(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$
2016-10-25 16:05:48,169 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100619.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100619.ini
2016-10-25 16:05:48,450 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100620.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100620.ini
2016-10-25 16:05:48,498 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100627.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100627.ini
2016-10-25 16:05:48,602 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101710.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101710.ini
2016-10-25 16:05:48,722 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101715.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101715.ini
2016-10-25 16:05:48,783 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101786.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101786.ini
2016-10-25 16:05:48,816 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101796.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101796.ini
2016-10-25 16:05:48,851 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101807.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101807.ini
2016-10-25 16:05:48,875 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101809.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101809.ini
2016-10-25 16:05:48,934 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101818.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101818.ini
2016-10-25 16:05:48,970 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102027.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102027.ini
2016-10-25 16:05:48,994 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102031.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102031.ini
2016-10-25 16:05:49,078 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102034.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102034.ini
2016-10-25 16:05:49,148 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102039.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102039.ini
2016-10-25 16:05:49,197 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102041.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102041.ini
2016-10-25 16:05:49,241 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102047.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102047.ini
2016-10-25 16:05:49,254 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102048.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102048.ini
2016-10-25 16:05:49,307 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102050.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102050.ini
2016-10-25 16:05:49,349 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102352.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102352.ini
2016-10-25 16:05:49,368 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102359.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102359.ini
2016-10-25 16:05:49,426 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102368.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102368.ini
2016-10-25 16:05:49,466 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 23 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102370.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102370.ini
2016-10-25 16:05:49,491 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 24 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102371.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102371.ini
2016-10-25 16:05:49,567 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 25 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102378.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102378.ini
2016-10-25 16:05:49,614 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 26 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102380.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102380.ini
2016-10-25 16:05:49,662 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 27 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102382.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102382.ini
2016-10-25 16:05:49,671 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 28 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102383.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102383.ini
2016-10-25 16:05:49,723 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 29 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102387.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102387.ini
2016-10-25 16:05:49,800 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 30 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102391.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102391.ini
2016-10-25 16:05:49,843 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 31 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102396.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102396.ini
2016-10-25 16:05:49,891 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 32 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103679.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103679.ini
2016-10-25 16:05:49,909 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 33 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103685.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103685.ini
2016-10-25 16:05:49,951 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 34 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103691.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103691.ini
2016-10-25 16:05:49,989 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 35 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103694.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103694.ini
2016-10-25 16:05:50,025 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 36 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103699.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103699.ini
-> Setting up chunker: chunker_c1
(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_kpwr_names_train_tune_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_cp
--> Chunk propagation
2016-10-25 16:05:50,116 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100619.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100619.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1 from documents/00100619 from sent1

Text  : Na finiszu obu kampanii wyborczych miały miejsce wydarzenia , które mocno wpłynęły na emocje wyborców :  wybuchy bomb w  pociągach w  Madrycie ,  w  wyniku których zginęło 191 osób ,  a  ponad 1800 zostało rannych ,  oraz znalezienie 15 atrap bomb w  Warszawie na Dworcu Centralnym i  w  metrze ,  co spowodowało sparaliżowanie na kilka godzin ruchu 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____ 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 [22,22] = Madrycie
  TruePositive nam [43,43] = Warszawie
  TruePositive nam [45,46] = Dworcu Centralnym
  TruePositive nam [59,59] = Warszawie

(ChunkerEvaluator) Sentence #2 from documents/00100619 from sent2

Text  : Kampanie wyborcze zakończyły się różnie .
Tokens: 1_______ 2_______ 3_________ 4__ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #3 from documents/00100619 from sent3

Text  : W przypadku Hiszpanii , rząd konserwatywnego prawicowego premiera Jose Maria Aznara przegrał pięcioma punktami procentowymi z  lewicową partią PSOE .
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] = Hiszpanii
  TruePositive nam [9,11] = Jose Maria Aznara
  TruePositive nam [19,19] = PSOE

(ChunkerEvaluator) Sentence #4 from documents/00100619 from sent4

Text  : W wyniku wyborów władzę objął José Luis Rodríguez Zapatero .
Tokens: 1 2_____ 3______ 4_____ 5____ 6___ 7___ 8________ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = José Luis Rodríguez Zapatero

(ChunkerEvaluator) Sentence #5 from documents/00100619 from sent5

Text  : Wybory prezydenckie wygrał ze znaczną przewagą ośmiu punktów procentowych Lech Kaczyński ,  choć w  pierwszej turze jego kontrkandydat Donald Tusk był na prowadzeniu .
Tokens: 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] = Lech Kaczyński
  TruePositive nam [19,20] = Donald Tusk

(ChunkerEvaluator) Sentence #6 from documents/00100619 from sent6

Text  : Powszechnie uważa się , że przyczyną porażki Aznara było wprowadzenie w  błąd opinii publicznej ,  co do autorstwa zamachów w  Madrycie .
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] = Aznara
  TruePositive nam [21,21] = Madrycie

(ChunkerEvaluator) Sentence #7 from documents/00100619 from sent7

Text  : Rząd Aznara starał się przekonać społeczeństwo hiszpańskie , że zamachów dokonała ETA ,  a  nie „  terroryści muzułmańscy z  Al Kaidy ”  .
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] = Aznara
  TruePositive nam [12,12] = ETA
  TruePositive nam [20,21] = Al Kaidy

(ChunkerEvaluator) Sentence #8 from documents/00100619 from sent8

Text  : Obarczenie winą ETA było wygodniejsze dla rządu prawicy ze względu na jej twardą postawę wobec baskijskich separatystów ,  zaś wskazówki obarczające winą islamskich terrorystów były bardziej na rękę opozycji socjalistycznej ,  która wzywała do wycofania wojsk hiszpańskich z  Iraku .
Tokens: 1_________ 2___ 3__ 4___ 5___________ 6__ 7____ 8______ 9_ 10_____ 11 12_ 13____ 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 [3,3] = ETA
  TruePositive nam [39,39] = Iraku

(ChunkerEvaluator) Sentence #9 from documents/00100619 from sent9

Text  : Nowy premier José Luis Rodríguez Zapatero poinformował prasę , że wszystkie dane o  sposobie zarządzania kryzysem bombowym zostały usunięte z  komputerów rządowych przed oddaniem władzy przez premiera Aznara .
Tokens: 1___ 2______ 3___ 4___ 5________ 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 [3,6] = José Luis Rodríguez Zapatero
  TruePositive nam [28,28] = Aznara

(ChunkerEvaluator) Sentence #10 from documents/00100619 from sent10

Text  : Wiele jednak wskazuje na to , że obie wersje –  zarówno ta wskazująca na ETA ,  jak i  ta wskazująca na Al Kaidę -  były w  równym stopniu kłamliwe i  służyły politycznej rozgrywce pomiędzy lewicą ,  a  prawicą .
Tokens: 1____ 2_____ 3_______ 4_ 5_ 6 7_ 8___ 9_____ 10 11_____ 12 13________ 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 [15,15] = ETA
  TruePositive nam [22,23] = Al Kaidę

(ChunkerEvaluator) Sentence #11 from documents/00100619 from sent11

Text  : Ponad dwa lata po masakrze w Madrycie nadal nie wyjaśniono jakiego materiału wybuchowego użyto podczas zamachów ,  w  jaki sposób ładunki wybuchowe zostały umieszczone w  pociągu i  kto był za to odpowiedzialny .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4_ 5_______ 6 7_______ 8____ 9__ 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] = Madrycie

(ChunkerEvaluator) Sentence #12 from documents/00100619 from sent12

Text  : Mówiono o różnych środkach wybuchowych : „ dynamicie ” ,  Goma 2  ECO ,  „  tytadynie ”  (  używanej przez ETA )  i  o  C4 (  używanym przez wojsko )  .
Tokens: 1______ 2 3______ 4_______ 5__________ 6 7 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] = ETA
  TruePositive nam [25,25] = C4
  FalsePositive nam [11,11] = Goma
  FalsePositive nam [13,13] = ECO
  FalseNegative nam [8,8] = dynamicie
  FalseNegative nam [11,13] = Goma 2 ECO
  FalseNegative nam [16,16] = tytadynie

(ChunkerEvaluator) Sentence #13 from documents/00100619 from sent13

Text  : Wszyscy oskarżeni ujęci w wyniku śledztwa zostali zwolnieni z braku dowodów .
Tokens: 1______ 2________ 3____ 4 5_____ 6_______ 7______ 8________ 9 10___ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #14 from documents/00100619 from sent14

Text  : Suresh Kumar i Vinay Kohly zostali zwolnieni 24 marca 2004 ,  a  Mohammed Chaoui i  Mohammed Bekkali zostali zwolnieni 17 czerwca 2004 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

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Suresh Kumar
  TruePositive nam [4,5] = Vinay Kohly
  TruePositive nam [13,14] = Mohammed Chaoui
  TruePositive nam [16,17] = Mohammed Bekkali

(ChunkerEvaluator) Sentence #15 from documents/00100619 from sent15

Text  : Ponadto , nie istnieją żadne dowody oparte na badaniach DNA ,  które by łączyły jednego z  głównych podejrzanych Jamala Zoughana z  zamachami .
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 [10,10] = DNA
  TruePositive nam [19,20] = Jamala Zoughana

2016-10-25 16:05:50,476 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100620.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100620.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #16 from documents/00100620 from sent1

Text  : 7 . maja zmarł nagle w Sandomierzu Piotr Madej ,  jeden z  najciekawszych tłumaczy -  anglistów średniego pokolenia .
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] = Sandomierzu
  TruePositive nam [8,9] = Piotr Madej

(ChunkerEvaluator) Sentence #17 from documents/00100620 from sent2

Text  : Urodzony w Dzierzkowicach na Ziemi Lubelskiej związał się po studiach z  Nauczycielskim Kolegium Języków Obcych w  Sandomierzu ,  gdzie z  żoną ,  także tłumaczką ,  zamieszkał .
Tokens: 1_______ 2 3_____________ 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] = Dzierzkowicach
  TruePositive nam [5,6] = Ziemi Lubelskiej
  TruePositive nam [12,15] = Nauczycielskim Kolegium Języków Obcych
  TruePositive nam [17,17] = Sandomierzu

(ChunkerEvaluator) Sentence #18 from documents/00100620 from sent3

Text  : Współpracował z Noir sur Blanc ( m . in .  "  Płonąc w  wodzie ,  tonąc w  ogniu "  Ch .  Bukowskiego )  ,  Ulicą Wszystkich Świętych (  "  W  cukrze arbuza "  R  .  Brautigana ,  "  Odczytywanie w  głębi "  M  .  Sonnenfelda )  czy krakowską Miniaturą (  przekład z  ang .  "  Tao Te King "  czy poezji japońskiej oraz własne wiersze i  proza )  .
Tokens: 1____________ 2 3___ 4__ 5____ 6 7 8 9_ 10 11 12____ 13 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 [3,5] = Noir sur Blanc
  TruePositive nam [20,22] = Ch . Bukowskiego
  TruePositive nam [34,36] = R . Brautigana
  TruePositive nam [43,45] = M . Sonnenfelda
  TruePositive nam [49,49] = Miniaturą
  TruePositive nam [56,58] = Tao Te King
  FalsePositive nam [26,27] = Wszystkich Świętych
  FalseNegative nam [12,18] = Płonąc w wodzie , tonąc w ogniu
  FalseNegative nam [25,27] = Ulicą Wszystkich Świętych
  FalseNegative nam [30,32] = W cukrze arbuza
  FalseNegative nam [39,41] = Odczytywanie w głębi

(ChunkerEvaluator) Sentence #19 from documents/00100620 from sent4

Text  : W latach 90 - tych XX w . współtwórca "  Period Theatre "  ,  sandomierskiej offowej sceny aglojęzycznej ,  z  którą zrealizował 17 przedstawień .
Tokens: 1 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 [11,12] = Period Theatre

2016-10-25 16:05:50,594 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100627.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00100627.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #20 from documents/00100627 from sent1

Text  : Mistrzostwa Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i Młodzików w Brydżu Sportowym Redaktor :  Michał Kowalski
Tokens: 1__________ 2__________ 3________ 4_______ 5________ 6 7________ 8 9_____ 10_______ 11______ 12 13____ 14______

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Michał Kowalski
  FalsePositive nam [1,7] = Mistrzostwa Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i Młodzików
  FalsePositive nam [9,11] = Brydżu Sportowym Redaktor
  FalseNegative nam [1,10] = Mistrzostwa Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i Młodzików w Brydżu Sportowym

(ChunkerEvaluator) Sentence #21 from documents/00100627 from sent2

Text  : Wojewódzki Związek Brydża Sportowego Łodzi zaprasza do udziału w Mistrzostwach Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i  Młodzików w  Brydżu Sportowym .
Tokens: 1_________ 2______ 3_____ 4_________ 5____ 6_______ 7_ 8______ 9 10___________ 11_________ 12_______ 13______ 14_______ 15 16_______ 17 18____ 19_______ 20

Chunks:
  FalsePositive nam [1,5] = Wojewódzki Związek Brydża Sportowego Łodzi
  FalsePositive nam [10,16] = Mistrzostwach Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i Młodzików
  FalsePositive nam [18,19] = Brydżu Sportowym
  FalseNegative nam [1,4] = Wojewódzki Związek Brydża Sportowego
  FalseNegative nam [5,5] = Łodzi
  FalseNegative nam [10,19] = Mistrzostwach Województwa Łódzkiego Juniorów Młodszych i Młodzików w Brydżu Sportowym

