ 11__ 12_ 13______ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3970 from articles/00107944 from sent27

Text  : Warto pamiętać , że tłuszcz spalamy po czterdziestu minutach wysiłku ,  nawet niezbyt intensywnego -  tłumaczy pani Beata ,  która od ośmiu lat doradza osobom starającym się zmniejszyć wagę .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_ 5______ 6______ 7_ 8___________ 9_______ 10_____ 11 12___ 13_____ 14__________ 15 16______ 17__ 18___ 19 20___ 21 22___ 23_ 24_____ 25____ 26________ 27_ 28________ 29__ 30

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Beata (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:13,544 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 176 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107945.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107945.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3971 from articles/00107945 from sent1

Text  : Koncert CeZika .
Tokens: 1______ 2_____ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Koncert CeZika (confidence=0.77)
  FalseNegative nam [2,2] = CeZika

(ChunkerEvaluator) Sentence #3972 from articles/00107945 from sent2

Text  : Gwiazda internetu stanie na scenie
Tokens: 1______ 2________ 3_____ 4_ 5_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3973 from articles/00107945 from sent3

Text  : Jego piosenki umieszczone w sieci obejrzały miliony osób .
Tokens: 1___ 2_______ 3__________ 4 5____ 6________ 7______ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3974 from articles/00107945 from sent4

Text  : Lubi grać na gitarze , długo pospać , a także wyć do księżyca .
Tokens: 1___ 2___ 3_ 4______ 5 6____ 7_____ 8 9 10___ 11_ 12 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3975 from articles/00107945 from sent5

Text  : Teraz CeZik przyjedzie do Częstochowy .
Tokens: 1____ 2____ 3_________ 4_ 5__________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = CeZik (confidence=0.84)
  TruePositive nam [5,5] = Częstochowy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3976 from articles/00107945 from sent6

Text  : Klub Rura zaprasza na wieczór z nim w piątek 5  października .
Tokens: 1___ 2___ 3_______ 4_ 5______ 6 7__ 8 9_____ 10 11__________ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Klub Rura (confidence=0.50)
  FalseNegative nam [2,2] = Rura

(ChunkerEvaluator) Sentence #3977 from articles/00107945 from sent7

Text  : Ci , którzy zetknęli się z jego twórczością , przyjdą na ten koncert .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4_______ 5__ 6 7___ 8__________ 9 10_____ 11 12_ 13_____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3978 from articles/00107945 from sent8

Text  : Ci , którzy nie znają jego artystycznych dokonań , koniecznie powinni zajrzeć do Rury chociaż na chwilę .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4__ 5____ 6___ 7____________ 8______ 9 10________ 11_____ 12_____ 13 14__ 15_____ 16 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Rury (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3979 from articles/00107945 from sent9

Text  : Warto przecież zobaczyć faceta , którego piosenki i klipy w  internecie były obejrzane -  bagatela -  ponad 23 miliony razy .
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4_____ 5 6______ 7_______ 8 9____ 10 11________ 12__ 13_______ 14 15______ 16 17___ 18 19_____ 20__ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3980 from articles/00107945 from sent10

Text  : Upodobał sobie śpiewanie znanych utworów na kilka głosów , nagrał cover zespołu Hey na patelniach ,  garnkach i  kieliszkach ,  a  także wykazał się niezwykłą umiejętnością śpiewania od tyłu .
Tokens: 1_______ 2____ 3________ 4______ 5______ 6_ 7____ 8_____ 9 10____ 11___ 12_____ 13_ 14 15________ 16 17______ 18 19_________ 20 21 22___ 23_____ 24_ 25_______ 26___________ 27_______ 28 29__ 30

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Hey (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3981 from articles/00107945 from sent11

Text  : Z największą przyjemnością bawi się też stylami muzycznymi .
Tokens: 1 2_________ 3____________ 4___ 5__ 6__ 7______ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3982 from articles/00107945 from sent12

Text  : W klipie „ Te ostatnie niedziele ” w ciągu dwóch minut miesza 10 diametralnie odmiennych gatunków .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5_______ 6________ 7 8 9____ 10___ 11___ 12____ 13 14__________ 15________ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Te ostatnie niedziele (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3983 from articles/00107945 from sent13

Text  : Olbrzymią popularnością cieszył się jego projekt „ KlejNuty ” .
Tokens: 1________ 2____________ 3______ 4__ 5___ 6______ 7 8_______ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = KlejNuty (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3984 from articles/00107945 from sent14

Text  : Są to kompozycje , które powstały poprzez dobieranie i sklejanie przeróżnych materiałów wideo .
Tokens: 1_ 2_ 3_________ 4 5____ 6_______ 7______ 8_________ 9 10_______ 11_________ 12________ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3985 from articles/00107945 from sent15

Text  : Artysta wziął na tapetę celebrytów , montując wypowiedzi m .  in .  Krzysztofa Ibisza ,  Magdy Gessler czy Marcina Najmana .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4_____ 5_________ 6 7_______ 8_________ 9 10 11 12 13________ 14____ 15 16___ 17_____ 18_ 19_____ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Krzysztofa Ibisza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Magdy Gessler (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Marcina Najmana (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3986 from articles/00107945 from sent16

Text  : Choć najłatwiej znaleźć go w internecie ( na YouTube i  jego stronie )  ,  CeZik nie stroni od koncertów -  pod warunkiem że nie są to występy na dużych scenach plenerowych ,  w  hipermarketach ,  centrach handlowych ,  na urodzinach ,  weselach i  chrzcinach .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4_ 5 6_________ 7 8_ 9______ 10 11__ 12_____ 13 14 15___ 16_ 17____ 18 19_______ 20 21_ 22_______ 23 24_ 25 26 27_____ 28 29____ 30_____ 31_________ 32 33 34____________ 35 36______ 37________ 38 39 40________ 41 42______ 43 44________ 45

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = YouTube (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = CeZik (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3987 from articles/00107945 from sent17

Text  : Zazwyczaj siada przed kameralną publicznością z gitarą i laptopem podłączonym do rzutnika ,  by zaprezentować swoje dotychczasowe osiągnięcia muzyczne .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4________ 5____________ 6 7_____ 8 9_______ 10_________ 11 12______ 13 14 15___________ 16___ 17___________ 18_________ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3988 from articles/00107945 from sent18

Text  : Koncert CeZika nosi tytuł „ Kameralny Akt Solowy ” .
Tokens: 1______ 2_____ 3___ 4____ 5 6________ 7__ 8_____ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = CeZika (confidence=0.95)
  TruePositive nam [6,8] = Kameralny Akt Solowy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3989 from articles/00107945 from sent19

Text  : Rozpocznie się w częstochowskim klubie Rura ( Al . NMP 38 )  o  godz .  20 .
Tokens: 1_________ 2__ 3 4_____________ 5_____ 6___ 7 8_ 9 10_ 11 12 13 14__ 15 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rura (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,10] = Al . NMP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3990 from articles/00107945 from sent20

Text  : Liczba miejsc ograniczona , organizatorzy wpuszczą do sali tylko 120 widzów .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__________ 4 5____________ 6_______ 7_ 8___ 9____ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3991 from articles/00107945 from sent21

Text  : Bilety kosztują 20 zł , można je kupić na miejscu oraz w  Sweet Home Cafe przy ul .  Waszyngtona 18 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4_ 5 6____ 7_ 8____ 9_ 10_____ 11__ 12 13___ 14__ 15__ 16__ 17 18 19_________ 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = Sweet Home Cafe (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Waszyngtona (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:13,650 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 177 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107948.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107948.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #3992 from articles/00107948 from sent1

Text  : Łódzka kariera Jerzego Widzyka
Tokens: 1_____ 2______ 3______ 4______

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jerzego Widzyka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3993 from articles/00107948 from sent2

Text  : Jerzy Widzyk , były burmistrz Żywca i były radny z  Bielska -  Białej ,  został doradcą Jerzego Kropiwnickiego ,  prezydenta Łodzi .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4___ 5________ 6____ 7 8___ 9____ 10 11_____ 12 13____ 14 15____ 16_____ 17_____ 18____________ 19 20________ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jerzy Widzyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Żywca (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,13] = Bielska - Białej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Jerzego Kropiwnickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3994 from articles/00107948 from sent3

Text  : Wkrótce zasiądzie także w radzie nadzorczej Grupowej Oczyszczalni Ścieków .
Tokens: 1______ 2________ 3____ 4 5_____ 6_________ 7_______ 8___________ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Grupowej Oczyszczalni Ścieków (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3995 from articles/00107948 from sent4

Text  : W rządzie AWS obaj panowie byli ministerialnymi kolegami .
Tokens: 1 2______ 3__ 4___ 5______ 6___ 7______________ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = AWS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3996 from articles/00107948 from sent5

Text  : Znowu razem
Tokens: 1____ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3997 from articles/00107948 from sent6

Text  : Jerzy Widzyk , były burmistrz Żywca i były radny z  Bielska -  Białej ,  został doradcą Jerzego Kropiwnickiego ,  prezydenta Łodzi .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4___ 5________ 6____ 7 8___ 9____ 10 11_____ 12 13____ 14 15____ 16_____ 17_____ 18____________ 19 20________ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jerzy Widzyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Żywca (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,13] = Bielska - Białej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Jerzego Kropiwnickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3998 from articles/00107948 from sent7

Text  : Wkrótce zasiądzie także w radzie nadzorczej Grupowej Oczyszczalni Ścieków .
Tokens: 1______ 2________ 3____ 4 5_____ 6_________ 7_______ 8___________ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Grupowej Oczyszczalni Ścieków (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #3999 from articles/00107948 from sent8

Text  : W rządzie AWS obaj panowie byli ministerialnymi kolegami .
Tokens: 1 2______ 3__ 4___ 5______ 6___ 7______________ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = AWS (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4000 from articles/00107948 from sent9

Text  : Informację o tym , że były minister transportu jest doradcą prezydenta Łodzi ,  potwierdza biuro prasowe UMŁ .
Tokens: 1_________ 2 3__ 4 5_ 6___ 7_______ 8_________ 9___ 10_____ 11________ 12___ 13 14________ 15___ 16_____ 17_ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = UMŁ (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4001 from articles/00107948 from sent10

Text  : - Pan Widzyk będzie pełnomocnikiem do spraw infrastruktury - informuje Marzena Korosteńska z  biura prasowego .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_____ 5_____________ 6_ 7____ 8_____________ 9 10_______ 11_____ 12_________ 13 14___ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Widzyk (confidence=0.87)
  TruePositive nam [11,12] = Marzena Korosteńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4002 from articles/00107948 from sent11

Text  : Jak się dowiedzieli śmy , będzie zasiadał również w radzie nadzorczej Grupowej Oczyszczalni Ścieków .
Tokens: 1__ 2__ 3__________ 4__ 5 6_____ 7_______ 8______ 9 10____ 11________ 12______ 13__________ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = Grupowej Oczyszczalni Ścieków (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4003 from articles/00107948 from sent12

Text  : - Kandydatura pana Widzyka została wskazana przez właściciela oczyszczalni ,  czyli miasto -  usłyszeli śmy w  sekretariacie GOŚ .
Tokens: 1 2__________ 3___ 4______ 5______ 6_______ 7____ 8__________ 9___________ 10 11___ 12____ 13 14_______ 15_ 16 17___________ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Widzyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = GOŚ (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4004 from articles/00107948 from sent13

Text  : To nie wszystkie posady , na których zasiada ministerialny kolega Jerzego Kropiwnickiego z  czasów rządu Jerzego Buzka .
Tokens: 1_ 2__ 3________ 4_____ 5 6_ 7______ 8______ 9____________ 10____ 11_____ 12____________ 13 14____ 15___ 16_____ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Jerzego Kropiwnickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Jerzego Buzka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4005 from articles/00107948 from sent14

Text  : Widzyk został pod koniec lutego 2002 roku pełnomocnikiem prezydenta Bielska -  Białej ds .  budowy dróg ekspresowych .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4_____ 5_____ 6___ 7___ 8_____________ 9_________ 10_____ 11 12____ 13 14 15____ 16__ 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Bielska - Białej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Widzyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #4006 from articles/00107948 from sent15

Text  : Ma czuwać nad całością prac związanych z budową dróg Bielsko -  Biała -  Cieszyn i  Bielsko -  Biała -  Zwardoń .
Tokens: 1_ 2_____ 3__ 4_______ 5___ 6_________ 7 8_____ 9___ 10_____ 11 12___ 13 14_____ 15 16_____ 17 18___ 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Bielsko - Biała (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Cieszyn (confidence=0.98)
  TruePositive nam [16,18] = Bielsko - Biała (confidence=0.97)
  TruePositive nam [20,20] = Zwardoń (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4007 from articles/00107948 from sent16

Text  : Piastuje to stanowisko do dziś .
Tokens: 1_______ 2_ 3_________ 4_ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4008 from articles/00107948 from sent17

Text  : Jak były minister połączy tyle funkcji ?
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4______ 5___ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4009 from articles/00107948 from sent18

Text  : - W Bielsku - Białej doradzam przy budowie drogi ekspresowej .
Tokens: 1 2 3______ 4 5_____ 6_______ 7___ 8______ 9____ 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Bielsku - Białej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4010 from articles/00107948 from sent19

Text  : Część jest już realizowana , nie zajmuje mi to aż tak dużo czasu ,  więc nie widzę problemu by obie sprawy pogodzić -  twierdzi Jerzy Widzyk .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4__________ 5 6__ 7______ 8_ 9_ 10 11_ 12__ 13___ 14 15__ 16_ 17___ 18______ 19 20__ 21____ 22______ 23 24______ 25___ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Jerzy Widzyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4011 from articles/00107948 from sent20

Text  : - Przyjął em to stanowisko , bo Łódź czeka wiele projektów do zrealizowania .
Tokens: 1 2______ 3_ 4_ 5_________ 6 7_ 8___ 9____ 10___ 11_______ 12 13___________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Łódź (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4012 from articles/00107948 from sent21

Text  : Widzyk nie mieszka w Łodzi , do pracy będzie dojeżdżał z  Warszawy .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4 5____ 6 7_ 8____ 9_____ 10_______ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Warszawy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Widzyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #4013 from articles/00107948 from sent22

Text  : - Nawet trzy , cztery razy w tygodniu - obiecuje .
Tokens: 1 2____ 3___ 4 5_____ 6___ 7 8_______ 9 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4014 from articles/00107948 from sent23

Text  : Były minister nie wie też , ile będzie zarabiał jako doradca i  członek rady nadzorczej gminnej spółki .
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4__ 5__ 6 7__ 8_____ 9_______ 10__ 11_____ 12 13_____ 14__ 15________ 16_____ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4015 from articles/00107948 from sent24

Text  : Chcieli śmy spytać prezydenta Kropiwnickiego , dlaczego musiał ściągać fachowca aż z  Żywiecczyzny .
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4_________ 5_____________ 6 7_______ 8_____ 9______ 10______ 11 12 13__________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Kropiwnickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Żywiecczyzny (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4016 from articles/00107948 from sent25

Text  : Czy w Łodzi nie ma ani jednego specjalisty , który mógł by się zająć pozyskiwaniem funduszy z  Unii Europejskiej ?
Tokens: 1__ 2 3____ 4__ 5_ 6__ 7______ 8__________ 9 10___ 11__ 12 13_ 14___ 15___________ 16______ 17 18__ 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Łodzi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4017 from articles/00107948 from sent26

Text  : Gdy na stanowisko dyrektora Teatru Nowego forsowano kandydaturę Grzegorza Królikiewicza ,  jednym z  argumentów prezydenta był fakt ,  że jest łodzianinem .
Tokens: 1__ 2_ 3_________ 4________ 5_____ 6_____ 7________ 8__________ 9________ 10___________ 11 12____ 13 14________ 15________ 16_ 17__ 18 19 20__ 21_________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Teatru Nowego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Grzegorza Królikiewicza (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [21,21] = łodzianinem

(ChunkerEvaluator) Sentence #4018 from articles/00107948 from sent27

Text  : Czy też nominacja Jerzego Widzyka to po prostu zatrudnienie kolegi z  rządu ?
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4______ 5______ 6_ 7_ 8_____ 9___________ 10____ 11 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Jerzego Widzyka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4019 from articles/00107948 from sent28

Text  : W piątek prezydent , któremu przesłali śmy pytania faksem ,  nie znalazł dla „  Gazety ”  czasu ,  ponieważ wyjeżdżał na dwudniową naradę do Dobieszkowa .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4 5______ 6________ 7__ 8______ 9_____ 10 11_ 12_____ 13_ 14 15____ 16 17___ 18 19______ 20_______ 21 22_______ 23____ 24 25_________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Gazety (confidence=0.99)
  TruePositive nam [25,25] = Dobieszkowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4020 from articles/00107948 from sent29

Text  : W Dobieszkowie również nie chciał z nami rozmawiać .
Tokens: 1 2___________ 3______ 4__ 5_____ 6 7___ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Dobieszkowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4021 from articles/00107948 from sent30

Text  : - Nie będzie żadnych komentarzy - mówił wzburzony .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4______ 5_________ 6 7____ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4022 from articles/00107948 from sent31

Text  : - Proszę się skontaktować z biurem prasowym i przyjść na rozmowę w  poniedziałek .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4___________ 5 6_____ 7_______ 8 9______ 10 11_____ 12 13__________ 14

Chunks:

2016-10-31 14:04:13,797 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 178 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107949.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107949.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4023 from articles/00107949 from sent1

Text  : Frydrych wydaje
Tokens: 1_______ 2_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Frydrych (confidence=0.58)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4024 from articles/00107949 from sent2

Text  : Urodzony przed pół wiekiem Waldemar Fydrych studiował we Wrocławiu historię i  historię sztuki (  pisał pracę magisterską o  historii pożarów i  sikawek )  .
Tokens: 1_______ 2____ 3__ 4______ 5_______ 6______ 7________ 8_ 9________ 10______ 11 12______ 13____ 14 15___ 16___ 17_________ 18 19______ 20_____ 21 22_____ 23 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Waldemar Fydrych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4025 from articles/00107949 from sent3

Text  : Sławny na całą Polskę stał się na początku lat 80 .  ,  kiedy wraz z  przyjaciółmi z  kontestatorskiego Ruchu Nowej Kultury zaczął malować krasnoludki na plamach powstających po zamalowywaniu na murach haseł opozycyjnych .
Tokens: 1_____ 2_ 3___ 4_____ 5___ 6__ 7_ 8_______ 9__ 10 11 12 13___ 14__ 15 16__________ 17 18_______________ 19___ 20___ 21_____ 22____ 23_____ 24_________ 25 26_____ 27__________ 28 29___________ 30 31____ 32___ 33__________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polskę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Ruchu Nowej Kultury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4026 from articles/00107949 from sent4

Text  : W 1986 r . Major powołał do życia Pomarańczową Alternatywę i  rozszerzył działalność na serię niezwykłych happeningów organizowanych m  .  in .  z  okazji rocznicy rewolucji październikowej ,  Dnia Kobiet ,  Dnia Tajniaka czy Dnia Krasnoludka .
Tokens: 1 2___ 3 4 5____ 6______ 7_ 8____ 9___________ 10_________ 11 12________ 13_________ 14 15___ 16_________ 17_________ 18____________ 19 20 21 22 23 24____ 25______ 26_______ 27_____________ 28 29__ 30____ 31 32__ 33______ 34_ 35__ 36_________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Pomarańczową Alternatywę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Dnia Kobiet (confidence=0.99)
  TruePositive nam [32,33] = Dnia Tajniaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Dnia Krasnoludka (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Major (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [26,27] = rewolucji październikowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #4027 from articles/00107949 from sent5

Text  : Happeningi miały zawsze przebieg pokojowy , np . rozdawano kobietom podpaski .
Tokens: 1_________ 2____ 3_____ 4_______ 5_______ 6 7_ 8 9________ 10______ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4028 from articles/00107949 from sent6

Text  : Mimo to milicja próbowała je rozpraszać , w efekcie ośmieszając się .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4________ 5_ 6_________ 7 8 9______ 10_________ 11_ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4029 from articles/00107949 from sent7

Text  : Po happeningu z okazji Dnia Kobiet w 1988 r .
Tokens: 1_ 2_________ 3 4_____ 5___ 6_____ 7 8___ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Dnia Kobiet (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4030 from articles/00107949 from sent8

Text  : Majora aresztowano , a niejaki porucznik Gołąbek sporządził taką oto notatkę :  „  Z  przeprowadzonej rozmowy operacyjnej z  ob .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4 5______ 6________ 7______ 8_________ 9___ 10_ 11_____ 12 13 14 15_____________ 16_____ 17_________ 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Gołąbek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4031 from articles/00107949 from sent9

Text  : Fydrych Waldemar .
Tokens: 1______ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Fydrych Waldemar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4032 from articles/00107949 from sent10

Text  : Zawód „ historyk sztuki ” .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4_____ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4033 from articles/00107949 from sent11

Text  : Nie pracuje .
Tokens: 1__ 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4034 from articles/00107949 from sent12

Text  : Źródło utrzymania - praca dorywcza .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4____ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4035 from articles/00107949 from sent13

Text  : Rodzina na utrzymaniu - nie posiada .
Tokens: 1______ 2_ 3_________ 4 5__ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4036 from articles/00107949 from sent14

Text  : Nie posiada stałego miejsca zameldowania .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4______ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4037 from articles/00107949 from sent15

Text  : Przyznał , że brak stałego miejsca zamieszkania utrudnia mu w  przygotowaniu do wydania przez wydawnictwo Ossolineum swoich opowiadań .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4___ 5______ 6______ 7___________ 8_______ 9_ 10 11___________ 12 13_____ 14___ 15_________ 16________ 17____ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Ossolineum (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4038 from articles/00107949 from sent16

Text  : Treścią tych opowiadań ma być życie w kawiarniach ( .  .  .  )  .
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4_ 5__ 6____ 7 8__________ 9 10 11 12 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4039 from articles/00107949 from sent17

Text  : Przed zatrzymaniem ww . na Kuźniczej wraz z 2 .  kolegami niósł biały materac z  napisem i  elementami graficznymi ,  takimi jak „  Pershingom nie ,  podpaskom tak !  ”  .
Tokens: 1____ 2___________ 3_ 4 5_ 6________ 7___ 8 9 10 11______ 12___ 13___ 14_____ 15 16_____ 17 18________ 19_________ 20 21____ 22_ 23 24________ 25_ 26 27_______ 28_ 29 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kuźniczej (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [24,24] = Pershingom (confidence=0.58)
  FalseNegative nam [24,28] = Pershingom nie , podpaskom tak

(ChunkerEvaluator) Sentence #4040 from articles/00107949 from sent18

Text  : W trakcie przemarszu wręczał przechodzącym kobietom podpaski higieniczne .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4______ 5____________ 6_______ 7_______ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4041 from articles/00107949 from sent19

Text  : Ob . Fydrych Waldemar odmawia podania , ile mieli podpasek higienicznych i  nie chce podać źródła ich pochodzenia ”  .
Tokens: 1_ 2 3______ 4_______ 5______ 6______ 7 8__ 9____ 10______ 11___________ 12 13_ 14__ 15___ 16____ 17_ 18_________ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Fydrych Waldemar (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4042 from articles/00107949 from sent20

Text  : Na początku lat 90 .
Tokens: 1_ 2_______ 3__ 4_ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4043 from articles/00107949 from sent21

Text  : Major wyjechał do Paryża .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4_____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Paryża (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Major (confidence=0.77)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4044 from articles/00107949 from sent22

Text  : Wrócił w 2000 r . i reaktywował Pomarańczową Alternatywę .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4 5 6 7__________ 8___________ 9__________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Pomarańczową Alternatywę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4045 from articles/00107949 from sent23

Text  : Do księgarń trafiły właśnie Fydrycha „ Żywoty mężów pomarańczowych ”  .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4______ 5_______ 6 7_____ 8____ 9_____________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Fydrycha (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [7,9] = Żywoty mężów pomarańczowych

(ChunkerEvaluator) Sentence #4046 from articles/00107949 from sent24

Text  : Z jej autorem będzie można spotkać się dziś o godz .  18 w  Poleskim Ośrodku Sztuki przy ul .  Krzemienieckiej 2  .
Tokens: 1 2__ 3______ 4_____ 5____ 6______ 7__ 8___ 9 10__ 11 12 13 14______ 15_____ 16____ 17__ 18 19 20_____________ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = Poleskim Ośrodku Sztuki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Krzemienieckiej (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:13,909 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 179 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107951.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107951.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4047 from articles/00107951 from sent1

Text  : Egypt's New Old Government
Tokens: 1______ 2__ 3__ 4_________

Chunks:
  FalsePositive nam [1,4] = Egypt's New Old Government (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Egypt's

(ChunkerEvaluator) Sentence #4048 from articles/00107951 from sent2

Text  : CAIRO - Egypt's first - ever freely elected president ,  the Muslim Brotherhood's Mohamed Morsi ,  has appointed his first cabinet ,  and guess what ?
Tokens: 1____ 2 3______ 4____ 5 6___ 7_____ 8______ 9________ 10 11_ 12____ 13___________ 14_____ 15___ 16 17_ 18_______ 19_ 20___ 21_____ 22 23_ 24___ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = CAIRO (confidence=0.91)
  TruePositive nam [3,3] = Egypt's (confidence=0.52)
  TruePositive nam [12,13] = Muslim Brotherhood's (confidence=0.96)
  TruePositive nam [14,15] = Mohamed Morsi (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4049 from articles/00107951 from sent3

Text  : It is crammed with officials from the old regime .
Tokens: 1_ 2_ 3______ 4___ 5________ 6___ 7__ 8__ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4050 from articles/00107951 from sent4

Text  : Morsi's government clearly reflects the balance of power between the president and the Supreme Council of the Armed Forces (  SCAF )  .
Tokens: 1______ 2_________ 3______ 4_______ 5__ 6______ 7_ 8____ 9______ 10_ 11_______ 12_ 13_ 14_____ 15_____ 16 17_ 18___ 19____ 20 21__ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Morsi's (confidence=0.93)
  TruePositive nam [21,21] = SCAF (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [14,15] = Supreme Council (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,19] = Armed Forces (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [14,19] = Supreme Council of the Armed Forces

(ChunkerEvaluator) Sentence #4051 from articles/00107951 from sent5

Text  : But it also reflects the strategy of the Muslim Brothers to shift that balance .
Tokens: 1__ 2_ 3___ 4_______ 5__ 6_______ 7_ 8__ 9_____ 10______ 11 12___ 13__ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Muslim Brothers (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4052 from articles/00107951 from sent6

Text  : Thirty - five ministers were chosen by the new prime minister ,  Hisham Qandil ,  seven of whom (  including Qandil )  were ministers in the previous SCAF -  appointed government .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4________ 5___ 6_____ 7_ 8__ 9__ 10___ 11______ 12 13____ 14____ 15 16___ 17 18__ 19 20_______ 21____ 22 23__ 24_______ 25 26_ 27______ 28__ 29 30_______ 31________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Hisham Qandil (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Qandil (confidence=0.92)
  TruePositive nam [28,28] = SCAF (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Thirty (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4053 from articles/00107951 from sent7

Text  : Five ministries - information , higher education , youth ,  labor ,  and housing -  were given to the Muslim Brothers '  Freedom and Justice Party (  FJP )  .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4__________ 5 6_____ 7________ 8 9____ 10 11___ 12 13_ 14_____ 15 16__ 17___ 18 19_ 20____ 21______ 22 23_____ 24_ 25_____ 26___ 27 28_ 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Muslim Brothers (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = FJP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [23,23] = Freedom (confidence=0.68)
  FalsePositive nam [25,26] = Justice Party (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [23,26] = Freedom and Justice Party

(ChunkerEvaluator) Sentence #4054 from articles/00107951 from sent8

Text  : Other pro - revolution figures secured several cabinet portfolios as well :  education ,  legal and parliamentary affairs ,  industry and foreign trade ,  and most importantly ,  the justice ministry .
Tokens: 1____ 2__ 3 4_________ 5______ 6______ 7______ 8______ 9_________ 10 11__ 12 13_______ 14 15___ 16_ 17___________ 18_____ 19 20______ 21_ 22_____ 23___ 24 25_ 26__ 27_________ 28 29_ 30_____ 31______ 32

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Other (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4055 from articles/00107951 from sent9

Text  : The " power ” ministries - interior and defense -  were kept under the control of figures associated with the former regime .
Tokens: 1__ 2 3____ 4 5_________ 6 7_______ 8__ 9______ 10 11__ 12__ 13___ 14_ 15_____ 16 17_____ 18________ 19__ 20_ 21____ 22____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4056 from articles/00107951 from sent10

Text  : Field Marshal ( and SCAF leader ) Hussein Tantawy retained his post as Defense Minister ,  and General Ahmed Gamal al -  Din was appointed to head the interior ministry ,  whose brutal behavior sparked the revolution .
Tokens: 1____ 2______ 3 4__ 5___ 6_____ 7 8______ 9______ 10______ 11_ 12__ 13 14_____ 15______ 16 17_ 18_____ 19___ 20___ 21 22 23_ 24_ 25_______ 26 27__ 28_ 29______ 30______ 31 32___ 33____ 34______ 35_____ 36_ 37________ 38

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = SCAF (confidence=0.78)
  TruePositive nam [8,9] = Hussein Tantawy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,23] = Ahmed Gamal al - Din (confidence=0.63)
  FalsePositive nam [2,2] = Marshal (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [14,15] = Defense Minister (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = General (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4057 from articles/00107951 from sent11

Text  : Gamal al - Din's uncle , Abd al - Ahad Gamal al -  Din ,  was the ruling National Democratic Party's parliamentary majority leader during the 2000's .
Tokens: 1____ 2_ 3 4____ 5____ 6 7__ 8_ 9 10__ 11___ 12 13 14_ 15 16_ 17_ 18____ 19______ 20________ 21_____ 22___________ 23______ 24____ 25____ 26_ 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [19,21] = National Democratic Party's (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [1,5] = Gamal al - Din's uncle (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,14] = Ahad Gamal al - Din (confidence=0.82)
  FalseNegative nam [1,4] = Gamal al - Din's
  FalseNegative nam [7,14] = Abd al - Ahad Gamal al - Din

(ChunkerEvaluator) Sentence #4058 from articles/00107951 from sent12

Text  : His nephew was a hardliner during negotiations to release political prisoners ,  as well as during talks to end the street clashes of November 2011 .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4 5________ 6_____ 7___________ 8_ 9______ 10_______ 11_______ 12 13 14__ 15 16____ 17___ 18 19_ 20_ 21____ 22_____ 23 24______ 25__ 26

Chunks:
  FalsePositive nam [24,25] = November 2011 (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4059 from articles/00107951 from sent13

Text  : He was also a witness in the " Giza Officers Trial ,  ”  in which 17 policemen were accused of killing and injuring protesters in January 2011 .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4 5______ 6_ 7__ 8 9___ 10______ 11___ 12 13 14 15___ 16 17_______ 18__ 19_____ 20 21_____ 22_ 23______ 24________ 25 26_____ 27__ 28

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Giza Officers Trial (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [26,27] = January 2011 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4060 from articles/00107951 from sent14

Text  : He defended the policemen , claiming that the victims had been killed in "  self -  defense .  ”
Tokens: 1_ 2_______ 3__ 4________ 5 6_______ 7___ 8__ 9______ 10_ 11__ 12____ 13 14 15__ 16 17_____ 18 19

Chunks:
  FalsePositive nam [15,18] = self - defense . (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4061 from articles/00107951 from sent15

Text  : Nonetheless , Ashraf al - Banna , a co -  founder of the reformist General Coalition for Police Officers (  GCPO )  ,  remains hopeful :  "  He was an effective deputy [  minister of interior ]  .  .  .  [  so ]  we expect some reforms .
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4_ 5 6____ 7 8 9_ 10 11_____ 12 13_ 14_______ 15_____ 16_______ 17_ 18____ 19______ 20 21__ 22 23 24_____ 25_____ 26 27 28 29_ 30 31_______ 32____ 33 34______ 35 36______ 37 38 39 40 41 42 43 44 45____ 46__ 47_____ 48

Chunks:
  TruePositive nam [3,6] = Ashraf al - Banna (confidence=0.93)
  TruePositive nam [21,21] = GCPO (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [1,1] = Nonetheless (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [15,16] = General Coalition (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [18,19] = Police Officers (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [15,19] = General Coalition for Police Officers

(ChunkerEvaluator) Sentence #4062 from articles/00107951 from sent16

Text  : The situation in the ministry is unsustainable . ”
Tokens: 1__ 2________ 3_ 4__ 5_______ 6_ 7____________ 8 9

Chunks:
  FalsePositive nam [6,8] = is unsustainable . (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4063 from articles/00107951 from sent17

Text  : But others , like the members of the more revolutionary Officers but Honorable Coalition ,  accuse Gamal al -  Din of being a  member of a  powerful anti -  reform faction in the ministry ,  dubbed "  al -  Adly's men ”  (  after former Interior Minister Habib al -  Adly )  .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4___ 5__ 6______ 7_ 8__ 9___ 10___________ 11______ 12_ 13_______ 14_______ 15 16____ 17___ 18 19 20_ 21 22___ 23 24____ 25 26 27______ 28__ 29 30____ 31_____ 32 33_ 34______ 35 36____ 37 38 39 40____ 41_ 42 43 44___ 45____ 46______ 47______ 48___ 49 50 51__ 52 53

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Honorable Coalition (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,20] = Gamal al - Din (confidence=0.77)
  FalsePositive nam [11,11] = Officers (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [38,41] = al - Adly's men (confidence=0.72)
  FalsePositive nam [46,51] = Interior Minister Habib al - Adly (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [40,40] = Adly's
  FalseNegative nam [48,51] = Habib al - Adly

(ChunkerEvaluator) Sentence #4064 from articles/00107951 from sent18

Text  : As for the pro - change forces , Minister of Information Salah Abd al -  Maqsud ,  a  leading figure in the Muslim Brothers '  media wing ,  will control a  sector that continues to attack the group and Morsi ,  even after his electoral victory .
Tokens: 1_ 2__ 3__ 4__ 5 6_____ 7_____ 8 9_______ 10 11_________ 12___ 13_ 14 15 16____ 17 18 19_____ 20____ 21 22_ 23____ 24______ 25 26___ 27__ 28 29__ 30_____ 31 32____ 33__ 34_______ 35 36____ 37_ 38___ 39_ 40___ 41 42__ 43___ 44_ 45_______ 46_____ 47

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Muslim Brothers (confidence=1.00)
  TruePositive nam [40,40] = Morsi (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [9,9] = Minister (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [11,16] = Information Salah Abd al - Maqsud (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,16] = Salah Abd al - Maqsud

(ChunkerEvaluator) Sentence #4065 from articles/00107951 from sent19

Text  : The new youth minister , Osama Yassin , another leading Muslim Brother ,  was the de facto "  security chief ”  in Tahrir Square during the 18 days that toppled former President Hosni Mubarak .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4_______ 5 6____ 7_____ 8 9______ 10_____ 11____ 12_____ 13 14_ 15_ 16 17___ 18 19______ 20___ 21 22 23____ 24____ 25____ 26_ 27 28__ 29__ 30_____ 31____ 32_______ 33___ 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Osama Yassin (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Muslim Brother (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Tahrir Square (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [32,34] = President Hosni Mubarak (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [33,34] = Hosni Mubarak

(ChunkerEvaluator) Sentence #4066 from articles/00107951 from sent20

Text  : He belongs to the so - called " iron organization ,  ”  a  strong ,  committed faction led by Khairat al -  Shater ,  the Brotherhood's first deputy chairman (  deputy general guide )  .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4__ 5_ 6 7_____ 8 9___ 10__________ 11 12 13 14____ 15 16_______ 17_____ 18_ 19 20_____ 21 22 23____ 24 25_ 26___________ 27___ 28____ 29______ 30 31____ 32_____ 33___ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [20,23] = Khairat al - Shater (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = Brotherhood's (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [9,10] = iron organization (confidence=0.52)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4067 from articles/00107951 from sent21

Text  : Likewise , higher education went to Mostafa Mossad , an FJP member who was in charge of the education portfolio during Morsi's campaign .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4________ 5___ 6_ 7______ 8_____ 9 10 11_ 12____ 13_ 14_ 15 16____ 17 18_ 19_______ 20_______ 21____ 22_____ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Mostafa Mossad (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = FJP (confidence=0.95)
  TruePositive nam [22,22] = Morsi's (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [1,1] = Likewise (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4068 from articles/00107951 from sent22

Text  : The labor ministry went to Khaled al - Azhary ,  a  Brother who was deputy head of the Workers Union and a  victim of police brutality in 2010 .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4___ 5_ 6_____ 7_ 8 9_____ 10 11 12_____ 13_ 14_ 15____ 16__ 17 18_ 19_____ 20___ 21_ 22 23____ 24 25____ 26_______ 27 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Khaled al - Azhary (confidence=0.96)
  TruePositive nam [12,12] = Brother (confidence=0.96)
  TruePositive nam [19,20] = Workers Union (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4069 from articles/00107951 from sent23

Text  : For the Brothers , of course , everything could change if the government is dissolved after the upcoming parliamentary election .
Tokens: 1__ 2__ 3_______ 4 5_ 6_____ 7 8_________ 9____ 10____ 11 12_ 13________ 14 15_______ 16___ 17_ 18______ 19___________ 20______ 21

Chunks:
  FalsePositive nam [1,3] = For the Brothers (confidence=0.82)
  FalseNegative nam [3,3] = Brothers

(ChunkerEvaluator) Sentence #4070 from articles/00107951 from sent24

Text  : But , even if that happens , the experience ,  data ,  and knowledge gained will be of immense value to the Brotherhood .
Tokens: 1__ 2 3___ 4_ 5___ 6______ 7 8__ 9_________ 10 11__ 12 13_ 14_______ 15____ 16__ 17 18 19_____ 20___ 21 22_ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Brotherhood (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4071 from articles/00107951 from sent25

Text  : Four other ministries went to pro - revolution and Islamist figures .
Tokens: 1___ 2____ 3_________ 4___ 5_ 6__ 7 8_________ 9__ 10______ 11_____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Four (confidence=0.58)
  FalsePositive nam [10,10] = Islamist (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4072 from articles/00107951 from sent26

Text  : Mohamed Mahsoob , a leading figure in the moderate Islamist al -  Wasat Party who campaigned against the return of Mubarak -  era officials ,  became Minister of Legal and Parliamentary Affairs .
Tokens: 1______ 2______ 3 4 5______ 6_____ 7_ 8__ 9_______ 10______ 11 12 13___ 14___ 15_ 16________ 17_____ 18_ 19____ 20 21_____ 22 23_ 24_______ 25 26____ 27______ 28 29___ 30_ 31___________ 32_____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Mohamed Mahsoob (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Mubarak (confidence=0.89)
  FalsePositive nam [10,14] = Islamist al - Wasat Party (confidence=0.75)
  FalsePositive nam [27,27] = Minister (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [29,29] = Legal (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [31,32] = Parliamentary Affairs (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [11,14] = al - Wasat Party

(ChunkerEvaluator) Sentence #4073 from articles/00107951 from sent27

Text  : Hatem Saleh , the deputy chairman of the Civilization Party ,  which joined the Muslim Brotherhood's electoral coalition in the last parliamentary election ,  was named Minister of Industry and Foreign Trade .
Tokens: 1____ 2____ 3 4__ 5_____ 6_______ 7_ 8__ 9___________ 10___ 11 12___ 13____ 14_ 15____ 16___________ 17_______ 18_______ 19 20_ 21__ 22___________ 23______ 24 25_ 26___ 27______ 28 29______ 30_ 31_____ 32___ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Hatem Saleh (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,10] = Civilization Party (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Muslim Brotherhood's (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [27,27] = Minister (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [29,29] = Industry (confidence=0.69)
  FalsePositive nam [31,32] = Foreign Trade (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4074 from articles/00107951 from sent28

Text  : The religious endowment ministry , which influences the country's main Islamic institution ,  al -  Azhar ,  went to another of the Brothers '  allies ,  Talaat Afifi ,  the deputy head of the Islamic Legal Body for Rights and Reform ,  which comprises more than a  hundred of Egypt's leading Islamist scholars and activists .
Tokens: 1__ 2________ 3________ 4_______ 5 6____ 7_________ 8__ 9________ 10__ 11_____ 12_________ 13 14 15 16___ 17 18__ 19 20_____ 21 22_ 23______ 24 25____ 26 27____ 28___ 29 30_ 31____ 32__ 33 34_ 35_____ 36___ 37__ 38_ 39____ 40_ 41____ 42 43___ 44_______ 45__ 46__ 47 48_____ 49 50_____ 51_____ 52______ 53______ 54_ 55_______ 56

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Brothers (confidence=0.79)
  TruePositive nam [27,28] = Talaat Afifi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [50,50] = Egypt's (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [11,12] = Islamic institution (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [16,16] = Azhar (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [35,37] = Islamic Legal Body (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [39,41] = Rights and Reform (confidence=0.61)
  FalseNegative nam [14,16] = al - Azhar
  FalseNegative nam [35,41] = Islamic Legal Body for Rights and Reform

(ChunkerEvaluator) Sentence #4075 from articles/00107951 from sent29

Text  : Finally , Ahmed Mekki , the former deputy head of the Court of Cassation ,  Egypt's highest appeals court ,  will lead the justice ministry ,  which is in need of real change .
Tokens: 1______ 2 3____ 4____ 5 6__ 7_____ 8_____ 9___ 10 11_ 12___ 13 14_______ 15 16_____ 17_____ 18_____ 19___ 20 21__ 22__ 23_ 24_____ 25______ 26 27___ 28 29 30__ 31 32__ 33____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Ahmed Mekki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Court of Cassation (confidence=0.91)
  TruePositive nam [16,16] = Egypt's (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4076 from articles/00107951 from sent30

Text  : Mekki is a strong proponent of judicial independence , and was dubbed "  the revolution's representative ”  in Qandil's government .
Tokens: 1____ 2_ 3 4_____ 5________ 6_ 7_______ 8___________ 9 10_ 11_ 12____ 13 14_ 15__________ 16____________ 17 18 19______ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Qandil's (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [1,1] = Mekki

(ChunkerEvaluator) Sentence #4077 from articles/00107951 from sent31

Text  : Overall , only ten of the 35 ministries went to pro -  change forces ,  with the other ministers a  combination of old -  regime figures and technocrats without any publicly declared political affiliation .
Tokens: 1______ 2 3___ 4__ 5_ 6__ 7_ 8_________ 9___ 10 11_ 12 13____ 14____ 15 16__ 17_ 18___ 19_______ 20 21_________ 22 23_ 24 25____ 26_____ 27_ 28_________ 29_____ 30_ 31______ 32______ 33_______ 34_________ 35

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Overall (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4078 from articles/00107951 from sent32

Text  : But the choice of the ten ministries was strategically clever ,  given the Muslim Brotherhood's coming battles with SCAF .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4_ 5__ 6__ 7_________ 8__ 9____________ 10____ 11 12___ 13_ 14____ 15___________ 16____ 17_____ 18__ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Muslim Brotherhood's (confidence=0.82)
  TruePositive nam [19,19] = SCAF (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4079 from articles/00107951 from sent33

Text  : All of these ministries represent low - cost , soft power :  official institutions that can enhance pro -  change forces '  capacity to mobilize ,  give them religious legitimacy ,  and remove the threat of judicial repression as they strengthen unofficial networks on the ground .
Tokens: 1__ 2_ 3____ 4_________ 5________ 6__ 7 8___ 9 10__ 11___ 12 13______ 14__________ 15__ 16_ 17_____ 18_ 19 20____ 21____ 22 23______ 24 25______ 26 27__ 28__ 29_______ 30________ 31 32_ 33____ 34_ 35____ 36 37______ 38________ 39 40__ 41________ 42________ 43______ 44 45_ 46____ 47

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = All (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4080 from articles/00107951 from sent34

Text  : But the SCAF side is applying a similar strategy :  strengthening its hold over the key power ministries .
Tokens: 1__ 2__ 3___ 4___ 5_ 6_______ 7 8______ 9_______ 10 11___________ 12_ 13__ 14__ 15_ 16_ 17___ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = SCAF (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4081 from articles/00107951 from sent35

Text  : For example , in last week's annual personnel changes at the interior ministry ,  many of those expected to be removed ,  owing to accusations of corruption ,  complicity in repression ,  or both ,  were not .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_ 5___ 6_____ 7_____ 8________ 9______ 10 11_ 12______ 13______ 14 15__ 16 17___ 18______ 19 20 21_____ 22 23___ 24 25_________ 26 27________ 28 29________ 30 31________ 32 33 34__ 35 36__ 37_ 38

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4082 from articles/00107951 from sent36

Text  : A few were even promoted .
Tokens: 1 2__ 3___ 4___ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4083 from articles/00107951 from sent37

Text  : The struggle for Egypt thus continues .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4____ 5___ 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Egypt (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [1,1] = The (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4084 from articles/00107951 from sent38

Text  : The " Second Republic ” is yet to be born .
Tokens: 1__ 2 3_____ 4_______ 5 6_ 7__ 8_ 9_ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Second Republic (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4085 from articles/00107951 from sent39

Text  : Omar Ashour , Director of Middle East Graduate Studies ,  Institute of Arab and Islamic Studies ,  University of Exeter ,  and Visiting Fellow at the Brookings Doha Center ,  is the author of The De -  Radicalization of Jihadists :  Transforming Armed Islamist Movements and Security Sector Reform in Egypt :  Dilemmas and Challenges (  forthcoming )  .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_______ 5_ 6_____ 7___ 8_______ 9______ 10 11_______ 12 13__ 14_ 15_____ 16_____ 17 18________ 19 20____ 21 22_ 23______ 24____ 25 26_ 27_______ 28__ 29____ 30 31 32_ 33____ 34 35_ 36 37 38____________ 39 40_______ 41 42__________ 43___ 44______ 45_______ 46_ 47______ 48____ 49____ 50 51___ 52 53______ 54_ 55________ 56 57_________ 58 59

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Omar Ashour (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,9] = Middle East Graduate Studies (confidence=0.90)
  TruePositive nam [18,20] = University of Exeter (confidence=0.91)
  TruePositive nam [27,29] = Brookings Doha Center (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [4,4] = Director (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [11,11] = Institute (confidence=0.87)
  FalsePositive nam [13,13] = Arab (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [15,16] = Islamic Studies (confidence=0.80)
  FalsePositive nam [23,24] = Visiting Fellow (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [35,40] = The De - Radicalization of Jihadists (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [42,45] = Transforming Armed Islamist Movements (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [47,49] = Security Sector Reform (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [51,51] = Egypt (confidence=0.62)
  FalsePositive nam [53,55] = Dilemmas and Challenges (confidence=0.57)
  FalseNegative nam [11,16] = Institute of Arab and Islamic Studies
  FalseNegative nam [35,55] = The De - Radicalization of Jihadists : Transforming Armed Islamist Movements and Security Sector Reform in Egypt : Dilemmas and Challenges

(ChunkerEvaluator) Sentence #4086 from articles/00107951 from sent40

Text  : Copyright : Project Syndicate , 2012 .
Tokens: 1________ 2 3______ 4________ 5 6___ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Project Syndicate (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4087 from articles/00107951 from sent41

Text  : www.project-syndicate.org
Tokens: 1________________________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = www.project-syndicate.org

2016-10-31 14:04:14,200 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 180 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107952.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107952.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4088 from articles/00107952 from sent1

Text  : Sześć firm chce dostarczać prąd polskim portom
Tokens: 1____ 2___ 3___ 4_________ 5___ 6______ 7_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4089 from articles/00107952 from sent2

Text  : Sześć firm energetycznych złożyło swoje oferty w przetargu na dostawę prądu dla portów w  Szczecinie i  Świnoujściu ,  Gdyni i  Gdańsku .
Tokens: 1____ 2___ 3_____________ 4______ 5____ 6_____ 7 8________ 9_ 10_____ 11___ 12_ 13____ 14 15________ 16 17_________ 18 19___ 20 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Szczecinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Świnoujściu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Gdyni (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4090 from articles/00107952 from sent3

Text  : We wtorek otwarto oferty - poinformowała PAP Aneta Szreder -  Piernicka z  Zarządu Morskich Portów Szczecin i  Świnoujście (  ZMPSiŚ )  .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_____ 5 6____________ 7__ 8____ 9______ 10 11_______ 12 13_____ 14______ 15____ 16______ 17 18_________ 19 20____ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,11] = Aneta Szreder - Piernicka (confidence=0.99)
  TruePositive nam [20,20] = ZMPSiŚ (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [13,16] = Zarządu Morskich Portów Szczecin (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [18,18] = Świnoujście (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [13,18] = Zarządu Morskich Portów Szczecin i Świnoujście

(ChunkerEvaluator) Sentence #4091 from articles/00107952 from sent4

Text  : ZMPSiŚ koordynuje przetarg w imieniu wszystkich portów .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_______ 4 5______ 6_________ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ZMPSiŚ (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4092 from articles/00107952 from sent5

Text  : Oferty złożyły firmy : PGE Obrót , Enea , Tauron ,  Dalkia ,  PKP Energetyka ,  Energa Obrót .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4 5__ 6____ 7 8___ 9 10____ 11 12____ 13 14_ 15________ 16 17____ 18___ 19

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = PGE Obrót (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Enea (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Tauron (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Dalkia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = PKP Energetyka (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,18] = Energa Obrót (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4093 from articles/00107952 from sent6

Text  : Trzy największe polskie porty : Szczecin - Świnoujście , Gdańsk i  Gdynia zdecydowały się na wspólny zakup energii .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4____ 5 6_______ 7 8__________ 9 10____ 11 12____ 13_________ 14_ 15 16_____ 17___ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Szczecin (confidence=0.98)
  TruePositive nam [8,8] = Świnoujście (confidence=0.52)
  TruePositive nam [10,10] = Gdańsk (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,12] = Gdynia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4094 from articles/00107952 from sent7

Text  : We wrześniu br . ogłoszono przetarg na dostawę energii elektrycznej dla nich .
Tokens: 1_ 2_______ 3_ 4 5________ 6_______ 7_ 8______ 9______ 10__________ 11_ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4095 from articles/00107952 from sent8

Text  : Porty liczą , że kupią prąd taniej .
Tokens: 1____ 2____ 3 4_ 5____ 6___ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4096 from articles/00107952 from sent9

Text  : " Rozwiązanie to zastosowano z uwagi na wymierne korzyści w  postaci obniżenia kosztów zakupu .
Tokens: 1 2__________ 3_ 4__________ 5 6____ 7_ 8_______ 9_______ 10 11_____ 12_______ 13_____ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4097 from articles/00107952 from sent10

Text  : Tego typu działania są coraz bardziej powszechne wśród przedsiębiorstw z  różnych branż .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4_ 5____ 6_______ 7_________ 8____ 9______________ 10 11_____ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4098 from articles/00107952 from sent11

Text  : W ten sposób kupowany jest np . prąd , paliwo czy nawet ubezpieczenia "  -  podkreśla prezes ZMPSiŚ Jarosław Siergiej .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_______ 5___ 6_ 7 8___ 9 10____ 11_ 12___ 13___________ 14 15 16_______ 17____ 18____ 19______ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = ZMPSiŚ (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Jarosław Siergiej (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4099 from articles/00107952 from sent12

Text  : Przedmiotem zamówienia jest dostawa energii elektrycznej na potrzeby portów oraz na potrzeby dalszej odsprzedaży dla odbiorców energii ,  którzy działają na terenie portów .
Tokens: 1__________ 2_________ 3___ 4______ 5______ 6___________ 7_ 8_______ 9_____ 10__ 11 12______ 13_____ 14_________ 15_ 16_______ 17_____ 18 19____ 20______ 21 22_____ 23____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4100 from articles/00107952 from sent13

Text  : Prąd miał by być dostarczany w latach 2012 - 14 w  łącznej szacunkowej wielkości 220 ,  580 GWh .
Tokens: 1___ 2___ 3_ 4__ 5__________ 6 7_____ 8___ 9 10 11 12_____ 13_________ 14_______ 15_ 16 17_ 18_ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [18,18] = GWh (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4101 from articles/00107952 from sent14

Text  : Oferty złożone w przetargu zostaną zbadane pod względem formalnym oraz zgodności ze specyfikacją warunków zamówienia przez komisję przetargową ,  która zarekomenduje najkorzystniejszą ofertę .  (  PAP )
Tokens: 1_____ 2______ 3 4________ 5______ 6______ 7__ 8_______ 9________ 10__ 11_______ 12 13__________ 14______ 15________ 16___ 17_____ 18_________ 19 20___ 21___________ 22_______________ 23____ 24 25 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [26,26] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:14,278 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 181 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107953.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107953.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4102 from articles/00107953 from sent1

Text  : Nominacje profesorskie dla wrocławskich naukowców
Tokens: 1________ 2___________ 3__ 4___________ 5________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4103 from articles/00107953 from sent2

Text  : Sześciu uczonych wrocławskich uczelni odebrało nominacje na profesorów tytularnych .
Tokens: 1______ 2_______ 3___________ 4______ 5_______ 6________ 7_ 8_________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4104 from articles/00107953 from sent3

Text  : Dyplomy w Warszawie wręczył im prezydent Bronisław Komorowski
Tokens: 1______ 2 3________ 4______ 5_ 6________ 7________ 8_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4105 from articles/00107953 from sent4

Text  : Wrocław ma nowych profesorów
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4_________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Wrocław (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4106 from articles/00107953 from sent5

Text  : Nominacje profesorskie dla wrocławskich naukowców
Tokens: 1________ 2___________ 3__ 4___________ 5________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4107 from articles/00107953 from sent6

Text  : Sześciu uczonych wrocławskich uczelni odebrało nominacje na profesorów tytularnych .
Tokens: 1______ 2_______ 3___________ 4______ 5_______ 6________ 7_ 8_________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4108 from articles/00107953 from sent7

Text  : Dyplomy w Warszawie wręczył im prezydent Bronisław Komorowski
Tokens: 1______ 2 3________ 4______ 5_ 6________ 7________ 8_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4109 from articles/00107953 from sent8

Text  : Sześciu uczonych wrocławskich uczelni odebrało nominacje na profesorów tytularnych .
Tokens: 1______ 2_______ 3___________ 4______ 5_______ 6________ 7_ 8_________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4110 from articles/00107953 from sent9

Text  : Dyplomy w Warszawie wręczył im prezydent Bronisław Komorowski
Tokens: 1______ 2 3________ 4______ 5_ 6________ 7________ 8_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4111 from articles/00107953 from sent10

Text  : Profesorami belwederskimi zostali prof . Teodor Gotszalk , kierownik Zakładu Metrologii Miko -  i  Nanostruktur oraz prof .  Waldemar Rebizant ,  dziekan Wydziału Elektrycznego .
Tokens: 1__________ 2____________ 3______ 4___ 5 6_____ 7_______ 8 9________ 10_____ 11________ 12__ 13 14 15__________ 16__ 17__ 18 19______ 20______ 21 22_____ 23______ 24___________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Teodor Gotszalk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Waldemar Rebizant (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Wydziału Elektrycznego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,12] = Zakładu Metrologii Miko (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [15,15] = Nanostruktur (confidence=0.66)
  FalseNegative nam [10,15] = Zakładu Metrologii Miko - i Nanostruktur

(ChunkerEvaluator) Sentence #4112 from articles/00107953 from sent11

Text  : Dwóch nowych profesorów przybyło także Uniwersytetowi Wrocławskiemu , nominacje odebrał historyk prof .  Jerzy Maroń i  prof .  Radosław Kuliniak z  Zakładu Filozofii Nowożytnej .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4_______ 5____ 6_____________ 7____________ 8 9________ 10_____ 11______ 12__ 13 14___ 15___ 16 17__ 18 19______ 20______ 21 22_____ 23_______ 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Uniwersytetowi Wrocławskiemu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Jerzy Maroń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Radosław Kuliniak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,24] = Zakładu Filozofii Nowożytnej (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4113 from articles/00107953 from sent12

Text  : Profesorami zostali także Artur Pupka z Uniwersytetu Medycznego , który specjalizuje się w  chirurgii naczyniowej ,  i  Krzysztof Rozpondek ,  ceramik ,  wykładowca Akademii Sztuk Pięknych .
Tokens: 1__________ 2______ 3____ 4____ 5____ 6 7___________ 8_________ 9 10___ 11__________ 12_ 13 14_______ 15_________ 16 17 18_______ 19_______ 20 21_____ 22 23________ 24______ 25___ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Artur Pupka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Uniwersytetu Medycznego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Krzysztof Rozpondek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,26] = Akademii Sztuk Pięknych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4114 from articles/00107953 from sent13

Text  : Profesorami belwederskimi zostali prof . Teodor Gotszalk , kierownik Zakładu Metrologii Miko -  i  Nanostruktur oraz prof .  Waldemar Rebizant ,  dziekan Wydziału Elektrycznego .
Tokens: 1__________ 2____________ 3______ 4___ 5 6_____ 7_______ 8 9________ 10_____ 11________ 12__ 13 14 15__________ 16__ 17__ 18 19______ 20______ 21 22_____ 23______ 24___________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Teodor Gotszalk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Waldemar Rebizant (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Wydziału Elektrycznego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,12] = Zakładu Metrologii Miko (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [15,15] = Nanostruktur (confidence=0.66)
  FalseNegative nam [10,15] = Zakładu Metrologii Miko - i Nanostruktur

(ChunkerEvaluator) Sentence #4115 from articles/00107953 from sent14

Text  : Dwóch nowych profesorów przybyło także Uniwersytetowi Wrocławskiemu , nominacje odebrał historyk prof .  Jerzy Maroń i  prof .  Radosław Kuliniak z  Zakładu Filozofii Nowożytnej .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4_______ 5____ 6_____________ 7____________ 8 9________ 10_____ 11______ 12__ 13 14___ 15___ 16 17__ 18 19______ 20______ 21 22_____ 23_______ 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Uniwersytetowi Wrocławskiemu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Jerzy Maroń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Radosław Kuliniak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,24] = Zakładu Filozofii Nowożytnej (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4116 from articles/00107953 from sent15

Text  : Profesorami zostali także Artur Pupka z Uniwersytetu Medycznego , który specjalizuje się w  chirurgii naczyniowej ,  i  Krzysztof Rozpondek ,  ceramik ,  wykładowca Akademii Sztuk Pięknych .
Tokens: 1__________ 2______ 3____ 4____ 5____ 6 7___________ 8_________ 9 10___ 11__________ 12_ 13 14_______ 15_________ 16 17 18_______ 19_______ 20 21_____ 22 23________ 24______ 25___ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Artur Pupka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Uniwersytetu Medycznego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Krzysztof Rozpondek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,26] = Akademii Sztuk Pięknych (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:14,362 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 182 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107954.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107954.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4117 from articles/00107954 from sent1

Text  : Lubelskie .
Tokens: 1________ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Lubelskie (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4118 from articles/00107954 from sent2

Text  : Po wypadku zablokowana obwodnica Kraśnika
Tokens: 1_ 2______ 3__________ 4________ 5_______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Kraśnika (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4119 from articles/00107954 from sent3

Text  : Na obwodnicy Kraśnika ( Lubelskie ) w ciągu drogi krajowej nr 74 (  Kielce -  Zamość )  zderzyły się w  piątek dwa samochody .
Tokens: 1_ 2________ 3_______ 4 5________ 6 7 8____ 9____ 10______ 11 12 13 14____ 15 16____ 17 18______ 19_ 20 21____ 22_ 23_______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kraśnika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Lubelskie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,12] = drogi krajowej nr 74 (confidence=0.35)
  TruePositive nam [14,14] = Kielce (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Zamość (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4120 from articles/00107954 from sent4

Text  : Droga w miejscu wypadku jest zablokowana - poinformowała policja .
Tokens: 1____ 2 3______ 4______ 5___ 6__________ 7 8____________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4121 from articles/00107954 from sent5

Text  : " W wypadku ranne zostały dwie osoby .
Tokens: 1 2 3______ 4____ 5______ 6___ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4122 from articles/00107954 from sent6

Text  : Jeden z samochodów zapalił się " - powiedział PAP Andrzej Fijołek z  zespołu prasowego Komendy Wojewódzkiej Policji w  Lublinie .
Tokens: 1____ 2 3_________ 4______ 5__ 6 7 8_________ 9__ 10_____ 11_____ 12 13_____ 14_______ 15_____ 16__________ 17_____ 18 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Andrzej Fijołek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,17] = Komendy Wojewódzkiej Policji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Lublinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4123 from articles/00107954 from sent7

Text  : Policjanci kierują auta objazdem przez Kraśnik . ( PAP )
Tokens: 1_________ 2______ 3___ 4_______ 5____ 6______ 7 8 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Kraśnik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:14,391 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 183 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107956.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107956.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4124 from articles/00107956 from sent1

Text  : Budzanowski : wzrost gospodarczy jeden z celów & quot ;  Inwestycji Polskich &  quot ;
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4__________ 5____ 6 7____ 8 9___ 10 11________ 12______ 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Budzanowski (confidence=0.97)
  TruePositive nam [11,12] = Inwestycji Polskich (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4125 from articles/00107956 from sent2

Text  : Utrzymanie dynamiki inwestycyjnej w Polsce , a także wzrostu gospodarczego oraz stworzenie nowych miejsc pracy -  to zasadnicze cele powstania programu &  quot ;  Inwestycje Polskie &  quot ;  -  poinformował w  sobotę minister Skarbu Państwa Mikołaj Budzanowski .
Tokens: 1_________ 2_______ 3____________ 4 5_____ 6 7 8____ 9______ 10___________ 11__ 12________ 13____ 14____ 15___ 16 17 18________ 19__ 20_______ 21______ 22 23__ 24 25________ 26_____ 27 28__ 29 30 31__________ 32 33____ 34______ 35____ 36_____ 37_____ 38_________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Inwestycje Polskie (confidence=0.97)
  TruePositive nam [35,36] = Skarbu Państwa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [37,38] = Mikołaj Budzanowski (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4126 from articles/00107956 from sent3

Text  : Budzanowski wraz z szefem resortu finansów przedstawiają szczegóły planu rozwoju kraju ,  który zaprezentował w  piątek w  tzw .  drugim expose premier Donald Tusk .
Tokens: 1__________ 2___ 3 4_____ 5______ 6_______ 7____________ 8________ 9____ 10_____ 11___ 12 13___ 14___________ 15 16____ 17 18_ 19 20____ 21____ 22_____ 23____ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [23,24] = Donald Tusk (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Budzanowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #4127 from articles/00107956 from sent4

Text  : " Utrzymanie dynamiki inwestycyjnej w Polsce to jest kluczowy element w  2013 ,  2014 ,  2015 i  2016 roku -  na najbliższe 4  lata .
Tokens: 1 2_________ 3_______ 4____________ 5 6_____ 7_ 8___ 9_______ 10_____ 11 12__ 13 14__ 15 16__ 17 18__ 19__ 20 21 22________ 23 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4128 from articles/00107956 from sent5

Text  : Po drugie , utrzymanie wzrostu gospodarczego i po trzecie -  stworzenie nowych miejsc pracy .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_________ 5______ 6____________ 7 8_ 9______ 10 11________ 12____ 13____ 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4129 from articles/00107956 from sent6

Text  : Aby te cele osiągnąć , chcemy zaktywizować martwy kapitał "  -  powiedział w  sobotę na konferencji prasowej Budzanowski .
Tokens: 1__ 2_ 3___ 4_______ 5 6_____ 7___________ 8_____ 9______ 10 11 12________ 13 14____ 15 16_________ 17______ 18_________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Budzanowski (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4130 from articles/00107956 from sent7

Text  : Wyjaśnił , że kapitał ten należy obecnie do Polaków i  powinien "  pracować "  na rzecz całej Polski .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4______ 5__ 6_____ 7______ 8_ 9______ 10 11______ 12 13______ 14 15 16___ 17___ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polaków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4131 from articles/00107956 from sent8

Text  : " To narzędzie inwestycyjne ma być skierowane zarówno do przedsiębiorców ,  ale również jest to oferta dla wszystkich samorządów w  Polsce "  -  zaznaczył Budzanowski .
Tokens: 1 2_ 3________ 4___________ 5_ 6__ 7_________ 8______ 9_ 10_____________ 11 12_ 13_____ 14__ 15 16____ 17_ 18________ 19________ 20 21____ 22 23 24_______ 25_________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Budzanowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4132 from articles/00107956 from sent9

Text  : Podkreślił , że mechanizm ten będzie bardzo wiarygodny dla rynku ,  będzie bezpieczny dla finansów publicznych państwa .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4________ 5__ 6_____ 7_____ 8_________ 9__ 10___ 11 12____ 13________ 14_ 15______ 16_________ 17_____ 18

Chunks:

2016-10-31 14:04:14,454 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 184 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107958.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107958.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4133 from articles/00107958 from sent1

Text  : Zdobądź indeks na uczelnię
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4134 from articles/00107958 from sent2

Text  : Ruszył nabór do konkursu „ Olimpiada Solidarności ” dla uczniów szkół ponadgimnazjalnych .
Tokens: 1_____ 2____ 3_ 4_______ 5 6________ 7___________ 8 9__ 10_____ 11___ 12________________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Olimpiada Solidarności (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4135 from articles/00107958 from sent3

Text  : Ma ona upowszechnić wiedzę o dwóch dekadach historii Polski ,  okresu 1970 -  1990 .
Tokens: 1_ 2__ 3___________ 4_____ 5 6____ 7_______ 8_______ 9_____ 10 11____ 12__ 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4136 from articles/00107958 from sent4

Text  : Nagrodami są indeksy Uniwersytetu Gdańskiego .
Tokens: 1________ 2_ 3______ 4___________ 5_________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Uniwersytetu Gdańskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4137 from articles/00107958 from sent5

Text  : Pierwszy krok należy do nauczyciela , który na stronie konkursu (  www.olimpiadasolidarnosci.pl )  musi wypełnić formularz rejestracyjny (  uczniowie nie mogą zgłaszać się indywidualnie )  .
Tokens: 1_______ 2___ 3_____ 4_ 5__________ 6 7____ 8_ 9______ 10______ 11 12__________________________ 13 14__ 15______ 16_______ 17___________ 18 19_______ 20_ 21__ 22______ 23_ 24___________ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = www.olimpiadasolidarnosci.pl (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4138 from articles/00107958 from sent6

Text  : Rejestracja trwa do 31 października , a nauczyciel , który wypełni formularz ,  będzie potem koordynować przebieg etapu szkolnego Olimpiady .
Tokens: 1__________ 2___ 3_ 4_ 5___________ 6 7 8_________ 9 10___ 11_____ 12_______ 13 14____ 15___ 16_________ 17______ 18___ 19_______ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Olimpiady (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4139 from articles/00107958 from sent7

Text  : Składa się ona bowiem z trzech etapów .
Tokens: 1_____ 2__ 3__ 4_____ 5 6_____ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4140 from articles/00107958 from sent8

Text  : W etapie szkolnym uczniowie będą rywalizować ze sobą indywidualnie ,  rozwiązując test wielokrotnego wyboru ,  składający się z  pytań zamkniętych o  różnym stopniu trudności .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4________ 5___ 6__________ 7_ 8___ 9____________ 10 11_________ 12__ 13___________ 14____ 15 16________ 17_ 18 19___ 20_________ 21 22____ 23_____ 24_______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4141 from articles/00107958 from sent9

Text  : Rozwiązywanie testu rozpocznie się 27 listopada o godz . 9  we wszystkich szkołach ,  które zgłoszą się do udziału w  konkursie .
Tokens: 1____________ 2____ 3_________ 4__ 5_ 6________ 7 8___ 9 10 11 12________ 13______ 14 15___ 16_____ 17_ 18 19_____ 20 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4142 from articles/00107958 from sent10

Text  : Do następnego etapu przejdzie dwoje uczniów z danej szkoły ,  którzy uzyskają największą liczbę punktów .
Tokens: 1_ 2_________ 3____ 4________ 5____ 6______ 7 8____ 9_____ 10 11____ 12______ 13________ 14____ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4143 from articles/00107958 from sent11

Text  : Etap wojewódzki również będzie polegał na rozwiązaniu testu .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4_____ 5______ 6_ 7__________ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4144 from articles/00107958 from sent12

Text  : Trzy osoby , które zdobędą najwyższą liczbę punktów , awansują do trzeciego ,  ogólnopolskiego etapu .
Tokens: 1___ 2____ 3 4____ 5______ 6________ 7_____ 8______ 9 10______ 11 12_______ 13 14_____________ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4145 from articles/00107958 from sent13

Text  : Między etapem wojewódzkim a ogólnopolskim 16 trzyosobowych drużyn z każdego województwa przyjedzie do Gdańska na dwudniową wizytę studyjną .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__________ 4 5____________ 6_ 7____________ 8_____ 9 10_____ 11_________ 12________ 13 14_____ 15 16_______ 17____ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Gdańska (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4146 from articles/00107958 from sent14

Text  : Jej cel : poznanie miejsc związanych z historią „ Solidarności ”  ,  a  także integracja członków poszczególnych drużyn wojewódzkich .
Tokens: 1__ 2__ 3 4_______ 5_____ 6_________ 7 8_______ 9 10__________ 11 12 13 14___ 15________ 16______ 17____________ 18____ 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Solidarności (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4147 from articles/00107958 from sent15

Text  : Finał konkursu odbędzie się 4 czerwca 2013 roku w historycznej Sali BHP Stoczni Gdańskiej .
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4__ 5 6______ 7___ 8___ 9 10__________ 11__ 12_ 13_____ 14_______ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [11,14] = Sali BHP Stoczni Gdańskiej (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [11,12] = Sali BHP
  FalseNegative nam [13,14] = Stoczni Gdańskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #4148 from articles/00107958 from sent16

Text  : Każda z drużyn będzie musiała przedstawić multimedialną prezentację , którą przygotuje wcześniej ,  a  jury konkursu później ma jeszcze zadawać drużynie pytania .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4_____ 5______ 6__________ 7____________ 8__________ 9 10___ 11________ 12_______ 13 14 15__ 16______ 17_____ 18 19_____ 20_____ 21______ 22_____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4149 from articles/00107958 from sent17

Text  : Drużyna , która wygra olimpiadę , otrzyma atrakcyjne nagrody -  promesę indeksu na Wydział Nauk Społecznych Uniwersytetu Gdańskiego na kierunkach :  dziennikarstwo i  komunikacja społeczna ,  politologia oraz socjologia .
Tokens: 1______ 2 3____ 4____ 5________ 6 7______ 8_________ 9______ 10 11_____ 12_____ 13 14_____ 15__ 16_________ 17__________ 18________ 19 20________ 21 22____________ 23 24_________ 25_______ 26 27_________ 28__ 29________ 30

Chunks:
  FalsePositive nam [14,18] = Wydział Nauk Społecznych Uniwersytetu Gdańskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4150 from articles/00107958 from sent18

Text  : Dodatkowo zwycięska trójka otrzyma miesięczny płatny staż w czasie wakacji w  jednej z  instytucji państwowych .
Tokens: 1________ 2________ 3_____ 4______ 5_________ 6_____ 7___ 8 9_____ 10_____ 11 12____ 13 14________ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4151 from articles/00107958 from sent19

Text  : Pomysłodawcą i organizatorem Olimpiady jest fundacja Centrum Solidarności z Gdańska ,  ale w  projekcie uczestniczy szereg instytucji .
Tokens: 1___________ 2 3____________ 4________ 5___ 6_______ 7______ 8___________ 9 10_____ 11 12_ 13 14_______ 15_________ 16____ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Olimpiady (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,8] = Centrum Solidarności (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,10] = Gdańska (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4152 from articles/00107958 from sent20

Text  : Patronat nad przedsięwzięciem objęło Ministerstwo Edukacji Narodowej oraz Ministerstwo Nauki i  Szkolnictwa Wyższego .
Tokens: 1_______ 2__ 3_______________ 4_____ 5___________ 6_______ 7________ 8___ 9___________ 10___ 11 12_________ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Ministerstwo Edukacji Narodowej (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,10] = Ministerstwo Nauki (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,13] = Szkolnictwa Wyższego (confidence=0.60)
  FalseNegative nam [9,13] = Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4153 from articles/00107958 from sent21

Text  : Swoje poparcie dla projektu wyraził również Lech Wałęsa , który przyjął rolę honorowego patrona konkursu .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4_______ 5______ 6______ 7___ 8_____ 9 10___ 11_____ 12__ 13________ 14_____ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Lech Wałęsa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4154 from articles/00107958 from sent22

Text  : Współorganizatorem konkursu jest Fundacja Centrum im . prof . Bronisława Geremka ,  a  partnerami Instytut Pamięci Narodowej ,  NSZZ „  Solidarność ”  oraz Uniwersytet Gdański .
Tokens: 1_________________ 2_______ 3___ 4_______ 5______ 6_ 7 8___ 9 10________ 11_____ 12 13 14________ 15______ 16_____ 17_______ 18 19__ 20 21_________ 22 23__ 24_________ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,17] = Instytut Pamięci Narodowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Uniwersytet Gdański (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [4,5] = Fundacja Centrum (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,11] = Bronisława Geremka (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [19,19] = NSZZ (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [21,21] = Solidarność (confidence=0.86)
  FalseNegative nam [4,11] = Fundacja Centrum im . prof . Bronisława Geremka
  FalseNegative nam [19,22] = NSZZ „ Solidarność ”

2016-10-31 14:04:14,726 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 185 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107962.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107962.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4155 from articles/00107962 from sent1

Text  : Rada miasta znowu dyskutuje o in vitro .
Tokens: 1___ 2_____ 3____ 4________ 5 6_ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4156 from articles/00107962 from sent2

Text  : Zapadną ostateczne decyzje ?
Tokens: 1______ 2_________ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4157 from articles/00107962 from sent3

Text  : Jeśli na sesji 18 października radni przyjmą specjalny program zdrowotny ,  będzie można zacząć dopłacać bezdzietnym małżeństwom w  Częstochowie do zabiegów in vitro .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_ 5___________ 6____ 7______ 8________ 9______ 10_______ 11 12____ 13___ 14____ 15______ 16_________ 17_________ 18 19__________ 20 21______ 22 23___ 24

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Częstochowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4158 from articles/00107962 from sent4

Text  : Pytanie , czy uda się to w tym roku .
Tokens: 1______ 2 3__ 4__ 5__ 6_ 7 8__ 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4159 from articles/00107962 from sent5

Text  : Jeszcze w grudniu 2011 r . władze miasta obiecały niepłodnym parom pomoc w  sfinansowaniu zabiegów in vitro .
Tokens: 1______ 2 3______ 4___ 5 6 7_____ 8_____ 9_______ 10________ 11___ 12___ 13 14___________ 15______ 16 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4160 from articles/00107962 from sent6

Text  : Pomysłu jednak nie dopracowały i wkrótce zaczęły się problemy z  jego realizacją .
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4__________ 5 6______ 7______ 8__ 9_______ 10 11__ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4161 from articles/00107962 from sent7

Text  : - Nie wolno pieniędzy bezpośrednio przekazać zainteresowanym - ostrzegła Regionalna Izba Obrachunkowa ,  która kontroluje ,  jak samorządy wydają publiczne środki .
Tokens: 1 2__ 3____ 4________ 5___________ 6________ 7______________ 8 9________ 10________ 11__ 12__________ 13 14___ 15________ 16 17_ 18_______ 19____ 20_______ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Regionalna Izba Obrachunkowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4162 from articles/00107962 from sent8

Text  : - Mogło by to być złamanie dyscypliny finansów publicznych .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_ 5__ 6_______ 7_________ 8_______ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4163 from articles/00107962 from sent9

Text  : Władze wymyśliły więc specjalny program zdrowotny , taki jak szczepienie przedszkolaków przeciw grypie i  nastolatek przeciw brodawczakowi powodującemu raka szyjki macicy .
Tokens: 1_____ 2________ 3___ 4________ 5______ 6________ 7 8___ 9__ 10_________ 11____________ 12_____ 13____ 14 15________ 16_____ 17___________ 18__________ 19__ 20____ 21____ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4164 from articles/00107962 from sent10

Text  : Przygotowanie programu trwało jednak parę miesięcy i dopiero w połowie lipca trafił on do Agencji Oceny Technologii Medycznych ,  która powinna program zaopiniować .
Tokens: 1____________ 2_______ 3_____ 4_____ 5___ 6_______ 7 8______ 9 10_____ 11___ 12____ 13 14 15_____ 16___ 17_________ 18________ 19 20___ 21_____ 22_____ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [15,18] = Agencji Oceny Technologii Medycznych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4165 from articles/00107962 from sent11

Text  : 17 października minął trzymiesięczny termin , w którym Agencja powinna się była o  nim wypowiedzieć .
Tokens: 1_ 2___________ 3____ 4_____________ 5_____ 6 7 8_____ 9______ 10_____ 11_ 12__ 13 14_ 15__________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Agencja (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4166 from articles/00107962 from sent12

Text  : Ale się nie wypowiedziała .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4167 from articles/00107962 from sent13

Text  : - Dowiedzieli śmy się , że nadal ocenia programy złożone przez samorządy w  2011 r  .  -  informuje Barbara Pałka z  miejskiego wydziału zdrowia .
Tokens: 1 2__________ 3__ 4__ 5 6_ 7____ 8_____ 9_______ 10_____ 11___ 12_______ 13 14__ 15 16 17 18_______ 19_____ 20___ 21 22________ 23______ 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Barbara Pałka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4168 from articles/00107962 from sent14

Text  : W sierpniu szefowa tego wydziału Grażyna Stramska - Śewierczyńska przekonywała ,  że opinia na pewno będzie gotowa we wrześniu .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4___ 5_______ 6______ 7_______ 8 9____________ 10__________ 11 12 13____ 14 15___ 16____ 17____ 18 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Grażyna Stramska - Śewierczyńska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4169 from articles/00107962 from sent15

Text  : Magistrat uznał , że skoro termin minął , można już projekt przedstawiać radnym do przyjęcia .
Tokens: 1________ 2____ 3 4_ 5____ 6_____ 7____ 8 9____ 10_ 11_____ 12__________ 13____ 14 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4170 from articles/00107962 from sent16

Text  : Podobno inne samorządy , jeśli spieszą się z realizacją swoich pomysłów ,  też nie zawsze czekają na opinie AOTM .
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4 5____ 6______ 7__ 8 9_________ 10____ 11______ 12 13_ 14_ 15____ 16_____ 17 18____ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = AOTM (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4171 from articles/00107962 from sent17

Text  : Jeśli program przejdzie - a mogą być nad nim burzliwe dyskusje ,  bo sprawa budzi kontrowersje w  radzie i  poza nią -  w  najbliższych dniach ma się ukazać ogłoszenie ,  że Częstochowa poszukuje klinik ,  które program zrealizują .
Tokens: 1____ 2______ 3________ 4 5 6___ 7__ 8__ 9__ 10______ 11______ 12 13 14____ 15___ 16__________ 17 18____ 19 20__ 21_ 22 23 24__________ 25____ 26 27_ 28____ 29________ 30 31 32_________ 33_______ 34____ 35 36___ 37_____ 38________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = Częstochowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4172 from articles/00107962 from sent18

Text  : Dopiero po dwóch tygodniach może zacząć wybory złożonych ofert .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4_________ 5___ 6_____ 7_____ 8________ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4173 from articles/00107962 from sent19

Text  : A potem - kierować na leczenie pary zakwalifikowane do pomocy .
Tokens: 1 2____ 3 4_______ 5_ 6_______ 7___ 8______________ 9_ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4174 from articles/00107962 from sent20

Text  : Szansa , że uda się wykorzystać do końca roku 110 tys .  zł przeznaczonych na in vitro ,  nie jest jednak duża .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4__ 5__ 6__________ 7_ 8____ 9___ 10_ 11_ 12 13 14____________ 15 16 17___ 18 19_ 20__ 21____ 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=0.95)

2016-10-31 14:04:14,837 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 186 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107964.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107964.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4175 from articles/00107964 from sent1

Text  : Liga Mistrzów .
Tokens: 1___ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Liga Mistrzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4176 from articles/00107964 from sent2

Text  : Kibic BATE Borysów przeszedł 27 km podbijając piłkę nogą
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4________ 5_ 6_ 7_________ 8____ 9___

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = BATE Borysów (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4177 from articles/00107964 from sent3

Text  : Kibic drużyny BATE Borysów , która pokonała w meczach Ligi Mistrzów OSC Lille i  Bayern Monachium ,  przeszedł na cześć swego ukochanego zespołu 27 km podbijając piłkę nogą -  poinformował białoruski portal Kart'97 .
Tokens: 1____ 2______ 3___ 4______ 5 6____ 7_______ 8 9______ 10__ 11______ 12_ 13___ 14 15____ 16_______ 17 18_______ 19 20___ 21___ 22________ 23_____ 24 25 26________ 27___ 28__ 29 30__________ 31________ 32____ 33_____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = BATE Borysów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Ligi Mistrzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = OSC Lille (confidence=0.77)
  TruePositive nam [15,16] = Bayern Monachium (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,33] = Kart'97 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4178 from articles/00107964 from sent4

Text  : Jury Paddubny pokonał całą ścieżkę rowerową w Mińsku , która liczy 27 km ,  co zajęło mu osiem godzin ,  dwie minuty i  15 sekund .
Tokens: 1___ 2_______ 3______ 4___ 5______ 6_______ 7 8_____ 9 10___ 11___ 12 13 14 15 16____ 17 18___ 19____ 20 21__ 22____ 23 24 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jury Paddubny (confidence=0.83)
  TruePositive nam [8,8] = Mińsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4179 from articles/00107964 from sent5

Text  : Jak obliczył portal Karta'97 , Paddubny wykonał około 37 400 podbić i  piłkę upuścił na ziemię tylko 15 razy .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____ 4_______ 5 6_______ 7______ 8____ 9_ 10_ 11____ 12 13___ 14_____ 15 16____ 17___ 18 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Karta'97 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Paddubny (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4180 from articles/00107964 from sent6

Text  : BATE to rewelacja obecnej edycji Ligi Mistrzów .
Tokens: 1___ 2_ 3________ 4______ 5_____ 6___ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = BATE (confidence=0.78)
  TruePositive nam [6,7] = Ligi Mistrzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4181 from articles/00107964 from sent7

Text  : Białoruski zespół rozpoczął rozgrywki grupowe od dwóch zwycięstw - z  OSC Lille i  Bayernem Monachium po 3  :  1  .
Tokens: 1_________ 2_____ 3________ 4________ 5______ 6_ 7____ 8________ 9 10 11_ 12___ 13 14______ 15_______ 16 17 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = OSC Lille (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Bayernem Monachium (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4182 from articles/00107964 from sent8

Text  : We wtorek rozegra w Mińsku kolejny mecz - z Valencią CF .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4 5_____ 6______ 7___ 8 9 10______ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Mińsku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Valencią CF (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:14,885 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 187 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107965.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107965.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4183 from articles/00107965 from sent1

Text  : Korea Płd . .
Tokens: 1____ 2__ 3 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Korea Płd . (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4184 from articles/00107965 from sent2

Text  : Władze zabroniły zrzucania ulotek na terytorium Korei Płn .
Tokens: 1_____ 2________ 3________ 4_____ 5_ 6_________ 7____ 8__ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [7,8] = Korei Płn (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,9] = Korei Płn .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4185 from articles/00107965 from sent3

Text  : Władze Korei Płd . zabroniły zrzucania ulotek propagandowych na terytorium Korei Płn .  po tym ,  jak ten komunistyczny kraj zagroził atakiem militarnym na swego południowego sąsiada ,  jeśli akcja zostanie przeprowadzona .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4 5________ 6________ 7_____ 8_____________ 9_ 10________ 11___ 12_ 13 14 15_ 16 17_ 18_ 19___________ 20__ 21______ 22_____ 23________ 24 25___ 26__________ 27_____ 28 29___ 30___ 31______ 32____________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Korei Płd . (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,13] = Korei Płn . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4186 from articles/00107965 from sent4

Text  : Południowokoreańska policja poinformowała , że zmobilizowała w poniedziałek setki funkcjonariuszy ,  którzy mają zablokować drogi prowadzące na obszar graniczący z  Koreą Płn .
Tokens: 1__________________ 2______ 3____________ 4 5_ 6____________ 7 8___________ 9____ 10_____________ 11 12____ 13__ 14________ 15___ 16________ 17 18____ 19________ 20 21___ 22_ 23

Chunks:
  FalsePositive nam [21,22] = Koreą Płn (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [21,23] = Koreą Płn .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4187 from articles/00107965 from sent5

Text  : Ma to zapobiec przyjazdowi aktywistów akcji propagandowej wymierzonej w reżim w  Phenianie .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4__________ 5_________ 6____ 7____________ 8__________ 9 10___ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Phenianie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4188 from articles/00107965 from sent6

Text  : Przedstawiciele lokalnych władz powiadomili , że zwrócili się również do mieszkańców nadgranicznych terenów z  prośbą o  opuszczenie domów .
Tokens: 1______________ 2________ 3____ 4__________ 5 6_ 7_______ 8__ 9______ 10 11_________ 12____________ 13_____ 14 15____ 16 17_________ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4189 from articles/00107965 from sent7

Text  : Jak oświadczył jeden z aktywistów , środki podjęte przez policję są równoznaczne z  ustępstwem wobec gróźb Phenianu .
Tokens: 1__ 2_________ 3____ 4 5_________ 6 7_____ 8______ 9____ 10_____ 11 12__________ 13 14________ 15___ 16___ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Phenianu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4190 from articles/00107965 from sent8

Text  : W piątek władze Korei Północnej wydały bardzo ostre oświadczenie ,  w  którym zagroziły atakiem militarnym bez uprzedzenia na Koreę Południową ,  jeśli przeciwnicy reżimu komunistycznego zrealizują swój zamiar zrzucenia ulotek propagandowych na północnokoreańskie terytorium .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4____ 5________ 6_____ 7_____ 8____ 9___________ 10 11 12____ 13_______ 14_____ 15________ 16_ 17_________ 18 19___ 20________ 21 22___ 23_________ 24____ 25_____________ 26________ 27__ 28____ 29_______ 30____ 31____________ 32 33________________ 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Korei Północnej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Koreę Południową (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4191 from articles/00107965 from sent9