(ChunkerEvaluator) Sentence #22 from documents/00100627 from sent3

Text  : Mistrzostwa rozegrane zostaną w dniach 6 - 7 . 03 .  2010r .
Tokens: 1__________ 2________ 3______ 4 5_____ 6 7 8 9 10 11 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #23 from documents/00100627 from sent4

Text  : w Ośrodku PINIA w Sokolnikach Lesie , ul . Sokolnickiego 29 .
Tokens: 1 2______ 3____ 4 5__________ 6____ 7 8_ 9 10___________ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Sokolnikach Lesie
  TruePositive nam [10,10] = Sokolnickiego
  FalsePositive nam [2,3] = Ośrodku PINIA
  FalseNegative nam [3,3] = PINIA

(ChunkerEvaluator) Sentence #24 from documents/00100627 from sent5

Text  : R E G U L A M I N MISTRZOSTW WOJEWÓDZTWA ŁÓDZKIEGO JUNIORÓW MŁODSZYCH I  MŁODZIKÓW W  BRYDŻU SPORTOWYM Organizator :  Wojewódzki Związek Brydża Sportowego 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:
  FalsePositive nam [5,20] = L A M I N MISTRZOSTW WOJEWÓDZTWA ŁÓDZKIEGO JUNIORÓW MŁODSZYCH I MŁODZIKÓW W BRYDŻU SPORTOWYM Organizator
  FalsePositive nam [22,26] = Wojewódzki Związek Brydża Sportowego Łodzi
  FalseNegative nam [10,19] = MISTRZOSTW WOJEWÓDZTWA ŁÓDZKIEGO JUNIORÓW MŁODSZYCH I MŁODZIKÓW W BRYDŻU SPORTOWYM
  FalseNegative nam [22,25] = Wojewódzki Związek Brydża Sportowego
  FalseNegative nam [26,26] = Łodzi

(ChunkerEvaluator) Sentence #25 from documents/00100627 from sent6

Text  : Termin rozgrywek : 6 - 7 . 03 . 2010 r  .
Tokens: 1_____ 2________ 3 4 5 6 7 8_ 9 10__ 11 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #26 from documents/00100627 from sent7

Text  : Miejsce rozgrywek : Ośrodek PINIA w Sokolnikach Lesie , ul .  Sokolnickiego 29 .
Tokens: 1______ 2________ 3 4______ 5____ 6 7__________ 8____ 9 10 11 12___________ 13 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Sokolnikach Lesie
  TruePositive nam [12,12] = Sokolnickiego
  FalsePositive nam [4,5] = Ośrodek PINIA
  FalseNegative nam [5,5] = PINIA

(ChunkerEvaluator) Sentence #27 from documents/00100627 from sent8

Text  : Cel rozgrywek : Popularyzacja brydża sportowego wśród młodzieży szkolnej .
Tokens: 1__ 2________ 3 4____________ 5_____ 6_________ 7____ 8________ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #28 from documents/00100627 from sent9

Text  : Podniesienie i doskonalenie poziomu gry .
Tokens: 1___________ 2 3___________ 4______ 5__ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #29 from documents/00100627 from sent10

Text  : Wyłonienie Mistrzów , Wicemistrzów i II Wicemistrzów Województwa w kategorii juniorów młodszych i  młodzików .
Tokens: 1_________ 2_______ 3 4___________ 5 6_ 7___________ 8__________ 9 10_______ 11______ 12_______ 13 14_______ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Wicemistrzów

(ChunkerEvaluator) Sentence #30 from documents/00100627 from sent11

Text  : Zakwaterowanie i wyżywienie : Ośrodek PINIA w Sokolnikach Lesie ,  ul .  Sokolnickiego 29 Harmonogram rozgrywek :  Będą rozgrywane równolegle dwa odrębne turnieje dla juniorów i  młodzików :  6  .  03 .  2010 r  .  godz .  10 .  00 –  turniej par na zapis maksymalny ,  6  .  03 .  2010 r  .  godz .  15 .  00 –  turniej par na impy ,  6  .  03 .  2010 r  .  godz .  20 .  00 –  turniej teamów ,  7  .  03 .  2010 r  .  godz .  9  .  00 –  turniej indywidualny .
Tokens: 1_____________ 2 3_________ 4 5______ 6____ 7 8__________ 9____ 10 11 12 13___________ 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

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Sokolnikach Lesie
  TruePositive nam [13,13] = Sokolnickiego
  FalsePositive nam [5,6] = Ośrodek PINIA
  FalseNegative nam [6,6] = PINIA

(ChunkerEvaluator) Sentence #31 from documents/00100627 from sent12

Text  : W zależności od liczby zawodników z przyczyn technicznych organizator może zmienić formę rozgrywek Zawodnicy :  W  zawodach mają prawo uczestniczyć juniorzy młodsi i  młodzicy z  terenu województwa łódzkiego .
Tokens: 1 2_________ 3_ 4_____ 5_________ 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] = łódzkiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #32 from documents/00100627 from sent13

Text  : Organizator może dopuścić do udziału w zawodach osoby nie spełniające w  /  w  wymagań wiekowych .
Tokens: 1__________ 2___ 3_______ 4_ 5______ 6 7_______ 8____ 9__ 10_________ 11 12 13 14_____ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #33 from documents/00100627 from sent14

Text  : Punktacja długofalowa ( PDF ) : w turnieju teamów za ostatnie miejsce otrzymuje się 4  PDF ,  za każde wyższe o  4  więcej ,  w  turnieju par za ostatnie miejsce 2  PDF ,  za każde wyższe o  2  więcej ,  w  turnieju indywidualnym za ostatnie miejsce 1  PDF ,  za każde wyższe o  1  więcej .
Tokens: 1________ 2__________ 3 4__ 5 6 7 8_______ 9_____ 10 11______ 12_____ 13_______ 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:
  FalsePositive nam [4,4] = PDF
  FalsePositive nam [16,16] = PDF
  FalsePositive nam [32,32] = PDF
  FalsePositive nam [48,48] = PDF

(ChunkerEvaluator) Sentence #34 from documents/00100627 from sent15

Text  : Przepisy : W rozgrywkach stosowane będą przepisy międzynarodowego prawa brydżowego .
Tokens: 1_______ 2 3 4__________ 5________ 6___ 7_______ 8_______________ 9____ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #35 from documents/00100627 from sent16

Text  : W rejonie rozgrywek i zakwaterowania obowiązuje uczestników kulturalne zachowanie się .
Tokens: 1 2______ 3________ 4 5_____________ 6_________ 7__________ 8_________ 9_________ 10_ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #36 from documents/00100627 from sent17

Text  : Osoby niewłaściwie zachowujące się mogą być wykluczone z zawodów i  usunięte z  terenu rozgrywek .
Tokens: 1____ 2___________ 3__________ 4__ 5___ 6__ 7_________ 8 9______ 10 11______ 12 13____ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #37 from documents/00100627 from sent18

Text  : Nagrody : Za zajęcie pierwszych trzech miejsc w punktacji długofalowej w  każdej kategorii wiekowej zawodnicy otrzymają medale i  dyplomy ,  a  za zajęcie miejsc IV –  VI dyplomy .
Tokens: 1______ 2 3_ 4______ 5_________ 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 #38 from documents/00100627 from sent19

Text  : Dla młodzieży wyjeżdżającej z Łodzi w dn . 6 .  03 .  2010 r  .  o  godz .  9  .  00 na ul .  Bazarowej zostanie podstawiony wynajęty bus .
Tokens: 1__ 2________ 3____________ 4 5____ 6 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] = Łodzi
  TruePositive nam [25,25] = Bazarowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #39 from documents/00100627 from sent20

Text  : Pozostałe osoby dojeżdżają we własnym zakresie .
Tokens: 1________ 2____ 3_________ 4_ 5______ 6_______ 7

Chunks:

2016-10-25 16:05:50,847 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101710.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101710.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #40 from documents/00101710 from sent1

Text  : W rzeczy samej , disneyowska interpretacja prozy Milne'a poraża intelektualną płycizną .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4 5__________ 6____________ 7____ 8______ 9_____ 10___________ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Milne'a

(ChunkerEvaluator) Sentence #41 from documents/00101710 from sent2

Text  : Samo w sobie nie jest to niebezpieczne .
Tokens: 1___ 2 3____ 4__ 5___ 6_ 7____________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #42 from documents/00101710 from sent3

Text  : Mozarta też można zagrać lepiej bądź gorzej .
Tokens: 1______ 2__ 3____ 4_____ 5_____ 6___ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Mozarta

(ChunkerEvaluator) Sentence #43 from documents/00101710 from sent4

Text  : Niebezpieczne staje się dopiero wtedy , gdy taka interpretacja staje się jedyną dostępną .
Tokens: 1____________ 2____ 3__ 4______ 5____ 6 7__ 8___ 9____________ 10___ 11_ 12____ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #44 from documents/00101710 from sent5

Text  : Po 7 latach Kubuś pojawi się na scenie ponownie :  w  lukrowanym ,  zglajszachtowanym ,  disneyowskim musicalu .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4____ 5_____ 6__ 7_ 8_____ 9_______ 10 11 12________ 13 14_______________ 15 16__________ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Kubuś

(ChunkerEvaluator) Sentence #45 from documents/00101710 from sent6

Text  : Najtańsze bilety kosztują 80 złotych .
Tokens: 1________ 2_____ 3_______ 4_ 5______ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #46 from documents/00101710 from sent7

Text  : Odbędą się tylko 3 spekatkle .
Tokens: 1_____ 2__ 3____ 4 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #47 from documents/00101710 from sent8

Text  : Będzie to wielkie wydarzenie finansowe i marketingowe .
Tokens: 1_____ 2_ 3______ 4_________ 5________ 6 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #48 from documents/00101710 from sent9

Text  : Nie jest trudno robić wielkie wydarzenia mając monopol i nakładając knebel na twórczość niezależną .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4____ 5______ 6_________ 7____ 8______ 9 10________ 11____ 12 13_______ 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #49 from documents/00101710 from sent10

Text  : Tym razem jednak sukces może się okazać dla Disneya gorzki ,  bo wielbiciele teatru zorganizowali się w  inicjatywę Indeks 73 ,  która zamierza praktyki koncernu obnażyć i  napiętnować .
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 4_____ 5___ 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] = Disneya
  FalsePositive nam [19,19] = Indeks
  FalseNegative nam [19,20] = Indeks 73

(ChunkerEvaluator) Sentence #50 from documents/00101710 from sent11

Text  : Od ulicznych manifestacji , przez piętnowanie cenzury twórczej w mediach ,  aż po pomoc prawną i  lobbing polityczny wzywający do naprawy systemu praw autorskich .
Tokens: 1_ 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 #51 from documents/00101710 from sent12

Text  : W Indeks 73 udział biorą m . in legendarny krytyk Roman Pawłowski i  Helsińska Fundacja Praw Człowieka .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4_____ 5____ 6 7 8_ 9_________ 10____ 11___ 12_______ 13 14_______ 15______ 16__ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Roman Pawłowski
  TruePositive nam [14,17] = Helsińska Fundacja Praw Człowieka
  FalseNegative nam [2,3] = Indeks 73

(ChunkerEvaluator) Sentence #52 from documents/00101710 from sent13

Text  : W obronie Puchatka wytoczono ciężke działa .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4________ 5_____ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Puchatka

(ChunkerEvaluator) Sentence #53 from documents/00101710 from sent14

Text  : Mimo likwidacji Urzędu Kontroli Publikacji i Widowisk w 1989 roku ,  w  Polsce nadal dochodzi do ograniczania swobód obywatelskich w  zakresie wolności wyrażania poglądów i  twórczości artystycznej .
Tokens: 1___ 2_________ 3_____ 4_______ 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 [3,7] = Urzędu Kontroli Publikacji i Widowisk
  TruePositive nam [13,13] = Polsce

(ChunkerEvaluator) Sentence #54 from documents/00101710 from sent15

Text  : Zmieniła się forma : miejsce oficjalnej cenzury prewencyjnej zajęła nieoficjalna cenzura represyjna ,  posługująca się naciskiem ekonomicznym ,  prawnym lub administracyjnym do tłumienia ,  zatrzymywania lub eliminowania tych dzieł sztuki i  wypowiedzi ,  które nie są zgodne z  ideologią polityczną ,  normami obyczajowymi ,  doktrynami religijnymi bądź polityką korporacyjną -  piszą twórcy Indeksu 73 .
Tokens: 1_______ 2__ 3____ 4 5______ 6_________ 7______ 8___________ 9_____ 10__________ 11_____ 12________ 13 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 [53,54] = Indeksu 73

(ChunkerEvaluator) Sentence #55 from documents/00101710 from sent16

Text  : Nazwa Indeks 73 pochodzi od numeru artykułu polskiej Konstytucji :  Każdemu zapewnia się wolność twórczości artystycznej ,  badań naukowych oraz ogłaszania ich wyników ,  wolność nauczania ,  a  także wolność korzystania z  dóbr 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

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Konstytucji
  FalsePositive nam [2,2] = Indeks
  FalseNegative nam [2,3] = Indeks 73

(ChunkerEvaluator) Sentence #56 from documents/00101710 from sent17

Text  : To nie tylko nasze prawo obywatelskie .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4____ 5____ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #57 from documents/00101710 from sent18

Text  : Wolność korzystania z dóbr kultury jest także prawem człowieka ,  zapisanym w  Powszechnej Deklaracji :  Każdy człowiek ma prawo do swobodnego uczestniczenia w  życiu kulturalnym swojej społeczności ,  do korzystania ze zdobyczy kultury ,  do uczestniczenia w  postępie nauki i  do korzystania z  jej dobrodziejstw .
Tokens: 1______ 2__________ 3 4___ 5______ 6___ 7____ 8_____ 9________ 10 11_______ 12 13_________ 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 [13,14] = Powszechnej Deklaracji

(ChunkerEvaluator) Sentence #58 from documents/00101710 from sent19

Text  : Ostatnio prawnicy pani Aleksandry Iwanowskiej , posiadającej prawa do poezji księdza Twardowskiego ,  powiadomili młodzieżowy zespół muzyczny Ychtis o  .  .  .  zakazie śpiewania wierszy .
Tokens: 1_______ 2_______ 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 [4,5] = Aleksandry Iwanowskiej
  TruePositive nam [12,12] = Twardowskiego
  TruePositive nam [18,18] = Ychtis

(ChunkerEvaluator) Sentence #59 from documents/00101710 from sent20

Text  : Sprawa wywołała ostrą reakcję Arcybiskupa Życińskiego , przyjaciela poety ,  który w  swoim czasie odmówił przyjęcia roli wykonawcy jego testamentu .
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 [5,6] = Arcybiskupa Życińskiego
  FalseNegative nam [5,5] = Arcybiskupa
  FalseNegative nam [6,6] = Życińskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #60 from documents/00101710 from sent21

Text  : - Nikt nie ma prawa zawłaszczać poezji ks . Twardowskiego ,  żądanie pieniędzy za wykonywanie jego utworów jest głęboko niemoralne i  ubliża jego pamięci -  powiedział KAI abp Józef Życiński .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_ 5____ 6__________ 7_____ 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] = Twardowskiego
  TruePositive nam [27,27] = KAI
  TruePositive nam [29,30] = Józef Życiński

(ChunkerEvaluator) Sentence #61 from documents/00101710 from sent22

Text  : - Próba zawłaszczenia poezji ks . Jana jest przedsięwzięciem nieetycznym .
Tokens: 1 2____ 3____________ 4_____ 5_ 6 7___ 8___ 9_______________ 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Jana

(ChunkerEvaluator) Sentence #62 from documents/00101710 from sent23

Text  : Zdaniem Życińskiego niekomercyjne wykorzystanie utworów poety powinno być bezpłatne .
Tokens: 1______ 2__________ 3____________ 4____________ 5______ 6____ 7______ 8__ 9________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Życińskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #63 from documents/00101710 from sent24

Text  : Słuszna uwaga .
Tokens: 1______ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #64 from documents/00101710 from sent25

Text  : Ale przecież problem nie dotyczy tylko poezji Twardowskiego .
Tokens: 1__ 2_______ 3______ 4__ 5______ 6____ 7_____ 8____________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Twardowskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #65 from documents/00101710 from sent26

Text  : Czy biskup podpisał by się pod zdaniem , że w  ogóle zawłaszczanie dóbr kultury jest nieetyczne ?
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4_ 5__ 6__ 7______ 8 9_ 10 11___ 12___________ 13__ 14_____ 15__ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #66 from documents/00101710 from sent27

Text  : Czy zechciał by poprzeć inicjatywę wpisania Kubusia Puchatka na listę światowego dziedzictwa kultury [  nie mogę znaleźć linka do tej inicjatywy ,  bardzo proszę o  podesłanie jeśli ktoś zna ]  ,  by uchronić go w  ten sposób przed pazernością koncernów ?
Tokens: 1__ 2_______ 3_ 4______ 5_________ 6_______ 7______ 8_______ 9_ 10___ 11________ 12_________ 13_____ 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 [7,8] = Kubusia Puchatka

(ChunkerEvaluator) Sentence #67 from documents/00101710 from sent28

Text  : Nie wiem .
Tokens: 1__ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #68 from documents/00101710 from sent29

Text  : Podstawową zasadą prawa autorskiego jest monopol na wykorzystanie dzieła przysługujący aktualnym posiadaczom praw .
Tokens: 1_________ 2_____ 3____ 4__________ 5___ 6______ 7_ 8____________ 9_____ 10___________ 11_______ 12_________ 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #69 from documents/00101710 from sent30

Text  : Prawo dopuszcza jedynie wyjątki od tego monopolu .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4______ 5_ 6___ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #70 from documents/00101710 from sent31

Text  : Ich repertuar jest dość bogaty , ale najwyraźniej nadal zakres tego monopolu jest zbyt szeroki ,  skoro działa w  tak szkodliwy sposób na rozwój 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

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #71 from documents/00101710 from sent32

Text  : Można rozwiązać problem poprzez rozszerzenie zakresu wyjątków .
Tokens: 1____ 2________ 3______ 4______ 5___________ 6______ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #72 from documents/00101710 from sent33

Text  : Uznanie , że wykorzystanie niekomercyjne jest bezpłatne i nie wymaga zgody posiadaczy ,  było by bardzo skutecznym narzędziem obrony kultury przed próbami cenzury .
Tokens: 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 #73 from documents/00101710 from sent34

Text  : Być może jednak warto jednak pójść krok dalej , i  zastanowić się ,  czy słuszna jest zasada monopolu jako taka .
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 #74 from documents/00101710 from sent35

Text  : Twórcy Indeksu 73 piszą : Polskie teatry powinny mieć prawo to korzystania z  licencji na wystawianie utworów Milne'a na ogólnie przyjętych zasadach .
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] = Milne'a
  FalsePositive nam [1,3] = Twórcy Indeksu 73
  FalseNegative nam [2,3] = Indeksu 73

(ChunkerEvaluator) Sentence #75 from documents/00101710 from sent36

Text  : Wielka literatura powinna być obecna na scenach w sposób stały i  różnorodny .
Tokens: 1_____ 2_________ 3______ 4__ 5_____ 6_ 7______ 8 9_____ 10___ 11 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #76 from documents/00101710 from sent37

Text  : Leży to w interesie artystów i publiczności .
Tokens: 1___ 2_ 3 4________ 5_______ 6 7___________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #77 from documents/00101710 from sent38

Text  : Wykorzystanie komercyjne oczywiście było by płatne , bo nie chodzi tu o  uniknięcie przez teatry opłat ,  tylko o  wolność .
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 #78 from documents/00101710 from sent39

Text  : Kto jest przeciw ?
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4

Chunks:

2016-10-25 16:05:51,196 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101715.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101715.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #79 from documents/00101715 from sent1

Text  : Komentatorzy obserwujący polskie poletko Web 2 . 0 uważają ,  że jest ono całkowicie wtórne ,  oparte na kopiowaniu istniejących serwisów amerykańskich .
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 [5,8] = Web 2 . 0

(ChunkerEvaluator) Sentence #80 from documents/00101715 from sent2

Text  : Jednak pogoń za nowością też może prowadzić w ślepą uliczkę ,  serwis o  świecie Web 2  .  0  ,  donosi o  nowym serwisie :
Tokens: 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] = Web 2 . 0

(ChunkerEvaluator) Sentence #81 from documents/00101715 from sent3

Text  : Nie da się właściwie wytłumaczyć , czym jest ten serwis .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4________ 5__________ 6 7___ 8___ 9__ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #82 from documents/00101715 from sent4

Text  : W największym skrócie , to coś w rodzaju krzyżówki sieci społecznej ,  serwisu z  zakładkami i  czytnika RSS ”  .
Tokens: 1 2__________ 3______ 4 5_ 6__ 7 8______ 9________ 10___ 11________ 12 13_____ 14 15________ 16 17______ 18_ 19 20

Chunks:
  FalsePositive nam [18,18] = RSS

(ChunkerEvaluator) Sentence #83 from documents/00101715 from sent5

Text  : Zaciekawiony zajrzał em na stronę Ozmozr .
Tokens: 1___________ 2______ 3_ 4_ 5_____ 6_____ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Ozmozr

(ChunkerEvaluator) Sentence #84 from documents/00101715 from sent6

Text  : “ Budują swoją tożsamość onine .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4________ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #85 from documents/00101715 from sent7

Text  : Swobodnie i otwarcie dziel się informacjami .
Tokens: 1________ 2 3_______ 4____ 5__ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #86 from documents/00101715 from sent8

Text  : Kondensuj i rozpraszaj swoje treści online .
Tokens: 1________ 2 3_________ 4____ 5_____ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #87 from documents/00101715 from sent9

Text  : Pozwól , by twoja sieć społeczna filtrowała się dla ciebie poprzez zasoby online ”  .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4____ 5___ 6________ 7_________ 8__ 9__ 10____ 11_____ 12____ 13____ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #88 from documents/00101715 from sent10

Text  : I szczerze mówiąc nie wiem , czemu ten serwis miał by służyć .
Tokens: 1 2_______ 3_____ 4__ 5___ 6 7____ 8__ 9_____ 10__ 11 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #89 from documents/00101715 from sent11

Text  : Wniosek ogólniejszy dotyczy już nie Web 2 . 0 ,  ale kultury cyfrowej .
Tokens: 1______ 2__________ 3______ 4__ 5__ 6__ 7 8 9 10 11_ 12_____ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [6,9] = Web 2 . 0

(ChunkerEvaluator) Sentence #90 from documents/00101715 from sent12

Text  : Wydaje się , że dzisiaj , w czasie kolejnego boomu internetowego ,  jednym z  czynników napędzających jej rozwój jest szalona gorączka tworzenia najdziwniejszych 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

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #91 from documents/00101715 from sent13

Text  : Fakt , przeżyli śmy już jedną za pierwszego bąbla -  tylko że wtedy nie mówiło się tyle o  angażowaniu użytkownika .
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 #92 from documents/00101715 from sent14

Text  : Obecnie , ponieważ wszystko ma “ ujarzmiać inteligencję kolektywną ”  ,  tworzy się nam kolejne ,  coraz bardziej dziwaczne piaskownice do zabawy .
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 #93 from documents/00101715 from sent15

Text  : Mam nadzieję , że nadejdzie niedługo ruch upraszczania sieciowej infrastruktury kultury .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5________ 6_______ 7___ 8___________ 9________ 10____________ 11_____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #94 from documents/00101715 from sent16

Text  : Mam nawet kandydata na punkt startu - projekt SIMPLICITY Johna Maedy z  MIT .
Tokens: 1__ 2____ 3________ 4_ 5____ 6_____ 7 8______ 9_________ 10___ 11___ 12 13_ 14

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = MIT
  FalsePositive nam [9,11] = SIMPLICITY Johna Maedy
  FalseNegative nam [9,9] = SIMPLICITY
  FalseNegative nam [10,11] = Johna Maedy

(ChunkerEvaluator) Sentence #95 from documents/00101715 from sent17

Text  : Tak na marginesie - z działu “ trend pod wpływem przypadku ”  ,  wszystkie te Ozmozr ,  Zoomr Zooomr i  inne nie nazywały by się tak ,  jak się dziś nazywają ,  gdyby domena flicker.com nie była zajęta i  Flickr nie otrzymał nazwy bez “  e  ”  od działających w  pośpiechu twórców .
Tokens: 1__ 2_ 3_________ 4 5 6_____ 7 8____ 9__ 10_____ 11_______ 12 13 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 [16,16] = Ozmozr
  TruePositive nam [18,19] = Zoomr Zooomr
  TruePositive nam [40,40] = Flickr
  FalseNegative nam [35,35] = flicker.com

(ChunkerEvaluator) Sentence #96 from documents/00101715 from sent18

Text  : W nazwie Zooomr “ o ” są aż trzy -  czyżby tylko dlatego ,  że domenę Zoomr ktoś wcześniej zajął ?
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] = Zoomr
  FalsePositive nam [3,5] = Zooomr “ o

2016-10-25 16:05:51,341 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101786.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101786.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #97 from documents/00101786 from sent1

Text  : Jak tylko nauczę się obsługiwać mojego nowego laptopa , to na pewno coś napiszę .
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 4__ 5_________ 6_____ 7_____ 8______ 9 10 11 12___ 13_ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #98 from documents/00101786 from sent2

Text  : Jakaś złośliwa siła nieczysta ( być może kosmiczna ) popsuła mój stary komp i  teraz ćwiczę sztukę trafiania w  klawisze na klawiaturze innej niż ta ,  do której od lat przywykła m  i  do obsługiwania myszy -  bez myszy ,  ufff ,  ciężka sprawa :  (
Tokens: 1____ 2_______ 3___ 4________ 5 6__ 7___ 8________ 9 10_____ 11_ 12___ 13__ 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 #99 from documents/00101786 from sent3

Text  : Również z chęcią przeczytam ten tekst .
Tokens: 1______ 2 3_____ 4_________ 5__ 6____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #100 from documents/00101786 from sent4

Text  : Zgadzam się w zupełności ze steinbockiem co do daru przekonywania Marii :  )  Swoją drogą ,  Mario ,  moja siostra również ma laptopa ,  ale korzysta ze "  zwykłej "  myszki podłączonej do niego .
Tokens: 1______ 2__ 3 4_________ 5_ 6___________ 7_ 8_ 9___ 10___________ 11___ 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] = Marii
  TruePositive nam [17,17] = Mario

(ChunkerEvaluator) Sentence #101 from documents/00101786 from sent5

Text  : Skapitulowała m i podłączyła m mysz oraz starą klawiaturę .
Tokens: 1____________ 2 3 4_________ 5 6___ 7___ 8____ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #102 from documents/00101786 from sent6

Text  : A więc wracam na stare śmieci i zaraz coś napiszę .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4_ 5____ 6_____ 7 8____ 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #103 from documents/00101786 from sent7

Text  : Na początek będzie to recenzja książki Alice Miller , a  w  niej też znajdą się aluzje do naszych okupantów ,  bo całe zamieszanie z  toksycznością w  rodzinie to również ich sprawka .
Tokens: 1_ 2_______ 3_____ 4_ 5_______ 6______ 7____ 8_____ 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 [7,8] = Alice Miller