Text  : Korea Południowa niezwłocznie poinformowała , że odpowie na każdy atak ze strony północnego sąsiada .
Tokens: 1____ 2_________ 3___________ 4____________ 5 6_ 7______ 8_ 9____ 10__ 11 12____ 13________ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Korea Południowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4192 from articles/00107965 from sent10

Text  : Wcześniej działacze z Korei Południowej zapowiedzieli , że wypuszczą w  poniedziałek o  godz .  11 .  30 (  godz .  4  .  30 czasu polskiego )  balony z  200 tysiącami ulotek propagandowych na granicy obydwu Korei w  pobliżu miasta Paju .
Tokens: 1________ 2________ 3 4____ 5__________ 6____________ 7 8_ 9________ 10 11__________ 12 13__ 14 15 16 17 18 19__ 20 21 22 23 24___ 25_______ 26 27____ 28 29_ 30_______ 31____ 32____________ 33 34_____ 35____ 36___ 37 38_____ 39____ 40__ 41

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Korei Południowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = Korei (confidence=0.85)
  TruePositive nam [40,40] = Paju (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4193 from articles/00107965 from sent11

Text  : Do ulotek miały być dołączone banknoty jednodolarowe .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4__ 5________ 6_______ 7____________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4194 from articles/00107965 from sent12

Text  : Taka akcja odbyła się już w ubiegłym roku .
Tokens: 1___ 2____ 3_____ 4__ 5__ 6 7_______ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4195 from articles/00107965 from sent13

Text  : Ulotki zawierały apele do obywateli Korei Płn . , by zbuntowali się przeciwko totalitarnemu reżimowi .
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4_ 5________ 6____ 7__ 8 9 10 11________ 12_ 13_______ 14___________ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Korei Płn . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4196 from articles/00107965 from sent14

Text  : Co roku kilkuset Koreańczyków z Północy ucieka ze swego kraju przed głodem i  represjami .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4___________ 5 6______ 7_____ 8_ 9____ 10___ 11___ 12____ 13 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Koreańczyków (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = Północy (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4197 from articles/00107965 from sent15

Text  : Według oficjalnych danych od 1953 roku z Korei Płn .  uciekło ponad 21 ,  7  tys .  ludzi ,  z  czego połowa w  ostatnich pięciu latach .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_____ 4_ 5___ 6___ 7 8____ 9__ 10 11_____ 12___ 13 14 15 16_ 17 18___ 19 20 21___ 22____ 23 24_______ 25____ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = Korei Płn . (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:14,978 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 188 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107967.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107967.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4198 from articles/00107967 from sent1

Text  : Marcin Mięciel : Ljuboja powinien zastąpić Saganowskiego w ataku
Tokens: 1_____ 2______ 3 4______ 5_______ 6_______ 7____________ 8 9____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Marcin Mięciel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Ljuboja (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,7] = Saganowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4199 from articles/00107967 from sent2

Text  : - To będzie bardzo ciężki mecz dla Legii .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_____ 5_____ 6___ 7__ 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Legii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4200 from articles/00107967 from sent3

Text  : Chciał by m , żeby wygrała , ale obstawiam wynik raczej remisowy -  typuje przed spotkaniem Pogoni z  Legią Marcin Mięciel ,  który na pozycji Saganowskiego w  tym meczu najchętniej widział by Danijela Ljuboję .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4 5___ 6______ 7 8__ 9________ 10___ 11____ 12______ 13 14____ 15___ 16________ 17____ 18 19___ 20____ 21_____ 22 23___ 24 25_____ 26___________ 27 28_ 29___ 30_________ 31_____ 32 33______ 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Pogoni (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Legią (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Marcin Mięciel (confidence=0.90)
  TruePositive nam [26,26] = Saganowskiego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [33,34] = Danijela Ljuboję (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4201 from articles/00107967 from sent4

Text  : W poniedziałek w ostatnim meczu piłkarskiej ekstraklasy Legia w Szczecinie zagra z  Pogonią o  fotel lidera .
Tokens: 1 2___________ 3 4_______ 5____ 6__________ 7__________ 8____ 9 10________ 11___ 12 13_____ 14 15___ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Legia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Szczecinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Pogonią (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4202 from articles/00107967 from sent5

Text  : Według Marcina Mięciela , byłego napastnika Legii , będzie to trudny mecz dla drużyny z  Łazienkowskiej .
Tokens: 1_____ 2______ 3_______ 4 5_____ 6_________ 7____ 8 9_____ 10 11____ 12__ 13_ 14_____ 15 16____________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Marcina Mięciela (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Łazienkowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4203 from articles/00107967 from sent6

Text  : - W Szczecinie ciężko się gra , na pewno przyjdzie wielu kibiców dopingować gospodarzy ,  a  Pogoń jest teraz na fali .
Tokens: 1 2 3_________ 4_____ 5__ 6__ 7 8_ 9____ 10_______ 11___ 12_____ 13________ 14________ 15 16 17___ 18__ 19___ 20 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Szczecinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Pogoń (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4204 from articles/00107967 from sent7

Text  : Legia też jest w gazie , ale to będzie dla niej bardzo ciężki mecz .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4 5____ 6 7__ 8_ 9_____ 10_ 11__ 12____ 13____ 14__ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Legia

(ChunkerEvaluator) Sentence #4205 from articles/00107967 from sent8

Text  : Chciał by m , żeby Legia wygrała , ale obstawiam wynik raczej remisowy -  typuje w  rozmowie z  Warszawa.sport.pl Marcin Mięciel .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4 5___ 6____ 7______ 8 9__ 10_______ 11___ 12____ 13______ 14 15____ 16 17______ 18 19_______________ 20____ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Legia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Warszawa.sport.pl (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Marcin Mięciel (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4206 from articles/00107967 from sent9

Text  : W ataku Legii zabraknie skutecznego w ostatnich meczach Marka Saganowskiego .
Tokens: 1 2____ 3____ 4________ 5__________ 6 7________ 8______ 9____ 10___________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Marka Saganowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4207 from articles/00107967 from sent10

Text  : Kto może go zastąpić ?
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4208 from articles/00107967 from sent11

Text  : - Legia ma taki potencjał ofensywny , że nie będzie miała problemu z  ustawieniem z  przodu ,  jest Ljuboja ,  Żyro ,  Kucharczyk .
Tokens: 1 2____ 3_ 4___ 5________ 6________ 7 8_ 9__ 10____ 11___ 12______ 13 14_________ 15 16____ 17 18__ 19_____ 20 21__ 22 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Legia (confidence=0.75)
  TruePositive nam [19,19] = Ljuboja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Żyro (confidence=0.94)
  TruePositive nam [23,23] = Kucharczyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4209 from articles/00107967 from sent12

Text  : Okazje na pewno będą , ale pytanie tylko , czy uda się je zamienić na gola .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4___ 5 6__ 7______ 8____ 9 10_ 11_ 12_ 13 14______ 15 16__ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4210 from articles/00107967 from sent13

Text  : Moim faworytem za Saganowskiego jest Ljuboja , który potrafi też przytrzymać dłużej piłkę ,  a  to będzie bardzo ważne w  tym meczu -  dodaje Mięciel .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4____________ 5___ 6______ 7 8____ 9______ 10_ 11_________ 12____ 13___ 14 15 16 17____ 18____ 19___ 20 21_ 22___ 23 24____ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Saganowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Ljuboja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Mięciel (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:15,051 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 189 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107970.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107970.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4211 from articles/00107970 from sent1

Text  : Meteorolodzy ostrzegają przed mgłą
Tokens: 1___________ 2_________ 3____ 4___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4212 from articles/00107970 from sent2

Text  : Widzialność w czasie mgieł spadnie poniżej dwustu metrów - ostrzegają meteorolodzy .
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4____ 5______ 6______ 7_____ 8_____ 9 10________ 11__________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4213 from articles/00107970 from sent3

Text  : Z mgłą już w poniedziałek przegrało lotnisko w Pyrzowicach .
Tokens: 1 2___ 3__ 4 5___________ 6________ 7_______ 8 9__________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Pyrzowicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4214 from articles/00107970 from sent4

Text  : Centrum Zarządzania Kryzysowego Wojewody Śląskiego już opublikowało ostrzeżenie w tej sprawie .
Tokens: 1______ 2__________ 3__________ 4_______ 5________ 6__ 7___________ 8__________ 9 10_ 11_____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,5] = Centrum Zarządzania Kryzysowego Wojewody Śląskiego (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [1,3] = Centrum Zarządzania Kryzysowego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4215 from articles/00107970 from sent5

Text  : IMGW przestrzega , że niemal na terenie całego województwa w  nocy będą silne mgły .
Tokens: 1___ 2__________ 3 4_ 5_____ 6_ 7______ 8_____ 9__________ 10 11__ 12__ 13___ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = IMGW (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4216 from articles/00107970 from sent6

Text  : Co gorsza , mają nam towarzyszyć aż do godz .  12 we wtorek .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4___ 5__ 6__________ 7_ 8_ 9___ 10 11 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4217 from articles/00107970 from sent7

Text  : Widzialność ma spaść poniżej dwustu metrów .
Tokens: 1__________ 2_ 3____ 4______ 5_____ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4218 from articles/00107970 from sent8

Text  : Już w poniedziałek mgła dała się we znaki kierowcom ,  pokrzyżowała też szyki wielu osobom podróżującym samolotami .
Tokens: 1__ 2 3___________ 4___ 5___ 6__ 7_ 8____ 9________ 10 11__________ 12_ 13___ 14___ 15____ 16__________ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4219 from articles/00107970 from sent9

Text  : Na lotnisku w Pyrzowicach do godz . 20 w poniedziałek z  powodu mgły nie wylądowały cztery rejsowe samoloty :  Wizz Air z  Barcelony i  Dortmundu ,  LOT-u z  Turynu i  Ryanair z  Birmingham .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4__________ 5_ 6___ 7 8_ 9 10__________ 11 12____ 13__ 14_ 15________ 16____ 17_____ 18______ 19 20__ 21_ 22 23_______ 24 25_______ 26 27___ 28 29____ 30 31_____ 32 33________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Pyrzowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Wizz Air (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Barcelony (confidence=0.99)
  TruePositive nam [25,25] = Dortmundu (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = LOT-u (confidence=0.97)
  TruePositive nam [29,29] = Turynu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,31] = Ryanair (confidence=0.87)
  TruePositive nam [33,33] = Birmingham (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4220 from articles/00107970 from sent10

Text  : Skierowano je do Krakowa .
Tokens: 1_________ 2_ 3_ 4______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Krakowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4221 from articles/00107970 from sent11

Text  : Pracownicy portu już teraz ostrzegają , należy się spodziewać kolejnych przekierowań .
Tokens: 1_________ 2____ 3__ 4____ 5_________ 6 7_____ 8__ 9_________ 10_______ 11__________ 12

Chunks:

2016-10-31 14:04:15,097 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 190 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107971.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107971.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4222 from articles/00107971 from sent1

Text  : Domino's Pizza Polska - wzrost przychodów w ciągu ostatniego półrocza i  zapowiedzi dalszej ekspansji
Tokens: 1_______ 2____ 3_____ 4 5_____ 6_________ 7 8____ 9_________ 10______ 11 12________ 13_____ 14_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Domino's Pizza Polska (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4223 from articles/00107971 from sent2

Text  : Firma DP Poland plc , spółka matka DP Polska S  .  A  .  -  właściciela licencji Master Franchise Domino's Pizza na Polskę ,  ogłosiła swoje wyniki za pierwsze półrocze 2012 roku .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4__ 5 6_____ 7____ 8_ 9_____ 10 11 12 13 14 15_________ 16______ 17____ 18_______ 19______ 20___ 21 22____ 23 24______ 25___ 26____ 27 28______ 29______ 30__ 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Polskę (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [2,3] = DP Poland (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = DP (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [9,13] = Polska S . A . (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [17,20] = Master Franchise Domino's Pizza (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,4] = DP Poland plc
  FalseNegative nam [8,13] = DP Polska S . A .
  FalseNegative nam [19,20] = Domino's Pizza

(ChunkerEvaluator) Sentence #4224 from articles/00107971 from sent3

Text  : Dane z raportu finansowego za 6 miesięcy bieżącego roku potwierdzają dynamiczny rozwój spółki w  naszym kraju .
Tokens: 1___ 2 3______ 4__________ 5_ 6 7_______ 8________ 9___ 10__________ 11________ 12____ 13____ 14 15____ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4225 from articles/00107971 from sent4

Text  : . . .
Tokens: 1 2 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4226 from articles/00107971 from sent5

Text  : Firma DP Poland plc , spółka matka DP Polska S  .  A  .  -  właściciela licencji Master Franchise Domino's Pizza na Polskę ,  ogłosiła swoje wyniki za pierwsze półrocze 2012 roku .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4__ 5 6_____ 7____ 8_ 9_____ 10 11 12 13 14 15_________ 16______ 17____ 18_______ 19______ 20___ 21 22____ 23 24______ 25___ 26____ 27 28______ 29______ 30__ 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Polskę (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [2,3] = DP Poland (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = DP (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [9,13] = Polska S . A . (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [17,20] = Master Franchise Domino's Pizza (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,4] = DP Poland plc
  FalseNegative nam [8,13] = DP Polska S . A .
  FalseNegative nam [19,20] = Domino's Pizza

(ChunkerEvaluator) Sentence #4227 from articles/00107971 from sent6

Text  : Dane z raportu finansowego za 6 miesięcy bieżącego roku potwierdzają dynamiczny rozwój spółki w  naszym kraju .
Tokens: 1___ 2 3______ 4__________ 5_ 6 7_______ 8________ 9___ 10__________ 11________ 12____ 13____ 14 15____ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4228 from articles/00107971 from sent7

Text  : Spółka notowana na rynku AIM Londyńskiej Giełdy Papierów Wartościowych odnotowała aż 53 %  wzrost sprzedaży oraz 64 %  wzrost marży brutto w  okresie od stycznia do czerwca 2012 roku .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4____ 5__ 6__________ 7_____ 8_______ 9____________ 10________ 11 12 13 14____ 15_______ 16__ 17 18 19____ 20___ 21____ 22 23_____ 24 25______ 26 27_____ 28__ 29__ 30

Chunks:
  TruePositive nam [5,9] = AIM Londyńskiej Giełdy Papierów Wartościowych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4229 from articles/00107971 from sent8

Text  : W ubiegłym miesiącu Domino's Pizza otworzyła 10 000 lokal w  Turcji -  wszystkie placówki sieci na całym świecie sprzedają milion pudełek pizzy dziennie .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4_______ 5____ 6________ 7_ 8__ 9____ 10 11____ 12 13_______ 14______ 15___ 16 17___ 18_____ 19_______ 20____ 21_____ 22___ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Domino's Pizza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Turcji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4230 from articles/00107971 from sent9

Text  : W Polsce lokale znajdują się wyłącznie w Warszawie i okolicach -  aktualnie pod szyldem DP Polska amatorzy mogą odwiedzać 13 punktów w  stolicy i  Pruszkowie .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_______ 5__ 6________ 7 8________ 9 10_______ 11 12_______ 13_ 14_____ 15 16____ 17______ 18__ 19_______ 20 21_____ 22 23_____ 24 25________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Warszawie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Pruszkowie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [15,15] = DP (confidence=0.87)
  FalsePositive nam [16,16] = Polska (confidence=0.57)
  FalseNegative nam [15,16] = DP Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #4231 from articles/00107971 from sent10

Text  : Sieć wzmacnia obecność na lokalnym , warszawskim rynku na wielu polach .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4_ 5_______ 6 7__________ 8____ 9_ 10___ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4232 from articles/00107971 from sent11

Text  : Lokale przechodzą stopniowe odświeżenie , a przed tygodniem została przygotowana nowa strona www.entuzjascipizzy.pl .
Tokens: 1_____ 2_________ 3________ 4__________ 5 6 7____ 8________ 9______ 10__________ 11__ 12____ 13____________________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = www.entuzjascipizzy.pl (confidence=0.54)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4233 from articles/00107971 from sent12

Text  : Działania wizerunkowe to fundament do dalszej ekspansji i bliższych związków z  potencjalnymi klientami .
Tokens: 1________ 2__________ 3_ 4________ 5_ 6______ 7________ 8 9________ 10______ 11 12___________ 13_______ 14

Chunks:

2016-10-31 14:04:15,174 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 191 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107973.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107973.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4234 from articles/00107973 from sent1

Text  : Zobacz , jak Mariusz Rybicki z Widzewa Łódź tańczy breakdance !
Tokens: 1_____ 2 3__ 4______ 5______ 6 7______ 8___ 9_____ 10________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Mariusz Rybicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Widzewa Łódź (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4235 from articles/00107973 from sent2

Text  : [ WIDEO ]
Tokens: 1 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4236 from articles/00107973 from sent3

Text  : Mariusz Rybicki , skrzydłowy Widzewa Łódź , to nie tylko świetnie wyszkolony technicznie ,  ale także znakomity tancerz .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_________ 5______ 6___ 7 8_ 9__ 10___ 11______ 12________ 13_________ 14 15_ 16___ 17_______ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Mariusz Rybicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Widzewa Łódź (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4237 from articles/00107973 from sent4

Text  : 19 - letni piłkarz od początku tego roku występuje w  łódzkiej drużynie .
Tokens: 1_ 2 3____ 4______ 5_ 6_______ 7___ 8___ 9________ 10 11______ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4238 from articles/00107973 from sent5

Text  : W tym sezonie wystąpił w ośmiu meczach i strzelił jednego gola w  wygranym spotkaniu z  Ruchem Chorzów (  2  :  0  )  .
Tokens: 1 2__ 3______ 4_______ 5 6____ 7______ 8 9_______ 10_____ 11__ 12 13______ 14_______ 15 16____ 17_____ 18 19 20 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Ruchem Chorzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4239 from articles/00107973 from sent6

Text  : W ostatnim pojedynku z Piastem Gliwice wyróżnił się znakomitą indywidualną akcją ,  po której został sfaulowany w  polu karnym .
Tokens: 1 2_______ 3________ 4 5______ 6______ 7_______ 8__ 9________ 10__________ 11___ 12 13 14____ 15____ 16________ 17 18__ 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Piastem Gliwice (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4240 from articles/00107973 from sent7

Text  : Sędzia podyktował „ jedenastkę ” , którą wykorzystał Łukasz Broź .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_________ 5 6 7____ 8__________ 9_____ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Łukasz Broź (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4241 from articles/00107973 from sent8

Text  : Rybicki , to nie tylko wielki talent piłkarski , ale także świetny tancerz breakdance .
Tokens: 1______ 2 3_ 4__ 5____ 6_____ 7_____ 8________ 9 10_ 11___ 12_____ 13_____ 14________ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Rybicki

(ChunkerEvaluator) Sentence #4242 from articles/00107973 from sent9

Text  : Na jednym z filmików na portalu YouTube można obejrzeć jego popisy .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_______ 5_ 6______ 7______ 8____ 9_______ 10__ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = YouTube (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4243 from articles/00107973 from sent10

Text  : Zresztą sami oceńcie taneczne umiejętności widzewiaka ( to ten w  biało -  granatowej kurtce )  .
Tokens: 1______ 2___ 3______ 4_______ 5___________ 6_________ 7 8_ 9__ 10 11___ 12 13________ 14____ 15 16

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = widzewiaka

2016-10-31 14:04:15,221 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 192 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107975.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107975.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4244 from articles/00107975 from sent1

Text  : Tysiące za medal Klepackiej
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4_________

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Klepackiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4245 from articles/00107975 from sent2

Text  : Anonimowy darczyńca zapłacił 40 tys . zł za medal olimpijski Zofii Klepackiej .
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4_ 5__ 6 7_ 8_ 9____ 10________ 11___ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Zofii Klepackiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4246 from articles/00107975 from sent3

Text  : Zakończyła się akcja sprzedaży medalu olimpijskiego Zofii Klepackiej .
Tokens: 1_________ 2__ 3____ 4________ 5_____ 6____________ 7____ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Zofii Klepackiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4247 from articles/00107975 from sent4

Text  : Suma wpłat wyniosła 86 806 , 83 złotych , a  najwyższa wpłata to 40 tys .  zł od anonimowego darczyńcy .
Tokens: 1___ 2____ 3_______ 4_ 5__ 6 7_ 8______ 9 10 11_______ 12____ 13 14 15_ 16 17 18 19_________ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,8] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #4248 from articles/00107975 from sent5

Text  : Całkowity dochód z aukcji zostanie przeznaczony na pomoc chorej na mukowiscydozę pięcioletniej Zuzanny Bobińskiej .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4_____ 5_______ 6___________ 7_ 8____ 9_____ 10 11___________ 12___________ 13_____ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Zuzanny Bobińskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4249 from articles/00107975 from sent6

Text  : Zbiórka pieniędzy dla Zuzi trwała pięć tygodni .
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4___ 5_____ 6___ 7______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Zuzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4250 from articles/00107975 from sent7

Text  : Co tydzień osoba lub firma , która dokonała największej wpłaty otrzymała koszulkę olimpijską Zosi oraz fotografię z  autografem .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__ 5____ 6 7____ 8_______ 9__________ 10____ 11_______ 12______ 13________ 14__ 15__ 16________ 17 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Zosi (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4251 from articles/00107975 from sent8

Text  : Najwyższa kwota wpłacona w czasie trwania aukcji oznaczała wygranie medalu .
Tokens: 1________ 2____ 3_______ 4 5_____ 6______ 7_____ 8________ 9_______ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4252 from articles/00107975 from sent9

Text  : Trafi on do osoby , która wpłaciła 40 tysięcy złotych i  pragnie pozostać anonimowa .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4____ 5 6____ 7_______ 8_ 9______ 10_____ 11 12_____ 13______ 14_______ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #4253 from articles/00107975 from sent10

Text  : W sumie Fundacja Matio otrzymała 75 wpłat na łączną kwotę 81 806 ,  83 złotych ,  a  dodatkowo 5  000 złotych zostało przekazane bezpośrednio Zuzi .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4____ 5________ 6_ 7____ 8_ 9_____ 10___ 11 12_ 13 14 15_____ 16 17 18_______ 19 20_ 21_____ 22_____ 23________ 24__________ 25__ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Fundacja Matio (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = złotych (confidence=0.94)
  TruePositive nam [25,25] = Zuzi (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [15,15] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #4254 from articles/00107975 from sent11

Text  : - Jestem bardzo szczęśliwa !
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4255 from articles/00107975 from sent12

Text  : Nie myślała m , że uda się uzbierać aż tyle pieniędzy -  w  sumie całkiem niewiele brakuje do okrągłych 100 tysięcy złotych .
Tokens: 1__ 2______ 3 4 5_ 6__ 7__ 8_______ 9_ 10__ 11_______ 12 13 14___ 15_____ 16______ 17_____ 18 19_______ 20_ 21_____ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = złotych (confidence=0.54)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4256 from articles/00107975 from sent13

Text  : Szczęście o tyle wielkie , że każda wpłacona złotówka wpłynie na uśmiech Zuzi i  odciąży trochę jej rodziców -  a  taki był nasz plan .
Tokens: 1________ 2 3___ 4______ 5 6_ 7____ 8_______ 9_______ 10_____ 11 12_____ 13__ 14 15_____ 16____ 17_ 18______ 19 20 21__ 22_ 23__ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Zuzi (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4257 from articles/00107975 from sent14

Text  : Jestem wzruszona ilością osób , które wzięły udział w naszej akcji .
Tokens: 1_____ 2________ 3______ 4___ 5 6____ 7_____ 8_____ 9 10____ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4258 from articles/00107975 from sent15

Text  : Najwyższe wpłacone kwoty , to przelewy od firm , ale jest też sporo wysokich wpłat ,  po kilka tysięcy złotych ,  od osób prywatnych .
Tokens: 1________ 2_______ 3____ 4 5_ 6_______ 7_ 8___ 9 10_ 11__ 12_ 13___ 14______ 15___ 16 17 18___ 19_____ 20_____ 21 22 23__ 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = złotych (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4259 from articles/00107975 from sent16

Text  : Wszyscy jesteście wspaniali ! - podsumowała wyniki akcji Zofia Klepacka ,  która sprzedała swój najcenniejszy medal -  brąz zdobyty podczas igrzysk olimpijskich w  Londynie w  żeglarskiej klasie RS :  X  .
Tokens: 1______ 2________ 3________ 4 5 6__________ 7_____ 8____ 9____ 10______ 11 12___ 13_______ 14__ 15___________ 16___ 17 18__ 19_____ 20_____ 21_____ 22__________ 23 24______ 25 26_________ 27____ 28 29 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Zofia Klepacka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Londynie (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [28,28] = RS (confidence=0.58)
  FalseNegative nam [28,30] = RS : X

(ChunkerEvaluator) Sentence #4260 from articles/00107975 from sent17

Text  : Zgodnie z wcześniejszymi deklaracjami Zofia Klepacka postanowiła zorganizować aukcję medalu ,  z  której pieniądze pomogą Zuzi -  chorej na mukowiscydozę pięcioletniej sąsiadce .
Tokens: 1______ 2 3_____________ 4___________ 5____ 6_______ 7__________ 8___________ 9_____ 10____ 11 12 13____ 14_______ 15____ 16__ 17 18____ 19 20___________ 21___________ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Zofia Klepacka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Zuzi (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4261 from articles/00107975 from sent18

Text  : Mukowiscydoza to wrodzona , uwarunkowana genetycznie choroba , która objawia się zaburzeniem wydzielania przez gruczoły zewnątrzwydzielnicze ,  co najczęściej powoduje nawracające zakażenia w  układzie oddechowym ,  które prowadzą do uszkodzenia płuc i  niewydolności oddechowej ,  a  także przewlekłe zapalenie trzustki ,  prowadzące do jej uszkodzenia niewydolności ,  a  niekiedy wtórnej cukrzycy .
Tokens: 1____________ 2_ 3_______ 4 5___________ 6__________ 7______ 8 9____ 10_____ 11_ 12_________ 13_________ 14___ 15______ 16__________________ 17 18 19_________ 20______ 21_________ 22_______ 23 24______ 25________ 26 27___ 28______ 29 30_________ 31__ 32 33___________ 34________ 35 36 37___ 38________ 39_______ 40______ 41 42________ 43 44_ 45_________ 46___________ 47 48 49______ 50_____ 51______ 52

Chunks:

2016-10-31 14:04:15,330 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 193 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107976.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107976.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4262 from articles/00107976 from sent1

Text  : MinFin : Wyniki przetargu uzupełniającego obligacji DS1013
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4________ 5______________ 6________ 7_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MinFin (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,7] = DS1013 (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4263 from articles/00107976 from sent2

Text  : Departament Długu Publicznego Ministerstwa Finansów informuje , iż w dniu 16 stycznia 2003 r  .  odbył się ,  organizowany przez Narodowy Bank Polski ,  przetarg uzupełniający obligacji o  oprocentowaniu stałym i  terminie wykupu 24 października 2013 r  .
Tokens: 1__________ 2____ 3__________ 4___________ 5_______ 6________ 7 8_ 9 10__ 11 12______ 13__ 14 15 16___ 17_ 18 19__________ 20___ 21______ 22__ 23____ 24 25______ 26___________ 27_______ 28 29____________ 30____ 31 32______ 33____ 34 35__________ 36__ 37 38

Chunks:
  TruePositive nam [21,23] = Narodowy Bank Polski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,5] = Długu Publicznego Ministerstwa Finansów (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4264 from articles/00107976 from sent3

Text  : ( DS1013 ) .
Tokens: 1 2_____ 3 4

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = DS1013 (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4265 from articles/00107976 from sent4

Text  : Wyniki przetargu przedstawia poniższe zestawienie :
Tokens: 1_____ 2________ 3__________ 4_______ 5__________ 6

Chunks:

2016-10-31 14:04:15,351 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 194 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107977.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107977.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4266 from articles/00107977 from sent1

Text  : Jak zatrzymać falę
Tokens: 1__ 2________ 3___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4267 from articles/00107977 from sent2

Text  : Wszyscy są wstrząśnięci historią z łódzkiego domu dziecka .
Tokens: 1______ 2_ 3___________ 4_______ 5 6________ 7___ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4268 from articles/00107977 from sent3

Text  : Resort pracy domaga się wyjaśnień i naprawy sytuacji w tej placówce .
Tokens: 1_____ 2____ 3_____ 4__ 5________ 6 7______ 8_______ 9 10_ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4269 from articles/00107977 from sent4

Text  : Podobnie szefowa sejmowej komisji sprawiedliwości
Tokens: 1_______ 2______ 3_______ 4______ 5______________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4270 from articles/00107977 from sent5

Text  : W „ Gazecie ” opisali śmy wstrząsające wydarzenia , jakie miały miejsce w  domu dziecka przy ul .  Małachowskiego w  Łodzi .
Tokens: 1 2 3______ 4 5______ 6__ 7___________ 8_________ 9 10___ 11___ 12_____ 13 14__ 15_____ 16__ 17 18 19____________ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Gazecie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Małachowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4271 from articles/00107977 from sent6

Text  : Cztero - i sześciolatki były tam wykorzystywane seksualnie przez dziesięcioletnich chłopców z  grupy średniaków .
Tokens: 1_____ 2 3 4___________ 5___ 6__ 7_____________ 8_________ 9____ 10_______________ 11______ 12 13___ 14________ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Cztero (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4272 from articles/00107977 from sent7

Text  : Kiedy to się wydało , zareagowali najstarsi , 18 -  letni wychowankowie -  zbili pasem dziesięciolatków .
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4_____ 5 6__________ 7________ 8 9_ 10 11___ 12___________ 13 14___ 15___ 16______________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4273 from articles/00107977 from sent8

Text  : „ Gazecie ” o wszystkim opowiedział przywódca samosądu Piotr Yasin .
Tokens: 1 2______ 3 4 5________ 6__________ 7________ 8_______ 9____ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Gazecie (confidence=0.96)
  TruePositive nam [9,10] = Piotr Yasin (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4274 from articles/00107977 from sent9

Text  : - W bidulu ( tak wychowankowie nazywają dom dziecka )  małolaty wołały kilkuletnie maluchy do pokoju i  kazały im „  brać do buzi ”  .
Tokens: 1 2 3_____ 4 5__ 6____________ 7_______ 8__ 9______ 10 11______ 12____ 13_________ 14_____ 15 16____ 17 18____ 19 20 21__ 22 23__ 24 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4275 from articles/00107977 from sent10

Text  : Nie chcę , żeby ta sprawa została wyciszona - mówił poruszony .
Tokens: 1__ 2___ 3 4___ 5_ 6_____ 7______ 8________ 9 10___ 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4276 from articles/00107977 from sent11

Text  : Z jego relacji wynika , że dyrekcja placówki zachowywała się biernie .
Tokens: 1 2___ 3______ 4_____ 5 6_ 7_______ 8_______ 9__________ 10_ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4277 from articles/00107977 from sent12

Text  : Za karę wyrzuciła Yasina ( jest niepełnosprawny i porusza się na wózku )  .
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4_____ 5 6___ 7______________ 8 9______ 10_ 11 12___ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Yasina (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4278 from articles/00107977 from sent13

Text  : Pozostałych chłopców , którzy uczestniczyli w biciu , ukarała naganami .
Tokens: 1__________ 2_______ 3 4_____ 5____________ 6 7____ 8 9______ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4279 from articles/00107977 from sent14

Text  : Według dyrekcji dziwne zachowania seksualne wychowanków „ były głupią zabawą ”  ,  w  której naśladowali dorosłych .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_____ 4_________ 5________ 6__________ 7 8___ 9_____ 10____ 11 12 13 14____ 15_________ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4280 from articles/00107977 from sent15

Text  : Innego zdania jest regionalny konsultant ds . seksuologii w Łodzi .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4_________ 5_________ 6_ 7 8__________ 9 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4281 from articles/00107977 from sent16

Text  : - „ Branie do buzi ” i pobicie to zachowania z  tej samej kategorii przemocy -  mówi dr Aleksandra Robacha .
Tokens: 1 2 3_____ 4_ 5___ 6 7 8______ 9_ 10________ 11 12_ 13___ 14_______ 15______ 16 17__ 18 19________ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [19,20] = Aleksandra Robacha (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,5] = Branie do buzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4282 from articles/00107977 from sent17

Text  : - Mamy tu do czynienia z falą , która jest charakterystyczna dla środowisk zamkniętych ,  jak wojsko czy więzienie .
Tokens: 1 2___ 3_ 4_ 5________ 6 7___ 8 9____ 10__ 11_______________ 12_ 13_______ 14_________ 15 16_ 17____ 18_ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4283 from articles/00107977 from sent18

Text  : To przerażające , że wychowawcy są bezradni .
Tokens: 1_ 2___________ 3 4_ 5_________ 6_ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4284 from articles/00107977 from sent19

Text  : Czy to przypadek wyjątkowy ?
Tokens: 1__ 2_ 3________ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4285 from articles/00107977 from sent20

Text  : - Nie prowadzimy badań , co się dzieje w domach dziecka -  mówi Victoria Biederman ,  z  -  ca dyrektora w  departamencie pomocy społecznej resortu pracy .
Tokens: 1 2__ 3_________ 4____ 5 6_ 7__ 8_____ 9 10____ 11_____ 12 13__ 14______ 15_______ 16 17 18 19 20_______ 21 22___________ 23____ 24________ 25_____ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Victoria Biederman (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4286 from articles/00107977 from sent21

Text  : - Zbieramy tylko informacje statystyczne : ile jest domów ,  ile w  nich dzieci i  kadry ,  jakie są warunki .
Tokens: 1 2_______ 3____ 4_________ 5___________ 6 7__ 8___ 9____ 10 11_ 12 13__ 14____ 15 16___ 17 18___ 19 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4287 from articles/00107977 from sent22

Text  : Kontrole i nadzór nad domami dziecka należą w województwach do wydziałów polityki społecznej .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4__ 5_____ 6______ 7_____ 8 9____________ 10 11_______ 12______ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4288 from articles/00107977 from sent23

Text  : Dyr . Biederman przyznaje , że nigdy nie słyszała o  równie drastycznym przypadku :  -  Placówka jest źle prowadzona i  musi być jak najszybciej zreorganizowana .
Tokens: 1__ 2 3________ 4________ 5 6_ 7____ 8__ 9_______ 10 11____ 12_________ 13_______ 14 15 16______ 17__ 18_ 19________ 20 21__ 22_ 23_ 24_________ 25_____________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Biederman (confidence=0.72)
  FalsePositive nam [16,16] = Placówka (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4289 from articles/00107977 from sent24

Text  : Trzeba znaleźć na to jakiś sposób .
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4_ 5____ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4290 from articles/00107977 from sent25

Text  : Resort pracy przesłał do Łodzi faks z pytaniem , co zamierza zrobić wojewódzki wydział polityki społecznej w  tej sprawie .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4_ 5____ 6___ 7 8_______ 9 10 11______ 12____ 13________ 14_____ 15______ 16________ 17 18_ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Łodzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4291 from articles/00107977 from sent26

Text  : „ Gazecie ” nie udało się w piątek porozmawiać z  szefami domu dziecka .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5____ 6__ 7 8_____ 9__________ 10 11_____ 12__ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Gazecie (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4292 from articles/00107977 from sent27

Text  : Mówi Barbara Szczepańska z wojewódzkiego wydziału polityki społecznej nadzorująca placówki opiekuńcze dla dzieci :  -  Jest problem i  chcemy go rozwiązać .
Tokens: 1___ 2______ 3__________ 4 5____________ 6_______ 7_______ 8_________ 9__________ 10______ 11________ 12_ 13____ 14 15 16__ 17_____ 18 19____ 20 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Barbara Szczepańska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4293 from articles/00107977 from sent28

Text  : W połowie przyszłego tygodnia przeprowadzimy kontrolę w domu dziecka .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4_______ 5_____________ 6_______ 7 8___ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4294 from articles/00107977 from sent29

Text  : Porozmawiamy z dyrektorką i wychowawcami .
Tokens: 1___________ 2 3_________ 4 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4295 from articles/00107977 from sent30

Text  : - To niesłychane , że o tak drastycznych sprawach dowiadujemy się z  prasy -  mówi Katarzyna Piekarska (  SLD )  ,  przewodnicząca sejmowej komisji sprawiedliwości i  praw człowieka .
Tokens: 1 2_ 3__________ 4 5_ 6 7__ 8___________ 9_______ 10_________ 11_ 12 13___ 14 15__ 16_______ 17_______ 18 19_ 20 21 22____________ 23______ 24_____ 25_____________ 26 27__ 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Katarzyna Piekarska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = SLD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4296 from articles/00107977 from sent31

Text  : - Gdzie w tym wszystkim jest nadzór ministerstwa ?
Tokens: 1 2____ 3 4__ 5________ 6___ 7_____ 8___________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4297 from articles/00107977 from sent32

Text  : Obawiam się , że wydarzenia opisane przez was to wierzchołek góry lodowej .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_ 5_________ 6______ 7____ 8__ 9_ 10_________ 11__ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4298 from articles/00107977 from sent33

Text  : Tej sprawy nie możemy zostawić .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4_____ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4299 from articles/00107977 from sent34

Text  : Konieczne są badania nad zjawiskiem przemocy w domach dziecka i  szersza opieka psychologiczna -  mówi Piekarska ,  która zamierza zgłosić w  Sejmie interpelację w  tej sprawie .
Tokens: 1________ 2_ 3______ 4__ 5_________ 6_______ 7 8_____ 9______ 10 11_____ 12____ 13____________ 14 15__ 16_______ 17 18___ 19______ 20_____ 21 22____ 23__________ 24 25_ 26_____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Piekarska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Sejmie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:15,518 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 195 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107981.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107981.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4300 from articles/00107981 from sent1

Text  : Poszukiwany Adaś wrócił do mamy .
Tokens: 1__________ 2___ 3_____ 4_ 5___ 6

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Poszukiwany Adaś (confidence=0.86)
  FalseNegative nam [2,2] = Adaś

(ChunkerEvaluator) Sentence #4301 from articles/00107981 from sent2

Text  : Przyleciał z Aten
Tokens: 1_________ 2 3___

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Aten (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4302 from articles/00107981 from sent3

Text  : 3 , 5 - letni chłopiec , którego polska i  europejska policja poszukiwała od połowy października ,  odnalazł się .
Tokens: 1 2 3 4 5____ 6_______ 7 8______ 9_____ 10 11________ 12_____ 13_________ 14 15____ 16__________ 17 18______ 19_ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4303 from articles/00107981 from sent4

Text  : W czwartek przyleciał z Aten do Warszawy
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4 5___ 6_ 7_______

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Aten (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Warszawy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4304 from articles/00107981 from sent5

Text  : Zdjęcia małego okularnika publikowały wszystkie media i portale społecznościowe .
Tokens: 1______ 2_____ 3_________ 4__________ 5________ 6____ 7 8______ 9______________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4305 from articles/00107981 from sent6

Text  : O jego zaginięciu poinformowała policję 14 października rodzina jego matki ,  twierdząc ,  że został porwany przez ojca ,  Greka .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4____________ 5______ 6_ 7___________ 8______ 9___ 10___ 11 12_______ 13 14 15____ 16_____ 17___ 18__ 19 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Greka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4306 from articles/00107981 from sent7

Text  : Wrocławską policję o porwaniu poinformowała matka .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4_______ 5____________ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4307 from articles/00107981 from sent8

Text  : Według relacji jej rodziny ojciec chłopca , który ma ograniczone prawa rodzicielskie ,  prysnął byłej żonie w  twarz gazem łzawiącym ,  wciągnął dziecko do samochodu i  odjechał .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4______ 5_____ 6______ 7 8____ 9_ 10_________ 11___ 12___________ 13 14_____ 15___ 16___ 17 18___ 19___ 20_______ 21 22______ 23_____ 24 25_______ 26 27______ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4308 from articles/00107981 from sent9

Text  : Ojciec 3 , 5 - letniego Adasia jest Grekiem .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5 6_______ 7_____ 8___ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Adasia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Grekiem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4309 from articles/00107981 from sent10

Text  : To były mąż kobiety .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4310 from articles/00107981 from sent11

Text  : - Okazało się jednak , że miał on pełnię władz rodzicielskich -  mówi tymczasem Kamil Rynkiewicz z  biura prasowego wrocławskiej policji .
Tokens: 1 2______ 3__ 4_____ 5 6_ 7___ 8_ 9_____ 10___ 11____________ 12 13__ 14_______ 15___ 16________ 17 18___ 19_______ 20__________ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Kamil Rynkiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4311 from articles/00107981 from sent12

Text  : - Trudno w takich okolicznościach dalej mówić o porwaniu .
Tokens: 1 2_____ 3 4_____ 5______________ 6____ 7____ 8 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4312 from articles/00107981 from sent13

Text  : Według Rynkiewicza udało się doprowadzić do porozumienia opiekunów : -  W  naszych działaniach liczyło się przede wszystkim dobro dziecka .
Tokens: 1_____ 2__________ 3____ 4__ 5__________ 6_ 7___________ 8________ 9 10 11 12_____ 13_________ 14_____ 15_ 16____ 17_______ 18___ 19_____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Rynkiewicza (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4313 from articles/00107981 from sent14

Text  : Chłopiec został przekazany matce .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_________ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4314 from articles/00107981 from sent15

Text  : Bartosz Szałega , brat mamy Adasia tłumaczy jednak , że sąd przyznał pełną opiekę nad dzieckiem matce ,  a  ojciec mógł się z  nim widywać raz w  miesiącu przez kilka godzin .
Tokens: 1______ 2______ 3 4___ 5___ 6_____ 7_______ 8_____ 9 10 11_ 12______ 13___ 14____ 15_ 16_______ 17___ 18 19 20____ 21__ 22_ 23 24_ 25_____ 26_ 27 28______ 29___ 30___ 31____ 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Bartosz Szałega (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Adasia (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4315 from articles/00107981 from sent16

Text  : - Jednak przez rok nie miał z nim kontaktu ,  dzieliła ich też bariera językowa .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5__ 6___ 7 8__ 9_______ 10 11______ 12_ 13_ 14_____ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4316 from articles/00107981 from sent17

Text  : By porwać chłopca użył gazu .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4___ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4317 from articles/00107981 from sent18

Text  : Jestem przekonany , że zwrócił dziecko tylko dzięki zaangażowaniu policji i  prokuratury ,  a  transport małego w  ekspresowym tempie i  bez dokumentów był możliwy dzięki przychylności PLL Lot ,  który zorganizował opiekę na pokładzie .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_ 5______ 6______ 7____ 8_____ 9____________ 10_____ 11 12_________ 13 14 15_______ 16____ 17 18_________ 19____ 20 21_ 22________ 23_ 24_____ 25____ 26___________ 27_ 28_ 29 30___ 31__________ 32____ 33 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [27,28] = PLL Lot (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4318 from articles/00107981 from sent19

Text  : Nigdy nie zapomnę szczęścia dziecka biegnącego do mamy tuż po wyjściu z  rękawa .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4________ 5______ 6_________ 7_ 8___ 9__ 10 11_____ 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4319 from articles/00107981 from sent20

Text  : Takie sceny znał em jedynie z filmów .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4_ 5______ 6 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4320 from articles/00107981 from sent21

Text  : Adaś przebywa z rodziną w domu , ale jest pod opieką psychologów .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4______ 5 6___ 7 8__ 9___ 10_ 11____ 12_________ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Adaś

2016-10-31 14:04:15,630 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 196 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107983.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107983.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4321 from articles/00107983 from sent1

Text  : Złoty medalista z Londynu , Rafał Wilk maluje kartki dla fundacji A  .  Dymnej
Tokens: 1____ 2________ 3 4______ 5 6____ 7___ 8_____ 9_____ 10_ 11______ 12 13 14____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Londynu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Rafał Wilk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = A . Dymnej (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4322 from articles/00107983 from sent2

Text  : Mistrzowie paraplimpijscy Rafał Wilk i Natalia Partyka przygotowali projekty kartek świątecznych dla Spółdzielni Socjalnej &  quot ;  Republika Marzeń Fundacji Anny Dymnej Mimo Wszystko &  quot ;  -  poinformowała Angelika Chrapkiewicz -  Gądek z  Republiki Marzeń .
Tokens: 1_________ 2_____________ 3____ 4___ 5 6______ 7______ 8___________ 9_______ 10____ 11__________ 12_ 13_________ 14_______ 15 16__ 17 18_______ 19____ 20______ 21__ 22____ 23__ 24______ 25 26__ 27 28 29___________ 30______ 31__________ 32 33___ 34 35_______ 36____ 37

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Rafał Wilk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Natalia Partyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Spółdzielni Socjalnej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,24] = Republika Marzeń Fundacji Anny Dymnej Mimo Wszystko (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,33] = Angelika Chrapkiewicz - Gądek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Republiki Marzeń (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4323 from articles/00107983 from sent3

Text  : Rzeszowianin Rafał Wilk , dwukrotny mistrz paraolimpijski z Londynu (  2012 )  w  handbike'u (  rower z  napędem ręcznym )  i  Natalia Partyka ,  tenisistka stołowa ,  trzykrotna mistrzyni paraolimpijska z  Aten (  2004 )  ,  Pekinu (  2008 )  i  Londynu (  2012 )  przygotowali kartki ,  na których znajdują się Mikołaje z  motywami ich dyscyplin sportowych .
Tokens: 1___________ 2____ 3___ 4 5________ 6_____ 7_____________ 8 9______ 10 11__ 12 13 14________ 15 16___ 17 18_____ 19_____ 20 21 22_____ 23_____ 24 25________ 26_____ 27 28________ 29_______ 30____________ 31 32__ 33 34__ 35 36 37____ 38 39__ 40 41 42_____ 43 44__ 45 46__________ 47____ 48 49 50_____ 51______ 52_ 53______ 54 55______ 56_ 57_______ 58________ 59

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Rzeszowianin (confidence=0.97)
  TruePositive nam [2,3] = Rafał Wilk (confidence=0.78)
  TruePositive nam [9,9] = Londynu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Natalia Partyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Aten (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = Pekinu (confidence=0.98)
  TruePositive nam [42,42] = Londynu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [53,53] = Mikołaje (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4324 from articles/00107983 from sent4

Text  : Mistrzowie wyjaśnili organizatorom , że zaangażowali się w ten projekt ponieważ uważają ,  że jeśli można komuś w  ten sposób pomóc ,  to warto to zrobić .
Tokens: 1_________ 2________ 3____________ 4 5_ 6___________ 7__ 8 9__ 10_____ 11______ 12_____ 13 14 15___ 16___ 17___ 18 19_ 20____ 21___ 22 23 24___ 25 26____ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4325 from articles/00107983 from sent5

Text  : Przyznali jednak , że nie było to dla nich łatwe zadanie .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4_ 5__ 6___ 7_ 8__ 9___ 10___ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4326 from articles/00107983 from sent6

Text  : Rafał Wilk powiedział , że musiał spędzić kilka wieczorów ,  aby narysować swoją wizję św .  Mikołaja ,  ponieważ nie jest uzdolniony artystycznie .
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4 5_ 6_____ 7______ 8____ 9________ 10 11_ 12_______ 13___ 14___ 15 16 17______ 18 19______ 20_ 21__ 22________ 23__________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Rafał Wilk (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [17,17] = Mikołaja (confidence=0.51)
  FalseNegative nam [15,17] = św . Mikołaja

(ChunkerEvaluator) Sentence #4327 from articles/00107983 from sent7

Text  : - Bez problemów zgodził em się jednak na udział w  tej akcji .
Tokens: 1 2__ 3________ 4______ 5_ 6__ 7_____ 8_ 9_____ 10 11_ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4328 from articles/00107983 from sent8

Text  : Przecież ma ona szczytny cel , a poza tym firmuje ją osoba Anny Dymnej -  powiedział były żużlowiec rzeszowskiej Stali ,  który po wypadku zaczął odnosić sukcesy w  sporcie niepełnosprawnych .
Tokens: 1_______ 2_ 3__ 4_______ 5__ 6 7 8___ 9__ 10_____ 11 12___ 13__ 14____ 15 16________ 17__ 18_______ 19__________ 20___ 21 22___ 23 24_____ 25____ 26_____ 27_____ 28 29_____ 30_______________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Anny Dymnej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Stali (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4329 from articles/00107983 from sent9

Text  : Głównym zadaniem Spółdzielni Socjalnej " Republika Marzeń Fundacji Anny Dymnej Mimo Wszystko "  jest promocja twórczości osób z  niepełnosprawnościami .
Tokens: 1______ 2_______ 3__________ 4________ 5 6________ 7_____ 8_______ 9___ 10____ 11__ 12______ 13 14__ 15______ 16________ 17__ 18 19___________________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Spółdzielni Socjalnej (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,12] = Republika Marzeń Fundacji Anny Dymnej Mimo Wszystko (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4330 from articles/00107983 from sent10

Text  : Niepełnosprawni stanowią również większość pracowników Republiki Marzeń .
Tokens: 1______________ 2_______ 3______ 4________ 5__________ 6________ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Republiki Marzeń (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4331 from articles/00107983 from sent11

Text  : " Republika " zorganizowała m . in . warsztaty malarskie ,  fotograficzne i  bębniarskie ;  wydała również tomik z  poezją osób niepełnosprawnych pt .  "  Słowa ,  dobrze ,  że jesteście "  .
Tokens: 1 2________ 3 4____________ 5 6 7_ 8 9________ 10_______ 11 12___________ 13 14_________ 15 16____ 17_____ 18___ 19 20____ 21__ 22_______________ 23 24 25 26___ 27 28____ 29 30 31_______ 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [26,31] = Słowa , dobrze , że jesteście (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = Republika

(ChunkerEvaluator) Sentence #4332 from articles/00107983 from sent12

Text  : Dwa razy w roku przygotowuje katalog świątecznych kartek dla firm i  osób indywidualnych .
Tokens: 1__ 2___ 3 4___ 5___________ 6______ 7___________ 8_____ 9__ 10__ 11 12__ 13____________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4333 from articles/00107983 from sent13

Text  : - Te kartki kryją w sobie o wiele więcej niż tylko dobre życzenia -  powiedziała wiceprezes "  Republiki Marzeń "  Paulina Łysiak .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4____ 5 6____ 7 8____ 9_____ 10_ 11___ 12___ 13______ 14 15_________ 16________ 17 18_______ 19____ 20 21_____ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Republiki Marzeń (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Paulina Łysiak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4334 from articles/00107983 from sent14

Text  : Jak podkreśliła , w rysunkach Mikołajów , choinek i aniołów ,  wykonanych przez osoby niepełnosprawne ,  zawarty jest też uśmiech oraz wysiłek autorów .
Tokens: 1__ 2__________ 3 4 5________ 6________ 7 8______ 9 10_____ 11 12________ 13___ 14___ 15_____________ 16 17_____ 18__ 19_ 20_____ 21__ 22_____ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Mikołajów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4335 from articles/00107983 from sent15

Text  : Dochód ze sprzedaży kartek - jak co roku - zostanie przekazany na rzecz artystów ,  którzy zmagają się z  niepełnosprawnością .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4_____ 5 6__ 7_ 8___ 9 10______ 11________ 12 13___ 14______ 15 16____ 17_____ 18_ 19 20_________________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4336 from articles/00107983 from sent16

Text  : - Dziękujemy Natalii Partyce i Rafałowi Wilkowi za to ,  że są z  nami .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4______ 5 6_______ 7______ 8_ 9_ 10 11 12 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Natalii Partyce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Rafałowi Wilkowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4337 from articles/00107983 from sent17

Text  : To właśnie dzięki takim ludziom jak oni , możemy pomagać i  spełniać marzenia osób ,  które zmagają się z  niepełnosprawnością -  powiedziała Angelika Chrapkiewicz -  Gądek z  Republiki Marzeń .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4____ 5______ 6__ 7__ 8 9_____ 10_____ 11 12______ 13______ 14__ 15 16___ 17_____ 18_ 19 20_________________ 21 22_________ 23______ 24__________ 25 26___ 27 28_______ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [23,26] = Angelika Chrapkiewicz - Gądek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Republiki Marzeń (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4338 from articles/00107983 from sent18

Text  : Kartki prezentowane są na stronie www.republikamarzen.org .
Tokens: 1_____ 2___________ 3_ 4_ 5______ 6______________________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = www.republikamarzen.org

2016-10-31 14:04:15,764 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 197 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107984.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107984.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4339 from articles/00107984 from sent1

Text  : Kulisy teatru dla najmłodszych [ KONKURS ]
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4___________ 5 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4340 from articles/00107984 from sent2

Text  : Jak to jest być aktorem ?
Tokens: 1__ 2_ 3___ 4__ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4341 from articles/00107984 from sent3

Text  : Czy trudno wywołać u siebie różne emocje ?
Tokens: 1__ 2_____ 3______ 4 5_____ 6____ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4342 from articles/00107984 from sent4

Text  : Aby się o tym przekonać dzieci razem z aktorami biorą udział we wspólnej zabawie w  teatr .
Tokens: 1__ 2__ 3 4__ 5________ 6_____ 7____ 8 9_______ 10___ 11____ 12 13______ 14_____ 15 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4343 from articles/00107984 from sent5

Text  : Mamy dla Was
Tokens: 1___ 2__ 3__

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Was (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4344 from articles/00107984 from sent6

Text  : dwa podwójne zaproszenia na widowisko .
Tokens: 1__ 2_______ 3__________ 4_ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4345 from articles/00107984 from sent7

Text  : Wystarczy odpowiedzieć na pytanie :
Tokens: 1________ 2___________ 3_ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4346 from articles/00107984 from sent8

Text  : - Kiedy obchodzimy Międzynarodowy Dzień Teatru ?
Tokens: 1 2____ 3_________ 4_____________ 5____ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Międzynarodowy Dzień Teatru (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4347 from articles/00107984 from sent9

Text  : Na odpowiedzi czekamy pod adresem piotr . sobierski @ gdansk .  agora .  pl do wtorku do godz .  13 .
Tokens: 1_ 2_________ 3______ 4__ 5______ 6____ 7 8________ 9 10____ 11 12___ 13 14 15 16____ 17 18__ 19 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [6,14] = piotr . sobierski @ gdansk . agora . pl (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4348 from articles/00107984 from sent10

Text  : W tytule wiadomości prosimy wpisać „ Teatr ” , nie zapomnijcie podać swoich danych .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4______ 5_____ 6 7____ 8 9 10_ 11_________ 12___ 13____ 14____ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = Teatr (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4349 from articles/00107984 from sent11

Text  : - - - - -
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4350 from articles/00107984 from sent12

Text  : Zabawa w teatr , to jedna z form wychowywania i  rozwoju dzieci .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4 5_ 6____ 7 8___ 9___________ 10 11_____ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4351 from articles/00107984 from sent13

Text  : Daje możliwość spontanicznej zabawy z rówieśnikami , oderwania od rzeczywistości .
Tokens: 1___ 2________ 3____________ 4_____ 5 6___________ 7 8________ 9_ 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4352 from articles/00107984 from sent14

Text  : Rozwija wyobraźnię i kreatywność , oswaja ze sceną i publicznym wystąpieniem ,  dostarcza wielu emocji ,  rozładowuje stres .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4__________ 5 6_____ 7_ 8____ 9 10________ 11__________ 12 13_______ 14___ 15____ 16 17_________ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4353 from articles/00107984 from sent15

Text  : Podczas zabawy dzieci poznają kulisy teatru , zdobywają wiedzę o  tworzeni i  odgrywaniu spektakli .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4______ 5_____ 6_____ 7 8________ 9_____ 10 11______ 12 13________ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4354 from articles/00107984 from sent16

Text  : Niedziela 4 listopad godz . 13 . 00
Tokens: 1________ 2 3_______ 4___ 5 6_ 7 8_

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4355 from articles/00107984 from sent17

Text  : Teatr „ Gargulec ” z Gdyni „ Kulisy teatru ”
Tokens: 1____ 2 3_______ 4 5 6____ 7 8_____ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Gargulec (confidence=0.85)
  TruePositive nam [6,6] = Gdyni (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Kulisy teatru (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4356 from articles/00107984 from sent18

Text  : Pick Club , Sopot ul . Zamkowa Góra 3 -  5
Tokens: 1___ 2___ 3 4____ 5_ 6 7______ 8___ 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Pick Club (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Sopot (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,8] = Zamkowa Góra (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4357 from articles/00107984 from sent19

Text  : Cena 10 zł od osoby
Tokens: 1___ 2_ 3_ 4_ 5____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zł (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4358 from articles/00107984 from sent20

Text  : Przedsprzedaż biletów : Aqua Park , Biuro Obsługi Klienta Sopot ul .  Zamkowa Góra 3  -  5
Tokens: 1____________ 2______ 3 4___ 5___ 6 7____ 8______ 9______ 10___ 11 12 13_____ 14__ 15 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Aqua Park (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Zamkowa Góra (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,8] = Biuro Obsługi (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [9,9] = Klienta (confidence=0.84)
  FalseNegative nam [7,9] = Biuro Obsługi Klienta
  FalseNegative nam [10,10] = Sopot

2016-10-31 14:04:15,836 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 198 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107988.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107988.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4359 from articles/00107988 from sent1

Text  : Zaduszki Artystyczne w Kotłowni .
Tokens: 1_______ 2__________ 3 4_______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Zaduszki Artystyczne (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Kotłowni (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4360 from articles/00107988 from sent2

Text  : Gitarowy finał
Tokens: 1_______ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4361 from articles/00107988 from sent3

Text  : Będą filmy , fotografie i koncerty .
Tokens: 1___ 2____ 3 4_________ 5 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4362 from articles/00107988 from sent4

Text  : Te ostatnie bluesowe , rockowe , a nawet zahaczające o  muzykę etniczną .
Tokens: 1_ 2_______ 3_______ 4 5______ 6 7 8____ 9__________ 10 11____ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4363 from articles/00107988 from sent5

Text  : W klubie Kotłownia w piątek i sobotę trwać będą dwudniowe Zaduszki Artystyczne .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4 5_____ 6 7_____ 8____ 9___ 10_______ 11______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kotłownia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Zaduszki Artystyczne (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4364 from articles/00107988 from sent6

Text  : Dziś będzie o sztuce filmu i fotografii z muzycznym deserem na koniec .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_____ 5____ 6 7_________ 8 9________ 10_____ 11 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4365 from articles/00107988 from sent7

Text  : O godz . 18 zaplanowano otwarcie zbiorowej wystawy fotograficznej kieleckich autorów „  Świętokrzyskie -  okolice bluesa ”  .
Tokens: 1 2___ 3 4_ 5__________ 6_______ 7________ 8______ 9_____________ 10________ 11_____ 12 13____________ 14 15_____ 16____ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,16] = Świętokrzyskie - okolice bluesa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4366 from articles/00107988 from sent8

Text  : Godzinę później wyświetlone zostaną filmy dokumentalne o życiu muzycznym w  Kielcach .
Tokens: 1______ 2______ 3__________ 4______ 5____ 6___________ 7 8____ 9________ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Kielcach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4367 from articles/00107988 from sent9

Text  : Widzowie zobaczą między innymi relację z festiwalu Hasarapasa w 2010 roku oraz reportaże dziennikarza telewizyjnego Dominika Rakoczego .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4_____ 5______ 6 7________ 8_________ 9 10__ 11__ 12__ 13_______ 14__________ 15___________ 16______ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Hasarapasa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Dominika Rakoczego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4368 from articles/00107988 from sent10

Text  : O 20 zaczną grać zespoły - między innymi Autoblues i  znany z  grupy Menomini wokalista Michał Zapała .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4___ 5______ 6 7_____ 8_____ 9________ 10 11___ 12 13___ 14______ 15_______ 16____ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Autoblues (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Menomini (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Michał Zapała (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4369 from articles/00107988 from sent11

Text  : Jutro o godz . 18 kolejny wernisaż .
Tokens: 1____ 2 3___ 4 5_ 6______ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4370 from articles/00107988 from sent12

Text  : Tym razem swoje fotografie pokażą uczestnicy projektu młodzieżowego „ Drim tim blues ”  .
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4_________ 5_____ 6_________ 7_______ 8____________ 9 10__ 11_ 12___ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Drim tim blues (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4371 from articles/00107988 from sent13

Text  : O godz . 20 wystąpi wokalista Stiff , a gościnnie wspomagać go będzie na mikrofonie Sylwia Nadgrodkiewicz .
Tokens: 1 2___ 3 4_ 5______ 6________ 7____ 8 9 10_______ 11_______ 12 13____ 14 15________ 16____ 17____________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Stiff (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Sylwia Nadgrodkiewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4372 from articles/00107988 from sent14

Text  : Zaś godzinę później widzowie posłuchają wirtuoza gitary Piotra Resteckiego ,  któremu głosem akompaniować będzie Sylwia Gawłowska .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4_______ 5_________ 6_______ 7_____ 8_____ 9__________ 10 11_____ 12____ 13__________ 14____ 15____ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Piotra Resteckiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Sylwia Gawłowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4373 from articles/00107988 from sent15

Text  : Dwudniowe Zaduszki Artystyczne zakończy wspólne jam session muzyków .
Tokens: 1________ 2_______ 3__________ 4_______ 5______ 6__ 7______ 8______ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [1,3] = Dwudniowe Zaduszki Artystyczne (confidence=0.60)
  FalseNegative nam [2,3] = Zaduszki Artystyczne

(ChunkerEvaluator) Sentence #4374 from articles/00107988 from sent16

Text  : Zaduszki odbywać się będą w klubie Kotłownia przy ul .  Zbożowej 4  w  Kielcach .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4___ 5 6_____ 7________ 8___ 9_ 10 11______ 12 13 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Kotłownia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Kielcach (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [11,12] = Zbożowej 4 (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [11,11] = Zbożowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #4375 from articles/00107988 from sent17

Text  : Bilety na każdy dzień kosztują 10 zł .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4____ 5_______ 6_ 7_ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.96)

2016-10-31 14:04:15,904 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 199 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107994.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107994.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4376 from articles/00107994 from sent1

Text  : Lekkoatletyka .
Tokens: 1____________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4377 from articles/00107994 from sent2

Text  : Nowy Usain Bolt ?
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Usain Bolt (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4378 from articles/00107994 from sent3

Text  : 16 - letni Japończyk Yoshihide Kiryu bije rekordy szybkości
Tokens: 1_ 2 3____ 4________ 5________ 6____ 7___ 8______ 9________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Japończyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Yoshihide Kiryu (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4379 from articles/00107994 from sent4

Text  : To może być następca Usaina Bolta !
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_______ 5_____ 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Usaina Bolta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4380 from articles/00107994 from sent5

Text  : 16 - letni Yoshide Kiryu przebiegł 100 metrów w czasie 10 ,  19 sek .
Tokens: 1_ 2 3____ 4______ 5____ 6________ 7__ 8_____ 9 10____ 11 12 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Yoshide Kiryu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4381 from articles/00107994 from sent6

Text  : i ustanowił rekord świata w swojej kategorii wiekowej .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5 6_____ 7________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4382 from articles/00107994 from sent7

Text  : W tym wieku wicemistrz olimpijski Yohan Blake biegał o 0  ,  14 sekundy wolniej .
Tokens: 1 2__ 3____ 4_________ 5_________ 6____ 7____ 8_____ 9 10 11 12 13_____ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Yohan Blake (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4383 from articles/00107994 from sent8

Text  : A Bolt ?
Tokens: 1 2___ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Bolt (confidence=0.31)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4384 from articles/00107994 from sent9

Text  : Gdy miał 16 lat jeszcze nie startował
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4__ 5______ 6__ 7________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4385 from articles/00107994 from sent10

Text  : Japończycy są pod wielkim wrażeniem talentu Kiryu .
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4______ 5________ 6______ 7____ 8

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = Kiryu (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Japończycy

(ChunkerEvaluator) Sentence #4386 from articles/00107994 from sent11

Text  : Młody lekkoatleta doczekał się już nawet przydomku „ Japoński Flash ”  .
Tokens: 1____ 2__________ 3_______ 4__ 5__ 6____ 7________ 8 9_______ 10___ 11 12

Chunks:
  FalsePositive nam [9,10] = Japoński Flash (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4387 from articles/00107994 from sent12

Text  : Ksywę zawdzięcza bohaterowi słynnego komiksu .
Tokens: 1____ 2_________ 3_________ 4_______ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4388 from articles/00107994 from sent13

Text  : W miniony weekend nastolatek na zawodach w Fukuroi przebiegł „  setkę ”  w  10 ,  19 sek .
Tokens: 1 2______ 3______ 4_________ 5_ 6_______ 7 8______ 9________ 10 11___ 12 13 14 15 16 17_ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Fukuroi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4389 from articles/00107994 from sent14

Text  : Taki czas dał by mu półfinał na igrzyskach w Londynie .
Tokens: 1___ 2___ 3__ 4_ 5_ 6_______ 7_ 8_________ 9 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Londynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4390 from articles/00107994 from sent15

Text  : Nikt na świecie w jego wieku nie biegał nigdy szybciej .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4 5___ 6____ 7__ 8_____ 9____ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4391 from articles/00107994 from sent16

Text  : Najwybitniejszy sprinter wszech czasów Usain Bolt , gdy miał 16 lat jeszcze nie startował .
Tokens: 1______________ 2_______ 3_____ 4_____ 5____ 6___ 7 8__ 9___ 10 11_ 12_____ 13_ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Usain Bolt (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4392 from articles/00107994 from sent17

Text  : Wolniej od Kiryu , który ustanowił przy okazji rekord kraju juniorów (  z  takim wynikiem zdobył by brązowy medal na ostatnich młodzieżowych mistrzostwach świata )  ,  biegał natomiast wicemistrz olimpijski z  Londynu Yohan Blake .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4 5____ 6________ 7___ 8_____ 9_____ 10___ 11______ 12 13 14___ 15______ 16____ 17 18_____ 19___ 20 21_______ 22___________ 23___________ 24____ 25 26 27____ 28_______ 29________ 30________ 31 32_____ 33___ 34___ 35

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kiryu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Londynu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,34] = Yohan Blake (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4393 from articles/00107994 from sent18

Text  : Jamajczyk w wieku 16 lat pokonał dystans 100 metrów w  czasie 10 ,  33 sek .
Tokens: 1________ 2 3____ 4_ 5__ 6______ 7______ 8__ 9_____ 10 11____ 12 13 14 15_ 16

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Jamajczyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #4394 from articles/00107994 from sent19

Text  : Dotychczasowy rekord świata sprinterów do lat 17 należał do Amerykanina Rynella Parsona ,  który w  2007 roku przebiegł „  setkę ”  w  10 ,  23 sek .
Tokens: 1____________ 2_____ 3_____ 4_________ 5_ 6__ 7_ 8______ 9_ 10_________ 11_____ 12_____ 13 14___ 15 16__ 17__ 18_______ 19 20___ 21 22 23 24 25 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Amerykanina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Rynella Parsona (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4395 from articles/00107994 from sent20

Text  : Rekord Jamajki w tej kategorii wiekowej należy za to do Jazeela Murphy'ego ,  a  jego wynik to 10 ,  27 sek .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4__ 5________ 6_______ 7_____ 8_ 9_ 10 11_____ 12________ 13 14 15__ 16___ 17 18 19 20 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Jamajki (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,12] = Jazeela Murphy'ego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4396 from articles/00107994 from sent21

Text  : Co ciekawe , przed sezonem najlepszym osiągnięciem Japończyka był czas 10 ,  58 sek .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5______ 6_________ 7___________ 8_________ 9__ 10__ 11 12 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Japończyka (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4397 from articles/00107994 from sent22

Text  : Superszybki bieg w miniony weekend nie jest jednak jednorazowym wyskokiem .
Tokens: 1__________ 2___ 3 4______ 5______ 6__ 7___ 8_____ 9___________ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4398 from articles/00107994 from sent23

Text  : Na początku października pobiegł w nieoficjalnych zawodach zaledwie o 0  ,  02 sekundy wolniej .
Tokens: 1_ 2_______ 3___________ 4______ 5 6_____________ 7_______ 8_______ 9 10 11 12 13_____ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4399 from articles/00107994 from sent24

Text  : Nowy Usain Bolt ?
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Usain Bolt (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4400 from articles/00107994 from sent25

Text  : 16 - letni Japończyk Yoshihide Kiryu bije rekordy szybkości
Tokens: 1_ 2 3____ 4________ 5________ 6____ 7___ 8______ 9________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Japończyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Yoshihide Kiryu (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4401 from articles/00107994 from sent26

Text  : To może być następca Usaina Bolta !
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_______ 5_____ 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Usaina Bolta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4402 from articles/00107994 from sent27

Text  : 16 - letni Japończyk Yoshide Kiryu przebiegł 100 metrów w  czasie 10 ,  19 s  i  ustanowił rekord świata w  swojej kategorii wiekowej
Tokens: 1_ 2 3____ 4________ 5______ 6____ 7________ 8__ 9_____ 10 11____ 12 13 14 15 16 17_______ 18____ 19____ 20 21____ 22_______ 23______

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Japończyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,6] = Yoshide Kiryu (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4403 from articles/00107994 from sent28

Text  : To może być następca Usaina Bolta !
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_______ 5_____ 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Usaina Bolta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4404 from articles/00107994 from sent29

Text  : Podczas zawodów Fukoroi 16 - letni Yoshide Kiryu przebiegł 100 metrów w  czasie 10 ,  19 sek .
Tokens: 1______ 2______ 3______ 4_ 5 6____ 7______ 8____ 9________ 10_ 11____ 12 13____ 14 15 16 17_ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Fukoroi (confidence=0.98)
  TruePositive nam [7,8] = Yoshide Kiryu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4405 from articles/00107994 from sent30

Text  : i ustanowił rekord świata w swojej kategorii wiekowej .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5 6_____ 7________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4406 from articles/00107994 from sent31

Text  : Ten rezultat dał by mu półfinał na igrzyskach w Londynie .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4_ 5_ 6_______ 7_ 8_________ 9 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Londynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4407 from articles/00107994 from sent32

Text  : W tym wieku wicemistrz olimpijski Yohan Blake biegał o 0  ,  14 sekundy wolniej .
Tokens: 1 2__ 3____ 4_________ 5_________ 6____ 7____ 8_____ 9 10 11 12 13_____ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Yohan Blake (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4408 from articles/00107994 from sent33

Text  : A Bolt ?
Tokens: 1 2___ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Bolt (confidence=0.31)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4409 from articles/00107994 from sent34

Text  : Gdy miał 16 lat jeszcze nie startował .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4__ 5______ 6__ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4410 from articles/00107994 from sent35

Text  : Japończycy są pod wielkim wrażeniem talentu Kiryu .
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4______ 5________ 6______ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Kiryu (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Japończycy

(ChunkerEvaluator) Sentence #4411 from articles/00107994 from sent36

Text  : Młody lekkoatleta doczekał się już nawet przydomku " Japoński Flash "  .
Tokens: 1____ 2__________ 3_______ 4__ 5__ 6____ 7________ 8 9_______ 10___ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Japoński Flash (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4412 from articles/00107994 from sent37

Text  : Ksywę zawdzięcza bohaterowi słynnego komiksu Flashowi Gordonowi , który był szybki jak błyskawica .
Tokens: 1____ 2_________ 3_________ 4_______ 5______ 6_______ 7________ 8 9____ 10_ 11____ 12_ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Flashowi Gordonowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4413 from articles/00107994 from sent38

Text  : Dotychczasowy rekord świata sprinterów do lat 17 należał do Amerykanina Rynella Parsona ,  który w  2007 roku przebiegł "  setkę "  w  10 ,  23 s  .
Tokens: 1____________ 2_____ 3_____ 4_________ 5_ 6__ 7_ 8______ 9_ 10_________ 11_____ 12_____ 13 14___ 15 16__ 17__ 18_______ 19 20___ 21 22 23 24 25 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Amerykanina (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,12] = Rynella Parsona (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4414 from articles/00107994 from sent39

Text  : Rekord Jamajki w tej kategorii wiekowej należy za to do Jazeela Murphy'ego ,  a  jego wynik to 10 ,  27 sek .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4__ 5________ 6_______ 7_____ 8_ 9_ 10 11_____ 12________ 13 14 15__ 16___ 17 18 19 20 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Jamajki (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,12] = Jazeela Murphy'ego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4415 from articles/00107994 from sent40

Text  : Co ciekawe , przed sezonem najlepszym osiągnięciem Japończyka był czas 10 ,  58 sek .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5______ 6_________ 7___________ 8_________ 9__ 10__ 11 12 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Japończyka (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4416 from articles/00107994 from sent41

Text  : Superszybki bieg w miniony weekend nie jest jednak jednorazowym wyskokiem .
Tokens: 1__________ 2___ 3 4______ 5______ 6__ 7___ 8_____ 9___________ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4417 from articles/00107994 from sent42

Text  : Na początku października pobiegł w nieoficjalnych zawodach zaledwie o 0  ,  02 sekundy wolniej .
Tokens: 1_ 2_______ 3___________ 4______ 5 6_____________ 7_______ 8_______ 9 10 11 12 13_____ 14_____ 15

Chunks:

2016-10-31 14:04:16,067 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 200 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107998.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107998.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4418 from articles/00107998 from sent1

Text  : ATP World Tour Finals - drugie zwycięstwo i awans Federera
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_____ 5 6_____ 7_________ 8 9____ 10______

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = ATP World Tour Finals (confidence=0.90)
  TruePositive nam [10,10] = Federera (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4419 from articles/00107998 from sent2

Text  : # dochodzą kolejne wyniki #
Tokens: 1 2_______ 3______ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4420 from articles/00107998 from sent3

Text  : 08 . 11 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4421 from articles/00107998 from sent4

Text  : Londyn ( PAP ) - Roger Federer ( nr 2  .  )  wygrał z  Hiszpanem Davidem Ferrerem (  4  .  )
Tokens: 1_____ 2 3__ 4 5 6____ 7______ 8 9_ 10 11 12 13____ 14 15_______ 16_____ 17______ 18 19 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Londyn (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Roger Federer (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Hiszpanem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Davidem Ferrerem (confidence=0.57)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4422 from articles/00107998 from sent5

Text  : 6 : 4 , 7 : 6 w meczu grupy B  kończącego sezon tenisowego turnieju masters -  ATP World Tour Finals (  z  pulą nagród 5  ,  5  mln funtów )  w  Londynie .
Tokens: 1 2 3 4 5 6 7 8 9____ 10___ 11 12________ 13___ 14________ 15______ 16_____ 17 18_ 19___ 20__ 21____ 22 23 24__ 25____ 26 27 28 29_ 30____ 31 32 33______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [18,21] = ATP World Tour Finals (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,30] = funtów (confidence=0.95)
  TruePositive nam [33,33] = Londynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4423 from articles/00107998 from sent6

Text  : Broniący tytułu Szwajcar zapewnił sobie awans do półfinału .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_______ 4_______ 5____ 6____ 7_ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Szwajcar (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4424 from articles/00107998 from sent7

Text  : To było czternaste spotkanie obu tenisistów ; wszystkie wygrał Federer .
Tokens: 1_ 2___ 3_________ 4________ 5__ 6_________ 7 8________ 9_____ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Federer (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4425 from articles/00107998 from sent8

Text  : W drugim meczu tej grupy Argentyńczyk Juan Martin Del Potro (  6  .  )  nie dał szans Serbowi Janko Tipsarevicowi (  8  .  )  zwyciężając 6  :  0  ,  6  :  4  .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5____ 6___________ 7___ 8_____ 9__ 10___ 11 12 13 14 15_ 16_ 17___ 18_____ 19___ 20___________ 21 22 23 24 25_________ 26 27 28 29 30 31 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Argentyńczyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Serbowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Janko Tipsarevicowi (confidence=0.94)
  FalsePositive nam [7,7] = Juan (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,10] = Martin Del Potro (confidence=0.74)
  FalseNegative nam [7,10] = Juan Martin Del Potro

(ChunkerEvaluator) Sentence #4426 from articles/00107998 from sent9

Text  : W czwartek odbyły się także pojedynki w grupie A deblistów .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4__ 5____ 6________ 7 8_____ 9 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4427 from articles/00107998 from sent10

Text  : Rozstawieni z trójką Leander Paes z Indii oraz Czech Radek Stepanek pokonali Hiszpanów Marcela Granollersa i  Marca Lopeza (  6  .  )
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4______ 5___ 6 7____ 8___ 9____ 10___ 11______ 12______ 13_______ 14_____ 15_________ 16 17___ 18____ 19 20 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Leander Paes (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Indii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Czech (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Radek Stepanek (confidence=0.58)
  TruePositive nam [13,13] = Hiszpanów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Marcela Granollersa (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,18] = Marca Lopeza (confidence=0.56)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4428 from articles/00107998 from sent11

Text  : 7 : 5 , 6 : 4 .
Tokens: 1 2 3 4 5 6 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4429 from articles/00107998 from sent12

Text  : Natomiast Amerykanie Bob i Mike Bryanowie wygrali z Pakistańczykiem Aisamem -  Ul -  Haq Qureshim i  Holendrem Jeanem -  Julienem Rojerem również 7  :  5  ,  6  :  4  .
Tokens: 1________ 2_________ 3__ 4 5___ 6________ 7______ 8 9______________ 10_____ 11 12 13 14_ 15______ 16 17_______ 18____ 19 20______ 21_____ 22_____ 23 24 25 26 27 28 29 30

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Mike Bryanowie (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [2,3] = Amerykanie Bob (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,15] = Pakistańczykiem Aisamem - Ul - Haq Qureshim (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [17,21] = Holendrem Jeanem - Julienem Rojerem (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,2] = Amerykanie
  FalseNegative nam [3,3] = Bob
  FalseNegative nam [9,9] = Pakistańczykiem
  FalseNegative nam [10,15] = Aisamem - Ul - Haq Qureshim
  FalseNegative nam [17,17] = Holendrem
  FalseNegative nam [18,21] = Jeanem - Julienem Rojerem

(ChunkerEvaluator) Sentence #4430 from articles/00107998 from sent13

Text  : gra pojedyncza - grupa B Roger Federer ( Szwajcaria ,  2  )  -  David Ferrer (  Hiszpania ,  4  )  6  :  4  ,  7  :  6  (  7  -  5  )  Juan Martin Del Potro (  Argentyna ,  6  )  -  Janko Tipsarevic (  Serbia ,  8  )  6  :  0  ,  6  :  4
Tokens: 1__ 2_________ 3 4____ 5 6____ 7______ 8 9_________ 10 11 12 13 14___ 15____ 16 17_______ 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33__ 34____ 35_ 36___ 37 38_______ 39 40 41 42 43___ 44________ 45 46____ 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Roger Federer (confidence=0.96)
  TruePositive nam [9,9] = Szwajcaria (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = David Ferrer (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Hiszpania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = Argentyna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,44] = Janko Tipsarevic (confidence=1.00)
  TruePositive nam [46,46] = Serbia (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [33,33] = Juan (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [34,36] = Martin Del Potro (confidence=0.62)
  FalseNegative nam [33,36] = Juan Martin Del Potro

(ChunkerEvaluator) Sentence #4431 from articles/00107998 from sent14

Text  : Tabela : M Z P sety 1 .
Tokens: 1_____ 2 3 4 5 6___ 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4432 from articles/00107998 from sent15

Text  : Roger Federer ( Szwajcaria ) 2 2 0 4 -  0  2  .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_________ 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Roger Federer (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Szwajcaria (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4433 from articles/00107998 from sent16

Text  : David Ferrer ( Hiszpania ) 2 1 1 2 -  3  3  .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4________ 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = David Ferrer (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Hiszpania (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4434 from articles/00107998 from sent17

Text  : Juan Martin Del Potro ( Argentyna ) 2 1 1  3  -  2  4  .
Tokens: 1___ 2_____ 3__ 4____ 5 6________ 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Argentyna (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,1] = Juan (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [2,4] = Martin Del Potro (confidence=0.81)
  FalseNegative nam [1,4] = Juan Martin Del Potro

(ChunkerEvaluator) Sentence #4435 from articles/00107998 from sent18

Text  : Janko Tipsarevic ( Serbia ) 2 0 2 0 -  4
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_____ 5 6 7 8 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Janko Tipsarevic (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Serbia (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:16,157 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 201 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107999.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00107999.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4436 from articles/00107999 from sent1

Text  : Jałowiec sabiński ( Juniperus sabina )
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4________ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4437 from articles/00107999 from sent2

Text  : Jest to krzew początkowo płaski , z wiekiem osiąga wys .
Tokens: 1___ 2_ 3____ 4_________ 5_____ 6 7 8______ 9_____ 10_ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4438 from articles/00107999 from sent3

Text  : około 1 m i 2 - 3 m szerokości .
Tokens: 1____ 2 3 4 5 6 7 8 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4439 from articles/00107999 from sent4

Text  : Polecany jest do dużych ogrodów , parków i zieleni miejskiej
Tokens: 1_______ 2___ 3_ 4_____ 5______ 6 7_____ 8 9______ 10_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4440 from articles/00107999 from sent5

Text  : Wymagania
Tokens: 1________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4441 from articles/00107999 from sent6

Text  : Jałowiec sabiński jest gatunkiem o wyjątkowo niewielkich wymaganiach siedliskowych .
Tokens: 1_______ 2_______ 3___ 4________ 5 6________ 7__________ 8__________ 9____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4442 from articles/00107999 from sent7

Text  : W uprawie polecany do sadzenia na glebach lekkich , suchych ,  piaszczystych ,  w  miejscach słonecznych .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4_ 5_______ 6_ 7______ 8______ 9 10_____ 11 12___________ 13 14 15_______ 16_________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4443 from articles/00107999 from sent8

Text  : Ze względu na płytki i rozległy system korzeniowy źle znosi przesadzanie .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4_____ 5 6_______ 7_____ 8_________ 9__ 10___ 11__________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4444 from articles/00107999 from sent9

Text  : Odporny na mróz i suszę .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4445 from articles/00107999 from sent10

Text  : Zastosowanie
Tokens: 1___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4446 from articles/00107999 from sent11

Text  : Jałowiec sabiński jest doskonały do zadrzewień krajobrazowych i zestawień z  krajowymi gatunkami :  brzozami ,  sosnami oraz modrzewiami .
Tokens: 1_______ 2_______ 3___ 4________ 5_ 6_________ 7_____________ 8 9________ 10 11_______ 12_______ 13 14______ 15 16_____ 17__ 18_________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4447 from articles/00107999 from sent12

Text  : Polecany do sadzenia w dużych ogrodach przydomowych , na wrzosowiskach ,  pojedynczo oraz w  grupach .
Tokens: 1_______ 2_ 3_______ 4 5_____ 6_______ 7___________ 8 9_ 10___________ 11 12________ 13__ 14 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4448 from articles/00107999 from sent13

Text  : Nadaje się do obsadzania skarp , sadzenie przy budynkach i  na trawnikach .
Tokens: 1_____ 2__ 3_ 4_________ 5____ 6 7_______ 8___ 9________ 10 11 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4449 from articles/00107999 from sent14

Text  : Ze względu na spore rozmiary raczej nie nadaje się do sadzenia w  pojemnikach ani na skalniakach .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4____ 5_______ 6_____ 7__ 8_____ 9__ 10 11______ 12 13_________ 14_ 15 16_________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4450 from articles/00107999 from sent15

Text  : Więcej informacji w katalogach roślin :
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4_________ 5_____ 6

Chunks:

2016-10-31 14:04:16,208 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 202 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108000.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108000.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4451 from articles/00108000 from sent1

Text  : ŁKS przedstawił Cosinusa .
Tokens: 1__ 2__________ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = ŁKS (confidence=0.97)
  TruePositive nam [3,3] = Cosinusa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4452 from articles/00108000 from sent2

Text  : I czeka na włoskie konsorcjum .
Tokens: 1 2____ 3_ 4______ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4453 from articles/00108000 from sent3

Text  : „ Rozmowy są zaawansowane ”
Tokens: 1 2______ 3_ 4___________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4454 from articles/00108000 from sent4

Text  : W piątek szefowie ŁKS oficjalnie przedstawili nowego sponsora .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4__ 5_________ 6___________ 7_____ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ŁKS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4455 from articles/00108000 from sent5

Text  : W klubie z al . Unii liczą także , że wkrótce wyjaśni się ,  czy sponsorem zostanie włoskie konsorcjum ,  które zainteresowane jest budową stadionu miejskiego .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5 6___ 7____ 8____ 9 10 11_____ 12_____ 13_ 14 15_ 16_______ 17______ 18_____ 19________ 20 21___ 22____________ 23__ 24____ 25______ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Unii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4456 from articles/00108000 from sent6

Text  : W piątek na specjalnej konferencji przedstawiono nowego sponsora ŁKS ,  czyli sieć szkół Cosinus ,  która przez najbliższy rok będzie wspierać drużynę z  al .  Unii .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4_________ 5__________ 6____________ 7_____ 8_______ 9__ 10 11___ 12__ 13___ 14_____ 15 16___ 17___ 18________ 19_ 20____ 21______ 22_____ 23 24 25 26__ 27

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = ŁKS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Cosinus (confidence=0.93)
  TruePositive nam [26,26] = Unii (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4457 from articles/00108000 from sent7

Text  : Cosinus to jedna z największych sieci szkół w Polsce ,  a  swoje placówki dydaktyczne posiada w  kilku miastach .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4 5___________ 6____ 7____ 8 9_____ 10 11 12___ 13______ 14_________ 15_____ 16 17___ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Cosinus

(ChunkerEvaluator) Sentence #4458 from articles/00108000 from sent8

Text  : - Myślę , że będziemy się wspólnie promować - powiedział Konrad Misiak ,  przedstawiciel zarządu Cosinusa .
Tokens: 1 2____ 3 4_ 5_______ 6__ 7_______ 8_______ 9 10________ 11____ 12____ 13 14____________ 15_____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Konrad Misiak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Cosinusa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4459 from articles/00108000 from sent9

Text  : Nieoficjalnie wiadomo , że sieć szkół wspomoże spółkę sportową kwotą około 200 tys .  zł .
Tokens: 1____________ 2______ 3 4_ 5___ 6____ 7_______ 8_____ 9_______ 10___ 11___ 12_ 13_ 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4460 from articles/00108000 from sent10

Text  : Przewodniczący rady nadzorczej stwierdził ponadto , że wybiera się do Brzeska ,  by na żywo zobaczyć sobotnie spotkanie ŁKS z  Okocimskim .
Tokens: 1_____________ 2___ 3_________ 4_________ 5______ 6 7_ 8______ 9__ 10 11_____ 12 13 14 15__ 16______ 17______ 18_______ 19_ 20 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Brzeska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = ŁKS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Okocimskim (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4461 from articles/00108000 from sent11