(ChunkerEvaluator) Sentence #104 from documents/00101786 from sent8

Text  : No , a na razie nie mogę wysłać tego komentarza ,  bo nad osiedlem rozpętała się wściekła burza z  oberwaniem chmury i  sieć padła :  (
Tokens: 1_ 2 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:

2016-10-25 16:05:51,419 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101796.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101796.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #105 from documents/00101796 from sent1

Text  : Hiszpania : Policja aresztowała doradcę anty - kredytowego
Tokens: 1________ 2 3______ 4__________ 5______ 6___ 7 8__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Hiszpania

(ChunkerEvaluator) Sentence #106 from documents/00101796 from sent2

Text  : We wtorek , hiszpańska policja aresztowała anarchistę Enrica Durana ,  który pożyczył 492 tys .  Euro z  39 banków i  wydał pismo z  praktycznymi poradami jak w  pokojowy sposób wywłaszczać banki ,  pod tytułem :  "  Kryzys :  Darmowe pismo aby przeżyć ekonomiczne turbulencje "  .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_________ 5______ 6__________ 7_________ 8_____ 9_____ 10 11___ 12______ 13_ 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] = Enrica Durana
  TruePositive nam [16,16] = Euro
  FalsePositive nam [37,37] = Kryzys
  FalseNegative nam [37,44] = Kryzys : Darmowe pismo aby przeżyć ekonomiczne turbulencje

(ChunkerEvaluator) Sentence #107 from documents/00101796 from sent3

Text  : 33 - letni Enric , którego media ochrzciły Enrica „  Bankowym Robin Hoodem ”  ,  ukrywał się w  Ameryce Południowej .
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] = Enric
  TruePositive nam [9,9] = Enrica
  TruePositive nam [19,20] = Ameryce Południowej
  FalsePositive nam [11,13] = Bankowym Robin Hoodem
  FalseNegative nam [12,13] = Robin Hoodem

(ChunkerEvaluator) Sentence #108 from documents/00101796 from sent4

Text  : Postanowił jednak wrócić do Hiszpanii .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_____ 4_ 5________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Hiszpanii

(ChunkerEvaluator) Sentence #109 from documents/00101796 from sent5

Text  : Aresztowanie nastąpiło tego samego dnia , w którym rozprowadzono w  całej Hiszpanii tysiące egzemplarzy pisma „  Damy radę ”  (  "  Podemos "  )  ,  w  którym znajdują się porady jak zaprzestać spłacania rat kredytów i  uniknąć represji systemu kapitalistycznego .
Tokens: 1___________ 2________ 3___ 4_____ 5___ 6 7 8_____ 9____________ 10 11___ 12_______ 13_____ 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 [12,12] = Hiszpanii
  FalseNegative nam [17,18] = Damy radę
  FalseNegative nam [22,22] = Podemos

(ChunkerEvaluator) Sentence #110 from documents/00101796 from sent6

Text  : O swoim powrocie do Hiszpanii Enric powiedział : „ Nie wrócił em ,  by stawić się na proces ,  czy żeby go unikać .
Tokens: 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] = Hiszpanii
  TruePositive nam [6,6] = Enric

(ChunkerEvaluator) Sentence #111 from documents/00101796 from sent7

Text  : To nie jest ważne .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #112 from documents/00101796 from sent8

Text  : Wrócił em z profilaktycznego wygnania , aby włączyć się w  ruch społeczny ,  który staje się coraz silniejszy ”  .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4_______________ 5_______ 6 7__ 8______ 9__ 10 11__ 12_______ 13 14___ 15___ 16_ 17___ 18________ 19 20

Chunks:

2016-10-25 16:05:51,493 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101807.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101807.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #113 from documents/00101807 from sent1

Text  : Mówiąc o dziedzictwie PRLu mówi się często o obciążeniu “  komunistycznością ”  ,  a  zapomina się o  dziedzictwie “  opozycyjności ”  w  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

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = PRLu

(ChunkerEvaluator) Sentence #114 from documents/00101807 from sent2

Text  : Bycie w opozycji wyostrza i promuje osoby dobre w destrukcji ,  krytykowaniu i  zerojedynkowym stawianiu sprawy na ostrzu noża .
Tokens: 1____ 2 3_______ 4_______ 5 6______ 7____ 8____ 9 10________ 11 12__________ 13 14____________ 15_______ 16____ 17 18____ 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #115 from documents/00101807 from sent3

Text  : Mało więc wspiera cechy pomagające budować .
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4____ 5_________ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #116 from documents/00101807 from sent4

Text  : Ma więc Pana tata rację .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4___ 5____ 6

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Pana

(ChunkerEvaluator) Sentence #117 from documents/00101807 from sent5

Text  : A może to jest sięgające zaborów krytykanctwo i uwielbienie narzekania ?
Tokens: 1 2___ 3_ 4___ 5________ 6______ 7___________ 8 9__________ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #118 from documents/00101807 from sent6

Text  : Czy to się przekłada na kulturę 2 . 0 ?
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4________ 5_ 6______ 7 8 9 10

Chunks:
  FalsePositive nam [7,9] = 2 . 0
  FalseNegative nam [6,9] = kulturę 2 . 0

(ChunkerEvaluator) Sentence #119 from documents/00101807 from sent7

Text  : Teoretycznie 2 . 0 powinno uczyć , ale nie musi .
Tokens: 1___________ 2 3 4 5______ 6____ 7 8__ 9__ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #120 from documents/00101807 from sent8

Text  : Czy nie jest bowiem tak , że dość mocno oddzielamy od siebie różne nasze role społeczne i  “  etyka ”  zachowania i  pracy w  nich może być troszkę różna ?
Tokens: 1__ 2__ 3___ 4_____ 5__ 6 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 #121 from documents/00101807 from sent9

Text  : Jak w przykładzie z polskim robotnikiem , który w kraju pracuje wolno i  nieefektywnie (  opier …  się )  ale jak wyjedzie za granicę to jest bardzo dobrym pracownikiem …
Tokens: 1__ 2 3__________ 4 5______ 6__________ 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:

2016-10-25 16:05:51,553 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101809.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101809.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #122 from documents/00101809 from sent1

Text  : Do nich zapewne skierowana jest kolejna akcja Nine Inch Nails ,  zespołu ,  który konsekwentnie udostępnia swoją muzykę za darmo .
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 [8,10] = Nine Inch Nails

(ChunkerEvaluator) Sentence #123 from documents/00101809 from sent2

Text  : Po płytach “ Ghosts ” i “ Slip ” z  sieci legalnie można pobrać epkę “  NIN /  JA ”  z  nagraniami NIN ,  Jane ’  s  Addiction i  Street Sweeper .
Tokens: 1_ 2______ 3 4_____ 5 6 7 8___ 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 [4,4] = Ghosts
  TruePositive nam [8,8] = Slip
  TruePositive nam [17,19] = NIN / JA
  TruePositive nam [23,23] = NIN
  TruePositive nam [25,28] = Jane ’ s Addiction
  TruePositive nam [30,31] = Street Sweeper

(ChunkerEvaluator) Sentence #124 from documents/00101809 from sent3

Text  : Torrentowy tracker można , po podaniu adresu mailowego , ściągnąć z  oficjalnej strony zespołu .
Tokens: 1_________ 2______ 3____ 4 5_ 6______ 7_____ 8________ 9 10______ 11 12________ 13____ 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #125 from documents/00101809 from sent4

Text  : Wykorzystanie sieci p2p ma uchronić zespół przed sytuacją , jaka zdarzyła się przy premierze “  Ghosts ”  ,  kiedy to oficjalne serwery z  plikami nie były w  stanie obsłużyć wszystkich zainteresowanych fanów .
Tokens: 1____________ 2____ 3__ 4_ 5_______ 6_____ 7____ 8_______ 9 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 [16,16] = Ghosts

(ChunkerEvaluator) Sentence #126 from documents/00101809 from sent5

Text  : Dla kolekcjonerów przygotowano “ wypasione ” edycje , a reszta -  niech ściąga za darmo .
Tokens: 1__ 2____________ 3___________ 4 5________ 6 7_____ 8 9 10____ 11 12___ 13____ 14 15___ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #127 from documents/00101809 from sent6

Text  : Może potem przyjdą na koncert ?
Tokens: 1___ 2____ 3______ 4_ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #128 from documents/00101809 from sent7

Text  : Był em przedwczoraj ( służbowo , ale i z wielką przyjemnością )  na występie kabaretu Ani Mru Mru .
Tokens: 1__ 2_ 3___________ 4 5_______ 6 7__ 8 9 10____ 11___________ 12 13 14______ 15______ 16_ 17_ 18_ 19

Chunks:
  TruePositive nam [16,18] = Ani Mru Mru

(ChunkerEvaluator) Sentence #129 from documents/00101809 from sent8

Text  : Największa sala widowiskowa w mieście była pełna po brzegi ,  mimo że bilety do najtańszych nie należały .
Tokens: 1_________ 2___ 3__________ 4 5______ 6___ 7____ 8_ 9_____ 10 11__ 12 13____ 14 15_________ 16_ 17______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #130 from documents/00101809 from sent9

Text  : I taka refleksja mnie naszła : Ani Mru Mru jest pełno nie tylko w  TV ,  chyba wszystkie ich skecze są bezproblemowo dostępne w  sieci ,  oczywiście nielegalnie .
Tokens: 1 2___ 3________ 4___ 5_____ 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 [7,9] = Ani Mru Mru
  FalsePositive nam [15,15] = TV

(ChunkerEvaluator) Sentence #131 from documents/00101809 from sent10

Text  : Mnóstwo tego jest , na wszystkich serwerach z filmami ,  w  p2p .
Tokens: 1______ 2___ 3___ 4 5_ 6_________ 7________ 8 9______ 10 11 12_ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #132 from documents/00101809 from sent11

Text  : Przyjmując tok myślenia koncernów medialnych , to piractwo powinno zarżnąć twórców i  sala powinna świecić pustkami ,  bo wszyscy już obejrzeli ,  ile razy chcieli .
Tokens: 1_________ 2__ 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 #133 from documents/00101809 from sent12

Text  : A chętnych jakoś nie brakowało : bilety skończyły się zaraz po rozpoczęciu sprzedaży ,  półtora miesiąca przed występem .
Tokens: 1 2_______ 3____ 4__ 5________ 6 7_____ 8________ 9__ 10___ 11 12_________ 13_______ 14 15_____ 16______ 17___ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #134 from documents/00101809 from sent13

Text  : Czyli coś z tym rozumowaniem jest nie tak .
Tokens: 1____ 2__ 3 4__ 5___________ 6___ 7__ 8__ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #135 from documents/00101809 from sent14

Text  : Jak na dłoni widać , że piracka obecność kabaretu w  sieci (  która zresztą niczym ,  dla widza ,  nie różni się od obecności w  TV )  nie stanowi żadnego uszczerbku ,  a  raczej wręcz przeciwnie :  jest darmową reklamą i  napędza widownię .
Tokens: 1__ 2_ 3____ 4____ 5 6_ 7______ 8_______ 9_______ 10 11___ 12 13___ 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 [26,26] = TV

(ChunkerEvaluator) Sentence #136 from documents/00101809 from sent15

Text  : Co więcej , po występie schodziły również płyty DVD z  występami kabaretu ,  mimo że przecież “  można sobie za darmo ściągnąć ”  ;  choć tu oczywiście trudno powiedzieć ,  czy i  jaki miało to wpływ na rozmiar 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__ 26 27________ 28____ 29________ 30 31_ 32 33__ 34___ 35 36___ 37 38_____ 39_______ 40

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = DVD

(ChunkerEvaluator) Sentence #137 from documents/00101809 from sent16

Text  : No i możliwość uzyskania autografów na pewno pomogła .
Tokens: 1_ 2 3________ 4________ 5_________ 6_ 7____ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #138 from documents/00101809 from sent17

Text  : Ala przy okazji za to można było kupić również DVD innych kabaretów ,  czyli taka “  solidarność ”  powala z  kolei na dodatkowe 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

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = DVD

2016-10-25 16:05:51,700 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101818.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101818.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #139 from documents/00101818 from sent1

Text  : W związku z tym , że moja praca nad doktoratem zaczyna powoli wkraczać w  decydującą fazę ,  zaczął em coraz więcej czytać .
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 #140 from documents/00101818 from sent2

Text  : Coraz więcej książek o fanach .
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #141 from documents/00101818 from sent3

Text  : Książek sprowadzanych czasem za ciężkie pieniądze ze Stanów .
Tokens: 1______ 2____________ 3_____ 4_ 5______ 6________ 7_ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Stanów

(ChunkerEvaluator) Sentence #142 from documents/00101818 from sent4

Text  : Po kolei postaram się zaprezentować wszystkie pochłaniane przeze mnie dzieła .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4__ 5____________ 6________ 7__________ 8_____ 9___ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #143 from documents/00101818 from sent5

Text  : Czasami opisy będą bardziej , czasami mniej szczegółowe .
Tokens: 1______ 2____ 3___ 4_______ 5 6______ 7____ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #144 from documents/00101818 from sent6

Text  : Niektóre zbliżać się będą do recenzji , inne będą po prostu przekopiowaniem opisów .
Tokens: 1_______ 2______ 3__ 4___ 5_ 6_______ 7 8___ 9___ 10 11____ 12_____________ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #145 from documents/00101818 from sent7

Text  : Tak też sprawa ma się z książką , którą prezentuję w  tym poście .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4_ 5__ 6 7______ 8 9____ 10________ 11 12_ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #146 from documents/00101818 from sent8