Text  : Po meczu planuje także porozmawiać z trenerem Markiem Chojnackim -  spekulowano ostatnio ,  że wkrótce może on stracić pracę .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4____ 5__________ 6 7_______ 8______ 9_________ 10 11_________ 12______ 13 14 15_____ 16__ 17 18_____ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Markiem Chojnackim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4462 from articles/00108000 from sent12

Text  : - Naturalną rzeczą jest , że jeżeli drużyna doznaje tylu porażek ,  to trzeba zastanowić się nad zmianami -  mówi Turek .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4___ 5 6_ 7_____ 8______ 9______ 10__ 11_____ 12 13 14____ 15________ 16_ 17_ 18______ 19 20__ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Turek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4463 from articles/00108000 from sent13

Text  : I dodaje : - Z czystym sumieniem mogę powiedzieć ,  że w  Brzesku ucieszy nas tylko zwycięstwo ,  a  gra drużyny nie będzie miała znaczenia .
Tokens: 1 2_____ 3 4 5 6______ 7________ 8___ 9_________ 10 11 12 13_____ 14_____ 15_ 16___ 17________ 18 19 20_ 21_____ 22_ 23____ 24___ 25_______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Brzesku (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:16,424 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 203 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108001.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108001.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4464 from articles/00108001 from sent1

Text  : Zatankował do pełna i odjechał .
Tokens: 1_________ 2_ 3____ 4 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4465 from articles/00108001 from sent2

Text  : Grozi mu więzienie
Tokens: 1____ 2_ 3________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4466 from articles/00108001 from sent3

Text  : Podjechał mercedesem , zatankował 60 litrów paliwa i odjechał .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4_________ 5_ 6_____ 7_____ 8 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4467 from articles/00108001 from sent4

Text  : Grozi mu nawet pięć lat odsiadki .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4___ 5__ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4468 from articles/00108001 from sent5

Text  : 30 - latek tankował na stacji w Nowych Marzach .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_______ 5_ 6_____ 7 8_____ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Nowych Marzach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4469 from articles/00108001 from sent6

Text  : Kierowca mercedesa podjechał pod dystrybutor , zatankował ponad 60 litrów paliwa o  wartości 340 złotych i  odjechał ,  nie płacąc .
Tokens: 1_______ 2________ 3________ 4__ 5__________ 6 7_________ 8____ 9_ 10____ 11____ 12 13______ 14_ 15_____ 16 17______ 18 19_ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = złotych (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4470 from articles/00108001 from sent7

Text  : Zgłoszenie przekazano pracującym w terenie patrolom .
Tokens: 1_________ 2_________ 3_________ 4 5______ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4471 from articles/00108001 from sent8

Text  : Mundurowi szybko go znaleźli .
Tokens: 1________ 2_____ 3_ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4472 from articles/00108001 from sent9

Text  : Do kradzieży doszło w czwartek rano .
Tokens: 1_ 2________ 3_____ 4 5_______ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4473 from articles/00108001 from sent10

Text  : Jeszcze tego samego dnia mężczyzna usłyszał zarzut kradzieży .
Tokens: 1______ 2___ 3_____ 4___ 5________ 6_______ 7_____ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4474 from articles/00108001 from sent11

Text  : Grozi mu od trzech miesięcy do pięciu lat więzienia .
Tokens: 1____ 2_ 3_ 4_____ 5_______ 6_ 7_____ 8__ 9________ 10

Chunks:

2016-10-31 14:04:16,459 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 204 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108004.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108004.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4475 from articles/00108004 from sent1

Text  : Pentagon uciszy Navy Seals
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4____

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Navy Seals (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Pentagon

(ChunkerEvaluator) Sentence #4476 from articles/00108004 from sent2

Text  : W ostatnich miesiącach szczegóły misji bojowych czy szkolenia komandosów trafiły do książek ,  filmów i  gier komputerowych .
Tokens: 1 2________ 3_________ 4________ 5____ 6_______ 7__ 8________ 9_________ 10_____ 11 12_____ 13 14____ 15 16__ 17___________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4477 from articles/00108004 from sent3

Text  : Wczoraj zapadł wyrok w sprawie siedmiu komandosów Navy Seals ,  którzy służyli jako doradcy podczas tworzenia nowej odsłony gry "  Medal of Honor :  Warfighter "  .
Tokens: 1______ 2_____ 3____ 4 5______ 6______ 7_________ 8___ 9____ 10 11____ 12_____ 13__ 14_____ 15_____ 16_______ 17___ 18_____ 19_ 20 21___ 22 23___ 24 25________ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Navy Seals (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,23] = Medal of Honor (confidence=0.83)
  FalsePositive nam [25,25] = Warfighter (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [21,25] = Medal of Honor : Warfighter

(ChunkerEvaluator) Sentence #4478 from articles/00108004 from sent4

Text  : Jeden z żołnierzy należał do absolutnej elity - był członkiem oddziału wysłanego do pakistańskiego Abbottabadu na zakończone sukcesem polowanie na Osamę ben Ladena .
Tokens: 1____ 2 3________ 4______ 5_ 6_________ 7____ 8 9__ 10_______ 11______ 12_______ 13 14____________ 15_________ 16 17________ 18______ 19_______ 20 21___ 22_ 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Abbottabadu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,23] = Osamę ben Ladena (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4479 from articles/00108004 from sent5

Text  : Inny członek tej ekipy - Matt Bisonette , autor księgarskiego przeboju "  No Easy Day "  -  relacji z  pierwszej ręki z  zabicia lidera Al -  Kaidy -  skarżył się na negatywne reakcje dowództwa armii na jego książkę .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4____ 5 6___ 7________ 8 9____ 10___________ 11______ 12 13 14__ 15_ 16 17 18_____ 19 20_______ 21__ 22 23_____ 24____ 25 26 27___ 28 29_____ 30_ 31 32_______ 33_____ 34_______ 35___ 36 37__ 38_____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Matt Bisonette (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,15] = No Easy Day (confidence=0.74)
  TruePositive nam [25,27] = Al - Kaidy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4480 from articles/00108004 from sent6

Text  : Dla byłych komandosów , zarabiających po zakończeniu kariery dzięki swojej specjalistycznej wiedzy ,  nadeszły złe czasy .
Tokens: 1__ 2_____ 3_________ 4 5____________ 6_ 7__________ 8______ 9_____ 10____ 11______________ 12____ 13 14______ 15_ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4481 from articles/00108004 from sent7

Text  : Armia ma dość ich niedyskrecji .
Tokens: 1____ 2_ 3___ 4__ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4482 from articles/00108004 from sent8

Text  : Cała siódemka to byli członkowie Team 6 .
Tokens: 1___ 2_______ 3_ 4___ 5_________ 6___ 7 8

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = Team (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [6,7] = Team 6

(ChunkerEvaluator) Sentence #4483 from articles/00108004 from sent9

Text  : Według agencji AP do pracy nad grą wciągnął ich -  w  ramach powszechnej w  siłach specjalnych praktyki koleżeńskiej pomocy po zakończeniu kariery wojskowej -  właśnie Bisonette .
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4_ 5____ 6__ 7__ 8_______ 9__ 10 11 12____ 13_________ 14 15____ 16_________ 17______ 18__________ 19____ 20 21_________ 22_____ 23_______ 24 25_____ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = AP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = Bisonette (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4484 from articles/00108004 from sent10

Text  : Siedmiu skazanych dostało naganę , a ich pensje zostały czasowo zmniejszone za pracę nad "  Medal of Honor :  Warfighter "  bez zgody dowództwa i  prezentowanie unikalnego wyposażenia swojej jednostki .
Tokens: 1______ 2________ 3______ 4_____ 5 6 7__ 8_____ 9______ 10_____ 11_________ 12 13___ 14_ 15 16___ 17 18___ 19 20________ 21 22_ 23___ 24_______ 25 26___________ 27________ 28_________ 29____ 30_______ 31

Chunks:
  FalsePositive nam [18,18] = Honor (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [20,20] = Warfighter (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [16,20] = Medal of Honor : Warfighter

(ChunkerEvaluator) Sentence #4485 from articles/00108004 from sent11

Text  : Żołnierze zostaną w wojsku , ale kontradmirał Garry Bonelli ,  zastępca dowódcy sił specjalnych marynarki wojennej USA ,  wydał oświadczenie ,  w  którym stwierdził ,  że armia "  nie toleruje odstępstw od zasad ,  które określają ,  kim jesteśmy jako żołnierze Marynarki Wojennej "  .
Tokens: 1________ 2______ 3 4_____ 5 6__ 7___________ 8____ 9______ 10 11______ 12_____ 13_ 14_________ 15_______ 16______ 17_ 18 19___ 20__________ 21 22 23____ 24________ 25 26 27___ 28 29_ 30______ 31_______ 32 33___ 34 35___ 36_______ 37 38_ 39______ 40__ 41_______ 42_______ 43______ 44 45

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Garry Bonelli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,43] = Marynarki Wojennej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4486 from articles/00108004 from sent12

Text  : Według prawników Pentagon nie będzie miał jednak łatwego zadania ,  jeśli spróbuje usunąć z  wydanej właśnie przez Electronic Arts gry .
Tokens: 1_____ 2________ 3_______ 4__ 5_____ 6___ 7_____ 8______ 9______ 10 11___ 12______ 13____ 14 15_____ 16_____ 17___ 18________ 19__ 20_ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Pentagon (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Electronic Arts (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4487 from articles/00108004 from sent13

Text  : Będzie musiał udowodnić , że przedstawiono w niej tajne informacje ,  których ujawnienie zagraża bezpieczeństwu państwa .
Tokens: 1_____ 2_____ 3________ 4 5_ 6____________ 7 8___ 9____ 10________ 11 12_____ 13________ 14_____ 15____________ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4488 from articles/00108004 from sent14

Text  : Zawarte w grze techniki i taktyka walki są bowiem powszechne w  grach komputerowych -  powiedział AP Mark Zaid ,  prawnik z  Waszyngtonu ,  specjalizujący się w  kwestiach bezpieczeństwa tajnych informacji .
Tokens: 1______ 2 3___ 4_______ 5 6______ 7____ 8_ 9_____ 10________ 11 12___ 13___________ 14 15________ 16 17__ 18__ 19 20_____ 21 22_________ 23 24____________ 25_ 26 27_______ 28____________ 29_____ 30________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = AP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Mark Zaid (confidence=0.98)
  TruePositive nam [22,22] = Waszyngtonu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4489 from articles/00108004 from sent15

Text  : Rzecznik EA Peter Nguyen już zapowiedział , że gra nie zostanie wycofana ani zmieniona .
Tokens: 1_______ 2_ 3____ 4_____ 5__ 6___________ 7 8_ 9__ 10_ 11______ 12______ 13_ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = EA (confidence=0.97)
  TruePositive nam [3,4] = Peter Nguyen (confidence=0.94)

2016-10-31 14:04:16,575 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 205 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108005.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108005.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4490 from articles/00108005 from sent1

Text  : Bohater Piasta Gliwice .
Tokens: 1______ 2_____ 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Piasta Gliwice (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4491 from articles/00108005 from sent2

Text  : Człowiek w kasku dobił mistrza Polski [ WIDEO ]
Tokens: 1_______ 2 3____ 4____ 5______ 6_____ 7 8____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4492 from articles/00108005 from sent3

Text  : Damian Zbozień z Piasta Gliwice na długo zapamięta występ w  meczu ze Śląskiem Wrocław .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4_____ 5______ 6_ 7____ 8________ 9_____ 10 11___ 12 13______ 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Damian Zbozień (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Piasta Gliwice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Śląskiem Wrocław (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4493 from articles/00108005 from sent4

Text  : Obrońca Piasta , wypożyczony do gliwickiego klubu z Legii Warszawa ,  niespodziewanie pojawił się w  wyjściowym składzie .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4__________ 5_ 6__________ 7____ 8 9____ 10______ 11 12_____________ 13_____ 14_ 15 16________ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Piasta (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,10] = Legii Warszawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4494 from articles/00108005 from sent5

Text  : Zbozień ostatnio nie grał , bo w meczu z Widzewem Łódź doznał bardzo poważnej kontuzji pęknięcia podstawy czaszki .
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4___ 5 6_ 7 8____ 9 10______ 11__ 12____ 13____ 14______ 15______ 16_______ 17______ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Zbozień (confidence=0.85)
  TruePositive nam [10,11] = Widzewem Łódź (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4495 from articles/00108005 from sent6

Text  : Wydawało się więc , że na boisku ujrzymy go dopiero w  rundzie wiosennej .
Tokens: 1_______ 2__ 3___ 4 5_ 6_ 7_____ 8______ 9_ 10_____ 11 12_____ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4496 from articles/00108005 from sent7

Text  : Jego wcześniejszy powrót na boisko umożliwił specjalny kask chroniący jego głowę .
Tokens: 1___ 2___________ 3_____ 4_ 5_____ 6________ 7________ 8___ 9________ 10__ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4497 from articles/00108005 from sent8

Text  : W podobnym występuje słynny bramkarz Chelsea Petr Cech .
Tokens: 1 2_______ 3________ 4_____ 5_______ 6______ 7___ 8___ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [6,8] = Chelsea Petr Cech (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,6] = Chelsea
  FalseNegative nam [7,8] = Petr Cech

(ChunkerEvaluator) Sentence #4498 from articles/00108005 from sent9

Text  : Oczywiście specjalną zgodę musiał na to wydać PZPN , posiłkując się pozytywną opinią neurologa .
Tokens: 1_________ 2________ 3____ 4_____ 5_ 6_ 7____ 8___ 9 10________ 11_ 12_______ 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = PZPN (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4499 from articles/00108005 from sent10

Text  : Zbozień zagrał świetnie we Wrocławiu , a co najważniejsze strzelił jedną z  bramek dla swojego zespołu .
Tokens: 1______ 2_____ 3_______ 4_ 5________ 6 7 8_ 9____________ 10______ 11___ 12 13____ 14_ 15_____ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Zbozień (confidence=0.86)
  TruePositive nam [5,5] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4500 from articles/00108005 from sent11

Text  : Po trafieniu w końcówce meczu z radości . . .  poklepał się po kasku .
Tokens: 1_ 2________ 3 4_______ 5____ 6 7______ 8 9 10 11______ 12_ 13 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4501 from articles/00108005 from sent12

Text  : Dla Zbozienia był to pierwszy gol w tym sezonie .
Tokens: 1__ 2________ 3__ 4_ 5_______ 6__ 7 8__ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Zbozienia (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4502 from articles/00108005 from sent13

Text  : - Mamy młody skład i chcemy grać o jak najwyższe cele .
Tokens: 1 2___ 3____ 4____ 5 6_____ 7___ 8 9__ 10_______ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4503 from articles/00108005 from sent14

Text  : Teraz walczymy o utrzymanie , a w Gliwicach buduje się fajna drużyna .
Tokens: 1____ 2_______ 3 4_________ 5 6 7 8________ 9_____ 10_ 11___ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Gliwicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4504 from articles/00108005 from sent15

Text  : Chcemy punktować jak najwięcej , aby zima była spokojna -  dodawał piłkarz .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4________ 5 6__ 7___ 8___ 9_______ 10 11_____ 12_____ 13

Chunks:

2016-10-31 14:04:16,646 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 206 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108064.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108064.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4505 from articles/00108064 from sent1

Text  : Kapitan niebiesko - czerwonych zostaje
Tokens: 1______ 2________ 3 4_________ 5______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4506 from articles/00108064 from sent2

Text  : Tomasz Copik , który przez ostatnie pół roku pełnił funkcję kapitana opolskiej Odry ,  na kolejny rok przedłużył kontrakt z  naszym III -  ligowcem .
Tokens: 1_____ 2____ 3 4____ 5____ 6_______ 7__ 8___ 9_____ 10_____ 11______ 12_______ 13__ 14 15 16_____ 17_ 18________ 19______ 20 21____ 22_ 23 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Tomasz Copik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Odry (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4507 from articles/00108064 from sent3

Text  : 34 - letni defensywny pomocnik jest jednym z ulubieńców kibiców .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_________ 5_______ 6___ 7_____ 8 9_________ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4508 from articles/00108064 from sent4

Text  : Nic dziwnego , bo mimo swego wieku , zaangażowaniem i  walecznością często przewyższa młodszych kolegów ,  a  serca do gry i  sił do biegania nigdy mu nie brakuje .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5___ 6____ 7____ 8 9_____________ 10 11__________ 12____ 13________ 14_______ 15_____ 16 17 18___ 19 20_ 21 22_ 23 24______ 25___ 26 27_ 28_____ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4509 from articles/00108064 from sent5

Text  : Przypomnijmy , że do Odry powrócił - po raz trzeci ,  bo wcześniej grał już w  Opolu w  latach 2000 -  2002 i  2007 -  2008 -  niespełna rok temu z  I  -  ligowej Olimpii Grudziądz .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4_ 5___ 6_______ 7 8_ 9__ 10____ 11 12 13_______ 14__ 15_ 16 17___ 18 19____ 20__ 21 22__ 23 24__ 25 26__ 27 28_______ 29_ 30__ 31 32 33 34_____ 35_____ 36_______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Odry (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Opolu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Olimpii Grudziądz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4510 from articles/00108064 from sent6

Text  : Podpisał wówczas z klubem kontrakt , który kończy się 31 grudnia .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5_______ 6 7____ 8_____ 9__ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4511 from articles/00108064 from sent7

Text  : Teraz zdecydował się pozostać w Odrze na kolejny rok .
Tokens: 1____ 2_________ 3__ 4_______ 5 6____ 7_ 8______ 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Odrze (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4512 from articles/00108064 from sent8

Text  : W rundzie jesiennej zdobył trzy bramki , podobny dorobek miał w  rundzie wiosennej sezonu 2011 /  2012 .
Tokens: 1 2______ 3________ 4_____ 5___ 6_____ 7 8______ 9______ 10__ 11 12_____ 13_______ 14____ 15__ 16 17__ 18

Chunks:

2016-10-31 14:04:16,695 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 207 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108065.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108065.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4513 from articles/00108065 from sent1

Text  : Piosenka poetycka
Tokens: 1_______ 2_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4514 from articles/00108065 from sent2

Text  : Czwartek 6 lutego , godz . 19
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4 5___ 6 7_

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4515 from articles/00108065 from sent3

Text  : II Zajazd Bardów rozpocznie się w Gołdapskim Domu Kultury .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4_________ 5__ 6 7_________ 8___ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = II Zajazd Bardów (confidence=0.48)
  TruePositive nam [7,9] = Gołdapskim Domu Kultury (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4516 from articles/00108065 from sent4

Text  : W ciągu trzech wieczorów ( 6 - 8 lutego )  kolejno śpiewać będą :  Tomasz Wachnowski ,  Andrzej Poniedzielski i  Piotr Bukartyk .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4________ 5 6 7 8 9_____ 10 11_____ 12_____ 13__ 14 15____ 16________ 17 18_____ 19___________ 20 21___ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Tomasz Wachnowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Andrzej Poniedzielski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Piotr Bukartyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4517 from articles/00108065 from sent5

Text  : Koncerty , rozpoczynające się codziennie o godz . 19 ,  prowadzić będzie Adam Andryszczyk .
Tokens: 1_______ 2 3_____________ 4__ 5_________ 6 7___ 8 9_ 10 11_______ 12____ 13__ 14_________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Adam Andryszczyk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4518 from articles/00108065 from sent6

Text  : Bilety na każdy dzień kosztują 10 zł , a karnet na wszystkie trzy wieczory -  20 zł .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4____ 5_______ 6_ 7_ 8 9 10____ 11 12_______ 13__ 14______ 15 16 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4519 from articles/00108065 from sent7

Text  : Zajazdowi towarzyszyć będzie konkurs dla młodych piosenkarzy .
Tokens: 1________ 2__________ 3_____ 4______ 5__ 6______ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4520 from articles/00108065 from sent8

Text  : Informacje i rezerwacja biletów : tel . 087 615 08 03 .
Tokens: 1_________ 2 3_________ 4______ 5 6__ 7 8__ 9__ 10 11 12

Chunks:
  FalseNegative nam [8,11] = 087 615 08 03

2016-10-31 14:04:16,728 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 208 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108070.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108070.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4521 from articles/00108070 from sent1

Text  : Chodorkowski wyjdzie na wolność w 2014 roku .
Tokens: 1___________ 2______ 3_ 4______ 5 6___ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Chodorkowski (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4522 from articles/00108070 from sent2

Text  : Sąd skrócił wyrok
Tokens: 1__ 2______ 3____

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Sąd

(ChunkerEvaluator) Sentence #4523 from articles/00108070 from sent3

Text  : Sąd w Moskwie złagodził do 11 lat karę więzienia byłemu szefowi koncernu naftowego Jukos Michaiłowi Chodorkowskiemu i  jego partnerowi biznesowemu Płatonowi Lebiediewowi .
Tokens: 1__ 2 3______ 4________ 5_ 6_ 7__ 8___ 9________ 10____ 11_____ 12______ 13_______ 14___ 15________ 16_____________ 17 18__ 19________ 20_________ 21_______ 22__________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Moskwie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Płatonowi Lebiediewowi (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,16] = Jukos Michaiłowi Chodorkowskiemu (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Sąd
  FalseNegative nam [14,14] = Jukos
  FalseNegative nam [15,16] = Michaiłowi Chodorkowskiemu

(ChunkerEvaluator) Sentence #4524 from articles/00108070 from sent4

Text  : Wyjdą oni na wolność w 2014 roku - podało Radio Echo Moskwy .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4______ 5 6___ 7___ 8 9_____ 10___ 11__ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Radio Echo Moskwy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4525 from articles/00108070 from sent5

Text  : Podejmując decyzję o skróceniu wyroku dwóch biznesmenów z 13 do 11 lat ,  sąd powołał się na zmiany w  rosyjskim prawodawstwie dotyczącym kar za przestępstwa gospodarcze .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4________ 5_____ 6____ 7__________ 8 9_ 10 11 12_ 13 14_ 15_____ 16_ 17 18____ 19 20_______ 21___________ 22________ 23_ 24 25__________ 26_________ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4526 from articles/00108070 from sent6

Text  : Czwartkowa decyzja sądu oznacza , że Chodorkowski wyjdzie na wolność 25 października 2014 roku ,  a  Lebiediew -  2  lipca 2014 roku -  podało Echo Moskwy .
Tokens: 1_________ 2______ 3___ 4______ 5 6_ 7___________ 8______ 9_ 10_____ 11 12__________ 13__ 14__ 15 16 17_______ 18 19 20___ 21__ 22__ 23 24____ 25__ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Chodorkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Lebiediew (confidence=0.94)
  TruePositive nam [25,26] = Echo Moskwy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4527 from articles/00108070 from sent7

Text  : Adwokaci zaskarżą decyzję : Nasi klienci powinni być zwolnieni natychmiast
Tokens: 1_______ 2_______ 3______ 4 5___ 6______ 7______ 8__ 9________ 10_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4528 from articles/00108070 from sent8

Text  : Decyzja nie satysfakcjonuje w pełni adwokatów Chodorkowskiego i Lebiediewa ,  ponieważ uważają oni ,  że konsekwencją nowych przepisów powinno być skrócenie kary do tej ,  którą dwaj biznesmeni już odbyli ,  i  wobec tego powinni oni być zwolnieni natychmiast .
Tokens: 1______ 2__ 3______________ 4 5____ 6________ 7______________ 8 9_________ 10 11______ 12_____ 13_ 14 15 16__________ 17____ 18_______ 19_____ 20_ 21_______ 22__ 23 24_ 25 26___ 27__ 28________ 29_ 30____ 31 32 33___ 34__ 35_____ 36_ 37_ 38_______ 39_________ 40

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Chodorkowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Lebiediewa (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4529 from articles/00108070 from sent9

Text  : Według radia Echo Moskwy obrońcy zaskarżą decyzję sądu .
Tokens: 1_____ 2____ 3___ 4_____ 5______ 6_______ 7______ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Echo Moskwy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4530 from articles/00108070 from sent10

Text  : Wcześniej , w listopadzie , sąd rejonowy w Wielsku ,  gdzie Lebiediew odsiaduje wyrok ,  skrócił mu karę z  13 do 10 lat pozbawienia wolności ,  ale następnie sąd wyższej instancji uchylił tę decyzję .
Tokens: 1________ 2 3 4__________ 5 6__ 7_______ 8 9______ 10 11___ 12_______ 13_______ 14___ 15 16_____ 17 18__ 19 20 21 22 23_ 24_________ 25______ 26 27_ 28_______ 29_ 30_____ 31_______ 32_____ 33 34_____ 35

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Wielsku (confidence=0.52)
  TruePositive nam [12,12] = Lebiediew (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4531 from articles/00108070 from sent11

Text  : Media rosyjskie zwracają uwagę , że czwartkowe orzeczenie sądu zbiegła się z  doroczną konferencją prasową prezydenta Władimira Putina .
Tokens: 1____ 2________ 3_______ 4____ 5 6_ 7_________ 8_________ 9___ 10_____ 11_ 12 13______ 14_________ 15_____ 16________ 17_______ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Władimira Putina (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4532 from articles/00108070 from sent12

Text  : Pytany przez dziennikarzy decyzję ws .
Tokens: 1_____ 2____ 3___________ 4______ 5_ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4533 from articles/00108070 from sent13

Text  : Chodorkowskiego , Putin oświadczył , że w Rosji wymiar sprawiedliwości jest autonomiczny ,  a  wyroku na byłego szefa Jukosu "  nie można nazwać politycznym "  .
Tokens: 1______________ 2 3____ 4_________ 5 6_ 7 8____ 9_____ 10_____________ 11__ 12__________ 13 14 15____ 16 17____ 18___ 19____ 20 21_ 22___ 23____ 24_________ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Chodorkowskiego (confidence=0.92)
  TruePositive nam [3,3] = Putin (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = Rosji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Jukosu (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4534 from articles/00108070 from sent14

Text  : Wyrok za domniemane przestępstwa gospodarcze
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4___________ 5__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4535 from articles/00108070 from sent15

Text  : Lebiediew i Chodorkowski odbywają kary 13 lat pozbawienia wolności za domniemane przestępstwa gospodarcze ,  w  tym pranie brudnych pieniędzy .
Tokens: 1________ 2 3___________ 4_______ 5___ 6_ 7__ 8__________ 9_______ 10 11________ 12__________ 13_________ 14 15 16_ 17____ 18______ 19_______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Lebiediew (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,3] = Chodorkowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4536 from articles/00108070 from sent16

Text  : Byli sądzeni w dwóch procesach .
Tokens: 1___ 2______ 3 4____ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4537 from articles/00108070 from sent17

Text  : Według wyroku mieli wyjść na wolność w 2016 roku (  Chodorkowski -  25 października ,  a  Lebiediew -  2  lipca )  ,  gdyż w  drugim procesie ,  w  2010 roku ,  na poczet kary zaliczono im wcześniejszy wyrok .
Tokens: 1_____ 2_____ 3____ 4____ 5_ 6______ 7 8___ 9___ 10 11__________ 12 13 14__________ 15 16 17_______ 18 19 20___ 21 22 23__ 24 25____ 26______ 27 28 29__ 30__ 31 32 33____ 34__ 35_______ 36 37__________ 38___ 39

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Chodorkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Lebiediew (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4538 from articles/00108070 from sent18

Text  : W pierwszym procesie , w 2005 roku , biznesmeni zostali skazani na osiem lat pozbawienia wolności za rzekome oszustwa podatkowe i  uchylanie się od płacenia podatków .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4 5 6___ 7___ 8 9_________ 10_____ 11_____ 12 13___ 14_ 15_________ 16______ 17 18_____ 19______ 20_______ 21 22_______ 23_ 24 25______ 26______ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4539 from articles/00108070 from sent19

Text  : Aresztowani w 2003 roku Chodorkowski i Lebiediew konsekwentnie odpierali wszystkie wysunięte wobec nich zarzuty ,  uważając je za sfabrykowane i  politycznie umotywowane .
Tokens: 1__________ 2 3___ 4___ 5___________ 6 7________ 8____________ 9________ 10_______ 11_______ 12___ 13__ 14_____ 15 16______ 17 18 19__________ 20 21_________ 22_________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Chodorkowski (confidence=0.95)
  TruePositive nam [7,7] = Lebiediew (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4540 from articles/00108070 from sent20

Text  : Obaj odwoływali się od wyroku z 2010 roku , lecz Moskiewski Sąd Miejski odrzucił ich apelację ,  a  Sąd Najwyższy FR podtrzymał tę decyzję .
Tokens: 1___ 2_________ 3__ 4_ 5_____ 6 7___ 8___ 9 10__ 11________ 12_ 13_____ 14______ 15_ 16______ 17 18 19_ 20_______ 21 22________ 23 24_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [11,13] = Moskiewski Sąd Miejski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Sąd Najwyższy FR (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4541 from articles/00108070 from sent21

Text  : Obaj ubiegali się też o przedterminowe zwolnienie , argumentując ,  że odsiedzieli już więcej niż połowę wyroku .
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4__ 5 6_____________ 7_________ 8 9___________ 10 11 12_________ 13_ 14____ 15_ 16____ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4542 from articles/00108070 from sent22

Text  : Również te wnioski zostały odrzucone .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4______ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4543 from articles/00108070 from sent23

Text  : Chodorkowski wolny w 2014
Tokens: 1___________ 2____ 3 4___

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Chodorkowski (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4544 from articles/00108070 from sent24

Text  : Oligarcha i jego wspólnik wcześniej wyjdą na wolność
Tokens: 1________ 2 3___ 4_______ 5________ 6____ 7_ 8______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4545 from articles/00108070 from sent25

Text  : Moskiewski sąd skrócił karę nałożoną na Michaiła Chodorkowskiego i Płatona Lebiediewa z  13 do 11 lat pobytu w  kolonii karnej .
Tokens: 1_________ 2__ 3______ 4___ 5_______ 6_ 7_______ 8______________ 9 10_____ 11________ 12 13 14 15 16_ 17____ 18 19_____ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Michaiła Chodorkowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Płatona Lebiediewa (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4546 from articles/00108070 from sent26

Text  : Obaj wyjdą na wolność w 2014 r .
Tokens: 1___ 2____ 3_ 4______ 5 6___ 7 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4547 from articles/00108070 from sent27

Text  : Moskiewski sąd skrócił karę nałożoną na Michaiła Chodorkowskiego z 13 do 11 lat pobytu w  kolonii karnej .
Tokens: 1_________ 2__ 3______ 4___ 5_______ 6_ 7_______ 8______________ 9 10 11 12 13_ 14____ 15 16_____ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Michaiła Chodorkowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4548 from articles/00108070 from sent28

Text  : Tak samo skrócono karę , jaką odbywa partner biznesowy Chodorkowskiego ,  Płaton Lebiediew .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4___ 5 6___ 7_____ 8______ 9________ 10_____________ 11 12____ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Chodorkowskiego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,13] = Płaton Lebiediew (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4549 from articles/00108070 from sent29

Text  : Oznacza to , że obaj mogą wyjść na wolność w  2014 roku .
Tokens: 1______ 2_ 3 4_ 5___ 6___ 7____ 8_ 9______ 10 11__ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4550 from articles/00108070 from sent30

Text  : Sąd uzasadnił swoją decyzję liberalizacją przepisów .
Tokens: 1__ 2________ 3____ 4______ 5____________ 6________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Sąd

(ChunkerEvaluator) Sentence #4551 from articles/00108070 from sent31

Text  : O obniżenie kar wnioskowała prokuratura .
Tokens: 1 2________ 3__ 4__________ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4552 from articles/00108070 from sent32

Text  : Oświadczyła ona , że Chodorkowski i Lebiediew zostali skazani prawomocnie i  słusznie ,  ale w  związku ze zmianami w  kodeksie karnym ich wyroki powinny zostać obniżone .
Tokens: 1__________ 2__ 3 4_ 5___________ 6 7________ 8______ 9______ 10_________ 11 12______ 13 14_ 15 16_____ 17 18______ 19 20______ 21____ 22_ 23____ 24_____ 25____ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Chodorkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Lebiediew (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4553 from articles/00108070 from sent33

Text  : Michaił Chodorkowski był współwłaścicielem koncernu naftowego Jukos .
Tokens: 1______ 2___________ 3__ 4________________ 5_______ 6________ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michaił Chodorkowski (confidence=0.95)
  TruePositive nam [7,7] = Jukos (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4554 from articles/00108070 from sent34

Text  : W 2005 roku został skazany na 8 lat pozbawienia wolności za oszustwa podatkowe .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_____ 5______ 6_ 7 8__ 9__________ 10______ 11 12______ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4555 from articles/00108070 from sent35

Text  : 5 lat później skazano go na 13 i pół roku więzienia za przywłaszczenie 218 milionów ton ropy naftowej ,  w  poczet tej kary zaliczono jednak wcześniejszy wyrok .
Tokens: 1 2__ 3______ 4______ 5_ 6_ 7_ 8 9__ 10__ 11_______ 12 13_____________ 14_ 15______ 16_ 17__ 18______ 19 20 21____ 22_ 23__ 24_______ 25____ 26__________ 27___ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4556 from articles/00108070 from sent36

Text  : Zdaniem rosyjskiej opozycji Chodorkowski został skazany za krytykę polityki Władimira Putina .
Tokens: 1______ 2_________ 3_______ 4___________ 5_____ 6______ 7_ 8______ 9_______ 10_______ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Chodorkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Władimira Putina (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:16,928 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 209 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108072.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108072.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4557 from articles/00108072 from sent1

Text  : Beskidy .
Tokens: 1______ 2

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Beskidy

(ChunkerEvaluator) Sentence #4558 from articles/00108072 from sent2

Text  : Góralska pasterka w Szczyrku i Żabnicy ; górska - na Dębowcu
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4_______ 5 6______ 7 8_____ 9 10 11_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Szczyrku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Żabnicy (confidence=0.96)
  TruePositive nam [11,11] = Dębowcu (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,2] = pasterka

(ChunkerEvaluator) Sentence #4559 from articles/00108072 from sent3

Text  : Na góralskich pasterkach powitają wierni w Beskidach narodzenie Zbawiciela .
Tokens: 1_ 2_________ 3_________ 4_______ 5_____ 6 7________ 8_________ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Beskidach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Zbawiciela (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [3,3] = pasterkach

(ChunkerEvaluator) Sentence #4560 from articles/00108072 from sent4

Text  : Uroczyste msze święte odprawione zostaną między innymi w Szczyrku i  Żabnicy ,  a  także na górze Dębowiec w  Bielsku -  Białej .
Tokens: 1________ 2___ 3_____ 4_________ 5______ 6_____ 7_____ 8 9_______ 10 11_____ 12 13 14___ 15 16___ 17______ 18 19_____ 20 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Szczyrku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Żabnicy (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,17] = Dębowiec (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,21] = Bielsku - Białej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4561 from articles/00108072 from sent5

Text  : Kolędy zaśpiewają góralskie kapele .
Tokens: 1_____ 2_________ 3________ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4562 from articles/00108072 from sent6

Text  : Góralska pasterka zostanie odprawiona w sanktuarium Pani Beskidów na Górce w  Szczyrku .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_______ 4_________ 5 6__________ 7___ 8_______ 9_ 10___ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Szczyrku (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,8] = Pani Beskidów (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [10,10] = Górce (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [2,2] = pasterka
  FalseNegative nam [8,8] = Beskidów

(ChunkerEvaluator) Sentence #4563 from articles/00108072 from sent7

Text  : Pielgrzymów wezwą na modlitwę góralskie trombity .
Tokens: 1__________ 2____ 3_ 4_______ 5________ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4564 from articles/00108072 from sent8

Text  : Zapłonie także watra , czyli ogromne ognisko , przy którym wierni przełamią się opłatkiem .
Tokens: 1_______ 2____ 3____ 4 5____ 6______ 7______ 8 9___ 10____ 11____ 12_______ 13_ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4565 from articles/00108072 from sent9

Text  : Kolędy zaśpiewa zespół regionalny Klimczok .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_____ 4_________ 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Klimczok (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4566 from articles/00108072 from sent10

Text  : W miejscu , gdzie stoi szczyrkowskie sanktuarium , w 1894 roku 12 -  letniej Juliannie Peździe ukazała się Matka Boża .
Tokens: 1 2______ 3 4____ 5___ 6____________ 7__________ 8 9 10__ 11__ 12 13 14_____ 15_______ 16_____ 17_____ 18_ 19___ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Juliannie Peździe (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Matka Boża (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4567 from articles/00108072 from sent11

Text  : Później widziała ją jeszcze dwójka innych dzieci : Marianna Pezdek oraz Marianna Marek .
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 4______ 5_____ 6_____ 7_____ 8 9_______ 10____ 11__ 12______ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Marianna Pezdek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Marianna Marek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4568 from articles/00108072 from sent12

Text  : Dzieci otrzymały od Maryi szereg zaleceń .
Tokens: 1_____ 2________ 3_ 4____ 5_____ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Maryi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4569 from articles/00108072 from sent13

Text  : Matka Boża miała zwrócić szczególną uwagę na odmawianie modlitwy Anioł Pański ,  a  także kazała wybudować kaplicę .
Tokens: 1____ 2___ 3____ 4______ 5_________ 6____ 7_ 8_________ 9_______ 10___ 11____ 12 13 14___ 15____ 16_______ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Matka Boża (confidence=0.75)
  TruePositive nam [10,11] = Anioł Pański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4570 from articles/00108072 from sent14

Text  : Drewniana kapliczka powstała jeszcze w 1894 roku .
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4______ 5 6___ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4571 from articles/00108072 from sent15

Text  : W 1912 roku rozpoczęła się budowa murowanej kaplicy .
Tokens: 1 2___ 3___ 4_________ 5__ 6_____ 7________ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4572 from articles/00108072 from sent16

Text  : W latach 1948 - 1953 wzniesiony został obecnie istniejący kościół -  sanktuarium .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4 5___ 6_________ 7_____ 8______ 9_________ 10_____ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4573 from articles/00108072 from sent17

Text  : Góralska muzyka na pięćdziesiąt instrumentów i dwieście głosów przywita Jezusa w  ubożuchnej szopce w  kościele parafialnym w  Żabnicy w  Beskidzie Żywieckim .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_ 4___________ 5___________ 6 7_______ 8_____ 9_______ 10____ 11 12________ 13____ 14 15______ 16_________ 17 18_____ 19 20_______ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Jezusa (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,18] = Żabnicy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Beskidzie Żywieckim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4574 from articles/00108072 from sent18

Text  : " Okarynki , fujrecki , skrzypki , dudy , basy ,  bydom grały Jezuskowi po syściutkie casy "  -  zaprosili organizatorzy .
Tokens: 1 2_______ 3 4_______ 5 6_______ 7 8___ 9 10__ 11 12___ 13___ 14_______ 15 16________ 17__ 18 19 20_______ 21___________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Jezuskowi (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,2] = Okarynki (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4575 from articles/00108072 from sent19

Text  : Pasterka odprawiona zostanie także w kaplicy akademickiej na górującej nad Bielskiem -  Białą górze Dębowiec .
Tokens: 1_______ 2_________ 3_______ 4____ 5 6______ 7___________ 8_ 9________ 10_ 11_______ 12 13___ 14___ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,13] = Bielskiem - Białą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Dębowiec (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [1,1] = Pasterka

(ChunkerEvaluator) Sentence #4576 from articles/00108072 from sent20

Text  : Rokrocznie gromadzi ona setki bielszczan , świętujących narodziny Chrystusa w  górskiej scenerii .
Tokens: 1_________ 2_______ 3__ 4____ 5_________ 6 7___________ 8________ 9________ 10 11______ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Chrystusa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4577 from articles/00108072 from sent21

Text  : Wielu uczestników przychodzi z pochodniami lub lampionami .
Tokens: 1____ 2__________ 3_________ 4 5__________ 6__ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4578 from articles/00108072 from sent22

Text  : Dodatkową atrakcją jest panorama ; z polany na Dębowcu roztacza się widok na Bielsko -  Białą oraz okoliczne góry .
Tokens: 1________ 2_______ 3___ 4_______ 5 6 7_____ 8_ 9______ 10______ 11_ 12___ 13 14_____ 15 16___ 17__ 18_______ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Dębowcu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,16] = Bielsko - Białą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4579 from articles/00108072 from sent23

Text  : Pasterki w drewnianej kaplicy , położonej nieopodal schroniska , odprawiane są od kilkunastu lat .
Tokens: 1_______ 2 3_________ 4______ 5 6________ 7________ 8_________ 9 10________ 11 12 13________ 14_ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Pasterki

(ChunkerEvaluator) Sentence #4580 from articles/00108072 from sent24

Text  : W Beskidach panuje odwilż .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4_____ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Beskidach (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4581 from articles/00108072 from sent25

Text  : Temperatury są dodatnie , a wierni , którzy będą uczestniczyli w  pasterkach powinni pamiętać o  parasolach .
Tokens: 1__________ 2_ 3_______ 4 5 6_____ 7 8_____ 9___ 10___________ 11 12________ 13_____ 14______ 15 16________ 17

Chunks:
  FalseNegative nam [12,12] = pasterkach

2016-10-31 14:04:17,035 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 210 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108073.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108073.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4582 from articles/00108073 from sent1

Text  : Syria : dowódca żandarmerii przeszedł na stronę powstańców
Tokens: 1____ 2 3______ 4__________ 5________ 6_ 7_____ 8_________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Syria (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4583 from articles/00108073 from sent2

Text  : W umieszczonym w środę w internecie nagraniu wideo dowódca syryjskiej żandarmerii wojskowej oświadczył ,  iż wypowiedział posłuszeństwo reżimowi prezydenta Baszara el -  Asada i  przyłączył się do trwającego już blisko dwa lata antyrządowego powstania .
Tokens: 1 2___________ 3 4____ 5 6_________ 7_______ 8____ 9______ 10________ 11_________ 12_______ 13________ 14 15 16__________ 17___________ 18______ 19________ 20_____ 21 22 23___ 24 25________ 26_ 27 28________ 29_ 30____ 31_ 32__ 33___________ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [20,23] = Baszara el - Asada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4584 from articles/00108073 from sent3

Text  : - Jestem generał Abdelaziz Dżassim al - Szalal , dowódca żandarmerii wojskowej .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4________ 5______ 6_ 7 8_____ 9 10_____ 11_________ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,8] = Abdelaziz Dżassim al - Szalal (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4585 from articles/00108073 from sent4

Text  : Wypowiedział em posłuszeństwo z powodu odejścia wojska od jego podstawowego zadania ochrony kraju i  przekształcenia się w  gangi ,  zajmujące się zabijaniem i  niszczeniem -  powiedział na filmie wideo ,  zamieszczonym na portalu internetowym YouTube .
Tokens: 1___________ 2_ 3____________ 4 5_____ 6_______ 7_____ 8_ 9___ 10__________ 11_____ 12_____ 13___ 14 15_____________ 16_ 17 18___ 19 20_______ 21_ 22________ 23 24_________ 25 26________ 27 28____ 29___ 30 31___________ 32 33_____ 34__________ 35_____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [35,35] = YouTube (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4586 from articles/00108073 from sent5

Text  : Przedstawiciel syryjskich władz bezpieczeństwa potwierdził fakt dezercji Szalala , bagatelizując jednocześnie znaczenie tego wydarzenia .
Tokens: 1_____________ 2_________ 3____ 4_____________ 5__________ 6___ 7_______ 8______ 9 10___________ 11__________ 12_______ 13__ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Szalala (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4587 from articles/00108073 from sent6

Text  : Jak zaznaczył , generał miał być przeniesiony na emeryturę ,  a  swym obecnym posunięciem próbuje "  grać bohatera "  .
Tokens: 1__ 2________ 3 4______ 5___ 6__ 7___________ 8_ 9________ 10 11 12__ 13_____ 14_________ 15_____ 16 17__ 18______ 19 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4588 from articles/00108073 from sent7

Text  : W Syrii już drugi rok trwa wojna opozycji przeciw reżimowi Baszara al -  Asada ,  syna dyktatora Hafeza al -  Asada ,  który był u  władzy wcześniej przez 30 lat .
Tokens: 1 2____ 3__ 4____ 5__ 6___ 7____ 8_______ 9______ 10______ 11_____ 12 13 14___ 15 16__ 17_______ 18____ 19 20 21___ 22 23___ 24_ 25 26____ 27_______ 28___ 29 30_ 31

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Syrii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,14] = Baszara al - Asada (confidence=0.93)
  TruePositive nam [18,21] = Hafeza al - Asada (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4589 from articles/00108073 from sent8

Text  : Inspiracją dla Syryjczyków do protestów , a następnie zbrojnego wystąpienia były rewolucje w  Tunezji ,  Egipcie oraz wojna domowa w  Libii .
Tokens: 1_________ 2__ 3__________ 4_ 5________ 6 7 8________ 9________ 10_________ 11__ 12_______ 13 14_____ 15 16_____ 17__ 18___ 19____ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Syryjczyków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Tunezji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Egipcie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Libii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4590 from articles/00108073 from sent9

Text  : Według szacunków ONZ w walkach zginęło już około 45 tys .  osób ,  większość to cywile .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4 5______ 6______ 7__ 8____ 9_ 10_ 11 12__ 13 14_______ 15 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = ONZ (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4591 from articles/00108073 from sent10

Text  : Wśród ofiar jest dużo kobiet i dzieci .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4___ 5_____ 6 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4592 from articles/00108073 from sent11

Text  : W niedawnym wywiadzie dla jednej z libańskich gazet wiceprezydent Faruk al -  Szaraa stwierdził ,  że żadna ze stron nie jest w  stanie wygrać wojny domowej i  że potrzebne jest stworzenie rządu jedności narodowej .
Tokens: 1 2________ 3________ 4__ 5_____ 6 7_________ 8____ 9____________ 10___ 11 12 13____ 14________ 15 16 17___ 18 19___ 20_ 21__ 22 23____ 24____ 25___ 26_____ 27 28 29_______ 30__ 31________ 32___ 33______ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [10,13] = Faruk al - Szaraa (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4593 from articles/00108073 from sent12

Text  : Szaraa prawdopodobnie przebywa w areszcie domowym w Damaszku , odsunięty od władzy za zbytnią uległość wobec powstańców .
Tokens: 1_____ 2_____________ 3_______ 4 5_______ 6______ 7 8_______ 9 10_______ 11 12____ 13 14_____ 15______ 16___ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Szaraa (confidence=0.75)
  TruePositive nam [8,8] = Damaszku (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:17,124 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 211 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108074.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108074.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4594 from articles/00108074 from sent1

Text  : Iran wpuści inspektorów , jeśli ustaną groźby
Tokens: 1___ 2_____ 3__________ 4 5____ 6_____ 7_____

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Iran

(ChunkerEvaluator) Sentence #4595 from articles/00108074 from sent2

Text  : Iran wpuści inspektorów do bazy wojskowej , która mogła być użyta do prac związanych z  produkcją broni atomowej ,  jeśli społeczność międzynarodowa zrezygnuje z  gróźb przeciw Teheranowi -  podał w  czwartek Reuters ,  powołując się na przedstawiciela irańskich władz .
Tokens: 1___ 2_____ 3__________ 4_ 5___ 6________ 7 8____ 9____ 10_ 11___ 12 13__ 14________ 15 16_______ 17___ 18______ 19 20___ 21_________ 22____________ 23________ 24 25___ 26_____ 27________ 28 29___ 30 31______ 32_____ 33 34_______ 35_ 36 37_____________ 38_______ 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Teheranowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Reuters (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Iran

(ChunkerEvaluator) Sentence #4596 from articles/00108074 from sent3

Text  : " Jeśli transregionalne groźby ( przeciwko Iranowi ) ustaną ,  wtedy uznamy ,  że można przeprowadzić inspekcję w  Parczinie "  -  powiedział wiceminister spraw zagranicznych Iranu Hassan Kaszkawi ,  cytowany przez irańskie media .
Tokens: 1 2____ 3______________ 4_____ 5 6________ 7______ 8 9_____ 10 11___ 12____ 13 14 15___ 16___________ 17_______ 18 19_______ 20 21 22________ 23__________ 24___ 25___________ 26___ 27____ 28______ 29 30______ 31___ 32______ 33___ 34

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Iranowi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Parczinie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,26] = Iranu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Hassan Kaszkawi (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4597 from articles/00108074 from sent4

Text  : Międzynarodowa Agencja Energii Atomowej ( MAEA ) uważa , że Iran przeprowadził w  znajdującej się na południowy wschód od Teheranu dużej bazie Parczin testy materiałów wybuchowych ,  które potencjalnie można wykorzystać w  broni atomowej .
Tokens: 1_____________ 2______ 3______ 4_______ 5 6___ 7 8____ 9 10 11__ 12___________ 13 14_________ 15_ 16 17________ 18____ 19 20______ 21___ 22___ 23_____ 24___ 25________ 26_________ 27 28___ 29__________ 30___ 31_________ 32 33___ 34______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Międzynarodowa Agencja Energii Atomowej (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,6] = MAEA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Iran (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Teheranu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Parczin (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4598 from articles/00108074 from sent5

Text  : Inspektorzy MAEA wielokrotnie prosili o możliwość przeprowadzenia na jej terenie inspekcji .
Tokens: 1__________ 2___ 3___________ 4______ 5 6________ 7______________ 8_ 9__ 10_____ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = MAEA (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4599 from articles/00108074 from sent6

Text  : Zdaniem zachodnich dyplomatów Iran w ciągu ostatniego roku przeprowadził w  Parczinie intensywne prace mające na celu wyczyszczenie wszelkich śladów wskazujących na nielegalną działalność ,  jednak szef MAEA Yukiya Amano uważa ,  że inspekcja wciąż mogła by się okazać "  pożyteczna "  .
Tokens: 1______ 2_________ 3_________ 4___ 5 6____ 7_________ 8___ 9____________ 10 11_______ 12________ 13___ 14____ 15 16__ 17___________ 18_______ 19____ 20__________ 21 22________ 23_________ 24 25____ 26__ 27__ 28____ 29___ 30___ 31 32 33_______ 34___ 35___ 36 37_ 38____ 39 40________ 41 42

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Iran (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Parczinie (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [27,29] = MAEA Yukiya Amano (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [27,27] = MAEA
  FalseNegative nam [28,29] = Yukiya Amano

(ChunkerEvaluator) Sentence #4600 from articles/00108074 from sent7

Text  : W swojej wypowiedzi Kaszkawi najprawdopodobniej odwoływał się do izraelskiej groźby operacji militarnej przeciwko Iranowi oraz możliwości wprowadzenia kolejnych sankcji przez państwa zachodnie .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4_______ 5_________________ 6________ 7__ 8_ 9__________ 10____ 11______ 12________ 13_______ 14_____ 15__ 16________ 17__________ 18_______ 19_____ 20___ 21_____ 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kaszkawi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Iranowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4601 from articles/00108074 from sent8

Text  : Izrael zagroził , że jeśli środkami dyplomatycznymi nie uda mu się powstrzymać Iranu przed uzyskaniem broni atomowej ,  sięgnie po rozwiązania zbrojne .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5____ 6_______ 7______________ 8__ 9__ 10 11_ 12_________ 13___ 14___ 15________ 16___ 17______ 18 19_____ 20 21_________ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Izrael (confidence=0.85)
  TruePositive nam [13,13] = Iranu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4602 from articles/00108074 from sent9

Text  : Teheran zapewnia , że jego program atomowy ma wyłącznie pokojowy charakter .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4_ 5___ 6______ 7______ 8_ 9________ 10______ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Teheran (confidence=0.68)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4603 from articles/00108074 from sent10

Text  : W grudniu przedstawiciele MAEA odwiedzili Iran , by spróbować wynegocjować dostęp do Parczinu i  rozwiązać kwestie związane z  "  ewentualnym militarnym wymiarem "  irańskiego programu nuklearnego .
Tokens: 1 2______ 3______________ 4___ 5_________ 6___ 7 8_ 9________ 10__________ 11____ 12 13______ 14 15_______ 16_____ 17______ 18 19 20_________ 21________ 22______ 23 24________ 25______ 26_________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = MAEA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Iran (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Parczinu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4604 from articles/00108074 from sent11

Text  : Iran powtarza , że zanim otworzy bazę dla inspektorów międzynarodowych ,  musi osiągnąć szersze porozumienie w  sprawie dochodzenia MAEA .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_ 5____ 6______ 7___ 8__ 9__________ 10______________ 11 12__ 13______ 14_____ 15__________ 16 17_____ 18_________ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Iran (confidence=0.64)
  TruePositive nam [19,19] = MAEA (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:17,217 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 212 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108075.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108075.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4605 from articles/00108075 from sent1

Text  : Przedłużanie Złotej w Katowicach
Tokens: 1___________ 2_____ 3 4_________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Katowicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4606 from articles/00108075 from sent2

Text  : Prawdopodobnie już w marcu rozpoczną się w Katowicach prace przy przedłużaniu ul .  Złotej do Bukowej .
Tokens: 1_____________ 2__ 3 4____ 5________ 6__ 7 8_________ 9____ 10__ 11__________ 12 13 14____ 15 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Katowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Bukowej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4607 from articles/00108075 from sent3

Text  : Dzięki tej inwestycji łatwiej będzie w przyszłości dostać się z  Siemianowic na Drogową Trasę Średnicową .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4______ 5_____ 6 7__________ 8_____ 9__ 10 11_________ 12 13_____ 14___ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Siemianowic (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [13,13] = Drogową (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,15] = Drogową Trasę Średnicową

(ChunkerEvaluator) Sentence #4608 from articles/00108075 from sent4

Text  : Przedłużanie Złotej w Katowicach
Tokens: 1___________ 2_____ 3 4_________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Katowicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4609 from articles/00108075 from sent5

Text  : Prawdopodobnie już w marcu rozpoczną się w Katowicach prace przy przedłużaniu ul .  Złotej do Bukowej .
Tokens: 1_____________ 2__ 3 4____ 5________ 6__ 7 8_________ 9____ 10__ 11__________ 12 13 14____ 15 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Katowicach (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Bukowej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4610 from articles/00108075 from sent6

Text  : Dzięki tej inwestycji łatwiej będzie w przyszłości dostać się z  Siemianowic na Drogową Trasę Średnicową .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4______ 5_____ 6 7__________ 8_____ 9__ 10 11_________ 12 13_____ 14___ 15________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Siemianowic (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [13,13] = Drogową (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,15] = Drogową Trasę Średnicową

(ChunkerEvaluator) Sentence #4611 from articles/00108075 from sent7

Text  : KATOWICE
Tokens: 1_______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = KATOWICE

(ChunkerEvaluator) Sentence #4612 from articles/00108075 from sent8

Text  : Ze Złotej na Bukową
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4_____

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Bukową (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4613 from articles/00108075 from sent9

Text  : Ponad milion złotych wydadzą władze Katowic na przedłużenie ul .  Złotej do ul .  Bukowej .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4______ 5_____ 6______ 7_ 8___________ 9_ 10 11____ 12 13 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = złotych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Katowic (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Złotej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Bukowej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4614 from articles/00108075 from sent10

Text  : Dzięki tej inwestycji łatwiej będzie m . in . dostać się z  kierunku Siemianowic na Drogową Trasę Średnicową .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4______ 5_____ 6 7 8_ 9 10____ 11_ 12 13______ 14_________ 15 16_____ 17___ 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Siemianowic (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [16,16] = Drogową (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,18] = Drogową Trasę Średnicową

(ChunkerEvaluator) Sentence #4615 from articles/00108075 from sent11

Text  : Chodzi o odcinek drogi między ul . Bukową a Szpitalną ,  który jako ul .  Złota zostanie wydłużony do ul .  Bukowej .
Tokens: 1_____ 2 3______ 4____ 5_____ 6_ 7 8_____ 9 10_______ 11 12___ 13__ 14 15 16___ 17______ 18_______ 19 20 21 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Bukową (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Złota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Bukowej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,10] = Szpitalną

(ChunkerEvaluator) Sentence #4616 from articles/00108075 from sent12

Text  : Nowe przejście do tej ostatniej ulicy powstanie kosztem części parkingu przy stadionie katowickiego GKS-u .
Tokens: 1___ 2________ 3_ 4__ 5________ 6____ 7________ 8______ 9_____ 10______ 11__ 12_______ 13__________ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = GKS-u (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4617 from articles/00108075 from sent13

Text  : - Prace przy tej inwestycji rozpoczniemy prawdopodobnie już w marcu -  powiedziała nam Ewa Lidwin ,  naczelnik wydziału inwestycji katowickiego Urzędu Miasta .
Tokens: 1 2____ 3___ 4__ 5_________ 6___________ 7_____________ 8__ 9 10___ 11 12_________ 13_ 14_ 15____ 16 17_______ 18______ 19________ 20__________ 21____ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Ewa Lidwin (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Urzędu Miasta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4618 from articles/00108075 from sent14

Text  : Purz
Tokens: 1___

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Purz (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4619 from articles/00108075 from sent15

Text  : czyt . ch d
Tokens: 1___ 2 3_ 4

Chunks:

2016-10-31 14:04:17,276 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 213 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108077.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108077.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4620 from articles/00108077 from sent1

Text  : Egipt .
Tokens: 1____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Egipt (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4621 from articles/00108077 from sent2

Text  : Mursi przestrzega przed zamieszkami , popiera rewolucję w Syrii
Tokens: 1____ 2__________ 3____ 4__________ 5 6______ 7________ 8 9____

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Syrii (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Mursi

(ChunkerEvaluator) Sentence #4622 from articles/00108077 from sent3

Text  : Prezydent Egiptu Mohammed Mursi przestrzegł w sobotę przed kolejnymi zamieszkami w  kraju ,  które mogły by zakłócić dążenia do naprawy gospodarki .
Tokens: 1________ 2_____ 3_______ 4____ 5__________ 6 7_____ 8____ 9________ 10_________ 11 12___ 13 14___ 15___ 16 17______ 18_____ 19 20_____ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Egiptu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,4] = Mohammed Mursi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4623 from articles/00108077 from sent4

Text  : W przemówieniu w Szurze , izbie wyższej parlamentu , oświadczył też ,  że jego kraj popiera rewolucję w  Syrii .
Tokens: 1 2___________ 3 4_____ 5 6____ 7______ 8_________ 9 10________ 11_ 12 13 14__ 15__ 16_____ 17_______ 18 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Szurze (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,19] = Syrii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4624 from articles/00108077 from sent5

Text  : W transmitowanym przez telewizję pierwszym przemówieniu do nowo zwołanej Szury prezydent Mursi namawiał opozycję do współpracy z  rządem .
Tokens: 1 2_____________ 3____ 4________ 5________ 6___________ 7_ 8___ 9_______ 10___ 11_______ 12___ 13______ 14______ 15 16________ 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Szury (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,12] = Mursi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4625 from articles/00108077 from sent6

Text  : Podkreślił , że nadszedł czas , by naród podjął "  pracę i  produkcję "  po dwóch latach niepokojów .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4_______ 5___ 6 7_ 8____ 9_____ 10 11___ 12 13_______ 14 15 16___ 17____ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4626 from articles/00108077 from sent7

Text  : Kryzys gospodarczy i walka o nową konstytucję uwidoczniły głębokie podziały między Mursim a  jego przeciwnikami oraz opóźniły powrót do stabilizacji prawie dwa lata po rewolucji ,  która odsunęła od władzy prezydenta Hosniego Mubaraka .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4____ 5 6___ 7__________ 8__________ 9_______ 10______ 11____ 12____ 13 14__ 15___________ 16__ 17______ 18____ 19 20__________ 21____ 22_ 23__ 24 25_______ 26 27___ 28______ 29 30____ 31________ 32______ 33______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Mursim (confidence=0.99)
  TruePositive nam [32,33] = Hosniego Mubaraka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4627 from articles/00108077 from sent8

Text  : " Przyjęta przez naród konstytucja gwarantuje wszystkim Egipcjanom równe prawa "  -  zapewniał w  sobotnim przemówieniu Mursi .
Tokens: 1 2_______ 3____ 4____ 5__________ 6_________ 7________ 8_________ 9____ 10___ 11 12 13_______ 14 15______ 16__________ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Egipcjanom (confidence=0.52)
  TruePositive nam [17,17] = Mursi (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4628 from articles/00108077 from sent9

Text  : Zaapelował do wszystkich sił politycznych kraju o dialog , o  dojrzałą demokrację i  unikanie przemocy .
Tokens: 1_________ 2_ 3_________ 4__ 5___________ 6____ 7 8_____ 9 10 11______ 12________ 13 14______ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4629 from articles/00108077 from sent10

Text  : W ostatnim miesiącu fala napięć w Egipcie znów się podniosła ,  gdy opozycja wzmogła protesty przeciwko nowej konstytucji ,  a  islamistyczni zwolennicy prezydenta organizowali kontrdemonstracje .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4___ 5_____ 6 7______ 8___ 9__ 10_______ 11 12_ 13______ 14_____ 15______ 16_______ 17___ 18_________ 19 20 21___________ 22________ 23________ 24__________ 25_______________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Egipcie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4630 from articles/00108077 from sent11

Text  : W sobotnim przemówieniu Mursi podkreślił też , że jego kraj popiera syryjską rewolucję i  że dla administracji prezydenta Baszara el -  Asada nie ma miejsca w  Syrii przyszłości .
Tokens: 1 2_______ 3___________ 4____ 5_________ 6__ 7 8_ 9___ 10__ 11_____ 12______ 13_______ 14 15 16_ 17___________ 18________ 19_____ 20 21 22___ 23_ 24 25_____ 26 27___ 28_________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Mursi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,22] = Baszara el - Asada (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Syrii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4631 from articles/00108077 from sent12

Text  : Powiedział , że priorytetem Egiptu jest wstrzymanie rozlewu krwi w  Syrii i  współdziałanie z  innymi państwami arabskimi w  celu znalezienia politycznego rozwiązania ,  które pozwoli narodowi syryjskiemu zastąpić obecny reżim władzami z  wyboru .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4__________ 5_____ 6___ 7__________ 8______ 9___ 10 11___ 12 13____________ 14 15____ 16_______ 17_______ 18 19__ 20_________ 21__________ 22_________ 23 24___ 25_____ 26______ 27_________ 28______ 29____ 30___ 31______ 32 33____ 34

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Egiptu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Syrii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4632 from articles/00108077 from sent13

Text  : Na pierwszym po przyjęciu konstytucji posiedzeniu licząca 270 członków egipska Szura zebrała się w  środę ;  wówczas zaprzysiężono 90 nowych członków wyznaczonych przez Mursiego .
Tokens: 1_ 2________ 3_ 4________ 5__________ 6__________ 7______ 8__ 9_______ 10_____ 11___ 12_____ 13_ 14 15___ 16 17_____ 18___________ 19 20____ 21______ 22__________ 23___ 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Szura (confidence=0.76)
  TruePositive nam [24,24] = Mursiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4633 from articles/00108077 from sent14

Text  : Są wśród nich chrześcijanie , liberałowie i kobiety , a  także przedstawiciele Bractwa Muzułmańskiego oraz radykalnych islamistów .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4____________ 5 6__________ 7 8______ 9 10 11___ 12_____________ 13_____ 14____________ 15__ 16_________ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Bractwa Muzułmańskiego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [17,17] = islamistów

(ChunkerEvaluator) Sentence #4634 from articles/00108077 from sent15

Text  : Nowa konstytucja przyznaje izbie wyższej , która dotąd nie miała takich prerogatyw ,  pełnię władzy ustawodawczej aż do czasu wyłonienia nowej izby niższej w  wyniku wyborów ,  które są spodziewane w  ciągu kilku miesięcy .  (  PAP )
Tokens: 1___ 2__________ 3________ 4____ 5______ 6 7____ 8____ 9__ 10___ 11____ 12________ 13 14____ 15____ 16___________ 17 18 19___ 20________ 21___ 22__ 23_____ 24 25____ 26_____ 27 28___ 29 30_________ 31 32___ 33___ 34______ 35 36 37_ 38

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:17,391 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 214 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108079.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108079.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4635 from articles/00108079 from sent1

Text  : Philips miał rekordowy zysk , ale poniżej oczekiwań
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4___ 5 6__ 7______ 8________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Philips

(ChunkerEvaluator) Sentence #4636 from articles/00108079 from sent2

Text  : Philips Electronics , największy w Europie producent elektroniki użytkowej i  drugi pod względem wielkości producent półprzewodników ,  opublikował w  czwartek wyniki za rok 2000 .
Tokens: 1______ 2__________ 3 4_________ 5 6______ 7________ 8__________ 9________ 10 11___ 12_ 13______ 14_______ 15_______ 16_____________ 17 18_________ 19 20______ 21____ 22 23_ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Philips Electronics (confidence=0.97)
  TruePositive nam [6,6] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4637 from articles/00108079 from sent3

Text  : Były one rekordowe , ale niższe od oczekiwanych
Tokens: 1___ 2__ 3________ 4 5__ 6_____ 7_ 8___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4638 from articles/00108079 from sent4

Text  : Philips miał rekordowy zysk , ale poniżej oczekiwań
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4___ 5 6__ 7______ 8________

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Philips

(ChunkerEvaluator) Sentence #4639 from articles/00108079 from sent5

Text  : Philips Electronics , największy w Europie producent elektroniki użytkowej i  drugi pod względem wielkości producent półprzewodników ,  opublikował w  czwartek wyniki za rok 2000 .
Tokens: 1______ 2__________ 3 4_________ 5 6______ 7________ 8__________ 9________ 10 11___ 12_ 13______ 14_______ 15_______ 16_____________ 17 18_________ 19 20______ 21____ 22 23_ 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Philips Electronics (confidence=0.97)
  TruePositive nam [6,6] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4640 from articles/00108079 from sent6

Text  : Były one rekordowe , ale niższe od oczekiwanych
Tokens: 1___ 2__ 3________ 4 5__ 6_____ 7_ 8___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4641 from articles/00108079 from sent7

Text  : Zysk netto Philipsa w roku 2000 wzrósł do 9 ,  6  mld euro (  8  ,  96 mld dol .  )  z  1  ,  8  mld w  roku poprzednim .
Tokens: 1___ 2____ 3_______ 4 5___ 6___ 7_____ 8_ 9 10 11 12_ 13__ 14 15 16 17 18_ 19_ 20 21 22 23 24 25 26_ 27 28__ 29________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Philipsa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = euro (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [19,19] = dol

(ChunkerEvaluator) Sentence #4642 from articles/00108079 from sent8

Text  : jednak aż 7 , 04 mld euro z tej sumy stanowiły pozycje nadzwyczajne .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4 5_ 6__ 7___ 8 9__ 10__ 11_______ 12_____ 13__________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = euro (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4643 from articles/00108079 from sent9

Text  : Po ich odliczeniu zysk netto wyniósł 2 , 56 mld euro .
Tokens: 1_ 2__ 3_________ 4___ 5____ 6______ 7 8 9_ 10_ 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = euro (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4644 from articles/00108079 from sent10

Text  : Analitycy przewidywali , że zysk netto Philipsa przed uwzględnieniem pozycji nadzwyczajnych wyniesie 2  ,  91 -  4  ,  28 mld euro .
Tokens: 1________ 2___________ 3 4_ 5___ 6____ 7_______ 8____ 9_____________ 10_____ 11____________ 12______ 13 14 15 16 17 18 19 20_ 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Philipsa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = euro (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4645 from articles/00108079 from sent11

Text  : Philips przewiduje , że rozwój na niektórych rynkach światowych będzie w  2001 r  .  wolniejszy ,  a  spadek cen wyższy ,  szczególnie w  pierwszej połowie roku .
Tokens: 1______ 2_________ 3 4_ 5_____ 6_ 7_________ 8______ 9_________ 10____ 11 12__ 13 14 15________ 16 17 18____ 19_ 20____ 21 22_________ 23 24_______ 25_____ 26__ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Philips (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4646 from articles/00108079 from sent12

Text  : „ Na rok 2001 Philips przewiduje spowolnienie aktywności gospodarczej w  niektórych częściach świata ,  szczególnie w  USA ”  -  napisano w  oświadczeniu Philipsa .
Tokens: 1 2_ 3__ 4___ 5______ 6_________ 7___________ 8_________ 9___________ 10 11________ 12_______ 13____ 14 15_________ 16 17_ 18 19 20______ 21 22__________ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Philips (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = USA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Philipsa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4647 from articles/00108079 from sent13

Text  : „ Co więcej , na rynku PC - ów i  rynkach pokrewnych oraz w  sektorze telekomunikacyjnym widać pewne oznaki czasowej nadpodaży ”  .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4 5_ 6____ 7_ 8 9_ 10 11_____ 12________ 13__ 14 15______ 16________________ 17___ 18___ 19____ 20______ 21_______ 22 23

Chunks:
  FalsePositive nam [7,7] = PC (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4648 from articles/00108079 from sent14

Text  : Philips chce aby jego sprzedaż rosła w tempie 10 proc .  rocznie .
Tokens: 1______ 2___ 3__ 4___ 5_______ 6____ 7 8_____ 9_ 10__ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Philips (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4649 from articles/00108079 from sent15

Text  : Reuters , zum
Tokens: 1______ 2 3__

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Reuters

2016-10-31 14:04:17,468 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 215 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108081.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108081.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4650 from articles/00108081 from sent1

Text  : 30 lat temu Rada Państwa zawiesiła stan wojenny
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4___ 5______ 6________ 7___ 8______

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Rada Państwa (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,8] = stan wojenny

(ChunkerEvaluator) Sentence #4651 from articles/00108081 from sent2

Text  : 31 grudnia 1982 r .
Tokens: 1_ 2______ 3___ 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4652 from articles/00108081 from sent3

Text  : Rada Państwa PRL zawiesiła na terenie całego kraju stan wojenny ,  utrzymując jednak najważniejsze ograniczenia praw obywatelskich .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4________ 5_ 6______ 7_____ 8____ 9___ 10_____ 11 12________ 13____ 14___________ 15__________ 16__ 17___________ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Rada Państwa (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,3] = PRL (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,3] = Rada Państwa PRL
  FalseNegative nam [9,10] = stan wojenny

(ChunkerEvaluator) Sentence #4653 from articles/00108081 from sent4

Text  : Kilka dni wcześniej zamknięto ośrodki internowania , zwalniając z nich wszystkich przetrzymywanych za wyjątkiem siedmiu członków władz NSZZ "  Solidarność "  ,  których aresztowano i  przeniesiono do więzienia z  zamiarem wytoczenia im procesu o  próbę obalenia PRL .
Tokens: 1____ 2__ 3________ 4________ 5______ 6___________ 7 8_________ 9 10__ 11________ 12______________ 13 14_______ 15_____ 16______ 17___ 18__ 19 20_________ 21 22 23_____ 24_________ 25 26__________ 27 28_______ 29 30______ 31________ 32 33_____ 34 35___ 36______ 37_ 38

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = PRL (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = NSZZ (confidence=0.78)
  FalsePositive nam [20,20] = Solidarność (confidence=0.51)
  FalseNegative nam [18,21] = NSZZ " Solidarność "

(ChunkerEvaluator) Sentence #4654 from articles/00108081 from sent5

Text  : Decyzję o zawieszeniu stanu wojennego Rada Państwa uchwaliła 19 grudnia 1982 r  .
Tokens: 1______ 2 3__________ 4____ 5________ 6___ 7______ 8________ 9_ 10_____ 11__ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Rada Państwa (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,5] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4655 from articles/00108081 from sent6

Text  : Dzień wcześniej Sejm przyjął ustawę " O szczególnej regulacji prawnej w  okresie zawieszenia stanu wojennego "  ,  która utrzymywała najważniejsze ograniczenia praw obywatelskich .
Tokens: 1____ 2________ 3___ 4______ 5_____ 6 7 8__________ 9________ 10_____ 11 12_____ 13_________ 14___ 15_______ 16 17 18___ 19_________ 20___________ 21__________ 22__ 23___________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Sejm (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [14,15] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4656 from articles/00108081 from sent7

Text  : Zniesienie stanu wojennego władze komunistyczne zamierzały przeprowadzać etapami .
Tokens: 1_________ 2____ 3________ 4_____ 5____________ 6_________ 7____________ 8______ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [2,3] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4657 from articles/00108081 from sent8

Text  : Prof . Andrzej Paczkowski w książce " Wojna polsko -  jaruzelska "  stwierdza ,  że pierwsza poważna narada poświęcona temu zagadnieniu odbyła się 18 listopada 1982 r  .  na posiedzeniu Biura Politycznego .
Tokens: 1___ 2 3______ 4_________ 5 6______ 7 8____ 9_____ 10 11________ 12 13_______ 14 15 16______ 17_____ 18____ 19________ 20__ 21_________ 22____ 23_ 24 25_______ 26__ 27 28 29 30_________ 31___ 32__________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Andrzej Paczkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,11] = Wojna polsko - jaruzelska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [31,32] = Biura Politycznego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4658 from articles/00108081 from sent9

Text  : Miało ono miejsce tuż po nieudanej dla Solidarności próbie zorganizowania 10 listopada ,  w  drugą rocznicę rejestracji związku ,  wielkiej akcji strajkowej i  w  kilka dni po uwolnieniu z  internowania Lecha Wałęsy .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4__ 5_ 6________ 7__ 8___________ 9_____ 10____________ 11 12_______ 13 14 15___ 16______ 17_________ 18_____ 19 20______ 21___ 22________ 23 24 25___ 26_ 27 28________ 29 30__________ 31___ 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Solidarności (confidence=0.97)
  TruePositive nam [31,32] = Lecha Wałęsy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4659 from articles/00108081 from sent10

Text  : Na wspomniane posiedzenie BP zaproszono marszałka Sejmu Stanisława Gucwę (  ZSL )  ,  a  także całe Prezydium Rady Ministrów razem z  wicepremierami Romanem Malinowskim (  ZSL )  ,  Edwardem Kowalczykiem (  SD )  i  Zenonem Komenderem (  PAX )  .
Tokens: 1_ 2_________ 3__________ 4_ 5_________ 6________ 7____ 8_________ 9____ 10 11_ 12 13 14 15___ 16__ 17_______ 18__ 19_______ 20___ 21 22____________ 23_____ 24_________ 25 26_ 27 28 29______ 30__________ 31 32 33 34 35_____ 36________ 37 38_ 39 40

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = BP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Sejmu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Stanisława Gucwę (confidence=0.96)
  TruePositive nam [11,11] = ZSL (confidence=0.97)
  TruePositive nam [17,19] = Prezydium Rady Ministrów (confidence=0.97)
  TruePositive nam [23,24] = Romanem Malinowskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = ZSL (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Edwardem Kowalczykiem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = SD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Zenonem Komenderem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = PAX (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4660 from articles/00108081 from sent11

Text  : Obecni byli również przewodniczący Rady Państwa Henryk Jabłoński , minister sprawiedliwości oraz Prokurator Generalny PRL .
Tokens: 1_____ 2___ 3______ 4_____________ 5___ 6______ 7_____ 8________ 9 10______ 11_____________ 12__ 13________ 14_______ 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Rady Państwa (confidence=0.86)
  TruePositive nam [7,8] = Henryk Jabłoński (confidence=0.97)
  TruePositive nam [13,15] = Prokurator Generalny PRL (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4661 from articles/00108081 from sent12

Text  : Na uwagę zasługuje wyjątkowy fakt uczestniczenia w obradach Biura Politycznego ludzi spoza PZPR .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4________ 5___ 6_____________ 7 8_______ 9____ 10__________ 11___ 12___ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Biura Politycznego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = PZPR (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4662 from articles/00108081 from sent13

Text  : Gen . Wojciech Jaruzelski przedstawiając w swoim wystąpieniu trzy możliwe scenariusze działań -  tzn .  kontynuowanie stanu wojennego ,  jego zawieszenie lub zniesienie ,  stwierdził ,  że zdaniem Wojskowej Rady Ocalenia Narodowego zawieszenie stanu wojennego "  daje największe korzyści "  .
Tokens: 1__ 2 3_______ 4_________ 5_____________ 6 7____ 8__________ 9___ 10_____ 11_________ 12_____ 13 14_ 15 16___________ 17___ 18_______ 19 20__ 21_________ 22_ 23________ 24 25________ 26 27 28_____ 29_______ 30__ 31______ 32________ 33_________ 34___ 35_______ 36 37__ 38________ 39______ 40 41

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Wojciech Jaruzelski (confidence=0.95)
  TruePositive nam [29,32] = Wojskowej Rady Ocalenia Narodowego (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [17,18] = stanu wojennego
  FalseNegative nam [34,35] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4663 from articles/00108081 from sent14

Text  : I sekretarz KC zwracał uwagę na to , że "  przy przyjęciu odpowiednich aktów prawnych "  w  każdej chwili stan wojenny będzie można wznowić ,  a  "  bezpiecznik ten jest ważny ,  ponieważ przed nami stoją trudne problemy ,  związane między innymi z  trudną sytuacją żywnościową "  .
Tokens: 1 2________ 3_ 4______ 5____ 6_ 7_ 8 9_ 10 11__ 12_______ 13__________ 14___ 15______ 16 17 18____ 19____ 20__ 21_____ 22____ 23___ 24_____ 25 26 27 28_________ 29_ 30__ 31___ 32 33______ 34___ 35__ 36___ 37____ 38______ 39 40______ 41____ 42____ 43 44____ 45______ 46_________ 47 48

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = KC (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [20,21] = stan wojenny

(ChunkerEvaluator) Sentence #4664 from articles/00108081 from sent15

Text  : " Trzeba także panować nad sytuacją - dodawał gen .  Jaruzelski -  w  związku z  wizytą papieża "  .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5__ 6_______ 7 8______ 9__ 10 11________ 12 13 14_____ 15 16____ 17_____ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Jaruzelski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4665 from articles/00108081 from sent16

Text  : Propozycje zmian prawnych , które miały być wprowadzone w nowej sytuacji ,  przedstawił gen .  Florian Siwicki .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4 5____ 6____ 7__ 8__________ 9 10___ 11______ 12 13_________ 14_ 15 16_____ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Florian Siwicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4666 from articles/00108081 from sent17

Text  : Dotyczyły one m . in . prawa pracy i przewidywały ,  że pracownik zatrudniony w  zakładach dotychczas zmilitaryzowanych nie będzie mógł na podstawie własnej ,  jednostronnej decyzji odejść z  miejsca pracy .
Tokens: 1________ 2__ 3 4 5_ 6 7____ 8____ 9 10__________ 11 12 13_______ 14_________ 15 16_______ 17________ 18_______________ 19_ 20____ 21__ 22 23_______ 24_____ 25 26___________ 27_____ 28____ 29 30_____ 31___ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4667 from articles/00108081 from sent18

Text  : Ponadto udział w strajkach czy też nielegalnych demonstracjach grozić miał zwolnieniem .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4________ 5__ 6__ 7___________ 8_____________ 9_____ 10__ 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4668 from articles/00108081 from sent19

Text  : Planowano również utrzymać możliwość relegowania studentów na mocy decyzji administracyjnej ,  prawo zawieszania dyrektorów przez wojewodów ,  oraz rektorów szkół wyższych .
Tokens: 1________ 2______ 3_______ 4________ 5__________ 6________ 7_ 8___ 9______ 10______________ 11 12___ 13_________ 14________ 15___ 16_______ 17 18__ 19______ 20___ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4669 from articles/00108081 from sent20

Text  : Gen . Siwicki w swoim wystąpieniu na posiedzeniu Biura Politycznego uznał ,  że obecna sytuacja polityczna nie pozwala na amnestię i  rozważać można jedynie prawo łaski wobec 500 -  700 osób ,  które popełniły "  czyny niegroźne "  ,  okazały skruchę i  zachowują się nienagannie .
Tokens: 1__ 2 3______ 4 5____ 6__________ 7_ 8__________ 9____ 10__________ 11___ 12 13 14____ 15______ 16________ 17_ 18_____ 19 20______ 21 22______ 23___ 24_____ 25___ 26___ 27___ 28_ 29 30_ 31__ 32 33___ 34_______ 35 36___ 37_______ 38 39 40_____ 41_____ 42 43_______ 44_ 45_________ 46

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Biura Politycznego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,3] = Gen . Siwicki (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [3,3] = Siwicki

(ChunkerEvaluator) Sentence #4670 from articles/00108081 from sent21

Text  : Wobec przygotowywanego zniesienia instytucji internowania gen . Siwicki oświadczył ,  że grupie ok .  120 internowanych należy postawić zarzuty ,  a  następnie ich aresztować .
Tokens: 1____ 2_______________ 3_________ 4_________ 5___________ 6__ 7 8______ 9_________ 10 11 12____ 13 14 15_ 16___________ 17____ 18______ 19_____ 20 21 22_______ 23_ 24________ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Siwicki (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4671 from articles/00108081 from sent22

Text  : Kolejny mówca - minister spraw wewnętrznych gen . Czesław Kiszczak -  był zdania ,  że postępowaniem karnym należało by objąć 80 -  90 osób .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_______ 5____ 6___________ 7__ 8 9______ 10______ 11 12_ 13____ 14 15 16___________ 17____ 18______ 19 20___ 21 22 23 24__ 25

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Czesław Kiszczak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4672 from articles/00108081 from sent23

Text  : Zwrócił również uwagę , iż Andrzeja Gwiazdę , Seweryna Jaworskiego ,  Karola Modzelewskiego ,  Grzegorza Palkę ,  Andrzeja Rozpłochowskiego i  Jana Rulewskiego można pociągnąć do odpowiedzialności "  za działalność spiskową "  .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4 5_ 6_______ 7______ 8 9_______ 10_________ 11 12____ 13____________ 14 15_______ 16___ 17 18______ 19______________ 20 21__ 22_________ 23___ 24_______ 25 26_______________ 27 28 29_________ 30______ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Andrzeja Gwiazdę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Seweryna Jaworskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Karola Modzelewskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Grzegorza Palkę (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Andrzeja Rozpłochowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Jana Rulewskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4673 from articles/00108081 from sent24

Text  : W podsumowaniu dyskusji gen . Jaruzelski wyraził opinię , iż było by celowe ,  aby "  jak najwięcej osób odbywających obecnie kary wyekspediować za granicę "  .
Tokens: 1 2___________ 3_______ 4__ 5 6_________ 7______ 8_____ 9 10 11__ 12 13____ 14 15_ 16 17_ 18_______ 19__ 20__________ 21_____ 22__ 23___________ 24 25_____ 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Jaruzelski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4674 from articles/00108081 from sent25

Text  : Ustalenia z listopadowego spotkania Biura Politycznego stanowiły podstawę uchwalonej 18 grudnia 1982 r  .  ustawy "  O  szczególnej regulacji prawnej w  okresie zawieszenia stanu wojennego "  ,  która utrzymywała najważniejsze ograniczenia praw obywatelskich .
Tokens: 1________ 2 3____________ 4________ 5____ 6___________ 7________ 8_______ 9_________ 10 11_____ 12__ 13 14 15____ 16 17 18_________ 19_______ 20_____ 21 22_____ 23_________ 24___ 25_______ 26 27 28___ 29_________ 30___________ 31__________ 32__ 33___________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Biura Politycznego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [24,25] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4675 from articles/00108081 from sent26

Text  : Zrezygnowano w niej z planów amnestii , pozostawiając więźniom jedynie możliwość skorzystania z  prawa łaski ,  o  które prosić należało Radę Państwa .
Tokens: 1___________ 2 3___ 4 5_____ 6_______ 7 8____________ 9_______ 10_____ 11_______ 12__________ 13 14___ 15___ 16 17 18___ 19____ 20______ 21__ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Radę Państwa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4676 from articles/00108081 from sent27

Text  : 19 grudnia 1982 r .
Tokens: 1_ 2______ 3___ 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4677 from articles/00108081 from sent28

Text  : Rada Państwa uchwaliła zawieszenie od 31 grudnia stanu wojennego .
Tokens: 1___ 2______ 3________ 4__________ 5_ 6_ 7______ 8____ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Rada Państwa (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [8,9] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4678 from articles/00108081 from sent29

Text  : Ośrodki internowania miały zostać zlikwidowane , a osoby w nich przebywające uwolnione .
Tokens: 1______ 2___________ 3____ 4_____ 5___________ 6 7 8____ 9 10__ 11__________ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4679 from articles/00108081 from sent30

Text  : W sumie w okresie stanu wojennego wydano 10 132 decyzje o  internowaniu w  stosunku do 9736 osób (  396 decyzji dotyczyło osób internowanych ponownie ,  po uprzednim zwolnieniu ich z  ośrodka odosobnienia )  .
Tokens: 1 2____ 3 4______ 5____ 6________ 7_____ 8_ 9__ 10_____ 11 12__________ 13 14______ 15 16__ 17__ 18 19_ 20_____ 21_______ 22__ 23___________ 24______ 25 26 27_______ 28________ 29_ 30 31_____ 32__________ 33 34

Chunks:
  FalseNegative nam [5,6] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4680 from articles/00108081 from sent31

Text  : Wśród internowanych było 8728 mężczyzn i 1008 kobiet .
Tokens: 1____ 2____________ 3___ 4___ 5_______ 6 7___ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4681 from articles/00108081 from sent32

Text  : Byli oni przetrzymywani w 49 ośrodkach odosobnienia , na terenie całego kraju .
Tokens: 1___ 2__ 3_____________ 4 5_ 6________ 7___________ 8 9_ 10_____ 11____ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4682 from articles/00108081 from sent33

Text  : Internowania były przeprowadzane przez milicję bez nakazu sądowego .
Tokens: 1___________ 2___ 3_____________ 4____ 5______ 6__ 7_____ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4683 from articles/00108081 from sent34

Text  : Nie było dokładnie ustalonego czasu przetrzymywania .
Tokens: 1__ 2___ 3________ 4_________ 5____ 6______________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4684 from articles/00108081 from sent35

Text  : Internowani przebywali w tzw . centrach izolacyjnych : w więzieniach ,  zakładach poprawczych oraz w  pracowniczych i  wojskowych ośrodkach wypoczynkowych .
Tokens: 1__________ 2_________ 3 4__ 5 6_______ 7___________ 8 9 10_________ 11 12_______ 13_________ 14__ 15 16___________ 17 18________ 19_______ 20____________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4685 from articles/00108081 from sent36

Text  : Większość internowanych doświadczyła złych warunków : chłodu , braku higieny ,  zatłoczenia .
Tokens: 1________ 2____________ 3___________ 4____ 5_______ 6 7_____ 8 9____ 10_____ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4686 from articles/00108081 from sent37

Text  : W ośrodkach internowania znalazła się znaczna część krajowych i regionalnych przywódców "  Solidarności "  ,  doradców ,  członków komisji zakładowych dużych fabryk ,  działaczy opozycji demokratycznej oraz intelektualistów związanych z  Solidarnością .
Tokens: 1 2________ 3___________ 4_______ 5__ 6______ 7____ 8________ 9 10__________ 11________ 12 13__________ 14 15 16______ 17 18______ 19_____ 20_________ 21____ 22____ 23 24_______ 25______ 26____________ 27__ 28______________ 29________ 30 31___________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Solidarności (confidence=0.78)
  TruePositive nam [31,31] = Solidarnością (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4687 from articles/00108081 from sent38

Text  : Internowani niejednokrotnie przesłuchiwani byli przez Służbę Bezpieczeństwa i zmuszani do współpracy z  milicją ,  a  także do emigracji lub podpisania oświadczenia ,  że nie będą angażować się w  działalność antypaństwową ,  co było warunkiem ich zwolnienia .
Tokens: 1__________ 2______________ 3_____________ 4___ 5____ 6_____ 7_____________ 8 9_______ 10 11________ 12 13_____ 14 15 16___ 17 18_______ 19_ 20________ 21__________ 22 23 24_ 25__ 26_______ 27_ 28 29_________ 30___________ 31 32 33__ 34_______ 35_ 36________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Służbę Bezpieczeństwa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4688 from articles/00108081 from sent39

Text  : Internowani skarżyli się , iż odmawiano im pomocy medycznej lub że udzielano jej zbyt późno .
Tokens: 1__________ 2_______ 3__ 4 5_ 6________ 7_ 8_____ 9________ 10_ 11 12_______ 13_ 14__ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4689 from articles/00108081 from sent40

Text  : Zdarzały się również przypadki pobicia zatrzymywanych przez strażników .
Tokens: 1_______ 2__ 3______ 4________ 5______ 6_____________ 7____ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4690 from articles/00108081 from sent41

Text  : 14 sierpnia 1982 r . w Kwidzynie milicja i straż więzienna przeprowadziły wyjątkowo brutalną pacyfikację obozu internowania dla działaczy Solidarności ,  protestujących przeciwko ograniczeniu ich kontaktów z  rodzinami .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4 5 6 7________ 8______ 9 10___ 11_______ 12____________ 13_______ 14______ 15_________ 16___ 17__________ 18_ 19_______ 20__________ 21 22____________ 23_______ 24__________ 25_ 26_______ 27 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Kwidzynie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Solidarności (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4691 from articles/00108081 from sent42

Text  : W jej wyniku pobito ponad 80 internowanych , blisko połowa z  nich doznała ciężkich obrażeń .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4_____ 5____ 6_ 7____________ 8 9_____ 10____ 11 12__ 13_____ 14______ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4692 from articles/00108081 from sent43

Text  : Pacyfikacja w Kwidzynie , nie była pierwszym przypadkiem znęcania się nad internowanymi przez służbę więzienną .
Tokens: 1__________ 2 3________ 4 5__ 6___ 7________ 8__________ 9_______ 10_ 11_ 12___________ 13___ 14____ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kwidzynie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4693 from articles/00108081 from sent44

Text  : Zdarzenia takie miały miejsce m . in . 13 lutego 1982 r  .  w  Wierzchowie Pomorskim i  25 marca tego samego roku w  Iławie .
Tokens: 1________ 2____ 3____ 4______ 5 6 7_ 8 9_ 10____ 11__ 12 13 14 15_________ 16_______ 17 18 19___ 20__ 21____ 22__ 23 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Wierzchowie Pomorskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Iławie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4694 from articles/00108081 from sent45

Text  : 23 grudnia 1982 r . ośrodki internowania zostały zamknięte .
Tokens: 1_ 2______ 3___ 4 5 6______ 7___________ 8______ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4695 from articles/00108081 from sent46

Text  : Zwolniono wszystkich internowanych z wyjątkiem siedmiu członków władz NSZZ "  Solidarność "  :  Andrzeja Gwiazdy ,  Mariana Jurczyka ,  Jana Rulewskiego ,  Seweryna Jaworskiego ,  Karola Modzelewskiego ,  Grzegorza Palki i  Andrzeja Rozpłochowskiego .
Tokens: 1________ 2_________ 3____________ 4 5________ 6______ 7_______ 8____ 9___ 10 11_________ 12 13 14______ 15_____ 16 17_____ 18______ 19 20__ 21_________ 22 23______ 24_________ 25 26____ 27____________ 28 29_______ 30___ 31 32______ 33______________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Andrzeja Gwiazdy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,18] = Mariana Jurczyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Jana Rulewskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Seweryna Jaworskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Karola Modzelewskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Grzegorza Palki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,33] = Andrzeja Rozpłochowskiego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = NSZZ (confidence=0.78)
  FalsePositive nam [11,11] = Solidarność (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [9,11] = NSZZ " Solidarność

(ChunkerEvaluator) Sentence #4696 from articles/00108081 from sent47

Text  : Wyżej wymienionych aresztowano i przeniesiono do więzienia z zamiarem wytoczenia im procesu o  próbę obalenia PRL .
Tokens: 1____ 2___________ 3__________ 4 5___________ 6_ 7________ 8 9_______ 10________ 11 12_____ 13 14___ 15______ 16_ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = PRL (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4697 from articles/00108081 from sent48

Text  : Tak samo postąpiono wcześniej , we wrześniu 1982 r .  ,  z  działaczami KOR :  Jackiem Kuroniem ,  Adamem Michnikiem ,  Henrykiem Wujcem i  Janem Lityńskim .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4________ 5 6_ 7_______ 8___ 9 10 11 12 13_________ 14_ 15 16_____ 17______ 18 19____ 20________ 21 22_______ 23____ 24 25___ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = KOR (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,17] = Jackiem Kuroniem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Adamem Michnikiem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Henrykiem Wujcem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Janem Lityńskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4698 from articles/00108081 from sent49

Text  : Im również zamieniono internowanie na areszt , oskarżając ich o  działania zmierzające do "  przygotowywania zbrojnego przewrotu w  polskim systemie politycznym "  .
Tokens: 1_ 2______ 3_________ 4___________ 5_ 6_____ 7 8_________ 9__ 10 11_______ 12_________ 13 14 15_____________ 16_______ 17_______ 18 19_____ 20______ 21_________ 22 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4699 from articles/00108081 from sent50

Text  : Po zawieszeniu stanu wojennego i likwidacji ośrodków internowania władze komunistyczne nadal przetrzymywały od kilkuset do ponad tysiąca osób ,  które skazane były za działalność w  zdelegalizowanej Solidarności ,  druk lub kolportaż podziemnych wydawnictw ,  a  czasem nawet za zbieranie składek na pomoc dla już uwięzionych .
Tokens: 1_ 2__________ 3____ 4________ 5 6_________ 7_______ 8___________ 9_____ 10___________ 11___ 12____________ 13 14______ 15 16___ 17_____ 18__ 19 20___ 21_____ 22__ 23 24_________ 25 26______________ 27__________ 28 29__ 30_ 31_______ 32_________ 33________ 34 35 36____ 37___ 38 39_______ 40_____ 41 42___ 43_ 44_ 45_________ 46

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Solidarności (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [3,4] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4700 from articles/00108081 from sent51

Text  : Stosowano również inne metody represji , takie jak zwalnianie ze stanowisk lub z  pracy ,  odmowa wydania paszportu czy karanie wysokimi grzywnami za drobne przewinienia .
Tokens: 1________ 2______ 3___ 4_____ 5_______ 6 7____ 8__ 9_________ 10 11_______ 12_ 13 14___ 15 16____ 17_____ 18_______ 19_ 20_____ 21______ 22_______ 23 24____ 25__________ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4701 from articles/00108081 from sent52

Text  : Prof . Paczkowski oceniając sytuację polityczną w Polsce po ogłoszeniu zawieszenia stanu wojennego pisał :  "  Dwudziestego drugiego grudnia 1981 r  .  ,  zapowiadając podczas posiedzenia Biura Politycznego ,  że na wygranie kampanii +  potrzeba kilka miesięcy +  ,  gen .  Jaruzelski wykazał się zbytnim optymizmem ,  ale trzeba przyznać ,  że niewiele się pomylił .
Tokens: 1___ 2 3_________ 4________ 5_______ 6_________ 7 8_____ 9_ 10________ 11_________ 12___ 13_______ 14___ 15 16 17__________ 18______ 19_____ 20__ 21 22 23 24__________ 25_____ 26_________ 27___ 28__________ 29 30 31 32______ 33______ 34 35______ 36___ 37______ 38 39 40_ 41 42________ 43_____ 44_ 45_____ 46________ 47 48_ 49____ 50______ 51 52 53______ 54_ 55_____ 56

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Paczkowski (confidence=0.93)
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Biura Politycznego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [42,42] = Jaruzelski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4702 from articles/00108081 from sent53

Text  : + W polu + kampania została ostatecznie wygrana 10 listopada ,  a  zawieszenie stanu wojennego było już tylko skonsumowaniem zwycięstwa .
Tokens: 1 2 3___ 4 5_______ 6______ 7__________ 8______ 9_ 10_______ 11 12 13_________ 14___ 15_______ 16__ 17_ 18___ 19____________ 20________ 21

Chunks:
  FalseNegative nam [14,15] = stanu wojennego

(ChunkerEvaluator) Sentence #4703 from articles/00108081 from sent54

Text  : Wszakże w tym samym wystąpieniu zapowiadał , że aby wygrać wojnę ,  +  potrzeba dziesięciu lat +  .
Tokens: 1______ 2 3__ 4____ 5__________ 6_________ 7 8_ 9__ 10____ 11___ 12 13 14______ 15________ 16_ 17 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4704 from articles/00108081 from sent55

Text  : I rzeczywiście - 31 grudnia 1982 r . konflikt drążący Polskę ,  od wielu ,  wielu lat nie zakończył się .
Tokens: 1 2___________ 3 4_ 5______ 6___ 7 8 9_______ 10_____ 11____ 12 13 14___ 15 16___ 17_ 18_ 19_______ 20_ 21

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Polskę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4705 from articles/00108081 from sent56

Text  : Ciąg dalszy miał nastąpić " .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4_______ 5 6

Chunks:

2016-10-31 14:04:17,897 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 216 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108082.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108082.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4706 from articles/00108082 from sent1

Text  : W wałbrzyskich autobusach gospodarzami są konduktorzy
Tokens: 1 2___________ 3_________ 4___________ 5_ 6__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4707 from articles/00108082 from sent2

Text  : LIST DO REDAKCJI .
Tokens: 1___ 2_ 3_______ 4

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = REDAKCJI (confidence=0.49)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4708 from articles/00108082 from sent3

Text  : Od blisko dwóch miesięcy w ramach programu pilotażowego w autobusach wałbrzyskiej komunikacji miejskiej obsługą pasażerów zajmują się konduktorzy .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4_______ 5 6_____ 7_______ 8___________ 9 10________ 11__________ 12_________ 13_______ 14_____ 15_______ 16_____ 17_ 18_________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4709 from articles/00108082 from sent4

Text  : Są oni zatrudnieni przez Zarząd Dróg , Komunikacji i Utrzymania Miasta (  ZDKiUM )  ,  mają jednolite mundury ,  charakterystyczne czapki ,  wyposażeni są w  czytniki biletów .
Tokens: 1_ 2__ 3__________ 4____ 5_____ 6___ 7 8__________ 9 10________ 11____ 12 13____ 14 15 16__ 17_______ 18_____ 19 20_______________ 21____ 22 23________ 24 25 26______ 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = ZDKiUM (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,6] = Zarząd Dróg (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [8,8] = Komunikacji (confidence=0.84)
  FalsePositive nam [10,11] = Utrzymania Miasta (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [5,11] = Zarząd Dróg , Komunikacji i Utrzymania Miasta

(ChunkerEvaluator) Sentence #4710 from articles/00108082 from sent5

Text  : Grupa konduktorów w okresie pilotażowym liczyła ok . 20 -  24 osób .
Tokens: 1____ 2__________ 3 4______ 5__________ 6______ 7_ 8 9_ 10 11 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4711 from articles/00108082 from sent6

Text  : Pilotażowy program „ Konduktor ” jest elementem wdrożenia programu modernizacji i  rozwoju miejskiej komunikacji autobusowej w  Wałbrzychu .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4________ 5 6___ 7________ 8________ 9_______ 10__________ 11 12_____ 13_______ 14_________ 15_________ 16 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Konduktor (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,17] = Wałbrzychu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4712 from articles/00108082 from sent7

Text  : Po likwidacji Miejskiego Przedsiębiorstwa Komunikacyjnego gmina Wałbrzych zdecydowała się na stworzenie od nowa modelowego systemu komunikacji autobusowej .
Tokens: 1_ 2_________ 3_________ 4_______________ 5______________ 6____ 7________ 8__________ 9__ 10 11________ 12 13__ 14________ 15_____ 16_________ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Miejskiego Przedsiębiorstwa Komunikacyjnego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Wałbrzych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4713 from articles/00108082 from sent8

Text  : W ramach programu kupiono 23 nowoczesne autobusy funkcjonujące od września .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4______ 5_ 6_________ 7_______ 8____________ 9_ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4714 from articles/00108082 from sent9

Text  : Po rozstrzygnięciu przetargu na operatora systemu od marca wszystkie autobusy (  ok .  56 )  jeżdżące po ulicach Wałbrzycha będą fabrycznie nowe .
Tokens: 1_ 2______________ 3________ 4_ 5________ 6______ 7_ 8____ 9________ 10______ 11 12 13 14 15 16______ 17 18_____ 19________ 20__ 21________ 22__ 23

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Wałbrzycha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4715 from articles/00108082 from sent10

Text  : Konduktorzy mają za zadanie stworzenie atmosfery komfortu , bezpieczeństwa i  życzliwości w  autobusach miejskich .
Tokens: 1__________ 2___ 3_ 4______ 5_________ 6________ 7_______ 8 9_____________ 10 11_________ 12 13________ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4716 from articles/00108082 from sent11

Text  : Idea wprowadzenia swego rodzaju „ gospodarza autobusu ” związana jest m  .  in .  z  nie najwyższą oceną skuteczności pracy grupy kontrolerów ,  kosztami i  skutecznością egzekucji mandatów ,  złą oceną społeczną pracy kontrolerów ,  potrzebą zapewnienia ładu i  porządku w  autobusach .
Tokens: 1___ 2___________ 3____ 4______ 5 6_________ 7_______ 8 9_______ 10__ 11 12 13 14 15 16_ 17_______ 18___ 19__________ 20___ 21___ 22_________ 23 24______ 25 26___________ 27_______ 28______ 29 30_ 31___ 32_______ 33___ 34_________ 35 36______ 37_________ 38__ 39 40______ 41 42________ 43

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4717 from articles/00108082 from sent12

Text  : Do zadań kontrolera należy m . in . utrzymanie porządku w  autobusie ,  pomoc pasażerom przy kasowaniu biletów ,  również w  czasie wejścia do pojazdu osobom starszym lub niepełnosprawnym ,  udzielanie informacji odnośnie do kursowania i  tras przejazdu autobusów na poszczególnych liniach komunikacyjnych ,  sprzedaż biletów i  ich kontrola .
Tokens: 1_ 2____ 3_________ 4_____ 5 6 7_ 8 9_________ 10______ 11 12_______ 13 14___ 15_______ 16__ 17_______ 18_____ 19 20_____ 21 22____ 23_____ 24 25_____ 26____ 27______ 28_ 29______________ 30 31________ 32________ 33______ 34 35________ 36 37__ 38_______ 39_______ 40 41____________ 42_____ 43_____________ 44 45______ 46_____ 47 48_ 49______ 50

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4718 from articles/00108082 from sent13

Text  : Równocześnie znacznie zmniejszona liczba kontrolerów nadal obsługuje linie bez konduktorów .
Tokens: 1___________ 2_______ 3__________ 4_____ 5__________ 6____ 7________ 8____ 9__ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4719 from articles/00108082 from sent14

Text  : W celu zachowania porządku konduktorzy współpracują ze strażą miejską i  policją ,  co wpływa w  znacznym stopniu na poprawę poczucia bezpieczeństwa i  komfortu pasażerów .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4_______ 5__________ 6___________ 7_ 8_____ 9______ 10 11_____ 12 13 14____ 15 16______ 17_____ 18 19_____ 20______ 21____________ 22 23______ 24_______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4720 from articles/00108082 from sent15

Text  : Każdy kierowca ma możliwość łatwego kontaktu ze służbami miejskimi .
Tokens: 1____ 2_______ 3_ 4________ 5______ 6_______ 7_ 8_______ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4721 from articles/00108082 from sent16

Text  : Liczba zdarzeń wymagających pomocy służb mundurowych w autobusach z kontrolerami jest praktycznie zerowa .
Tokens: 1_____ 2______ 3___________ 4_____ 5____ 6__________ 7 8_________ 9 10__________ 11__ 12_________ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4722 from articles/00108082 from sent17

Text  : Od chwili wdrożenia pilotażowego programu funkcjonowanie konduktorów spotkało się z  przychylnością mieszkańców Wałbrzycha ,  którzy nie tylko aprobują nową sytuację ,  ale wręcz zachęcają do rozszerzania usługi .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4___________ 5_______ 6_____________ 7__________ 8_______ 9__ 10 11____________ 12_________ 13________ 14 15____ 16_ 17___ 18______ 19__ 20______ 21 22_ 23___ 24_______ 25 26__________ 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Wałbrzycha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4723 from articles/00108082 from sent18

Text  : ZDKiUM na bieżąco analizuje wyniki programu .
Tokens: 1_____ 2_ 3______ 4________ 5_____ 6_______ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = ZDKiUM

(ChunkerEvaluator) Sentence #4724 from articles/00108082 from sent19

Text  : Zbierane uwagi samych kontrolerów , pasażerów , kierowców pozwolą na wprowadzenie zmian .
Tokens: 1_______ 2____ 3_____ 4__________ 5 6________ 7 8________ 9______ 10 11__________ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4725 from articles/00108082 from sent20

Text  : Dotyczy to zasad min . funkcjonowania i elementów wyposażenia .
Tokens: 1______ 2_ 3____ 4__ 5 6_____________ 7 8________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4726 from articles/00108082 from sent21

Text  : Przyjęto założenie , że cel ekonomiczny wdrożenia programu zostanie osiągnięty ,  jeśli koszt zatrudniania grupy konduktorów zostanie pokryty przez wartość ,  o  jaką w  obserwowanym okresie wzrośnie sprzedaż biletów .
Tokens: 1_______ 2________ 3 4_ 5__ 6__________ 7________ 8_______ 9_______ 10________ 11 12___ 13___ 14__________ 15___ 16_________ 17______ 18_____ 19___ 20_____ 21 22 23__ 24 25__________ 26_____ 27______ 28______ 29_____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4727 from articles/00108082 from sent22

Text  : Przychody ze sprzedaży biletów zasilają kasę gminy Wałbrzych .
Tokens: 1________ 2_ 3________ 4______ 5_______ 6___ 7____ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Wałbrzych (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4728 from articles/00108082 from sent23

Text  : Analizy prowadzone na bieżąco przez ZDKiUM w Wałbrzychu , który jest odpowiedzialny za sprzedaż biletów w  mieście ,  wykazały ,  że wzrost wartości sprzedaży biletów wyniósł średnio o  10 proc .  ,  a  poszczególnych rodzajów biletów nawet o  ponad 15 proc .  w  porównaniu z  analogicznym okresem roku ubiegłego .
Tokens: 1______ 2_________ 3_ 4______ 5____ 6_____ 7 8_________ 9 10___ 11__ 12____________ 13 14______ 15_____ 16 17_____ 18 19______ 20 21 22____ 23______ 24_______ 25_____ 26_____ 27_____ 28 29 30__ 31 32 33 34____________ 35______ 36_____ 37___ 38 39___ 40 41__ 42 43 44________ 45 46__________ 47_____ 48__ 49_______ 50

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = ZDKiUM (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Wałbrzychu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4729 from articles/00108082 from sent24

Text  : Wdrożenie programu „ Konduktor ” związane było również z potrzebą zmniejszenia skutków społecznych zwolnień pracowników dawnego MPK w  sytuacji ,  kiedy nowy operator ,  dysponując fabrycznie nowym taborem autobusów ,  nie potrzebuje tak licznej obsługi technicznej .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4________ 5 6_______ 7___ 8______ 9 10______ 11__________ 12_____ 13_________ 14______ 15_________ 16_____ 17_ 18 19______ 20 21___ 22__ 23______ 24 25________ 26________ 27___ 28_____ 29_______ 30 31_ 32________ 33_ 34_____ 35_____ 36_________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Konduktor (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,17] = MPK (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4730 from articles/00108082 from sent25

Text  : Niemniej w grupie 24 konduktorów znajdują się również osoby zatrudnione spoza dawnej załogi MPK .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4_ 5__________ 6_______ 7__ 8______ 9____ 10_________ 11___ 12____ 13____ 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = MPK (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4731 from articles/00108082 from sent26

Text  : Mając na uwadze społeczną akceptację , jak również dotychczasowe wyniki finansowe programu „  Konduktor ”  ,  podjęta została decyzja o  przedłużeniu programu i  jego stopniowym rozszerzeniu na wszystkie linie .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4________ 5_________ 6 7__ 8______ 9____________ 10____ 11_______ 12______ 13 14_______ 15 16 17_____ 18_____ 19_____ 20 21__________ 22______ 23 24__ 25________ 26__________ 27 28_______ 29___ 30

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Konduktor (confidence=0.98)

2016-10-31 14:04:18,282 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 217 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108084.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108084.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4732 from articles/00108084 from sent1

Text  : Fajerwerki nad Bydgoszczą .
Tokens: 1_________ 2__ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Bydgoszczą (confidence=0.78)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4733 from articles/00108084 from sent2

Text  : Tak witali śmy 2013 rok [ ZDJĘCIA ]
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4___ 5__ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4734 from articles/00108084 from sent3

Text  : W tym roku zamiast na plenerową imprezę sylwestrową bydgoski ratusz zaprosił mieszkańców do oglądania pokazu fajerwerków
Tokens: 1 2__ 3___ 4______ 5_ 6________ 7______ 8__________ 9_______ 10____ 11______ 12_________ 13 14_______ 15____ 16_________

Chunks:
  FalseNegative nam [8,8] = sylwestrową

(ChunkerEvaluator) Sentence #4735 from articles/00108084 from sent4

Text  : Miejski pokaz trwał 8 minut .
Tokens: 1______ 2____ 3____ 4 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4736 from articles/00108084 from sent5

Text  : O wiele dłużej niebo rozświetlały fajerwerki wystrzelone przez mieszkańców .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4____ 5___________ 6_________ 7__________ 8____ 9__________ 10

Chunks:

2016-10-31 14:04:18,297 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 218 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108085.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108085.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4737 from articles/00108085 from sent1

Text  : Jędrzejów .
Tokens: 1________ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Jędrzejów (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4738 from articles/00108085 from sent2

Text  : W styczniu przetarg na budowę oczyszczalni ścieków
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4_ 5_____ 6___________ 7______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4739 from articles/00108085 from sent3

Text  : Jeszcze w styczniu wystartuje przetarg na gruntowną modernizację oczyszczalni ścieków w  Jędrzejowie i  budowę sieci kanalizacyjnej na osiedlu Zamoście -  poinformował PAP we wtorek burmistrz miasta i  gminy Marcin Piszczek .
Tokens: 1______ 2 3_______ 4_________ 5_______ 6_ 7________ 8___________ 9___________ 10_____ 11 12_________ 13 14____ 15___ 16____________ 17 18_____ 19______ 20 21__________ 22_ 23 24____ 25_______ 26____ 27 28___ 29____ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Jędrzejowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Zamoście (confidence=0.91)
  TruePositive nam [22,22] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Marcin Piszczek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4740 from articles/00108085 from sent4

Text  : Wartość inwestycji to 44 mln zł .
Tokens: 1______ 2_________ 3_ 4_ 5__ 6_ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4741 from articles/00108085 from sent5

Text  : Liczymy , że już w pierwszym półroczu podpiszemy dwa kontrakty :  pierwszy na modernizację oczyszczalni ,  a  drugi na budowę kanalizacji dla mieszkańców osiedla Zamoście w  Jędrzejowie .
Tokens: 1______ 2 3_ 4__ 5 6________ 7_______ 8_________ 9__ 10_______ 11 12______ 13 14__________ 15__________ 16 17 18___ 19 20____ 21_________ 22_ 23_________ 24_____ 25______ 26 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = Zamoście (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Jędrzejowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4742 from articles/00108085 from sent6

Text  : Druga połowa roku to już prace budowlane " - powiedział PAP Piszczek .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4_ 5__ 6____ 7________ 8 9 10________ 11_ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Piszczek (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4743 from articles/00108085 from sent7

Text  : Jak przyznał , inwestycja jest możliwa dzięki otrzymaniu unijnego dofinansowania z  Programu Operacyjnego "  Infrastruktura i  Środowisko "  .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_________ 5___ 6______ 7_____ 8_________ 9_______ 10____________ 11 12______ 13__________ 14 15____________ 16 17________ 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [15,17] = Infrastruktura i Środowisko (confidence=0.86)
  FalsePositive nam [12,13] = Programu Operacyjnego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4744 from articles/00108085 from sent8

Text  : Umowę w tej sprawie gmina podpisała pod koniec grudnia .
Tokens: 1____ 2 3__ 4______ 5____ 6________ 7__ 8_____ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4745 from articles/00108085 from sent9

Text  : Dofinansowanie projektu ze środków Unii Europejskiej wyniesie 17 mln 600 tys .  zł ,  przy zakładanym koszcie całkowitym projektu 44 mln 152 tys .  zł .
Tokens: 1_____________ 2_______ 3_ 4______ 5___ 6___________ 7_______ 8_ 9__ 10_ 11_ 12 13 14 15__ 16________ 17_____ 18________ 19______ 20 21_ 22_ 23_ 24 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4746 from articles/00108085 from sent10

Text  : Oczyszczalnia będzie zmodernizowana i rozbudowana już za dwa i pół roku .
Tokens: 1____________ 2_____ 3_____________ 4 5__________ 6__ 7_ 8__ 9 10_ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4747 from articles/00108085 from sent11

Text  : Taki sam termin miasto ma na wybudowanie sieci kanalizacyjnej na Zamościu dla 500 mieszkańców miasta .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4_____ 5_ 6_ 7__________ 8____ 9_____________ 10 11______ 12_ 13_ 14_________ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Zamościu (confidence=0.81)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4748 from articles/00108085 from sent12

Text  : " Musimy bardzo szybko działać .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_____ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4749 from articles/00108085 from sent13

Text  : Całość inwestycji trzeba zakończyć do 30 czerwca 2015 roku .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_____ 4________ 5_ 6_ 7______ 8___ 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4750 from articles/00108085 from sent14

Text  : Tu nie tylko chodzi o zakończenie budowy , ale także musimy do tego czasu spełnić wszystkie parametry ekologiczne "  -  zaznaczył burmistrz Jędrzejowa .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4_____ 5 6__________ 7_____ 8 9__ 10___ 11____ 12 13__ 14___ 15_____ 16_______ 17_______ 18_________ 19 20 21_______ 22_______ 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Jędrzejowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4751 from articles/00108085 from sent15

Text  : Jak informują władze miasta , dzięki inwestycji wszystkie ścieki pochodzące z  aglomeracji będą oczyszczane zgodnie z  wymogami prawa polskiego oraz unijnego .
Tokens: 1__ 2________ 3_____ 4_____ 5 6_____ 7_________ 8________ 9_____ 10________ 11 12_________ 13__ 14_________ 15_____ 16 17______ 18___ 19_______ 20__ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4752 from articles/00108085 from sent16

Text  : Liczący ponad 16 tys . mieszkańców Jędrzejów leży w południowo -  zachodniej części województwa świętokrzyskiego .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4__ 5 6__________ 7________ 8___ 9 10________ 11 12________ 13____ 14_________ 15______________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Jędrzejów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = świętokrzyskiego (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4753 from articles/00108085 from sent17

Text  : Jest ósmym pod względem liczby ludności miastem regionu .
Tokens: 1___ 2____ 3__ 4_______ 5_____ 6_______ 7______ 8______ 9

Chunks:

2016-10-31 14:04:18,380 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 219 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108086.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108086.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4754 from articles/00108086 from sent1

Text  : Jak prezydent Adamowicz buduje Gdańsk
Tokens: 1__ 2________ 3________ 4_____ 5_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Adamowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Gdańsk (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4755 from articles/00108086 from sent2

Text  : Nikt nie ma wątpliwości , że budujemy w Gdańsku dużo .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4__________ 5 6_ 7_______ 8 9______ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Gdańsku (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4756 from articles/00108086 from sent3

Text  : I nie do końca wiadomo , czy na pewno to ,  czego najbardziej potrzebujemy
Tokens: 1 2__ 3_ 4____ 5______ 6 7__ 8_ 9____ 10 11 12___ 13_________ 14__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4757 from articles/00108086 from sent4

Text  : Paweł Adamowicz , lat 47 , konserwatysta , radca prawny ,  były ministrant ks .  Henryka Jankowskiego .
Tokens: 1____ 2________ 3 4__ 5_ 6 7____________ 8 9____ 10____ 11 12__ 13________ 14 15 16_____ 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Paweł Adamowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Henryka Jankowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4758 from articles/00108086 from sent5

Text  : Ukończył I LO w Gdańsku - to samo co Donald Tusk ,  Aleksander Hall czy Arkadiusz Rybicki .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4 5______ 6 7_ 8___ 9_ 10____ 11__ 12 13________ 14__ 15_ 16_______ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Gdańsku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Donald Tusk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Aleksander Hall (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Arkadiusz Rybicki (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,3] = LO (confidence=0.42)
  FalseNegative nam [2,3] = I LO

(ChunkerEvaluator) Sentence #4759 from articles/00108086 from sent6

Text  : Do polityki wszedł w 1990 r . - wtedy po raz pierwszy został wybrany do Rady Miasta Gdańska z  listy Komitetu Obywatelskiego „  Solidarność ”  .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4 5___ 6 7 8 9____ 10 11_ 12______ 13____ 14_____ 15 16__ 17____ 18_____ 19 20___ 21______ 22____________ 23 24_________ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [16,18] = Rady Miasta Gdańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,25] = Komitetu Obywatelskiego „ Solidarność ” (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4760 from articles/00108086 from sent7

Text  : Jak napisał w swojej książce podsumowującej 10 lat rządów ,  do kandydowania namówiły go dwie starsze sąsiadki .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_____ 5______ 6_____________ 7_ 8__ 9_____ 10 11 12__________ 13______ 14 15__ 16_____ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4761 from articles/00108086 from sent8

Text  : Osiem lat później AWS , która zmiażdżyła w Trójmieście rywali ,  wybrała go na prezydenta Gdańska .
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4__ 5 6____ 7_________ 8 9__________ 10____ 11 12_____ 13 14 15________ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = AWS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Trójmieście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Gdańska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4762 from articles/00108086 from sent9

Text  : W fotelu prezydenta zastąpił Tomasza Posadzkiego z Unii Wolności .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4_______ 5______ 6__________ 7 8___ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Tomasza Posadzkiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Unii Wolności (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4763 from articles/00108086 from sent10

Text  : Gdy rozpoczęła się walka o fundusze unijne , Gdańsk ruszył z  kopyta .
Tokens: 1__ 2_________ 3__ 4____ 5 6_______ 7_____ 8 9_____ 10____ 11 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Gdańsk (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4764 from articles/00108086 from sent11

Text  : Postawiono na inwestycje w transport , miasto zaangażowało się też w  budowę kilku prestiżowych instytucji kulturalnych :  Europejskiego Centrum Solidarności ,  Muzeum II Wojny Światowej ,  Teatru Szekspirowskiego .
Tokens: 1_________ 2_ 3_________ 4 5________ 6 7_____ 8___________ 9__ 10_ 11 12____ 13___ 14__________ 15________ 16__________ 17 18___________ 19_____ 20__________ 21 22____ 23 24___ 25_______ 26 27____ 28______________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [18,20] = Europejskiego Centrum Solidarności (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,25] = Muzeum II Wojny Światowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Teatru Szekspirowskiego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4765 from articles/00108086 from sent12

Text  : Wsparcie rządzącej krajem od 2007 r .
Tokens: 1_______ 2________ 3_____ 4_ 5___ 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4766 from articles/00108086 from sent13

Text  : Platformy nie było bez znaczenia .
Tokens: 1________ 2__ 3___ 4__ 5________ 6

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Platformy

(ChunkerEvaluator) Sentence #4767 from articles/00108086 from sent14

Text  : Na granicy Gdańska i Sopotu powstała najnowocześniejsza w Polsce hala widowiskowo -  sportowa na 11 tys .  osób ,  potem miasto wywalczyło prawo do organizowania meczów Euro 2012 .
Tokens: 1_ 2______ 3______ 4 5_____ 6_______ 7_________________ 8 9_____ 10__ 11_________ 12 13______ 14 15 16_ 17 18__ 19 20___ 21____ 22________ 23___ 24 25___________ 26____ 27__ 28__ 29

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Gdańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Sopotu (confidence=0.91)
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Euro 2012 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4768 from articles/00108086 from sent15

Text  : Powstał nie tylko stadion , ale - co najważniejsze -  buduje się gdański „  ring ”  .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4______ 5 6__ 7 8_ 9____________ 10 11____ 12_ 13_____ 14 15__ 16 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4769 from articles/00108086 from sent16

Text  : Chodzi o układ dwupasmowych ulic , które pozwolą kierowcom ominąć śródmieście ,  obojętnie z  której strony wjadą do miasta .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4___________ 5___ 6 7____ 8______ 9________ 10____ 11_________ 12 13_______ 14 15____ 16____ 17___ 18 19____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4770 from articles/00108086 from sent17

Text  : Do tego dochodzą m . in . kilometry dróg ,  projekt wodno -  ściekowy ,  centra biurowe .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4 5 6_ 7 8________ 9___ 10 11_____ 12___ 13 14______ 15 16____ 17_____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4771 from articles/00108086 from sent18

Text  : Po mieście jeżdżą nowe autobusy i tramwaje , powstały dwie nowe linie tramwajowe ,  jedna z  najnowocześniejszych szkół w  Polsce czy basen .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4___ 5_______ 6 7_______ 8 9_______ 10__ 11__ 12___ 13________ 14 15___ 16 17__________________ 18___ 19 20____ 21_ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4772 from articles/00108086 from sent19

Text  : Dużo inwestycji , duże długi
Tokens: 1___ 2_________ 3 4___ 5____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4773 from articles/00108086 from sent20

Text  : Gdańsk buduje za pieniądze własne , unijne , rządowe i  prywatne .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4________ 5_____ 6 7_____ 8 9______ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gdańsk (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4774 from articles/00108086 from sent21

Text  : Ma to swoje konsekwencje - zajmuje szóste miejsce pod względem zadłużenia wśród 12 największych miast Polski ,  co bez przerwy wytykają prezydentowi oponenci .
Tokens: 1_ 2_ 3____ 4___________ 5 6______ 7_____ 8______ 9__ 10______ 11________ 12___ 13 14__________ 15___ 16____ 17 18 19_ 20_____ 21______ 22__________ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Polski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4775 from articles/00108086 from sent22

Text  : Rosną lokalne podatki i opłaty .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4776 from articles/00108086 from sent23

Text  : Adamowicz odpowiada , że gdyby miasto nie wykorzystało swoich pięciu minut ,  wszystko ,  co powyżej opisane ,  powstało by za jakieś 15 -  20 lat .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_ 5____ 6_____ 7__ 8___________ 9_____ 10____ 11___ 12 13______ 14 15 16_____ 17_____ 18 19______ 20 21 22____ 23 24 25 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Adamowicz (confidence=0.70)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4777 from articles/00108086 from sent24

Text  : I trudno się z tym nie zgodzić .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4 5__ 6__ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4778 from articles/00108086 from sent25

Text  : Szczególnie ostatnie lata to pasmo inwestycyjnych sukcesów .
Tokens: 1__________ 2_______ 3___ 4_ 5____ 6_____________ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4779 from articles/00108086 from sent26

Text  : Trudno ocenić , czy dzieje się tak dzięki Adamowiczowi ,  czy pomimo jego rządów ,  ale dzieje się dużo .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4__ 5_____ 6__ 7__ 8_____ 9___________ 10 11_ 12____ 13__ 14____ 15 16_ 17____ 18_ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Adamowiczowi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4780 from articles/00108086 from sent27

Text  : - To była geopolityczna strategia , której pierwszym impulsem było wejście do UE ,  drugim Euro ,  a  trzecim przychylność premiera z  Gdańska w  przydzielaniu pieniędzy dla Pomorza -  ocenia Lidia Makowska ,  dzielnicowa radna ,  oponentka prezydenckiej polityki .
Tokens: 1 2_ 3___ 4____________ 5________ 6 7_____ 8________ 9_______ 10__ 11_____ 12 13 14 15____ 16__ 17 18 19_____ 20__________ 21______ 22 23_____ 24 25___________ 26_______ 27_ 28_____ 29 30____ 31___ 32______ 33 34_________ 35___ 36 37_______ 38___________ 39______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = UE (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Euro (confidence=0.97)
  TruePositive nam [23,23] = Gdańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Pomorza (confidence=0.99)
  TruePositive nam [31,32] = Lidia Makowska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4781 from articles/00108086 from sent28

Text  : - Dostali śmy pieniądze i je zagospodarowali śmy .
Tokens: 1 2______ 3__ 4________ 5 6_ 7______________ 8__ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4782 from articles/00108086 from sent29

Text  : Ale nie wiadomo , co dalej .
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4 5_ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4783 from articles/00108086 from sent30

Text  : Gdańsk zaangażował się w wiele olbrzymich i kosztownych inwestycji ,  jak stadion ,  ale trudno określić ,  kto to będzie utrzymywał .
Tokens: 1_____ 2__________ 3__ 4 5____ 6_________ 7 8__________ 9_________ 10 11_ 12_____ 13 14_ 15____ 16______ 17 18_ 19 20____ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Gdańsk (confidence=0.74)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4784 from articles/00108086 from sent31

Text  : Pokutuje poczucie , że to raczej element marketingu politycznego niż przemyślanej strategii .
Tokens: 1_______ 2_______ 3 4_ 5_ 6_____ 7______ 8_________ 9___________ 10_ 11__________ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4785 from articles/00108086 from sent32

Text  : Król wymyślił , zrealizował , a o opinię mieszkańców nie zapytał .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4__________ 5 6 7 8_____ 9__________ 10_ 11_____ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Król (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4786 from articles/00108086 from sent33

Text  : Bo czy to zrównoważony rozwój ?
Tokens: 1_ 2__ 3_ 4___________ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4787 from articles/00108086 from sent34

Text  : Mieszkańcy coraz głośniej mówią o tym , że w Gdańsku brakuje przedszkoli ,  żłobków ,  kolejnych basenów ,  wyremontowanych dróg dzielnicowych ,  a  nie inwestycji na pokaz .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4____ 5 6__ 7 8_ 9 10_____ 11_____ 12_________ 13 14_____ 15 16_______ 17_____ 18 19_____________ 20__ 21___________ 22 23 24_ 25________ 26 27___ 28

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4788 from articles/00108086 from sent35

Text  : Prezydent Adamowicz z jednej strony mówi o budowaniu społeczeństwa obywatelskiego ,  ale z  drugiej uważa ,  że mieszkańcy nie dorośli do współdecydowania o  sprawach miasta .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_____ 5_____ 6___ 7 8________ 9____________ 10____________ 11 12_ 13 14_____ 15___ 16 17 18________ 19_ 20_____ 21 22______________ 23 24______ 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Adamowicz (confidence=0.55)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4789 from articles/00108086 from sent36

Text  : To z jego inicjatywy rada ustaliła próg wymaganych podpisów pod obywatelską inicjatywą uchwałodawczą na poziomie 2000 zamiast 200 .
Tokens: 1_ 2 3___ 4_________ 5___ 6_______ 7___ 8_________ 9_______ 10_ 11_________ 12________ 13___________ 14 15______ 16__ 17_____ 18_ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4790 from articles/00108086 from sent37

Text  : Co ze strategią ?
Tokens: 1_ 2_ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4791 from articles/00108086 from sent38

Text  : Na ostatnim , dorocznym spotkaniu z osiedlowymi radnymi , przedstawicielami spółdzielni i  wspólnot mieszkaniowych czy przedstawicielami organizacji pozarządowych prezydent mówił o  Gdańsku w  2030 r  .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4________ 5________ 6 7__________ 8______ 9 10_______________ 11_________ 12 13______ 14____________ 15_ 16_______________ 17_________ 18___________ 19_______ 20___ 21 22_____ 23 24__ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4792 from articles/00108086 from sent39

Text  : O „ rozwoju silników gospodarki ” i współtworzeniu „ Bursztynowej Doliny przedsiębiorczych ludzi ”  .
Tokens: 1 2 3______ 4_______ 5_________ 6 7 8_____________ 9 10__________ 11____ 12_______________ 13___ 14 15

Chunks:
  FalsePositive nam [10,13] = Bursztynowej Doliny przedsiębiorczych ludzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4793 from articles/00108086 from sent40

Text  : I jak sam zauważył , już w 2007 r .  zapowiadał ,  że Gdańsk stanie się taką polską Doliną Krzemową z  Kalifornii .
Tokens: 1 2__ 3__ 4_______ 5 6__ 7 8___ 9 10 11________ 12 13 14____ 15____ 16_ 17__ 18____ 19____ 20______ 21 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Gdańsk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Doliną Krzemową (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Kalifornii (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4794 from articles/00108086 from sent41

Text  : Nie wspomniał jednak , że taka nie powstała .
Tokens: 1__ 2________ 3_____ 4 5_ 6___ 7__ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4795 from articles/00108086 from sent42

Text  : Czy obecne plany są realne ?
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4_ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4796 from articles/00108086 from sent43

Text  : Trudno ocenić .
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4797 from articles/00108086 from sent44

Text  : I trudno nie oprzeć się też wrażeniu , że takie przemówienie mógł wygłosić w  zasadzie każdy prezydent .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4_____ 5__ 6__ 7_______ 8 9_ 10___ 11__________ 12__ 13______ 14 15______ 16___ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4798 from articles/00108086 from sent45

Text  : - Strategii na razie nie widać , jest PR -  ocenia Lidia Makowska .
Tokens: 1 2________ 3_ 4____ 5__ 6____ 7 8___ 9_ 10 11____ 12___ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Lidia Makowska (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [9,9] = PR (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4799 from articles/00108086 from sent46

Text  : - Zgoda , potrzeba nam właśnie przedsiębiorczych ludzi , którzy będą tu zarabiać i  wydawać .
Tokens: 1 2____ 3 4_______ 5__ 6______ 7________________ 8____ 9 10____ 11__ 12 13______ 14 15_____ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Zgoda (confidence=0.85)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4800 from articles/00108086 from sent47

Text  : Tylko nie wiadomo , jak pan prezydent chce ich przyciągnąć ?
Tokens: 1____ 2__ 3______ 4 5__ 6__ 7________ 8___ 9__ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4801 from articles/00108086 from sent48

Text  : Adamowicz : - Gdy lata temu mówił em o Trasie Słowackiego ,  Sucharskiego ,  budowie tunelu pod Martwą Wisłą czy Euro ,  wielu się śmiało i  też mówiło o  PR .
Tokens: 1________ 2 3 4__ 5___ 6___ 7____ 8_ 9 10____ 11_________ 12 13__________ 14 15_____ 16____ 17_ 18____ 19___ 20_ 21__ 22 23___ 24_ 25____ 26 27_ 28____ 29 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Adamowicz (confidence=0.80)
  TruePositive nam [10,11] = Trasie Słowackiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Sucharskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Martwą Wisłą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Euro (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [30,30] = PR (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4802 from articles/00108086 from sent49

Text  : Dziś to wszystko można zweryfikować .
Tokens: 1___ 2_ 3_______ 4____ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4803 from articles/00108086 from sent50

Text  : Mistrzostwa w piłce nożnej pokazały , że warto mieć ambicje .
Tokens: 1__________ 2 3____ 4_____ 5_______ 6 7_ 8____ 9___ 10_____ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Mistrzostwa (confidence=0.61)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4804 from articles/00108086 from sent51

Text  : Dziś cele musimy określać wspólnie , potrzebne jest zaangażowanie elit gospodarczych ,  społecznych i  kulturalnych ,  gmin ,  samorządów całego regionu i  uczelni ,  bo kształcimy zbyt mało absolwentów matematyki czy informatyki .
Tokens: 1___ 2___ 3_____ 4_______ 5_______ 6 7________ 8___ 9____________ 10__ 11___________ 12 13_________ 14 15__________ 16 17__ 18 19________ 20____ 21_____ 22 23_____ 24 25 26________ 27__ 28__ 29_________ 30________ 31_ 32_________ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4805 from articles/00108086 from sent52

Text  : Musimy postawić na sektor biznesowy oraz ICT , który już dziś dał nam 13 tys .  miejsc pracy ,  a  rocznie przynosi kolejne 500 -  1000 .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4_____ 5________ 6___ 7__ 8 9____ 10_ 11__ 12_ 13_ 14 15_ 16 17____ 18___ 19 20 21_____ 22______ 23_____ 24_ 25 26__ 27

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = ICT (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4806 from articles/00108086 from sent53

Text  : Każdy odpowiedzialny polityk powinien postawić sobie pytanie : co po roku 2020 ,  kiedy skończą się fundusze unijne ?
Tokens: 1____ 2_____________ 3______ 4_______ 5_______ 6____ 7______ 8 9_ 10 11__ 12__ 13 14___ 15_____ 16_ 17______ 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4807 from articles/00108086 from sent54

Text  : Z czego wtedy miasto będzie czerpać moc ?
Tokens: 1 2____ 3____ 4_____ 5_____ 6______ 7__ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4808 from articles/00108086 from sent55

Text  : Odpowiadam : ze średnich przedsiębiorców .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4_______ 5______________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4809 from articles/00108086 from sent56

Text  : W przyszłym roku branża biznesowa ma dać w Polsce 20 tys .  miejsc pracy ,  ale musimy grać zespołowo ,  żeby przybyło ich w  naszym regionie .
Tokens: 1 2________ 3___ 4_____ 5________ 6_ 7__ 8 9_____ 10 11_ 12 13____ 14___ 15 16_ 17____ 18__ 19_______ 20 21__ 22______ 23_ 24 25____ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4810 from articles/00108086 from sent57

Text  : Prezydent do emerytury ?
Tokens: 1________ 2_ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4811 from articles/00108086 from sent58

Text  : W Platformie coraz częściej myśli się o następcy Adamowicza ,  krytyka zaczyna być już otwarta ,  ale wciąż brak kontrkandydata .
Tokens: 1 2_________ 3____ 4_______ 5____ 6__ 7 8_______ 9_________ 10 11_____ 12_____ 13_ 14_ 15_____ 16 17_ 18___ 19__ 20____________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Platformie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Adamowicza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4812 from articles/00108086 from sent59

Text  : Jedynym , który mógł by go pokonać , jest minister transportu Sławomir Nowak ,  ale fotel prezydenta Gdańska uważał by jednak za degradację .
Tokens: 1______ 2 3____ 4___ 5_ 6_ 7______ 8 9___ 10______ 11________ 12______ 13___ 14 15_ 16___ 17________ 18_____ 19____ 20 21____ 22 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Sławomir Nowak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Gdańska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4813 from articles/00108086 from sent60

Text  : Z drugiej strony pozycja PO w Trójmieście jest niezwykle silna .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4______ 5_ 6 7__________ 8___ 9________ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = PO (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Trójmieście (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4814 from articles/00108086 from sent61

Text  : Nie przebije się żaden kandydat reprezentujący lewicę czy PiS .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4____ 5_______ 6_____________ 7_____ 8__ 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PiS (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4815 from articles/00108086 from sent62

Text  : Wygląda więc na to , że Adamowicz w obecnym układzie mógł by rządzić do emerytury .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4_ 5 6_ 7________ 8 9______ 10______ 11__ 12 13_____ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Adamowicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4816 from articles/00108086 from sent63

Text  : Czy chce ?
Tokens: 1__ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4817 from articles/00108086 from sent64

Text  : Prezydent mówi , że „ nie zastanawia się jeszcze nad jesienią 2014 roku ”  .
Tokens: 1________ 2___ 3 4_ 5 6__ 7_________ 8__ 9______ 10_ 11______ 12__ 13__ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4818 from articles/00108086 from sent65

Text  : - Ciągłe rządy doprowadzają do rutyny , okopywania się na swoich stanowiskach -  mówi prof .  Piotr Dominiuk ,  dziekan Wydziału Zarządzania i  Ekonomii Politechniki Gdańskiej .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4___________ 5_ 6_____ 7 8_________ 9__ 10 11____ 12__________ 13 14__ 15__ 16 17___ 18______ 19 20_____ 21______ 22_________ 23 24______ 25__________ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Piotr Dominiuk (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [21,26] = Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [21,24] = Wydziału Zarządzania i Ekonomii
  FalseNegative nam [25,26] = Politechniki Gdańskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #4819 from articles/00108086 from sent66

Text  : - I to w Gdańsku trochę widać .
Tokens: 1 2 3_ 4 5______ 6_____ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4820 from articles/00108086 from sent67

Text  : Gdańsk w liczbach
Tokens: 1_____ 2 3_______

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Gdańsk

(ChunkerEvaluator) Sentence #4821 from articles/00108086 from sent68

Text  : 14 lat Paweł Adamowicz rządzi Gdańskiem
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4________ 5_____ 6________

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Paweł Adamowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Gdańskiem (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4822 from articles/00108086 from sent69

Text  : 53 , 77 proc . poparcia zyskał prezydent w ostatnich wyborach samorządowych
Tokens: 1_ 2 3_ 4___ 5 6_______ 7_____ 8________ 9 10_______ 11______ 12___________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4823 from articles/00108086 from sent70

Text  : 460 , 5 tys . mieszkańców ma Gdańsk
Tokens: 1__ 2 3 4__ 5 6__________ 7_ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Gdańsk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4824 from articles/00108086 from sent71

Text  : 6 proc . wynosi stopa bezrobocia
Tokens: 1 2___ 3 4_____ 5____ 6_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4825 from articles/00108086 from sent72

Text  : 13 szkół wyższych ma swoją siedzibę w Gdańsku , uczy się w  nich 80 941 studentów
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4_ 5____ 6_______ 7 8______ 9 10__ 11_ 12 13__ 14 15_ 16_______

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Gdańsku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4826 from articles/00108086 from sent73

Text  : Źródło : „ Informator o sytuacji społeczno - gospodarczej Gdańska za 2011 rok ”
Tokens: 1_____ 2 3 4_________ 5 6_______ 7________ 8 9___________ 10_____ 11 12__ 13_ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = Gdańska (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [4,13] = Informator o sytuacji społeczno - gospodarczej Gdańska za 2011 rok

2016-10-31 14:04:18,747 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 220 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108088.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108088.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4827 from articles/00108088 from sent1

Text  : PO i PSL za propozycją ws . mandatów ; opozycja nie mówi &  quot ;  nie &  quot ;
Tokens: 1_ 2 3__ 4_ 5_________ 6_ 7 8_______ 9 10______ 11_ 12__ 13 14__ 15 16_ 17 18__ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PO (confidence=0.95)
  TruePositive nam [3,3] = PSL (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4828 from articles/00108088 from sent2

Text  : # dochodzą opinie posłów #
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4829 from articles/00108088 from sent3

Text  : 03 . 01 .
Tokens: 1_ 2 3_ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4830 from articles/00108088 from sent4

Text  : Warszawa ( PAP ) - PO i PSL popierają propozycję ,  by parlamentarzyści byli karani za wykroczenia drogowe od razu po zdarzeniu .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4 5 6_ 7 8__ 9________ 10________ 11 12 13______________ 14__ 15____ 16 17_________ 18_____ 19 20__ 21 22_______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [3,3] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = PO (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = PSL (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4831 from articles/00108088 from sent5

Text  : Inicjatywy nie odrzuca opozycja , ale podkreśla m . in .  ,  że brakuje szczegółów .
Tokens: 1_________ 2__ 3______ 4_______ 5 6__ 7________ 8 9 10 11 12 13 14_____ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4832 from articles/00108088 from sent6

Text  : PiS zarzuca , że to temat zastępczy , a RP ,  że forma igrzysk politycznych .
Tokens: 1__ 2______ 3 4_ 5_ 6____ 7________ 8 9 10 11 12 13___ 14_____ 15__________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = PiS (confidence=0.96)
  TruePositive nam [10,10] = RP (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4833 from articles/00108088 from sent7

Text  : Marszałek Sejmu Ewa Kopacz zapowiedziała w czwartek , że zwróci się do sejmowej komisji regulaminowej z  projektem nowelizacji ustawy o  wykonywaniu mandatu posła i  senatora ,  która umożliwi karanie parlamentarzystów za wykroczenia drogowe od razu po zdarzeniu .
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4_____ 5____________ 6 7_______ 8 9_ 10____ 11_ 12 13______ 14_____ 15___________ 16 17_______ 18_________ 19____ 20 21_________ 22_____ 23___ 24 25______ 26 27___ 28______ 29_____ 30_______________ 31 32_________ 33_____ 34 35__ 36 37_______ 38

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Ewa Kopacz (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [1,2] = Marszałek Sejmu (confidence=0.81)
  FalseNegative nam [2,2] = Sejmu

(ChunkerEvaluator) Sentence #4834 from articles/00108088 from sent8

Text  : " Zwrócę się do komisji regulaminowej , aby w przypadku ,  który mocno interesował media i  obywateli -  czyli sprawy dotyczącej fotoradarów i  ewentualnie karania posłów i  senatorów za +  zbyt ciężką nogę na pedale gazu +  -  była możliwość karania mandatem tak jak każdego "  -  zapowiedziała Kopacz na konferencji prasowej w  Sejmie .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4_ 5______ 6____________ 7 8__ 9 10_______ 11 12___ 13___ 14_________ 15___ 16 17_______ 18 19___ 20____ 21________ 22_________ 23 24_________ 25_____ 26____ 27 28_______ 29 30 31__ 32____ 33__ 34 35____ 36__ 37 38 39__ 40_______ 41_____ 42______ 43_ 44_ 45_____ 46 47 48___________ 49____ 50 51_________ 52______ 53 54____ 55

Chunks:
  TruePositive nam [49,49] = Kopacz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [54,54] = Sejmie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4835 from articles/00108088 from sent9

Text  : Powiedziała , że " stojąc jako marszałek na straży regulaminu ,  ale także demokracji "  chciała by ,  aby wszystkie kluby parlamentarne także chciały równości posłów i  senatorów wobec prawa .
Tokens: 1__________ 2 3_ 4 5_____ 6___ 7________ 8_ 9_____ 10________ 11 12_ 13___ 14________ 15 16_____ 17 18 19_ 20_______ 21___ 22___________ 23___ 24_____ 25______ 26____ 27 28_______ 29___ 30___ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4836 from articles/00108088 from sent10

Text  : Jak podkreśliła , chciała by , aby zmiany dotyczyły nie tylko posłów i  senatorów ,  ale także innych osób chronionych immunitetem ,  np .  Rzecznika Praw Dziecka czy Głównego Inspektora Ochrony Danych Osobowych i  prokuratorów .
Tokens: 1__ 2__________ 3 4______ 5_ 6 7__ 8_____ 9________ 10_ 11___ 12____ 13 14_______ 15 16_ 17___ 18____ 19__ 20_________ 21_________ 22 23 24 25_______ 26__ 27_____ 28_ 29______ 30________ 31_____ 32____ 33_______ 34 35__________ 36

Chunks:
  FalsePositive nam [26,27] = Praw Dziecka (confidence=0.85)
  FalsePositive nam [29,33] = Głównego Inspektora Ochrony Danych Osobowych (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4837 from articles/00108088 from sent11

Text  : " Będziemy nowelizować ustawę o wykonywaniu mandatu posła i senatora ,  która pozwoli bezpośrednio po zdarzeniu uiścić mandat przez posła ,  senatora czy osobę chronioną immunitetem ,  bez tej całej drogi służbowej "  -  zapowiedziała .
Tokens: 1 2_______ 3__________ 4_____ 5 6__________ 7______ 8____ 9 10______ 11 12___ 13_____ 14__________ 15 16_______ 17____ 18____ 19___ 20___ 21 22______ 23_ 24___ 25_______ 26_________ 27 28_ 29_ 30___ 31___ 32_______ 33 34 35___________ 36

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4838 from articles/00108088 from sent12

Text  : Kopacz przypomniała , że obecnie , gdy parlamentarzysta złamie przepisy drogowe ,  należy zwrócić się przez prokuratora do marszałka Sejmu ,  następnie marszałek zwraca się do osoby zainteresowanej ,  czy sama wyraża zgodę na uchylenie immunitetu ,  a  jeśli nie ,  to kieruje sprawę do komisji regulaminowej .
Tokens: 1_____ 2___________ 3 4_ 5______ 6 7__ 8_______________ 9_____ 10______ 11_____ 12 13____ 14_____ 15_ 16___ 17_________ 18 19_______ 20___ 21 22_______ 23_______ 24____ 25_ 26 27___ 28_____________ 29 30_ 31__ 32____ 33___ 34 35_______ 36________ 37 38 39___ 40_ 41 42 43_____ 44____ 45 46_____ 47___________ 48

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kopacz (confidence=0.69)
  TruePositive nam [20,20] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4839 from articles/00108088 from sent13

Text  : " Ta zmiana będzie umożliwiać posłowi natychmiastowe uregulowanie mandatu "  -  zaznaczyła Kopacz .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_____ 5_________ 6______ 7_____________ 8___________ 9______ 10 11 12________ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kopacz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4840 from articles/00108088 from sent14

Text  : Dodała , że nad tym projektem pracował jeszcze poprzedni marszałek Sejmu .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4__ 5__ 6________ 7_______ 8______ 9________ 10_______ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4841 from articles/00108088 from sent15

Text  : Kopacz podkreśliła , że ponieważ marszałek Sejmu nie ma inicjatywy ustawodawczej ,  dlatego kieruje projekt do komisji regulaminowej .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4_ 5_______ 6________ 7____ 8__ 9_ 10________ 11___________ 12 13_____ 14_____ 15_____ 16 17_____ 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kopacz (confidence=0.60)
  TruePositive nam [7,7] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4842 from articles/00108088 from sent16

Text  : " Liczę na to , że pod tym projektem ustawy nie będzie 15 podpisów ,  (  ale )  że pod tym projektem będzie 460 podpisów posłów z  parlamentu "  -  zaznaczyła Kopacz .
Tokens: 1 2____ 3_ 4_ 5 6_ 7__ 8__ 9________ 10____ 11_ 12____ 13 14______ 15 16 17_ 18 19 20_ 21_ 22_______ 23____ 24_ 25______ 26____ 27 28________ 29 30 31________ 32____ 33

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = Kopacz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4843 from articles/00108088 from sent17

Text  : Jerzy Budnik ( PO ) przypomniał w rozmowie z PAP ,  że w  poprzedniej kadencji Bronisław Komorowski jako ówczesny marszałek przedstawił Prezydium Sejmu i  klubom projekt zmian w  ustawie o  wykonywaniu mandatu posła i  senatora ,  zgodnie z  którym posłowie otrzymywali m  .  in .  możliwość zapłacenia mandatu drogowego na miejscu zdarzenia .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4_ 5 6__________ 7 8_______ 9 10_ 11 12 13 14_________ 15______ 16_______ 17________ 18__ 19______ 20_______ 21_________ 22_______ 23___ 24 25____ 26_____ 27___ 28 29_____ 30 31_________ 32_____ 33___ 34 35______ 36 37_____ 38 39____ 40______ 41_________ 42 43 44 45 46_______ 47________ 48_____ 49_______ 50 51_____ 52_______ 53

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jerzy Budnik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = PO (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Prezydium Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4844 from articles/00108088 from sent18

Text  : Jednak - jak zaznaczył - inicjatywa została wówczas oprotestowana przez posłów opozycji i  część ekspertów .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4________ 5 6_________ 7______ 8______ 9____________ 10___ 11____ 12______ 13 14___ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4845 from articles/00108088 from sent19

Text  : " Zobaczymy , jak będzie teraz .
Tokens: 1 2________ 3 4__ 5_____ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4846 from articles/00108088 from sent20

Text  : Dyskusja na temat zmian jest potrzebna .
Tokens: 1_______ 2_ 3____ 4____ 5___ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4847 from articles/00108088 from sent21

Text  : Jestem za uproszczeniem obecnych przepisów " - zadeklarował .
Tokens: 1_____ 2_ 3____________ 4_______ 5________ 6 7 8___________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4848 from articles/00108088 from sent22

Text  : Eugeniusz Kłopotek ( PSL ) zaznaczył , że rozwiązanie zaproponowane przez Kopacz powinno obowiązywać już dawno .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4__ 5 6________ 7 8_ 9__________ 10___________ 11___ 12____ 13_____ 14_________ 15_ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Eugeniusz Kłopotek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = PSL (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Kopacz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4849 from articles/00108088 from sent23

Text  : " Najwyższy czas , żeby nie było tych cyrków ,  które są obecnie "  -  powiedział .
Tokens: 1 2________ 3___ 4 5___ 6__ 7___ 8___ 9_____ 10 11___ 12 13_____ 14 15 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4850 from articles/00108088 from sent24

Text  : Poseł PiS z komisji regulaminowej Maks Kraczkowski podkreślił , że jeżeli projekt znajdzie się w  Sejmie nie zagłosuje przeciw ,  ale ma wobec niego wątpliwości .
Tokens: 1____ 2__ 3 4______ 5____________ 6___ 7__________ 8_________ 9 10 11____ 12_____ 13______ 14_ 15 16____ 17_ 18_______ 19_____ 20 21_ 22 23___ 24___ 25_________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = PiS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Maks Kraczkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Sejmie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4851 from articles/00108088 from sent25

Text  : " Wiem z własnego doświadczenia : jak jestem zatrzymany przez policję ,  nie zasłaniam się legitymacją poselską ,  tylko zawsze przyjmuję mandaty .
Tokens: 1 2___ 3 4_______ 5____________ 6 7__ 8_____ 9_________ 10___ 11_____ 12 13_ 14_______ 15_ 16_________ 17______ 18 19___ 20____ 21_______ 22_____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4852 from articles/00108088 from sent26

Text  : Uważam , że nie powinni śmy zajmować się sprawami w  gruncie rzeczy błahymi ,  gdy są dużo ważniejsze .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4__ 5______ 6__ 7_______ 8__ 9_______ 10 11_____ 12____ 13_____ 14 15_ 16 17__ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4853 from articles/00108088 from sent27

Text  : Propozycja ta to temat zastępczy , ma odwrócić uwagę od tego ,  że fotoradary stały się obecnie maszynką do zarabiania pieniędzy "  -  powiedział PAP Kraczkowski .
Tokens: 1_________ 2_ 3_ 4____ 5________ 6 7_ 8_______ 9____ 10 11__ 12 13 14________ 15___ 16_ 17_____ 18______ 19 20________ 21_______ 22 23 24________ 25_ 26_________ 27

Chunks:
  FalsePositive nam [25,26] = PAP Kraczkowski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [25,25] = PAP
  FalseNegative nam [26,26] = Kraczkowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #4854 from articles/00108088 from sent28

Text  : " Marszałek Kopacz i PO robią igrzyska .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4 5_ 6____ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = PO (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,3] = Marszałek Kopacz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = Kopacz

(ChunkerEvaluator) Sentence #4855 from articles/00108088 from sent29

Text  : Platforma obiecywała likwidację immunitetu poselskiego i senatorskiego 5 lat temu "  -  ocenił poseł Ruchu Palikota Armand Ryfiński .
Tokens: 1________ 2_________ 3_________ 4_________ 5__________ 6 7____________ 8 9__ 10__ 11 12 13____ 14___ 15___ 16______ 17____ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Platforma (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Armand Ryfiński (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4856 from articles/00108088 from sent30

Text  : " Mandaty płacę na bieżąco , jeśli je otrzymuję .
Tokens: 1 2______ 3____ 4_ 5______ 6 7____ 8_ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4857 from articles/00108088 from sent31

Text  : Płacę i nie chowam się za immunitetem " - zapewnił Ryfiński .
Tokens: 1____ 2 3__ 4_____ 5__ 6_ 7__________ 8 9 10______ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Ryfiński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4858 from articles/00108088 from sent32

Text  : Romuald Ajchler z SLD podkreślił , że należy rozważyć propozycję marszałek Sejmu .
Tokens: 1______ 2______ 3 4__ 5_________ 6 7_ 8_____ 9_______ 10________ 11_______ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Romuald Ajchler (confidence=0.99)
  TruePositive nam [4,4] = SLD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Sejmu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4859 from articles/00108088 from sent33

Text  : " Jednak trzeba poczekać na szczegóły projektu " - zastrzegł .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_______ 5_ 6________ 7_______ 8 9 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4860 from articles/00108088 from sent34

Text  : " To krok w dobrym kierunku , ale zbyt zachowawczy .
Tokens: 1 2_ 3___ 4 5_____ 6_______ 7 8__ 9___ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4861 from articles/00108088 from sent35

Text  : Solidarna Polska opowiada się za całkowitym zniesieniem immunitetów nie tylko posłów ,  ale i  sędziów oraz prokuratorów "  -  powiedział PAP rzecznik klubu Solidarnej Polski Patryk Jaki .  (  PAP )
Tokens: 1________ 2_____ 3_______ 4__ 5_ 6_________ 7__________ 8__________ 9__ 10___ 11____ 12 13_ 14 15_____ 16__ 17__________ 18 19 20________ 21_ 22______ 23___ 24________ 25____ 26____ 27__ 28 29 30_ 31

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Solidarnej Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Patryk Jaki (confidence=0.90)
  TruePositive nam [30,30] = PAP (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,2] = Polska (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,2] = Solidarna Polska

2016-10-31 14:04:19,000 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 221 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108094.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108094.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4862 from articles/00108094 from sent1

Text  : Śląskie .
Tokens: 1______ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Śląskie (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4863 from articles/00108094 from sent2

Text  : Chcą aresztu podejrzewanego o zabójstwo , jest na Słowacji
Tokens: 1___ 2______ 3_____________ 4 5________ 6 7___ 8_ 9_______

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Słowacji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4864 from articles/00108094 from sent3

Text  : Bielska prokuratura okręgowa wystąpiła o Europejski Nakaz Aresztowania 33 -  letniego Aleksandra W  .  ,  który jest podejrzewany o  zabicie pod koniec grudnia w  Grodźcu (  Śląskie )  macochy i  ojca .
Tokens: 1______ 2__________ 3_______ 4________ 5 6_________ 7____ 8___________ 9_ 10 11______ 12________ 13 14 15 16___ 17__ 18__________ 19 20_____ 21_ 22____ 23_____ 24 25_____ 26 27_____ 28 29_____ 30 31__ 32

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Europejski Nakaz Aresztowania (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,14] = Aleksandra W . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Grodźcu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Śląskie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4865 from articles/00108094 from sent4

Text  : Prawdopodobnie jest na Słowacji .
Tokens: 1_____________ 2___ 3_ 4_______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Słowacji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4866 from articles/00108094 from sent5

Text  : Rzecznik prokuratury Małgorzata Borkowska powiedziała w środę PAP , że podejrzewany o  podwójne zabójstwo prawdopodobnie przebywa na Słowacji .
Tokens: 1_______ 2__________ 3_________ 4________ 5__________ 6 7____ 8__ 9 10 11__________ 12 13______ 14_______ 15____________ 16______ 17 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Małgorzata Borkowska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Słowacji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4867 from articles/00108094 from sent6

Text  : Tamtejsza policja zatrzymała mężczyznę bez dokumentów , który podał się za Aleksandra W  .  Jego tożsamość nie została na razie zweryfikowana .
Tokens: 1________ 2______ 3_________ 4________ 5__ 6_________ 7 8____ 9____ 10_ 11 12________ 13 14 15__ 16_______ 17_ 18_____ 19 20___ 21___________ 22

Chunks:
  FalsePositive nam [12,15] = Aleksandra W . Jego (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,14] = Aleksandra W .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4868 from articles/00108094 from sent7

Text  : Zdaniem rzecznika bielskiego sądu okręgowego Jarosława Sablika wniosek prokuratury zostanie rozpatrzony w  czwartek .
Tokens: 1______ 2________ 3_________ 4___ 5_________ 6________ 7______ 8______ 9__________ 10______ 11_________ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Jarosława Sablika (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4869 from articles/00108094 from sent8

Text  : Jak powiedział , jeśli sąd wyda ENA , wówczas przekazany on zostanie do właściwego sądu na Słowacji ,  który podejmie decyzję o  ewentualnym aresztowaniu i  przekazaniu poszukiwanego Polsce .
Tokens: 1__ 2_________ 3 4____ 5__ 6___ 7__ 8 9______ 10________ 11 12______ 13 14________ 15__ 16 17______ 18 19___ 20______ 21_____ 22 23_________ 24__________ 25 26_________ 27___________ 28____ 29

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = ENA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Słowacji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4870 from articles/00108094 from sent9

Text  : Rodzinna tragedia wydarzyła się 28 grudnia ubiegłego roku .
Tokens: 1_______ 2_______ 3________ 4__ 5_ 6______ 7________ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4871 from articles/00108094 from sent10

Text  : 33 - latek podejrzewany jest o zabicie 60 - letniego ojca i  63 -  letniej macochy w  prywatnym domu w  Grodźcu niedaleko Bielska -  Białej .
Tokens: 1_ 2 3____ 4___________ 5___ 6 7______ 8_ 9 10______ 11__ 12 13 14 15_____ 16_____ 17 18_______ 19__ 20 21_____ 22_______ 23_____ 24 25____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Grodźcu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,25] = Bielska - Białej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4872 from articles/00108094 from sent11

Text  : Studiująca w Krakowie córka ofiar powiadomiła policję , gdyż nie mogła się skontaktować z  rodzicami .
Tokens: 1_________ 2 3_______ 4____ 5____ 6__________ 7______ 8 9___ 10_ 11___ 12_ 13__________ 14 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4873 from articles/00108094 from sent12

Text  : Podejrzewała , że doszło do tragedii .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4_____ 5_ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4874 from articles/00108094 from sent13

Text  : Do policjantów , którzy przyjechali na miejsce , ktoś zaczął strzelać z  wiatrówki .
Tokens: 1_ 2__________ 3 4_____ 5__________ 6_ 7______ 8 9___ 10____ 11______ 12 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4875 from articles/00108094 from sent14

Text  : Strzelający zdołał uciec .
Tokens: 1__________ 2_____ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4876 from articles/00108094 from sent15

Text  : Po wejściu do budynku funkcjonariusze odkryli zwłoki małżonków z ranami zadanymi nożem .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4______ 5______________ 6______ 7_____ 8________ 9 10____ 11______ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4877 from articles/00108094 from sent16

Text  : Ślady wskazywały , że doszło także do bójki .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_ 5_____ 6____ 7_ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4878 from articles/00108094 from sent17

Text  : Zdaniem rzeczniczki prokuratury Małgorzaty Borkowskiej podejrzewany mężczyzna cierpi na zaburzenia psychiczne .
Tokens: 1______ 2__________ 3__________ 4_________ 5__________ 6___________ 7________ 8_____ 9_ 10________ 11________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Małgorzaty Borkowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4879 from articles/00108094 from sent18

Text  : Prawdopodobnym motywem zbrodni był konflikt , który od dawana tlił się rodzinie .
Tokens: 1_____________ 2______ 3______ 4__ 5_______ 6 7____ 8_ 9_____ 10__ 11_ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4880 from articles/00108094 from sent19

Text  : W przeszłości Aleksander W . trafił już przed sąd za znęcanie się nad bliskimi .
Tokens: 1 2__________ 3_________ 4 5 6_____ 7__ 8____ 9__ 10 11______ 12_ 13_ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Aleksander W . (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:19,093 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 222 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108095.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108095.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4881 from articles/00108095 from sent1

Text  : MSW pozytywnie , choć z zastrzeżeniami , o ośrodkach dla cudzoziemców
Tokens: 1__ 2_________ 3 4___ 5 6_____________ 7 8 9________ 10_ 11__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MSW (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4882 from articles/00108095 from sent2

Text  : Działania Straży Granicznej w zamkniętych ośrodkach dla cudzoziemców są prawidłowe i  zapewniają przestrzeganie praw człowieka ;  jednak niektóre zapisy regulaminów wewnętrznych tych placówek naruszają godność osobistą -  wynika z  raportu MSW ,  do którego dotarła PAP .
Tokens: 1________ 2_____ 3_________ 4 5__________ 6________ 7__ 8___________ 9_ 10________ 11 12________ 13____________ 14__ 15_______ 16 17____ 18______ 19____ 20_________ 21__________ 22__ 23______ 24_______ 25_____ 26______ 27 28____ 29 30_____ 31_ 32 33 34_____ 35_____ 36_ 37

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Straży Granicznej (confidence=0.59)
  TruePositive nam [31,31] = MSW (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = PAP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4883 from articles/00108095 from sent3

Text  : MSW skontrolowało wszystkie sześć funkcjonujących w Polsce zamkniętych ośrodków dla cudzoziemców :  w  Kętrzynie ,  Białymstoku ,  Przemyślu ,  Białej Podlaskiej ,  Lesznowoli i  Krośnie Odrzańskim .
Tokens: 1__ 2____________ 3________ 4____ 5______________ 6 7_____ 8__________ 9_______ 10_ 11__________ 12 13 14_______ 15 16_________ 17 18_______ 19 20____ 21________ 22 23________ 24 25_____ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MSW (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Kętrzynie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Białymstoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Przemyślu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Białej Podlaskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Lesznowoli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Krośnie Odrzańskim (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4884 from articles/00108095 from sent4

Text  : Kontrole były związany z protestem , który w październiku 2012 r  .  podjęło ponad 70 cudzoziemców w  czterech z  tych placówek .
Tokens: 1_______ 2___ 3_______ 4 5________ 6 7____ 8 9___________ 10__ 11 12 13_____ 14___ 15 16__________ 17 18______ 19 20__ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4885 from articles/00108095 from sent5

Text  : Domagali się m . in . prawa do informacji w  ich języku ,  kontaktu ze światem zewnętrznym ,  prawa do edukacji i  właściwej opieki medycznej oraz poszanowania praw dzieci .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4 5_ 6 7____ 8_ 9_________ 10 11_ 12____ 13 14______ 15 16_____ 17_________ 18 19___ 20 21______ 22 23_______ 24____ 25_______ 26__ 27__________ 28__ 29____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4886 from articles/00108095 from sent6

Text  : " Działania komendantów oddziałów Straży Granicznej i kierownictwa ośrodków ,  na podstawie dokonanych ustaleń ,  można ocenić jako zapewniające odpowiedni standard realizacji podstawowych praw osób przebywających w  strzeżonych ośrodkach dla cudzoziemców .
Tokens: 1 2________ 3__________ 4________ 5_____ 6_________ 7 8___________ 9_______ 10 11 12_______ 13________ 14_____ 15 16___ 17____ 18__ 19__________ 20________ 21______ 22________ 23__________ 24__ 25__ 26____________ 27 28_________ 29_______ 30_ 31__________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Straży Granicznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4887 from articles/00108095 from sent7

Text  : Niemniej , dokonane ustalenia wskazują na istnienie zarówno uchybień ,  jak i  nieprawidłowości w  kontrolowanej działalności ,  które należy wyeliminować "  -  wskazano w  liczącym 30 stron dokumencie MSW .
Tokens: 1_______ 2 3_______ 4________ 5_______ 6_ 7________ 8______ 9_______ 10 11_ 12 13______________ 14 15___________ 16__________ 17 18___ 19____ 20__________ 21 22 23______ 24 25______ 26 27___ 28________ 29_ 30

Chunks:
  TruePositive nam [29,29] = MSW (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4888 from articles/00108095 from sent8

Text  : Wynika z niego , że w regulaminach wewnętrznych znajdują się zapisy ,  które "  zbyt rygorystycznie przestrzegane naruszają godność osobistą człowieka "  .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4 5_ 6 7___________ 8___________ 9_______ 10_ 11____ 12 13___ 14 15__ 16____________ 17___________ 18_______ 19_____ 20______ 21_______ 22 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4889 from articles/00108095 from sent9

Text  : Chodzi m . in . o ograniczenia w zakresie widzeń czy wielkości i  zawartości paczek otrzymywanych przez cudzoziemców .
Tokens: 1_____ 2 3 4_ 5 6 7___________ 8 9_______ 10____ 11_ 12_______ 13 14________ 15____ 16___________ 17___ 18__________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4890 from articles/00108095 from sent10

Text  : Np . w placówkach w Krośnie Odrzańskim , Białymstoku i  Lesznowoli są zapisy ,  zgodnie z  którymi cudzoziemcom odmawia się prawa do widzeń z  osobami bliskimi ,  prowadzenia korespondencji czy korzystania z  telefonu .
Tokens: 1_ 2 3 4_________ 5 6______ 7_________ 8 9__________ 10 11________ 12 13____ 14 15_____ 16 17_____ 18__________ 19_____ 20_ 21___ 22 23____ 24 25_____ 26______ 27 28_________ 29____________ 30_ 31_________ 32 33______ 34

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Krośnie Odrzańskim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Białymstoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Lesznowoli (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4891 from articles/00108095 from sent11

Text  : W trakcie kontroli stwierdzono problemy w zakresie realizacji obowiązku szkolnego .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4__________ 5_______ 6 7_______ 8_________ 9________ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4892 from articles/00108095 from sent12

Text  : " Dochodzą do tego trudności techniczne oraz wynikające z braku odpowiedniego przygotowania kadry dydaktycznej ,  utrudniające organizację w  strzeżonych ośrodkach zajęć o  określonym wymiarze czasowym i  zróżnicowaniu programowym "  -  podkreślono .
Tokens: 1 2_______ 3_ 4___ 5________ 6_________ 7___ 8_________ 9 10___ 11___________ 12___________ 13___ 14__________ 15 16__________ 17_________ 18 19_________ 20_______ 21___ 22 23________ 24______ 25______ 26 27___________ 28_________ 29 30 31_________ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4893 from articles/00108095 from sent13

Text  : Raport wskazuje , że we wszystkich ośrodkach cudzoziemcy mają zapewnione prawo do korzystania z  opieki lekarskiej ,  faktyczny dostęp do lekarzy w  przyjmujących w  ośrodkach i  zapewniający poszanowanie wolności religii i  wyznania .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5_ 6_________ 7________ 8__________ 9___ 10________ 11___ 12 13_________ 14 15____ 16________ 17 18_______ 19____ 20 21_____ 22 23___________ 24 25_______ 26 27__________ 28__________ 29______ 30_____ 31 32______ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4894 from articles/00108095 from sent14

Text  : " Opieka zdrowotna zapewniana cudzoziemcom jest na wysokim poziomie .
Tokens: 1 2_____ 3________ 4_________ 5___________ 6___ 7_ 8______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4895 from articles/00108095 from sent15

Text  : Nie stwierdzono jakichkolwiek skarg w tym zakresie składanych przez cudzoziemców "  -  głosi raport .
Tokens: 1__ 2__________ 3____________ 4____ 5 6__ 7_______ 8_________ 9____ 10__________ 11 12 13___ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4896 from articles/00108095 from sent16

Text  : Jak wskazano , w najgorszym stanie technicznym jest ośrodek w  Lesznowoli ,  który według zapowiedzi MSW ma być wyremontowany .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4 5_________ 6_____ 7__________ 8___ 9______ 10 11________ 12 13___ 14____ 15________ 16_ 17 18_ 19___________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Lesznowoli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = MSW (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4897 from articles/00108095 from sent17

Text  : W większości ośrodków pokoje mieszkalne spełniają kryteria powierzchniowe i sanitarne .
Tokens: 1 2_________ 3_______ 4_____ 5_________ 6________ 7_______ 8_____________ 9 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4898 from articles/00108095 from sent18

Text  : Jest w nich odpowiednie oświetlenie oraz wyposażenie .
Tokens: 1___ 2 3___ 4__________ 5__________ 6___ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4899 from articles/00108095 from sent19

Text  : Rzeczniczka MSW Małgorzata Woźniak powiedziała PAP , że jeszcze w  tym miesiącu kierownictwo MSW chce spotkać się z  przedstawicielami organizacji pozarządowych ,  aby porozmawiać o  sytuacji cudzoziemców ,  przebywających w  ośrodkach strzeżonych oraz wspólnie przeanalizować wnioski płynące z  kontroli .
Tokens: 1__________ 2__ 3_________ 4______ 5__________ 6__ 7 8_ 9______ 10 11_ 12______ 13__________ 14_ 15__ 16_____ 17_ 18 19_______________ 20_________ 21___________ 22 23_ 24_________ 25 26______ 27__________ 28 29____________ 30 31_______ 32_________ 33__ 34______ 35____________ 36_____ 37_____ 38 39______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = MSW (confidence=0.99)
  TruePositive nam [3,4] = Małgorzata Woźniak (confidence=0.99)
  TruePositive nam [6,6] = PAP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = MSW (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4900 from articles/00108095 from sent20

Text  : Po koniec 2012 r .
Tokens: 1_ 2_____ 3___ 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4901 from articles/00108095 from sent21

Text  : MSW zapowiadało zmiany w ośrodkach , m . in .  możliwość swobodnego przemieszczania się cudzoziemców wewnątrz budynków ,  przebudowę tych ośrodków ,  które są stare i  przypominają więzienia .
Tokens: 1__ 2__________ 3_____ 4 5________ 6 7 8 9_ 10 11_______ 12________ 13_____________ 14_ 15__________ 16______ 17______ 18 19________ 20__ 21______ 22 23___ 24 25___ 26 27__________ 28_______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MSW (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4902 from articles/00108095 from sent22

Text  : Dzieci miały by być umieszczane tylko w dwóch specjalnie do tego przystosowanych ośrodkach -  w  Kętrzynie i  Białej Podlaskiej ,  gdzie jest wykwalifikowana kadra .
Tokens: 1_____ 2____ 3_ 4__ 5__________ 6____ 7 8____ 9_________ 10 11__ 12_____________ 13_______ 14 15 16_______ 17 18____ 19________ 20 21___ 22__ 23_____________ 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Kętrzynie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Białej Podlaskiej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4903 from articles/00108095 from sent23

Text  : Postępowania , które dotyczą rodzin z dziećmi mają być prowadzone w  pierwszej kolejności .
Tokens: 1___________ 2 3____ 4______ 5_____ 6 7______ 8___ 9__ 10________ 11 12_______ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4904 from articles/00108095 from sent24

Text  : W grudniu ub . r . swój raport na temat sytuacji w  ośrodkach dla cudzoziemców przedstawiła Helsińska Fundacja Praw Człowieka .
Tokens: 1 2______ 3_ 4 5 6 7___ 8_____ 9_ 10___ 11______ 12 13_______ 14_ 15__________ 16__________ 17_______ 18______ 19__ 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [17,20] = Helsińska Fundacja Praw Człowieka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4905 from articles/00108095 from sent25

Text  : Uznała za opresyjny panujący w nich reżim należy .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4_______ 5 6___ 7____ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4906 from articles/00108095 from sent26

Text  : Wskazała , że choć nie ma tam poważnych naruszeń prawa ,  to obecna praktyka może prowadzić do naruszania godności cudzoziemców .
Tokens: 1_______ 2 3_ 4___ 5__ 6_ 7__ 8________ 9_______ 10___ 11 12 13____ 14______ 15__ 16_______ 17 18________ 19______ 20__________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4907 from articles/00108095 from sent27

Text  : Przedstawiciele HFPC ustalili , że w 2012 r . w  ośrodkach doszło do blisko 50 przypadków użycia przymusu bezpośredniego ,  jednak w  żadnym przypadku nie doprowadziło to do obrażeń u  cudzoziemców .
Tokens: 1______________ 2___ 3_______ 4 5_ 6 7___ 8 9 10 11_______ 12____ 13 14____ 15 16________ 17____ 18______ 19____________ 20 21____ 22 23____ 24_______ 25_ 26__________ 27 28 29_____ 30 31__________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = HFPC (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:19,289 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 223 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108097.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108097.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4908 from articles/00108097 from sent1

Text  : „ Kawał bandziora .
Tokens: 1 2____ 3________ 4

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Kawał (confidence=0.60)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4909 from articles/00108097 from sent2

Text  : Taką miał opinię ” [ KIM BYŁ ANDRZEJ B .
Tokens: 1___ 2___ 3_____ 4 5 6__ 7__ 8______ 9 10

Chunks:
  FalsePositive nam [8,9] = ANDRZEJ B (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [8,10] = ANDRZEJ B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4910 from articles/00108097 from sent3

Text  : Z SANOKA ]
Tokens: 1 2_____ 3

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = SANOKA

(ChunkerEvaluator) Sentence #4911 from articles/00108097 from sent4

Text  : Kim był sprawca strzelaniny w Sanoku Andrzej B . ?
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4__________ 5 6_____ 7______ 8 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Sanoku (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,7] = Andrzej (confidence=0.78)
  FalseNegative nam [7,9] = Andrzej B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4912 from articles/00108097 from sent5

Text  : „ Witamy w piekle ” , „ Boże chroń fanatyków ”  -  tak na Facebooku chwalił się kibolskimi zdjęciami ze stadionów .
Tokens: 1 2_____ 3 4_____ 5 6 7 8___ 9____ 10_______ 11 12 13_ 14 15_______ 16_____ 17_ 18________ 19_______ 20 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Facebooku (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [8,10] = Boże chroń fanatyków (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4913 from articles/00108097 from sent6

Text  : Ale dlaczego zabił kolegę , z którym planował napad na stację paliw ?
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4_____ 5 6 7_____ 8_______ 9____ 10 11____ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4914 from articles/00108097 from sent7

Text  : I dlaczego musiała zginąć 17 - letnia przyjaciółka mężczyzny ?
Tokens: 1 2_______ 3______ 4_____ 5_ 6 7_____ 8___________ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4915 from articles/00108097 from sent8

Text  : - Przewijał się w naszych sprawach związanych z ciemnymi interesami lokalnych biznesmenów na pokaźne kwoty .
Tokens: 1 2________ 3__ 4 5______ 6_______ 7_________ 8 9_______ 10________ 11_______ 12_________ 13 14_____ 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4916 from articles/00108097 from sent9

Text  : Miał sprawę w Sądzie Okręgowym w Krośnie za pożyczenie 200 tys .  zł ,  których nie oddał ,  i  twierdził ,  że nigdy nie pożyczał -  słyszymy od prokuratorów .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4_____ 5________ 6 7______ 8_ 9_________ 10_ 11_ 12 13 14 15_____ 16_ 17___ 18 19 20_______ 21 22 23___ 24_ 25______ 26 27______ 28 29__________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Sądzie Okręgowym (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Krośnie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4917 from articles/00108097 from sent10

Text  : - Kawał bandziora , taką Andrzej B . miał opinię w  Sanoku -  podsumowuje „  Gazecie ”  jeden z  sanockich śledczych .
Tokens: 1 2____ 3________ 4 5___ 6______ 7 8 9___ 10____ 11 12____ 13 14_________ 15 16_____ 17 18___ 19 20_______ 21_______ 22

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Andrzej B . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Sanoku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Gazecie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4918 from articles/00108097 from sent11

Text  : Wydawało mu się , że śnieg zasypie ślady . .  .
Tokens: 1_______ 2_ 3__ 4 5_ 6____ 7______ 8____ 9 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4919 from articles/00108097 from sent12

Text  : Dlaczego Andrzej B . zdecydował się na tak desperacki krok ?
Tokens: 1_______ 2______ 3 4 5_________ 6__ 7_ 8__ 9_________ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Andrzej B . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4920 from articles/00108097 from sent13

Text  : Ten 32 - latek , pochodzący z Leska , a  od ośmiu lat mieszkający w  Sanoku ,  był postacią z  bogatą przeszłością kryminalną -  notowany m  .  in .  za rozbój z  użyciem niebezpiecznego narzędzia ,  handel narkotykami i  jazdę po pijanemu .
Tokens: 1__ 2_ 3 4____ 5 6_________ 7 8____ 9 10 11 12___ 13_ 14_________ 15 16____ 17 18_ 19______ 20 21____ 22__________ 23________ 24 25______ 26 27 28 29 30 31____ 32 33_____ 34_____________ 35_______ 36 37____ 38_________ 39 40___ 41 42______ 43

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Leska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Sanoku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4921 from articles/00108097 from sent14

Text  : Z zamordowanym Krystianem L . bardzo dobrze się znał z  czasów szkolnych .
Tokens: 1 2___________ 3_________ 4 5 6_____ 7_____ 8__ 9___ 10 11____ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Krystianem L . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4922 from articles/00108097 from sent15

Text  : - Mieli wspólne plany akcji przestępczych - twierdzi nasz informator z  prokuratury .
Tokens: 1 2____ 3______ 4____ 5____ 6____________ 7 8_______ 9___ 10________ 11 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4923 from articles/00108097 from sent16

Text  : Jednym z nich był napad , jaki obaj planowali na stację paliw .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4__ 5____ 6 7___ 8___ 9________ 10 11____ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4924 from articles/00108097 from sent17

Text  : - Przy Krystianie L . znaleziono notatki , z których wynikało ,  że stację wcześniej obserwowali -  słyszymy od śledczych .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4 5 6_________ 7______ 8 9 10_____ 11______ 12 13 14____ 15_______ 16_________ 17 18______ 19 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Krystianie L . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4925 from articles/00108097 from sent18

Text  : Dlaczego więc Krystian L . zginął ?
Tokens: 1_______ 2___ 3_______ 4 5 6_____ 7

Chunks:
  FalsePositive nam [3,4] = Krystian L (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,5] = Krystian L .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4926 from articles/00108097 from sent19

Text  : - Poróżnili się w sprawach finansowych .
Tokens: 1 2________ 3__ 4 5_______ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4927 from articles/00108097 from sent20

Text  : L . wiedział o czymś , czego się B .  bał .
Tokens: 1 2 3_______ 4 5____ 6 7____ 8__ 9 10 11_ 12

Chunks:
  FalseNegative nam [1,2] = L .
  FalseNegative nam [9,10] = B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4928 from articles/00108097 from sent21

Text  : Może chodziło o zemstę , może B . chciał usunąć niewygodnego świadka .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_____ 5 6___ 7 8 9_____ 10____ 11__________ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = B . (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4929 from articles/00108097 from sent22

Text  : B . liczył na to , że jak Krystiana wywiezie na wieś i  tam go zastrzeli ,  to uniknie odpowiedzialności karnej .
Tokens: 1 2 3_____ 4_ 5_ 6 7_ 8__ 9________ 10______ 11 12__ 13 14_ 15 16_______ 17 18 19_____ 20_______________ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Krystiana (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,2] = B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4930 from articles/00108097 from sent23

Text  : Wydawało mu się , że jak śnieg zasypie ślady opon ,  to nikt do niego nie dotrze -  oceniają nasi rozmówcy .
Tokens: 1_______ 2_ 3__ 4 5_ 6__ 7____ 8______ 9____ 10__ 11 12 13__ 14 15___ 16_ 17____ 18 19______ 20__ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4931 from articles/00108097 from sent24

Text  : Ekskluzywne życie
Tokens: 1__________ 2____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4932 from articles/00108097 from sent25

Text  : Oficjalnie Andrzej B . prowadził w Tyrawie Wołoskiej k .  Sanoka firmę drzewną .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4 5________ 6 7______ 8________ 9 10 11____ 12___ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Andrzej B . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Tyrawie Wołoskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Sanoka (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4933 from articles/00108097 from sent26

Text  : Do rodzinnego Leska właściwie nie zaglądał .
Tokens: 1_ 2_________ 3____ 4________ 5__ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Leska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4934 from articles/00108097 from sent27

Text  : Z matką , która mieszka w skromnym mieszkaniu , utrzymywał tylko kontakt telefoniczny .
Tokens: 1 2____ 3 4____ 5______ 6 7_______ 8_________ 9 10________ 11___ 12_____ 13__________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4935 from articles/00108097 from sent28

Text  : Obecni sąsiedzi B . mówią o nim : „ Dobrze ubrany ,  widać było ,  że ma pieniądze ”  .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4 5____ 6 7__ 8 9 10____ 11____ 12 13___ 14__ 15 16 17 18_______ 19 20

Chunks:
  FalseNegative nam [3,4] = B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4936 from articles/00108097 from sent29

Text  : - Jeździł dobrymi samochodami - mercedesem , bmw , ostatnio chyba miał forda .
Tokens: 1 2______ 3______ 4__________ 5 6_________ 7 8__ 9 10______ 11___ 12__ 13___ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = mercedesem
  FalseNegative nam [8,8] = bmw
  FalseNegative nam [13,13] = forda

(ChunkerEvaluator) Sentence #4937 from articles/00108097 from sent30

Text  : Przyjeżdżali do niego tacy bardziej napakowani .
Tokens: 1___________ 2_ 3____ 4___ 5_______ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4938 from articles/00108097 from sent31

Text  : Szpanowali w kabrioletach - opowiada „ Gazecie ” starszy mężczyzna .
Tokens: 1_________ 2 3___________ 4 5_______ 6 7______ 8 9______ 10_______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Gazecie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4939 from articles/00108097 from sent32

Text  : Jego znajomy dodaje : - Kiedyś trafił do niego windykator w  sprawie zwrotu długu bankowego .
Tokens: 1___ 2______ 3_____ 4 5 6_____ 7_____ 8_ 9____ 10________ 11 12_____ 13____ 14___ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4940 from articles/00108097 from sent33

Text  : Jak wyszedł z tego mieszkania , to powiedział , że więcej tam już nie pójdzie .
Tokens: 1__ 2______ 3 4___ 5_________ 6 7_ 8_________ 9 10 11____ 12_ 13_ 14_ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4941 from articles/00108097 from sent34

Text  : Prezesowi banku też zapowiedział , że więcej się tam nie pojawi .
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4___________ 5 6_ 7_____ 8__ 9__ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4942 from articles/00108097 from sent35

Text  : Mieszkanka Sanoka : - Bardzo grzeczny .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4 5_____ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sanoka (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4943 from articles/00108097 from sent36

Text  : Zawsze się ukłonił , zawsze mówił „ dzień dobry ”  .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4 5_____ 6____ 7 8____ 9____ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4944 from articles/00108097 from sent37

Text  : Pracował w tartaku , miał jakieś kontakty z Ukrainą .
Tokens: 1_______ 2 3______ 4 5___ 6_____ 7_______ 8 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Ukrainą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4945 from articles/00108097 from sent38

Text  : - Na odległość - grzeczny , ale z bliska -  furiat .
Tokens: 1 2_ 3________ 4 5_______ 6 7__ 8 9_____ 10 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4946 from articles/00108097 from sent39

Text  : Kiedyś groził mojemu dziadkowi , który zwrócił mu uwagę ,  że w  mieszkaniu jest za głośno .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4________ 5 6____ 7______ 8_ 9____ 10 11 12 13________ 14__ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4947 from articles/00108097 from sent40

Text  : Zdarzały się imprezy .
Tokens: 1_______ 2__ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4948 from articles/00108097 from sent41

Text  : Wiem , że często szukali go Ukraińcy - opowiada młody człowiek .
Tokens: 1___ 2 3_ 4_____ 5______ 6_ 7_______ 8 9_______ 10___ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Ukraińcy (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4949 from articles/00108097 from sent42

Text  : Ostatni wpis na Facebooku Andrzeja B . , jaki znaleźli śmy ,  jest z  31 października ub .  r  .
Tokens: 1______ 2___ 3_ 4________ 5_______ 6 7 8 9___ 10______ 11_ 12 13__ 14 15 16__________ 17 18 19 20

Chunks:
  FalsePositive nam [4,7] = Facebooku Andrzeja B . (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Facebooku
  FalseNegative nam [5,7] = Andrzeja B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4950 from articles/00108097 from sent43

Text  : „ Wg .
Tokens: 1 2_ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4951 from articles/00108097 from sent44

Text  : zeznań w sądzie niejakiej M . G . powinien em odbyć karę 1  ,  6  /  5  bo mam ekskluzywnego psa oraz prowadzę ekskluzywne życie ”  [  pisownia oryginalna ]  .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4________ 5 6 7 8 9_______ 10 11___ 12__ 13 14 15 16 17 18 19_ 20___________ 21_ 22__ 23______ 24_________ 25___ 26 27 28______ 29________ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [5,8] = M . G . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4952 from articles/00108097 from sent45

Text  : Tło jego profilu zdobi kibolskie zdjęcie ze stadionu , na którym wywieszono transparent z  napisem :  „  Witamy w  piekle ”  .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4____ 5________ 6______ 7_ 8_______ 9 10 11____ 12________ 13_________ 14 15_____ 16 17 18____ 19 20____ 21 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4953 from articles/00108097 from sent46

Text  : Na innym są transparenty z napisami : „ Boże chroń fanatyków ”  i  „  Legia się w  tańcu nie pierdoli ”  .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4___________ 5 6_______ 7 8 9___ 10___ 11_______ 12 13 14 15___ 16_ 17 18___ 19_ 20______ 21 22

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Legia (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [9,11] = Boże chroń fanatyków (confidence=0.76)
  FalseNegative nam [9,9] = Boże

(ChunkerEvaluator) Sentence #4954 from articles/00108097 from sent47

Text  : Andrzej B . na Facebooku chwalił się także bronią .
Tokens: 1______ 2 3 4_ 5________ 6______ 7__ 8____ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Andrzej B . (confidence=0.96)
  TruePositive nam [5,5] = Facebooku (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4955 from articles/00108097 from sent48

Text  : A 17 - letnia dziewczyna ?
Tokens: 1 2_ 3 4_____ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4956 from articles/00108097 from sent49

Text  : - Była bardzo cicha .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4957 from articles/00108097 from sent50

Text  : Zawsze gdzieś w cieniu B . - opowiada listonoszka .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_____ 5 6 7 8_______ 9__________ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [5,6] = B .