Text  : Chodzi o wydaną już dość dawno , bo w 1995 roku Science Fiction Audiences ,  w  ktorej John Tulloch i  Henry Jenkins snują fascynujące rozważania o  publiczności fantastyki .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4__ 5___ 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 [12,14] = Science Fiction Audiences
  TruePositive nam [18,19] = John Tulloch
  TruePositive nam [21,22] = Henry Jenkins

(ChunkerEvaluator) Sentence #147 from documents/00101818 from sent9

Text  : Wszystko w oparciu o dwa teksty – brytyjski serial Doctor Who oraz amerykański klasyk –  Star Trek .
Tokens: 1_______ 2 3______ 4 5__ 6_____ 7 8________ 9_____ 10____ 11_ 12__ 13_________ 14____ 15 16__ 17__ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Doctor Who
  TruePositive nam [16,17] = Star Trek

(ChunkerEvaluator) Sentence #148 from documents/00101818 from sent10

Text  : Wszystko również w konwencji paradygmatu oporu przeciwko medialnym producentom .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4________ 5__________ 6____ 7________ 8________ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #149 from documents/00101818 from sent11

Text  : Autorzy na niemal trzystu stronach starają się zaprzeczyć bierności odbiorców dwóch wymienionych serii ,  starają się pokazać różne strony aktywności ,  reinterpretowania ,  tworzenia znaczeń .
Tokens: 1______ 2_ 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 #150 from documents/00101818 from sent12

Text  : W tej części książki , którą napisał John Tulloch ,  autor zajmuje się różną interpretacją oraz różnicami w  odbiorze między różnymi grupami ludzi ,  wzorując się na głośnych badaniach Davida Morleya (  The Nationwide Audience )  .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4______ 5 6____ 7______ 8___ 9______ 10 11___ 12_____ 13_ 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] = John Tulloch
  TruePositive nam [30,31] = Davida Morleya
  TruePositive nam [33,35] = The Nationwide Audience

(ChunkerEvaluator) Sentence #151 from documents/00101818 from sent13

Text  : Henry Jenkins natomiast stosuje charakterystyczne dla siebie , bardzie etnograficzne podejście .
Tokens: 1____ 2______ 3________ 4______ 5________________ 6__ 7_____ 8 9______ 10___________ 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Henry Jenkins

(ChunkerEvaluator) Sentence #152 from documents/00101818 from sent14

Text  : To tak w wielkim uogólnieniu .
Tokens: 1_ 2__ 3 4______ 5__________ 6

Chunks:

2016-10-25 16:05:51,792 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102027.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102027.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #153 from documents/00102027 from sent1

Text  : Jakub z KOL rozwinął temat dwóch z postulatów KOL .
Tokens: 1____ 2 3__ 4_______ 5____ 6____ 7 8_________ 9__ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = KOL
  TruePositive nam [9,9] = KOL
  FalseNegative nam [1,1] = Jakub

(ChunkerEvaluator) Sentence #154 from documents/00102027 from sent2

Text  : Powiedział , że musi być sprawozdanie o wydatkach na mieszkalnictwo .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4___ 5__ 6___________ 7 8________ 9_ 10____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #155 from documents/00102027 from sent3

Text  : Miasto nie daje konkretnych rozliczeń np . remontów i nie wiadomo na co poszły pieniądze przez tyle lat .
Tokens: 1_____ 2__ 3___ 4__________ 5________ 6_ 7 8_______ 9 10_ 11_____ 12 13 14____ 15_______ 16___ 17__ 18_ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #156 from documents/00102027 from sent4

Text  : On także powiedział , że ludzie powinni zając pustostany i  mieć do tego prawo .
Tokens: 1_ 2____ 3_________ 4 5_ 6_____ 7______ 8____ 9_________ 10 11__ 12 13__ 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #157 from documents/00102027 from sent5

Text  : Jako przykład wspominano miasta , gdzie miasto uznaje prawo do mieszkania w  pustostanach dopóki nie pojawi się właściciel .
Tokens: 1___ 2_______ 3_________ 4_____ 5 6____ 7_____ 8_____ 9____ 10 11________ 12 13__________ 14____ 15_ 16____ 17_ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #158 from documents/00102027 from sent6

Text  : Wiktor z KOL powiedział , że podwyżki czynszy są wprowadzane w  czasie ,  kiedy wielu ludzi ,  szczególnie biednych ,  mają dodatkowe problemy finansowe z  powodu 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

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Wiktor
  TruePositive nam [3,3] = KOL

(ChunkerEvaluator) Sentence #159 from documents/00102027 from sent7

Text  : Andrzej dodał , że jednym z postulatów WSL są darmowe porady prawne dla lokatorów .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_ 5_____ 6 7_________ 8__ 9_ 10_____ 11____ 12____ 13_ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Andrzej
  TruePositive nam [8,8] = WSL

(ChunkerEvaluator) Sentence #160 from documents/00102027 from sent8

Text  : On także wyjaśnił , że jest mało specjalistów w tej dziedzinie .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4 5_ 6___ 7___ 8___________ 9 10_ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #161 from documents/00102027 from sent9

Text  : Piotr z kolei powiedział , że WSL uważa , że poziom zarobków przy kwalifikacji do mieszkań komunalnych są za niskie ,  że to powinno być 100 %  przeciętnych zarobków .
Tokens: 1____ 2 3____ 4_________ 5 6_ 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] = Piotr
  TruePositive nam [7,7] = WSL

(ChunkerEvaluator) Sentence #162 from documents/00102027 from sent10

Text  : Aktywiści WSL i KOL zapowiedzieli zaostrzenie protestów jeśli miasto nie poprawi swojej polityki .
Tokens: 1________ 2__ 3 4__ 5____________ 6__________ 7________ 8____ 9_____ 10_ 11_____ 12____ 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = WSL
  TruePositive nam [4,4] = KOL

2016-10-25 16:05:51,864 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102031.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102031.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #163 from documents/00102031 from sent1

Text  : Redakcjom , które przejdą rekrutację Fundacja oferuje 6 bezpłatnych dwudniowych warsztatów (  w  sumie 66 godzin zegarowych zajęć )  .
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] = Fundacja

(ChunkerEvaluator) Sentence #164 from documents/00102031 from sent2

Text  : W miesiącu odbędzie się 1 warsztat ( terminy do uzgodnienia -  poza okresem ferii ,  egzaminów ,  wakacji i  wszelkich przerw w  nauce )  .
Tokens: 1 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 #165 from documents/00102031 from sent3

Text  : Na zakończenie projektu szkoły i redakcje otrzymują certyfikat ukończenia szkoły MAM .
Tokens: 1_ 2__________ 3_______ 4_____ 5 6_______ 7________ 8_________ 9_________ 10____ 11_ 12

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = MAM

(ChunkerEvaluator) Sentence #166 from documents/00102031 from sent4

Text  : Warsztaty obejmują zajęcia z komunikacji , pracy w grupie (  redakcyjnej )  ,  wyszukiwania i  analizy informacji oraz źródeł informacji ,  autoprezentacji ,  praktycznego pisania gatunków (  m  .  in .  news ,  reportaż ,  komentarz ,  wywiad )  ,  pracy z  aparatem foto i  komórką ,  z  i  przed kamerą ,  etyki dziennikarskiej i  kwestii prawnych związanych z  korzystaniem z  Internetu ,  pracy z  narzędziem –  Qmam System .
Tokens: 1________ 2_______ 3______ 4 5__________ 6 7____ 8 9_____ 10 11_________ 12 13 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

Chunks:
  TruePositive nam [62,62] = Internetu
  TruePositive nam [68,69] = Qmam System

(ChunkerEvaluator) Sentence #167 from documents/00102031 from sent5

Text  : Co trzeba zrobić , aby wziąć udział w rekrutacji do Szkoły MAM ?
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4 5__ 6____ 7_____ 8 9_________ 10 11____ 12_ 13

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Szkoły MAM

(ChunkerEvaluator) Sentence #168 from documents/00102031 from sent6

Text  : Zadania są trzy i dla Was - wszystkie proste .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4 5__ 6__ 7 8________ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #169 from documents/00102031 from sent7

Text  : 1 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #170 from documents/00102031 from sent8

Text  : Przygotujcie tematyczny numer Qmama poświęcony jednemu z poniższych tematów :
Tokens: 1___________ 2_________ 3____ 4____ 5_________ 6______ 7 8_________ 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Qmama

(ChunkerEvaluator) Sentence #171 from documents/00102031 from sent9

Text  : wolontariat i e - wolontariat w Waszej szkole , środowisku ;  młodzi o  mediach –  co Was w  nich interesuje ,  co denerwuje ;  moje podwórko ,  środowisko –  co warto zmienić ;  samorząd uczniowski –  czy warto się angażować ;  Internet ,  nowe technologie a  młodzież ;  tradycja i  my –  przywołajmy wspomnienia naszych dziadków i  rodziców ;  moje miasto w  Unii Europejskiej –  jak się zmienia ;
Tokens: 1__________ 2 3 4 5__________ 6 7_____ 8_____ 9 10________ 11 12____ 13 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 [42,42] = Internet
  TruePositive nam [63,64] = Unii Europejskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #172 from documents/00102031 from sent10

Text  : Wykorzystajcie możliwości Qmama – zamieście teksty , filmy , zdjęcia !
Tokens: 1_____________ 2_________ 3____ 4 5________ 6_____ 7 8____ 9 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Qmama

(ChunkerEvaluator) Sentence #173 from documents/00102031 from sent11

Text  : Preferowane będą materiały , które wychodzą poza szkolny schemat i  dotykają Waszych środowisk lokalnych ,  rodzin ,  tego co Was otacza .
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 #174 from documents/00102031 from sent12

Text  : Czekamy na ciekawe newsy i reportaże , ludzkie historie .
Tokens: 1______ 2_ 3______ 4____ 5 6________ 7 8______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #175 from documents/00102031 from sent13

Text  : UWAGA : Qmam musi mieć co najmniej 8 stron .
Tokens: 1____ 2 3___ 4___ 5___ 6_ 7_______ 8 9____ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [3,3] = Qmam

(ChunkerEvaluator) Sentence #176 from documents/00102031 from sent14

Text  : 2 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #177 from documents/00102031 from sent15

Text  : Gdy numer Qmama będzie opublikowany ( warunek konieczny ) ,  wypełnijcie ankietę zgłoszeniową ,  którą znajdziecie poniżej i  prześlijcie na adres :  z  dopiskiem :  Szkoła MAM -  rekrutacja
Tokens: 1__ 2____ 3____ 4_____ 5___________ 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] = Qmama
  TruePositive nam [26,27] = Szkoła MAM

(ChunkerEvaluator) Sentence #178 from documents/00102031 from sent16

Text  : 3 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #179 from documents/00102031 from sent17

Text  : Do ankiety dołączcie scenariusz kolejnego numeru Qmama – jak na redakcyjnym kolegium –  zgłoście 5  najlepszych tematów i  napiszcie ,  krótko w  3  zdaniach –  dlaczego warto się nim zająć i  co trzeba zrobić (  np .  z  kim porozmawiać ,  dokąd pójść ,  co zobaczyć ,  gdzie szukać info )  ,  aby dobry temat zamienił się w  dobry materiał dziennikarski .
Tokens: 1_ 2______ 3________ 4_________ 5________ 6_____ 7____ 8 9__ 10 11_________ 12______ 13 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 [7,7] = Qmama

(ChunkerEvaluator) Sentence #180 from documents/00102031 from sent18

Text  : UWAGA : Nieprzekraczalny termin opublikowania Qmama , wysłania ankiety wraz ze scenariuszem Qmama na adres to 28 IX 2010 ,  godz 23 .  59 .
Tokens: 1____ 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] = Qmama
  TruePositive nam [13,13] = Qmama

2016-10-25 16:05:52,036 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102034.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102034.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #181 from documents/00102034 from sent1

Text  : Od szkoły podstawowej próbowała swoich sił w kółkach teatralnych ,  dziennikarskich ,  językowych .
Tokens: 1_ 2_____ 3__________ 4________ 5_____ 6__ 7 8______ 9__________ 10 11_____________ 12 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #182 from documents/00102034 from sent2

Text  : Później przyszło Radio Łódź i Lista Przebojów Adama Kołacińskiego ,  dzięki której poznała radio od podszewki .
Tokens: 1______ 2_______ 3____ 4___ 5 6____ 7________ 8____ 9____________ 10 11____ 12____ 13_____ 14___ 15 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Radio Łódź
  TruePositive nam [6,7] = Lista Przebojów
  TruePositive nam [8,9] = Adama Kołacińskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #183 from documents/00102034 from sent3

Text  : Zainteresowania humanistyczne nie przeszkodziły jej jednak w ukończeniu studiów ekonomicznych .
Tokens: 1______________ 2____________ 3__ 4____________ 5__ 6_____ 7 8_________ 9______ 10___________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #184 from documents/00102034 from sent4

Text  : Edyta Flis
Tokens: 1____ 2___

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Edyta Flis

(ChunkerEvaluator) Sentence #185 from documents/00102034 from sent5

Text  : Koordynatorka projektu
Tokens: 1____________ 2_______

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #186 from documents/00102034 from sent6

Text  : Od ponad dwóch lat zajmuje się organizacją imprez kulturalnych .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4__ 5______ 6__ 7__________ 8_____ 9___________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #187 from documents/00102034 from sent7