(ChunkerEvaluator) Sentence #4958 from articles/00108097 from sent51

Text  : - Ale grzeczna .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4959 from articles/00108097 from sent52

Text  : On też , choć przynosiła m mu niezbyt ciekawą korespondencję -  głównie z  policji i  prokuratury -  dodaje .
Tokens: 1_ 2__ 3 4___ 5_________ 6 7_ 8______ 9______ 10____________ 11 12_____ 13 14_____ 15 16_________ 17 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4960 from articles/00108097 from sent53

Text  : Egzekucja
Tokens: 1________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4961 from articles/00108097 from sent54

Text  : - Krystian L . musiał klęczeć .
Tokens: 1 2_______ 3 4 5_____ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Krystian L . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4962 from articles/00108097 from sent55

Text  : Dostał z bliska trzy kule w głowę i jedną na dobicie w  plecy .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4___ 5___ 6 7____ 8 9____ 10 11_____ 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4963 from articles/00108097 from sent56

Text  : Andrzej B . wykonał egzekucję jak gestapowiec - mówi jeden ze śledczych .
Tokens: 1______ 2 3 4______ 5________ 6__ 7__________ 8 9___ 10___ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Andrzej B . (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4964 from articles/00108097 from sent57

Text  : I dodaje : - Zaskakuje mnie zimna krew sprawcy zabójstwa .
Tokens: 1 2_____ 3 4 5________ 6___ 7____ 8___ 9______ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4965 from articles/00108097 from sent58

Text  : Nawet nie desperacja , a bezwzględność .
Tokens: 1____ 2__ 3_________ 4 5 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4966 from articles/00108097 from sent59

Text  : Absolutny brak skrupułów .
Tokens: 1________ 2___ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4967 from articles/00108097 from sent60

Text  : Ofiara klęczała .
Tokens: 1_____ 2_______ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Ofiara (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4968 from articles/00108097 from sent61

Text  : To typowa pozycja do wykonania wyroku .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_ 5________ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4969 from articles/00108097 from sent62

Text  : Czy rzeczywiście Andrzej B . wykonał egzekucję na Krystianie L  .  ,  a  potem zastrzelił dziewczynę i  siebie ?
Tokens: 1__ 2___________ 3______ 4 5 6______ 7________ 8_ 9_________ 10 11 12 13 14___ 15________ 16________ 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Andrzej B . (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,11] = Krystianie L . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4970 from articles/00108097 from sent63

Text  : Oficjalnie prokuratura ma niewiele do powiedzenia .
Tokens: 1_________ 2__________ 3_ 4_______ 5_ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4971 from articles/00108097 from sent64

Text  : - Wiemy niewiele , a może bardzo mało - stwierdza w  rozmowie z  „  Gazetą ”  Romualda Władyka ,  wiceszefowa Prokuratury Rejonowej w  Sanoku .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4 5 6___ 7_____ 8___ 9 10_______ 11 12______ 13 14 15____ 16 17______ 18_____ 19 20_________ 21_________ 22_______ 23 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Gazetą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Romualda Władyka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Prokuratury Rejonowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Sanoku (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:19,548 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 224 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108098.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108098.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #4972 from articles/00108098 from sent1

Text  : Co czeka nas w niedzielę we Wrocławiu na finale WOŚP ?
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4 5________ 6_ 7________ 8_ 9_____ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Wrocławiu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = WOŚP (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4973 from articles/00108098 from sent2

Text  : W niedzielę kilkuset wolontariuszy będzie zbierać pieniądze na sprzęt do ratowania życia dzieci i  -  po raz pierwszy w  historii Orkiestry -  godną opiekę medyczną osób starszych .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4____________ 5_____ 6______ 7________ 8_ 9_____ 10 11_______ 12___ 13____ 14 15 16 17_ 18______ 19 20______ 21_______ 22 23___ 24____ 25______ 26__ 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Orkiestry (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4974 from articles/00108098 from sent3

Text  : Na Rynku obejrzymy koncerty i licytacje , przejedziemy się terenówkami i  spotkamy grupy rekonstrukcyjne oraz psy ratownicze .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4_______ 5 6________ 7 8___________ 9__ 10_________ 11 12______ 13___ 14_____________ 15__ 16_ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Rynku (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4975 from articles/00108098 from sent4

Text  : Na ulice Wrocławia wyjdzie 800 wolontariuszy .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4______ 5__ 6____________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Wrocławia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4976 from articles/00108098 from sent5

Text  : Podczas 21 . finału będą zbierać pieniądze nie tylko na pomoc dzieciom ,  ale też dla osób starszych .
Tokens: 1______ 2_ 3 4_____ 5___ 6______ 7________ 8__ 9____ 10 11___ 12______ 13 14_ 15_ 16_ 17__ 18_______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4977 from articles/00108098 from sent6

Text  : Zebrane fundusze będą przekazane m . in . na zakup sprzętu rehabilitacyjnego ,  pomp żywieniowych ,  regulowanych łóżek i  materacy przeciwodleżynowych .
Tokens: 1______ 2_______ 3___ 4_________ 5 6 7_ 8 9_ 10___ 11_____ 12_______________ 13 14__ 15__________ 16 17__________ 18___ 19 20______ 21_________________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4978 from articles/00108098 from sent7

Text  : Będą kwestować także psy
Tokens: 1___ 2________ 3____ 4__

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4979 from articles/00108098 from sent8

Text  : Oficjalne rozpoczęcie imprezy , czyli występ policyjnej i wojskowej orkiestry dętej ,  zaplanowano o  godz .  12 na scenie w  Rynku .
Tokens: 1________ 2__________ 3______ 4 5____ 6_____ 7_________ 8 9________ 10_______ 11___ 12 13_________ 14 15__ 16 17 18 19____ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = Rynku (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4980 from articles/00108098 from sent9

Text  : Posłuchamy też marynarskich szant , reggae , popu oraz piosenek Marka Grechuty .
Tokens: 1_________ 2__ 3___________ 4____ 5 6_____ 7 8___ 9___ 10______ 11___ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Marka Grechuty (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4981 from articles/00108098 from sent10

Text  : Jak co roku o godz . 20 wystrzeli światełko do nieba :  z  Rynku ,  przed dziecięcym szpitalem na Koszarowej i  kliniką onkologii na Bujwida .
Tokens: 1__ 2_ 3___ 4 5___ 6 7_ 8________ 9________ 10 11___ 12 13 14___ 15 16___ 17________ 18_______ 19 20________ 21 22_____ 23_______ 24 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Rynku (confidence=0.90)
  TruePositive nam [20,20] = Koszarowej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Bujwida (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4982 from articles/00108098 from sent11

Text  : Oprócz zwykłych wolontariuszy , na Rynku kwestować będzie też grupa miłośników golden retrieverów ,  które tego dnia będą ubrane w  charakterystyczne chusty .
Tokens: 1_____ 2_______ 3____________ 4 5_ 6____ 7________ 8_____ 9__ 10___ 11________ 12____ 13_________ 14 15___ 16__ 17__ 18__ 19____ 20 21_______________ 22____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rynku (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4983 from articles/00108098 from sent12

Text  : Każdy będzie mógł zrobić sobie z nimi zdjęcie .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4_____ 5____ 6 7___ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4984 from articles/00108098 from sent13

Text  : - Podczas finału będzie można wziąć udział w rajdzie samochodowym ,  oddać krew w  Muzeum Miejskim Wrocławia albo pomóc w  biciu rekordu w  ilości tranu wypitego na świeżym powietrzu -  mówi Maciej Łomnicki ,  rzecznik prasowy wrocławskiego sztabu .
Tokens: 1 2______ 3_____ 4_____ 5____ 6____ 7_____ 8 9______ 10__________ 11 12___ 13__ 14 15____ 16______ 17_______ 18__ 19___ 20 21___ 22_____ 23 24____ 25___ 26______ 27 28_____ 29_______ 30 31__ 32____ 33______ 34 35______ 36_____ 37___________ 38____ 39

Chunks:
  TruePositive nam [15,17] = Muzeum Miejskim Wrocławia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,33] = Maciej Łomnicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4985 from articles/00108098 from sent14

Text  : - Spotkamy też ekipy poszukiwawcze z psami ratowniczymi , miłośników militariów i  grupy rekonstrukcyjne ,  np .  wikingów .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4____ 5____________ 6 7____ 8___________ 9 10________ 11________ 12 13___ 14_____________ 15 16 17 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4986 from articles/00108098 from sent15

Text  : Samochody i grochówka
Tokens: 1________ 2 3________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4987 from articles/00108098 from sent16

Text  : Mocnym punktem finałowego programu będzie amatorski rajd terenowy na wrocławskim motodromie "  Niskie Łąki "  .
Tokens: 1_____ 2______ 3_________ 4_______ 5_____ 6________ 7___ 8_______ 9_ 10_________ 11________ 12 13____ 14__ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Niskie Łąki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4988 from articles/00108098 from sent17

Text  : Zawody rozpoczną się o godz . 10 , a wpisowe (  które będzie przekazane na rzecz Orkiestry )  wynosi 100 zł od załogi .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4 5___ 6 7_ 8 9 10_____ 11 12___ 13____ 14________ 15 16___ 17_______ 18 19____ 20_ 21 22 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Orkiestry (confidence=0.98)
  TruePositive nam [21,21] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4989 from articles/00108098 from sent18

Text  : Fani jazdy off - road powinni też odwiedzić plac Solny -  tam terenówki będą musiały pokonać m  .  in .  pochylnie i  huśtawki .
Tokens: 1___ 2____ 3__ 4 5___ 6______ 7__ 8________ 9___ 10___ 11 12_ 13_______ 14__ 15_____ 16_____ 17 18 19 20 21_______ 22 23______ 24

Chunks:
  FalsePositive nam [10,10] = Solny (confidence=0.89)
  FalseNegative nam [9,10] = plac Solny

(ChunkerEvaluator) Sentence #4990 from articles/00108098 from sent19

Text  : W tym samym miejscu odbędą się też prezentacje zabytkowych oraz wojskowych samochodów i  motocykli .
Tokens: 1 2__ 3____ 4______ 5_____ 6__ 7__ 8__________ 9__________ 10__ 11________ 12________ 13 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4991 from articles/00108098 from sent20

Text  : Po walce z napędem 4x4 będzie można uzupełnić siły miską wojskowej grochówki ,  a  na wolontariuszy WOŚP przez cały dzień czeka bezpłatna kawa w  sieci kawiarni Starbucks .
Tokens: 1_ 2____ 3 4______ 5__ 6_____ 7____ 8________ 9___ 10___ 11_______ 12_______ 13 14 15 16___________ 17__ 18___ 19__ 20___ 21___ 22_______ 23__ 24 25___ 26______ 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = WOŚP (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Starbucks (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4992 from articles/00108098 from sent21

Text  : Orkiestrowe strzyżenie
Tokens: 1__________ 2_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4993 from articles/00108098 from sent22

Text  : Orkiestrze pomagają też lekarze i fryzjerzy .
Tokens: 1_________ 2_______ 3__ 4______ 5 6________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Orkiestrze

(ChunkerEvaluator) Sentence #4994 from articles/00108098 from sent23

Text  : Bezpłatne badania dzieci w ramach akcji „ Biała niedziela ”  organizuje Klinika Chirurgii i  Urologii Dziecięcej ,  Klinika Transplantacji Szpiku ,  Onkologii i  Hematologii ,  Wojewódzki Szpital Specjalistyczny przy ul .  Kamieńskiego oraz gabinety stomatologiczne Tarabuła .
Tokens: 1________ 2______ 3_____ 4 5_____ 6____ 7 8____ 9________ 10 11________ 12_____ 13_______ 14 15______ 16________ 17 18_____ 19____________ 20____ 21 22_______ 23 24_________ 25 26________ 27_____ 28_____________ 29__ 30 31 32__________ 33__ 34______ 35_____________ 36______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Biała niedziela (confidence=0.97)
  TruePositive nam [18,20] = Klinika Transplantacji Szpiku (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,28] = Wojewódzki Szpital Specjalistyczny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Kamieńskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = Tarabuła (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [12,13] = Klinika Chirurgii (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [15,16] = Urologii Dziecięcej (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [22,22] = Onkologii (confidence=0.95)
  FalsePositive nam [24,24] = Hematologii (confidence=0.87)
  FalseNegative nam [12,16] = Klinika Chirurgii i Urologii Dziecięcej
  FalseNegative nam [22,24] = Onkologii i Hematologii

(ChunkerEvaluator) Sentence #4995 from articles/00108098 from sent24

Text  : Wrocławskie salony fryzjerskie ( Studio Fryzur Wierzbicki , Mona Lisa ,  Pracownia Fryzur oraz Aga )  zapraszają z  kolei na niedzielne strzyżenie ,  czesanie i  farbowanie ,  z  którego całkowity dochód zostanie przeznaczony na rzecz WOŚP .
Tokens: 1__________ 2_____ 3__________ 4 5_____ 6_____ 7_________ 8 9___ 10__ 11 12_______ 13____ 14__ 15_ 16 17________ 18 19___ 20 21________ 22________ 23 24______ 25 26________ 27 28 29_____ 30_______ 31____ 32______ 33__________ 34 35___ 36__ 37

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Studio Fryzur Wierzbicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Mona Lisa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Pracownia Fryzur (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,15] = Aga (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,36] = WOŚP (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4996 from articles/00108098 from sent25

Text  : W salonach tego dnia zostaną wyłączone kasy , a klienci będą wrzucać zapłatę bezpośrednio do orkiestrowych skarbonek .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4___ 5______ 6________ 7___ 8 9 10_____ 11__ 12_____ 13_____ 14__________ 15 16___________ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #4997 from articles/00108098 from sent26

Text  : Aukcje dla WOŚP
Tokens: 1_____ 2__ 3___

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = WOŚP (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4998 from articles/00108098 from sent27

Text  : Podczas finału WOŚP odbędą się też atrakcyjne licytacje ( o  godz .  17 .  50 i  18 .  45 na scenie głównej i  przez cały dzień na portalu Allegro )  .
Tokens: 1______ 2_____ 3___ 4_____ 5__ 6__ 7_________ 8________ 9 10 11__ 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21____ 22_____ 23 24___ 25__ 26___ 27 28_____ 29_____ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = WOŚP (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,29] = Allegro (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #4999 from articles/00108098 from sent28

Text  : Na aukcjach będzie można kupić m . in . dożywotni karnet wstępu do aquaparku ,  hełm rzecznika straży pożarnej ,  partię szachów z  wojewodą Markiem Skorupą ,  tablicę z  przejścia granicznego Polska -  Niemcy ,  którą usunięto kiedy Polska weszła do strefy Schengen ,  trzydniową wizytę w  Brukseli z  europosłem Piotrem Borysem ,  piłki z  podpisami zawodników Śląska Wrocław .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4____ 5____ 6 7 8_ 9 10_______ 11____ 12____ 13 14_______ 15 16__ 17_______ 18____ 19______ 20 21____ 22_____ 23 24______ 25_____ 26_____ 27 28_____ 29 30_______ 31_________ 32____ 33 34____ 35 36___ 37______ 38___ 39____ 40____ 41 42____ 43______ 44 45________ 46____ 47 48______ 49 50________ 51_____ 52_____ 53 54___ 55 56_______ 57________ 58____ 59_____ 60

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Markiem Skorupą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Polska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Niemcy (confidence=0.86)
  TruePositive nam [39,39] = Polska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [48,48] = Brukseli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [51,52] = Piotrem Borysem (confidence=0.98)
  TruePositive nam [58,59] = Śląska Wrocław (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [43,43] = Schengen (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [42,43] = strefy Schengen

(ChunkerEvaluator) Sentence #5000 from articles/00108098 from sent29

Text  : Nextbike Polska , operator Wrocławskiego Roweru Miejskiego , przekazał również jedną ze swoich stacji na specjalną licytację Orkiestry .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4_______ 5____________ 6_____ 7_________ 8 9________ 10_____ 11___ 12 13____ 14____ 15 16_______ 17_______ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Nextbike Polska (confidence=0.90)
  TruePositive nam [5,7] = Wrocławskiego Roweru Miejskiego (confidence=0.97)
  TruePositive nam [18,18] = Orkiestry (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5001 from articles/00108098 from sent30

Text  : Zwycięzca będzie mógł ją nazwać i ozdobić ją według własnego pomysłu .
Tokens: 1________ 2_____ 3___ 4_ 5_____ 6 7______ 8_ 9_____ 10______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5002 from articles/00108098 from sent31

Text  : Dodatkowo pięć specjalnie oznakowanych rowerów miejskich będzie jeździć na rzecz Orkiestry .
Tokens: 1________ 2___ 3_________ 4___________ 5______ 6________ 7_____ 8______ 9_ 10___ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Orkiestry (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5003 from articles/00108098 from sent32

Text  : Podczas finału będzie można też wylicytować zaproszenia do Impartu na cały sezon (  obejmuje m  .  in .  49 .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4____ 5__ 6__________ 7__________ 8_ 9______ 10 11__ 12___ 13 14______ 15 16 17 18 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Impartu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5004 from articles/00108098 from sent33

Text  : Festiwal Jazz nad Odrą , koncerty Artura Andrusa , Macieja Maleńczuka ,  zespołu Pectus ,  Marka Dyjaka ,  Edyty Geppert ,  bajki dla dzieci czy spektakl „  Leningrad ”  )  .
Tokens: 1_______ 2___ 3__ 4___ 5 6_______ 7_____ 8______ 9 10_____ 11________ 12 13_____ 14____ 15 16___ 17____ 18 19___ 20_____ 21 22___ 23_ 24____ 25_ 26______ 27 28_______ 29 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Festiwal Jazz nad Odrą (confidence=0.97)
  TruePositive nam [7,8] = Artura Andrusa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Macieja Maleńczuka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Pectus (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Marka Dyjaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Edyty Geppert (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Leningrad (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5005 from articles/00108098 from sent34

Text  : Cena wywoławcza vouchera dla dwóch osób to 200 zł .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4__ 5____ 6___ 7_ 8__ 9_ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = zł (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:19,972 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 225 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108100.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108100.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5006 from articles/00108100 from sent1

Text  : NBA .
Tokens: 1__ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = NBA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5007 from articles/00108100 from sent2

Text  : Dwa tysiące zwycięstw Phoenix Suns
Tokens: 1__ 2______ 3________ 4______ 5___

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Phoenix Suns (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5008 from articles/00108100 from sent3

Text  : Zespół Marcina Gortata wygrał w sobotę na wyjeździe z Chicago Bulls 97 :  81 ,  przerwali passę dwunastu porażek poza własną halą i  odnieśli dwutysięczne zwycięstwo w  historii drużyny .
Tokens: 1_____ 2______ 3______ 4_____ 5 6_____ 7_ 8________ 9 10_____ 11___ 12 13 14 15 16_______ 17___ 18______ 19_____ 20__ 21____ 22__ 23 24______ 25__________ 26________ 27 28______ 29_____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Marcina Gortata (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Chicago Bulls (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5009 from articles/00108100 from sent4

Text  : Polak był bliski double - double - rzucił osiem punktów i  miał 10 zbiórek .
Tokens: 1____ 2__ 3_____ 4_____ 5 6_____ 7 8_____ 9____ 10_____ 11 12__ 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polak (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5010 from articles/00108100 from sent5

Text  : Na wygranie dwóch tysięcy meczów w NBA Suns potrzebowali 3599 spotkań ,  ale ich historyczna wygrana w  Chicago jest zaskakująca .
Tokens: 1_ 2_______ 3____ 4______ 5_____ 6 7__ 8___ 9___________ 10__ 11_____ 12 13_ 14_ 15_________ 16_____ 17 18_____ 19__ 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = NBA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = Suns (confidence=0.68)
  TruePositive nam [18,18] = Chicago (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5011 from articles/00108100 from sent6

Text  : Do soboty przegrali 12 meczów wyjazdowych z rzędu , nie radzili sobie w  spotkaniach granych dzień pod dniu (  do soboty osiem porażek )  ,  do tego nie wygrali pięciu ostatnich spotkań .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4_ 5_____ 6__________ 7 8____ 9 10_ 11_____ 12___ 13 14_________ 15_____ 16___ 17_ 18__ 19 20 21____ 22___ 23_____ 24 25 26 27__ 28_ 29_____ 30____ 31_______ 32_____ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5012 from articles/00108100 from sent7

Text  : W sobotę Suns wykorzystali bardzo słabą grę Bulls oraz to ,  że przebudził się Michael Beasley .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4___________ 5_____ 6____ 7__ 8____ 9___ 10 11 12 13________ 14_ 15_____ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Suns (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = Bulls (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Michael Beasley (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5013 from articles/00108100 from sent8

Text  : Skrzydłowy , który miał być liderem Suns w ataku ,  ostatnio wypadł z  rotacji trenera Gentry'ego ,  na boisku pojawiał się epizodycznie ,  ale z  Bulls wykorzystał swoją szansę .
Tokens: 1_________ 2 3____ 4___ 5__ 6______ 7___ 8 9____ 10 11______ 12____ 13 14_____ 15_____ 16________ 17 18 19____ 20______ 21_ 22__________ 23 24_ 25 26___ 27_________ 28___ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Suns (confidence=0.98)
  TruePositive nam [16,16] = Gentry'ego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Bulls (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5014 from articles/00108100 from sent9

Text  : Rzucił 20 punktów , z czego 14 w drugiej kwarcie ,  gdy jego zespół odskoczył na siedem punktów .
Tokens: 1_____ 2_ 3______ 4 5 6____ 7_ 8 9______ 10_____ 11 12_ 13__ 14____ 15_______ 16 17____ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5015 from articles/00108100 from sent10

Text  : Dołożył do tego sześć zbiórek , asystę oraz blok ,  a  to wszystko w  21 minut .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4____ 5______ 6 7_____ 8___ 9___ 10 11 12 13______ 14 15 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5016 from articles/00108100 from sent11

Text  : To jego najlepszy mecz od miesiąca .
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4___ 5_ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5017 from articles/00108100 from sent12

Text  : Dobrze wypełnił lukę po Jaredzie Dudleyu , który nie zagrał z  Bulls z  powodu kontuzji ręki .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___ 4_ 5_______ 6______ 7 8____ 9__ 10____ 11 12___ 13 14____ 15______ 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Jaredzie Dudleyu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Bulls (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5018 from articles/00108100 from sent13

Text  : Suns trafiali z blisko 50 - procentową skutecznością .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_____ 5_ 6 7_________ 8____________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Suns (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5019 from articles/00108100 from sent14

Text  : Do przerwy mieli siedem punktów więcej , w trzeciej kwarcie powiększyli ją do 14 i  kontrolowali mecz do końca .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4_____ 5______ 6_____ 7 8 9_______ 10_____ 11_________ 12 13 14 15 16__________ 17__ 18 19___ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5020 from articles/00108100 from sent15

Text  : Bardzo dobre spotkanie zagrał Luis Scola , który zdobył 22 punkty ,  miał siedem zbiórek ,  trzy asysty i  przechwyt .
Tokens: 1_____ 2____ 3________ 4_____ 5___ 6____ 7 8____ 9_____ 10 11____ 12 13__ 14____ 15_____ 16 17__ 18____ 19 20_______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Luis Scola (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5021 from articles/00108100 from sent16

Text  : 13 punktów , sześć zbiórek i pięć asyst dołożył rezerwowy rozgrywający Sebastian Telfair .
Tokens: 1_ 2______ 3 4____ 5______ 6 7___ 8____ 9______ 10_______ 11__________ 12_______ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Sebastian Telfair (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5022 from articles/00108100 from sent17

Text  : Marcin Gortat rzucił osiem punktów i miał 10 zbiórek .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4____ 5______ 6 7___ 8_ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Marcin Gortat (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5023 from articles/00108100 from sent18

Text  : Polak był na parkiecie przez 38 minut , trafił trzy z  czterech rzutów z  gry ,  dwa z  czterech wolnych .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4________ 5____ 6_ 7____ 8 9_____ 10__ 11 12______ 13____ 14 15_ 16 17_ 18 19______ 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polak (confidence=0.75)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5024 from articles/00108100 from sent19

Text  : Miał też trzy asysty , dwa bloki i tylko jedną stratę .
Tokens: 1___ 2__ 3___ 4_____ 5 6__ 7____ 8 9____ 10___ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5025 from articles/00108100 from sent20

Text  : Mecz zaczął od dwóch szybkich fauli , ale później grał już lepiej .
Tokens: 1___ 2_____ 3_ 4____ 5_______ 6____ 7 8__ 9______ 10__ 11_ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5026 from articles/00108100 from sent21

Text  : Sześć z ośmiu punktów zdobył po przerwie .
Tokens: 1____ 2 3____ 4______ 5_____ 6_ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5027 from articles/00108100 from sent22

Text  : Najwięcej punktów dla Bulls - 15 - rzucił Carlos Boozer .
Tokens: 1________ 2______ 3__ 4____ 5 6_ 7 8_____ 9_____ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Bulls (confidence=0.97)
  TruePositive nam [9,10] = Carlos Boozer (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5028 from articles/00108100 from sent23

Text  : Podkoszowy miał też 10 zbiórek , ale podobnie jak pozostali gracze gospodarzy miał ogromne problemy ze skutecznością .
Tokens: 1_________ 2___ 3__ 4_ 5______ 6 7__ 8_______ 9__ 10_______ 11____ 12________ 13__ 14_____ 15______ 16 17___________ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Podkoszowy

(ChunkerEvaluator) Sentence #5029 from articles/00108100 from sent24

Text  : Bulls , choć grali we własnej hali , trafili tylko 36 procent swoich rzutów ,  dali się zablokować aż 11 razy .
Tokens: 1____ 2 3___ 4____ 5_ 6______ 7___ 8 9______ 10___ 11 12_____ 13____ 14____ 15 16__ 17_ 18________ 19 20 21__ 22

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Bulls

(ChunkerEvaluator) Sentence #5030 from articles/00108100 from sent25

Text  : Była to 10 . porażka Bulls przed własną publicznością w  sezonie ,  kolejna z  zespołem z  dna tabeli .
Tokens: 1___ 2_ 3_ 4 5______ 6____ 7____ 8_____ 9____________ 10 11_____ 12 13_____ 14 15______ 16 17_ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Bulls (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5031 from articles/00108100 from sent26

Text  : Ekipa z Chicago zajmuje szóste miejsce na wschodzie .
Tokens: 1____ 2 3______ 4______ 5_____ 6______ 7_ 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Chicago (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5032 from articles/00108100 from sent27

Text  : Suns , którzy przerwali serię pięciu porażek , cały czas tkwią na przedostatnim miejscu w  tabeli zachodu z  bilansem 13 -  26 .
Tokens: 1___ 2 3_____ 4________ 5____ 6_____ 7______ 8 9___ 10__ 11___ 12 13___________ 14_____ 15 16____ 17_____ 18 19______ 20 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Suns (confidence=0.71)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5033 from articles/00108100 from sent28

Text  : Po czteromeczowej serii wyjazdowej na wschodnim wybrzeżu Suns czekają dwa spotkania przed własną publicznością .
Tokens: 1_ 2_____________ 3____ 4_________ 5_ 6________ 7_______ 8___ 9______ 10_ 11_______ 12___ 13____ 14___________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Suns (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5034 from articles/00108100 from sent29

Text  : W poniedziałek zmierzą się z najlepszymi na zachodzie Oklahoma City Thunder ,  a  w  czwartek ich rywalami będą Milwaukee Bucks .
Tokens: 1 2___________ 3______ 4__ 5 6__________ 7_ 8________ 9_______ 10__ 11_____ 12 13 14 15______ 16_ 17______ 18__ 19_______ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Oklahoma City Thunder (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Milwaukee Bucks (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:20,124 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 226 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108101.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108101.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5035 from articles/00108101 from sent1

Text  : WOŚP liczy kasę i dalej licytuje .
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4 5____ 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = WOŚP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5036 from articles/00108101 from sent2

Text  : Wiemy ile było w puszkach
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4 5_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5037 from articles/00108101 from sent3

Text  : 155 tys . 910 zł zebrali do puszek bydgoscy wolontariusze .
Tokens: 1__ 2__ 3 4__ 5_ 6______ 7_ 8_____ 9_______ 10___________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5038 from articles/00108101 from sent4

Text  : 77 tys . 700 zł zgromadził Rafał Rykowski podczas licytacji złotych serduszek w  bydgoskiej TVP .
Tokens: 1_ 2__ 3 4__ 5_ 6_________ 7____ 8_______ 9______ 10_______ 11_____ 12_______ 13 14________ 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Rafał Rykowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = TVP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5039 from articles/00108101 from sent5

Text  : Aukcje internetowe ciągle trwają .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_____ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5040 from articles/00108101 from sent6

Text  : Finał w Bydgoszczy organizowały dwa sztaby .
Tokens: 1____ 2 3_________ 4___________ 5__ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Bydgoszczy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5041 from articles/00108101 from sent7

Text  : - Otrzymali śmy od nich pieniądze już w niedzielę -  dokładnie 155 tys .  910 zł .
Tokens: 1 2________ 3__ 4_ 5___ 6________ 7__ 8 9________ 10 11_______ 12_ 13_ 14 15_ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = zł (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5042 from articles/00108101 from sent8

Text  : Zostaną jeszcze raz dokładnie policzone i wtedy zaksięgowane na koncie Fundacji -  informuje Lidia Zakrzewska z  II oddziału banku PKO SA w  Bydgoszczy .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4________ 5________ 6 7____ 8___________ 9_ 10____ 11______ 12 13_______ 14___ 15________ 16 17 18______ 19___ 20_ 21 22 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Fundacji (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,15] = Lidia Zakrzewska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = PKO SA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Bydgoszczy (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5043 from articles/00108101 from sent9

Text  : 77 tys . 700 zł udało się zebrać podczas licytacji złotych serduszek w  bydgoskiej TVP .
Tokens: 1_ 2__ 3 4__ 5_ 6____ 7__ 8_____ 9______ 10_______ 11_____ 12_______ 13 14________ 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = TVP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5044 from articles/00108101 from sent10

Text  : Nasze miasto jest jedynym w Polsce , poza Warszawą ,  w  którym prowadzona jest taka aukcja .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4______ 5 6_____ 7 8___ 9_______ 10 11 12____ 13________ 14__ 15__ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Warszawą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5045 from articles/00108101 from sent11

Text  : Złoto przekazali bydgoscy jubilerzy .
Tokens: 1____ 2_________ 3_______ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5046 from articles/00108101 from sent12

Text  : Po raz 11 . aukcję prowadził jej pomysłodawca Rafał Rykowski .
Tokens: 1_ 2__ 3_ 4 5_____ 6________ 7__ 8___________ 9____ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Rafał Rykowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5047 from articles/00108101 from sent13

Text  : Sprzedane zostały wszystkie serduszka , a numer jeden osiągnął cenę 24 tys .  zł .
Tokens: 1________ 2______ 3________ 4________ 5 6 7____ 8____ 9_______ 10__ 11 12_ 13 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5048 from articles/00108101 from sent14

Text  : Kupiła je firma Eurotherm Niewiadomscy .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4________ 5___________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Eurotherm Niewiadomscy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5049 from articles/00108101 from sent15

Text  : Dwa bydgoskie salony fryzjerskie - Edyty Soboty przy ul .  Jezuickiej 5  oraz Renaty Kamińskiej przy ul .  Twardzickiego 10 -  zbierały pieniądze do skarbon ,  a  także cały dochód z  niedzielnej pracy przekazały na konto WOŚP .
Tokens: 1__ 2________ 3_____ 4__________ 5 6____ 7_____ 8___ 9_ 10 11________ 12 13__ 14____ 15________ 16__ 17 18 19___________ 20 21 22______ 23_______ 24 25_____ 26 27 28___ 29__ 30____ 31 32_________ 33___ 34________ 35 36___ 37__ 38

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Edyty Soboty (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Jezuickiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Renaty Kamińskiej (confidence=0.97)
  TruePositive nam [19,19] = Twardzickiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,37] = WOŚP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5050 from articles/00108101 from sent16

Text  : - W pierwszym zgromadzono 1603 zł , w drugim -  725 zł .
Tokens: 1 2 3________ 4__________ 5___ 6_ 7 8 9_____ 10 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5051 from articles/00108101 from sent17

Text  : Pieniądze już zostały przekazane Orkiestrze - mówi Adam Studziński z  sieci salonów Kemon .
Tokens: 1________ 2__ 3______ 4_________ 5_________ 6 7___ 8___ 9_________ 10 11___ 12_____ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Orkiestrze (confidence=0.91)
  TruePositive nam [8,9] = Adam Studziński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Kemon (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5052 from articles/00108101 from sent18

Text  : Wszyscy , którzy chcieli by jeszcze wesprzeć WOŚP , mają szansę .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4______ 5_ 6______ 7_______ 8___ 9 10__ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = WOŚP (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5053 from articles/00108101 from sent19

Text  : Nadal trwają aukcje internetowe prowadzone przez bydgoskie sztaby .
Tokens: 1____ 2_____ 3_____ 4__________ 5_________ 6____ 7________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5054 from articles/00108101 from sent20

Text  : - Większość potrwa jeszcze około 10 - 12 dni ,  ale wciąż można zgłaszać nowe przedmioty ,  więc zakończenie akcji na internetowym serwisie planujemy dopiero na koniec lutego -  mówi Igor Luliński ze sztabu przy ul .  Niedźwiedziej .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4______ 5____ 6_ 7 8_ 9__ 10 11_ 12___ 13___ 14______ 15__ 16________ 17 18__ 19_________ 20___ 21 22__________ 23______ 24_______ 25_____ 26 27____ 28____ 29 30__ 31__ 32______ 33 34____ 35__ 36 37 38___________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [31,32] = Igor Luliński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = Niedźwiedziej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5055 from articles/00108101 from sent21

Text  : Jak dotąd , powodzeniem zakończyły się aukcje m . in .  fotograficznego pleneru ślubnego (  250 zł )  czy wynajęcia zabytkowego cadillaca (  300 zł )  .
Tokens: 1__ 2____ 3 4__________ 5_________ 6__ 7_____ 8 9 10 11 12_____________ 13_____ 14______ 15 16_ 17 18 19_ 20_______ 21_________ 22_______ 23 24_ 25 26 27

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = zł (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5056 from articles/00108101 from sent22

Text  : Nadal kupić można jeszcze m . in . szachy z  autografem Kasparowa od europosła Zwiefki (  tydzień do końca )  ,  przejażdżkę porsche (  2  dni )  ,  oryginalny kask Polonii Bydgoszcz Speedway Żużel (  5  dni )  ,  dzień u  introligatora (  tydzień )  ,  wizytę w  placówce straży granicznej (  10 dni )  czy voucher na wynajęcie miejskiej łodzi Piast ,  ofiarowany przez prezydenta Bydgoszczy .
Tokens: 1____ 2____ 3____ 4______ 5 6 7_ 8 9_____ 10 11________ 12_______ 13 14_______ 15_____ 16 17_____ 18 19___ 20 21 22_________ 23_____ 24 25 26_ 27 28 29________ 30__ 31_____ 32_______ 33______ 34___ 35 36 37_ 38 39 40___ 41 42___________ 43 44_____ 45 46 47____ 48 49______ 50____ 51________ 52 53 54_ 55 56_ 57_____ 58 59_______ 60_______ 61___ 62___ 63 64________ 65___ 66________ 67________ 68

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Kasparowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Zwiefki (confidence=0.69)
  TruePositive nam [62,62] = Piast (confidence=1.00)
  TruePositive nam [67,67] = Bydgoszczy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [31,34] = Polonii Bydgoszcz Speedway Żużel (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [23,23] = porsche
  FalseNegative nam [31,32] = Polonii Bydgoszcz
  FalseNegative nam [33,34] = Speedway Żużel

(ChunkerEvaluator) Sentence #5057 from articles/00108101 from sent23

Text  : Licytować można pod adresem - aukcje . wosp . org .  pl .
Tokens: 1________ 2____ 3__ 4______ 5 6_____ 7 8___ 9 10_ 11 12 13

Chunks:
  FalsePositive nam [8,12] = wosp . org . pl (confidence=0.39)
  FalseNegative nam [6,12] = aukcje . wosp . org . pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #5058 from articles/00108101 from sent24

Text  : Wielka Orkiestra Świątecznej Pomocy grała w minioną niedzielę po raz 21 .
Tokens: 1_____ 2________ 3__________ 4_____ 5____ 6 7______ 8________ 9_ 10_ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Wielka Orkiestra Świątecznej Pomocy (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5059 from articles/00108101 from sent25

Text  : W tym roku zbierała pieniądze nie tylko na ratowanie życia najmłodszym ,  ale także godną opiekę medyczną dla seniorów .
Tokens: 1 2__ 3___ 4_______ 5________ 6__ 7____ 8_ 9________ 10___ 11_________ 12 13_ 14___ 15___ 16____ 17______ 18_ 19______ 20

Chunks:

2016-10-31 14:04:20,262 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 227 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108102.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108102.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5060 from articles/00108102 from sent1

Text  : Stadionowi chuligani urządzili bijatykę w Katowicach ; 12 zatrzymanych
Tokens: 1_________ 2________ 3________ 4_______ 5 6_________ 7 8_ 9___________

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Katowicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5061 from articles/00108102 from sent2

Text  : Stadionowi chuligani ze Śląska i czeskiej Ostrawy umówili się w  minioną sobotę w  Katowicach na bójkę -  tzw .  ustawkę .
Tokens: 1_________ 2________ 3_ 4_____ 5 6_______ 7______ 8______ 9__ 10 11_____ 12____ 13 14________ 15 16___ 17 18_ 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Śląska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Ostrawy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = Katowicach (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5062 from articles/00108102 from sent3

Text  : Bijatykę z udziałem ok . 200 osób przerwali policjanci ,  zatrzymując 12 agresywnych młodych mężczyzn .
Tokens: 1_______ 2 3_______ 4_ 5 6__ 7___ 8________ 9_________ 10 11_________ 12 13_________ 14_____ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5063 from articles/00108102 from sent4

Text  : Szczegóły awantury , do której doszło przy okazji sparingu drugoligowego Rozwoju Katowice i  grającego w  ekstraklasie Ruchu Chorzów ,  podał we wtorek rzecznik katowickiej policji kom .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4_ 5_____ 6_____ 7___ 8_____ 9_______ 10___________ 11_____ 12______ 13 14_______ 15 16__________ 17___ 18_____ 19 20___ 21 22____ 23______ 24_________ 25_____ 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Rozwoju Katowice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Ruchu Chorzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5064 from articles/00108102 from sent5

Text  : Jacek Pytel .
Tokens: 1____ 2____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Jacek Pytel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5065 from articles/00108102 from sent6

Text  : Zapowiedział , że możliwe są kolejne zatrzymania w tej sprawie .
Tokens: 1___________ 2 3_ 4______ 5_ 6______ 7__________ 8 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5066 from articles/00108102 from sent7

Text  : W bijatyce zorganizowanej w pobliżu ogródków działkowych wzięli udział sympatycy Ruchu Chorzów ,  GKS Katowice ,  Górnika Zabrze i  czeskiego Banika Ostrawa .
Tokens: 1 2_______ 3_____________ 4 5______ 6_______ 7__________ 8_____ 9_____ 10_______ 11___ 12_____ 13 14_ 15______ 16 17_____ 18____ 19 20_______ 21____ 22_____ 23

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Ruchu Chorzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = GKS Katowice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Górnika Zabrze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Banika Ostrawa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5067 from articles/00108102 from sent8

Text  : Bili się na pięści .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5068 from articles/00108102 from sent9

Text  : Pięciu z nich zostało pobitych tak dotkliwie , że potrzebowali natychmiastowej pomocy medycznej .
Tokens: 1_____ 2 3___ 4______ 5_______ 6__ 7________ 8 9_ 10__________ 11_____________ 12____ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5069 from articles/00108102 from sent10

Text  : Trafili do szpitali .
Tokens: 1______ 2_ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5070 from articles/00108102 from sent11

Text  : Siedmiu podejrzanych w wieku od 20 do 30 lat -  sympatyków drużyny z  Chorzowa -  już usłyszało zarzuty udziału w  bójce .
Tokens: 1______ 2___________ 3 4____ 5_ 6_ 7_ 8_ 9__ 10 11________ 12_____ 13 14______ 15 16_ 17_______ 18_____ 19_____ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Chorzowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5071 from articles/00108102 from sent12

Text  : Grozi im kara do trzech lat więzienia .
Tokens: 1____ 2_ 3___ 4_ 5_____ 6__ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5072 from articles/00108102 from sent13

Text  : Musieli wpłacić po 500 zł poręczenia majątkowego , zostali też objęci dozorem policyjnym -  muszą meldować się w  komisariacie .
Tokens: 1______ 2______ 3_ 4__ 5_ 6_________ 7__________ 8 9______ 10_ 11____ 12_____ 13________ 14 15___ 16______ 17_ 18 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5073 from articles/00108102 from sent14

Text  : Mają też zakaz wstępu na stadiony .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4_____ 5_ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5074 from articles/00108102 from sent15

Text  : Jeden z zatrzymanych to 17 - latek .
Tokens: 1____ 2 3___________ 4_ 5_ 6 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5075 from articles/00108102 from sent16

Text  : Zajmie się nim sąd rodzinny .
Tokens: 1_____ 2__ 3__ 4__ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5076 from articles/00108102 from sent17

Text  : Pozostali zatrzymani zostali przesłuchani , wkrótce mogą usłyszeć zarzuty .
Tokens: 1________ 2_________ 3______ 4___________ 5 6______ 7___ 8_______ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5077 from articles/00108102 from sent18

Text  : Uciekający przed policjantami chuligani porzucili 21 samochodów , którymi przyjechali na "  ustawkę "  .
Tokens: 1_________ 2____ 3___________ 4________ 5________ 6_ 7_________ 8 9______ 10_________ 11 12 13_____ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5078 from articles/00108102 from sent19

Text  : Policjanci zapowiadają , że z czasem dotrą do kolejnych uczestników awantury .  (  PAP )
Tokens: 1_________ 2__________ 3 4_ 5 6_____ 7____ 8_ 9________ 10_________ 11______ 12 13 14_ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = PAP (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:20,344 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 228 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108107.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108107.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5079 from articles/00108107 from sent1

Text  : Młodzi futboliści z Opola lepsi od Legii , Śląska ,  Ruchu i  Widzewa
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4____ 5____ 6_ 7____ 8 9_____ 10 11___ 12 13_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Opola (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Śląska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Ruchu (confidence=0.96)
  TruePositive nam [13,13] = Widzewa (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5080 from articles/00108107 from sent2

Text  : Piłkarze ASD Gwardia Opole zajęli doskonałe czwarte miejsce w bardzo silnie obsadzonym turnieju Zagłębie Cup 2013 ,  który odbył się w  Będzinie i  Czeladzi .
Tokens: 1_______ 2__ 3______ 4____ 5_____ 6________ 7______ 8______ 9 10____ 11____ 12________ 13______ 14______ 15_ 16__ 17 18___ 19___ 20_ 21 22______ 23 24______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = ASD Gwardia Opole (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,16] = Zagłębie Cup 2013 (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,22] = Będzinie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = Czeladzi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5081 from articles/00108107 from sent3

Text  : Opolanie okazali się lepsi m . in . od młodzieżowych zespołów klubów z  ekstraklasy .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4____ 5 6 7_ 8 9_ 10___________ 11______ 12____ 13 14_________ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Opolanie

(ChunkerEvaluator) Sentence #5082 from articles/00108107 from sent4

Text  : Gwardia była jedynym reprezentantem Opolszczyzny wśród 20 startujących drużyn ,  a  mimo ,  iż przyszło jej walczyć z  całą koalicją śląskich klubów zaprezentowała się doskonale .
Tokens: 1______ 2___ 3______ 4_____________ 5___________ 6____ 7_ 8___________ 9_____ 10 11 12__ 13 14 15______ 16_ 17_____ 18 19__ 20______ 21______ 22____ 23____________ 24_ 25_______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Opolszczyzny (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [1,1] = Gwardia

(ChunkerEvaluator) Sentence #5083 from articles/00108107 from sent5

Text  : Nasi 10 - latkowie ( w turnieju startowały akademie piłkarskie z  rocznika 2003 i  młodsi )  z  ośmiu rozegranych spotkań wygrali cztery :  z  Zagłębiem Sosnowiec 2  :  1  ,  Śląskiem Wrocław 3  :  0  ,  Ruchem Chorzów 1  :  0  i  Polonią Środę Wielkopolska 1  :  0  ,  dwa zremisowali :  z  Widzewem Łódź 0  :  0  i  MKS-em Żory 3  :  3  i  dwa -  dopiero w  fazie finałowej zawodów -  przegrali .
Tokens: 1___ 2_ 3 4_______ 5 6 7_______ 8_________ 9_______ 10________ 11 12______ 13__ 14 15____ 16 17 18___ 19_________ 20_____ 21_____ 22____ 23 24 25_______ 26_______ 27 28 29 30 31______ 32_____ 33 34 35 36 37____ 38_____ 39 40 41 42 43_____ 44___ 45__________ 46 47 48 49 50_ 51_________ 52 53 54______ 55__ 56 57 58 59 60____ 61__ 62 63 64 65 66_ 67 68_____ 69 70___ 71_______ 72_____ 73 74_______ 75

Chunks:
  TruePositive nam [25,26] = Zagłębiem Sosnowiec (confidence=0.97)
  TruePositive nam [31,32] = Śląskiem Wrocław (confidence=1.00)
  TruePositive nam [37,38] = Ruchem Chorzów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [43,45] = Polonią Środę Wielkopolska (confidence=0.99)
  TruePositive nam [54,55] = Widzewem Łódź (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [60,60] = MKS-em (confidence=0.92)
  FalsePositive nam [61,61] = Żory (confidence=0.59)
  FalseNegative nam [60,61] = MKS-em Żory

(ChunkerEvaluator) Sentence #5084 from articles/00108107 from sent6

Text  : W półfinale rywalizacji lepsza od gwardzistów okazała się - uznawana za najlepszą drużynę w  tej kategorii w  Polsce i  późniejszy triumfator zawodów -  Siódemka Tychy ,  która minimalnie zwyciężyła 1  :  0  .
Tokens: 1 2________ 3__________ 4_____ 5_ 6__________ 7______ 8__ 9 10______ 11 12_______ 13_____ 14 15_ 16_______ 17 18____ 19 20________ 21________ 22_____ 23 24______ 25___ 26 27___ 28________ 29________ 30 31 32 33

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Siódemka Tychy (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5085 from articles/00108107 from sent7

Text  : Z kolei w pojedynku o trzecie miejsce opolan pokonał 2  :  0  zespół Rakowa Częstochowa .
Tokens: 1 2____ 3 4________ 5 6______ 7______ 8_____ 9______ 10 11 12 13____ 14____ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Rakowa Częstochowa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5086 from articles/00108107 from sent8

Text  : Na drugim stopniu podium stanęli młodzi zawodnicy GKS-u Katowice ,  a  wśród startujących ,  poza wymienionymi ,  były jeszcze m  .  in .  Legia Warszawa ,  SMS Łódź ,  Podbeskidzie Bielsko -  Biała ,  Zawisza Bydgoszcz i  Znicz Pruszków .
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4_____ 5______ 6_____ 7________ 8____ 9_______ 10 11 12___ 13__________ 14 15__ 16__________ 17 18__ 19_____ 20 21 22 23 24___ 25______ 26 27_ 28__ 29 30__________ 31_____ 32 33___ 34 35_____ 36_______ 37 38___ 39______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = GKS-u Katowice (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Legia Warszawa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = SMS Łódź (confidence=0.99)
  TruePositive nam [30,33] = Podbeskidzie Bielsko - Biała (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Zawisza Bydgoszcz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,39] = Znicz Pruszków (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5087 from articles/00108107 from sent9

Text  : ASD Gwardia zagrała w składzie : Michał Wróbel - Daniel Cieśla (  1  bramka )  ,  Łukasz Czajkowski ,  Kacper Dachnowski (  1  )  ,  Kacper Gaj ,  Marcel Jaszczyk (  1  )  ,  Tymon Radlak (  2  )  ,  Łukasz Rychlik (  1  )  ,  Jakub Tomala i  Maciej Wróbel (  4  )  .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4 5_______ 6 7_____ 8_____ 9 10____ 11____ 12 13 14____ 15 16 17____ 18________ 19 20____ 21________ 22 23 24 25 26____ 27_ 28 29____ 30______ 31 32 33 34 35___ 36____ 37 38 39 40 41____ 42_____ 43 44 45 46 47___ 48____ 49 50____ 51____ 52 53 54 55

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = ASD Gwardia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Michał Wróbel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Daniel Cieśla (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Łukasz Czajkowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,21] = Kacper Dachnowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,27] = Kacper Gaj (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Marcel Jaszczyk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Tymon Radlak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [41,42] = Łukasz Rychlik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [47,48] = Jakub Tomala (confidence=1.00)
  TruePositive nam [50,51] = Maciej Wróbel (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5088 from articles/00108107 from sent10

Text  : Trenerem zespołu jest Łukasz Wilczek .
Tokens: 1_______ 2______ 3___ 4_____ 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Łukasz Wilczek (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:20,439 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 229 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108109.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108109.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5089 from articles/00108109 from sent1

Text  : Teresa Kamińska : Unia nic nie ma do naszych stref ekonomicznych
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4___ 5__ 6__ 7_ 8_ 9______ 10___ 11___________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Teresa Kamińska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,4] = Unia (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5090 from articles/00108109 from sent2

Text  : Rozmowa z Teresą Kamińską , prezes Pomorskiej Specjalnej Strefy Ekonomicznej .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4_______ 5 6_____ 7_________ 8_________ 9_____ 10__________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Teresą Kamińską (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,10] = Pomorskiej Specjalnej Strefy Ekonomicznej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5091 from articles/00108109 from sent3

Text  : - Rząd stoi przed decyzją o przesunięciu okresu działalności specjalnych stref ekonomicznych z  2020 do 2026 roku .
Tokens: 1 2___ 3___ 4____ 5______ 6 7___________ 8_____ 9___________ 10_________ 11___ 12___________ 13 14__ 15 16__ 17__ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Rząd

(ChunkerEvaluator) Sentence #5092 from articles/00108109 from sent4

Text  : W ubiegłym roku przez wiele miesięcy toczył się o to spór pomiędzy ówczesnym ministrem gospodarki Waldemarem Pawlakiem ,  a  ministrem finansów Vincentem Rostowski .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5____ 6_______ 7_____ 8__ 9 10 11__ 12______ 13_______ 14_______ 15________ 16________ 17_______ 18 19 20_______ 21______ 22_______ 23_______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Waldemarem Pawlakiem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Vincentem Rostowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5093 from articles/00108109 from sent5

Text  : Pawlak chciał ich przedłużenia a Rostowski nie .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__ 4___________ 5 6________ 7__ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Pawlak (confidence=0.55)
  TruePositive nam [6,6] = Rostowski (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5094 from articles/00108109 from sent6

Text  : Pawlaka nie ma , jest Rostowski . . .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4 5___ 6________ 7 8 9

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rostowski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Pawlaka

(ChunkerEvaluator) Sentence #5095 from articles/00108109 from sent7

Text  : - Ale jest też nowy minister gospodarki i na szczęście jest on zwolennikiem przedłużenia działalności stref .
Tokens: 1 2__ 3___ 4__ 5___ 6_______ 7_________ 8 9_ 10_______ 11__ 12 13__________ 14__________ 15__________ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5096 from articles/00108109 from sent8

Text  : Jak się wydaje wicepremier Janusz Piechociński doskonale rozumie , jakie znaczenie mają strefy dla polskiej gospodarki zwłaszcza teraz w  dobie kryzysu ,  czy rosnącego właśnie bezrobocia .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4__________ 5_____ 6___________ 7________ 8______ 9 10___ 11_______ 12__ 13____ 14_ 15______ 16________ 17_______ 18___ 19 20___ 21_____ 22 23_ 24_______ 25_____ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Janusz Piechociński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5097 from articles/00108109 from sent9

Text  : Zresztą nie tylko on rozumie po co są strefy -  ich istnienie popierają samorządy ,  parlamentarzyści różnych opcji ,  przedsiębiorcy .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4_ 5______ 6_ 7_ 8_ 9_____ 10 11_ 12_______ 13_______ 14_______ 15 16______________ 17_____ 18___ 19 20____________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5098 from articles/00108109 from sent10

Text  : Wszyscy wiedzą , że to doskonałe narzędzie przyciągania kapitału ,  tworzenia wzrostu gospodarczego ,  miejsc pracy .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_ 5_ 6________ 7________ 8___________ 9_______ 10 11_______ 12_____ 13___________ 14 15____ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5099 from articles/00108109 from sent11

Text  : Warto z niego skorzystać właśnie teraz , żeby przetrwać ten kryzys .
Tokens: 1____ 2 3____ 4_________ 5______ 6____ 7 8___ 9________ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5100 from articles/00108109 from sent12

Text  : Można wzmacniać gospodarkę niejako za pieniądze inwestorów , którzy pojawią się w  strefach .
Tokens: 1____ 2________ 3_________ 4______ 5_ 6________ 7_________ 8 9_____ 10_____ 11_ 12 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5101 from articles/00108109 from sent13

Text  : Bo taki inwestor , zanim zacznie sobie odbierać ulgi przysługujące mu w  strefie ,  to musi zainwestować -  zbudować zakład (  często za pomocą polskich firm )  ,  wyposażyć go (  również w  polskie maszyny )  ,  czy zatrudnić ludzi ,  zacząć produkować ,  mieć dochody .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4 5____ 6______ 7____ 8_______ 9___ 10___________ 11 12 13_____ 14 15 16__ 17__________ 18 19______ 20____ 21 22____ 23 24____ 25______ 26__ 27 28 29_______ 30 31 32_____ 33 34_____ 35_____ 36 37 38_ 39_______ 40___ 41 42____ 43________ 44 45__ 46_____ 47

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5102 from articles/00108109 from sent14

Text  : Trwa to dwa , trzy lata .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4 5___ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5103 from articles/00108109 from sent15

Text  : Dopiero po tym czasie odbiera sobie pomoc publiczną , ale też równolegle w  związku z  jego działalnością płaci VAT ,  a  pracownicy PIT .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4_____ 5______ 6____ 7____ 8________ 9 10_ 11_ 12________ 13 14_____ 15 16__ 17___________ 18___ 19_ 20 21 22________ 23_ 24

Chunks:
  FalsePositive nam [19,19] = VAT (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [23,23] = PIT (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5104 from articles/00108109 from sent16

Text  : To takie oczywiste .
Tokens: 1_ 2____ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5105 from articles/00108109 from sent17

Text  : Niestety , nawet sama dyskusja na temat tego , czy przedłużać okres funkcjonowania stref i  ich oceny jest szkodliwa dla tych inwestycji .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4___ 5_______ 6_ 7____ 8___ 9 10_ 11________ 12___ 13____________ 14___ 15 16_ 17___ 18__ 19_______ 20_ 21__ 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5106 from articles/00108109 from sent18

Text  : Sama dyskusja nie jest chyba groźna dla istnienia stref .
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4___ 5____ 6_____ 7__ 8________ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5107 from articles/00108109 from sent19

Text  : Raczej jej możliwe efekty .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5108 from articles/00108109 from sent20

Text  : A jednak , tu szkodzi zbyt długo trwająca dyskusja .
Tokens: 1 2_____ 3 4_ 5______ 6___ 7____ 8_______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5109 from articles/00108109 from sent21

Text  : Po pierwsze dobry biznes lubi ciszę i dyskrecję .
Tokens: 1_ 2_______ 3____ 4_____ 5___ 6____ 7 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5110 from articles/00108109 from sent22

Text  : Po drugie wystarczy , iż pojawią się wątpliwości wokół tego terminu działania stref ,  a  natychmiast zmienia się nastawienie administracji .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4 5_ 6______ 7__ 8__________ 9____ 10__ 11_____ 12_______ 13___ 14 15 16_________ 17_____ 18_ 19_________ 20___________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5111 from articles/00108109 from sent23

Text  : Inwestorzy to wychwytują i zaczynają się wahać z lokowaniem nowych przedsięwzięć .
Tokens: 1_________ 2_ 3_________ 4 5________ 6__ 7____ 8 9_________ 10____ 11___________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5112 from articles/00108109 from sent24

Text  : Tak właśnie jest w tej chwili w Polsce - u  bram stref stoją wielomilionowe inwestycje ,  a  może niektóre z  nich już stracili śmy .
Tokens: 1__ 2______ 3___ 4 5__ 6_____ 7 8_____ 9 10 11__ 12___ 13___ 14____________ 15________ 16 17 18__ 19______ 20 21__ 22_ 23______ 24_ 25

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5113 from articles/00108109 from sent25

Text  : Dlatego czas skończyć tę dyskusję i zdecydować o przedłużeniu okresu ich funkcjonowania .
Tokens: 1______ 2___ 3_______ 4_ 5_______ 6 7_________ 8 9___________ 10____ 11_ 12____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5114 from articles/00108109 from sent26

Text  : Minister Rostowski mówi , że strefy musza się zmienić .
Tokens: 1_______ 2________ 3___ 4 5_ 6_____ 7____ 8__ 9______ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Minister Rostowski (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [2,2] = Rostowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #5115 from articles/00108109 from sent27

Text  : Obecną formuła funkcjonowania stref w Polsce budzi wątpliwości Unii Europejskiej ,  gdyż stanowi zorganizowaną pomoc publiczną .
Tokens: 1_____ 2______ 3_____________ 4____ 5 6_____ 7____ 8__________ 9___ 10__________ 11 12__ 13_____ 14___________ 15___ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5116 from articles/00108109 from sent28

Text  : I w tej kwestii zgadza się , z ministrem Rostowskim -  strefy musza się zmienić i  się zmieniają .
Tokens: 1 2 3__ 4______ 5_____ 6__ 7 8 9________ 10________ 11 12____ 13___ 14_ 15_____ 16 17_ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rostowskim (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5117 from articles/00108109 from sent29

Text  : Już w 2000 roku , jeszcze przed wejściem do UE ,  nasz rząd zmienił ich status .
Tokens: 1__ 2 3___ 4___ 5 6______ 7____ 8_______ 9_ 10 11 12__ 13__ 14_____ 15_ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = UE (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5118 from articles/00108109 from sent30

Text  : Zrobił to pod wpływem UE , która stwierdziła , że nie możemy już rozszerzać ich granic .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4______ 5_ 6 7____ 8__________ 9 10 11_ 12____ 13_ 14________ 15_ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = UE (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5119 from articles/00108109 from sent31

Text  : Zdecydowano więc , że mają one być nie tylko źródłem nowych miejsc pracy ,  ale też nowych technologii ,  ich transferu między światem nauki ,  a  przemysłem .
Tokens: 1__________ 2___ 3 4_ 5___ 6__ 7__ 8__ 9____ 10_____ 11____ 12____ 13___ 14 15_ 16_ 17____ 18_________ 19 20_ 21_______ 22____ 23_____ 24___ 25 26 27________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5120 from articles/00108109 from sent32

Text  : Chodzi o to , by działał tzw . złoty trójkąt dobrej współpracy pomiędzy władzami publicznymi ,  nauką i  biznesem ,  by sprawnie odbywał się przepływ wiedzy ,  informacji ,  technologii .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4 5_ 6______ 7__ 8 9____ 10_____ 11____ 12________ 13______ 14______ 15_________ 16 17___ 18 19______ 20 21 22______ 23_____ 24_ 25______ 26____ 27 28________ 29 30_________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5121 from articles/00108109 from sent33

Text  : Pomorska Specjalna Strefa Ekonomiczna zrealizowała tę ideę poprzez stworzenie Gdańskiego Parku Naukowo Technologicznego -  miejsca ,  które stwarza warunki do takiego transferu ,  również pomiędzy tymi wielkimi firmami już działającymi na terenie strefie ,  a  tymi najmniejszymi ,  które zaczynają działalność w  naszym inkubatorze przedsiębiorczości .
Tokens: 1_______ 2________ 3_____ 4__________ 5___________ 6_ 7___ 8______ 9_________ 10________ 11___ 12_____ 13______________ 14 15_____ 16 17___ 18_____ 19_____ 20 21_____ 22_______ 23 24_____ 25______ 26__ 27______ 28_____ 29_ 30__________ 31 32_____ 33_____ 34 35 36__ 37___________ 38 39___ 40_______ 41_________ 42 43____ 44_________ 45________________ 46

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Pomorska Specjalna Strefa Ekonomiczna (confidence=0.79)
  TruePositive nam [10,13] = Gdańskiego Parku Naukowo Technologicznego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5122 from articles/00108109 from sent34

Text  : I taki kierunek jest popierany poprzez Unię Europejską .
Tokens: 1 2___ 3_______ 4___ 5________ 6______ 7___ 8_________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Unię Europejską (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5123 from articles/00108109 from sent35

Text  : Natomiast stanowczo protestuję przeciwko takiej tezie , że Unia nie zgodzi się na przedłużenie działalności stref ,  do 2026 roku ,  bo to pomoc publiczna .
Tokens: 1________ 2________ 3_________ 4________ 5_____ 6____ 7 8_ 9___ 10_ 11____ 12_ 13 14__________ 15__________ 16___ 17 18 19__ 20__ 21 22 23 24___ 25_______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Unia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5124 from articles/00108109 from sent36

Text  : Nie obawia się zatem Pani o reakcje Brukseli ?
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4____ 5___ 6 7______ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Brukseli (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5125 from articles/00108109 from sent37

Text  : Po pierwsze Unia Europejska nie ma w tej kwestii nic do powiedzenia .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4_________ 5__ 6_ 7 8__ 9______ 10_ 11 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Unia Europejska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5126 from articles/00108109 from sent38

Text  : Decyzja o przedłużeniu ich działalności zależy od decyzji naszego rządu .
Tokens: 1______ 2 3___________ 4__ 5___________ 6_____ 7_ 8______ 9______ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5127 from articles/00108109 from sent39

Text  : Po drugie , strefy powoływane są w wielu krajach europejskich ,  a  w  szczególności na terenie dawnej NRD .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_____ 5_________ 6_ 7 8____ 9______ 10__________ 11 12 13 14___________ 15 16_____ 17____ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = NRD (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5128 from articles/00108109 from sent40

Text  : Tam rosną jak grzyby po deszczu .
Tokens: 1__ 2____ 3__ 4_____ 5_ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5129 from articles/00108109 from sent41

Text  : I co ?
Tokens: 1 2_ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5130 from articles/00108109 from sent42

Text  : Niemcy w dobie kryzysu mają najmniejsze bezrobocie od czasu połączenia z  NRD .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4______ 5___ 6__________ 7_________ 8_ 9____ 10________ 11 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Niemcy (confidence=0.72)
  TruePositive nam [12,12] = NRD (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5131 from articles/00108109 from sent43

Text  : Doskonale bowiem rozumieją , że utrata miejsc pracy , kiedy firmy zaczną zamykać swoje fabryki ,  jest bardzo kosztowna .
Tokens: 1________ 2_____ 3________ 4 5_ 6_____ 7_____ 8____ 9 10___ 11___ 12____ 13_____ 14___ 15_____ 16 17__ 18____ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5132 from articles/00108109 from sent44

Text  : Utworzenie na nowo takiego miejsca pracy jest droższe niż utrzymanie już istniejącego .
Tokens: 1_________ 2_ 3___ 4______ 5______ 6____ 7___ 8______ 9__ 10________ 11_ 12__________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5133 from articles/00108109 from sent45

Text  : I może w ten sam sposób powinni śmy myśleć o  kreowaniu polityki walki z  bezrobociem .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5__ 6_____ 7______ 8__ 9_____ 10 11_______ 12______ 13___ 14 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5134 from articles/00108109 from sent46

Text  : Ale stworzenie miejsca pracy w strefach jest drogie .
Tokens: 1__ 2_________ 3______ 4____ 5 6_______ 7___ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5135 from articles/00108109 from sent47

Text  : Tak naprawdę nie wiadomo , jaka jest efektywność ich działania .
Tokens: 1__ 2_______ 3__ 4______ 5 6___ 7___ 8__________ 9__ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5136 from articles/00108109 from sent48

Text  : To jest nieprawda .
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5137 from articles/00108109 from sent49

Text  : Warto bowiem pamiętać , że przez 15 lat działania stref w  Polsce inwestorzy odebrali sobie tylko 12 proc .  należnej im pomocy publicznej .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4 5_ 6____ 7_ 8__ 9________ 10___ 11 12____ 13________ 14______ 15___ 16___ 17 18__ 19 20______ 21 22____ 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5138 from articles/00108109 from sent50

Text  : To 8 miliardów złotych , ale sami zainwestowali 80 mld zł .
Tokens: 1_ 2 3________ 4______ 5 6__ 7___ 8____________ 9_ 10_ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = złotych (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5139 from articles/00108109 from sent51

Text  : Stworzyli setki tysięcy miejsc pracy .
Tokens: 1________ 2____ 3______ 4_____ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5140 from articles/00108109 from sent52

Text  : Są odpowiedzialni za wzrost gospodarczy .
Tokens: 1_ 2_____________ 3_ 4_____ 5__________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5141 from articles/00108109 from sent53

Text  : Strefy to czysty zysk .
Tokens: 1_____ 2_ 3_____ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5142 from articles/00108109 from sent54

Text  : Wystarczy porozmawiać z samorządami , na trenie których pojawiły się strefy .
Tokens: 1________ 2__________ 3 4__________ 5 6_ 7_____ 8______ 9_______ 10_ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5143 from articles/00108109 from sent55

Text  : To dlaczego nie przedłużyć działalności stref na czas nieograniczony ?
Tokens: 1_ 2_______ 3__ 4_________ 5___________ 6____ 7_ 8___ 9_____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5144 from articles/00108109 from sent56

Text  : Na to minister Rostowski na pewno się nie zgodzi .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4________ 5_ 6____ 7__ 8__ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Rostowski (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5145 from articles/00108109 from sent57

Text  : Zresztą - jak już powiedziała m - zgadam się ,  że strefy powinny się zmieniać w  kierunku poszukiwania innowacji ,  nowoczesnych technologii ,  po to ,  by sprostać również konkurencji spoza Unii Europejskiej .
Tokens: 1______ 2 3__ 4__ 5__________ 6 7 8_____ 9__ 10 11 12____ 13_____ 14_ 15______ 16 17______ 18__________ 19_______ 20 21__________ 22_________ 23 24 25 26 27 28______ 29_____ 30_________ 31___ 32__ 33__________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [32,33] = Unii Europejskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5146 from articles/00108109 from sent58

Text  : Jak ważne są to cele , jakie ma znaczenie pokazują choćby Rosjanie ,  którzy tworzą park technologiczny i  specjalną strefę na terenie Obwodu Kaliningradzkiego i  zamierzają wyłożyć na to kilkaset milionów euro .
Tokens: 1__ 2____ 3_ 4_ 5___ 6 7____ 8_ 9________ 10______ 11____ 12______ 13 14____ 15____ 16__ 17____________ 18 19_______ 20____ 21 22_____ 23____ 24_______________ 25 26________ 27_____ 28 29 30______ 31______ 32__ 33

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Rosjanie (confidence=0.99)
  TruePositive nam [23,24] = Obwodu Kaliningradzkiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = euro (confidence=0.92)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5147 from articles/00108109 from sent59

Text  : Zresztą Pomorska Specjalna Strefa Ekonomiczna podpisała porozumienie o współpracy z  tamtejszymi władzami w  sprawie parku technologicznego .
Tokens: 1______ 2_______ 3________ 4_____ 5__________ 6________ 7___________ 8 9_________ 10 11_________ 12______ 13 14_____ 15___ 16______________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,5] = Pomorska Specjalna Strefa Ekonomiczna (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5148 from articles/00108109 from sent60

Text  : Będziemy im doradzać , jak go tworzyć .
Tokens: 1_______ 2_ 3_______ 4 5__ 6_ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5149 from articles/00108109 from sent61

Text  : Mówi Pani o parku technologicznym , a tymczasem Strefa odbudowuje tereny po Stoczni Gdynia .
Tokens: 1___ 2___ 3 4____ 5______________ 6 7 8________ 9_____ 10________ 11____ 12 13_____ 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Strefa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Stoczni Gdynia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5150 from articles/00108109 from sent62

Text  : Co to ma wspólnego z innowacją ?
Tokens: 1_ 2_ 3_ 4________ 5 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5151 from articles/00108109 from sent63

Text  : Czy aby nie tylko dumną nazwę : Bałtycki Port Nowych Technologii .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4____ 5____ 6____ 7 8_______ 9___ 10____ 11_________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,11] = Bałtycki Port Nowych Technologii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5152 from articles/00108109 from sent64

Text  : Po co to wzięli ście ?
Tokens: 1_ 2_ 3_ 4_____ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5153 from articles/00108109 from sent65

Text  : - Weszli śmy tam trochę na zasadzie mierz siły na zamiary .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4__ 5_____ 6_ 7_______ 8____ 9___ 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5154 from articles/00108109 from sent66

Text  : Może zabrzmi to patetycznie , ale nie chcieli śmy ,  by nasze dzieci zarzuciły nam ,  że zmarnowali śmy dla naszej gospodarki tak ciekawy gospodarczo teren .
Tokens: 1___ 2______ 3_ 4__________ 5 6__ 7__ 8______ 9__ 10 11 12___ 13____ 14_______ 15_ 16 17 18________ 19_ 20_ 21____ 22________ 23_ 24_____ 25_________ 26___ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5155 from articles/00108109 from sent67

Text  : Stocznia upadła , nie pojawił się bogaty inwestor , który dźwignął by ją z  kolan .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4__ 5______ 6__ 7_____ 8_______ 9 10___ 11______ 12 13 14 15___ 16

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Stocznia

(ChunkerEvaluator) Sentence #5156 from articles/00108109 from sent68

Text  : To nie do końca prawda , że nie ma inwestorów .
Tokens: 1_ 2__ 3_ 4____ 5_____ 6 7_ 8__ 9_ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5157 from articles/00108109 from sent69

Text  : Pojawili się w trakcie procesu kompensacji Stoczni Gdynia , ponad 20 firm -  powiedziała by m  prawdziwi bohaterowie ,  którzy weszli na nieznany im teren .
Tokens: 1_______ 2__ 3 4______ 5______ 6__________ 7______ 8_____ 9 10___ 11 12__ 13 14_________ 15 16 17_______ 18_________ 19 20____ 21____ 22 23______ 24 25___ 26

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Stoczni Gdynia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5158 from articles/00108109 from sent70

Text  : Strefa pojawiła się tam , by stworzyć im dobre warunki do inwestowania .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4__ 5 6_ 7_______ 8_ 9____ 10_____ 11 12__________ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Strefa

(ChunkerEvaluator) Sentence #5159 from articles/00108109 from sent71

Text  : Wyremontowali śmy infrastrukturę , zmieniamy ten teren również pod względem funkcjonalnym i  estetycznym ,  bo to również ma znaczenie w  prowadzeniu biznesu ,  w  przyciąganiu partnerów kolejnych inwestycji .
Tokens: 1____________ 2__ 3_____________ 4 5________ 6__ 7____ 8______ 9__ 10______ 11___________ 12 13_________ 14 15 16 17_____ 18 19_______ 20 21_________ 22_____ 23 24 25__________ 26_______ 27_______ 28________ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5160 from articles/00108109 from sent72

Text  : Już za rok będzie to jeden z najpiękniejszych terenów przemysłowych w  Polsce
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4_____ 5_ 6____ 7 8_______________ 9______ 10___________ 11 12____

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5161 from articles/00108109 from sent73

Text  : Warto zaważyć , że pomagamy też tym firmom nie na zasadzie dopłat ,  ale informacji -  pomagamy np .  zdobyć pieniądze ,  z  rożnych grantów ,  bo często mamy na ten temat większą wiedzę .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_ 5_______ 6__ 7__ 8_____ 9__ 10 11______ 12____ 13 14_ 15________ 16 17______ 18 19 20____ 21_______ 22 23 24_____ 25_____ 26 27 28____ 29__ 30 31_ 32___ 33_____ 34____ 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5162 from articles/00108109 from sent74

Text  : Są tam takie firmy , które to doskonale rozumieją -  produkują statki dla stawiania wież wiatrowych na morzu ,  inne bezzałogowe pojazdy dla wojska i  służb ratowniczych .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4____ 5 6____ 7_ 8________ 9________ 10 11_______ 12____ 13_ 14_______ 15__ 16________ 17 18___ 19 20__ 21_________ 22_____ 23_ 24____ 25 26___ 27__________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5163 from articles/00108109 from sent75

Text  : I w tym sensie BPNT jest również parkiem technologicznym ,  miejscem poszukiwania innowacji .
Tokens: 1 2 3__ 4_____ 5___ 6___ 7______ 8______ 9______________ 10 11______ 12__________ 13_______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = BPNT (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5164 from articles/00108109 from sent76

Text  : Dziękuję za rozmowę .
Tokens: 1_______ 2_ 3______ 4

Chunks:

2016-10-31 14:04:20,817 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 230 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108110.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108110.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5165 from articles/00108110 from sent1

Text  : Jak odbierać telewizję cyfrową
Tokens: 1__ 2_______ 3________ 4______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5166 from articles/00108110 from sent2

Text  : Aby oglądać nasze ulubione programy - w telewizji cyfrowej -  musimy mieć właściwy sprzęt .
Tokens: 1__ 2______ 3____ 4_______ 5_______ 6 7 8________ 9_______ 10 11____ 12__ 13______ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5167 from articles/00108110 from sent3

Text  : Ale uwaga , nie wymieniajmy pochopnie telewizora
Tokens: 1__ 2____ 3 4__ 5__________ 6________ 7_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5168 from articles/00108110 from sent4

Text  : W całym kraju trwa proces przechodzenia z analogowej telewizji naziemnej na cyfrową .
Tokens: 1 2____ 3____ 4___ 5_____ 6____________ 7 8_________ 9________ 10_______ 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5169 from articles/00108110 from sent5

Text  : Odbierają już mieszkańcy Lubuskiego i wielu gmin na północy kraju .
Tokens: 1________ 2__ 3_________ 4_________ 5 6____ 7___ 8_ 9______ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Lubuskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5170 from articles/00108110 from sent6

Text  : Tradycyjny sygnał telewizyjny jest wyłączany etapami w kolejnych rejonach kraju ,  ostatnie nadajniki telewizji analogowej mają przestać działać w  lipcu 2013 roku .
Tokens: 1_________ 2_____ 3__________ 4___ 5________ 6______ 7 8________ 9_______ 10___ 11 12______ 13_______ 14_______ 15________ 16__ 17______ 18_____ 19 20___ 21__ 22__ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5171 from articles/00108110 from sent7

Text  : Jak pisali śmy wczoraj , telewidzowie korzystający z płatnych platform satelitarnych czy usług telewizji kablowych nie muszą przejmować się cyfryzacją i  kupować nowego sprzętu .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4______ 5 6___________ 7___________ 8 9_______ 10______ 11___________ 12_ 13___ 14_______ 15_______ 16_ 17___ 18________ 19_ 20________ 21 22_____ 23____ 24_____ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5172 from articles/00108110 from sent8

Text  : Dalej będą korzystać z takich pakietów , jakie oferuje im operator .
Tokens: 1____ 2___ 3________ 4 5_____ 6_______ 7 8____ 9______ 10 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5173 from articles/00108110 from sent9

Text  : W części przypadków - zależnie od umowy , jaką mamy ze „  swoją ”  siecią ,  może to jednak być dalej telewizja analogowa ,  bo kablówki nie mają prawnego obowiązku dostarczania sygnału cyfrowego .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4 5_______ 6_ 7____ 8 9___ 10__ 11 12 13___ 14 15____ 16 17__ 18 19____ 20_ 21___ 22_______ 23_______ 24 25 26______ 27_ 28__ 29______ 30_______ 31__________ 32_____ 33_______ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5174 from articles/00108110 from sent10

Text  : Jeżeli ktoś chce to zmienić , powinien zamówić inny pakiet telewizji cyfrowej oferowany przez kablówki ,  ewentualnie zacząć odbierać telewizję „  z  powietrza ”  na własną rękę (  tak ,  jak piszemy poniżej )  .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4_ 5______ 6 7_______ 8______ 9___ 10____ 11_______ 12______ 13_______ 14___ 15______ 16 17_________ 18____ 19______ 20_______ 21 22 23_______ 24 25 26____ 27__ 28 29_ 30 31_ 32_____ 33_____ 34 35

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5175 from articles/00108110 from sent11

Text  : Trzeba jednak pamiętać , że pakiety oferowane przez operatorów są bogatsze -  ale trzeba za nie płacić od kilkunastu do kilkudziesięciu złotych miesięcznie -  niż naziemna telewizja cyfrowa ,  która jest darmowa .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4 5_ 6______ 7________ 8____ 9_________ 10 11______ 12 13_ 14____ 15 16_ 17____ 18 19________ 20 21_____________ 22_____ 23_________ 24 25_ 26______ 27_______ 28_____ 29 30___ 31__ 32_____ 33

Chunks:
  FalsePositive nam [22,22] = złotych (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5176 from articles/00108110 from sent12

Text  : Kupujemy telewizor
Tokens: 1_______ 2________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5177 from articles/00108110 from sent13

Text  : Pozostali ( czyli Ci , którzy korzystają z anten )  do odbioru telewizji cyfrowej muszą się przygotować ,  dobierając właściwy sprzęt .
Tokens: 1________ 2 3____ 4_ 5 6_____ 7_________ 8 9____ 10 11 12_____ 13_______ 14______ 15___ 16_ 17_________ 18 19________ 20______ 21____ 22

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Ci (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5178 from articles/00108110 from sent14

Text  : Jeżeli tego nie zrobią , nie będą mogli oglądać nadawanych cyfrowo programów .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4_____ 5 6__ 7___ 8____ 9______ 10________ 11_____ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5179 from articles/00108110 from sent15

Text  : Zgodnie z prawem naziemna telewizja cyfrowa jest bezpłatna .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4_______ 5________ 6______ 7___ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5180 from articles/00108110 from sent16

Text  : Ale czekają nas koszty związane z przygotowaniem odpowiedniego sprzętu .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4_____ 5_______ 6 7_____________ 8____________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5181 from articles/00108110 from sent17

Text  : Jeśli mamy stosunkowo nowy , płaski telewizor , to jest szansa ,  że jest przystosowany do cyfrowego odbioru .
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4___ 5 6_____ 7________ 8 9_ 10__ 11____ 12 13 14__ 15___________ 16 17_______ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5182 from articles/00108110 from sent18

Text  : Musi mieć wbudowany tuner telewizyjny DVB - T ( to standard ,  w  jakim nadawana jest w  Polsce telewizja cyfrowa z  nadajników naziemnych )  i  określone parametry ,  czyli kodowanie MPEG -  4  dla obrazu i  EAC -  3  dla dźwięku .
Tokens: 1___ 2___ 3________ 4____ 5__________ 6__ 7 8 9 10 11______ 12 13 14___ 15______ 16__ 17 18____ 19_______ 20_____ 21 22________ 23________ 24 25 26_______ 27_______ 28 29___ 30_______ 31__ 32 33 34_ 35____ 36 37_ 38 39 40_ 41_____ 42

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = DVB - T (confidence=0.97)
  TruePositive nam [18,18] = Polsce (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [31,31] = MPEG (confidence=0.86)
  FalsePositive nam [37,37] = EAC (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [31,33] = MPEG - 4
  FalseNegative nam [37,39] = EAC - 3

(ChunkerEvaluator) Sentence #5183 from articles/00108110 from sent19

Text  : Możemy to sprawdzić w instrukcji obsługi w części dotyczącej parametrów technicznych telewizora .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4 5_________ 6______ 7 8_____ 9_________ 10________ 11__________ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5184 from articles/00108110 from sent20

Text  : Jeżeli odbiornik ma taki tuner , jesteśmy przygotowani do odbioru telewizji cyfrowej .
Tokens: 1_____ 2________ 3_ 4___ 5____ 6 7_______ 8___________ 9_ 10_____ 11_______ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5185 from articles/00108110 from sent21

Text  : Jeśli nie - możemy kupić nowy telewizor , który spełnia wyżej opisane parametry .
Tokens: 1____ 2__ 3 4_____ 5____ 6___ 7________ 8 9____ 10_____ 11___ 12_____ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5186 from articles/00108110 from sent22

Text  : W sklepach jest ich ogromny wybór - są w różnych wielkościach ,  mają różne ceny -  wybór zależy od zasobności naszego portfela .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4__ 5______ 6____ 7 8_ 9 10_____ 11__________ 12 13__ 14___ 15__ 16 17___ 18____ 19 20________ 21_____ 22______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5187 from articles/00108110 from sent23

Text  : Gdy podłączymy antenę ( patrz niżej ) i uruchomimy taki odbiornik po raz pierwszy ,  przeskanuje on częstotliwości dla obydwu tunerów -  analogowego i  cyfrowego .
Tokens: 1__ 2_________ 3_____ 4 5____ 6____ 7 8 9_________ 10__ 11_______ 12 13_ 14______ 15 16_________ 17 18____________ 19_ 20____ 21_____ 22 23_________ 24 25_______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5188 from articles/00108110 from sent24

Text  : Potem zostanie nam już tylko oglądanie telewizji .
Tokens: 1____ 2_______ 3__ 4__ 5____ 6________ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5189 from articles/00108110 from sent25

Text  : Kupujemy dekoder
Tokens: 1_______ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5190 from articles/00108110 from sent26

Text  : Jeśli mamy starszy telewizor , który nie spełnia standardów koniecznych do odbioru telewizji cyfrowej ,  a  nie chcemy kupować nowego odbiornika ,  musimy kupić dekoder naziemnej telewizji cyfrowej DVB -  T  zgodny (  tak jak w  przypadku nowego telewizora )  ze standardami MPEG -  4  dla obrazu i  EAC -  3  dla dźwięku .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4________ 5 6____ 7__ 8______ 9_________ 10_________ 11 12_____ 13_______ 14______ 15 16 17_ 18____ 19_____ 20____ 21________ 22 23____ 24___ 25_____ 26_______ 27_______ 28______ 29_ 30 31 32____ 33 34_ 35_ 36 37_______ 38____ 39________ 40 41 42_________ 43__ 44 45 46_ 47____ 48 49_ 50 51 52_ 53_____ 54

Chunks:
  TruePositive nam [29,31] = DVB - T (confidence=0.93)
  FalsePositive nam [43,43] = MPEG (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [49,49] = EAC (confidence=0.95)
  FalseNegative nam [43,45] = MPEG - 4
  FalseNegative nam [49,51] = EAC - 3

(ChunkerEvaluator) Sentence #5191 from articles/00108110 from sent27

Text  : Niekiedy takie dekodery , zwane też tunerami , są również określane jako set -  top -  box lub w  skrócie STB .
Tokens: 1_______ 2____ 3_______ 4 5____ 6__ 7_______ 8 9_ 10_____ 11_______ 12__ 13_ 14 15_ 16 17_ 18_ 19 20_____ 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = STB (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,17] = set - top - box

(ChunkerEvaluator) Sentence #5192 from articles/00108110 from sent28

Text  : Taki dekoder to niewielka , płaska przystawka do telewizora .
Tokens: 1___ 2______ 3_ 4________ 5 6_____ 7_________ 8_ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5193 from articles/00108110 from sent29

Text  : Umożliwia odbiór programów naziemnej telewizji cyfrowej na ekranie telewizora ,  który samodzielnie nie odbiera sygnału cyfrowego .
Tokens: 1________ 2_____ 3________ 4________ 5________ 6_______ 7_ 8______ 9_________ 10 11___ 12__________ 13_ 14_____ 15_____ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5194 from articles/00108110 from sent30

Text  : Urządzenie musimy wpiąć między antenę ( instalację antenową ) a  telewizor .
Tokens: 1_________ 2_____ 3____ 4_____ 5_____ 6 7_________ 8_______ 9 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5195 from articles/00108110 from sent31

Text  : Dekoderów możemy używać zarówno wtedy , gdy mamy nowszy ,  płaski telewizor ,  choć jeszcze nieprzystosowany do naziemnej telewizji cyfrowej ,  jak i  wtedy ,  gdy jest to starszy odbiornik kineskopowy .
Tokens: 1________ 2_____ 3_____ 4______ 5____ 6 7__ 8___ 9_____ 10 11____ 12_______ 13 14__ 15_____ 16______________ 17 18_______ 19_______ 20______ 21 22_ 23 24___ 25 26_ 27__ 28 29_____ 30_______ 31_________ 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5196 from articles/00108110 from sent32

Text  : W sklepach dekoderów DVB - T jest mnóstwo .
Tokens: 1 2_______ 3________ 4__ 5 6 7___ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = DVB - T (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5197 from articles/00108110 from sent33

Text  : Kosztują od kilkudziesięciu do ponad 200 zł w zależności od producenta oraz parametrów .
Tokens: 1_______ 2_ 3______________ 4_ 5____ 6__ 7_ 8 9_________ 10 11________ 12__ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5198 from articles/00108110 from sent34

Text  : Bezpiecznym rozwiązaniem będzie zakup dekodera w średniej cenie , co powinno gwarantować jego przyzwoitą jakość i  różne ,  przydatne funkcje .
Tokens: 1__________ 2___________ 3_____ 4____ 5_______ 6 7_______ 8____ 9 10 11_____ 12_________ 13__ 14________ 15____ 16 17___ 18 19_______ 20_____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5199 from articles/00108110 from sent35

Text  : Może to być np . port USB , przez który podłączymy do dekodera zewnętrzny twardy dysk lub pamięć pendrive .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4_ 5 6___ 7__ 8 9____ 10___ 11________ 12 13______ 14________ 15____ 16__ 17_ 18____ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = USB (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5200 from articles/00108110 from sent36

Text  : Dzięki temu będziemy mogli oglądać w telewizorze zdjęcia czy nagrane na taką zewnętrzną pamięć filmy w  dobrej jakości .
Tokens: 1_____ 2___ 3_______ 4____ 5______ 6 7__________ 8______ 9__ 10_____ 11 12__ 13________ 14____ 15___ 16 17____ 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5201 from articles/00108110 from sent37

Text  : Przydatna w dekoderze mogą być funkcja obsługująca EPG , czyli elektroniczny przewodnik po kanałach ,  i  funkcja PVR Ready ,  pozwalająca nagrywać programy na zewnętrzny dysk podpięty do dekodera o  określonej przez nas godzinie .
Tokens: 1________ 2 3________ 4___ 5__ 6______ 7__________ 8__ 9 10___ 11___________ 12________ 13 14______ 15 16 17_____ 18_ 19___ 20 21_________ 22______ 23______ 24 25________ 26__ 27______ 28 29______ 30 31________ 32___ 33_ 34______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = EPG (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = PVR Ready (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5202 from articles/00108110 from sent38

Text  : Niemal wszystkie dekodery na rynku to dzisiaj dekodery HD ,  które umożliwiają odbiór telewizji o  wysokiej rozdzielczości ,  czyli w  bardzo dobrej jakości .
Tokens: 1_____ 2________ 3_______ 4_ 5____ 6_ 7______ 8_______ 9_ 10 11___ 12_________ 13____ 14_______ 15 16______ 17____________ 18 19___ 20 21____ 22____ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = HD (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5203 from articles/00108110 from sent39

Text  : Chroni nas prawo
Tokens: 1_____ 2__ 3____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5204 from articles/00108110 from sent40

Text  : Zgodnie z ustawą o wdrożeniu naziemnej telewizji cyfrowej sklep czy firma rozprowadzająca telewizory i  dekodery może sprzedać takie ,  które niespełniają wymagań do odbioru nadawanej w  Polsce naziemnej telewizji cyfrowej ,  tylko wtedy ,  gdy wyraźnie poinformuje o  tym kupującego .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4 5________ 6________ 7________ 8_______ 9____ 10_ 11___ 12_____________ 13________ 14 15______ 16__ 17______ 18___ 19 20___ 21__________ 22_____ 23 24_____ 25_______ 26 27____ 28_______ 29_______ 30______ 31 32___ 33___ 34 35_ 36______ 37_________ 38 39_ 40________ 41

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5205 from articles/00108110 from sent41

Text  : Przedsiębiorca musi to zrobić pisemnie najpóźniej w chwili sprzedaży .
Tokens: 1_____________ 2___ 3_ 4_____ 5_______ 6_________ 7 8_____ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5206 from articles/00108110 from sent42

Text  : Z kolei nabywca takiego sprzętu powinien dać sprzedającemu potwierdzenie zapoznania się z  tą informacją .
Tokens: 1 2____ 3______ 4______ 5______ 6_______ 7__ 8____________ 9____________ 10________ 11_ 12 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5207 from articles/00108110 from sent43

Text  : Dotyczy to też sprzedaży internetowej .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4________ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5208 from articles/00108110 from sent44

Text  : Sprzedawcy powinni również wywiesić w widocznym miejscu informację , że tylko odbiorniki cyfrowe zgodne z  wymaganiami określonymi w  przepisach umożliwią odbiór naziemnej telewizji cyfrowej .
Tokens: 1_________ 2______ 3______ 4_______ 5 6________ 7______ 8_________ 9 10 11___ 12________ 13_____ 14____ 15 16_________ 17_________ 18 19________ 20_______ 21____ 22_______ 23_______ 24______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5209 from articles/00108110 from sent45

Text  : Sprawdzaniem , czy to robią , zajmuje się Urząd Ochrony Konkurencji i  Konsumentów ,  a  za niedopełnienie obowiązków Inspekcja Handlowa może nałożyć na sprzedawcę karę od 1  tys .  do 50 tys .  zł .
Tokens: 1___________ 2 3__ 4_ 5____ 6 7______ 8__ 9____ 10_____ 11_________ 12 13_________ 14 15 16 17____________ 18________ 19_______ 20______ 21__ 22_____ 23 24________ 25__ 26 27 28_ 29 30 31 32_ 33 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [9,13] = Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Inspekcja Handlowa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5210 from articles/00108110 from sent46

Text  : Podpinamy dekoder
Tokens: 1________ 2______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5211 from articles/00108110 from sent47

Text  : Gdy już kupili śmy dekoder , trzeba go podłączyć do naszego telewizora .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4__ 5______ 6 7_____ 8_ 9________ 10 11_____ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5212 from articles/00108110 from sent48

Text  : Jeżeli mamy telewizor o wysokiej rozdzielczości ( w instrukcji ,  na pudełku lub na samym odbiorniku powinny być oznaczenia HD Ready lub Full HD )  ,  to ma złącze (  gniazdo )  HDMI .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4 5_______ 6_____________ 7 8 9_________ 10 11 12_____ 13_ 14 15___ 16________ 17_____ 18_ 19________ 20 21___ 22_ 23__ 24 25 26 27 28 29____ 30 31_____ 32 33__ 34

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = HD Ready (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Full HD (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = HDMI (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5213 from articles/00108110 from sent49

Text  : Takie samo gniazdo będzie też na dekoderze .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4_____ 5__ 6_ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5214 from articles/00108110 from sent50

Text  : Połączenie ich kablem HDMI nie tylko umożliwi odbiór programów w  najwyższej jakości ,  ale poprawi też tradycyjny sygnał .
Tokens: 1_________ 2__ 3_____ 4___ 5__ 6____ 7_______ 8_____ 9________ 10 11________ 12_____ 13 14_ 15_____ 16_ 17________ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = HDMI (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5215 from articles/00108110 from sent51

Text  : W przypadku starszych telewizorów kineskopowych , które nie mają złącza HDMI ,  możemy wykorzystać gniazdo SCART ,  nazywane eurozłączem .
Tokens: 1 2________ 3________ 4__________ 5____________ 6 7____ 8__ 9___ 10____ 11__ 12 13____ 14_________ 15_____ 16___ 17 18______ 19_________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = HDMI (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = SCART (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5216 from articles/00108110 from sent52

Text  : Wygląda ono jak szufladka z szeregiem styków .
Tokens: 1______ 2__ 3__ 4________ 5 6________ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5217 from articles/00108110 from sent53

Text  : Część jeszcze starszych telewizorów posiada tylko port RCA , nazywany inaczej cinch lub AV .
Tokens: 1____ 2______ 3________ 4__________ 5______ 6____ 7___ 8__ 9 10______ 11_____ 12___ 13_ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = RCA (confidence=0.99)
  TruePositive nam [14,14] = AV (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5218 from articles/00108110 from sent54

Text  : Do nich potrzebny będzie kabel przejściowy z gniazda SCART na cinch .
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4_____ 5____ 6__________ 7 8______ 9____ 10 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = SCART (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [11,11] = cinch

(ChunkerEvaluator) Sentence #5219 from articles/00108110 from sent55

Text  : Możemy go kupić w sklepie RTV .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4 5______ 6__ 7

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = RTV (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5220 from articles/00108110 from sent56

Text  : Problem może wystąpić w przypadku najstarszych , ponad 20 -  letnich telewizorów ,  które nie mają żadnych z  wyżej wymienionych gniazd ,  a  jedynie gniazdko na zwykły koncentryczny kabel antenowy .
Tokens: 1______ 2___ 3_______ 4 5________ 6___________ 7 8____ 9_ 10 11_____ 12_________ 13 14___ 15_ 16__ 17_____ 18 19___ 20__________ 21____ 22 23 24_____ 25______ 26 27____ 28___________ 29___ 30______ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5221 from articles/00108110 from sent57

Text  : Wtedy możemy zastosować tzw . modulator PAL - AV ,  który połączy dekoder z  telewizorem za pomocą zwykłego kabla antenowego .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4__ 5 6________ 7__ 8 9_ 10 11___ 12_____ 13_____ 14 15_________ 16 17____ 18______ 19___ 20________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = PAL - AV (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5222 from articles/00108110 from sent58

Text  : Modulator PAL - AV jest dzisiaj trudno dostępny na rynku i  w  zwykłych sklepach ze sprzętem RTV ciężko będzie go kupić .
Tokens: 1________ 2__ 3 4_ 5___ 6______ 7_____ 8_______ 9_ 10___ 11 12 13______ 14______ 15 16______ 17_ 18____ 19____ 20 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = RTV (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [1,4] = Modulator PAL - AV (confidence=0.83)
  FalseNegative nam [2,4] = PAL - AV

(ChunkerEvaluator) Sentence #5223 from articles/00108110 from sent59

Text  : Można go jednak zaleźć w internecie - w wyszukiwarkę należy wpisać „  modulator PAL ”  .
Tokens: 1____ 2_ 3_____ 4_____ 5 6_________ 7 8 9___________ 10____ 11____ 12 13_______ 14_ 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = PAL (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5224 from articles/00108110 from sent60

Text  : Kosztuje od 70 do prawie 150 zł .
Tokens: 1_______ 2_ 3_ 4_ 5_____ 6__ 7_ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = zł (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5225 from articles/00108110 from sent61

Text  : Wiele osób nie orientuje się w tych skomplikowanych zagadnieniach .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4________ 5__ 6 7___ 8______________ 9____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5226 from articles/00108110 from sent62

Text  : Dlatego przed zakupem dekodera najlepiej sprawdzić , jakie gniazda wejściowe ma nasz telewizor ,  i  powiedzieć o  tym sprzedawcy ,  który pomoże dobrać odpowiedni sprzęt .
Tokens: 1______ 2____ 3______ 4_______ 5________ 6________ 7 8____ 9______ 10_______ 11 12__ 13_______ 14 15 16________ 17 18_ 19________ 20 21___ 22____ 23____ 24________ 25____ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5227 from articles/00108110 from sent63

Text  : Jeśli nie wiemy , jakie nazwy mają złącza ( gniazda )  w  naszym telewizorze ,  można spróbować je narysować na kartce lub zrobić zdjęcie i  pokazać w  sklepie .
Tokens: 1____ 2__ 3____ 4 5____ 6____ 7___ 8_____ 9 10_____ 11 12 13____ 14_________ 15 16___ 17_______ 18 19_______ 20 21____ 22_ 23____ 24_____ 25 26_____ 27 28_____ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5228 from articles/00108110 from sent64

Text  : Potrzebna antena
Tokens: 1________ 2_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5229 from articles/00108110 from sent65

Text  : Aby odbierać sygnał cyfrowy , potrzebujemy jeszcze anteny .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____ 4______ 5 6___________ 7______ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5230 from articles/00108110 from sent66

Text  : To jednak wbrew pozorom najprostsza sprawa .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4______ 5__________ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5231 from articles/00108110 from sent67

Text  : Do obioru naziemnej telewizji cyfrowej stosuje się bowiem te same anteny ,  które są wykorzystywane do odbioru dotychczasowej telewizji analogowej .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4________ 5_______ 6______ 7__ 8_____ 9_ 10__ 11____ 12 13___ 14 15____________ 16 17_____ 18____________ 19_______ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5232 from articles/00108110 from sent68

Text  : Jeśli zatem do tej pory normalnie odbierali śmy telewizję za pomocą anteny zamontowanej na balkonie lub dachu ,  to nie powinni śmy mieć żadnych kłopotów z  odbiorem sygnału cyfrowego .
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4__ 5___ 6________ 7________ 8__ 9________ 10 11____ 12____ 13__________ 14 15______ 16_ 17___ 18 19 20_ 21_____ 22_ 23__ 24_____ 25______ 26 27______ 28_____ 29_______ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5233 from articles/00108110 from sent69

Text  : Anteny nie musimy nawet ruszać , bo jest on nadawany w  tym samym paśmie co dotychczasowy sygnał analogowy .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4____ 5_____ 6 7_ 8___ 9_ 10______ 11 12_ 13___ 14____ 15 16___________ 17____ 18_______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5234 from articles/00108110 from sent70

Text  : Osoby , które nie mają anteny , kupią ją w  sklepie ze sprzętem telewizyjnym .
Tokens: 1____ 2 3____ 4__ 5___ 6_____ 7 8____ 9_ 10 11_____ 12 13______ 14__________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5235 from articles/00108110 from sent71

Text  : Najlepsza będzie tzw . antena kierunkowa , wieloelementowa , zwłaszcza jeżeli jesteśmy znacznie oddaleni od nadajnika .
Tokens: 1________ 2_____ 3__ 4 5_____ 6_________ 7 8______________ 9 10_______ 11____ 12______ 13______ 14______ 15 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5236 from articles/00108110 from sent72

Text  : Koszt takiej anteny wynosi od kilkudziesięciu do ponad stu złotych .
Tokens: 1____ 2_____ 3_____ 4_____ 5_ 6______________ 7_ 8____ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = złotych (confidence=0.63)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5237 from articles/00108110 from sent73

Text  : Nową antenę musimy skierować na najbliższą stację nadawczą w naszej okolicy (  wykaz nadajników jest na stronie www.emitel.pl )  .
Tokens: 1___ 2_____ 3_____ 4________ 5_ 6_________ 7_____ 8_______ 9 10____ 11_____ 12 13___ 14________ 15__ 16 17_____ 18___________ 19 20

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = www.emitel.pl (confidence=0.91)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5238 from articles/00108110 from sent74

Text  : Możemy też po prostu podpatrzyć , w którą stronę mają skierowane anteny nasi sąsiedzi .
Tokens: 1_____ 2__ 3_ 4_____ 5_________ 6 7 8____ 9_____ 10__ 11________ 12____ 13__ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5239 from articles/00108110 from sent75

Text  : Po podłączeniu anteny trzeba po prostu uruchomić wyszukiwanie programów w  telewizorze .
Tokens: 1_ 2__________ 3_____ 4_____ 5_ 6_____ 7________ 8___________ 9________ 10 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5240 from articles/00108110 from sent76

Text  : Jeżeli nie umiemy sami sobie poradzić z zamontowaniem anteny albo jest to niebezpieczne ,  bo np .  trzeba to zrobić na dachu ,  to trzeba wtedy wezwać instalatora .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4___ 5____ 6_______ 7 8____________ 9_____ 10__ 11__ 12 13___________ 14 15 16 17 18____ 19 20____ 21 22___ 23 24 25____ 26___ 27____ 28_________ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5241 from articles/00108110 from sent77

Text  : Antena zewnętrzna zawsze zapewni lepszy odbiór niż antena wewnętrzna .
Tokens: 1_____ 2_________ 3_____ 4______ 5_____ 6_____ 7__ 8_____ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5242 from articles/00108110 from sent78

Text  : Ale jeśli mieszkamy w pobliżu stacji nadawczych i mamy bardzo mocny sygnał ,  to możemy wybrać wewnętrzne anteny pokojowe .
Tokens: 1__ 2____ 3________ 4 5______ 6_____ 7_________ 8 9___ 10____ 11___ 12____ 13 14 15____ 16____ 17________ 18____ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5243 from articles/00108110 from sent79

Text  : Kosztują około kilkudziesięciu złotych .
Tokens: 1_______ 2____ 3______________ 4______ 5

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #5244 from articles/00108110 from sent80

Text  : Też umożliwią oglądanie naziemnej telewizji cyfrowej .
Tokens: 1__ 2________ 3________ 4________ 5________ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5245 from articles/00108110 from sent81

Text  : Ale antena zewnętrzna oznacza mniejsze ryzyko , że będziemy mieli problem z  odbiorem .
Tokens: 1__ 2_____ 3_________ 4______ 5_______ 6_____ 7 8_ 9_______ 10___ 11_____ 12 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5246 from articles/00108110 from sent82

Text  : Uwaga !
Tokens: 1____ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5247 from articles/00108110 from sent83

Text  : Jeśli teraz , odbierając telewizję analogową , widzimy rozdzielanie się obrazu ,  śnieżenie ,  mamy kłopoty z  głosem -  słowem ,  mamy kiepski odbiór ,  to cyfrowa telewizja też może nie działać .
Tokens: 1____ 2____ 3 4_________ 5________ 6________ 7 8______ 9___________ 10_ 11____ 12 13_______ 14 15__ 16_____ 17 18____ 19 20____ 21 22__ 23_____ 24____ 25 26 27_____ 28_______ 29_ 30__ 31_ 32_____ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5248 from articles/00108110 from sent84

Text  : Przyczyn może być wiele , np . wewnętrzna antena pokojowa może nie odbierać wystarczająco dobrze sygnału -  wtedy musimy kupić zewnętrzną .
Tokens: 1_______ 2___ 3__ 4____ 5 6_ 7 8_________ 9_____ 10______ 11__ 12_ 13______ 14___________ 15____ 16_____ 17 18___ 19____ 20___ 21________ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5249 from articles/00108110 from sent85

Text  : Może też zdarzyć się , że antena zewnętrzna jest uszkodzona lub źle ustawiona albo mamy złamany kabel .
Tokens: 1___ 2__ 3______ 4__ 5 6_ 7_____ 8_________ 9___ 10________ 11_ 12_ 13_______ 14__ 15__ 16_____ 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5250 from articles/00108110 from sent86

Text  : Dlatego warto sprawdzić stan i jakość instalacji .
Tokens: 1______ 2____ 3________ 4___ 5 6_____ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5251 from articles/00108110 from sent87

Text  : W takich sytuacjach może okazać się potrzeba pomoc specjalistów .
Tokens: 1 2_____ 3_________ 4___ 5_____ 6__ 7_______ 8____ 9___________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5252 from articles/00108110 from sent88

Text  : Uwaga na domokrążców
Tokens: 1____ 2_ 3__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5253 from articles/00108110 from sent89

Text  : Michał Kanownik , dyrektor Związku Importerów i Producentów Sprzętu Elektrycznego i  Elektronicznego Branży RTV ,  radzi ,  na co uważać podczas kompletowana sprzętu potrzebnego do odbioru naziemnej telewizji cyfrowej :
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_______ 5______ 6_________ 7 8__________ 9______ 10___________ 11 12_____________ 13____ 14_ 15 16___ 17 18 19 20____ 21_____ 22__________ 23_____ 24_________ 25 26_____ 27_______ 28_______ 29______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Kanownik (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,10] = Związku Importerów i Producentów Sprzętu Elektrycznego (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [12,14] = Elektronicznego Branży RTV (confidence=0.51)
  FalseNegative nam [5,14] = Związku Importerów i Producentów Sprzętu Elektrycznego i Elektronicznego Branży RTV

(ChunkerEvaluator) Sentence #5254 from articles/00108110 from sent90

Text  : * * W przypadku telewizorów ryzyko kupna odbiornika , który nie będzie odbierał naziemnej telewizji cyfrowej ,  jest stosunkowo niewielkie .
Tokens: 1 2 3 4________ 5__________ 6_____ 7____ 8_________ 9 10___ 11_ 12____ 13______ 14_______ 15_______ 16______ 17 18__ 19________ 20________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5255 from articles/00108110 from sent91

Text  : Niemal wszystkie , zwłaszcza te dostępne w większych sieciach ,  są dostosowane do cyfryzacji .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4________ 5_ 6_______ 7 8________ 9_______ 10 11 12_________ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5256 from articles/00108110 from sent92

Text  : Warto uważać podczas kupowania telewizorów przez internet , które np .  są sprowadzane z  zagranicy ,  np .  z  Niemiec .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4________ 5__________ 6____ 7_______ 8 9____ 10 11 12 13_________ 14 15_______ 16 17 18 19 20_____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Niemiec (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5257 from articles/00108110 from sent93

Text  : Może się bowiem okazać , że nie działają one w  systemie MPEG -  4  ,  który u  nas jest wymagany ,  tylko w  systemie MPEG -  2  .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4_____ 5 6_ 7__ 8_______ 9__ 10 11______ 12__ 13 14 15 16___ 17 18_ 19__ 20______ 21 22___ 23 24______ 25__ 26 27 28

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = MPEG - 4 (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [25,25] = MPEG (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [25,27] = MPEG - 2

(ChunkerEvaluator) Sentence #5258 from articles/00108110 from sent94

Text  : A wtedy nie będą odbierały naszej telewizji cyfrowej .
Tokens: 1 2____ 3__ 4___ 5________ 6_____ 7________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5259 from articles/00108110 from sent95

Text  : * * Dużo większy problem jest w przypadku dekoderów .
Tokens: 1 2 3___ 4______ 5______ 6___ 7 8________ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5260 from articles/00108110 from sent96

Text  : Najczęściej kupują je osoby starsze , mniej zamożne i mniej zorientowane w  sprawach technologicznych .
Tokens: 1__________ 2_____ 3_ 4____ 5______ 6 7____ 8______ 9 10___ 11__________ 12 13______ 14______________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5261 from articles/00108110 from sent97

Text  : Dlatego ryzyko , że ktoś sprzeda im nieodpowiedni sprzęt ,  jest większe .
Tokens: 1______ 2_____ 3 4_ 5___ 6______ 7_ 8____________ 9_____ 10 11__ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5262 from articles/00108110 from sent98

Text  : Trzeba np . uważać , żeby nie kupić dekodera DVB -  S  ,  który służy do odbioru telewizji satelitarnej .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4_____ 5 6___ 7__ 8____ 9_______ 10_ 11 12 13 14___ 15___ 16 17_____ 18_______ 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = DVB - S (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5263 from articles/00108110 from sent99

Text  : Do odbioru naszej naziemnej telewizji cyfrowej potrzebny jest dekoder DVB -  T  .
Tokens: 1_ 2______ 3_____ 4________ 5________ 6_______ 7________ 8___ 9______ 10_ 11 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = DVB - T (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5264 from articles/00108110 from sent100

Text  : Należy też uważać , żeby ktoś nie sprzedał nam starszego dekodera obsługującego system obrazu MPEG -  2  .
Tokens: 1_____ 2__ 3_____ 4 5___ 6___ 7__ 8_______ 9__ 10_______ 11______ 12___________ 13____ 14____ 15__ 16 17 18

Chunks:
  FalsePositive nam [15,15] = MPEG (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [15,17] = MPEG - 2

(ChunkerEvaluator) Sentence #5265 from articles/00108110 from sent101

Text  : Musimy mieć taki , który obsługuje system MPEG - 4  i  dźwięk Dolby Digital Plus ,  inaczej określany jako EAC -  3  .
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4 5____ 6________ 7_____ 8___ 9 10 11 12____ 13___ 14_____ 15__ 16 17_____ 18_______ 19__ 20_ 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [8,10] = MPEG - 4 (confidence=0.98)
  TruePositive nam [13,15] = Dolby Digital Plus (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,22] = EAC - 3 (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5266 from articles/00108110 from sent102

Text  : Warto zwrócić uwagę , by dekoder działał w systemie HD .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4 5_ 6______ 7______ 8 9_______ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = HD (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5267 from articles/00108110 from sent103

Text  : To wszystko powinno być napisane na pudełku lub w instrukcji .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4__ 5_______ 6_ 7______ 8__ 9 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5268 from articles/00108110 from sent104

Text  : Najbezpieczniej jest nie kupować takiego sprzętu od domokrążców .
Tokens: 1______________ 2___ 3__ 4______ 5______ 6______ 7_ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5269 from articles/00108110 from sent105

Text  : Można iść do sklepu albo zamówić odpowiedni dekoder w placówce pocztowej lub u  listonosza .
Tokens: 1____ 2__ 3_ 4_____ 5___ 6______ 7_________ 8______ 9 10______ 11_______ 12_ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5270 from articles/00108110 from sent106

Text  : W sklepach lepiej unikać dekoderów , których cena jest bardzo niska i  diametralnie różni się od innych ,  podobnych urządzeń .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4_____ 5________ 6 7______ 8___ 9___ 10____ 11___ 12 13__________ 14___ 15_ 16 17____ 18 19_______ 20______ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5271 from articles/00108110 from sent107

Text  : To może być sygnał ostrzegawczy , że nie spełniają wszystkich wymaganych parametrów .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_____ 5___________ 6 7_ 8__ 9________ 10________ 11________ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5272 from articles/00108110 from sent108

Text  : * * Problem z anteną jest najmniejszy , bo możemy korzystać z  dotychczasowej .
Tokens: 1 2 3______ 4 5_____ 6___ 7__________ 8 9_ 10____ 11_______ 12 13____________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5273 from articles/00108110 from sent109

Text  : Trzeba jednak uważać na naciągaczy , którzy ostatnio pojawiają się w  domach i  oferują usługę „  czyszczenia anten ”  przed odbiorem telewizji cyfrowej .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4_ 5_________ 6 7_____ 8_______ 9________ 10_ 11 12____ 13 14_____ 15____ 16 17_________ 18___ 19 20___ 21______ 22_______ 23______ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5274 from articles/00108110 from sent110

Text  : To oszustwo , nic takiego nie jest potrzebne .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4__ 5______ 6__ 7___ 8________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5275 from articles/00108110 from sent111

Text  : * * Osoby starsze , które nie orientują się dobrze w  tych sprawach ,  powinny poprosić o  pomoc wnuczka ,  syna czy sąsiada .
Tokens: 1 2 3____ 4______ 5 6____ 7__ 8________ 9__ 10____ 11 12__ 13______ 14 15_____ 16______ 17 18___ 19_____ 20 21__ 22_ 23_____ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5276 from articles/00108110 from sent112

Text  : Wtedy na pewno będzie łatwiej w zakupie odpowiedniego sprzętu .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_____ 5______ 6 7______ 8____________ 9______ 10

Chunks:

2016-10-31 14:04:21,418 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 231 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108111.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108111.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5277 from articles/00108111 from sent1

Text  : Manitoba - nowe dziecko Intela
Tokens: 1_______ 2 3___ 4______ 5_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Manitoba (confidence=0.98)
  TruePositive nam [5,5] = Intela (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5278 from articles/00108111 from sent2

Text  : Podczas kongresu GSM w Cannes koncern Intel ma oficjalnie przedstawić najnowszy procesor przeznaczony do telefonów komórkowych ukryty dotychczas pod kryptonimem Manitoba
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4 5_____ 6______ 7____ 8_ 9_________ 10_________ 11_______ 12______ 13__________ 14 15_______ 16_________ 17____ 18________ 19_ 20_________ 21______

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = GSM (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,5] = Cannes (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = Intel (confidence=0.97)
  TruePositive nam [21,21] = Manitoba (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5279 from articles/00108111 from sent3

Text  : Atak na komórki
Tokens: 1___ 2_ 3______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5280 from articles/00108111 from sent4

Text  : Podczas kongresu GSM w Cannes koncern Intel ma oficjalnie przedstawić najnowszy procesor przeznaczony do telefonów komórkowych ukryty dotychczas pod kryptonimem Manitoba
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4 5_____ 6______ 7____ 8_ 9_________ 10_________ 11_______ 12______ 13__________ 14 15_______ 16_________ 17____ 18________ 19_ 20_________ 21______

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = GSM (confidence=0.99)
  TruePositive nam [5,5] = Cannes (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = Intel (confidence=0.97)
  TruePositive nam [21,21] = Manitoba (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5281 from articles/00108111 from sent5

Text  : Szczegóły dotyczące procesora , który nazywać się będzie PXA800F ,  ujawniono w  ubiegłym tygodniu .
Tokens: 1________ 2________ 3________ 4 5____ 6______ 7__ 8_____ 9______ 10 11_______ 12 13______ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PXA800F (confidence=0.60)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5282 from articles/00108111 from sent6

Text  : W nowym chipie zintegrowano procesor skalowalny w technologii XScale ,  pamięć flash i  układ przetwarzający sygnał cyfrowy .
Tokens: 1 2____ 3_____ 4___________ 5_______ 6_________ 7 8__________ 9_____ 10 11____ 12___ 13 14___ 15____________ 16____ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = XScale (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5283 from articles/00108111 from sent7

Text  : - Jeśli spojrzeć na rynek układów do telefonów komórkowych wart jest dziesiątki miliardów dolarów .
Tokens: 1 2____ 3_______ 4_ 5____ 6______ 7_ 8________ 9__________ 10__ 11__ 12________ 13_______ 14_____ 15

Chunks:
  FalseNegative nam [14,14] = dolarów

(ChunkerEvaluator) Sentence #5284 from articles/00108111 from sent8

Text  : Mamy zamiar stać się na tym rynku znaczącym graczem -  powiedział Joel LaValle ,  dyrektor sprzedaży Intela .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4__ 5_ 6__ 7____ 8________ 9______ 10 11________ 12__ 13_____ 14 15______ 16_______ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Joel LaValle (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Intela (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5285 from articles/00108111 from sent9

Text  : Pierwsze modele telefonów wyposażonych w Manitobę mają się pojawić pod koniec tego roku .
Tokens: 1_______ 2_____ 3________ 4___________ 5 6_______ 7___ 8__ 9______ 10_ 11____ 12__ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Manitobę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5286 from articles/00108111 from sent10

Text  : Masowa produkcja ruszy w pierwszej połowie 2004 roku .
Tokens: 1_____ 2________ 3____ 4 5________ 6______ 7___ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5287 from articles/00108111 from sent11

Text  : Koncern ujawnił , że prowadzi negocjacje z pięcioma największymi producentami telefonów na świecie (  Nokia ,  Motorola ,  Samsung ,  Siemens ,  Sony Ericsson )  w  sprawie wykorzystanie najnowszego procesora w  ich produktach .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_ 5_______ 6_________ 7 8_______ 9___________ 10__________ 11_______ 12 13_____ 14 15___ 16 17______ 18 19_____ 20 21_____ 22 23__ 24______ 25 26 27_____ 28___________ 29_________ 30_______ 31 32_ 33________ 34

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Nokia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Motorola (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Samsung (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Siemens (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Sony Ericsson (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5288 from articles/00108111 from sent12

Text  : Dotychczas amerykański gigant dostarczał im pamięci flash i podzespoły wspomagające sterowanie niektórymi elementami telefonów .
Tokens: 1_________ 2__________ 3_____ 4_________ 5_ 6______ 7____ 8 9_________ 10__________ 11________ 12________ 13________ 14_______ 15

Chunks:

2016-10-31 14:04:21,594 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 232 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108112.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108112.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5289 from articles/00108112 from sent1

Text  : Czy Kay przegra kolejny mecz ?
Tokens: 1__ 2__ 3______ 4______ 5___ 6

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kay (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5290 from articles/00108112 from sent2

Text  : Fatalnie wystartowali w XVII edycji Miejskiej Ligi Biznesu mistrzowie z  Kaya .
Tokens: 1_______ 2___________ 3 4___ 5_____ 6________ 7___ 8______ 9_________ 10 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Miejskiej Ligi Biznesu (confidence=0.82)
  TruePositive nam [11,11] = Kaya (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5291 from articles/00108112 from sent3

Text  : Porażka z Orlen Remontem 2 : 4 nie wróży zbyt dobrze na przyszłość .
Tokens: 1______ 2 3____ 4_______ 5 6 7 8__ 9____ 10__ 11____ 12 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Orlen Remontem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5292 from articles/00108112 from sent4

Text  : Zawodnicy Kaya muszą pamiętać , że aby obronić tytuł ,  powinni wziąć się ostro do roboty .
Tokens: 1________ 2___ 3____ 4_______ 5 6_ 7__ 8______ 9____ 10 11_____ 12___ 13_ 14___ 15 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kaya (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5293 from articles/00108112 from sent5

Text  : PIŁKA NOŻNA .
Tokens: 1____ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5294 from articles/00108112 from sent6

Text  : XVII edycja Miejskiej Ligi Biznesu
Tokens: 1___ 2_____ 3________ 4___ 5______

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Miejskiej Ligi Biznesu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5295 from articles/00108112 from sent7

Text  : Czekając na Kaya
Tokens: 1_______ 2_ 3___

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kaya (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5296 from articles/00108112 from sent8

Text  : Mistrzowie ligi przegrali w pierwszym meczu 2 : 4 z  Orlen Remontem .
Tokens: 1_________ 2___ 3________ 4 5________ 6____ 7 8 9 10 11___ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Orlen Remontem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5297 from articles/00108112 from sent9

Text  : To nie wróży zbyt dobrze na przyszłość .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4___ 5_____ 6_ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5298 from articles/00108112 from sent10

Text  : Zawodnicy Kaya muszą pamiętać , że aby obronić tytuł ,  powinni wziąć się ostro do roboty
Tokens: 1________ 2___ 3____ 4_______ 5 6_ 7__ 8______ 9____ 10 11_____ 12___ 13_ 14___ 15 16____

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kaya (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5299 from articles/00108112 from sent11

Text  : Teraz już nie ma żartów .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4_ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5300 from articles/00108112 from sent12

Text  : MLB ostro ruszyła do przodu w każdej z nowo powstałych trzech lig .
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4_ 5_____ 6 7_____ 8 9___ 10________ 11____ 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MLB (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5301 from articles/00108112 from sent13

Text  : Tu każdy mecz jest meczem o wszystko .
Tokens: 1_ 2____ 3___ 4___ 5_____ 6 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5302 from articles/00108112 from sent14

Text  : Najlepiej mógł się o tym przekonać Kay - aktualny mistrz ligi .
Tokens: 1________ 2___ 3__ 4 5__ 6________ 7__ 8 9_______ 10____ 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Kay (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5303 from articles/00108112 from sent15

Text  : W pierwszym pojedynku wypadł słabo , choć jak na najlepszą drużynę poprzedniej edycji ,  nie powinien sobie pozwolić na chwile słabości .
Tokens: 1 2________ 3________ 4_____ 5____ 6 7___ 8__ 9_ 10_______ 11_____ 12_________ 13____ 14 15_ 16______ 17___ 18______ 19 20____ 21______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5304 from articles/00108112 from sent16

Text  : Mistrzostwo w końcu do czegoś zobowiązuje .
Tokens: 1__________ 2 3____ 4_ 5_____ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5305 from articles/00108112 from sent17

Text  : A jedyną formą rehabilitacji są kolejne zwycięstwa i awans w  tabeli .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4____________ 5_ 6______ 7_________ 8 9____ 10 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5306 from articles/00108112 from sent18

Text  : Zadanie czekające Kaya w drugiej kolejce wcale nie jest jednak łatwe .
Tokens: 1______ 2________ 3___ 4 5______ 6______ 7____ 8__ 9___ 10____ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Kaya (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5307 from articles/00108112 from sent19

Text  : Bo o ile otrząsnąć się z pierwszej porażki można stosunkowo łatwo ,  to gorzej może być z  psychiką .
Tokens: 1_ 2 3__ 4________ 5__ 6 7________ 8______ 9____ 10________ 11___ 12 13 14____ 15__ 16_ 17 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5308 from articles/00108112 from sent20

Text  : Dlaczego ?
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5309 from articles/00108112 from sent21

Text  : Najbliższy rywal mistrzów Turbud jest raczej ligowym średniakiem , ale za to potrafiącym sprawić dużą niespodziankę .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4_____ 5___ 6_____ 7______ 8__________ 9 10_ 11 12 13_________ 14_____ 15__ 16___________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Turbud (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5310 from articles/00108112 from sent22

Text  : Jak dużą ?
Tokens: 1__ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5311 from articles/00108112 from sent23

Text  : Taką jak choćby zwycięstwo w poprzedniej edycji nad . .  .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4_________ 5 6__________ 7_____ 8__ 9 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5312 from articles/00108112 from sent24

Text  : Kayem 4 : 3 .
Tokens: 1____ 2 3 4 5

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Kayem (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5313 from articles/00108112 from sent25

Text  : Była to jedyna porażka późniejszych mistrzów w całych rozgrywkach .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4______ 5___________ 6_______ 7 8_____ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5314 from articles/00108112 from sent26

Text  : Michał Pesta i spółka muszą się wziąć do roboty .
Tokens: 1_____ 2____ 3 4_____ 5____ 6__ 7____ 8_ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Pesta (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5315 from articles/00108112 from sent27

Text  : Podobnie jak bramkarz Seweryn Jakubiak , najbardziej utytułowany zawodnik w  historii MLB .
Tokens: 1_______ 2__ 3_______ 4______ 5_______ 6 7__________ 8__________ 9_______ 10 11______ 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Seweryn Jakubiak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = MLB (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5316 from articles/00108112 from sent28

Text  : Zdobywał już przecież tytuły mistrzowskie po dwa razy występując w  barwach PEC-u i  Boro .
Tokens: 1_______ 2__ 3_______ 4_____ 5___________ 6_ 7__ 8___ 9_________ 10 11_____ 12___ 13 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = PEC-u (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Boro (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5317 from articles/00108112 from sent29

Text  : Piąte złoto dorzucił już jako gracz Kaya .
Tokens: 1____ 2____ 3_______ 4__ 5___ 6____ 7___ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Kaya (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5318 from articles/00108112 from sent30

Text  : Więc i dla niego jest to ważny mecz .
Tokens: 1___ 2 3__ 4____ 5___ 6_ 7____ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5319 from articles/00108112 from sent31

Text  : Drugi tytuł z tą samą drużyną ciągle jest do wygrania .
Tokens: 1____ 2____ 3 4_ 5___ 6______ 7_____ 8___ 9_ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5320 from articles/00108112 from sent32

Text  : Terminarz II kolejki
Tokens: 1________ 2_ 3______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5321 from articles/00108112 from sent33

Text  : sobota 15 lutego
Tokens: 1_____ 2_ 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5322 from articles/00108112 from sent34

Text  : godz . 15 Euroserwis - Zakłady Mięsne
Tokens: 1___ 2 3_ 4_________ 5 6______ 7_____

Chunks:
  FalsePositive nam [4,7] = Euroserwis - Zakłady Mięsne (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [4,4] = Euroserwis
  FalseNegative nam [6,7] = Zakłady Mięsne

(ChunkerEvaluator) Sentence #5323 from articles/00108112 from sent35

Text  : godz . 16 Wodociągi - Dream Team
Tokens: 1___ 2 3_ 4________ 5 6____ 7___

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Wodociągi (confidence=0.97)
  TruePositive nam [6,7] = Dream Team (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5324 from articles/00108112 from sent36

Text  : godz . 17 Vectra - Telekomunikacja
Tokens: 1___ 2 3_ 4_____ 5 6______________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Vectra (confidence=0.73)
  FalseNegative nam [6,6] = Telekomunikacja

(ChunkerEvaluator) Sentence #5325 from articles/00108112 from sent37

Text  : godz . 18 Orlen Eltech - Orlen Ochrona
Tokens: 1___ 2 3_ 4____ 5_____ 6 7____ 8______

Chunks:
  FalsePositive nam [4,8] = Orlen Eltech - Orlen Ochrona (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,5] = Orlen Eltech
  FalseNegative nam [7,8] = Orlen Ochrona

(ChunkerEvaluator) Sentence #5326 from articles/00108112 from sent38

Text  : godz . 19 Orlen Remont - Kluge
Tokens: 1___ 2 3_ 4____ 5_____ 6 7____

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Orlen Remont (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = Kluge (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5327 from articles/00108112 from sent39

Text  : godz . 20 Tekobud - Orlen
Tokens: 1___ 2 3_ 4______ 5 6____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Tekobud (confidence=0.84)
  TruePositive nam [6,6] = Orlen (confidence=0.82)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5328 from articles/00108112 from sent40

Text  : niedziela 16 lutego
Tokens: 1________ 2_ 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5329 from articles/00108112 from sent41

Text  : godz . 15 Dream Team - Zakłady Mięsne
Tokens: 1___ 2 3_ 4____ 5___ 6 7______ 8_____

Chunks:
  FalsePositive nam [4,8] = Dream Team - Zakłady Mięsne (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [4,5] = Dream Team
  FalseNegative nam [7,8] = Zakłady Mięsne

(ChunkerEvaluator) Sentence #5330 from articles/00108112 from sent42

Text  : godz . 16 Orlen Mechanika - Beton Stal
Tokens: 1___ 2 3_ 4____ 5________ 6 7____ 8___

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Orlen Mechanika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Beton Stal (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5331 from articles/00108112 from sent43

Text  : godz 17 Radio Plus - DEC
Tokens: 1___ 2_ 3____ 4___ 5 6__

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Radio Plus (confidence=0.73)
  TruePositive nam [6,6] = DEC (confidence=0.89)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5332 from articles/00108112 from sent44

Text  : godz . 18 Stangpol - Naftoremont
Tokens: 1___ 2 3_ 4_______ 5 6__________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Stangpol (confidence=0.97)
  TruePositive nam [6,6] = Naftoremont (confidence=0.54)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5333 from articles/00108112 from sent45

Text  : godz . 19 Kay - Turbud
Tokens: 1___ 2 3_ 4__ 5 6_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kay (confidence=0.94)
  TruePositive nam [6,6] = Turbud (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5334 from articles/00108112 from sent46

Text  : godz . 20 Oldboys - Nasze Miasto Płock
Tokens: 1___ 2 3_ 4______ 5 6____ 7_____ 8____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Oldboys (confidence=0.92)
  TruePositive nam [6,8] = Nasze Miasto Płock (confidence=0.58)

2016-10-31 14:04:21,733 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 233 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108113.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108113.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5335 from articles/00108113 from sent1

Text  : Sylwetki nauczycieli
Tokens: 1_______ 2__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5336 from articles/00108113 from sent2

Text  : Robert Urbański , Eimear Kelly i Martin Clarke
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_____ 5____ 6 7_____ 8_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Robert Urbański (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Eimear Kelly (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,8] = Martin Clarke (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5337 from articles/00108113 from sent3

Text  : Robert Urbański
Tokens: 1_____ 2_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Robert Urbański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5338 from articles/00108113 from sent4

Text  : Polski Kanadyjczyk , a może kanadyjski Polak .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4 5___ 6_________ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Polak (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Polski Kanadyjczyk (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [2,2] = Kanadyjczyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #5339 from articles/00108113 from sent5

Text  : Dobrze mu u nas , szczególnie z dziewczyną Karoliną .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4__ 5 6__________ 7 8_________ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Karoliną (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5340 from articles/00108113 from sent6

Text  : Co tydzień w naszej „ Gazecie Praca " ( w  poniedziałki )  i  w  „  Kujonie 3miejskim "  (  we wtorki )  ukazuje się pisana przez niego i  Eimear po angielsku historii sióstr Patrycji i  Wiktorii Gembek
Tokens: 1_ 2______ 3 4_____ 5 6______ 7____ 8 9 10 11__________ 12 13 14 15 16_____ 17_______ 18 19 20 21____ 22 23_____ 24_ 25____ 26___ 27___ 28 29____ 30 31_______ 32______ 33____ 34______ 35 36______ 37____

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Gazecie Praca (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Kujonie 3miejskim (confidence=0.72)
  TruePositive nam [29,29] = Eimear (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,34] = Patrycji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [36,37] = Wiktorii Gembek (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5341 from articles/00108113 from sent7

Text  : ( okulary )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5342 from articles/00108113 from sent8

Text  : Eimear Kelly
Tokens: 1_____ 2____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Eimear Kelly (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5343 from articles/00108113 from sent9

Text  : Irlandka .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Irlandka

(ChunkerEvaluator) Sentence #5344 from articles/00108113 from sent10

Text  : Mieszka w Gdańsku z mężem Polakiem i dziećmi .
Tokens: 1______ 2 3______ 4 5____ 6_______ 7 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Gdańsku (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,6] = Polakiem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5345 from articles/00108113 from sent11

Text  : Ma kartę stałego pobytu , bo wiedziała , komu podać pod biurkiem butelkę dobrego wina .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4_____ 5 6_ 7________ 8 9___ 10___ 11_ 12______ 13_____ 14_____ 15__ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5346 from articles/00108113 from sent12

Text  : Współautorka sagi sióstr Gembek .
Tokens: 1___________ 2___ 3_____ 4_____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Gembek (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5347 from articles/00108113 from sent13

Text  : Świetnie czuje się w naszych pociągach
Tokens: 1_______ 2____ 3__ 4 5______ 6________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5348 from articles/00108113 from sent14

Text  : Martin Clarke
Tokens: 1_____ 2_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Martin Clarke (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5349 from articles/00108113 from sent15

Text  : Szkot mieszkający w Trójmieście ze swoją dziewczyną Renee Rozumilowicz (  Amerykanka polskiego pochodzenia )  .
Tokens: 1____ 2__________ 3 4__________ 5_ 6____ 7_________ 8____ 9___________ 10 11________ 12_______ 13_________ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Trójmieście (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,9] = Renee Rozumilowicz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Szkot
  FalseNegative nam [11,11] = Amerykanka

(ChunkerEvaluator) Sentence #5350 from articles/00108113 from sent16

Text  : Najbardziej w Polsce brakuje mu pubów , chociaż odpowiednio wyspiarską atmosferę odnajduje w  sopockim Language Pubie
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4______ 5_ 6____ 7 8______ 9__________ 10________ 11_______ 12_______ 13 14______ 15______ 16___

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Language Pubie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5351 from articles/00108113 from sent17

Text  : ( krótkie włosy , no glasses )
Tokens: 1 2______ 3____ 4 5_ 6______ 7

Chunks:

2016-10-31 14:04:21,785 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 234 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108117.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108117.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5352 from articles/00108117 from sent1

Text  : Krewni i znajomi Warmiaka
Tokens: 1_____ 2 3______ 4_______

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Warmiaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5353 from articles/00108117 from sent2

Text  : Za sześć zł możemy pomóc ratować jedne z piękniejszych i  najbardziej zagrożonych wyginięciem drapieżników na świecie .
Tokens: 1_ 2____ 3_ 4_____ 5____ 6______ 7____ 8 9____________ 10 11_________ 12_________ 13_________ 14__________ 15 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zł (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5354 from articles/00108117 from sent3

Text  : Tyle kosztuje breloczek z okiem tygrysa , który od dziś można kupić w  gdańskim zoo .
Tokens: 1___ 2_______ 3________ 4 5____ 6______ 7 8____ 9_ 10__ 11___ 12___ 13 14______ 15_ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5355 from articles/00108117 from sent4

Text  : Na wolności żyje obecnie pięć podgatunków tygrysa .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4______ 5___ 6__________ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5356 from articles/00108117 from sent5

Text  : Największy z nich to tygrys syberyjski .
Tokens: 1_________ 2 3___ 4_ 5_____ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5357 from articles/00108117 from sent6

Text  : Długość jego ciała może wynosić do 3 metrów ( bez ogona -  ten może mierzyć kolejny metr !  )  ,  waga -  około 300 kilogramów .
Tokens: 1______ 2___ 3____ 4___ 5______ 6_ 7 8_____ 9 10_ 11___ 12 13_ 14__ 15_____ 16_____ 17__ 18 19 20 21__ 22 23___ 24_ 25________ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5358 from articles/00108117 from sent7

Text  : Największy zbadany okaz tygrysa syberyjskiego ważył aż 384 kg .
Tokens: 1_________ 2______ 3___ 4______ 5____________ 6____ 7_ 8__ 9_ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5359 from articles/00108117 from sent8

Text  : Taki drapieżnik dziennie musi zjeść około 10 kilogramów mięsa .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4___ 5____ 6____ 7_ 8_________ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5360 from articles/00108117 from sent9

Text  : Ale podczas jednego posiłku potrafi przegryźć nawet czterokrotnie większą porcję .
Tokens: 1__ 2______ 3______ 4______ 5______ 6________ 7____ 8____________ 9______ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5361 from articles/00108117 from sent10

Text  : Szczękami jest w stanie zmiażdżyć kręgosłup dzika .
Tokens: 1________ 2___ 3 4_____ 5________ 6________ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5362 from articles/00108117 from sent11

Text  : Samce tygrysów żyją samotnie , młodymi opiekują się samice .
Tokens: 1____ 2_______ 3___ 4_______ 5 6______ 7_______ 8__ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5363 from articles/00108117 from sent12

Text  : Oprócz tygrysów syberyjskich , na wolności żyją jeszcze bengalskie ,  indochińskie ,  południowochińskie i  sumatrzańskie .
Tokens: 1_____ 2_______ 3___________ 4 5_ 6_______ 7___ 8______ 9_________ 10 11__________ 12 13________________ 14 15___________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5364 from articles/00108117 from sent13

Text  : Są mniejsze , różnią się umaszczeniem i układem pręgowanych pasów .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_____ 5__ 6___________ 7 8______ 9__________ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5365 from articles/00108117 from sent14

Text  : Tygrys południowochiński został już praktycznie przetrzebiony - na wolności żyje zaledwie kilkadziesiąt jego sztuk .
Tokens: 1_____ 2________________ 3_____ 4__ 5__________ 6____________ 7 8_ 9_______ 10__ 11______ 12___________ 13__ 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5366 from articles/00108117 from sent15

Text  : Trzy rodzaje tygrysów zostały już całkowicie wytępione - balijski ,  kaspijski oraz jawajski (  ostatni reprezentanci tego podgatunku zniknęli w  latach 70 .  i  80 .  )
Tokens: 1___ 2______ 3_______ 4______ 5__ 6_________ 7________ 8 9_______ 10 11_______ 12__ 13______ 14 15_____ 16___________ 17__ 18________ 19______ 20 21____ 22 23 24 25 26 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5367 from articles/00108117 from sent16

Text  : W gdańskim zoo żyje tygrys syberyjski o imieniu Warmiak .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4___ 5_____ 6_________ 7 8______ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Warmiak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5368 from articles/00108117 from sent17

Text  : Ma 15 lat , przyjechał do Gdańska z ogrodu w  Braniewie .
Tokens: 1_ 2_ 3__ 4 5_________ 6_ 7______ 8 9_____ 10 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Gdańska (confidence=0.95)
  TruePositive nam [11,11] = Braniewie (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:21,856 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 235 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108121.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108121.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5369 from articles/00108121 from sent1

Text  : 100 euro jako łapówka ?
Tokens: 1__ 2___ 3___ 4______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = euro (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5370 from articles/00108121 from sent2

Text  : Kierowca z promilami chciał się wykupić
Tokens: 1_______ 2 3________ 4_____ 5__ 6______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5371 from articles/00108121 from sent3

Text  : 50 - letni kierowca renault za pomocą łapówki chciał uniknąć odpowiedzialności za popełnione wykroczenie drogowe .
Tokens: 1_ 2 3____ 4_______ 5______ 6_ 7_____ 8______ 9_____ 10_____ 11_______________ 12 13________ 14_________ 15_____ 16

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = renault

(ChunkerEvaluator) Sentence #5372 from articles/00108121 from sent4

Text  : Trafił do policyjnego aresztu .
Tokens: 1_____ 2_ 3__________ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5373 from articles/00108121 from sent5

Text  : Teraz za swoje postępowanie odpowie przed sądem .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4___________ 5______ 6____ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5374 from articles/00108121 from sent6

Text  : W poniedziałek około godziny 14 na drodze krajowej numer 61 niedaleko miejscowości Karwowo patrol ruchu drogowego zatrzymał do kontroli kierowcę renault .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4______ 5_ 6_ 7_____ 8_______ 9____ 10 11_______ 12__________ 13_____ 14____ 15___ 16_______ 17_______ 18 19______ 20______ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Karwowo (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [21,21] = renault

(ChunkerEvaluator) Sentence #5375 from articles/00108121 from sent7

Text  : Interwencja nie była przypadkowa , wcześniej kierowca wyprzedził w zakazanym miejscu .
Tokens: 1__________ 2__ 3___ 4__________ 5 6________ 7_______ 8_________ 9 10_______ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5376 from articles/00108121 from sent8

Text  : Ponadto podczas kontroli wyszło na jaw , że 50 -  letni kierowca był pod wpływem alkoholu .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4_____ 5_ 6__ 7 8_ 9_ 10 11___ 12______ 13_ 14_ 15_____ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5377 from articles/00108121 from sent9

Text  : Badanie alkomatem wykazało w jego organizmie ponad 0 , 2  promila .
Tokens: 1______ 2________ 3_______ 4 5___ 6_________ 7____ 8 9 10 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5378 from articles/00108121 from sent10

Text  : Gdy mieszkaniec powiatu sejneńskiego usłyszał od funkcjonariusza , że za wykroczenie w  ruchu drogowym zostanie ukarany mandatem oraz zostanie mu zatrzymane prawo jazdy za kierowanie pojazdem pod wpływem alkoholu ,  postanowił załatwić sprawę w  inny sposób .
Tokens: 1__ 2__________ 3______ 4___________ 5_______ 6_ 7______________ 8 9_ 10 11_________ 12 13___ 14______ 15______ 16_____ 17______ 18__ 19______ 20 21________ 22___ 23___ 24 25________ 26______ 27_ 28_____ 29______ 30 31________ 32______ 33____ 34 35__ 36____ 37

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = sejneńskiego (confidence=0.66)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5379 from articles/00108121 from sent11

Text  : Mimo powtarzanych przez policjantów ostrzeżeń starał się namówić ich do odstąpienia od ukarania ,  oferując w  zamian 100 euro .
Tokens: 1___ 2___________ 3____ 4__________ 5________ 6_____ 7__ 8______ 9__ 10 11_________ 12 13______ 14 15______ 16 17____ 18_ 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = euro (confidence=0.94)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5380 from articles/00108121 from sent12

Text  : W związku z tym kierowca został zatrzymany i trafił do policyjnego aresztu .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5_______ 6_____ 7_________ 8 9_____ 10 11_________ 12_____ 13

Chunks:

2016-10-31 14:04:21,915 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 236 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108123.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108123.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5381 from articles/00108123 from sent1

Text  : Zarobili na mandatach 4 , 5 mln zł .
Tokens: 1_______ 2_ 3________ 4 5 6 7__ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5382 from articles/00108123 from sent2

Text  : Czy straż miejska jest potrzebna ?
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4___ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5383 from articles/00108123 from sent3

Text  : Czy straż miejska jest potrzebna i czy nie karze mieszkańców zbyt surowo ?
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4___ 5________ 6 7__ 8__ 9____ 10_________ 11__ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5384 from articles/00108123 from sent4

Text  : Dyskutowano o tym dziś w Poznaniu .
Tokens: 1__________ 2 3__ 4___ 5 6_______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Poznaniu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5385 from articles/00108123 from sent5

Text  : - Będziemy zbierać podpisy w sprawie likwidacji straży miejskiej .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4______ 5 6______ 7_________ 8_____ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5386 from articles/00108123 from sent6

Text  : Chcemy , by włodarze miast , w tym także Poznania zastanowili się ,  czy taka jednostka jest potrzebna .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4_______ 5____ 6 7 8__ 9____ 10______ 11_________ 12_ 13 14_ 15__ 16_______ 17__ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Poznania (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5387 from articles/00108123 from sent7

Text  : Uważamy , że wszystkie jej zadania może przejąć policja -  mówił dziś na konferencji prasowej poseł Ruchu Palikota Maciej Banaszak .
Tokens: 1______ 2 3_ 4________ 5__ 6______ 7___ 8______ 9______ 10 11___ 12__ 13 14_________ 15______ 16___ 17___ 18______ 19____ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [17,18] = Ruchu Palikota (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Maciej Banaszak (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5388 from articles/00108123 from sent8

Text  : Dodał , że jest to akcja ogólnopolska , która ma wywołać dyskusję na temat sensu istnienia i  zasad funkcjonowania municypalnych .
Tokens: 1____ 2 3_ 4___ 5_ 6____ 7___________ 8 9____ 10 11_____ 12______ 13 14___ 15___ 16_______ 17 18___ 19____________ 20___________ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5389 from articles/00108123 from sent9

Text  : - Jeżeli okaże się , że straż jest potrzebna i  ma zostać ,  to powinna mieć zmienione uprawnienia tak ,  by nie mogła karać kierowców ,  bo w  tej chwili za bardzo się na tym skupia .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4__ 5 6_ 7____ 8___ 9________ 10 11 12____ 13 14 15_____ 16__ 17_______ 18_________ 19_ 20 21 22_ 23___ 24___ 25_______ 26 27 28 29_ 30____ 31 32____ 33_ 34 35_ 36____ 37

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5390 from articles/00108123 from sent10

Text  : Będziemy wnioskować o zmianę prawa - podkreślał Banaszak .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4_____ 5____ 6 7_________ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Banaszak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5391 from articles/00108123 from sent11

Text  : Niepotrzebni ?
Tokens: 1___________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5392 from articles/00108123 from sent12

Text  : Interweniowali 70 tys . razy
Tokens: 1_____________ 2_ 3__ 4 5___

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5393 from articles/00108123 from sent13

Text  : Pomysł , by zlikwidować w naszym mieście straż miejską nie jest nowy .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4__________ 5 6_____ 7______ 8____ 9______ 10_ 11__ 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5394 from articles/00108123 from sent14

Text  : Wcześniej podpisy za jej likwidacją zbierało Stowarzyszenie Tak dla Poznania .
Tokens: 1________ 2______ 3_ 4__ 5_________ 6_______ 7_____________ 8__ 9__ 10______ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [7,8] = Stowarzyszenie Tak (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [10,10] = Poznania (confidence=0.61)
  FalseNegative nam [8,10] = Tak dla Poznania

(ChunkerEvaluator) Sentence #5395 from articles/00108123 from sent15

Text  : Organizacja planowała przeprowadzenie referendum , a likwidacja municypalnych była jednym z  jej postulatów .
Tokens: 1__________ 2________ 3______________ 4_________ 5 6 7_________ 8____________ 9___ 10____ 11 12_ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5396 from articles/00108123 from sent16

Text  : Udało się zebrać 31 tys . podpisów , ale wymagane do referendum było 42 ,  5  tys .
Tokens: 1____ 2__ 3_____ 4_ 5__ 6 7_______ 8 9__ 10______ 11 12________ 13__ 14 15 16 17_ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5397 from articles/00108123 from sent17

Text  : Wygląda na to , że również w tej chwili strażnicy nie mają się czego obawiać .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4 5_ 6______ 7 8__ 9_____ 10_______ 11_ 12__ 13_ 14___ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5398 from articles/00108123 from sent18

Text  : Już godzinę po konferencji u Banaszaka , wiceprezydent Tomasz Kayser wyraził zadowolenie z  pracy podległej mu jednostki .
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4__________ 5 6________ 7 8____________ 9_____ 10____ 11_____ 12_________ 13 14___ 15_______ 16 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Banaszaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Tomasz Kayser (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5399 from articles/00108123 from sent19

Text  : - W ciągu tego roku poznańscy strażnicy interweniowali 70 tys .  razy .
Tokens: 1 2 3____ 4___ 5___ 6________ 7________ 8_____________ 9_ 10_ 11 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5400 from articles/00108123 from sent20

Text  : Tylko połowa tych interwencji dotyczyła komunikacji .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4__________ 5________ 6__________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5401 from articles/00108123 from sent21

Text  : Nie wyobrażam sobie , by wszystkie drobniejsze sprawy , najczęściej porządkowe realizowała policja -  tłumaczył wiceprezydent .
Tokens: 1__ 2________ 3____ 4 5_ 6________ 7__________ 8_____ 9 10_________ 11________ 12_________ 13_____ 14 15_______ 16___________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5402 from articles/00108123 from sent22

Text  : Z kolei , szef straży miejskiej przedstawił szczegółowe sprawozdanie z  działalności podwładnych za miniony rok .
Tokens: 1 2____ 3 4___ 5_____ 6________ 7__________ 8__________ 9___________ 10 11__________ 12_________ 13 14_____ 15_ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5403 from articles/00108123 from sent23

Text  : Wynika z niego , że najwięcej interwencji , aż 15 tysięcy ,  dotyczyło źle zaparkowanych samochodów .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4 5_ 6________ 7__________ 8 9_ 10 11_____ 12 13_______ 14_ 15___________ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5404 from articles/00108123 from sent24

Text  : - Pokutuje opinia , że tam , gdzie oznakowanie jest niewyraźne ,  strażnicy na potęgę wystawiają mandaty ,  ale tak nie jest .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4 5_ 6__ 7 8____ 9__________ 10__ 11________ 12 13_______ 14 15____ 16________ 17_____ 18 19_ 20_ 21_ 22__ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5405 from articles/00108123 from sent25

Text  : Wręcz przeciwnie , jeżeli widzimy , że w jakimś miejscu ilość mandatów wzrasta ,  to staramy się zmienić tę sytuację -  tłumaczył Kayser .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_____ 5______ 6 7_ 8 9_____ 10_____ 11___ 12______ 13_____ 14 15 16_____ 17_ 18_____ 19 20______ 21 22_______ 23____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Kayser (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5406 from articles/00108123 from sent26

Text  : Zarobili na mandatach 4 , 5 mln zł
Tokens: 1_______ 2_ 3________ 4 5 6 7__ 8_

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5407 from articles/00108123 from sent27

Text  : Według Banaszaka , straż miejska za dużo wystawia mandatów za przekroczenie prędkości .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4____ 5______ 6_ 7___ 8_______ 9_______ 10 11___________ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Banaszaka (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5408 from articles/00108123 from sent28

Text  : - Zarobili w tym roku na mandatach 4 , 5  mln zł .
Tokens: 1 2_______ 3 4__ 5___ 6_ 7________ 8 9 10 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5409 from articles/00108123 from sent29

Text  : Z tego 4 mln to mandaty za wykroczenia w komunikacji -  mówi Banaszak .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5_ 6______ 7_ 8__________ 9 10_________ 11 12__ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Banaszak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5410 from articles/00108123 from sent30

Text  : Straż miejska broniła się jednak , tłumacząc , że ma tylko dwa fotoradary ,  a  na swojej stronie informuje mieszkańców ,  gdzie się znajdują .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4__ 5_____ 6 7________ 8 9_ 10 11___ 12_ 13________ 14 15 16 17____ 18_____ 19_______ 20_________ 21 22___ 23_ 24______ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5411 from articles/00108123 from sent31

Text  : - Są umieszczane w miejscach newralgicznych , tam gdzie dochodzi do dużej liczby wypadków i  to działa ,  kierowcy zdejmują nogę z  gazu -  bronił strażników Kayser .
Tokens: 1 2_ 3__________ 4 5________ 6_____________ 7 8__ 9____ 10______ 11 12___ 13____ 14______ 15 16 17____ 18 19______ 20______ 21__ 22 23__ 24 25____ 26________ 27____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Kayser (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5412 from articles/00108123 from sent32

Text  : Łącznie w ciągu minionego roku straż miejska ukarała 56 tys .  osób .
Tokens: 1______ 2 3____ 4________ 5___ 6____ 7______ 8______ 9_ 10_ 11 12__ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5413 from articles/00108123 from sent33

Text  : Z tego 11 tys . dostało tylko pouczenia .
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5 6______ 7____ 8________ 9

Chunks:

2016-10-31 14:04:22,073 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 237 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108125.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108125.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5414 from articles/00108125 from sent1

Text  : Zdeprawowani policjanci , którzy biorą w łapę i nadużywają władzy ,  czyli „  Drogówka ”  od piątku w  kinach
Tokens: 1___________ 2_________ 3 4_____ 5____ 6 7___ 8 9_________ 10____ 11 12___ 13 14______ 15 16 17____ 18 19____

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Drogówka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5415 from articles/00108125 from sent2

Text  : W piątek 1 lutego na ekrany kin wchodzi najnowszy film Wojciecha Smarzowskiego .
Tokens: 1 2_____ 3 4_____ 5_ 6_____ 7__ 8______ 9________ 10__ 11_______ 12___________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Wojciecha Smarzowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5416 from articles/00108125 from sent3

Text  : Jeszcze przed premierą „ Drogówka ” wzbudza niemniejsze kontrowersje niż „  Róża ”  czy „  Dom zły ”  ,  czyli poprzednie dzieła tego twórcy .
Tokens: 1______ 2____ 3_______ 4 5_______ 6 7______ 8__________ 9___________ 10_ 11 12__ 13 14_ 15 16_ 17_ 18 19 20___ 21________ 22____ 23__ 24____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Drogówka (confidence=0.99)
  TruePositive nam [12,12] = Róża (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Dom zły (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5417 from articles/00108125 from sent4

Text  : I tym razem reżyser postawił na sprawdzoną obsadę .
Tokens: 1 2__ 3____ 4______ 5_______ 6_ 7_________ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5418 from articles/00108125 from sent5

Text  : Na ekranie zobaczymy więc m . in . Mariana Dziędziela ,  Bartłomieja Topę ,  Arkadiusza Jakubiaka czy Marcina Dorocińskiego .
Tokens: 1_ 2______ 3________ 4___ 5 6 7_ 8 9______ 10________ 11 12_________ 13__ 14 15________ 16_______ 17_ 18_____ 19___________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Mariana Dziędziela (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Bartłomieja Topę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Arkadiusza Jakubiaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Marcina Dorocińskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5419 from articles/00108125 from sent6

Text  : W Częstochowie film wyświetlać będą Cinema City Wolność oraz Cinema City Galeria Jurajska .
Tokens: 1 2___________ 3___ 4_________ 5___ 6_____ 7___ 8______ 9___ 10____ 11__ 12_____ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Częstochowie (confidence=0.98)
  TruePositive nam [6,8] = Cinema City Wolność (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,13] = Cinema City Galeria Jurajska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5420 from articles/00108125 from sent7

Text  : Warszawa w filmie Smarzowskiego chleje na umór i rzyga ,  klei się brudem ,  śmierdzi i  odrzuca .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4____________ 5_____ 6_ 7___ 8 9____ 10 11__ 12_ 13____ 14 15______ 16 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Warszawa (confidence=0.91)
  TruePositive nam [4,4] = Smarzowskiego (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5421 from articles/00108125 from sent8

Text  : Czy to jedynie miasto zdeprawowanych policjantów z tytułowej „ drogówki ”  czy raczej stolica perwersyjnie uniwersalna ,  niechcianie prawdziwa ,  tyle że oglądana z  perspektywy śmietnika ,  zapitej speluny albo burdelu ?
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4_____ 5_____________ 6__________ 7 8________ 9 10______ 11 12_ 13____ 14_____ 15__________ 16_________ 17 18_________ 19_______ 20 21__ 22 23______ 24 25_________ 26_______ 27 28_____ 29_____ 30__ 31_____ 32

Chunks:
  FalseNegative nam [10,10] = drogówki

(ChunkerEvaluator) Sentence #5422 from articles/00108125 from sent9

Text  : Gliniarze z „ drogówki ” robią dokładnie to , czego po gliniarzach z  „  drogówki ”  spodziewać się można -  biorą w  łapę ,  dają się ochoczo korumpować ,  żerują na ludzkiej naiwności (  w  końcu „  suszarka ”  może pokazać przekroczenie prędkości nawet wtedy ,  gdy go nie było )  i  głupocie .
Tokens: 1________ 2 3 4_______ 5 6____ 7________ 8_ 9 10___ 11 12_________ 13 14 15______ 16 17________ 18_ 19___ 20 21___ 22 23__ 24 25__ 26_ 27_____ 28________ 29 30____ 31 32______ 33_______ 34 35 36___ 37 38______ 39 40__ 41_____ 42___________ 43_______ 44___ 45___ 46 47_ 48 49_ 50__ 51 52 53______ 54

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = drogówki
  FalseNegative nam [15,15] = drogówki

(ChunkerEvaluator) Sentence #5423 from articles/00108125 from sent10

Text  : Tworzą coś w rodzaju samozwańczej , kumpelskiej brygady połączonej tym ,  co łączy najmocniej :  wspólnym grzechem .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4______ 5___________ 6 7__________ 8______ 9_________ 10_ 11 12 13___ 14________ 15 16______ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5424 from articles/00108125 from sent11

Text  : Solidarnie więc wyciągają ręce po łapówki , solidarnie upijają się po pracy (  albo w  pracy )  i  peregrynują po warszawskich domach rozpusty .
Tokens: 1_________ 2___ 3________ 4___ 5_ 6______ 7 8_________ 9______ 10_ 11 12___ 13 14__ 15 16___ 17 18 19_________ 20 21__________ 22____ 23______ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5425 from articles/00108125 from sent12

Text  : Łączą ich pożyczki , zdrady ( np . z żoną kolegi )  i  romanse (  np .  z  koleżanką z  pracy )  ,  ale też niechęć do tych ,  którzy w  policyjnej hierarchii stoją „  na górze ”  .
Tokens: 1____ 2__ 3_______ 4 5_____ 6 7_ 8 9 10__ 11____ 12 13 14_____ 15 16 17 18 19_______ 20 21___ 22 23 24_ 25_ 26_____ 27 28__ 29 30____ 31 32________ 33________ 34___ 35 36 37___ 38 39

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5426 from articles/00108125 from sent13

Text  : Jeśli świat , który z naturalistycznym pazurem pokazuje Smarzowski ,  traktować jak metaforę ,  jakie będą wnioski ?
Tokens: 1____ 2____ 3 4____ 5 6_______________ 7______ 8_______ 9_________ 10 11_______ 12_ 13______ 14 15___ 16__ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Smarzowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5427 from articles/00108125 from sent14

Text  : Żyjemy w kraju ludzi seksualnie niespełnionych i wygłodniałych , gotowych na niemal wszystko dla paruset złotych ,  lojalnych wobec siebie tylko do momentu ,  gdy na drodze lojalności stanie swój własny ,  egoistyczny interes .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4____ 5_________ 6_____________ 7 8____________ 9 10______ 11 12____ 13______ 14_ 15_____ 16_____ 17 18_______ 19___ 20____ 21___ 22 23_____ 24 25_ 26 27____ 28________ 29____ 30__ 31____ 32 33_________ 34_____ 35

Chunks:
  FalseNegative nam [16,16] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #5428 from articles/00108125 from sent15

Text  : Ale jest w tych bohaterach - nas ? - coś jeszcze :  jakieś odwieczne upokorzenie ,  nieuleczalny ,  polski kompleks ,  świadomość poniżenia ,  które trzeba sobie wynagrodzić .
Tokens: 1__ 2___ 3 4___ 5_________ 6 7__ 8 9 10_ 11_____ 12 13____ 14_______ 15_________ 16 17__________ 18 19____ 20______ 21 22________ 23_______ 24 25___ 26____ 27___ 28_________ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5429 from articles/00108125 from sent16

Text  : Oczywiście władzą , którą w „ Drogówce ” dają pieniądze ,  seks ,  zwierzchnictwo w  pracy albo nawet płeć czy „  mocna głowa ”  pozwalająca wypić więcej niż innym .
Tokens: 1_________ 2_____ 3 4____ 5 6 7_______ 8 9___ 10_______ 11 12__ 13 14____________ 15 16___ 17__ 18___ 19__ 20_ 21 22___ 23___ 24 25_________ 26___ 27____ 28_ 29___ 30

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Drogówce (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5430 from articles/00108125 from sent17

Text  : Chyba jeszcze nigdy Smarzowski nie oferował widzowi tak szalonej ,  filmowej jazdy bez trzymanki :  „  Drogówka ”  opływa wódą ,  krwią i  spermą w  sposób ,  który dla bardziej wrażliwych widzów może być trudny do wytrzymania .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4_________ 5__ 6_______ 7______ 8__ 9_______ 10 11______ 12___ 13_ 14_______ 15 16 17______ 18 19____ 20__ 21 22___ 23 24____ 25 26____ 27 28___ 29_ 30______ 31________ 32____ 33__ 34_ 35____ 36 37_________ 38

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Smarzowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Drogówka (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5431 from articles/00108125 from sent18

Text  : Ktoś traci w dziwnych okolicznościach przyrodzenie , a ktoś inny kilka godzin z  pamięci ,  w  czasie których podobno zabił człowieka .
Tokens: 1___ 2____ 3 4_______ 5______________ 6___________ 7 8 9___ 10__ 11___ 12____ 13 14_____ 15 16 17____ 18_____ 19_____ 20___ 21_______ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5432 from articles/00108125 from sent19

Text  : Reżyser - kapitalnie świadomy formy oczywiście , co widać i  w  sposobie fotografowania ,  i  w  piekielnie precyzyjnym montażu -  sprawia nawet wrażenie ,  jakby rezygnował ze swojej wszechwładzy i  pozwalał bohaterom pokazywać swój świat na własną rękę .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4_______ 5____ 6_________ 7 8_ 9____ 10 11 12______ 13____________ 14 15 16 17________ 18_________ 19_____ 20 21_____ 22___ 23______ 24 25___ 26________ 27 28____ 29__________ 30 31______ 32_______ 33_______ 34__ 35___ 36 37____ 38__ 39

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5433 from articles/00108125 from sent20

Text  : Stąd wizualne rozedrganie , stąd ciągła obecność chropowatych , chaotycznych obrazków z  telefonów komórkowych ,  które nagrywają policjanci .
Tokens: 1___ 2_______ 3__________ 4 5___ 6_____ 7_______ 8___________ 9 10__________ 11______ 12 13_______ 14_________ 15 16___ 17_______ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5434 from articles/00108125 from sent21

Text  : To w tych obrazkach kryje się klucz do bohaterów ,  do miasta .
Tokens: 1_ 2 3___ 4________ 5____ 6__ 7____ 8_ 9________ 10 11 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5435 from articles/00108125 from sent22

Text  : Ale też do fabularnej , sensacyjnej intrygi z morderstwem i  kasą w  tle ,  którą na własną rękę rozwikłać próbuje sierżant Król ,  czyli Bartłomiej Topa .
Tokens: 1__ 2__ 3_ 4_________ 5 6__________ 7______ 8 9__________ 10 11__ 12 13_ 14 15___ 16 17____ 18__ 19_______ 20_____ 21______ 22__ 23 24___ 25________ 26__ 27

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = Król (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Bartłomiej Topa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5436 from articles/00108125 from sent23

Text  : „ Drogówka ” kończy się tak , jak kończył się „  Dom zły ”  :  kamera ,  skupiona wcześniej na konkretach ,  jednostkach ,  detalach ,  w  finale oddala się od tego świata i  patrzy na niego z  góry .
Tokens: 1 2_______ 3 4_____ 5__ 6__ 7 8__ 9______ 10_ 11 12_ 13_ 14 15 16____ 17 18______ 19_______ 20 21________ 22 23_________ 24 25______ 26 27 28____ 29____ 30_ 31 32__ 33____ 34 35____ 36 37___ 38 39__ 40

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Drogówka (confidence=0.85)
  TruePositive nam [12,13] = Dom zły (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5437 from articles/00108125 from sent24

Text  : Co jednak z tej niemal boskiej perspektywy widać ?
Tokens: 1_ 2_____ 3 4__ 5_____ 6______ 7__________ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5438 from articles/00108125 from sent25

Text  : I czy nie zbyt prosto , zbyt łopatologicznie brzmi w  filmie diagnoza ,  że świat jest paskudny ,  wszyscy toną w  brudzie ,  a  jeśli pojawi się szlachetny gest buntu wobec zła ,  prędzej czy później zostanie ukarany ?
Tokens: 1 2__ 3__ 4___ 5_____ 6 7___ 8______________ 9____ 10 11____ 12______ 13 14 15___ 16__ 17______ 18 19_____ 20__ 21 22_____ 23 24 25___ 26____ 27_ 28________ 29__ 30___ 31___ 32_ 33 34_____ 35_ 36_____ 37______ 38_____ 39

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5439 from articles/00108125 from sent26

Text  : Każdy kolejny film Smarzowskiego jest wydarzeniem : to jeden z  tych rasowych twórców ,  od których nie sposób oczekiwać bubla .
Tokens: 1____ 2______ 3___ 4____________ 5___ 6__________ 7 8_ 9____ 10 11__ 12______ 13_____ 14 15 16_____ 17_ 18____ 19_______ 20___ 21