Text  : Koordynowała dwie edycje Światowego Przeglądu Folkloru „ Integracje ” w  Poznaniu .
Tokens: 1___________ 2___ 3_____ 4_________ 5________ 6_______ 7 8_________ 9 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [4,8] = Światowego Przeglądu Folkloru „ Integracje
  TruePositive nam [11,11] = Poznaniu

(ChunkerEvaluator) Sentence #188 from documents/00102034 from sent8

Text  : Z wykształcenia socjolog i menadżer kultury .
Tokens: 1 2____________ 3_______ 4 5_______ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #189 from documents/00102034 from sent9

Text  : W Fundacji Nowe Media odpowiedzialna za Internetowy Wirtualny Konkurs Chopinowski –  Chopin Garage Band .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5_____________ 6_ 7__________ 8________ 9______ 10_________ 11 12____ 13____ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Fundacji Nowe Media
  FalsePositive nam [7,10] = Internetowy Wirtualny Konkurs Chopinowski
  FalsePositive nam [12,14] = Chopin Garage Band
  FalseNegative nam [7,14] = Internetowy Wirtualny Konkurs Chopinowski – Chopin Garage Band

(ChunkerEvaluator) Sentence #190 from documents/00102034 from sent10

Text  : W wolnych chwilach zajmuje się grafiką , maluje na szkle i  jeździ na rowerze odkrywając nowe ,  interesujące miejsca .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4______ 5__ 6______ 7 8_____ 9_ 10___ 11 12____ 13 14_____ 15________ 16__ 17 18__________ 19_____ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #191 from documents/00102034 from sent11

Text  : Marcin Grudzień
Tokens: 1_____ 2_______

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Marcin Grudzień

(ChunkerEvaluator) Sentence #192 from documents/00102034 from sent12

Text  : Koordynator programu Młodzieżowej Akcji Multimedialnej
Tokens: 1__________ 2_______ 3___________ 4____ 5_____________

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Młodzieżowej Akcji Multimedialnej

(ChunkerEvaluator) Sentence #193 from documents/00102034 from sent13

Text  : Odpowiada za kontakt z animatorami , szkolenia dla uczniów i  nauczycieli .
Tokens: 1________ 2_ 3______ 4 5__________ 6 7________ 8__ 9______ 10 11_________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #194 from documents/00102034 from sent14

Text  : Polubił Qmama od pierwszego wejrzenia , choć pamięta czasy ,  kiedy druk był górą .
Tokens: 1______ 2____ 3_ 4_________ 5________ 6 7___ 8______ 9____ 10 11___ 12__ 13_ 14__ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Qmama

(ChunkerEvaluator) Sentence #195 from documents/00102034 from sent15

Text  : Wcześniej dziennikarz , redaktor , animator medialny z 12 -  letnim stażem .
Tokens: 1________ 2__________ 3 4_______ 5 6_______ 7_______ 8 9_ 10 11____ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #196 from documents/00102034 from sent16

Text  : Doświadczenie w mediach i szkoleniach zdobywał w Stowarzyszeniu Młodych Dziennikarzy „  Polis ”  .
Tokens: 1____________ 2 3______ 4 5__________ 6_______ 7 8_____________ 9______ 10__________ 11 12___ 13 14

Chunks:
  FalsePositive nam [8,10] = Stowarzyszeniu Młodych Dziennikarzy
  FalsePositive nam [12,12] = Polis
  FalseNegative nam [8,13] = Stowarzyszeniu Młodych Dziennikarzy „ Polis ”

(ChunkerEvaluator) Sentence #197 from documents/00102034 from sent17

Text  : Pisał o integracji europejskiej w magazynie „ Unia & Polska ”  i  polityce międzynarodowej w  dzienniku „  Życie ”  oraz tygodniku „  Ozon ”  .
Tokens: 1____ 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 [8,10] = Unia & Polska
  TruePositive nam [18,18] = Życie
  TruePositive nam [23,23] = Ozon

(ChunkerEvaluator) Sentence #198 from documents/00102034 from sent18

Text  : Ponadto redaktor działu ekonomicznego w „ Dzienniku ” , sekretarz redakcji w  miesięczniku „  Podróże ”  ,  twórca projektów z  zakresu customer publishing ,  m  .  in .  dla PKO BP i  Ergo Hestii .
Tokens: 1______ 2_______ 3_____ 4____________ 5 6 7________ 8 9 10_______ 11______ 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] = Dzienniku
  TruePositive nam [15,15] = Podróże
  TruePositive nam [30,31] = PKO BP
  TruePositive nam [33,34] = Ergo Hestii

(ChunkerEvaluator) Sentence #199 from documents/00102034 from sent19

Text  : Przeprowadził około 80 szkoleń medialnych dla uczniów , studentów ,  nauczycieli ,  dziennikarzy i  PR-owców .
Tokens: 1____________ 2____ 3_ 4______ 5_________ 6__ 7______ 8 9________ 10 11_________ 12 13__________ 14 15______ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [15,15] = PR-owców

(ChunkerEvaluator) Sentence #200 from documents/00102034 from sent20

Text  : Współautor podręcznika dla liderów warsztatów dziennikarskich .
Tokens: 1_________ 2__________ 3__ 4______ 5_________ 6______________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #201 from documents/00102034 from sent21

Text  : Michał Horbulewicz
Tokens: 1_____ 2__________

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Horbulewicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #202 from documents/00102034 from sent22

Text  : Koordynator ds . komunikacji projektu MAM , Redaktor portali projektu MAM
Tokens: 1__________ 2_ 3 4__________ 5_______ 6__ 7 8_______ 9______ 10______ 11_

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = MAM
  TruePositive nam [11,11] = MAM

(ChunkerEvaluator) Sentence #203 from documents/00102034 from sent23

Text  : W wolnych chwilach staje na skalistym klifie , podgryzanym przez pieniące się fale ,  a  włos jego gęsty powiewa na wietrze ,  jak i  sukno ,  którym się odział .
Tokens: 1 2______ 3_______ 4____ 5_ 6________ 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 #204 from documents/00102034 from sent24

Text  : W innych okolicznościach , decydując się twardo stąpać po ziemi ,  staje się mediofilem ,  moderatorem ,  bądź zaangażowanym obywatelem .
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 #205 from documents/00102034 from sent25

Text  : Absolwent nauk politycznych na UW .
Tokens: 1________ 2___ 3___________ 4_ 5_ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = UW

(ChunkerEvaluator) Sentence #206 from documents/00102034 from sent26

Text  : Dziennikarsko dojrzewał na łamach " Pod Wiatr " , potem m  .  in .  w  Radio Plus Bydgoszcz i  TVP Bydgoszcz oraz Monitorze Wiadomości w  TVP1 .
Tokens: 1____________ 2________ 3_ 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] = Pod Wiatr
  TruePositive nam [16,18] = Radio Plus Bydgoszcz
  TruePositive nam [20,21] = TVP Bydgoszcz
  TruePositive nam [23,24] = Monitorze Wiadomości
  TruePositive nam [26,26] = TVP1

(ChunkerEvaluator) Sentence #207 from documents/00102034 from sent27

Text  : W nieodległej przeszłości nauczyciel akademicki i szef działu mediów w  agencji PR .
Tokens: 1 2__________ 3__________ 4_________ 5_________ 6 7___ 8_____ 9_____ 10 11_____ 12 13

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = PR

(ChunkerEvaluator) Sentence #208 from documents/00102034 from sent28

Text  : Z Fundacją Nowe Media związany najpierw jako animator ; przyjąwszy wcielenie Qmpla wsłuchuje się w  głos młodych dziennikarzy -  pomaga im w  zmaganiach z  weną i  żywiołem zespołowej pracy ;  komunikuje ,  organizuje ,  redaguje .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4____ 5_______ 6_______ 7___ 8_______ 9 10________ 11_______ 12___ 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 [2,4] = Fundacją Nowe Media
  TruePositive nam [12,12] = Qmpla

2016-10-25 16:05:54,156 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102039.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102039.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #209 from documents/00102039 from sent1

Text  : Yochai Benkler w książce “ Wealth of networks ” dzieli wszelką produkcję dzieł niematerialnych na trzy kategorie w  zależności od strategii producenta –  strategię rynkową opartą na monopolu ,  strategię rynkową ,  ale nie opartą na monopolu ,  oraz strategię nierynkową i  nie opartą na monopolu .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4______ 5 6_____ 7_ 8_______ 9 10____ 11_____ 12_______ 13___ 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 [1,2] = Yochai Benkler
  TruePositive nam [6,8] = Wealth of networks

(ChunkerEvaluator) Sentence #210 from documents/00102039 from sent2

Text  : Zwraca przy tym uwagę , że dziś wszystkie trzy mają swoje miejsce w  przestrzeni społecznej .
Tokens: 1_____ 2___ 3__ 4____ 5 6_ 7___ 8________ 9___ 10__ 11___ 12_____ 13 14_________ 15________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #211 from documents/00102039 from sent3

Text  : Topowy piosenkarz nagrywający hity działa według pierwszej z nich ,  jako że jego dochody uzależnione są od tantiem .
Tokens: 1_____ 2_________ 3__________ 4___ 5_____ 6_____ 7________ 8 9___ 10 11__ 12 13__ 14_____ 15_________ 16 17 18_____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #212 from documents/00102039 from sent4

Text  : Zespół disco polo grający na dyskotekach i weselach nie potrzebuje wyłączności ,  jako że popularne piosenki są tylko narzędziem do zdobywania zamówień na koncerty .
Tokens: 1_____ 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 #213 from documents/00102039 from sent5

Text  : Wreszcie garażowy zespół publikujący piosenki w sieci działa według trzeciej strategii –  jego członkowie nie muszą zarabiać na swojej twórczości .
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 #214 from documents/00102039 from sent6

Text  : Jest im ona potrzebna np . do zdobycia pozycji społecznej w  grupie lub po prostu dla przyjemności .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4________ 5_ 6 7_ 8_______ 9______ 10________ 11 12____ 13_ 14 15____ 16_ 17__________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #215 from documents/00102039 from sent7

Text  : Wszystkie trzy strategie spotkamy we wszelkich dziedzinach produkcji dzieł niematerialnych .
Tokens: 1________ 2___ 3________ 4_______ 5_ 6________ 7__________ 8________ 9____ 10_____________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #216 from documents/00102039 from sent8

Text  : Podział Benklera robi się interesujący , gdy zdamy sobie sprawę ,  że nie tylko pojedynczy twórca wybiera spośród przedstawionych strategii .
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] = Benklera

(ChunkerEvaluator) Sentence #217 from documents/00102039 from sent9

Text  : Czynią to także instytucje i całe sieci społeczne lub biznesowe .
Tokens: 1_____ 2_ 3____ 4_________ 5 6___ 7____ 8________ 9__ 10_______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #218 from documents/00102039 from sent10

Text  : Przykładem sieci korzystającej z pierwszej strategii jest RCA – amerykański oligopol radiowy ,  który poprzez restrykcyjną politykę licencyjną wykluczył możliwość pojawienia się nowych konkurentów 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

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = RCA

(ChunkerEvaluator) Sentence #219 from documents/00102039 from sent11

Text  : Przykładem sieci drugiej strategii może być Philips – dzielił się swoimi patentami i  know -  how dotyczącym płyt audio CD ,  bo wiedział że poprzez popularyzację danej technologii osiągnie więcej ,  niż skazując się na funkcjonowanie w  niszy .
Tokens: 1_________ 2____ 3______ 4________ 5___ 6__ 7______ 8 9______ 10_ 11____ 12_______ 13 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] = Philips
  TruePositive nam [20,20] = CD

(ChunkerEvaluator) Sentence #220 from documents/00102039 from sent12

Text  : Wreszcie przykładem trzeciej sieci jest Wikipedia : internetowa encyklopedia która może być rozwijana przez każdego .
Tokens: 1_______ 2_________ 3_______ 4____ 5___ 6________ 7 8__________ 9___________ 10___ 11__ 12_ 13_______ 14___ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Wikipedia

(ChunkerEvaluator) Sentence #221 from documents/00102039 from sent13

Text  : Tradycyjne podejście do produkcji niematerialnej – której efektem będzie wiedza ,  kultura lub informacja w  zależności od kontekstu –  polega na stosowaniu tych samych procedur ,  co w  przypadku produkcji dóbr materialnych .
Tokens: 1_________ 2________ 3_ 4________ 5_____________ 6 7_____ 8______ 9_____ 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 #222 from documents/00102039 from sent14

Text  : Wydawca zamawia u twórcy towar , na który istnieje zapotrzebowanie na rynku .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_____ 5____ 6 7_ 8____ 9_______ 10_____________ 11 12___ 13

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Wydawca

(ChunkerEvaluator) Sentence #223 from documents/00102039 from sent15

Text  : Dzięki sztucznym monopolom ( prawo autorskie , patenty ) wydawca w  modelu sprzedaży egzemplarzowej dystrybuuje kopie utworu .
Tokens: 1_____ 2________ 3________ 4 5____ 6________ 7 8______ 9 10_____ 11 12____ 13_______ 14____________ 15_________ 16___ 17____ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #224 from documents/00102039 from sent16

Text  : Uzyskiwane zyski umożliwiają zamawianie u twórców kolejnych dzieł .
Tokens: 1_________ 2____ 3__________ 4_________ 5 6______ 7________ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #225 from documents/00102039 from sent17

Text  : Ten model doskonale sprawdzał się w epoce jednokierunkowych massmediów ,  które wymuszały duże inwestycje i  wymagały dużych ,  sprawnie działających organizacji .
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 #226 from documents/00102039 from sent18

Text  : Z historycznych przyczyn konstrukcja prawa faworyzuje ten sposób myślenia o  twórczości .
Tokens: 1 2____________ 3_______ 4__________ 5____ 6_________ 7__ 8_____ 9_______ 10 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #227 from documents/00102039 from sent19

Text  : Dziś sztuczne monopole ciągle dają wydawcom ogromną kontrolę nad sposobami wykorzystania i  tworzenia idei .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4_____ 5___ 6_______ 7______ 8_______ 9__ 10_______ 11___________ 12 13_______ 14__ 15

Chunks:

2016-10-25 16:05:54,317 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102041.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102041.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #228 from documents/00102041 from sent1

Text  : Dziś Creative Commons obchodzi czwarte urodziny - przedsięwzięcie ruszyło dokładnie 16 grudnia 2002 w  San Francisco .
Tokens: 1___ 2_______ 3______ 4_______ 5______ 6_______ 7 8______________ 9______ 10_______ 11 12_____ 13__ 14 15_ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Creative Commons
  TruePositive nam [15,16] = San Francisco

(ChunkerEvaluator) Sentence #229 from documents/00102041 from sent2

Text  : Wprawdzie zbiorowe odśpiewanie “ happy birthday ” - jak pamiętają słuchacze wykładu Lessiga w  Krakowie w  kwietniu 2005 -  wciąż może być przestępstwem (  gdyż jest to utwór chroniony amerykańskim prawem i  jego publiczne wykonanie wiąże się z  koniecznością płacenia tantiem )  ,  to zmieniło się wiele -  i  to nie tylko w  Stanach Zjednoczonych .
Tokens: 1________ 2_______ 3__________ 4 5____ 6_______ 7 8 9__ 10_______ 11_______ 12_____ 13_____ 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 [13,13] = Lessiga
  TruePositive nam [15,15] = Krakowie
  TruePositive nam [54,55] = Stanach Zjednoczonych

(ChunkerEvaluator) Sentence #230 from documents/00102041 from sent3

Text  : Nie ma też wątpliwości , że CC było jednym z  najważniejszych impulsów dla idei “  2  .  0  ″  (  na marginesie -  w  wersji 2  .  0  niedawno książka Lessiga “  Code ”  ;  więcej na wzmiankowanym już blogu lub polskiej stronie CC )  .
Tokens: 1__ 2_ 3__ 4__________ 5 6_ 7_ 8___ 9_____ 10 11_____________ 12______ 13_ 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 [7,7] = CC
  TruePositive nam [44,44] = CC
  FalsePositive nam [31,33] = Lessiga “ Code
  FalseNegative nam [31,31] = Lessiga
  FalseNegative nam [33,33] = Code

(ChunkerEvaluator) Sentence #231 from documents/00102041 from sent4

Text  : Z kolei w poniedziałek ogłoszone zostaną wyniki głosowanie na najlepsze blogi .
Tokens: 1 2____ 3 4___________ 5________ 6______ 7_____ 8_________ 9_ 10_______ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #232 from documents/00102041 from sent5

Text  : W ciągu 8 dni internauci oddali ponad pół miliona głosów .
Tokens: 1 2____ 3 4__ 5_________ 6_____ 7____ 8__ 9______ 10____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = internauci

(ChunkerEvaluator) Sentence #233 from documents/00102041 from sent6

Text  : Z najnowszego raportu Gartnera wynika , że w przyszłym roku blogosfera rozrośnie się do rekordowego rozmiaru 100 milionów blogów .
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] = Gartnera

(ChunkerEvaluator) Sentence #234 from documents/00102041 from sent7

Text  : Później już nie będzie tak spektakularnych wzrostów , bo już dziś liczba osób porzucających pisanie blogów rośnie niemal równie szybko ,  jak liczba samych sieciowych dzienników .
Tokens: 1______ 2__ 3__ 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 #235 from documents/00102041 from sent8

Text  : Właśnie na porzucaniu sieciowej aktywności i krytyce bezsensownej czasem żonglerki cyframi skoncentrowany jest interesujący tekst Claya Shirky na blogu Corante .
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] = Claya Shirky
  TruePositive nam [20,20] = Corante

(ChunkerEvaluator) Sentence #236 from documents/00102041 from sent9

Text  : Jego bohaterem jest gra “ Second Life ” , której rzeczywiście wszędzie ostatnio pełno .
Tokens: 1___ 2________ 3___ 4__ 5 6_____ 7___ 8 9 10____ 11__________ 12______ 13______ 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Second Life

(ChunkerEvaluator) Sentence #237 from documents/00102041 from sent10

Text  : Autor dowodzi , że nieco na wyrost .
Tokens: 1____ 2______ 3 4_ 5____ 6_ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #238 from documents/00102041 from sent11

Text  : Zresztą do rozwijania społecznego kontekstu gier nie zawsze potrzeba trójwymiarowej grafiki i  tysięcy współpracujących ze sobą graczy -  doskonałym przykładem może być instalacja Arcade niemieckiej grupy Blinkenlights .
Tokens: 1______ 2_ 3_________ 4__________ 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] = Arcade
  TruePositive nam [27,27] = Blinkenlights

(ChunkerEvaluator) Sentence #239 from documents/00102041 from sent12

Text  : Oddanie we władanie graczy fasad wielkich budynków w centrach miast uważam za genialny pomysł i  coś w  rodzaju czasowego odbicia przestrzeni publicznej władającemu nią dziś niepodzielnie biznesowi .
Tokens: 1______ 2_ 3_______ 4_____ 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 #240 from documents/00102041 from sent13

Text  : Do dziś nie mogę odżałować , że nie udało się zorganizować polskiej odsłony w  trakcie naszej konferencji -  może kiedyś …
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 #241 from documents/00102041 from sent14

Text  : Innym pomysłem był machinimowy warsztat dla młodych ludzi , którzy mieli by przygotować animacje w  grze “  The Movies ”  .
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] = The Movies

(ChunkerEvaluator) Sentence #242 from documents/00102041 from sent15

Text  : Może jednak uda się uruchomić nową inicjatywę edukacyjną i jeszcze kiedyś “  odgrzać ”  ideę warsztatów .
Tokens: 1___ 2_____ 3__ 4__ 5________ 6___ 7_________ 8_________ 9 10_____ 11____ 12 13_____ 14 15__ 16________ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #243 from documents/00102041 from sent16

Text  : A przy okazji - jeśli macie inne propozycje , chętnie przeczytamy .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4 5____ 6____ 7___ 8_________ 9 10_____ 11_________ 12

Chunks:

2016-10-25 16:05:54,464 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102047.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102047.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #244 from documents/00102047 from sent1

Text  : Śmiertelny wypadek na obwodnicy
Tokens: 1_________ 2______ 3_ 4________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #245 from documents/00102047 from sent2

Text  : Przed godziną 17 na skrzyżowaniu krajowej drogi nr 1 oraz ul .  Gębickiej doszło do zderzenia samochodu osobowego z  ciężarówką .
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] = Gębickiej
  FalsePositive nam [4,9] = na skrzyżowaniu krajowej drogi nr 1
  FalseNegative nam [6,9] = krajowej drogi nr 1

(ChunkerEvaluator) Sentence #246 from documents/00102047 from sent3

Text  : Jedna osoba zginęła .
Tokens: 1____ 2____ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #247 from documents/00102047 from sent4

Text  : Uszkodzone samochody przez kilkadziesiąt minut uniemożliwiały przejazd w obu kierunkach obwodnicą Ozorkowa .
Tokens: 1_________ 2________ 3____ 4____________ 5____ 6_____________ 7_______ 8 9__ 10________ 11_______ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Ozorkowa

2016-10-25 16:05:54,493 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102048.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102048.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #248 from documents/00102048 from sent1

Text  : Od piątku do niedzieli w Sokolnikach uszy puchną przy rynku i  ul .  Jagiellońskiej .
Tokens: 1_ 2_____ 3_ 4________ 5 6__________ 7___ 8_____ 9___ 10___ 11 12 13 14____________ 15

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Sokolnikach
  TruePositive nam [14,14] = Jagiellońskiej
  FalseNegative nam [10,10] = rynku

(ChunkerEvaluator) Sentence #249 from documents/00102048 from sent2

Text  : Restauracje , bary piwne i kawiarnia walczą o gości głośną muzyką .
Tokens: 1__________ 2 3___ 4____ 5 6________ 7_____ 8 9____ 10____ 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #250 from documents/00102048 from sent3

Text  : Wójt wprawdzie walczy o ciszę nocną w weekendy , chociażby od godz .  23 ,  ale nie znajduje posłuchu .
Tokens: 1___ 2________ 3_____ 4 5____ 6____ 7 8_______ 9 10_______ 11 12__ 13 14 15 16_ 17_ 18______ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #251 from documents/00102048 from sent4

Text  : - Rzadko bywam w Sokolnikach , ale po jednym z  lipcowych weekendów u  znajomych mam dosyć -  opowiada Monika Pawlik z  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

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sokolnikach
  TruePositive nam [19,20] = Monika Pawlik
  TruePositive nam [22,22] = Łodzi

(ChunkerEvaluator) Sentence #252 from documents/00102048 from sent5

Text  : - Poszli śmy spać może o północy , a do czwartej nad ranem słyszała m  hałasy dochodzące od ulicy Jagiellońskiej .
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] = Jagiellońskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #253 from documents/00102048 from sent6

Text  : Młodzież dostała klucze od taty i w piętnastkę okupowała barek w  ogrodzie przed rezydencją .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4_ 5___ 6 7 8_________ 9________ 10___ 11 12______ 13___ 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #254 from documents/00102048 from sent7

Text  : Muzykę mogli śmy ścierpieć , ale nie te dzikie wrzaski i  przekleństwa .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4________ 5 6__ 7__ 8_ 9_____ 10_____ 11 12__________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #255 from documents/00102048 from sent8

Text  : Rano pijana młodzież ścigała się autami i motocyklami na wąskich drogach między domami .
Tokens: 1___ 2_____ 3_______ 4______ 5__ 6_____ 7 8__________ 9_ 10_____ 11_____ 12____ 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #256 from documents/00102048 from sent9

Text  : Koszmar .
Tokens: 1______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #257 from documents/00102048 from sent10

Text  : A policji ani śladu .
Tokens: 1 2______ 3__ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #258 from documents/00102048 from sent11

Text  : Drugie przekleństwo mieszkańców to oszołomiona piwem młodzież hałaśliwie wytaczająca się wieczorami z  lokali .
Tokens: 1_____ 2___________ 3__________ 4_ 5__________ 6____ 7_______ 8_________ 9__________ 10_ 11________ 12 13____ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #259 from documents/00102048 from sent12

Text  : - Mamy tutaj właściciela kawiarni , który nie walczy o  klienta za wszelką cenę i  drewnem wygłuszył swój lokal -  opowiada Mieczysław Szychowski ,  szef Rady Osiedla w  Sokolnikach .
Tokens: 1 2___ 3____ 4__________ 5_______ 6 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] = Mieczysław Szychowski
  TruePositive nam [26,27] = Rady Osiedla
  TruePositive nam [29,29] = Sokolnikach

(ChunkerEvaluator) Sentence #260 from documents/00102048 from sent13

Text  : - Drugi wyszedł z muzyką do ludzi przed lokal .
Tokens: 1 2____ 3______ 4 5_____ 6_ 7____ 8____ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #261 from documents/00102048 from sent14

Text  : A wiadomo : im słabszy zespół , tym więcej decybeli .
Tokens: 1 2______ 3 4_ 5______ 6_____ 7 8__ 9_____ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #262 from documents/00102048 from sent15

Text  : Mamy wreszcie bar piwny , który w papierach jest otwarty do dwudziestej ,  a  faktycznie do pierwszej w  nocy .
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4____ 5 6____ 7 8________ 9___ 10_____ 11 12_________ 13 14 15________ 16 17_______ 18 19__ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #263 from documents/00102048 from sent16

Text  : Na ulicach Sokolnik potrzebna jest w sezonie policja .
Tokens: 1_ 2______ 3_______ 4________ 5___ 6 7______ 8______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Sokolnik

(ChunkerEvaluator) Sentence #264 from documents/00102048 from sent17

Text  : Na razie mieszka tu generał policji , a w zaimprowizowanym komisariacie po strażakach dyżuruje dzielnicowy .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4_ 5______ 6______ 7 8 9 10______________ 11__________ 12 13________ 14______ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #265 from documents/00102048 from sent18

Text  : Dwa razy w tygodniu .
Tokens: 1__ 2___ 3 4_______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #266 from documents/00102048 from sent19

Text  : Stanowczo za rzadko .
Tokens: 1________ 2_ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #267 from documents/00102048 from sent20

Text  : I nie zastąpi radiowozu z czterema barczystymi policjantami .
Tokens: 1 2__ 3______ 4________ 5 6_______ 7__________ 8___________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #268 from documents/00102048 from sent21

Text  : Gdzie indziej nie jest lepiej .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4___ 5_____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #269 from documents/00102048 from sent22

Text  : Michał Olejniczak z Łodzi często spaceruje po lesie między Justynowem a  Zieloną Górą .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4____ 5_____ 6________ 7_ 8____ 9_____ 10________ 11 12_____ 13__ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Michał Olejniczak
  TruePositive nam [4,4] = Łodzi
  TruePositive nam [10,10] = Justynowem
  TruePositive nam [12,13] = Zieloną Górą

(ChunkerEvaluator) Sentence #270 from documents/00102048 from sent23

Text  : Kiedyś dostępu do lasu broniły szlabany , a na ścieżkach można było spotkać strażników leśnych .
Tokens: 1_____ 2______ 3_ 4___ 5______ 6_______ 7 8 9_ 10_______ 11___ 12__ 13_____ 14________ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #271 from documents/00102048 from sent24