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Smarzowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5440 from articles/00108125 from sent27

Text  : Znów mamy więc rewelacyjny , aktorski dream - team (  od Bartłomieja Topy ,  Mariana Dziędziela i  Marcina Dorocińskiego po Arkadiusza Jakubika ,  Jacka Braciaka ,  Eryka Lubosa i  Julię Kijowską )  ,  znów pozwalamy się reżyserowi wodzić za nos ,  znów dajemy się zanurzyć w  piekło i  z  rozkoszą zatopić w  jego kolejnych kręgach .
Tokens: 1___ 2___ 3___ 4__________ 5 6_______ 7____ 8 9___ 10 11 12_________ 13__ 14 15_____ 16________ 17 18_____ 19___________ 20 21________ 22______ 23 24___ 25______ 26 27___ 28____ 29 30___ 31______ 32 33 34__ 35_______ 36_ 37________ 38____ 39 40_ 41 42__ 43____ 44_ 45______ 46 47____ 48 49 50______ 51_____ 52 53__ 54_______ 55_____ 56

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Bartłomieja Topy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Mariana Dziędziela (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Marcina Dorocińskiego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [21,22] = Arkadiusza Jakubika (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Jacka Braciaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Eryka Lubosa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,31] = Julię Kijowską (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5441 from articles/00108125 from sent28

Text  : A jednak rewelacyjnie zrobiona „ Drogówka ” wydaje się u  Smarzowskiego lekkim krokiem w  tył .
Tokens: 1 2_____ 3___________ 4_______ 5 6_______ 7 8_____ 9__ 10 11___________ 12____ 13_____ 14 15_ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Drogówka (confidence=0.99)
  TruePositive nam [11,11] = Smarzowskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5442 from articles/00108125 from sent29

Text  : Bo to film błyskotliwie sprzedawanych oczywistości - kino jakby świadomie rezygnujące z  wielopiętrowych ,  znaczeniowych puzzli ,  ostro bijące po oczach ,  ale jak na tego reżysera dość powierzchowne i  operujące myślowymi ogólnikami ,  które -  również z  innych filmów -  dobrze znamy .
Tokens: 1_ 2_ 3___ 4___________ 5____________ 6___________ 7 8___ 9____ 10_______ 11_________ 12 13_____________ 14 15___________ 16____ 17 18___ 19____ 20 21____ 22 23_ 24_ 25 26__ 27______ 28__ 29___________ 30 31_______ 32_______ 33________ 34 35___ 36 37_____ 38 39____ 40____ 41 42____ 43___ 44

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5443 from articles/00108125 from sent30

Text  : Jeśli marudzę , to dlatego , że od Smarzowskiego oczekuję więcej niż od innych .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_ 5______ 6 7_ 8_ 9____________ 10______ 11____ 12_ 13 14____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Smarzowskiego (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5444 from articles/00108125 from sent31

Text  : Co nie znaczy , że można „ Drogówkę ” zignorować :  to film jakby zrobiony w  gorączce ,  bo o  łapanym w  biegu tu i  teraz .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4 5_ 6____ 7 8_______ 9 10________ 11 12 13__ 14___ 15______ 16 17______ 18 19 20 21_____ 22 23___ 24 25 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Drogówkę (confidence=0.75)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5445 from articles/00108125 from sent32

Text  : Mam wrażenie , że w kinach będzie hitem .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5 6_____ 7_____ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5446 from articles/00108125 from sent33

Text  : Polska 2013 .
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Polska 2013 (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [1,1] = Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #5447 from articles/00108125 from sent34

Text  : Reż . Wojtek Smarzowski .
Tokens: 1__ 2 3_____ 4_________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Wojtek Smarzowski (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5448 from articles/00108125 from sent35

Text  : Aktorzy : Bartłomiej Topa , Marian Dziędziel , Julia Kijowska ,  Marcin Dorociński ,  Arkadiusz Jakubik ,  Jacek Braciak ,  Eryk Lubos .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4___ 5 6_____ 7________ 8 9____ 10______ 11 12____ 13________ 14 15_______ 16_____ 17 18___ 19_____ 20 21__ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Bartłomiej Topa (confidence=1.00)
  TruePositive nam [6,7] = Marian Dziędziel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,10] = Julia Kijowska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,13] = Marcin Dorociński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Arkadiusz Jakubik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Jacek Braciak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Eryk Lubos (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5449 from articles/00108125 from sent36

Text  : Ocena filmu : * * * *
Tokens: 1____ 2____ 3 4 5 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5450 from articles/00108125 from sent37

Text  : Legenda : * ( beznadziejny ) , * * (  słaby )  ,  *  *  *  (  przyzwoity )  ,  *  *  *  *  (  warto zobaczyć )  ,  *  *  *  *  *  (  bardzo dobry )  ,  *  *  *  *  *  *  (  wybitny )
Tokens: 1______ 2 3 4 5___________ 6 7 8 9 10 11___ 12 13 14 15 16 17 18________ 19 20 21 22 23 24 25 26___ 27______ 28 29 30 31 32 33 34 35 36____ 37___ 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47_____ 48

Chunks:

2016-10-31 14:04:22,359 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 238 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108126.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108126.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5451 from articles/00108126 from sent1

Text  : Za trzynastki samorządy grożą sądem
Tokens: 1_ 2_________ 3________ 4____ 5____

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = trzynastki

(ChunkerEvaluator) Sentence #5452 from articles/00108126 from sent2

Text  : Będziemy musieli wydać na trzynastki własne pieniądze .
Tokens: 1_______ 2______ 3____ 4_ 5_________ 6_____ 7________ 8

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = trzynastki

(ChunkerEvaluator) Sentence #5453 from articles/00108126 from sent3

Text  : Ostrzegamy stronę rządową , że będziemy bezwzględni w tej kwestii .
Tokens: 1_________ 2_____ 3______ 4 5_ 6_______ 7__________ 8 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5454 from articles/00108126 from sent4

Text  : Możemy wystąpić do sądu o odszkodowania & amp ; #  8211 ;  mówi Mariusz Poznański .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4___ 5 6____________ 7 8__ 9 10 11__ 12 13__ 14_____ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Mariusz Poznański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5455 from articles/00108126 from sent5

Text  : Na posiedzeniu Komisji Wspólnej Rządu i Samorządu Terytorialnego samorządowcy po raz kolejny nie zaopiniowali przygotowanego przez Rządowe Centrum Legislacji projektu ustawy o  dodatkowym wynagrodzeniu rocznym dla pracowników jednostek sfery budżetowej .
Tokens: 1_ 2__________ 3______ 4_______ 5____ 6 7________ 8_____________ 9___________ 10 11_ 12_____ 13_ 14__________ 15____________ 16___ 17_____ 18_____ 19________ 20______ 21____ 22 23________ 24___________ 25_____ 26_ 27_________ 28_______ 29___ 30________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [17,19] = Rządowe Centrum Legislacji (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [3,5] = Komisji Wspólnej Rządu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,8] = Samorządu Terytorialnego (confidence=0.91)
  FalseNegative nam [3,8] = Komisji Wspólnej Rządu i Samorządu Terytorialnego

(ChunkerEvaluator) Sentence #5456 from articles/00108126 from sent6

Text  : Czytaj też : Trzynastka domaga się wyliczeń
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_________ 5_____ 6__ 7_______

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Trzynastka (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5457 from articles/00108126 from sent7

Text  : Dokument przewiduje wliczanie urlopu macierzyńskiego do okresu uprawniającego do dodatkowego wynagrodzenia rocznego .
Tokens: 1_______ 2_________ 3________ 4_____ 5______________ 6_ 7_____ 8_____________ 9_ 10_________ 11___________ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5458 from articles/00108126 from sent8

Text  : - Jest to zadanie , którego nie było i w  projekcie nie ma określonego źródła finansowania .
Tokens: 1 2___ 3_ 4______ 5 6______ 7__ 8___ 9 10 11_______ 12_ 13 14_________ 15____ 16__________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5459 from articles/00108126 from sent9

Text  : Dlatego trudno wydać jakąkolwiek pozytywną opinię - stwierdził Ryszard Grobelny ,  prezydent Poznania .
Tokens: 1______ 2_____ 3____ 4__________ 5________ 6_____ 7 8_________ 9______ 10______ 11 12_______ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Ryszard Grobelny (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Poznania (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5460 from articles/00108126 from sent10

Text  : Czytaj też : Trzynastka na urlopie macierzyńskim
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_________ 5_ 6______ 7____________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Trzynastka (confidence=0.59)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5461 from articles/00108126 from sent11

Text  : Współprzewodniczący komisji Mariusz Poznański dodał , że samorządy będą musiały wydać na trzynastki własne pieniądze ,  ale oczekują na rozwiązania ,  które im te środki zwrócą w  przyszłości .
Tokens: 1__________________ 2______ 3______ 4________ 5____ 6 7_ 8________ 9___ 10_____ 11___ 12 13________ 14____ 15_______ 16 17_ 18______ 19 20_________ 21 22___ 23 24 25____ 26____ 27 28_________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Mariusz Poznański (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [13,13] = trzynastki

(ChunkerEvaluator) Sentence #5462 from articles/00108126 from sent12

Text  : - Możemy wystąpić do sądu o odszkodowania w tej kwestii .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4_ 5___ 6 7____________ 8 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5463 from articles/00108126 from sent13

Text  : Ostrzegamy stronę rządową , że będziemy bezwzględni - podkreśla Mariusz Poznański .
Tokens: 1_________ 2_____ 3______ 4 5_ 6_______ 7__________ 8 9________ 10_____ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Mariusz Poznański (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5464 from articles/00108126 from sent14

Text  : Czytaj też : Trzynastka matkom się należy
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_________ 5_____ 6__ 7_____

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = Trzynastka

(ChunkerEvaluator) Sentence #5465 from articles/00108126 from sent15

Text  : Zespół finansów już wcześniej odmówił zaopiniowania projektu ze względu na brak wyliczenia skutków finansowych dla budżetów samorządów .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4________ 5______ 6____________ 7_______ 8_ 9______ 10 11__ 12________ 13_____ 14_________ 15_ 16______ 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5466 from articles/00108126 from sent16

Text  : Samorządowcy napisali nawet do ministra Michała Boniego pismo , w  którym tłumaczyli ,  że „  strona samorządowa odmawia zaopiniowania projektu jako niespełniającego wymogu art .  50 ust .  1  pkt .  2  ustawy o  finansach publicznych i  niewskazanie źródeł finansowych nowych wydatków samorządów "  .
Tokens: 1___________ 2_______ 3____ 4_ 5_______ 6______ 7______ 8____ 9 10 11____ 12________ 13 14 15 16____ 17_________ 18_____ 19___________ 20______ 21__ 22______________ 23____ 24_ 25 26 27_ 28 29 30_ 31 32 33____ 34 35_______ 36_________ 37 38__________ 39____ 40_________ 41____ 42______ 43________ 44 45

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Michała Boniego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5467 from articles/00108126 from sent17

Text  : Czytaj też : Trzynastka na macierzyńskim z puli na nagrody
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_________ 5_ 6____________ 7 8___ 9_ 10_____

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Trzynastka (confidence=0.64)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5468 from articles/00108126 from sent18

Text  : W sprawie trzynastek wypowiedział się Trybunał Konstytucyjny .
Tokens: 1 2______ 3_________ 4___________ 5__ 6_______ 7____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Trybunał Konstytucyjny (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = trzynastek

(ChunkerEvaluator) Sentence #5469 from articles/00108126 from sent19

Text  : Sędziowie orzekli , że przepis odbierający prawo do trzynastki pracownicom korzystającym z  urlopów macierzyńskich i  zwolnień związanych z  rodzicielstwem ,  jest niezgodny z  konstytucją .
Tokens: 1________ 2______ 3 4_ 5______ 6__________ 7____ 8_ 9_________ 10_________ 11___________ 12 13_____ 14____________ 15 16______ 17________ 18 19____________ 20 21__ 22_______ 23 24_________ 25

Chunks:
  FalseNegative nam [9,9] = trzynastki

2016-10-31 14:04:22,459 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 239 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108127.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108127.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5470 from articles/00108127 from sent1

Text  : Spór o datę śmierci Korczaka .
Tokens: 1___ 2 3___ 4______ 5_______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Korczaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5471 from articles/00108127 from sent2

Text  : Proces zawieszony
Tokens: 1_____ 2_________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5472 from articles/00108127 from sent3

Text  : Kiedy zmarł polski pisarz Janusz Korczak ?
Tokens: 1____ 2____ 3_____ 4_____ 5_____ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Janusz Korczak (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5473 from articles/00108127 from sent4

Text  : Miał to rozstrzygnąć precedensowy proces przed sądem cywilnym w Lublinie .
Tokens: 1___ 2_ 3___________ 4___________ 5_____ 6____ 7____ 8_______ 9 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Lublinie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5474 from articles/00108127 from sent5

Text  : Ale - jak dowiaduje się TOK FM - na razie nie ma na to szans .
Tokens: 1__ 2 3__ 4________ 5__ 6__ 7_ 8 9_ 10___ 11_ 12 13 14 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = TOK FM (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5475 from articles/00108127 from sent6

Text  : Pozew o ustalenie daty śmierci Korczaka złożyła Fundacja „ Nowoczesna Polska ”  .
Tokens: 1____ 2 3________ 4___ 5______ 6_______ 7______ 8_______ 9 10________ 11____ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Korczaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,12] = Fundacja „ Nowoczesna Polska ” (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5476 from articles/00108127 from sent7

Text  : Fundacja zajmuje się m . in . publikacją w sieci dzieł ,  których okres ochrony praw autorskich już minął .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4 5 6_ 7 8_________ 9 10___ 11___ 12 13_____ 14___ 15_____ 16__ 17________ 18_ 19___ 20

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Fundacja

(ChunkerEvaluator) Sentence #5477 from articles/00108127 from sent8

Text  : W tej sprawie także chodziło o ochronę praw autorskich .
Tokens: 1 2__ 3______ 4____ 5_______ 6 7______ 8___ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5478 from articles/00108127 from sent9

Text  : Ochrona to 70 lat od śmierci autora ; potem jego działa można publikować .
Tokens: 1______ 2_ 3_ 4__ 5_ 6______ 7_____ 8 9____ 10__ 11____ 12___ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5479 from articles/00108127 from sent10

Text  : W przypadku Korczaka nie znamy dokładnej daty śmierci .
Tokens: 1 2________ 3_______ 4__ 5____ 6________ 7___ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Korczaka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5480 from articles/00108127 from sent11

Text  : Wiadomo , że zginął w drodze do Treblinki , albo w  samym obozie w  1942 r  .
Tokens: 1______ 2 3_ 4_____ 5 6_____ 7_ 8________ 9 10__ 11 12___ 13____ 14 15__ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Treblinki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5481 from articles/00108127 from sent12

Text  : I w tym problem .
Tokens: 1 2 3__ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5482 from articles/00108127 from sent13

Text  : Jeśli sąd uznał by za datę śmierci rok 1942 ,  dzieła Korczaka można by publikować już teraz .
Tokens: 1____ 2__ 3____ 4_ 5_ 6___ 7______ 8__ 9___ 10 11____ 12______ 13___ 14 15________ 16_ 17___ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Korczaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5483 from articles/00108127 from sent14

Text  : Ale po wojnie uznano Korczaka za zmarłego w 1946 roku .
Tokens: 1__ 2_ 3_____ 4_____ 5_______ 6_ 7_______ 8 9___ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Korczaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5484 from articles/00108127 from sent15

Text  : Tak robiono w wielu przypadkach , gdy nie znano okoliczności śmierci -  wpisywano wtedy w  dokumenty datę rok po zakończeniu wojny .
Tokens: 1__ 2______ 3 4____ 5__________ 6 7__ 8__ 9____ 10__________ 11_____ 12 13_______ 14___ 15 16_______ 17__ 18_ 19 20_________ 21___ 22

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5485 from articles/00108127 from sent16

Text  : W 1954 r . wniosek o uznanie Korczaka za zmarłego złożyła w  sądzie Janina Gołębiewska .
Tokens: 1 2___ 3 4 5______ 6 7______ 8_______ 9_ 10______ 11_____ 12 13____ 14____ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Korczaka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Janina Gołębiewska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5486 from articles/00108127 from sent17

Text  : Sąd wydał postanowienie , wpisując w akt zgonu właśnie rok 1946 .
Tokens: 1__ 2____ 3____________ 4 5_______ 6 7__ 8____ 9______ 10_ 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5487 from articles/00108127 from sent18

Text  : Dla publikacji dzieł pisarza w internecie to ważna różnica -  jeśli teraz lubelski sąd cywilny uznał by ten rok za datę śmierci ,  to majątkowe prawa autorskie do utworów Korczaka wygasły by dopiero pod koniec 2016 r  .
Tokens: 1__ 2_________ 3____ 4______ 5 6_________ 7_ 8____ 9______ 10 11___ 12___ 13______ 14_ 15_____ 16___ 17 18_ 19_ 20 21__ 22_____ 23 24 25_______ 26___ 27_______ 28 29_____ 30______ 31_____ 32 33_____ 34_ 35____ 36__ 37 38

Chunks:
  TruePositive nam [30,30] = Korczaka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5488 from articles/00108127 from sent19

Text  : Ale sąd uznał , że trzeba znaleźć spadkobierców Janiny Gołębiewskiej ,  gdyż powinni być oni uczestnikami postępowania .
Tokens: 1__ 2__ 3____ 4 5_ 6_____ 7______ 8____________ 9_____ 10___________ 11 12__ 13_____ 14_ 15_ 16__________ 17__________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Janiny Gołębiewskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5489 from articles/00108127 from sent20

Text  : To się nie udało , dlatego - jak informuje rzecznik sądu sędzia Artur Ozimek -  proces zawieszono .
Tokens: 1_ 2__ 3__ 4____ 5 6______ 7 8__ 9________ 10______ 11__ 12____ 13___ 14____ 15 16____ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Artur Ozimek (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:22,552 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 240 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108130.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108130.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5490 from articles/00108130 from sent1

Text  : Polryb : Branża rybna traci na współpracy z sieciami handlowymi
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4____ 5____ 6_ 7_________ 8 9_______ 10________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polryb (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5491 from articles/00108130 from sent2

Text  : Jednym z podstawowych problemów branży rybnej w skali makro jest dopuszczenie w  Polsce do nadmiernego rozwoju sieci handlowych -  powiedział serwisowi portalspożywczy .  pl Krzysztof Parfianowicz ,  właściciel firmy Polryb .
Tokens: 1_____ 2 3___________ 4________ 5_____ 6_____ 7 8____ 9____ 10__ 11__________ 12 13____ 14 15_________ 16_____ 17___ 18________ 19 20________ 21_______ 22_____________ 23 24 25_______ 26__________ 27 28________ 29___ 30____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,26] = Krzysztof Parfianowicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Polryb (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [22,24] = portalspożywczy . pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #5492 from articles/00108130 from sent3

Text  : Jego zdaniem , doprowadziło to do likwidacji lokalnych hurtowni oraz sklepów branżowych .
Tokens: 1___ 2______ 3 4___________ 5_ 6_ 7_________ 8________ 9_______ 10__ 11_____ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5493 from articles/00108130 from sent4

Text  : Podstawowymi odbiorcami ryb i przetworów rybnych stali się więc odbiorcy sieciowi .
Tokens: 1___________ 2_________ 3__ 4 5_________ 6______ 7____ 8__ 9___ 10______ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5494 from articles/00108130 from sent5

Text  : - Z powodu swojej wielkości i silnego umocowania na rynku ,  wymuszają oni na producentach poziom cen często nieopłacalny .
Tokens: 1 2 3_____ 4_____ 5________ 6 7______ 8_________ 9_ 10___ 11 12_______ 13_ 14 15__________ 16____ 17_ 18____ 19__________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5495 from articles/00108130 from sent6

Text  : Brak możliwości dystrybucji towaru poza sieciami powoduje , że producenci zmuszani są do godzenia się na niekorzystne warunki lub wycofywania się z  rynku ,  lub tez szukania wyjścia alternatywnego polegającego na obniżeniu jakości wyrobów poprzez stosowanie tańszych surowców oraz innych ich proporcji w  wyrobie gotowym -  mówi Krzysztof Parfianowicz .
Tokens: 1___ 2_________ 3__________ 4_____ 5___ 6_______ 7_______ 8 9_ 10________ 11______ 12 13 14______ 15_ 16 17__________ 18_____ 19_ 20_________ 21_ 22 23___ 24 25_ 26_ 27______ 28_____ 29____________ 30__________ 31 32_______ 33_____ 34_____ 35_____ 36________ 37______ 38______ 39__ 40____ 41_ 42_______ 43 44_____ 45_____ 46 47__ 48_______ 49__________ 50

Chunks:
  TruePositive nam [48,49] = Krzysztof Parfianowicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5496 from articles/00108130 from sent7

Text  : Firma Polryb produkuje głównie płaty i tusze śledziowe , w  oparciu o  surowiec bałtycki .
Tokens: 1____ 2_____ 3________ 4______ 5____ 6 7____ 8________ 9 10 11_____ 12 13______ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polryb (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5497 from articles/00108130 from sent8

Text  : Firma zajmuje się wyłącznie rynkiem surowcowym , a jej profil to obróbka wstępna ryb .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4________ 5______ 6_________ 7 8 9__ 10____ 11 12_____ 13_____ 14_ 15

Chunks:

2016-10-31 14:04:22,610 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 241 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108131.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108131.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5498 from articles/00108131 from sent1

Text  : Prezydent podpisał budżet
Tokens: 1________ 2_______ 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5499 from articles/00108131 from sent2

Text  : Prezydent podpisał budżet
Tokens: 1________ 2_______ 3_____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5500 from articles/00108131 from sent3

Text  : Prezydent podpisał ustawę budżetową na 2013 rok
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4________ 5_ 6___ 7__

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5501 from articles/00108131 from sent4

Text  : Prezydent podpisał ustawę budżetową na 2013 r . , która została przyjęta przez parlament 25 stycznia .
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4________ 5_ 6___ 7 8 9 10___ 11_____ 12______ 13___ 14_______ 15 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5502 from articles/00108131 from sent5

Text  : Budżet zakłada , że wzrost PKB wyniesie 2 , 2  proc
Tokens: 1_____ 2______ 3 4_ 5_____ 6__ 7_______ 8 9 10 11__

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = PKB (confidence=0.79)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5503 from articles/00108131 from sent6

Text  : Prezydent podpisał ustawę budżetową na 2013 rok - poinformowała Informacyjną Agencję Radiową Kancelaria Prezydenta .
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4________ 5_ 6___ 7__ 8 9____________ 10__________ 11_____ 12_____ 13________ 14________ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [10,14] = Informacyjną Agencję Radiową Kancelaria Prezydenta (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [10,12] = Informacyjną Agencję Radiową
  FalseNegative nam [13,14] = Kancelaria Prezydenta

(ChunkerEvaluator) Sentence #5504 from articles/00108131 from sent7

Text  : Ustawa została przyjęta przez parlament 25 stycznia .
Tokens: 1_____ 2______ 3_______ 4____ 5________ 6_ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5505 from articles/00108131 from sent8

Text  : W budżecie założono , że wzrost produktu krajowego brutto w  tym roku wyniesie 2  ,  2  procent ,  stopa bezrobocia na koniec roku 13 procent ,  a  inflacja 2  ,  7  procent .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4 5_ 6_____ 7_______ 8________ 9_____ 10 11_ 12__ 13______ 14 15 16 17_____ 18 19___ 20________ 21 22____ 23__ 24 25_____ 26 27 28______ 29 30 31 32_____ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5506 from articles/00108131 from sent9

Text  : Ponadto szacuje się , że deficyt sektora finansów publicznych w  relacji do PKB wyniesie około 2  ,  6  procent PKB ,  czyli zmniejszy się w  stosunku do sytuacji z  roku 2012 (  2  ,  9  procent PKB )  .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4 5_ 6______ 7______ 8_______ 9__________ 10 11_____ 12 13_ 14______ 15___ 16 17 18 19_____ 20_ 21 22___ 23_______ 24_ 25 26______ 27 28______ 29 30__ 31__ 32 33 34 35 36_____ 37_ 38 39

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = PKB (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,20] = PKB (confidence=0.99)
  TruePositive nam [37,37] = PKB (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5507 from articles/00108131 from sent10

Text  : W budżecie państwa limit wydatków ustalono na kwotę prawie 335 miliardów złotych ,  z  kolei wysokość dochodów prognozowana jest na poziomie prawie 300 miliardów .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4____ 5_______ 6_______ 7_ 8____ 9_____ 10_ 11_______ 12_____ 13 14 15___ 16______ 17______ 18__________ 19__ 20 21______ 22____ 23_ 24_______ 25

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = złotych (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5508 from articles/00108131 from sent11

Text  : Deficyt budżetu państwa ustala się na dzień 31 grudnia 2013 roku na kwotę nie większą niż 35 ,  5  miliarda złotych .
Tokens: 1______ 2______ 3______ 4_____ 5__ 6_ 7____ 8_ 9______ 10__ 11__ 12 13___ 14_ 15_____ 16_ 17 18 19 20______ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [21,21] = złotych (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5509 from articles/00108131 from sent12

Text  : Źródłem pokrycia pożyczkowych potrzeb budżetu państwa , w tym deficytu ,  będą środki pozostające na rachunkach budżetu państwa w  dniu 31 grudnia 2012 roku ,  przychody z  tytułu sprzedaży skarbowych papierów wartościowych ,  przychody z  prywatyzacji ,  kredytów i  pożyczek oraz innych źródeł .
Tokens: 1______ 2_______ 3___________ 4______ 5______ 6______ 7 8 9__ 10______ 11 12__ 13____ 14_________ 15 16________ 17_____ 18_____ 19 20__ 21 22_____ 23__ 24__ 25 26_______ 27 28____ 29_______ 30________ 31______ 32___________ 33 34_______ 35 36__________ 37 38______ 39 40______ 41__ 42____ 43____ 44

Chunks:

2016-10-31 14:04:22,688 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 242 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108132.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108132.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5510 from articles/00108132 from sent1

Text  : Grupa Lotos podwyższa ceny paliw
Tokens: 1____ 2____ 3________ 4___ 5____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Grupa Lotos (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5511 from articles/00108132 from sent2

Text  : Grupa Lotos podwyższa od soboty 2 lutego cenę hurtową benzyny bezołowiowej 95 o  11 zł na tysiąc litrów ,  benzyny 98 o  9  zł ,  oleju napędowego o  13 zł ,  a  oleju napędowego do celów opałowych o  11 zł -  poinformowało biuro prasowe spółki .
Tokens: 1____ 2____ 3________ 4_ 5_____ 6 7_____ 8___ 9______ 10_____ 11__________ 12 13 14 15 16 17____ 18____ 19 20_____ 21 22 23 24 25 26___ 27________ 28 29 30 31 32 33___ 34________ 35 36___ 37_______ 38 39 40 41 42___________ 43___ 44_____ 45____ 46

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Grupa Lotos (confidence=0.95)
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [24,24] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = zł (confidence=0.98)
  TruePositive nam [40,40] = zł (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5512 from articles/00108132 from sent3

Text  : Lotos zaznaczył , że termin i wysokość zmian cen na stacjach paliw jest niezależną decyzją ich właścicieli .
Tokens: 1____ 2________ 3 4_ 5_____ 6 7_______ 8____ 9__ 10 11______ 12___ 13__ 14________ 15_____ 16_ 17_________ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Lotos

2016-10-31 14:04:22,712 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 243 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108135.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108135.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5513 from articles/00108135 from sent1

Text  : Autorzy niepokorni wracają do Hajdarowicza
Tokens: 1______ 2_________ 3______ 4_ 5___________

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Hajdarowicza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5514 from articles/00108135 from sent2

Text  : Do „ Rzeczpospolitej ” wracają dziennikarze , którzy zerwali współpracę z  Presspublicą po tym ,  jak Paweł Lisicki został przez zarząd spółki zwolniony ze stanowiska redaktora naczelnego „  Uważam Rze ”  .
Tokens: 1_ 2 3______________ 4 5______ 6___________ 7 8_____ 9______ 10________ 11 12__________ 13 14_ 15 16_ 17___ 18_____ 19____ 20___ 21____ 22____ 23_______ 24 25________ 26_______ 27________ 28 29____ 30_ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Rzeczpospolitej (confidence=0.95)
  TruePositive nam [12,12] = Presspublicą (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,18] = Paweł Lisicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Uważam Rze (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5515 from articles/00108135 from sent3

Text  : Na łamy „ Rz ” powrócili Ziemkiewicz , Mazurek ,  Semka i  Warzecha .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5 6________ 7__________ 8 9______ 10 11___ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Rz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Ziemkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Mazurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Semka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Warzecha (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5516 from articles/00108135 from sent4

Text  : „ Nie rozumiem sensacji ” - odpowiada na Twitterze internautom zarzucającym mu brak konsekwencji Łukasz Warzecha .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4_______ 5 6 7________ 8_ 9________ 10_________ 11__________ 12 13__ 14__________ 15____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Twitterze (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5517 from articles/00108135 from sent5

Text  : „ Wracam na kolumny opinii " Rzeczpospolitej " tekstem o  wystąpieniu Camerona ”  napisał na Twitterze Łukasz Warzecha .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4______ 5_____ 6 7______________ 8 9______ 10 11_________ 12______ 13 14_____ 15 16_______ 17____ 18______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Rzeczpospolitej (confidence=0.84)
  TruePositive nam [12,12] = Camerona (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Twitterze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Łukasz Warzecha (confidence=0.67)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5518 from articles/00108135 from sent6

Text  : O ile sam tekst nie wzbudził żadnych kontrowersji , to fakt powrotu na łamy „  Rz ”  oburzył wielu komentatorów .
Tokens: 1 2__ 3__ 4____ 5__ 6_______ 7______ 8___________ 9 10 11__ 12_____ 13 14__ 15 16 17 18_____ 19___ 20__________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Rz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5519 from articles/00108135 from sent7

Text  : „ Został eś w Rzepie czy wrócił eś ?
Tokens: 1 2_____ 3_ 4 5_____ 6__ 7_____ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Rzepie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5520 from articles/00108135 from sent8

Text  : Bo przecież odszedł eś ” - napisała Marzena Paczuska .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4_ 5 6 7_______ 8______ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Marzena Paczuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5521 from articles/00108135 from sent9

Text  : „ Jest kilka tytułów , w których na pewno by m  nie pisał ”
Tokens: 1 2___ 3____ 4______ 5 6 7______ 8_ 9____ 10 11 12_ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5522 from articles/00108135 from sent10

Text  : Łukasz Warzecha był w gronie autorów , którzy w listopadzie zrezygnowali ze współpracy z  „  Uważam Rze ”  po tym ,  jak z  funkcji naczelnego został zwolniony Paweł Lisicki .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4 5_____ 6______ 7 8_____ 9 10_________ 11__________ 12 13________ 14 15 16____ 17_ 18 19 20_ 21 22_ 23 24_____ 25________ 26____ 27_______ 28___ 29_____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Uważam Rze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,29] = Paweł Lisicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5523 from articles/00108135 from sent11

Text  : „ My , twórcy i autorzy tygodnika „ Uważam Rze ”  ,  po odwołaniu redaktora Pawła Lisickiego ,  nie widzimy dalszych możliwości współpracy z  tym pismem .
Tokens: 1 2_ 3 4_____ 5 6______ 7________ 8 9_____ 10_ 11 12 13 14_______ 15_______ 16___ 17________ 18 19_ 20_____ 21______ 22________ 23________ 24 25_ 26____ 27

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Uważam Rze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Pawła Lisickiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5524 from articles/00108135 from sent12

Text  : Nie bierzemy odpowiedzialności za cokolwiek , co pojawiać się będzie pod jego szyldem ”  -  napisali .
Tokens: 1__ 2_______ 3________________ 4_ 5________ 6 7_ 8_______ 9__ 10____ 11_ 12__ 13_____ 14 15 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5525 from articles/00108135 from sent13

Text  : Teraz Łukasz Warzecha broni się , że oświadczenie dotyczyło wyłącznie „  URz ”  .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4____ 5__ 6 7_ 8___________ 9________ 10_______ 11 12_ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = URz (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5526 from articles/00108135 from sent14

Text  : „ Jest kilka tytułów , w których na pewno by m  nie pisał .
Tokens: 1 2___ 3____ 4______ 5 6 7______ 8_ 9____ 10 11 12_ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5527 from articles/00108135 from sent15

Text  : „ RZ ” ze Zdortem w Opiniach do nich nie należy ”  .
Tokens: 1 2_ 3 4_ 5______ 6 7_______ 8_ 9___ 10_ 11____ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = RZ (confidence=0.98)
  TruePositive nam [5,5] = Zdortem (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = Opiniach (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5528 from articles/00108135 from sent16

Text  : Podkreśla też , że nigdy nie odszedł z „ Rze ”  ,  został tylko zablokowany przez Andrzeja Talagę .
Tokens: 1________ 2__ 3 4_ 5____ 6__ 7______ 8 9 10_ 11 12 13____ 14___ 15_________ 16___ 17______ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rze (confidence=0.96)
  TruePositive nam [17,18] = Andrzeja Talagę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5529 from articles/00108135 from sent17

Text  : Przypomniał też internautom , że był wyłącznie współpracującym publicystą .
Tokens: 1__________ 2__ 3__________ 4 5_ 6__ 7________ 8______________ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5530 from articles/00108135 from sent18

Text  : „ Jaasne .
Tokens: 1 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5531 from articles/00108135 from sent19

Text  : Każdy wie , że jest dwóch Hajdarowiczów .
Tokens: 1____ 2__ 3 4_ 5___ 6____ 7____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Hajdarowiczów (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5532 from articles/00108135 from sent20

Text  : Ten z URze to bandyta , a ten z Rzepy to fajowy gość ”  -  ironicznie podsumowała na Twitterze jego argumentację Marzena Paczuska .
Tokens: 1__ 2 3___ 4_ 5______ 6 7 8__ 9 10___ 11 12____ 13__ 14 15 16________ 17_________ 18 19_______ 20__ 21__________ 22_____ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = URze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Rzepy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,19] = Twitterze (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,23] = Marzena Paczuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5533 from articles/00108135 from sent21

Text  : „ Nigdy z Hajdarowiczem nie będę w aliansach ”
Tokens: 1 2____ 3 4____________ 5__ 6___ 7 8________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Hajdarowiczem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5534 from articles/00108135 from sent22

Text  : Warzecha nie jest jedynym autorem „ URz ” , który ponownie nawiązał współpracę z  wydawnictwem Presspublica .
Tokens: 1_______ 2__ 3___ 4______ 5______ 6 7__ 8 9 10___ 11______ 12______ 13________ 14 15__________ 16__________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = URz (confidence=0.99)
  TruePositive nam [16,16] = Presspublica (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [1,1] = Warzecha

(ChunkerEvaluator) Sentence #5535 from articles/00108135 from sent23

Text  : Na łamy „ Rzeczpospolitej ” wrócił też Rafał Ziemkiewicz ,  który dwa miesiące temu deklarował w  tekście opublikowanym w  serwisie Salon24 :  „  Nigdy z  Hajdarowiczem nie będę w  aliansach .
Tokens: 1_ 2___ 3 4______________ 5 6_____ 7__ 8____ 9__________ 10 11___ 12_ 13______ 14__ 15________ 16 17_____ 18___________ 19 20______ 21_____ 22 23 24___ 25 26___________ 27_ 28__ 29 30_______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Rzeczpospolitej (confidence=0.93)
  TruePositive nam [8,9] = Rafał Ziemkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Salon24 (confidence=0.98)
  TruePositive nam [26,26] = Hajdarowiczem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5536 from articles/00108135 from sent24

Text  : Facet jest albo zwyczajnym słupem Tuska , a w takim razie zadawanie się z  nim nie ma sensu ,  albo kompletnym idiotą ,  co wiedzie do wniosku tego samego .
Tokens: 1____ 2___ 3___ 4_________ 5_____ 6____ 7 8 9 10___ 11___ 12_______ 13_ 14 15_ 16_ 17 18___ 19 20__ 21________ 22____ 23 24 25_____ 26 27_____ 28__ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5537 from articles/00108135 from sent25

Text  : Wiele przesłanek wskazuje na pierwsze , wiele na drugie ,  trzeba też brać pod uwagę ,  że oba warianty się nie wykluczają .  (  .  .  .  )
Tokens: 1____ 2_________ 3_______ 4_ 5_______ 6 7____ 8_ 9_____ 10 11____ 12_ 13__ 14_ 15___ 16 17 18_ 19______ 20_ 21_ 22________ 23 24 25 26 27 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5538 from articles/00108135 from sent26

Text  : Dlatego nie zamierzam nigdy mieć nic wspólnego z żadnym przedsięwzięciem ,  z  którym związany jest p  .  Grzegorz Hajdarowicz ”  .
Tokens: 1______ 2__ 3________ 4____ 5___ 6__ 7________ 8 9_____ 10______________ 11 12 13____ 14______ 15__ 16 17 18______ 19_________ 20 21

Chunks:
  TruePositive nam [18,19] = Grzegorz Hajdarowicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5539 from articles/00108135 from sent27

Text  : Zdanie na temat współpracy z Grzegorzem Hajdarowiczem zmienili też Robert Mazurek i  Piotr Semka -  ich teksty również znalazły się w  „  Rzeczpospolitej ”  .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4_________ 5 6_________ 7____________ 8_______ 9__ 10____ 11_____ 12 13___ 14___ 15 16_ 17____ 18_____ 19______ 20_ 21 22 23_____________ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Grzegorzem Hajdarowiczem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Robert Mazurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Piotr Semka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Rzeczpospolitej (confidence=0.83)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5540 from articles/00108135 from sent28

Text  : Niepokorni u Hajdarowicza
Tokens: 1_________ 2 3___________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Hajdarowicza (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5541 from articles/00108135 from sent29

Text  : Do " Rz " wracają dziennikarze , którzy zerwali współpracę z  Presspublicą
Tokens: 1_ 2 3_ 4 5______ 6___________ 7 8_____ 9______ 10________ 11 12__________

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Rz (confidence=0.59)
  TruePositive nam [12,12] = Presspublicą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5542 from articles/00108135 from sent30

Text  : Do " Rz " wracają dziennikarze , którzy zerwali współpracę z  Presspublicą ,  kiedy Paweł Lisicki został zwolniony ze stanowiska redaktora naczelnego "  Uważam Rze "
Tokens: 1_ 2 3_ 4 5______ 6___________ 7 8_____ 9______ 10________ 11 12__________ 13 14___ 15___ 16_____ 17____ 18_______ 19 20________ 21_______ 22________ 23 24____ 25_ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Rz (confidence=0.59)
  TruePositive nam [12,12] = Presspublicą (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Paweł Lisicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Uważam Rze (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5543 from articles/00108135 from sent31

Text  : Do " Rzeczpospolitej " wracają dziennikarze , którzy zerwali współpracę z  Presspublicą po tym ,  jak Paweł Lisicki został przez zarząd spółki zwolniony ze stanowiska redaktora naczelnego "  Uważam Rze "  .
Tokens: 1_ 2 3______________ 4 5______ 6___________ 7 8_____ 9______ 10________ 11 12__________ 13 14_ 15 16_ 17___ 18_____ 19____ 20___ 21____ 22____ 23_______ 24 25________ 26_______ 27________ 28 29____ 30_ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Presspublicą (confidence=0.99)
  TruePositive nam [17,18] = Paweł Lisicki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Uważam Rze (confidence=0.88)
  FalseNegative nam [3,3] = Rzeczpospolitej

(ChunkerEvaluator) Sentence #5544 from articles/00108135 from sent32

Text  : Na łamy " Rz " powrócili Ziemkiewicz , Mazurek ,  Semka i  Warzecha .
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5 6________ 7__________ 8 9______ 10 11___ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Rz (confidence=0.79)
  TruePositive nam [7,7] = Ziemkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [9,9] = Mazurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = Semka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = Warzecha (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5545 from articles/00108135 from sent33

Text  : " Nie rozumiem sensacji " - odpowiada na Twitterze internautom zarzucającym mu brak konsekwencji Łukasz Warzecha .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4_______ 5 6 7________ 8_ 9________ 10_________ 11__________ 12 13__ 14__________ 15____ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Twitterze (confidence=0.99)
  TruePositive nam [15,16] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5546 from articles/00108135 from sent34

Text  : Łukasz Warzecha napisał na Twitterze : Wracam na kolumny opinii "  Rzeczpospolitej "  tekstem o  wystąpieniu Camerona .
Tokens: 1_____ 2_______ 3______ 4_ 5________ 6 7_____ 8_ 9______ 10____ 11 12_____________ 13 14_____ 15 16_________ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Twitterze (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,12] = Rzeczpospolitej (confidence=0.84)
  TruePositive nam [17,17] = Camerona (confidence=0.96)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5547 from articles/00108135 from sent35

Text  : O ile sam tekst nie wzbudził żadnych kontrowersji , to fakt powrotu na łamy "  Rz "  oburzył wielu komentatorów .
Tokens: 1 2__ 3__ 4____ 5__ 6_______ 7______ 8___________ 9 10 11__ 12_____ 13 14__ 15 16 17 18_____ 19___ 20__________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Rz (confidence=0.53)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5548 from articles/00108135 from sent36

Text  : " Został eś w Rzepie czy wrócił eś ?
Tokens: 1 2_____ 3_ 4 5_____ 6__ 7_____ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Rzepie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5549 from articles/00108135 from sent37

Text  : Bo przecież odszedł eś " - napisała Marzena Paczuska .
Tokens: 1_ 2_______ 3______ 4_ 5 6 7_______ 8______ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Marzena Paczuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5550 from articles/00108135 from sent38

Text  : Łukasz Warzecha był w gronie autorów , którzy w listopadzie zrezygnowali ze współpracy z  "  Uważam Rze "  po tym ,  jak z  funkcji naczelnego został zwolniony Paweł Lisicki .
Tokens: 1_____ 2_______ 3__ 4 5_____ 6______ 7 8_____ 9 10_________ 11__________ 12 13________ 14 15 16____ 17_ 18 19 20_ 21 22_ 23 24_____ 25________ 26____ 27_______ 28___ 29_____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Uważam Rze (confidence=0.97)
  TruePositive nam [28,29] = Paweł Lisicki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5551 from articles/00108135 from sent39

Text  : Teraz Łukasz Warzecha broni się , że oświadczenie dotyczyło wyłącznie "  URz "  :  Jest kilka tytułów ,  w  których na pewno by m  nie pisał .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4____ 5__ 6 7_ 8___________ 9________ 10_______ 11 12_ 13 14 15__ 16___ 17_____ 18 19 20_____ 21 22___ 23 24 25_ 26___ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Łukasz Warzecha (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = URz (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5552 from articles/00108135 from sent40

Text  : " RZ " ze Zdortem w Opiniach do nich nie należy .
Tokens: 1 2_ 3 4_ 5______ 6 7_______ 8_ 9___ 10_ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = RZ (confidence=0.65)
  TruePositive nam [5,5] = Zdortem (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [7,7] = Opiniach (confidence=0.90)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5553 from articles/00108135 from sent41

Text  : Podkreśla też , że nigdy nie odszedł z " Rze "  ,  został tylko zablokowany przez Andrzeja Talagę .
Tokens: 1________ 2__ 3 4_ 5____ 6__ 7______ 8 9 10_ 11 12 13____ 14___ 15_________ 16___ 17______ 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Rze (confidence=0.59)
  TruePositive nam [17,18] = Andrzeja Talagę (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5554 from articles/00108135 from sent42

Text  : Przypomniał też internautom , że był wyłącznie współpracującym publicystą .
Tokens: 1__________ 2__ 3__________ 4 5_ 6__ 7________ 8______________ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5555 from articles/00108135 from sent43

Text  : " Jaasne .
Tokens: 1 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5556 from articles/00108135 from sent44

Text  : Każdy wie , że jest dwóch Hajdarowiczów .
Tokens: 1____ 2__ 3 4_ 5___ 6____ 7____________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Hajdarowiczów (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5557 from articles/00108135 from sent45

Text  : Ten z URze to bandyta , a ten z Rzepy to fajowy gość "  -  ironicznie podsumowała na Twitterze jego argumentację Marzena Paczuska .
Tokens: 1__ 2 3___ 4_ 5______ 6 7 8__ 9 10___ 11 12____ 13__ 14 15 16________ 17_________ 18 19_______ 20__ 21__________ 22_____ 23______ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = URze (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Rzepy (confidence=0.99)
  TruePositive nam [19,19] = Twitterze (confidence=0.97)
  TruePositive nam [22,23] = Marzena Paczuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5558 from articles/00108135 from sent46

Text  : Warzecha nie jest jedynym autorem " URz " , który ponownie nawiązał współpracę z  wydawnictwem Presspublica .
Tokens: 1_______ 2__ 3___ 4______ 5______ 6 7__ 8 9 10___ 11______ 12______ 13________ 14 15__________ 16__________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = URz (confidence=0.95)
  TruePositive nam [16,16] = Presspublica (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [1,1] = Warzecha

(ChunkerEvaluator) Sentence #5559 from articles/00108135 from sent47

Text  : Na łamy " Rzeczpospolitej " wrócił też Rafał Ziemkiewicz ,  który dwa miesiące temu deklarował w  tekście opublikowanym w  serwisie Salon24 :  (  .  .  .  )  nie zamierzam nigdy mieć nic wspólnego z  żadnym przedsięwzięciem ,  z  którym związany jest p  .  Grzegorz Hajdarowicz .
Tokens: 1_ 2___ 3 4______________ 5 6_____ 7__ 8____ 9__________ 10 11___ 12_ 13______ 14__ 15________ 16 17_____ 18___________ 19 20______ 21_____ 22 23 24 25 26 27 28_ 29_______ 30___ 31__ 32_ 33_______ 34 35____ 36______________ 37 38 39____ 40______ 41__ 42 43 44______ 45_________ 46

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Rafał Ziemkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Salon24 (confidence=0.96)
  TruePositive nam [44,45] = Grzegorz Hajdarowicz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Rzeczpospolitej

(ChunkerEvaluator) Sentence #5560 from articles/00108135 from sent48

Text  : Zdanie na temat współpracy z Grzegorzem Hajdarowiczem zmienili też Robert Mazurek i  Piotr Semka -  ich teksty również znalazły się w  "  Rzeczpospolitej "  .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4_________ 5 6_________ 7____________ 8_______ 9__ 10____ 11_____ 12 13___ 14___ 15 16_ 17____ 18_____ 19______ 20_ 21 22 23_____________ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Grzegorzem Hajdarowiczem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,11] = Robert Mazurek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Piotr Semka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Rzeczpospolitej (confidence=0.59)

2016-10-31 14:04:22,989 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 244 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108136.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108136.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5561 from articles/00108136 from sent1

Text  : Szczecińska zima 1940 i szczecinianie na kolorowym filmie [ WIDEO ]
Tokens: 1__________ 2___ 3___ 4 5____________ 6_ 7________ 8_____ 9 10___ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = szczecinianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #5562 from articles/00108136 from sent2

Text  : Najpierw kilka scen z zaśnieżonego parku .
Tokens: 1_______ 2____ 3___ 4 5___________ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5563 from articles/00108136 from sent3

Text  : W tle widać budynek , który przetrwał wojnę .
Tokens: 1 2__ 3____ 4______ 5 6____ 7________ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5564 from articles/00108136 from sent4

Text  : Potem kilka ujęć z urodzinowej imprezy .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4 5__________ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5565 from articles/00108136 from sent5

Text  : Zobaczcie niezwykły , bo kolorowy film przedstawiający szczecinian w roku 1940 .
Tokens: 1________ 2________ 3 4_ 5_______ 6___ 7______________ 8__________ 9 10__ 11__ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = szczecinian (confidence=0.76)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5566 from articles/00108136 from sent6

Text  : Film opublikowany został w serwisie youtube.com .
Tokens: 1___ 2___________ 3_____ 4 5_______ 6__________ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = youtube.com

(ChunkerEvaluator) Sentence #5567 from articles/00108136 from sent7

Text  : W poniedziałek po południu poinformował o nim na swoim profilu na Facebooku Portal Miłośników Dawnego Szczecina Sedina.pl
Tokens: 1 2___________ 3_ 4_______ 5___________ 6 7__ 8_ 9____ 10_____ 11 12_______ 13____ 14________ 15_____ 16_______ 17_______

Chunks:
  FalsePositive nam [12,17] = Facebooku Portal Miłośników Dawnego Szczecina Sedina.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [12,12] = Facebooku
  FalseNegative nam [13,16] = Portal Miłośników Dawnego Szczecina
  FalseNegative nam [17,17] = Sedina.pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #5568 from articles/00108136 from sent8

Text  : Film trwa ponad dwie minuty .
Tokens: 1___ 2___ 3____ 4___ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5569 from articles/00108136 from sent9

Text  : To typowo rodzinna produkcja .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5570 from articles/00108136 from sent10

Text  : Najpierw mamy więc kilka ujęć uśmiechniętych szczecinian przechadzających się po zaśnieżonym parku .
Tokens: 1_______ 2___ 3___ 4____ 5___ 6_____________ 7__________ 8_______________ 9__ 10 11_________ 12___ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [7,7] = szczecinian

(ChunkerEvaluator) Sentence #5571 from articles/00108136 from sent11

Text  : Z ukształtowania terenu i późniejszego ujęcia wynika , że to obecny park Kasprowicza .
Tokens: 1 2_____________ 3_____ 4 5___________ 6_____ 7_____ 8 9_ 10 11____ 12__ 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Kasprowicza (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5572 from articles/00108136 from sent12

Text  : Potem mamy ujęcie przedstawiające pana podskakującego na śniegu .
Tokens: 1____ 2___ 3_____ 4______________ 5___ 6_____________ 7_ 8_____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5573 from articles/00108136 from sent13

Text  : W tle jest charakterystyczny budynek , który stoi do dziś .
Tokens: 1 2__ 3___ 4________________ 5______ 6 7____ 8___ 9_ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5574 from articles/00108136 from sent14

Text  : To obecny gmach Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego przy ul . Słowackiego .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4___________________ 5___________ 6_______________ 7___ 8_ 9 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,10] = Słowackiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5575 from articles/00108136 from sent15

Text  : Końcówka filmu to ujęcia z urodzinowej imprezy wyprawionej na cześć jednego z  maluchów widocznych na filmie .
Tokens: 1_______ 2____ 3_ 4_____ 5 6__________ 7______ 8__________ 9_ 10___ 11_____ 12 13______ 14________ 15 16____ 17

Chunks:

2016-10-31 14:04:23,044 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 245 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108137.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108137.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5576 from articles/00108137 from sent1

Text  : Audrey Hepburn we wspomnieniach
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4____________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Audrey Hepburn (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5577 from articles/00108137 from sent2

Text  : 2 TVP 19 : 00 Film biograficzny
Tokens: 1 2__ 3_ 4 5_ 6___ 7___________

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = TVP (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,2] = 2 TVP

(ChunkerEvaluator) Sentence #5578 from articles/00108137 from sent3

Text  : W roku 1981 , wspólnie z synem Seanem Ferrerem ,  bawiła się jeszcze w  romantycznej komedii „  Wszyscy się śmiali ”  Petera Bogdanovicha .
Tokens: 1 2___ 3___ 4 5_______ 6 7____ 8_____ 9_______ 10 11____ 12_ 13_____ 14 15__________ 16_____ 17 18_____ 19_ 20____ 21 22____ 23__________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Seanem Ferrerem (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Petera Bogdanovicha (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,19] = Wszyscy się (confidence=0.83)
  FalseNegative nam [18,20] = Wszyscy się śmiali

(ChunkerEvaluator) Sentence #5579 from articles/00108137 from sent4

Text  : Po sześcioletniej przerwie , w równie romantycznym dreszczowcu „ Miłość wśród złodziei ”  ,  jako elegancka dama przywłaszczała sobie cudze skarby ,  by zapłacić okup za porwanego kochanka .
Tokens: 1_ 2_____________ 3_______ 4 5 6_____ 7___________ 8__________ 9 10____ 11___ 12______ 13 14 15__ 16_______ 17__ 18____________ 19___ 20___ 21____ 22 23 24______ 25__ 26 27_______ 28______ 29

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Miłość wśród złodziei (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5580 from articles/00108137 from sent5

Text  : Romantyczna była też współczesna baśń „ Na zawsze ” Stevena Spielberga z  roku 1989 .
Tokens: 1__________ 2___ 3__ 4__________ 5___ 6 7_ 8_____ 9 10_____ 11________ 12 13__ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Stevena Spielberga (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,8] = Na zawsze

(ChunkerEvaluator) Sentence #5581 from articles/00108137 from sent6

Text  : Audrey pojawiała się tam tylko na krótko , na rozległej zielonej polanie ,  by jako Anioł Stróż powierzyć duchowi zmarłego lotnika ważną misję na Ziemi .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4__ 5____ 6_ 7_____ 8 9_ 10_______ 11______ 12_____ 13 14 15__ 16___ 17___ 18_______ 19_____ 20______ 21_____ 22___ 23___ 24 25___ 26

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Audrey (confidence=0.95)
  TruePositive nam [16,17] = Anioł Stróż (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = Ziemi (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5582 from articles/00108137 from sent7

Text  : To było jej pożegnanie z ekranem .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_________ 5 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5583 from articles/00108137 from sent8

Text  : Sama już od kilku lat poświęcała się ważnej misji :  jako przedstawicielka Funduszu Pomocy Dzieciom ONZ jeździła do Etiopii i  Somalii ,  a  w  gazetach nazywano ją aniołem opiekuńczym małych nędzarzy .
Tokens: 1___ 2__ 3_ 4____ 5__ 6_________ 7__ 8_____ 9____ 10 11__ 12______________ 13______ 14____ 15______ 16_ 17______ 18 19_____ 20 21_____ 22 23 24 25______ 26______ 27 28_____ 29_________ 30____ 31______ 32

Chunks:
  TruePositive nam [13,16] = Funduszu Pomocy Dzieciom ONZ (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Etiopii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Somalii (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5584 from articles/00108137 from sent9

Text  : Edda Hepburn van Heemstra ( 1929 - 1993 ) urodziła się Brukseli ,  ale na scenie debiutowała w  USA .
Tokens: 1___ 2______ 3__ 4_______ 5 6___ 7 8___ 9 10______ 11_ 12______ 13 14_ 15 16____ 17_________ 18 19_ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Edda Hepburn van Heemstra (confidence=0.91)
  TruePositive nam [12,12] = Brukseli (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = USA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5585 from articles/00108137 from sent10

Text  : O jej karierze zdecydowały dwa sukcesy : rola tytułowa „  Gigi ”  w  teatrze na Broadwayu (  1951 )  i  rola księżniczki Anny w  „  Rzymskich wakacjach ”  Wylera (  Oscar '  53 )  .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4__________ 5__ 6______ 7 8___ 9_______ 10 11__ 12 13 14_____ 15 16_______ 17 18__ 19 20 21__ 22_________ 23__ 24 25 26_______ 27_______ 28 29____ 30 31___ 32 33 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Gigi (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Broadwayu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,23] = Anny (confidence=0.99)
  TruePositive nam [26,27] = Rzymskich wakacjach (confidence=0.91)
  TruePositive nam [29,29] = Wylera (confidence=0.96)
  TruePositive nam [31,31] = Oscar (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5586 from articles/00108137 from sent11

Text  : Pełna uroku , liryczna i figlarna - potrafiła nadać odcień romantyczny ogromnej większości swoich ról .
Tokens: 1____ 2____ 3 4_______ 5 6_______ 7 8________ 9____ 10____ 11_________ 12______ 13________ 14____ 15_ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5587 from articles/00108137 from sent12

Text  : Nie starała się schlebiać publiczności ani prasie , nie kreowała legend ,  nie była idolem :  na corocznie ustalanych listach 10 najbardziej kasowych gwiazd Hollywood jej nazwisko nie pojawiło się ani razu ,  chociaż status gwiazdy przysługiwał jej przez lat 40 .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4________ 5___________ 6__ 7_____ 8 9__ 10______ 11____ 12 13_ 14__ 15____ 16 17 18_______ 19________ 20_____ 21 22_________ 23______ 24____ 25_______ 26_ 27______ 28_ 29______ 30_ 31_ 32__ 33 34_____ 35____ 36_____ 37__________ 38_ 39___ 40_ 41 42

Chunks:
  TruePositive nam [25,25] = Hollywood (confidence=0.92)

2016-10-31 14:04:23,128 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 246 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108138.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108138.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5588 from articles/00108138 from sent1

Text  : Gaba Kulka żegna się z królikiem
Tokens: 1___ 2____ 3____ 4__ 5 6________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Gaba Kulka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5589 from articles/00108138 from sent2

Text  : Gaba Kulka żegna się z królikiem
Tokens: 1___ 2____ 3____ 4__ 5 6________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Gaba Kulka (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5590 from articles/00108138 from sent3

Text  : Gaba Kulka podcza skoncertów nagra materiał live na specjalną płytę
Tokens: 1___ 2____ 3_____ 4_________ 5____ 6_______ 7___ 8_ 9________ 10___

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Gaba Kulka (confidence=0.69)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5591 from articles/00108138 from sent4

Text  : 10 lutego podczas dwóch ( godz . 18 i 20 )  koncertów w  Radiu Kraków (  al .  Słowackiego 22 )  Gaba Kulka nagra materiał live na specjalną edycję premierowej płyty
Tokens: 1_ 2_____ 3______ 4____ 5 6___ 7 8_ 9 10 11 12_______ 13 14___ 15____ 16 17 18 19_________ 20 21 22__ 23___ 24___ 25______ 26__ 27 28_______ 29____ 30_________ 31___

Chunks:
  TruePositive nam [14,15] = Radiu Kraków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Słowackiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Gaba Kulka (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5592 from articles/00108138 from sent5

Text  : W niedzielę 10 lutego podczas dwóch ( godz . 18 i  20 )  koncertów w  Radiu Kraków (  al .  Słowackiego 22 )  Gaba Kulka nagra materiał live na specjalną edycję premierowej płyty !
Tokens: 1 2________ 3_ 4_____ 5______ 6____ 7 8___ 9 10 11 12 13 14_______ 15 16___ 17____ 18 19 20 21_________ 22 23 24__ 25___ 26___ 27______ 28__ 29 30_______ 31____ 32_________ 33___ 34

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Radiu Kraków (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Słowackiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Gaba Kulka (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5593 from articles/00108138 from sent6

Text  : W studiu im . Romany Bobrowskiej Radia Kraków Gaba zagra dwa pierwsze koncerty w  ramach trasy "  Bye ,  Rabbit 2013 !  "  ,  która będzie pożegnaniem z  albumem "  Hat ,  Rabbit "  .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4 5_____ 6__________ 7____ 8_____ 9___ 10___ 11_ 12______ 13______ 14 15____ 16___ 17 18_ 19 20____ 21__ 22 23 24 25___ 26____ 27_________ 28 29_____ 30 31_ 32 33____ 34 35

Chunks:
  TruePositive nam [31,33] = Hat , Rabbit (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,9] = Romany Bobrowskiej Radia Kraków Gaba (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [18,18] = Bye (confidence=0.94)
  FalseNegative nam [5,6] = Romany Bobrowskiej
  FalseNegative nam [7,8] = Radia Kraków
  FalseNegative nam [9,9] = Gaba
  FalseNegative nam [18,22] = Bye , Rabbit 2013 !

(ChunkerEvaluator) Sentence #5594 from articles/00108138 from sent7

Text  : Oba zostaną zarejestrowane , a materiał z nich pojawi się równocześnie z  nowym albumem Kulki jako oddzielne wydawnictwo w  formie cyfrowej i  dodatek do specjalnej edycji premierowej płyty .
Tokens: 1__ 2______ 3_____________ 4 5 6_______ 7 8___ 9_____ 10_ 11__________ 12 13___ 14_____ 15___ 16__ 17_______ 18_________ 19 20____ 21______ 22 23_____ 24 25________ 26____ 27_________ 28___ 29

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Kulki (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5595 from articles/00108138 from sent8

Text  : Większość kompozycji usłyszymy w nowych aranżacjach , a artystce towarzyszyć będą muzycy z  tria The Light :  Wacław Ziempel ,  Robert Rasz i  Wojciech Traczyk .
Tokens: 1________ 2_________ 3________ 4 5_____ 6__________ 7 8 9_______ 10_________ 11__ 12____ 13 14__ 15_ 16___ 17 18____ 19_____ 20 21____ 22__ 23 24______ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = The Light (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Wacław Ziempel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Robert Rasz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Wojciech Traczyk (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:23,307 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 247 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108139.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108139.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5596 from articles/00108139 from sent1

Text  : Wrocławskie nominacje do Fryderyków
Tokens: 1__________ 2________ 3_ 4_________

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Fryderyków (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5597 from articles/00108139 from sent2

Text  : Wśród ogłoszonych przedwczoraj nominacji do nagrody polskiego przemysłu muzycznego „  Fryderyk 2002 ”  znalazło się sporo wrocławskich akcentów
Tokens: 1____ 2__________ 3___________ 4________ 5_ 6______ 7________ 8________ 9_________ 10 11______ 12__ 13 14______ 15_ 16___ 17__________ 18______

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Fryderyk 2002 (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5598 from articles/00108139 from sent3

Text  : Wrocławianie po Fryderyki ?
Tokens: 1___________ 2_ 3________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Fryderyki (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Wrocławianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #5599 from articles/00108139 from sent4

Text  : Lech Janerka , poeta i rockman , dostał trzy nominacje -  jako autor tekstów ,  kompozytor i  za płytę „  Fiu fiu .  .  .  ”  (  w  kategorii „  Album roku -  muzyka alternatywna ”  )  .
Tokens: 1___ 2______ 3 4____ 5 6______ 7 8_____ 9___ 10_______ 11 12__ 13___ 14_____ 15 16________ 17 18 19___ 20 21_ 22_ 23 24 25 26 27 28 29_______ 30 31___ 32__ 33 34____ 35__________ 36 37 38

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Lech Janerka (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,25] = Fiu fiu . . . (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [31,35] = Album roku - muzyka alternatywna

(ChunkerEvaluator) Sentence #5600 from articles/00108139 from sent5

Text  : Płytę wydał koncern BMG
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4__

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = BMG (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5601 from articles/00108139 from sent6

Text  : ( tu następuje obrazek płyty )
Tokens: 1 2_ 3________ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5602 from articles/00108139 from sent7

Text  : Nominację w kategorii „ Album roku - etno / folk ”  dostała płyta „  Alkimja ”  Justyny Steczkowskiej .
Tokens: 1________ 2 3________ 4 5____ 6___ 7 8___ 9 10__ 11 12_____ 13___ 14 15_____ 16 17_____ 18___________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Alkimja (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = Justyny Steczkowskiej (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,10] = Album roku - etno / folk

(ChunkerEvaluator) Sentence #5603 from articles/00108139 from sent8

Text  : Teksty piosenek napisał wrocławianin Roman Kołakowski , tutaj nagrano znaczną część materiału z  udziałem wrocławskich artystów ,  m  .  in .  chóru Synagogi pod Białym Bocianem .
Tokens: 1_____ 2_______ 3______ 4___________ 5____ 6_________ 7 8____ 9______ 10_____ 11___ 12_______ 13 14______ 15__________ 16______ 17 18 19 20 21 22___ 23______ 24_ 25____ 26______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Roman Kołakowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [23,23] = Synagogi (confidence=0.97)
  FalsePositive nam [25,26] = Białym Bocianem (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = wrocławianin
  FalseNegative nam [23,26] = Synagogi pod Białym Bocianem

(ChunkerEvaluator) Sentence #5604 from articles/00108139 from sent9

Text  : Płytę wydała wrocławska firma Luna Music .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4____ 5___ 6____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Luna Music (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5605 from articles/00108139 from sent10

Text  : ( tu następuje obrazek płyty )
Tokens: 1 2_ 3________ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5606 from articles/00108139 from sent11

Text  : Szansę na nagrodę w kategorii „ Album roku - muzyka orkiestrowa ”  ma Wrocławska Orkiestra Kameralna „  Vratislavia ”  pod batutą wybitnego skrzypka Jana Staniendy .
Tokens: 1_____ 2_ 3______ 4 5________ 6 7____ 8___ 9 10____ 11_________ 12 13 14________ 15_______ 16_______ 17 18_________ 19 20_ 21____ 22_______ 23______ 24__ 25_______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = Wrocławska Orkiestra Kameralna (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Vratislavia (confidence=0.75)
  TruePositive nam [24,25] = Jana Staniendy (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [7,11] = Album roku - muzyka orkiestrowa

(ChunkerEvaluator) Sentence #5607 from articles/00108139 from sent12

Text  : Na płycie „ Muzyka polska poprzez wieki ” , wydanej przez firmę DUX ,  znalazły się utwory Feliksa Janiewicza ,  Władysława Słowińskiego ,  Macieja Radziwiłła ,  Romualda Twardowskiego i  współczesnego kompozytora z  Wrocławia -  Rafała Augustyna .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_____ 5_____ 6______ 7____ 8 9 10_____ 11___ 12___ 13_ 14 15______ 16_ 17____ 18_____ 19________ 20 21________ 22__________ 23 24_____ 25________ 26 27______ 28___________ 29 30___________ 31_________ 32 33_______ 34 35____ 36_______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [4,7] = Muzyka polska poprzez wieki (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,13] = DUX (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,19] = Feliksa Janiewicza (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,22] = Władysława Słowińskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Macieja Radziwiłła (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,28] = Romualda Twardowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [33,33] = Wrocławia (confidence=1.00)
  TruePositive nam [35,36] = Rafała Augustyna (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5608 from articles/00108139 from sent13

Text  : ( tu następuje obrazek płyty )
Tokens: 1 2_ 3________ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5609 from articles/00108139 from sent14

Text  : Albumem roku w kategorii „ Heavy metal ” może zostać płyta „  Candra ”  zespołu Moonlight .
Tokens: 1______ 2___ 3 4________ 5 6____ 7____ 8 9___ 10____ 11___ 12 13____ 14 15_____ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Candra (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Moonlight (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [6,7] = Heavy metal

(ChunkerEvaluator) Sentence #5610 from articles/00108139 from sent15

Text  : Wokalistka grupy Maja Konarska mieszka we Wrocławiu , tutaj też płyta została nagrana .
Tokens: 1_________ 2____ 3___ 4_______ 5______ 6_ 7________ 8 9____ 10_ 11___ 12_____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Maja Konarska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Wrocławiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5611 from articles/00108139 from sent16

Text  : Wydała ją firma Metal Mind Productions .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4____ 5___ 6__________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Metal Mind Productions (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5612 from articles/00108139 from sent17

Text  : ( tu następuje obrazek płyty )
Tokens: 1 2_ 3________ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5613 from articles/00108139 from sent18

Text  : Nominację w kategorii „ Jazzowy muzyk roku ” dostał kontrabasista Darek Oleszkiewicz ,  wrocławianin z  urodzenia ,  od kilkunastu lat mieszkający w  Los Angeles ,  ale często koncertujący w  Polsce .
Tokens: 1________ 2 3________ 4 5______ 6____ 7___ 8 9_____ 10___________ 11___ 12__________ 13 14__________ 15 16_______ 17 18 19________ 20_ 21_________ 22 23_ 24_____ 25 26_ 27____ 28__________ 29 30____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Darek Oleszkiewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [23,24] = Los Angeles (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Polsce (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,7] = Jazzowy muzyk roku
  FalseNegative nam [14,14] = wrocławianin

(ChunkerEvaluator) Sentence #5614 from articles/00108139 from sent19

Text  : Oleszkiewicz uznawany jest za jednego z najlepszych basistów jazzowych w  Stanach Zjednoczonych ,  a  w  Polsce współpracował ostatnio z  Anną Marią Jopek przy płycie „  Upojenie ”  .
Tokens: 1___________ 2_______ 3___ 4_ 5______ 6 7__________ 8_______ 9________ 10 11_____ 12___________ 13 14 15 16____ 17___________ 18______ 19 20__ 21___ 22___ 23__ 24____ 25 26______ 27 28

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Oleszkiewicz (confidence=0.87)
  TruePositive nam [11,12] = Stanach Zjednoczonych (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Polsce (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,22] = Anną Marią Jopek (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Upojenie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5615 from articles/00108139 from sent20

Text  : ( tu następuje zdjęcie - foto ma , foto da )
Tokens: 1 2_ 3________ 4______ 5 6___ 7_ 8 9___ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5616 from articles/00108139 from sent21

Text  : W kategorii „ Muzyka orkiestrowa ” nominację otrzymało nagranie koncertu skrzypcowego Johannesa Brahmsa .
Tokens: 1 2________ 3 4_____ 5__________ 6 7________ 8________ 9_______ 10______ 11__________ 12_______ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Muzyka orkiestrowa (confidence=0.97)
  TruePositive nam [12,13] = Johannesa Brahmsa (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5617 from articles/00108139 from sent22

Text  : Krzysztof Jakowicz - „ Brahms - Koncert skrzypcowy - Krzysztof Jakowicz ”  .
Tokens: 1________ 2_______ 3 4 5_____ 6 7______ 8_________ 9 10_______ 11______ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Krzysztof Jakowicz (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [5,5] = Brahms (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [10,11] = Krzysztof Jakowicz (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,11] = Brahms - Koncert skrzypcowy - Krzysztof Jakowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #5618 from articles/00108139 from sent23

Text  : Towarzyszącą Krzysztofowi Jakowiczowi Orkiestrą Polskiego Radia i Telewizji w Krakowie dyrygował profesor wrocławskiej Akademii Muzycznej i  były dyrektor Filharmonii Wrocławskiej -  Marek Pijarowski .
Tokens: 1___________ 2___________ 3__________ 4________ 5________ 6____ 7 8________ 9 10______ 11_______ 12______ 13__________ 14______ 15_______ 16 17__ 18______ 19_________ 20__________ 21 22___ 23________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Krakowie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,15] = Akademii Muzycznej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,20] = Filharmonii Wrocławskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Marek Pijarowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [2,8] = Krzysztofowi Jakowiczowi Orkiestrą Polskiego Radia i Telewizji (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,3] = Krzysztofowi Jakowiczowi
  FalseNegative nam [4,8] = Orkiestrą Polskiego Radia i Telewizji

(ChunkerEvaluator) Sentence #5619 from articles/00108139 from sent24

Text  : Płytę wydało Polskie Radio .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Polskie Radio (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5620 from articles/00108139 from sent25

Text  : Albumem roku w kategorii „ Muzyka dawna ” mogą zostać „  Dzieła wokalno -  instrumentalne ”  Grzegorza Gerwazego Gorczyckiego .
Tokens: 1______ 2___ 3 4________ 5 6_____ 7____ 8 9___ 10____ 11 12____ 13_____ 14 15____________ 16 17_______ 18_______ 19__________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Muzyka dawna (confidence=0.86)
  TruePositive nam [12,15] = Dzieła wokalno - instrumentalne (confidence=0.98)
  TruePositive nam [17,19] = Grzegorza Gerwazego Gorczyckiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5621 from articles/00108139 from sent26

Text  : Jednym z solistów jest wrocławianin , kontratenor Piotr Łykowski .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4___ 5___________ 6 7__________ 8____ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Piotr Łykowski (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [5,5] = wrocławianin

(ChunkerEvaluator) Sentence #5622 from articles/00108139 from sent27

Text  : Płytę wydało Polskie Radio .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Polskie Radio (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:23,441 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 248 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108141.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108141.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5623 from articles/00108141 from sent1

Text  : Oświęcimskiej synagodze Chewra Lomdej Misznajot grozi katastrofa
Tokens: 1____________ 2________ 3_____ 4_____ 5________ 6____ 7_________

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Chewra Lomdej Misznajot (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5624 from articles/00108141 from sent2

Text  : Zabytkowej synagodze Chewra Lomdej Misznajot w Oświęcimiu grozi katastrofa .
Tokens: 1_________ 2________ 3_____ 4_____ 5________ 6 7_________ 8____ 9_________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Chewra Lomdej Misznajot (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Oświęcimiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5625 from articles/00108141 from sent3

Text  : Dyrektor miejscowego Centrum Żydowskiego , którego częścią jest świątynia ,  Tomasz Kuncewicz powiedział we wtorek ,  że skarpa ,  na której stoi budynek ,  jest niestabilna i  wymaga wzmocnienia .
Tokens: 1_______ 2__________ 3______ 4__________ 5 6______ 7______ 8___ 9________ 10 11____ 12_______ 13________ 14 15____ 16 17 18____ 19 20 21____ 22__ 23_____ 24 25__ 26_________ 27 28____ 29_________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Centrum Żydowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Tomasz Kuncewicz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5626 from articles/00108141 from sent4

Text  : " Najnowsza ekspertyza budowlana wykazała , że budynek synagogi jest zagrożony ze względu na możliwość osunięcia erodującej skarpy ,  na której stoi .
Tokens: 1 2________ 3_________ 4________ 5_______ 6 7_ 8______ 9_______ 10__ 11_______ 12 13_____ 14 15_______ 16_______ 17________ 18____ 19 20 21____ 22__ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5627 from articles/00108141 from sent5

Text  : Grunt wymaga natychmiastowego zabezpieczenia , między innymi za pomocą systemu betonowych mikropali ,  a  także wzmocnienia konstrukcji domu rodziny Klugerów ,  który stabilizuje skarpę "  -  powiedział Kuncewicz w  rozmowie z  PAP .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______________ 4_____________ 5 6_____ 7_____ 8_ 9_____ 10_____ 11________ 12_______ 13 14 15___ 16_________ 17_________ 18__ 19_____ 20______ 21 22___ 23_________ 24____ 25 26 27________ 28_______ 29 30______ 31 32_ 33

Chunks:
  TruePositive nam [20,20] = Klugerów (confidence=1.00)
  TruePositive nam [28,28] = Kuncewicz (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = PAP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5628 from articles/00108141 from sent6

Text  : Jak podkreślił dyrektor Centrum Żydowskiego ziemia jest na tyle niestabilna ,  że jej ruchy wywołać mogą silniejsze opady deszczu lub tąpnięcia w  kopalniach ,  które znajdują się w  pobliżu Oświęcimia .
Tokens: 1__ 2_________ 3_______ 4______ 5__________ 6_____ 7___ 8_ 9___ 10_________ 11 12 13_ 14___ 15_____ 16__ 17________ 18___ 19_____ 20_ 21_______ 22 23________ 24 25___ 26______ 27_ 28 29_____ 30________ 31

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Centrum Żydowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [30,30] = Oświęcimia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5629 from articles/00108141 from sent7

Text  : Zdaniem dyrektora szacunkowa wartość prac budowlanych może wynieść nawet 1  mln zł .
Tokens: 1______ 2________ 3_________ 4______ 5___ 6__________ 7___ 8______ 9____ 10 11_ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5630 from articles/00108141 from sent8

Text  : Prace rozpoczną się wiosną bieżącego roku .
Tokens: 1____ 2________ 3__ 4_____ 5________ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5631 from articles/00108141 from sent9

Text  : Część funduszy została już zgromadzona , ale Centrum apeluje o  wsparcie .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4__ 5__________ 6 7__ 8______ 9______ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Centrum (confidence=0.97)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5632 from articles/00108141 from sent10

Text  : " Zwracamy się do wszystkich ludzi , którym bliska jest wrażliwość na wielokulturowe dziedzictwo Polski ,  o  zaangażowanie się w  uratowanie ostatniej synagogi w  pobliżu Auschwitz .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_ 5_________ 6____ 7 8_____ 9_____ 10__ 11________ 12 13____________ 14_________ 15____ 16 17 18___________ 19_ 20 21________ 22_______ 23______ 24 25_____ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Polski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [26,26] = Auschwitz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5633 from articles/00108141 from sent11

Text  : Darowizny można przekazywać na konto : Bank Pekao SA ,  32 1240 1170 1111 0000 2418 5213 "  -  apeluje Centrum .
Tokens: 1________ 2____ 3__________ 4_ 5____ 6 7___ 8____ 9_ 10 11 12__ 13__ 14__ 15__ 16__ 17__ 18 19 20_____ 21_____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Bank Pekao SA (confidence=1.00)
  TruePositive nam [21,21] = Centrum (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5634 from articles/00108141 from sent12

Text  : " Synagoga jest unikatowym śladem po społeczności żydowskiej , która współtworzyła Oświęcim i  Polskę przez niemal 500 lat ,  aż do Holokaustu .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4_________ 5_____ 6_ 7___________ 8_________ 9 10___ 11___________ 12______ 13 14____ 15___ 16____ 17_ 18_ 19 20 21 22________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Oświęcim (confidence=1.00)
  TruePositive nam [14,14] = Polskę (confidence=0.99)
  TruePositive nam [22,22] = Holokaustu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5635 from articles/00108141 from sent13

Text  : Jest to zabytek o wyjątkowym znaczeniu symbolicznym dla polsko -  żydowskiego dziedzictwa naszego kraju ze względu na lokalizację w  bezpośrednim sąsiedztwie byłego obozu koncentracyjnego i  zagłady Auschwitz "  -  podkreślił dyrektor Centrum Żydowskiego Tomasz Kuncewicz .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4 5_________ 6________ 7___________ 8__ 9_____ 10 11_________ 12_________ 13_____ 14___ 15 16_____ 17 18_________ 19 20__________ 21_________ 22____ 23___ 24______________ 25 26_____ 27_______ 28 29 30________ 31______ 32_____ 33_________ 34____ 35_______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [27,27] = Auschwitz (confidence=0.99)
  TruePositive nam [32,33] = Centrum Żydowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [34,35] = Tomasz Kuncewicz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5636 from articles/00108141 from sent14

Text  : Synagoga Chewra Lomdej Misznajot w Oświęcimiu powstała na początku XX wieku .
Tokens: 1_______ 2_____ 3_____ 4________ 5 6_________ 7_______ 8_ 9_______ 10 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Oświęcimiu (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [1,4] = Synagoga Chewra Lomdej Misznajot (confidence=0.76)
  FalseNegative nam [2,4] = Chewra Lomdej Misznajot

(ChunkerEvaluator) Sentence #5637 from articles/00108141 from sent15

Text  : Po wojnie mieściła się w niej między innymi hurtownia dywanów .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4__ 5 6___ 7_____ 8_____ 9________ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5638 from articles/00108141 from sent16

Text  : W marcu 1998 roku została zwrócona społeczności żydowskiej na mocy ustawy o  restytucji majątków gmin żydowskich w  Polsce .
Tokens: 1 2____ 3___ 4___ 5______ 6_______ 7___________ 8_________ 9_ 10__ 11____ 12 13________ 14______ 15__ 16________ 17 18____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5639 from articles/00108141 from sent17

Text  : Jest to jedyna synagoga w Oświęcimiu ocalała z II wojny światowej .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4_______ 5 6_________ 7______ 8 9_ 10___ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Oświęcimiu (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [9,11] = II wojny światowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #5640 from articles/00108141 from sent18

Text  : Uroczystość jej rededykacji miała miejsce w 1999 roku .
Tokens: 1__________ 2__ 3__________ 4____ 5______ 6 7___ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5641 from articles/00108141 from sent19

Text  : Centrum Żydowskie w Oświęcimiu powstało w 2000 roku .
Tokens: 1______ 2________ 3 4_________ 5_______ 6 7___ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Centrum Żydowskie (confidence=0.98)
  TruePositive nam [4,4] = Oświęcimiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5642 from articles/00108141 from sent20

Text  : Jego celem jest kultywowanie pamięci o żydowskich mieszkańcach miasta ,  którego nazwę podczas wojny Niemcy zmienili na Auschwitz ,  a  także edukacja ze szczególnym uwzględnieniem problematyki Holokaustu i  współczesnych zagrożeń związanych z  nietolerancją i  uprzedzeniami .
Tokens: 1___ 2____ 3___ 4___________ 5______ 6 7_________ 8___________ 9_____ 10 11_____ 12___ 13_____ 14___ 15____ 16______ 17 18_______ 19 20 21___ 22______ 23 24_________ 25____________ 26__________ 27________ 28 29___________ 30______ 31________ 32 33___________ 34 35___________ 36

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = Niemcy (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Auschwitz (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Holokaustu (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5643 from articles/00108141 from sent21

Text  : Pod jego auspicjami działa muzeum żydowskie , synagoga oraz centrum edukacyjne .
Tokens: 1__ 2___ 3_________ 4_____ 5_____ 6________ 7 8_______ 9___ 10_____ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5644 from articles/00108141 from sent22

Text  : Dom Klugerów został wzniesiony na przełomie XIX i XX wieku .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____ 4_________ 5_ 6________ 7__ 8 9_ 10___ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Dom Klugerów (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,7] = XIX (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [2,2] = Klugerów

(ChunkerEvaluator) Sentence #5645 from articles/00108141 from sent23

Text  : Rodzina Klugerów mieszkała w Oświęcimiu przed wojną .
Tokens: 1______ 2_______ 3________ 4 5_________ 6____ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Oświęcimiu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [1,2] = Rodzina Klugerów (confidence=0.65)
  FalseNegative nam [2,2] = Klugerów

(ChunkerEvaluator) Sentence #5646 from articles/00108141 from sent24

Text  : Z dziewięciorga dzieci Zagładę przeżyła tylko trójka , w tym Szymon ,  który był więźniem niemieckiego obozu Auschwitz .
Tokens: 1 2____________ 3_____ 4______ 5_______ 6____ 7_____ 8 9 10_ 11____ 12 13___ 14_ 15______ 16__________ 17___ 18_______ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Zagładę (confidence=0.76)
  TruePositive nam [11,11] = Szymon (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Auschwitz (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5647 from articles/00108141 from sent25

Text  : Po wojnie mieszkał w Szwecji .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Szwecji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5648 from articles/00108141 from sent26

Text  : W latach 60 . powrócił do Oświęcimia .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4 5_______ 6_ 7_________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Oświęcimia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5649 from articles/00108141 from sent27

Text  : Był ostatnim Żydem mieszkającym w mieście .
Tokens: 1__ 2_______ 3____ 4___________ 5 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Żydem (confidence=0.84)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5650 from articles/00108141 from sent28

Text  : Zmarł w 2000 roku .
Tokens: 1____ 2 3___ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5651 from articles/00108141 from sent29

Text  : Spoczywa na miejscowym kirkucie .
Tokens: 1_______ 2_ 3_________ 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5652 from articles/00108141 from sent30

Text  : Pierwsi Żydzi zamieszkali w Oświęcimiu w początkach XVI wieku .
Tokens: 1______ 2____ 3__________ 4 5_________ 6 7_________ 8__ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Żydzi (confidence=0.68)
  TruePositive nam [5,5] = Oświęcimiu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5653 from articles/00108141 from sent31

Text  : W 1939 roku stanowili ponad połowę mieszkańców 14 - tysięcznego miasta .
Tokens: 1 2___ 3___ 4________ 5____ 6_____ 7__________ 8_ 9 10_________ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5654 from articles/00108141 from sent32

Text  : Po II wojnie światowej do Oświęcimia powróciło 186 Żydów .
Tokens: 1_ 2_ 3_____ 4________ 5_ 6_________ 7________ 8__ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Oświęcimia (confidence=0.99)
  TruePositive nam [9,9] = Żydów (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [2,4] = II wojnie światowej

2016-10-31 14:04:23,598 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 249 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108142.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108142.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5655 from articles/00108142 from sent1

Text  : Zakupy w sieci mogą być bezpieczne .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4___ 5__ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5656 from articles/00108142 from sent2

Text  : Wystarczy przestrzegać kilku zasad
Tokens: 1________ 2___________ 3____ 4____

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5657 from articles/00108142 from sent3

Text  : Polacy coraz chętniej korzystają z możliwości jakie daje im Internet i  coraz częściej i  odważniej korzystają z  zakupów on -  line .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4_________ 5 6_________ 7____ 8___ 9_ 10______ 11 12___ 13______ 14 15_______ 16________ 17 18_____ 19 20 21__ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Internet (confidence=0.93)
  FalseNegative nam [1,1] = Polacy

(ChunkerEvaluator) Sentence #5658 from articles/00108142 from sent4

Text  : Z badań firmy Gemius wynika , że już 70 proc .  internautów kupuje towary lub usługi w  Internecie .
Tokens: 1 2____ 3____ 4_____ 5_____ 6 7_ 8__ 9_ 10__ 11 12_________ 13____ 14____ 15_ 16____ 17 18________ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Gemius (confidence=0.92)
  TruePositive nam [18,18] = Internecie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5659 from articles/00108142 from sent5

Text  : Z roku na rok coraz więcej z nas płaci też za zakupy w  e  -  sklepach za pomocą różnych metod płatności internetowych .
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5____ 6_____ 7 8__ 9____ 10_ 11 12____ 13 14 15 16______ 17 18____ 19_____ 20___ 21_______ 22___________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5660 from articles/00108142 from sent6

Text  : Aby zachować bezpieczeństwo kupując w sieci , wystarczy przestrzegać kilku prostych zasad .
Tokens: 1__ 2_______ 3_____________ 4______ 5 6____ 7 8________ 9___________ 10___ 11______ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5661 from articles/00108142 from sent7

Text  : - Większa śmiałość Polaków do zakupów czy też zarządzania finansami w  sieci to dobra wiadomość .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4______ 5_ 6______ 7__ 8__ 9__________ 10_______ 11 12___ 13 14___ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polaków (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5662 from articles/00108142 from sent8

Text  : Z roku na rok maleją bariery psychologiczne , które jeszcze do niedawna nakazywały dla ostrożności wybrać płatność za towar czy usługę przy odbiorze lub na poczcie ,  zamiast szybszego i  wygodnego przelewu internetowego -  mówi Artur Wojtczuk ,  dyrektor Linii biznesowej płatności internetowe
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5_____ 6______ 7_____________ 8 9____ 10_____ 11 12______ 13________ 14_ 15_________ 16____ 17______ 18 19___ 20_ 21____ 22__ 23______ 24_ 25 26_____ 27 28_____ 29_______ 30 31_______ 32______ 33___________ 34 35__ 36___ 37______ 38 39______ 40___ 41________ 42_______ 43_________

Chunks:
  TruePositive nam [36,37] = Artur Wojtczuk (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [40,40] = Linii (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [40,43] = Linii biznesowej płatności internetowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #5663 from articles/00108142 from sent9

Text  : w Krajowej Izbie Rozliczeniowej S . A . , który odpowiada m  .  in .  za rozwój systemu bezpośrednich płatności internetowych PayByNet .
Tokens: 1 2_______ 3____ 4_____________ 5 6 7 8 9 10___ 11_______ 12 13 14 15 16 17____ 18_____ 19___________ 20_______ 21___________ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [22,22] = PayByNet (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [2,7] = Krajowej Izbie Rozliczeniowej S . A (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [2,8] = Krajowej Izbie Rozliczeniowej S . A .

(ChunkerEvaluator) Sentence #5664 from articles/00108142 from sent10

Text  : - Trzeba jednak pamiętać , że nieostrożność w posługiwaniu się swoimi danymi i  pieniędzmi w  sieci może kosztować nas tak samo słono ,  jak nieroztropność w  świecie realnym -  podkreśla .
Tokens: 1 2_____ 3_____ 4_______ 5 6_ 7____________ 8 9___________ 10_ 11____ 12____ 13 14________ 15 16___ 17__ 18_______ 19_ 20_ 21__ 22___ 23 24_ 25____________ 26 27_____ 28_____ 29 30_______ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5665 from articles/00108142 from sent11

Text  : W Internecie nasze bezpieczeństwo zależy w dużym stopniu od nas samych ,  niezależnie od zabezpieczeń stosowanych przez e  -  sklepy czy banki .
Tokens: 1 2_________ 3____ 4_____________ 5_____ 6 7____ 8______ 9_ 10_ 11____ 12 13_________ 14 15__________ 16_________ 17___ 18 19 20____ 21_ 22___ 23

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Internecie (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5666 from articles/00108142 from sent12

Text  : Bezpieczne hasło to pierwsza linia obrony finansów i naszych danych osobowych w  sieci .
Tokens: 1_________ 2____ 3_ 4_______ 5____ 6_____ 7_______ 8 9______ 10____ 11_______ 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5667 from articles/00108142 from sent13

Text  : Dotyczy to tak haseł do poczty elektronicznej czy portali społecznościowych ,  jak i  haseł ,  którymi zabezpieczamy swoje konta w  bankowości elektronicznej .
Tokens: 1______ 2_ 3__ 4____ 5_ 6_____ 7_____________ 8__ 9______ 10_______________ 11 12_ 13 14___ 15 16_____ 17___________ 18___ 19___ 20 21________ 22____________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5668 from articles/00108142 from sent14

Text  : Skuteczne hasło powinno składać się co najmniej z 8 różnych znaków .
Tokens: 1________ 2____ 3______ 4______ 5__ 6_ 7_______ 8 9 10_____ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5669 from articles/00108142 from sent15

Text  : - Oznacza to , że mając do dyspozycji standardową klawiaturę komputera jesteśmy w  stanie wygenerować aż 6  ,  1  kwadryliona unikalnych haseł .
Tokens: 1 2______ 3_ 4 5_ 6____ 7_ 8_________ 9__________ 10________ 11_______ 12______ 13 14____ 15_________ 16 17 18 19 20_________ 21________ 22___ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5670 from articles/00108142 from sent16

Text  : Niestety większość haseł , które stosujemy jest zbyt prosta lub łatwa do odgadnięcia -  mówi Artur Wojtczuk z  KIR S  .  A  .
Tokens: 1_______ 2________ 3____ 4 5____ 6________ 7___ 8___ 9_____ 10_ 11___ 12 13_________ 14 15__ 16___ 17______ 18 19_ 20 21 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Artur Wojtczuk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,23] = KIR S . A . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5671 from articles/00108142 from sent17

Text  : Jak przewiduje firma doradcza Deloitte w najnowszym raporcie „ TMT Predictions "  już w  2013 r  .  ponad 90 proc .  haseł generowanych przez użytkowników do różnego rodzaju serwisów on -  line ,  może nie zapewniać skutecznej ochrony przeciw hakerom .
Tokens: 1__ 2_________ 3____ 4_______ 5_______ 6 7_________ 8_______ 9 10_ 11_________ 12 13_ 14 15__ 16 17 18___ 19 20__ 21 22___ 23__________ 24___ 25__________ 26 27_____ 28_____ 29______ 30 31 32__ 33 34__ 35_ 36_______ 37________ 38_____ 39_____ 40_____ 41

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Deloitte (confidence=0.98)
  TruePositive nam [10,11] = TMT Predictions (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5672 from articles/00108142 from sent18

Text  : - Wybierając hasło , osoby często kierują się tym ,  czy jest ono łatwe do zapamiętania lub na tyle krótkie ,  by z  łatwością można je było „  wstukać "  na klawiaturze telefonu -  mówi Jakub Wróbel ,  Starszy Menedżer w  Dziale Konsultingu Deloitte .
Tokens: 1 2_________ 3____ 4 5____ 6_____ 7______ 8__ 9__ 10 11_ 12__ 13_ 14___ 15 16__________ 17_ 18 19__ 20_____ 21 22 23 24_______ 25___ 26 27__ 28 29_____ 30 31 32_________ 33______ 34 35__ 36___ 37____ 38 39_____ 40______ 41 42____ 43_________ 44______ 45

Chunks:
  TruePositive nam [36,37] = Jakub Wróbel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,44] = Dziale Konsultingu Deloitte (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [39,40] = Starszy Menedżer (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5673 from articles/00108142 from sent19

Text  : - Jedno z ostatnich badań pokazuje , że spośród haseł wygenerowanych przez 6  milionów użytkowników aż około 98 proc .  znalazło się wśród 10 tysięcy najbardziej popularnych -  dodaje .
Tokens: 1 2____ 3 4________ 5____ 6_______ 7 8_ 9______ 10___ 11____________ 12___ 13 14______ 15__________ 16 17___ 18 19__ 20 21______ 22_ 23___ 24 25_____ 26_________ 27_________ 28 29____ 30

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5674 from articles/00108142 from sent20

Text  : Obok używania zbyt prostych lub zbyt krótkich haseł istnieje jeszcze jeden często popełniany błąd ,  który może w  znaczący sposób wpływać na bezpieczeństwo naszych finansów .
Tokens: 1___ 2_______ 3___ 4_______ 5__ 6___ 7_______ 8____ 9_______ 10_____ 11___ 12____ 13________ 14__ 15 16___ 17__ 18 19______ 20____ 21_____ 22 23____________ 24_____ 25______ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5675 from articles/00108142 from sent21

Text  : Nawet najbardziej skomplikowane hasło może okazać się mało efektywne ,  jeżeli będziemy za jego pomocą logować się do więcej niż jednego serwisu .
Tokens: 1____ 2__________ 3____________ 4____ 5___ 6_____ 7__ 8___ 9________ 10 11____ 12______ 13 14__ 15____ 16_____ 17_ 18 19____ 20_ 21_____ 22_____ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5676 from articles/00108142 from sent22

Text  : - Używanie tego samego zestawu znaków , aby uzyskać dostęp np .  do bankowości elektronicznej ,  portalu społecznościowego i  poczty elektronicznej ,  negatywnie wpływa na ochronę naszych danych przechowywanych w  każdym z  serwisów .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4_____ 5______ 6_____ 7 8__ 9______ 10____ 11 12 13 14________ 15____________ 16 17_____ 18_______________ 19 20____ 21____________ 22 23________ 24____ 25 26_____ 27_____ 28____ 29_____________ 30 31____ 32 33______ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5677 from articles/00108142 from sent23

Text  : Ułatwiając życie sobie , ułatwiamy je niestety również hakerowi -  mówi Jakub Wróbel z  Deloitte .
Tokens: 1_________ 2____ 3____ 4 5________ 6_ 7_______ 8______ 9_______ 10 11__ 12___ 13____ 14 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Jakub Wróbel (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Deloitte (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5678 from articles/00108142 from sent24

Text  : Przed wykonaniem jakiejkolwiek transakcji finansowej on - line warto upewnić się ,  że urządzenie ,  z  którego korzystamy ,  jest dobrze zabezpieczone .
Tokens: 1____ 2_________ 3____________ 4_________ 5_________ 6_ 7 8___ 9____ 10_____ 11_ 12 13 14________ 15 16 17_____ 18________ 19 20__ 21____ 22___________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5679 from articles/00108142 from sent25

Text  : Równie ważne , jak używanie legalnych i znanych programów jest zainstalowanie zapory antywirusowej i  regularne jej aktualizowanie .
Tokens: 1_____ 2____ 3 4__ 5_______ 6________ 7 8______ 9________ 10__ 11____________ 12____ 13___________ 14 15_______ 16_ 17____________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5680 from articles/00108142 from sent26

Text  : Bez takiej ochrony szkodliwe oprogramowanie może niepostrzeżenie zainstalować się na komputerze i  umożliwić hakerom kradzież loginów i  haseł .
Tokens: 1__ 2_____ 3______ 4________ 5_____________ 6___ 7______________ 8___________ 9__ 10 11________ 12 13_______ 14_____ 15______ 16_____ 17 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5681 from articles/00108142 from sent27

Text  : Warto również zastanowić się , zanim zalogujemy się do naszej bankowości elektronicznej korzystając z  hot -  spotów ,  umożliwiających darmowy dostęp do Internetu w  restauracjach czy centrach handlowych .
Tokens: 1____ 2______ 3_________ 4__ 5 6____ 7_________ 8__ 9_ 10____ 11________ 12____________ 13_________ 14 15_ 16 17____ 18 19_____________ 20_____ 21____ 22 23_______ 24 25___________ 26_ 27______ 28________ 29

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = Internetu (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5682 from articles/00108142 from sent28

Text  : Trzeba pamiętać , że często są to sieci otwarte ,  niewystarczająco dobrze zabezpieczone ,  przez co wzrasta ryzyko ,  że dane ,  które wprowadzimy do komputera -  takie jak login i  hasło -  zostaną przechwycone .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4_ 5_____ 6_ 7_ 8____ 9______ 10 11______________ 12____ 13___________ 14 15___ 16 17_____ 18____ 19 20 21__ 22 23___ 24_________ 25 26_______ 27 28___ 29_ 30___ 31 32___ 33 34_____ 35__________ 36

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5683 from articles/00108142 from sent29

Text  : To samo dotyczy korzystania z komputerów w kawiarenkach internetowych .
Tokens: 1_ 2___ 3______ 4__________ 5 6_________ 7 8___________ 9____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5684 from articles/00108142 from sent30

Text  : Decydując się na zakupy w konkretnym sklepie internetowym , warto sprawdzić jego wiarygodność .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4_____ 5 6_________ 7______ 8___________ 9 10___ 11_______ 12__ 13__________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5685 from articles/00108142 from sent31

Text  : W tym celu można skorzystać chociażby z komentarzy dostępnych na forach internetowych czy w  porównywarkach cen ,  aby dowiedzieć się co o  danym sklepie piszą jego dawni klienci .
Tokens: 1 2__ 3___ 4____ 5_________ 6________ 7 8_________ 9_________ 10 11____ 12___________ 13_ 14 15____________ 16_ 17 18_ 19________ 20_ 21 22 23___ 24_____ 25___ 26__ 27___ 28_____ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5686 from articles/00108142 from sent32

Text  : Pozwoli to zawczasu zrezygnować z usług niesolidnych sprzedawców .
Tokens: 1______ 2_ 3_______ 4__________ 5 6____ 7___________ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5687 from articles/00108142 from sent33

Text  : Wiarygodne sklepy mogą pochwalić się odpowiednimi certyfikatami potwierdzającymi ich rzetelność ,  jak choćby Certyfikat Firmy Wiarygodnej Finansowo przyznawany przez BIG InfoMonitor .
Tokens: 1_________ 2_____ 3___ 4________ 5__ 6___________ 7____________ 8_______________ 9__ 10________ 11 12_ 13____ 14________ 15___ 16_________ 17_______ 18_________ 19___ 20_ 21_________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [14,17] = Certyfikat Firmy Wiarygodnej Finansowo (confidence=0.98)
  TruePositive nam [20,21] = BIG InfoMonitor (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5688 from articles/00108142 from sent34

Text  : Warto również zapoznać się z regulaminem sklepu i zwrócić uwagę na przepisy dotyczące dokonywania płatności ,  możliwości zwrotu zakupionego towaru oraz ochrony gromadzonych danych osobowych (  tzw .  polityka prywatności )  .
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4__ 5 6__________ 7_____ 8 9______ 10___ 11 12______ 13_______ 14_________ 15_______ 16 17________ 18____ 19_________ 20____ 21__ 22_____ 23__________ 24____ 25_______ 26 27_ 28 29______ 30_________ 31 32

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5689 from articles/00108142 from sent35

Text  : Dzięki temu unikniemy przykrych niespodzianek .
Tokens: 1_____ 2___ 3________ 4________ 5____________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5690 from articles/00108142 from sent36

Text  : - Przed zatwierdzeniem płatności w sklepie internetowych warto sprawdzić czy transakcja odbywa się za pośrednictwem szyfrowanego połączenia -  przestrzega Artur Wojtczuk ,  dyrektor Linii biznesowej płatności internetowe w  KIR S  .  A  .  -  Na początku adresu witryny powinno widnieć „  https "  zamiast „  http "  ,  a  na dolnej belce przeglądarki powinien pojawić się symbol klucza lub kłódki .
Tokens: 1 2____ 3_____________ 4________ 5 6______ 7____________ 8____ 9________ 10_ 11________ 12____ 13_ 14 15___________ 16__________ 17________ 18 19_________ 20___ 21______ 22 23______ 24___ 25________ 26_______ 27_________ 28 29_ 30 31 32 33 34 35 36______ 37____ 38_____ 39_____ 40_____ 41 42___ 43 44_____ 45 46__ 47 48 49 50 51____ 52___ 53__________ 54______ 55_____ 56_ 57____ 58____ 59_ 60____ 61

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Artur Wojtczuk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,33] = KIR S . A . (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [24,24] = Linii (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [24,27] = Linii biznesowej płatności internetowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #5691 from articles/00108142 from sent37

Text  : Po kliknięciu na niego otrzymamy informacje na temat certyfikatu bezpieczeństwa danej witryny .
Tokens: 1_ 2_________ 3_ 4____ 5________ 6_________ 7_ 8____ 9__________ 10____________ 11___ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5692 from articles/00108142 from sent38

Text  : Jeśli stracił ważność lub nie można go zweryfikować , lepiej zrezygnować z  zakupów -  dodaje .
Tokens: 1____ 2______ 3______ 4__ 5__ 6____ 7_ 8___________ 9 10____ 11_________ 12 13_____ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5693 from articles/00108142 from sent39

Text  : Coraz więcej sklepów internetowych oferuje możliwość zapłaty za zakupy poprzez tzw .  szybkie przelewy .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4____________ 5______ 6________ 7______ 8_ 9_____ 10_____ 11_ 12 13_____ 14______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5694 from articles/00108142 from sent40

Text  : Zazwyczaj klient może wybrać pomiędzy kilkoma takimi rozwiązaniami .
Tokens: 1________ 2_____ 3___ 4_____ 5_______ 6______ 7_____ 8____________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5695 from articles/00108142 from sent41

Text  : Warto zwrócić uwagę na to , którą markę szybkiego przelewu wybieramy ,  ponieważ w  zależności od dostawcy systemu nasze pieniądze pokonają różne drogi zanim trafią do sprzedawcy .
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4_ 5_ 6 7____ 8____ 9________ 10______ 11_______ 12 13______ 14 15________ 16 17______ 18_____ 19___ 20_______ 21______ 22___ 23___ 24___ 25____ 26 27________ 28

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5696 from articles/00108142 from sent42

Text  : Większość systemów szybkich płatności online ( tzw . pay -  by -  link )  realizowana jest w  Polsce przez pośredników .
Tokens: 1________ 2_______ 3_______ 4________ 5_____ 6 7__ 8 9__ 10 11 12 13__ 14 15_________ 16__ 17 18____ 19___ 20_________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [18,18] = Polsce (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5697 from articles/00108142 from sent43

Text  : Przelew z konta kupującego wędruje do firmy rozliczającej , a  ta dopiero przekazuje pieniądze do sklepu .
Tokens: 1______ 2 3____ 4_________ 5______ 6_ 7____ 8____________ 9 10 11 12_____ 13________ 14_______ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5698 from articles/00108142 from sent44

Text  : Taka operacja może potrwać nawet kilka dni .
Tokens: 1___ 2_______ 3___ 4______ 5____ 6____ 7__ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5699 from articles/00108142 from sent45

Text  : W przypadku płatności bezpośredniej ( jak np . PayByNet )  sprzedawca może przystąpić do realizacji zamówienia natychmiast .
Tokens: 1 2________ 3________ 4____________ 5 6__ 7_ 8 9_______ 10 11________ 12__ 13________ 14 15________ 16________ 17_________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = PayByNet (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5700 from articles/00108142 from sent46

Text  : Dodatkowo klient wie , komu przelał pieniądze , ponieważ po wybraniu w  sklepie internetowym opcji szybkiego przelewu i  po zalogowaniu się na swój rachunek zobaczy wypełniony przelew z  danymi sprzedawcy .
Tokens: 1________ 2_____ 3__ 4 5___ 6______ 7________ 8 9_______ 10 11______ 12 13_____ 14__________ 15___ 16_______ 17______ 18 19 20_________ 21_ 22 23__ 24______ 25_____ 26________ 27_____ 28 29____ 30________ 31

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5701 from articles/00108142 from sent47

Text  : - Automatyczne przenoszenie danych dotyczących treści przelewu , w tym numeru konta bankowego odbiorcy płatności ,  jego nazwy i  adresu ,  sprawia ,  że klient ma pewność ,  iż jego pieniądze trafią od razu do sprzedawcy -  mówi Artur Wojtczuk z  KIR S  .  A  .  -  Dzięki bezpośredniemu przekazaniu środków pomiędzy klientem a  sklepem ,  przyspieszony zostaje nie tyko proces realizacji zamówienia dla klienta ,  lecz także księgowania i  rozliczania transakcji po stronie sprzedającego -  zaznacza .
Tokens: 1 2___________ 3___________ 4_____ 5__________ 6_____ 7_______ 8 9 10_ 11____ 12___ 13_______ 14______ 15_______ 16 17__ 18___ 19 20____ 21 22_____ 23 24 25____ 26 27_____ 28 29 30__ 31_______ 32____ 33 34__ 35 36________ 37 38__ 39___ 40______ 41 42_ 43 44 45 46 47 48____ 49____________ 50_________ 51_____ 52______ 53______ 54 55_____ 56 57___________ 58_____ 59_ 60__ 61____ 62________ 63________ 64_ 65_____ 66 67__ 68___ 69_________ 70 71_________ 72________ 73 74_____ 75___________ 76 77______ 78

Chunks:
  TruePositive nam [39,40] = Artur Wojtczuk (confidence=1.00)
  TruePositive nam [42,46] = KIR S . A . (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5702 from articles/00108142 from sent48

Text  : Co więcej , w przypadku zwrotu towaru e - sklepowi będzie łatwiej zidentyfikować konkretne zlecenie ,  dzięki czemu będzie mógł szybciej zwrócić środki na nasze konto .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4 5________ 6_____ 7_____ 8 9 10______ 11____ 12_____ 13____________ 14_______ 15______ 16 17____ 18___ 19____ 20__ 21______ 22_____ 23____ 24 25___ 26___ 27

Chunks:

2016-10-31 14:04:23,959 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 250 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108146.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108146.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5703 from articles/00108146 from sent1

Text  : Dwaliszwili podpisze kontrakt z Legią w piątek .
Tokens: 1__________ 2_______ 3_______ 4 5____ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Legią (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Dwaliszwili

(ChunkerEvaluator) Sentence #5704 from articles/00108146 from sent2

Text  : Ma kosztować około pół mln euro
Tokens: 1_ 2________ 3____ 4__ 5__ 6___

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = euro (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5705 from articles/00108146 from sent3

Text  : W piątek Władimir Dwaliszwili ma przejść badania medyczne w Legii ,  a  wieczorem podpisać kontrakt z  klubem z  Łazienkowskiej .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4__________ 5_ 6______ 7______ 8_______ 9 10___ 11 12 13_______ 14______ 15______ 16 17____ 18 19____________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Władimir Dwaliszwili (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [19,19] = Łazienkowskiej (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5706 from articles/00108146 from sent4

Text  : Gruzin ma kosztować Legię około pół miliona euro .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4____ 5____ 6__ 7______ 8___ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Legię (confidence=1.00)
  TruePositive nam [8,8] = euro (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,1] = Gruzin

(ChunkerEvaluator) Sentence #5707 from articles/00108146 from sent5

Text  : Dwaliszwili w piątek ma przejść badania medyczne w Legii .
Tokens: 1__________ 2 3_____ 4_ 5______ 6______ 7_______ 8 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Dwaliszwili (confidence=0.52)
  TruePositive nam [9,9] = Legii (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5708 from articles/00108146 from sent6

Text  : Jeśli ich wynik będzie pozytywny , jeszcze tego samego dnia o  godz .  20 ma dojść do podpisania kontraktu .
Tokens: 1____ 2__ 3____ 4_____ 5________ 6 7______ 8___ 9_____ 10__ 11 12__ 13 14 15 16___ 17 18________ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5709 from articles/00108146 from sent7

Text  : Gruzin ma kosztować klub z Łazienkowskiej około pół miliona euro .
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4___ 5 6_____________ 7____ 8__ 9______ 10__ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Łazienkowskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [10,10] = euro (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,1] = Gruzin

(ChunkerEvaluator) Sentence #5710 from articles/00108146 from sent8

Text  : Nie więcej niż 200 tysięcy euro trafi do Polonii ,  natomiast reszta pójdzie na spłatę zadłużenia wobec piłkarza oraz na konto Józefa Wojciechowskiego ,  byłego właściciela Polonii ,  który zachował sobie prawo do części pieniędzy z  transferu Dwaliszwilego .
Tokens: 1__ 2_____ 3__ 4__ 5______ 6___ 7____ 8_ 9______ 10 11_______ 12____ 13_____ 14 15____ 16________ 17___ 18______ 19__ 20 21___ 22____ 23______________ 24 25____ 26_________ 27_____ 28 29___ 30______ 31___ 32___ 33 34____ 35_______ 36 37_______ 38___________ 39

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [22,23] = Józefa Wojciechowskiego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Polonii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [38,38] = Dwaliszwilego (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [6,6] = euro

(ChunkerEvaluator) Sentence #5711 from articles/00108146 from sent9

Text  : Te 570 tys . zł , które niedawno prezes klubu z  Konwiktorskiej Ireneusz Król przelał na konto Dwaliszwilego to mniej więcej trzecia część kwoty ,  którą Polonia zalega piłkarzowi .
Tokens: 1_ 2__ 3__ 4 5_ 6 7____ 8_______ 9_____ 10___ 11 12____________ 13______ 14__ 15_____ 16 17___ 18___________ 19 20___ 21____ 22_____ 23___ 24___ 25 26___ 27_____ 28____ 29________ 30

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [12,12] = Konwiktorskiej (confidence=1.00)
  TruePositive nam [13,14] = Ireneusz Król (confidence=0.90)
  TruePositive nam [18,18] = Dwaliszwilego (confidence=0.99)
  TruePositive nam [27,27] = Polonia (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5712 from articles/00108146 from sent10

Text  : Warunki kontraktu z Dwaliszwilim Legia uzgodniła już jakiś czas temu ,  przeszkodą w  podpisaniu umowy były negocjacje z  Królem .
Tokens: 1______ 2________ 3 4___________ 5____ 6________ 7__ 8____ 9___ 10__ 11 12________ 13 14________ 15___ 16__ 17________ 18 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Królem (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [4,5] = Dwaliszwilim Legia (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Dwaliszwilim
  FalseNegative nam [5,5] = Legia

(ChunkerEvaluator) Sentence #5713 from articles/00108146 from sent11

Text  : Strony doszły jednak do porozumienia .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_____ 4_ 5___________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5714 from articles/00108146 from sent12

Text  : Drugim zawodnikiem , którym ostatnio był przymierzany do Legii jest Marcin Wasilewski .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4_____ 5_______ 6__ 7___________ 8_ 9____ 10__ 11____ 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Legii (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,12] = Marcin Wasilewski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5715 from articles/00108146 from sent13

Text  : Jego transfer jednak oddalił się ze względu na zbyt wysokie oczekiwania finansowe zawodnika .
Tokens: 1___ 2_______ 3_____ 4______ 5__ 6_ 7______ 8_ 9___ 10_____ 11_________ 12_______ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5716 from articles/00108146 from sent14

Text  : Na razie Legii nie stać na 33 - letniego reprezentanta Polski .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4__ 5___ 6_ 7_ 8 9_______ 10___________ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Legii (confidence=0.95)
  TruePositive nam [11,11] = Polski (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:24,032 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 251 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108150.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108150.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5717 from articles/00108150 from sent1

Text  : Dziesiątki tysięcy złotych fundacji KidProtect.pl na prywatne wydatki szefa .
Tokens: 1_________ 2______ 3______ 4_______ 5____________ 6_ 7_______ 8______ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #5718 from articles/00108150 from sent2

Text  : Sprawą zajmuje się prokuratura
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4__________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5719 from articles/00108150 from sent3

Text  : W piątek Jakub Śpiewak zapowiedział wycofanie się z kierowania fundacją KidProtect.pl i  z  życia publicznego .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5___________ 6________ 7__ 8 9_________ 10______ 11___________ 12 13 14___ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jakub Śpiewak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = KidProtect.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5720 from articles/00108150 from sent4

Text  : Jak tłumaczył , nadużył zaufania , zaspokajając prywatne potrzeby z  fundacyjnych pieniędzy .
Tokens: 1__ 2________ 3 4______ 5_______ 6 7___________ 8_______ 9_______ 10 11__________ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5721 from articles/00108150 from sent5

Text  : Według tygodnika „ Wprost ” deklaracja Śpiewaka była krokiem wyprzedzającym publikację tygodnika .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4_____ 5 6_________ 7_______ 8___ 9______ 10____________ 11________ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Wprost (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Śpiewaka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5722 from articles/00108150 from sent6

Text  : Magazyn ujawnia też ogromną skalę wydatków Śpiewaka za pomocą firmowej karty .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4______ 5____ 6_______ 7_______ 8_ 9_____ 10______ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Śpiewaka (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [1,1] = Magazyn (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5723 from articles/00108150 from sent7

Text  : Oszustwo KidProtect.pl
Tokens: 1_______ 2____________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = KidProtect.pl (confidence=0.98)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5724 from articles/00108150 from sent8

Text  : Szef płacił za swoje prywatne wydatki kartą fundacji
Tokens: 1___ 2_____ 3_ 4____ 5_______ 6______ 7____ 8_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5725 from articles/00108150 from sent9

Text  : W piątek Jakub Śpiewak zapowiedział wycofanie się z kierowania fundacją KidProtect.pl i  z  życia publicznego -  "  Wprost "  ujawnia jego przewinienia .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5___________ 6________ 7__ 8 9_________ 10______ 11___________ 12 13 14___ 15_________ 16 17 18____ 19 20_____ 21__ 22__________ 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jakub Śpiewak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [18,18] = Wprost

(ChunkerEvaluator) Sentence #5726 from articles/00108150 from sent10

Text  : W piątek Jakub Śpiewak zapowiedział wycofanie się z kierowania fundacją KidProtect.pl i  z  życia publicznego .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4______ 5___________ 6________ 7__ 8 9_________ 10______ 11___________ 12 13 14___ 15_________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jakub Śpiewak (confidence=1.00)
  TruePositive nam [11,11] = KidProtect.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5727 from articles/00108150 from sent11

Text  : Jak tłumaczył , nadużył zaufania , zaspokajając prywatne potrzeby z  fundacyjnych pieniędzy .
Tokens: 1__ 2________ 3 4______ 5_______ 6 7___________ 8_______ 9_______ 10 11__________ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5728 from articles/00108150 from sent12

Text  : Według tygodnika " Wprost " deklaracja Śpiewaka była krokiem wyprzedzającym publikację tygodnika .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4_____ 5 6_________ 7_______ 8___ 9______ 10____________ 11________ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Wprost (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Śpiewaka (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5729 from articles/00108150 from sent13

Text  : Magazyn ujawnia też ogromną skalę wydatków Śpiewaka za pomocą firmowej karty .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4______ 5____ 6_______ 7_______ 8_ 9_____ 10______ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Śpiewaka (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [1,1] = Magazyn (confidence=0.86)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5730 from articles/00108150 from sent14

Text  : Dziennikarze tygodnika rozmawiali ze Śpiewakiem w czwartek wieczorem , szykując publikację na temat niejasnych wydatków jego fundacji do nowego numeru .
Tokens: 1___________ 2________ 3_________ 4_ 5_________ 6 7_______ 8________ 9 10______ 11________ 12 13___ 14________ 15______ 16__ 17______ 18 19____ 20____ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Śpiewakiem (confidence=0.93)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5731 from articles/00108150 from sent15

Text  : Zatytułowany " Wyznaję i przepraszam " wpis na blogu działacza na rzecz walki z  pedofilią pojawił się następnego dnia rano .
Tokens: 1___________ 2 3______ 4 5__________ 6 7___ 8_ 9____ 10_______ 11 12___ 13___ 14 15_______ 16_____ 17_ 18________ 19__ 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Wyznaję i przepraszam (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5732 from articles/00108150 from sent16

Text  : Śpiewak przyznawał się , że nie umiał kierować tak dużą instytucją ,  jaką w  ciągu 11 lat od założenia stała się fundacja KidProtect.pl ,  a  także że wypłacał sobie pieniądze z  konta fundacji bez podpisania jakiejkolwiek umowy o  pracę .
Tokens: 1______ 2_________ 3__ 4 5_ 6__ 7____ 8_______ 9__ 10__ 11________ 12 13__ 14 15___ 16 17_ 18 19_______ 20___ 21_ 22______ 23___________ 24 25 26___ 27 28______ 29___ 30_______ 31 32___ 33______ 34_ 35________ 36___________ 37___ 38 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Śpiewak

(ChunkerEvaluator) Sentence #5733 from articles/00108150 from sent17

Text  : " Szczytem głupoty było zapłacenie za wyjazd do Turcji .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4___ 5_________ 6_ 7_____ 8_ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Turcji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5734 from articles/00108150 from sent18

Text  : Był to mój pierwszy , trwający tydzień , urlop od 20 lat .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4_______ 5 6_______ 7______ 8 9____ 10 11 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5735 from articles/00108150 from sent19

Text  : Ale nic nie usprawiedliwia użycia karty służbowej " - pisał .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4_____________ 5_____ 6____ 7________ 8 9 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5736 from articles/00108150 from sent20

Text  : Założyciel fundacji dodał , że taka sytuacja miała miejsce "  nie raz i  nie dwa "  ,  jednak jak doprecyzowuje "  Wprost "  ,  powołując się na wyciągi z  kont bankowych KidProtect.pl z  2011 roku ,  w  grę mogło wchodzić wykorzystanie na cele prywatne dziesiątek tysięcy złotych z  fundacyjnych pieniędzy .
Tokens: 1_________ 2_______ 3____ 4 5_ 6___ 7_______ 8____ 9______ 10 11_ 12_ 13 14_ 15_ 16 17 18____ 19_ 20___________ 21 22____ 23 24 25_______ 26_ 27 28_____ 29 30__ 31_______ 32___________ 33 34__ 35__ 36 37 38_ 39___ 40______ 41___________ 42 43__ 44______ 45________ 46_____ 47_____ 48 49__________ 50_______ 51

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [22,22] = Wprost
  FalseNegative nam [47,47] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #5737 from articles/00108150 from sent21

Text  : Niemal 30 tys . zł z konta KidProtect.pl wydane zostało w  luksusowych sklepach odzieżowych ,  m  .  in .  Peek and Clopenburg ,  Van Graff i  Timberland .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4 5_ 6 7____ 8____________ 9_____ 10_____ 11 12_________ 13______ 14_________ 15 16 17 18 19 20__ 21_ 22________ 23 24_ 25___ 26 27________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,25] = Van Graff (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Timberland (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [20,20] = Peek (confidence=0.88)
  FalsePositive nam [22,22] = Clopenburg (confidence=0.59)
  FalseNegative nam [20,22] = Peek and Clopenburg

(ChunkerEvaluator) Sentence #5738 from articles/00108150 from sent22

Text  : Prawie 6 tys . - w perfumeriach i sklepie z  zegarkami .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4 5 6 7___________ 8 9______ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5739 from articles/00108150 from sent23

Text  : W księgarniach i aptekach - około 4 tys . zł .
Tokens: 1 2___________ 3 4_______ 5 6____ 7 8__ 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5740 from articles/00108150 from sent24

Text  : Ponad 3 tys . zł służbową kartą zapłacono w sklepie z  okularami .
Tokens: 1____ 2 3__ 4 5_ 6_______ 7____ 8________ 9 10_____ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5741 from articles/00108150 from sent25

Text  : Wspomniane przez Śpiewaka na jego blogu wakacje w Turcji kosztowały prawie 6  tys .  zł -  wylicza tygodnik ,  podkreślając ,  że założyciel KidProtect.pl jako jedyny miał dostęp do służbowej karty .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4_ 5___ 6____ 7______ 8 9_____ 10________ 11____ 12 13_ 14 15 16 17_____ 18______ 19 20__________ 21 22 23________ 24___________ 25__ 26____ 27__ 28____ 29 30_______ 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Śpiewaka (confidence=0.68)
  TruePositive nam [9,9] = Turcji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = KidProtect.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5742 from articles/00108150 from sent26

Text  : Właściciel karty wypłacał też pieniądze z bankomatów .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4__ 5________ 6 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5743 from articles/00108150 from sent27

Text  : Od stycznia 2011 do marca 2012 roku pobrał z konta fundacji 170 tys .  zł .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4_ 5____ 6___ 7___ 8_____ 9 10___ 11______ 12_ 13_ 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5744 from articles/00108150 from sent28

Text  : Jak podkreśla " Wprost " , powołując się na rozmowy z  pracownikami KidProtect.pl ,  pieniądze te nie były przeznaczane na opłacenie pracowników czy organizatorów szkoleń ,  bo takie płatności realizowane były za pomocą przelewów .
Tokens: 1__ 2________ 3 4_____ 5 6 7________ 8__ 9_ 10_____ 11 12__________ 13___________ 14 15_______ 16 17_ 18__ 19__________ 20 21_______ 22_________ 23_ 24___________ 25_____ 26 27 28___ 29_______ 30_________ 31__ 32 33____ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Wprost

(ChunkerEvaluator) Sentence #5745 from articles/00108150 from sent29

Text  : Według Śpiewaka pieniądze te przeznaczane były na delegacje dla pracowników fundacji prowadzących szkolenia w  całym kraju .
Tokens: 1_____ 2_______ 3________ 4_ 5___________ 6___ 7_ 8________ 9__ 10_________ 11______ 12__________ 13_______ 14 15___ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Śpiewaka (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5746 from articles/00108150 from sent30

Text  : Fundacja KidProtect.pl nie rozliczyła się też z Ministerstwem Pracy i  Polityki Społecznej za akcję "  1  proc .  z  podatku "  za 2011 rok .
Tokens: 1_______ 2____________ 3__ 4_________ 5__ 6__ 7 8____________ 9____ 10 11______ 12________ 13 14___ 15 16 17__ 18 19 20_____ 21 22 23__ 24_ 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = KidProtect.pl (confidence=0.57)
  FalsePositive nam [8,9] = Ministerstwem Pracy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Polityki Społecznej (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [8,12] = Ministerstwem Pracy i Polityki Społecznej

(ChunkerEvaluator) Sentence #5747 from articles/00108150 from sent31

Text  : Sprawozdanie finansowe złożyła jedynie za 2010 rok .
Tokens: 1___________ 2________ 3______ 4______ 5_ 6___ 7__ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5748 from articles/00108150 from sent32

Text  : W rezultacie utraciła status organizacji pożytku publicznego .
Tokens: 1 2_________ 3_______ 4_____ 5__________ 6______ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5749 from articles/00108150 from sent33

Text  : Byli pracownicy fundacji starają się uzyskać należne im pieniądze .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4______ 5__ 6______ 7______ 8_ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5750 from articles/00108150 from sent34

Text  : Jak przyznaje Śpiewak na swoim blogu , KidProtect.pl jest obecnie zadłużone .
Tokens: 1__ 2________ 3______ 4_ 5____ 6____ 7 8____________ 9___ 10_____ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = Śpiewak

(ChunkerEvaluator) Sentence #5751 from articles/00108150 from sent35

Text  : Na zajętym przez ZUS na poczet długów koncie nie ma żadnych pieniędzy -  przyznaje "  Wprost "  ,  dodając ,  że śledztwo w  sprawie KidProtect.pl prowadzi prokuratura .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__ 5_ 6_____ 7_____ 8_____ 9__ 10 11_____ 12_______ 13 14_______ 15 16____ 17 18 19_____ 20 21 22______ 23 24_____ 25___________ 26______ 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ZUS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,16] = Wprost

(ChunkerEvaluator) Sentence #5752 from articles/00108150 from sent36

Text  : Śpiewak przyznawał się , że nie umiał kierować tak dużą instytucją ,  jaką w  ciągu 11 lat od założenia stała się fundacja KidProtect.pl ,  a  także że wypłacał sobie pieniądze z  konta fundacji bez podpisania jakiejkolwiek umowy o  pracę .
Tokens: 1______ 2_________ 3__ 4 5_ 6__ 7____ 8_______ 9__ 10__ 11________ 12 13__ 14 15___ 16 17_ 18 19_______ 20___ 21_ 22______ 23___________ 24 25 26___ 27 28______ 29___ 30_______ 31 32___ 33______ 34_ 35________ 36___________ 37___ 38 39___ 40

Chunks:
  TruePositive nam [23,23] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [1,1] = Śpiewak

(ChunkerEvaluator) Sentence #5753 from articles/00108150 from sent37

Text  : „ Szczytem głupoty było zapłacenie za wyjazd do Turcji .
Tokens: 1 2_______ 3______ 4___ 5_________ 6_ 7_____ 8_ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Turcji (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5754 from articles/00108150 from sent38

Text  : Był to mój pierwszy , trwający tydzień , urlop od 20 lat .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4_______ 5 6_______ 7______ 8 9____ 10 11 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5755 from articles/00108150 from sent39

Text  : Ale nic nie usprawiedliwia użycia karty służbowej " - pisał .
Tokens: 1__ 2__ 3__ 4_____________ 5_____ 6____ 7________ 8 9 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5756 from articles/00108150 from sent40

Text  : Założyciel fundacji dodał , że taka sytuacja miała miejsce „  nie raz i  nie dwa ”  ,  jednak jak doprecyzowuje „  Wprost ”  ,  powołując się na wyciągi z  kont bankowych KidProtect.pl z  2011 roku ,  w  grę mogło wchodzić wykorzystanie na cele prywatne dziesiątek tysięcy złotych z  fundacyjnych pieniędzy .
Tokens: 1_________ 2_______ 3____ 4 5_ 6___ 7_______ 8____ 9______ 10 11_ 12_ 13 14_ 15_ 16 17 18____ 19_ 20___________ 21 22____ 23 24 25_______ 26_ 27 28_____ 29 30__ 31_______ 32___________ 33 34__ 35__ 36 37 38_ 39___ 40______ 41___________ 42 43__ 44______ 45________ 46_____ 47_____ 48 49__________ 50_______ 51

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [22,22] = Wprost
  FalseNegative nam [47,47] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #5757 from articles/00108150 from sent41

Text  : Niemal 30 tys . zł z konta KidProtect.pl wydane zostało w  luksusowych sklepach odzieżowych ,  m  .  in .  Peek and Clopenburg ,  Van Graff i  Timberland .
Tokens: 1_____ 2_ 3__ 4 5_ 6 7____ 8____________ 9_____ 10_____ 11 12_________ 13______ 14_________ 15 16 17 18 19 20__ 21_ 22________ 23 24_ 25___ 26 27________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=0.99)
  TruePositive nam [8,8] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Peek (confidence=0.88)
  TruePositive nam [22,22] = Clopenburg (confidence=0.59)
  TruePositive nam [24,25] = Van Graff (confidence=1.00)
  TruePositive nam [27,27] = Timberland (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5758 from articles/00108150 from sent42

Text  : Prawie 6 tys . - w perfumeriach i sklepie z  zegarkami .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4 5 6 7___________ 8 9______ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5759 from articles/00108150 from sent43

Text  : W księgarniach i aptekach - około 4 tys . zł .
Tokens: 1 2___________ 3 4_______ 5 6____ 7 8__ 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5760 from articles/00108150 from sent44

Text  : Ponad 3 tys . zł służbową kartą zapłacono w sklepie z  okularami .
Tokens: 1____ 2 3__ 4 5_ 6_______ 7____ 8________ 9 10_____ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5761 from articles/00108150 from sent45

Text  : Wspomniane przez Śpiewaka na jego blogu wakacje w Turcji kosztowały prawie 6  tys .  zł -  wylicza tygodnik ,  podkreślając ,  że założyciel KidProtect.pl jako jedyny miał dostęp do służbowej karty .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4_ 5___ 6____ 7______ 8 9_____ 10________ 11____ 12 13_ 14 15 16 17_____ 18______ 19 20__________ 21 22 23________ 24___________ 25__ 26____ 27__ 28____ 29 30_______ 31___ 32

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Śpiewaka (confidence=0.68)
  TruePositive nam [9,9] = Turcji (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=1.00)
  TruePositive nam [24,24] = KidProtect.pl (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5762 from articles/00108150 from sent46

Text  : Właściciel karty wypłacał też pieniądze z bankomatów .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4__ 5________ 6 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5763 from articles/00108150 from sent47

Text  : Od stycznia 2011 do marca 2012 roku pobrał z konta fundacji 170 tys .  zł .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4_ 5____ 6___ 7___ 8_____ 9 10___ 11______ 12_ 13_ 14 15 16

Chunks:
  TruePositive nam [15,15] = zł (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5764 from articles/00108150 from sent48

Text  : Jak podkreśla „ Wprost ” , powołując się na rozmowy z  pracownikami KidProtect.pl ,  pieniądze te nie były przeznaczane na opłacenie pracowników czy organizatorów szkoleń ,  bo takie płatności realizowane były za pomocą przelewów .
Tokens: 1__ 2________ 3 4_____ 5 6 7________ 8__ 9_ 10_____ 11 12__________ 13___________ 14 15_______ 16 17_ 18__ 19__________ 20 21_______ 22_________ 23_ 24___________ 25_____ 26 27 28___ 29_______ 30_________ 31__ 32 33____ 34_______ 35

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [4,4] = Wprost

(ChunkerEvaluator) Sentence #5765 from articles/00108150 from sent49

Text  : Według Śpiewaka pieniądze te przeznaczane były na delegacje dla pracowników fundacji prowadzących szkolenia w  całym kraju .
Tokens: 1_____ 2_______ 3________ 4_ 5___________ 6___ 7_ 8________ 9__ 10_________ 11______ 12__________ 13_______ 14 15___ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Śpiewaka (confidence=0.50)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5766 from articles/00108150 from sent50

Text  : Fundacja KidProtect.pl nie rozliczyła się też z Ministerstwem Pracy i  Polityki Społecznej za akcję „  1  proc .  z  podatku za 2011 rok ”  .
Tokens: 1_______ 2____________ 3__ 4_________ 5__ 6__ 7 8____________ 9____ 10 11______ 12________ 13 14___ 15 16 17__ 18 19 20_____ 21 22__ 23_ 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = KidProtect.pl (confidence=0.57)
  FalsePositive nam [8,9] = Ministerstwem Pracy (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [11,12] = Polityki Społecznej (confidence=0.92)
  FalseNegative nam [8,12] = Ministerstwem Pracy i Polityki Społecznej

(ChunkerEvaluator) Sentence #5767 from articles/00108150 from sent51

Text  : Sprawozdanie finansowe złożyła jedynie za 2010 rok .
Tokens: 1___________ 2________ 3______ 4______ 5_ 6___ 7__ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5768 from articles/00108150 from sent52

Text  : W rezultacie utraciła status organizacji pożytku publicznego .
Tokens: 1 2_________ 3_______ 4_____ 5__________ 6______ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5769 from articles/00108150 from sent53

Text  : Byli pracownicy fundacji starają się uzyskać należne im pieniądze .
Tokens: 1___ 2_________ 3_______ 4______ 5__ 6______ 7______ 8_ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5770 from articles/00108150 from sent54

Text  : Jak przyznaje Śpiewak na swoim blogu , KidProtect.pl jest obecnie zadłużone .
Tokens: 1__ 2________ 3______ 4_ 5____ 6____ 7 8____________ 9___ 10_____ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = Śpiewak

(ChunkerEvaluator) Sentence #5771 from articles/00108150 from sent55

Text  : Na zajętym przez ZUS na poczet długów koncie nie ma żadnych pieniędzy -  przyznaje „  Wprost ”  ,  dodając ,  że śledztwo w  sprawie KidProtect.pl prowadzi prokuratura .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4__ 5_ 6_____ 7_____ 8_____ 9__ 10 11_____ 12_______ 13 14_______ 15 16____ 17 18 19_____ 20 21 22______ 23 24_____ 25___________ 26______ 27_________ 28

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = ZUS (confidence=1.00)
  TruePositive nam [25,25] = KidProtect.pl (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [16,16] = Wprost

2016-10-31 14:04:24,349 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 252 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108151.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108151.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5772 from articles/00108151 from sent1

Text  : Nożownik z Piotrkowskiej : Wzięli śmy mefedron i pili śmy alkohol
Tokens: 1_______ 2 3____________ 4 5_____ 6__ 7_______ 8 9___ 10_ 11_____

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Piotrkowskiej (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5773 from articles/00108151 from sent2

Text  : Podczas przesłuchania Rafał N . i Bartłomiej K . mówili ,  że pili alkohol i  brali mefedron .
Tokens: 1______ 2____________ 3____ 4 5 6 7_________ 8 9 10____ 11 12 13__ 14_____ 15 16___ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Rafał N . (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [7,8] = Bartłomiej K (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [7,9] = Bartłomiej K .

(ChunkerEvaluator) Sentence #5774 from articles/00108151 from sent3

Text  : To silny narkotyk , który powoduje pobudzenie , euforię ,  ale także zaburzenia pamięci i  halucynacje .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4 5____ 6_______ 7_________ 8 9______ 10 11_ 12___ 13________ 14_____ 15 16_________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5775 from articles/00108151 from sent4

Text  : Był sprzedawany jako dopalacz , po znowelizowaniu ustawy o przeciwdziałaniu narkomanii od 25 sierpnia 2010 r  .  jest na liście substancji zakazanych .
Tokens: 1__ 2__________ 3___ 4_______ 5 6_ 7_____________ 8_____ 9 10______________ 11________ 12 13 14______ 15__ 16 17 18__ 19 20____ 21________ 22________ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5776 from articles/00108151 from sent5

Text  : - To narkotyk , który młodym ludziom zastępuje amfetaminę -  mówi Marek Grondas ,  terapeuta z  Monaru .
Tokens: 1 2_ 3_______ 4 5____ 6_____ 7______ 8________ 9_________ 10 11__ 12___ 13_____ 14 15_______ 16 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Marek Grondas (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Monaru (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5777 from articles/00108151 from sent6

Text  : - Pobudza i wywołuje euforię .
Tokens: 1 2______ 3 4_______ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5778 from articles/00108151 from sent7

Text  : Kiedy przestaje działać , pojawiają się lęki , dziwne myśli i  ogólny niepokój .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4 5________ 6__ 7___ 8 9_____ 10___ 11 12____ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5779 from articles/00108151 from sent8

Text  : Silnie uzależnia .
Tokens: 1_____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5780 from articles/00108151 from sent9

Text  : Coraz więcej pacjentów zgłasza się do naszej przychodni właśnie z  powodu problemów z  mefedronem .
Tokens: 1____ 2_____ 3________ 4______ 5__ 6_ 7_____ 8_________ 9______ 10 11____ 12_______ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5781 from articles/00108151 from sent10

Text  : Mefedron jest nielegalny , ale - jak mówią fachowcy -  na czarnym rynku pozostały ogromne ilości narkotyku ,  z  czasów ,  kiedy był stosowany w  dopalaczach .
Tokens: 1_______ 2___ 3_________ 4 5__ 6 7__ 8____ 9_______ 10 11 12_____ 13___ 14_______ 15_____ 16____ 17_______ 18 19 20____ 21 22___ 23_ 24_______ 25 26_________ 27

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Mefedron (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5782 from articles/00108151 from sent11

Text  : Przypomnijmy , Mateusz zginął w sobotę nad ranem , gdy wdał się w  bójkę z  dwoma mężczyznami ,  którzy uderzyli w  twarz towarzyszącą mu dziewczynę .
Tokens: 1___________ 2 3______ 4_____ 5 6_____ 7__ 8____ 9 10_ 11__ 12_ 13 14___ 15 16___ 17_________ 18 19____ 20______ 21 22___ 23__________ 24 25________ 26

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Mateusz (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5783 from articles/00108151 from sent12

Text  : Jeden z nich - 20 - letni Rafał N .
Tokens: 1____ 2 3___ 4 5_ 6 7____ 8____ 9 10

Chunks:
  FalsePositive nam [8,9] = Rafał N (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [8,10] = Rafał N .

(ChunkerEvaluator) Sentence #5784 from articles/00108151 from sent13

Text  : - 11 - krotnie pchnął go nożem .
Tokens: 1 2_ 3 4______ 5_____ 6_ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5785 from articles/00108151 from sent14

Text  : Obaj napastnicy czekają na decyzję sądu , który dziś rozpatrzy wniosek prokuratury o  ich aresztowanie .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4_ 5______ 6___ 7 8____ 9___ 10_______ 11_____ 12_________ 13 14_ 15__________ 16

Chunks:

2016-10-31 14:04:24,419 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 253 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108152.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108152.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5786 from articles/00108152 from sent1

Text  : O regionalizmach i integracji europejskiej - debata w Senacie
Tokens: 1 2_____________ 3 4_________ 5___________ 6 7_____ 8 9______

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Senacie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5787 from articles/00108152 from sent2

Text  : Regionalizmy mają ważną rolę do odegrania w nowoczesnej Europie -  uznali uczestnicy wtorkowej konferencji &  quot ;  Czy jest miejsce dla regionalizmów w  kontekście integracji europejskiej ?  &  quot ;  .
Tokens: 1___________ 2___ 3____ 4___ 5_ 6________ 7 8__________ 9______ 10 11____ 12________ 13_______ 14_________ 15 16__ 17 18_ 19__ 20_____ 21_ 22___________ 23 24________ 25________ 26__________ 27 28 29__ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Europie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5788 from articles/00108152 from sent3

Text  : Debatę zorganizowała Krajowa Rada Ruchu Stowarzyszeń Regionalnych RP .
Tokens: 1_____ 2____________ 3______ 4___ 5____ 6___________ 7___________ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,8] = Krajowa Rada Ruchu Stowarzyszeń Regionalnych RP (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5789 from articles/00108152 from sent4

Text  : Podczas debaty podejmowano kwestie współczesnej roli regionalizmów w kształtowaniu nowoczesnego społeczeństwa oraz różnicy między nimi a  lokalizmami .
Tokens: 1______ 2_____ 3__________ 4______ 5___________ 6___ 7____________ 8 9____________ 10__________ 11___________ 12__ 13_____ 14____ 15__ 16 17_________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5790 from articles/00108152 from sent5

Text  : " Regionalizm ma zazwyczaj charakter regresywny i za to bywa krytykowany .
Tokens: 1 2__________ 3_ 4________ 5________ 6_________ 7 8_ 9_ 10__ 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5791 from articles/00108152 from sent6

Text  : ( . . . )
Tokens: 1 2 3 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5792 from articles/00108152 from sent7

Text  : Ruch regionalistyczny stoi więc na straży tradycji , rodzimych wartości ,  odmienności i  osobliwości i  z  tej racji ma wymiar ideologiczny "  -  powiedział dr Edward Chudziński z  Uniwersytetu Pedagogicznego w  Krakowie .
Tokens: 1___ 2_______________ 3___ 4___ 5_ 6_____ 7_______ 8 9________ 10______ 11 12_________ 13 14_________ 15 16 17_ 18___ 19 20____ 21__________ 22 23 24________ 25 26____ 27________ 28 29__________ 30____________ 31 32______ 33

Chunks:
  TruePositive nam [26,27] = Edward Chudziński (confidence=1.00)
  TruePositive nam [29,30] = Uniwersytetu Pedagogicznego (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,32] = Krakowie (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5793 from articles/00108152 from sent8

Text  : Według niego lokalizm jest w swej istocie pragmatyczny niż regionalizm .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4___ 5 6___ 7______ 8___________ 9__ 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5794 from articles/00108152 from sent9

Text  : " Odwołuje się do tradycji , ale koncentruje się na teraźniejszości i  przyszłości .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4_ 5_______ 6 7__ 8__________ 9__ 10 11_____________ 12 13_________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5795 from articles/00108152 from sent10

Text  : Promuje aktywność , wyzwala miejscowy potencjał , sprzyja samorealizacji jednostkowej i  zbiorowej .
Tokens: 1______ 2________ 3 4______ 5________ 6________ 7 8______ 9_____________ 10__________ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5796 from articles/00108152 from sent11

Text  : Realizuje dewizę : + myśl globalnie , działaj lokalnie +  "  -  dodał .
Tokens: 1________ 2_____ 3 4 5___ 6________ 7 8______ 9_______ 10 11 12 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5797 from articles/00108152 from sent12

Text  : " Czy jest miejsce dla regionalizmów w kontekście integracji europejskiej ?
Tokens: 1 2__ 3___ 4______ 5__ 6____________ 7 8_________ 9_________ 10__________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5798 from articles/00108152 from sent13

Text  : Jeśli oznacza on otwarcie i myślenie przyszłościowe , jak najbardziej "  -  skonkludował Chudziński .
Tokens: 1____ 2______ 3_ 4_______ 5 6_______ 7_____________ 8 9__ 10_________ 11 12 13__________ 14________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Chudziński (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5799 from articles/00108152 from sent14

Text  : " Podstawową kwestią w dyskusji nad współczesnych regionalizmem jest samo jego pojęcie i  rozumienie .
Tokens: 1 2_________ 3______ 4 5_______ 6__ 7____________ 8____________ 9___ 10__ 11__ 12_____ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5800 from articles/00108152 from sent15

Text  : Jest to sprawa istotna , ponieważ bardzo często kojarzy się on z  takimi pojęciami jak :  folklor ,  ludowość ,  obrzędowość "  -  powiedział ks .  prof .  Henryk Skorowski z  Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4______ 5 6_______ 7_____ 8_____ 9______ 10_ 11 12 13____ 14_______ 15_ 16 17_____ 18 19______ 20 21_________ 22 23 24________ 25 26 27__ 28 29____ 30_______ 31 32__________ 33_______ 34_____ 35__________ 36

Chunks:
  TruePositive nam [29,30] = Henryk Skorowski (confidence=1.00)
  TruePositive nam [32,35] = Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5801 from articles/00108152 from sent16

Text  : Ksiądz Skorowski przedstawił trzy grupy pojęciowe dotyczące regionalizmu .
Tokens: 1_____ 2________ 3__________ 4___ 5____ 6________ 7________ 8___________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Skorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5802 from articles/00108152 from sent17

Text  : Pierwsza z nich koncentruje się na różnorodności i osobliwościach geograficznych i  kulturowych ,  druga kładzie nacisk na kwestie indywidualnych doświadczeń decydujących o  poczuciu bliskości z  danym regionem ,  trzecia zaś ujmuje regionalizm jako kult tradycji i  przeszłości .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4__________ 5__ 6_ 7____________ 8 9_____________ 10____________ 11 12_________ 13 14___ 15_____ 16____ 17 18_____ 19____________ 20_________ 21__________ 22 23______ 24_______ 25 26___ 27______ 28 29_____ 30_ 31____ 32_________ 33__ 34__ 35______ 36 37_________ 38

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5803 from articles/00108152 from sent18

Text  : " Podstawowym zarzutem dotyczącym tych trzech grup pojęciowych jest to ,  że pomijają one zupełnie sferę osobistych przekonań człowieka oraz całą sferę jego działalności .
Tokens: 1 2__________ 3_______ 4_________ 5___ 6_____ 7___ 8__________ 9___ 10 11 12 13______ 14_ 15______ 16___ 17________ 18_______ 19_______ 20__ 21__ 22___ 23__ 24__________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5804 from articles/00108152 from sent19

Text  : Pełnego pojęcia regionalizmu nie można z kolei zacieśnić tylko i  wyłącznie do sfery osobistych ,  wewnętrznych doświadczeń osoby ,  ani do samej działalności na rzecz szeroko rozumianego regionu i  jego specyfiki "  -  argumentował Skorowski .
Tokens: 1______ 2______ 3___________ 4__ 5____ 6 7____ 8________ 9____ 10 11_______ 12 13___ 14________ 15 16__________ 17_________ 18___ 19 20_ 21 22___ 23__________ 24 25___ 26_____ 27_________ 28_____ 29 30__ 31_______ 32 33 34__________ 35_______ 36

Chunks:
  TruePositive nam [35,35] = Skorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5805 from articles/00108152 from sent20

Text  : O wpływie nowoczesnej technologii na poczucie własnej tożsamości mówiła dr Longina Strumska -  Cylwik z  Uniwersytetu Gdańskiego .
Tokens: 1 2______ 3__________ 4__________ 5_ 6_______ 7______ 8_________ 9_____ 10 11_____ 12______ 13 14____ 15 16__________ 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,14] = Longina Strumska - Cylwik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Uniwersytetu Gdańskiego (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5806 from articles/00108152 from sent21

Text  : Jako przykład " dehumanizującego wpływu na jednostkę " podała popularność portali społecznościowych jak Facebook ,  MySpace czy Nasza Klasa .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_______________ 5_____ 6_ 7________ 8 9_____ 10_________ 11_____ 12_______________ 13_ 14______ 15 16_____ 17_ 18___ 19___ 20

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = Facebook (confidence=0.94)
  TruePositive nam [16,16] = MySpace (confidence=0.99)
  TruePositive nam [18,19] = Nasza Klasa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5807 from articles/00108152 from sent22

Text  : " Kultura współczesnego , globalnego świata , nie zawsze sprzyja związkom oraz więziom wzajemnym .
Tokens: 1 2______ 3____________ 4 5_________ 6_____ 7 8__ 9_____ 10_____ 11______ 12__ 13_____ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5808 from articles/00108152 from sent23

Text  : Zwłaszcza , że silnie wpisuje się ona w ideę kultury zdeterytorializowanej .
Tokens: 1________ 2 3_ 4_____ 5______ 6__ 7__ 8 9___ 10_____ 11___________________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5809 from articles/00108152 from sent24

Text  : Jej pierwszorzędnym zadaniem ma być uwalnianie się od ograniczającej ją przestrzeni ,  a  tym samym propagowanie +  bycia na odległość +  "  -  tłumaczyła .
Tokens: 1__ 2______________ 3_______ 4_ 5__ 6_________ 7__ 8_ 9_____________ 10 11_________ 12 13 14_ 15___ 16__________ 17 18___ 19 20_______ 21 22 23 24________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5810 from articles/00108152 from sent25

Text  : Strumska - Cylwik podkreśliła znaczenie kontaktu bezpośredniego - " twarzą w  twarz "  jako najbardziej pierwotnej ,  naturalnej i  efektywnej "  formy budowania więzi międzyludzkich ,  wspólnotowych ,  które zarazem pozwalają lepiej troszczyć się o  nasze +  małe ojczyny +  "  -  dodała Strumska -  Cylwik .
Tokens: 1_______ 2 3_____ 4__________ 5________ 6_______ 7_____________ 8 9 10____ 11 12___ 13 14__ 15_________ 16________ 17 18________ 19 20________ 21 22___ 23_______ 24___ 25____________ 26 27___________ 28 29___ 30_____ 31_______ 32____ 33_______ 34_ 35 36___ 37 38__ 39_____ 40 41 42 43____ 44______ 45 46____ 47

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Strumska - Cylwik (confidence=1.00)
  TruePositive nam [44,46] = Strumska - Cylwik (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5811 from articles/00108152 from sent26

Text  : Konferencji towarzyszy publikacja książkowa , wydana przez Kancelarię Senatu .
Tokens: 1__________ 2_________ 3_________ 4________ 5 6_____ 7____ 8_________ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Kancelarię Senatu (confidence=1.00)

2016-10-31 14:04:24,578 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 254 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108153.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108153.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5812 from articles/00108153 from sent1

Text  : Liga Mistrzów .
Tokens: 1___ 2_______ 3

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Liga Mistrzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5813 from articles/00108153 from sent2

Text  : Puyol : Jestem kibicem Milanu
Tokens: 1____ 2 3_____ 4______ 5_____

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Puyol (confidence=0.97)
  TruePositive nam [5,5] = Milanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5814 from articles/00108153 from sent3

Text  : - Kibicuję Milanowi , oczywiście kiedy nie gra z Barceloną -  przyznał na konferencji prasowej Carles Puyol ,  kapitan katalońskiego klubu .
Tokens: 1 2_______ 3_______ 4 5_________ 6____ 7__ 8__ 9 10_______ 11 12______ 13 14_________ 15______ 16____ 17___ 18 19_____ 20___________ 21___ 22

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Milanowi (confidence=0.82)
  TruePositive nam [10,10] = Barceloną (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,17] = Carles Puyol (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5815 from articles/00108153 from sent4

Text  : Pierwszy mecz Milanu z Barceloną w 1 / 8 finału Ligi Mistrzów w  środę o  20 .  45 .
Tokens: 1_______ 2___ 3_____ 4 5________ 6 7 8 9 10____ 11__ 12______ 13 14___ 15 16 17 18 19

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Milanu (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Barceloną (confidence=0.97)
  TruePositive nam [11,12] = Ligi Mistrzów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5816 from articles/00108153 from sent5

Text  : Relacja Z Czuba i na żywo w Sport.pl i w  aplikacji Sport.pl LIVE na Androida .
Tokens: 1______ 2 3____ 4 5_ 6___ 7 8_______ 9 10 11_______ 12______ 13__ 14 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Sport.pl (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,15] = Androida (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [2,3] = Z Czuba (confidence=0.86)
  FalsePositive nam [12,13] = Sport.pl LIVE (confidence=1.00)
  FalseNegative nam [3,3] = Czuba
  FalseNegative nam [12,12] = Sport.pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #5817 from articles/00108153 from sent6

Text  : - Milan nie zaczął dobrze tego sezonu , ale teraz jest w  formie .
Tokens: 1 2____ 3__ 4_____ 5_____ 6___ 7_____ 8 9__ 10___ 11__ 12 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Milan (confidence=0.87)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5818 from articles/00108153 from sent7

Text  : To będzie trudny mecz , Rossoneri to rywale , którym należy się szacunek -  powiedział Puyol .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4___ 5 6________ 7_ 8_____ 9 10____ 11____ 12_ 13______ 14 15________ 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rossoneri (confidence=1.00)
  TruePositive nam [16,16] = Puyol (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5819 from articles/00108153 from sent8

Text  : - Sprzedali kilku ważnych zawodników i odmłodzili skład , więc stracili na doświadczeniu ,  ale są bardziej zjednoczeni -  dodał .
Tokens: 1 2________ 3____ 4______ 5_________ 6 7_________ 8____ 9 10__ 11______ 12 13___________ 14 15_ 16 17______ 18_________ 19 20___ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5820 from articles/00108153 from sent9

Text  : W przeszłości Puyol był łączony z Milanem , ale do transferu nie doszło .
Tokens: 1 2__________ 3____ 4__ 5______ 6 7______ 8 9__ 10 11_______ 12_ 13____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Puyol (confidence=1.00)
  TruePositive nam [7,7] = Milanem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5821 from articles/00108153 from sent10

Text  : Na przedmeczowej konferencji zawodnik przyznał się do sympatii do klubu z  Mediolanu .
Tokens: 1_ 2____________ 3__________ 4_______ 5_______ 6__ 7_ 8_______ 9_ 10___ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Mediolanu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5822 from articles/00108153 from sent11

Text  : W Milanie gra kolega Puyola z Barcelony , Bojan Krkić .
Tokens: 1 2______ 3__ 4_____ 5_____ 6 7________ 8 9____ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Milanie (confidence=1.00)
  TruePositive nam [5,5] = Puyola (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = Barcelony (confidence=0.98)
  TruePositive nam [9,10] = Bojan Krkić (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5823 from articles/00108153 from sent12

Text  : - Jestem w kontakcie z Bojanem , jesteśmy przyjaciółmi .
Tokens: 1 2_____ 3 4________ 5 6______ 7 8_______ 9___________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Bojanem (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5824 from articles/00108153 from sent13

Text  : Nie gra za dużo w Serie A , ale to świetny zawodnik ,  który stanie się ważnym graczem Milanu -  zapewnił środkowy obrońca .
Tokens: 1__ 2__ 3_ 4___ 5 6____ 7 8 9__ 10 11_____ 12______ 13 14___ 15____ 16_ 17____ 18_____ 19____ 20 21______ 22______ 23_____ 24

Chunks:
  TruePositive nam [19,19] = Milanu (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [6,7] = Serie A (confidence=0.99)

2016-10-31 14:04:24,644 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 255 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108154.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108154.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5825 from articles/00108154 from sent1

Text  : Dubaj .
Tokens: 1____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Dubaj (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5826 from articles/00108154 from sent2

Text  : Awans Radwańskiej
Tokens: 1____ 2__________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Radwańskiej (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5827 from articles/00108154 from sent3

Text  : Dubaj .
Tokens: 1____ 2

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Dubaj (confidence=0.72)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5828 from articles/00108154 from sent4

Text  : Awans Radwańskiej
Tokens: 1____ 2__________

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Radwańskiej (confidence=0.80)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5829 from articles/00108154 from sent5

Text  : WTA w Dubaju .
Tokens: 1__ 2 3_____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = WTA (confidence=0.63)
  TruePositive nam [3,3] = Dubaju (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5830 from articles/00108154 from sent6

Text  : Polka pokonała Putincewą i zagra w ćwierćfinale turnieju
Tokens: 1____ 2_______ 3________ 4 5____ 6 7___________ 8_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polka (confidence=0.72)
  TruePositive nam [3,3] = Putincewą (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5831 from articles/00108154 from sent7

Text  : Agnieszka Radwańska pokonała Julię Putincewą 7 : 5 , 6  :  3  w  drugiej rundzie turnieju WTA Tour na twardych kortach w  Dubaju (  z  pulą nagród 2  mln dolarów )
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4____ 5________ 6 7 8 9 10 11 12 13 14_____ 15_____ 16______ 17_ 18__ 19 20______ 21_____ 22 23____ 24 25 26__ 27____ 28 29_ 30_____ 31

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Agnieszka Radwańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Julię Putincewą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = WTA Tour (confidence=0.98)
  TruePositive nam [23,23] = Dubaju (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [30,30] = dolarów

(ChunkerEvaluator) Sentence #5832 from articles/00108154 from sent8

Text  : Agnieszka Radwańska pokonała Julię Putincewą 7 : 5 , 6  :  3  w  drugiej rundzie turnieju WTA Tour na twardych kortach w  Dubaju (  z  pulą nagród 2  mln dolarów )  .
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4____ 5________ 6 7 8 9 10 11 12 13 14_____ 15_____ 16______ 17_ 18__ 19 20______ 21_____ 22 23____ 24 25 26__ 27____ 28 29_ 30_____ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Agnieszka Radwańska (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,5] = Julię Putincewą (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,18] = WTA Tour (confidence=0.98)
  TruePositive nam [23,23] = Dubaju (confidence=0.96)
  FalseNegative nam [30,30] = dolarów

(ChunkerEvaluator) Sentence #5833 from articles/00108154 from sent9

Text  : Reprezentująca Kazachstan 18 - latka sprawiła Radwańskiej wiele problemów ,  szczególnie w  gemach serwisowych Polki .
Tokens: 1_____________ 2_________ 3_ 4 5____ 6_______ 7__________ 8____ 9________ 10 11_________ 12 13____ 14_________ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Kazachstan (confidence=0.99)
  TruePositive nam [7,7] = Radwańskiej (confidence=0.96)
  TruePositive nam [15,15] = Polki (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5834 from articles/00108154 from sent10

Text  : Krakowianka grała niefrasobliwie , popełniała mnóstwo niewymuszonych błędów i złych decyzji taktycznych .
Tokens: 1__________ 2____ 3_____________ 4 5_________ 6______ 7_____________ 8_____ 9 10___ 11_____ 12_________ 13

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Krakowianka

(ChunkerEvaluator) Sentence #5835 from articles/00108154 from sent11

Text  : Na szczęście Putincewa nie wytrzymała trudów spotkania .
Tokens: 1_ 2________ 3________ 4__ 5_________ 6_____ 7________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Putincewa (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5836 from articles/00108154 from sent12

Text  : Pod koniec meczu za wszelką cenę próbowała skracać wymiany ,  przez co wielokrotnie posyłała piłkę w  aut .
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4_ 5______ 6___ 7________ 8______ 9______ 10 11___ 12 13__________ 14______ 15___ 16 17_ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5837 from articles/00108154 from sent13

Text  : Radwańska broni w Dubaju tytułu zdobytego przed rokiem .
Tokens: 1________ 2____ 3 4_____ 5_____ 6________ 7____ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Dubaju (confidence=0.97)
  FalseNegative nam [1,1] = Radwańska

2016-10-31 14:04:24,693 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 256 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108156.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108156.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5838 from articles/00108156 from sent1

Text  : Meow Meow , The Vocal Orchestra , Burgeois & amp ;  Maurice .
Tokens: 1___ 2___ 3 4__ 5____ 6________ 7 8_______ 9 10_ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Meow Meow (confidence=1.00)
  TruePositive nam [4,6] = The Vocal Orchestra (confidence=0.98)
  FalsePositive nam [8,8] = Burgeois (confidence=0.89)
  FalsePositive nam [12,12] = Maurice (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [8,12] = Burgeois & amp ; Maurice

(ChunkerEvaluator) Sentence #5839 from articles/00108156 from sent2

Text  : Wrocław prawie jak Edynburg
Tokens: 1______ 2_____ 3__ 4_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Wrocław (confidence=0.83)
  TruePositive nam [4,4] = Edynburg (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5840 from articles/00108156 from sent3

Text  : Letni Fringe Festival powszechnie uważany jest za najważniejszy festiwal teatru alternatywnego .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4__________ 5______ 6___ 7_ 8____________ 9_______ 10____ 11____________ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [2,3] = Fringe Festival (confidence=0.98)
  FalseNegative nam [1,3] = Letni Fringe Festival

(ChunkerEvaluator) Sentence #5841 from articles/00108156 from sent4

Text  : W programie 34 . PPA jest aż czworo artystów mających na koncie występy na szkockiej imprezie .
Tokens: 1 2________ 3_ 4 5__ 6___ 7_ 8_____ 9_______ 10______ 11 12____ 13_____ 14 15_______ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = PPA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5842 from articles/00108156 from sent5

Text  : Pierwsza z nich to Meow Meow , charyzmatyczna , kreująca się na scenie na zmysłową pin -  up girl .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4_ 5___ 6___ 7 8_____________ 9 10______ 11_ 12 13____ 14 15______ 16_ 17 18 19__ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Meow Meow (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5843 from articles/00108156 from sent6

Text  : - To odmiana żeńskiego kabaretu , który pokazywały już u  nas Mrs Bang i  Camille O'Sullivan .
Tokens: 1 2_ 3______ 4________ 5_______ 6 7____ 8_________ 9__ 10 11_ 12_ 13__ 14 15_____ 16________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Mrs Bang (confidence=1.00)
  TruePositive nam [15,16] = Camille O'Sullivan (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5844 from articles/00108156 from sent7

Text  : Burleskowa Meow Meow jest kwintesencją tego nurtu - tak zachwalał Konrad Imiela gwiazdę głównego nurtu festiwalu w  Edynburgu podczas styczniowej konferencji prasowej .
Tokens: 1_________ 2___ 3___ 4___ 5___________ 6___ 7____ 8 9__ 10_______ 11____ 12____ 13_____ 14______ 15___ 16_______ 17 18_______ 19_____ 20_________ 21_________ 22______ 23

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Meow Meow (confidence=0.98)
  TruePositive nam [11,12] = Konrad Imiela (confidence=1.00)
  TruePositive nam [18,18] = Edynburgu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5845 from articles/00108156 from sent8

Text  : Temperament , wyzywająca seksualność , klimat burleski i doskonały wokal -  te atuty zaprowadziły Meow Meow na główne estrady Fringe'u .
Tokens: 1__________ 2 3_________ 4__________ 5 6_____ 7_______ 8 9________ 10___ 11 12 13___ 14__________ 15__ 16__ 17 18____ 19_____ 20______ 21

Chunks:
  TruePositive nam [15,16] = Meow Meow (confidence=1.00)
  TruePositive nam [20,20] = Fringe'u (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5846 from articles/00108156 from sent9

Text  : Tam też występowała grająca rockowe covery i wystylizowana na włóczęgów francuska grupa The Les Clöchards ,  niesamowity skład rozprawiający się ze światowymi hitami za pomocą melodyki ,  kontrabasu ,  gitary rezofonicznej i  perkusji „  własnej roboty ”  .
Tokens: 1__ 2__ 3__________ 4______ 5______ 6_____ 7 8____________ 9_ 10_______ 11_______ 12___ 13_ 14_ 15_______ 16 17_________ 18___ 19___________ 20_ 21 22________ 23____ 24 25____ 26______ 27 28________ 29 30____ 31___________ 32 33______ 34 35_____ 36____ 37 38

Chunks:
  TruePositive nam [13,15] = The Les Clöchards (confidence=0.95)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5847 from articles/00108156 from sent10

Text  : Edynburski epizod ma też na koncie The Vocal Orchestra ,  grupa genialnych wokalistów skrzykniętych przez beatboxera Shlomo ,  współpracownika m  .  in .  Björk .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_ 4__ 5_ 6_____ 7__ 8____ 9________ 10 11___ 12________ 13________ 14___________ 15___ 16________ 17____ 18 19_____________ 20 21 22 23 24___ 25

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = The Vocal Orchestra (confidence=1.00)
  TruePositive nam [17,17] = Shlomo (confidence=0.98)
  TruePositive nam [24,24] = Björk (confidence=0.88)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5848 from articles/00108156 from sent11

Text  : - Z czystym sumieniem polecam ich każdemu , kto szuka świetnej rozrywki -  zachwalał skład Imiela .
Tokens: 1 2 3______ 4________ 5______ 6__ 7______ 8 9__ 10___ 11______ 12______ 13 14_______ 15___ 16____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Imiela (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5849 from articles/00108156 from sent12

Text  : Ostatni na liście „ bywalców Fringe'u ” jest łamiący wszelkie tabu brytyjski duet Bourgeois &  Maurice ,  mistrzowie autoironii wychowani na absurdalnych klimatach Monty Pythona i  chętnie czerpiący z  ich dorobku w  swojej twórczości .
Tokens: 1______ 2_ 3_____ 4 5_______ 6_______ 7 8___ 9______ 10______ 11__ 12_______ 13__ 14_______ 15 16_____ 17 18________ 19________ 20_______ 21 22__________ 23_______ 24___ 25_____ 26 27_____ 28_______ 29 30_ 31_____ 32 33____ 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Fringe'u (confidence=0.99)
  TruePositive nam [24,25] = Monty Pythona (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [14,14] = Bourgeois (confidence=0.96)
  FalsePositive nam [16,16] = Maurice (confidence=0.99)
  FalseNegative nam [14,16] = Bourgeois & Maurice

(ChunkerEvaluator) Sentence #5850 from articles/00108156 from sent13

Text  : Co , prócz występów na szkockim festiwalu i wysokiego poziomu ,  jaki prezentują ,  łączy tych wszystkich artystów ?
Tokens: 1_ 2 3____ 4_______ 5_ 6_______ 7________ 8 9________ 10_____ 11 12__ 13________ 14 15___ 16__ 17________ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5851 from articles/00108156 from sent14

Text  : Zdaniem szefa PPA wykonują inną piosenkę aktorską od tej ,  do której jesteśmy przyzwyczajeni :  -  Jej ważnym elementem jest interakcja z  publicznością .
Tokens: 1______ 2____ 3__ 4_______ 5___ 6_______ 7_______ 8_ 9__ 10 11 12____ 13______ 14____________ 15 16 17_ 18____ 19_______ 20__ 21________ 22 23___________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = PPA (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5852 from articles/00108156 from sent15

Text  : To po prostu rodzaj żywego teatralnego show , w którym reakcja widzów jest niezwykle ważna .
Tokens: 1_ 2_ 3_____ 4_____ 5_____ 6__________ 7___ 8 9 10____ 11_____ 12____ 13__ 14_______ 15___ 16

Chunks:

2016-10-31 14:04:24,790 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 257 from 257: /nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108158.xml
/nlp/corpora/agora/agora-workdir/agora-1.2.1-names-disamb-names/articles/00108158.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #5853 from articles/00108158 from sent1

Text  : TNS Polska : 56 proc . pozytywnie o prezydencie ;  32 proc .  o  premierze
Tokens: 1__ 2_____ 3 4_ 5___ 6 7_________ 8 9__________ 10 11 12__ 13 14 15_______

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = TNS (confidence=0.90)
  FalsePositive nam [2,2] = Polska (confidence=0.66)
  FalseNegative nam [1,2] = TNS Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #5854 from articles/00108158 from sent2

Text  : 56 proc . respondentów uważa , że Bronisław Komorowski dobrze wypełnia obowiązki prezydenta -  wynika z  sondażu TNS Polska .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________ 5____ 6 7_ 8________ 9_________ 10____ 11______ 12_______ 13________ 14 15____ 16 17_____ 18_ 19____ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)
  FalsePositive nam [18,18] = TNS (confidence=0.99)
  FalsePositive nam [19,19] = Polska (confidence=0.62)
  FalseNegative nam [18,19] = TNS Polska

(ChunkerEvaluator) Sentence #5855 from articles/00108158 from sent3

Text  : Negatywnie jego pracę ocenia 34 proc .
Tokens: 1_________ 2___ 3____ 4_____ 5_ 6___ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5856 from articles/00108158 from sent4

Text  : Zadowolonych z tego jak Donald Tusk wypełnia obowiązki premiera jest 32 proc .  badanych ,  59 proc .  wyraża niezadowolenie .
Tokens: 1___________ 2 3___ 4__ 5_____ 6___ 7_______ 8________ 9_______ 10__ 11 12__ 13 14______ 15 16 17__ 18 19____ 20____________ 21

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Donald Tusk (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5857 from articles/00108158 from sent5

Text  : Według badania TNS Polska z początku lutego 26 proc .  ankietowanych dobrze ocenia działalność rządu .
Tokens: 1_____ 2______ 3__ 4_____ 5 6_______ 7_____ 8_ 9___ 10 11___________ 12____ 13____ 14_________ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = TNS Polska (confidence=0.99)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5858 from articles/00108158 from sent6

Text  : Przeciwnego zdania jest 66 proc . badanych .
Tokens: 1__________ 2_____ 3___ 4_ 5___ 6 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5859 from articles/00108158 from sent7

Text  : Notowania prezydenta , premiera i rządu poprawiły się w porównaniu ze styczniem .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4_______ 5 6____ 7________ 8__ 9 10________ 11 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5860 from articles/00108158 from sent8

Text  : Spośród 56 proc . badanych dobrze oceniających prezydenta ; 45 proc .  uważa ,  że Bronisław Komorowski raczej dobrze wypełnia swoje obowiązki ,  a  11 proc .  respondentów odpowiada w  sposób zdecydowany .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4 5_______ 6_____ 7___________ 8_________ 9 10 11__ 12 13___ 14 15 16_______ 17________ 18____ 19____ 20______ 21___ 22_______ 23 24 25 26__ 27 28__________ 29_______ 30 31____ 32_________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Bronisław Komorowski (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5861 from articles/00108158 from sent9

Text  : Z 34 proc . źle mówiących o pracy prezydenta ,  23 proc .  ankietowanych mówi raczej źle ,  a  11 proc .  zdecydowanie źle .
Tokens: 1 2_ 3___ 4 5__ 6________ 7 8____ 9_________ 10 11 12__ 13 14___________ 15__ 16____ 17_ 18 19 20 21__ 22 23__________ 24_ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5862 from articles/00108158 from sent10

Text  : W porównaniu ze styczniowymi wynikami odsetek ocen przychylnych Bronisławowi Komorowskiemu wzrósł o  6  pkt .  proc .
Tokens: 1 2_________ 3_ 4___________ 5_______ 6______ 7___ 8___________ 9___________ 10___________ 11____ 12 13 14_ 15 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Bronisławowi Komorowskiemu (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5863 from articles/00108158 from sent11

Text  : O 3 pkt . proc . zmniejszył się natomiast odsetek ocen negatywnych .
Tokens: 1 2 3__ 4 5___ 6 7_________ 8__ 9________ 10_____ 11__ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5864 from articles/00108158 from sent12

Text  : Spośród 59 proc . ankietowanych źle oceniających Donalda Tuska zdecydowanie krytycznie o  jego pracy wypowiada się 21 proc .  badanych ;  raczej złe zdanie ma na ten temat 38 proc .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4 5____________ 6__ 7___________ 8______ 9____ 10__________ 11________ 12 13__ 14___ 15_______ 16_ 17 18__ 19 20______ 21 22____ 23_ 24____ 25 26 27_ 28___ 29 30__ 31

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Donalda Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5865 from articles/00108158 from sent13

Text  : Z 32 proc . ankietowanych dobrze oceniających Tuska 2 proc ,  jest przekonanych ,  że szef rządu wypełnia swe obowiązki bardzo dobrze ,  a  30 proc .  jest zdania ,  że premier rządzi raczej dobrze .
Tokens: 1 2_ 3___ 4 5____________ 6_____ 7___________ 8____ 9 10__ 11 12__ 13__________ 14 15 16__ 17___ 18______ 19_ 20_______ 21____ 22____ 23 24 25 26__ 27 28__ 29____ 30 31 32_____ 33____ 34____ 35____ 36

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5866 from articles/00108158 from sent14

Text  : W porównaniu do stycznia wyniki premiera poprawiły się - o  10 pkt .  proc .  wzrósł odsetek osób dobrze oceniających pracę Donalda Tuska .
Tokens: 1 2_________ 3_ 4_______ 5_____ 6_______ 7________ 8__ 9 10 11 12_ 13 14__ 15 16____ 17_____ 18__ 19____ 20__________ 21___ 22_____ 23___ 24

Chunks:
  TruePositive nam [22,23] = Donalda Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5867 from articles/00108158 from sent15

Text  : Działalność rządu Donalda Tuska negatywnie ocenia 66 proc . badanych -  46 proc .
Tokens: 1__________ 2____ 3______ 4____ 5_________ 6_____ 7_ 8___ 9 10______ 11 12 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Donalda Tuska (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5868 from articles/00108158 from sent16

Text  : " raczej źle " , a 20 proc .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4 5 6 7_ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5869 from articles/00108158 from sent17

Text  : " zdecydowanie źle " .
Tokens: 1 2___________ 3__ 4 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5870 from articles/00108158 from sent18

Text  : Przeciwnego zdania jest 26 proc .
Tokens: 1__________ 2_____ 3___ 4_ 5___ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #5871 from articles/00108158 from sent19

Text  : Polaków , z czego zaledwie 1 proc . wypowiada się w  sposób zdecydowanie dobry
Tokens: 1______ 2 3 4____ 5_______ 6 7___ 8 9________ 10_ 11 12____ 13__________ 14___

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Polaków (confidence=0.57)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5872 from articles/00108158 from sent20

Text  : Jak zauważają autorzy badania , w porównaniu z styczniem badaniem ,  oceny działalności rządu ,  kiedy nastąpiło załamanie ocen ,  poprawiły się -  o  9  pkt .  proc .  wzrósł odsetek osób ,  które dobrze wypowiadają się na temat Rady Ministrów .
Tokens: 1__ 2________ 3______ 4______ 5 6 7_________ 8 9________ 10______ 11 12___ 13__________ 14___ 15 16___ 17_______ 18_______ 19__ 20 21_______ 22_ 23 24 25 26_ 27 28__ 29 30____ 31_____ 32__ 33 34___ 35____ 36_________ 37_ 38 39___ 40__ 41_______ 42

Chunks:
  TruePositive nam [40,41] = Rady Ministrów (confidence=1.00)

(ChunkerEvaluator) Sentence #5873 from articles/00108158 from sent21

Text  : Sondaż zrealizowano w dniach 8 - 11 lutego na ogólnopolskiej ,  reprezentatywnej próbie 1000 mieszkańców Polski w  wieku powyżej 15 lat .
Tokens: 1_____ 2___________ 3 4_____ 5 6 7_ 8_____ 9_ 10____________ 11 12______________ 13____ 14__ 15_________ 16____ 17 18___ 19_____ 20 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Polski (confidence=1.00)

======================================================================================
# Exact match evaluation -- annotation span and types evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &    5658 &     792 &     964 &    87.72% &  85.44% &  86.57% \\
\hline
        *TOTAL*                        &    5658 &     792 &     964 &    87.72% &  85.44% &  86.57% \\


======================================================================================
# Annotation span evaluation (annotation types are ignored)
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        *TOTAL*                        &    5658 &     792 &     964 &    87.72% &  85.44% &  86.57% \\


======================================================================================
# MUC match evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &     COR &     ACT &     POS & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &   11820 &    1080 &    1457 &    91.63% &  89.03% &  90.31% \\
\hline
        *TOTAL*                        &   11820 &    1080 &    1457 &    91.63% &  89.03% &  90.31% \\


====================================================
Processing time
====================================================
1) Model loading        : --h --m 00s (65122228ns) 
2) Data reading         : --h --m 01s (1016273383ns) 
3) Feature generation   : --h --m 07s (7440101813ns) 
4) Chunking             : --h --m 12s (12894318663ns) 
5) Evaluation           : --h --m 14s (14228459485ns) (not in total time)
----------------------------------------------------
## Total time             --h --m 21s (21415816087ns)
----------------------------------------------------
Tokens           :    98467
Text kB          :      591.35
Tokens  / second :     4597.86
Text kB / second :       27.61
----------------------------------------------------