Text  : Teraz na leśnych duktach ludzie uczą się jeździć albo skracają sobie drogę .
Tokens: 1____ 2_ 3______ 4______ 5_____ 6___ 7__ 8______ 9___ 10______ 11___ 12___ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #272 from documents/00102048 from sent25

Text  : Ostatnio zaatakował go bulterier spuszczony z kagańca .
Tokens: 1_______ 2_________ 3_ 4________ 5_________ 6 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #273 from documents/00102048 from sent26

Text  : Psów bez należytej opieki jest w lesie za stanowczo za dużo .
Tokens: 1___ 2__ 3________ 4_____ 5___ 6 7____ 8_ 9________ 10 11__ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #274 from documents/00102048 from sent27

Text  : Z kolei Anna P . z Zofiówki opowiada , że letnicy najbardziej cierpią z  powodu sklepu ,  w  którym sprzedaje się piwo na 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_____ 25

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Anna P .
  TruePositive nam [7,7] = Zofiówki

2016-10-25 16:05:54,638 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102050.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102050.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #275 from documents/00102050 from sent1

Text  : Co roku w najatrakcyjniejszych miejscowościach regionu łódzkiego powstaje kilkadziesiąt nowych domów .
Tokens: 1_ 2___ 3 4___________________ 5______________ 6______ 7________ 8_______ 9____________ 10____ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #276 from documents/00102050 from sent2

Text  : Najpopularniejsze są Grotniki , Sokolniki i Dobroń .
Tokens: 1________________ 2_ 3_______ 4 5________ 6 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Grotniki
  TruePositive nam [5,5] = Sokolniki
  TruePositive nam [7,7] = Dobroń

(ChunkerEvaluator) Sentence #277 from documents/00102050 from sent3

Text  : Ci , którzy przenoszą się na wieś , uciekają od zgiełku miasta .
Tokens: 1_ 2 3_____ 4________ 5__ 6_ 7___ 8 9_______ 10 11_____ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #278 from documents/00102050 from sent4

Text  : Z roku na rok rośnie liczba wydawanych pozwoleń na budowę .
Tokens: 1 2___ 3_ 4__ 5_____ 6_____ 7_________ 8_______ 9_ 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #279 from documents/00102050 from sent5

Text  : W powiecie zgierskim najpopularniejsze są gminy Zgierz i Ozorków .
Tokens: 1 2_______ 3________ 4________________ 5_ 6____ 7_____ 8 9______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = zgierskim
  TruePositive nam [7,7] = Zgierz
  TruePositive nam [9,9] = Ozorków

(ChunkerEvaluator) Sentence #280 from documents/00102050 from sent6

Text  : W ubiegłym roku powstało tam łącznie 130 nowych domów ,  w  tym już 60 .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4_______ 5__ 6______ 7__ 8_____ 9____ 10 11 12_ 13_ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #281 from documents/00102050 from sent7

Text  : Najczęściej nowych mieszkańców zyskują Sokolniki , Helenów , Katarzynów ,  Grotniki ,  Jedlicze i  Rosanów .
Tokens: 1__________ 2_____ 3__________ 4______ 5________ 6 7______ 8 9_________ 10 11______ 12 13______ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sokolniki
  TruePositive nam [7,7] = Helenów
  TruePositive nam [9,9] = Katarzynów
  TruePositive nam [11,11] = Grotniki
  TruePositive nam [13,13] = Jedlicze
  TruePositive nam [15,15] = Rosanów

(ChunkerEvaluator) Sentence #282 from documents/00102050 from sent8

Text  : Przyciągają : cisza , bliskość lasów , piękne krajobrazy i  spokój .
Tokens: 1__________ 2 3____ 4 5_______ 6____ 7 8_____ 9_________ 10 11____ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #283 from documents/00102050 from sent9

Text  : Z nowych mieszkańców cieszą się władze gmin .
Tokens: 1 2_____ 3__________ 4_____ 5__ 6_____ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #284 from documents/00102050 from sent10

Text  : - To dla nas promocja , no i zysk -  mówi Władysław Sobolewski ,  wójt gminy Ozorków .
Tokens: 1 2_ 3__ 4__ 5_______ 6 7_ 8 9___ 10 11__ 12_______ 13________ 14 15__ 16___ 17_____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [12,13] = Władysław Sobolewski
  TruePositive nam [17,17] = Ozorków

(ChunkerEvaluator) Sentence #285 from documents/00102050 from sent11

Text  : - Mamy wpływy z podatków , miejscowości się rozwijają ,  powstają nowe miejsca pracy .
Tokens: 1 2___ 3_____ 4 5_______ 6 7___________ 8__ 9________ 10 11______ 12__ 13_____ 14___ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #286 from documents/00102050 from sent12

Text  : Życie poza miastem nie jest jednak tanie .
Tokens: 1____ 2___ 3______ 4__ 5___ 6_____ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #287 from documents/00102050 from sent13

Text  : Wraz ze wzrostem zainteresowania , rosną ceny ziemi .
Tokens: 1___ 2_ 3_______ 4______________ 5 6____ 7___ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #288 from documents/00102050 from sent14

Text  : Za atrakcyjne działki rolnicy żądają od 10 do 20 zł za metr kwadratowy .
Tokens: 1_ 2_________ 3______ 4______ 5_____ 6_ 7_ 8_ 9_ 10 11 12__ 13________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = zł

(ChunkerEvaluator) Sentence #289 from documents/00102050 from sent15

Text  : Na rynku wtórnym ceny są jeszcze wyższe .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4___ 5_ 6______ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #290 from documents/00102050 from sent16

Text  : Za metr ziemi w Grotnikach czy Sokolnikach trzeba zapłacić 50 zł .
Tokens: 1_ 2___ 3____ 4 5_________ 6__ 7__________ 8_____ 9_______ 10 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Grotnikach
  TruePositive nam [7,7] = Sokolnikach
  TruePositive nam [11,11] = zł

(ChunkerEvaluator) Sentence #291 from documents/00102050 from sent17

Text  : Taniej jest w Rosanowie 25 – 30 zł .
Tokens: 1_____ 2___ 3 4________ 5_ 6 7_ 8_ 9

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Rosanowie
  TruePositive nam [8,8] = zł

(ChunkerEvaluator) Sentence #292 from documents/00102050 from sent18

Text  : Budowlany boom przeżywają także miejscowości położone wokół Pabianic .
Tokens: 1________ 2___ 3_________ 4____ 5___________ 6_______ 7____ 8_______ 9

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Pabianic

(ChunkerEvaluator) Sentence #293 from documents/00102050 from sent19

Text  : W ostatnim roku w pabianickim starostwie powiatowym wydano blisko 100 decyzji na budowę domów jednorodzinnych i  rezydencji .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4 5__________ 6_________ 7_________ 8_____ 9_____ 10_ 11_____ 12 13____ 14___ 15_____________ 16 17________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #294 from documents/00102050 from sent20

Text  : Andrzej Piasecki postanowił przeprowadzić się w okolice Chechła z Łodzi .
Tokens: 1______ 2_______ 3_________ 4____________ 5__ 6 7______ 8______ 9 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Andrzej Piasecki
  TruePositive nam [8,8] = Chechła
  TruePositive nam [10,10] = Łodzi

(ChunkerEvaluator) Sentence #295 from documents/00102050 from sent21

Text  : Kupił 0 , 5 - hektarową działkę .
Tokens: 1____ 2 3 4 5 6________ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #296 from documents/00102050 from sent22

Text  : - Ziemia nie była droga , bo kupił em ją od znajomego gospodarza .
Tokens: 1 2_____ 3__ 4___ 5____ 6 7_ 8____ 9_ 10 11 12_______ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #297 from documents/00102050 from sent23

Text  : Zamierzam postawić tu jednokondygnacyjny , czteropokojowy dom - mówi .
Tokens: 1________ 2_______ 3_ 4_________________ 5 6_____________ 7__ 8 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #298 from documents/00102050 from sent24

Text  : - Postęp prac zależy od domowego budżetu .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_____ 5_ 6_______ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #299 from documents/00102050 from sent25

Text  : Skorzystam również z bankowego kredytu .
Tokens: 1_________ 2______ 3 4________ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #300 from documents/00102050 from sent26

Text  : Budowlane działki kupowane i zasiedlane są również w Dłutowie ,  Hermanowie ,  Porszewicach czy Janowie .
Tokens: 1________ 2______ 3_______ 4 5_________ 6_ 7______ 8 9_______ 10 11________ 12 13__________ 14_ 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Dłutowie
  TruePositive nam [11,11] = Hermanowie
  TruePositive nam [13,13] = Porszewicach
  TruePositive nam [15,15] = Janowie

(ChunkerEvaluator) Sentence #301 from documents/00102050 from sent27

Text  : Wciąż trwa moda na Dobroń .
Tokens: 1____ 2___ 3___ 4_ 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Dobroń

(ChunkerEvaluator) Sentence #302 from documents/00102050 from sent28

Text  : Wiejskie rezydencje „ napędzają ” rynek materiałów budowlanych .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4________ 5 6____ 7_________ 8__________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #303 from documents/00102050 from sent29

Text  : Przy trasie Pabianice - Łask działa kilkanaście składów budowlanych .
Tokens: 1___ 2_____ 3________ 4 5___ 6_____ 7__________ 8______ 9__________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Pabianice
  TruePositive nam [5,5] = Łask

(ChunkerEvaluator) Sentence #304 from documents/00102050 from sent30

Text  : Oferują m . in . : siatki ogrodzeniowe , farby ,  cement i  drewno .
Tokens: 1______ 2 3 4_ 5 6 7_____ 8___________ 9 10___ 11 12____ 13 14____ 15

Chunks:

2016-10-25 16:05:54,765 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102352.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102352.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #305 from documents/00102352 from sent1

Text  : Wiem , że niektórzy zaczną pieprzyć , że „ prawda was wyzwoli ”  .
Tokens: 1___ 2 3_ 4________ 5_____ 6_______ 7 8_ 9 10____ 11_ 12_____ 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #306 from documents/00102352 from sent2

Text  : To jest jednakże – w najgłębszym moim przekonaniu – slogan bez cienia sensu .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4 5 6__________ 7___ 8__________ 9 10____ 11_ 12____ 13___ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #307 from documents/00102352 from sent3

Text  : Przestrzegam zresztą przed jego nadużywaniem ; ci , w których teoretycznie jest wymierzony ,  wiedzą tyle ,  że przez nich ujawniona prawda może się bardzo nie spodobać dzisiejszym arrywistom .
Tokens: 1___________ 2______ 3____ 4___ 5___________ 6 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 #308 from documents/00102352 from sent4

Text  : Którzy – w większości – sumienia mają sami tak zabrudzone ,  że …
Tokens: 1_____ 2 3 4_________ 5 6_______ 7___ 8___ 9__ 10________ 11 12 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #309 from documents/00102352 from sent5

Text  : No , ale pora o tych tytułowych „ dwóch ”  .
Tokens: 1_ 2 3__ 4___ 5 6___ 7_________ 8 9____ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #310 from documents/00102352 from sent6

Text  : Ci dwaj , to nie byle kto : minister Sikorski i  reżyser Wajda ;  w  wypadku tego drugiego można by zwalić na wiek i  sklerozę ,  ale Sikorski ?
Tokens: 1_ 2___ 3 4_ 5__ 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 [10,10] = Sikorski
  TruePositive nam [13,13] = Wajda
  TruePositive nam [28,28] = Sikorski

(ChunkerEvaluator) Sentence #311 from documents/00102352 from sent7

Text  : Obaj – w moim głębokim przekonaniu – zgłupieli doszczętnie :  podjęli ponownie głośno ,  zdało by się –  kompletnie już pogrzebany temat zburzenia Pałacu 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

Chunks:
  TruePositive nam [24,25] = Pałacu Kultury

(ChunkerEvaluator) Sentence #312 from documents/00102352 from sent8

Text  : A czemu nie Zamku Królewskiego ?
Tokens: 1 2____ 3__ 4____ 5___________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Zamku Królewskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #313 from documents/00102352 from sent9

Text  : Przecież w końcu to te wredne gierkowskie komuchy odbudowały go nie z  miłości do monarchii ,  ale w  celach jawnie propagandowych …
Tokens: 1_______ 2 3____ 4_ 5_ 6_____ 7__________ 8______ 9_________ 10 11_ 12 13_____ 14 15_______ 16 17_ 18 19____ 20____ 21____________ 22

Chunks:

2016-10-25 16:05:54,829 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102359.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102359.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #314 from documents/00102359 from sent1

Text  : Nie jest też przypadkiem , że język Esperanto jest traktowany jako mieszanka językowa .
Tokens: 1__ 2___ 3__ 4__________ 5 6_ 7____ 8________ 9___ 10________ 11__ 12_______ 13______ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #315 from documents/00102359 from sent2

Text  : Musi tu zostać też nadmienione , że Esperanto od 1887 r  .  rozwinęło się w  dużej części spontanicznie .
Tokens: 1___ 2_ 3_____ 4__ 5__________ 6 7_ 8________ 9_ 10__ 11 12 13_______ 14_ 15 16___ 17____ 18___________ 19

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #316 from documents/00102359 from sent3

Text  : Interesującą analizę strachu przed Esperanto podaje Claude Piron w swym dziele :  "  Studium psychologii reakcji "  .
Tokens: 1___________ 2______ 3______ 4____ 5________ 6_____ 7_____ 8____ 9 10__ 11____ 12 13 14_____ 15_________ 16_____ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Claude Piron
  TruePositive nam [14,16] = Studium psychologii reakcji
  FalsePositive nam [5,5] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #317 from documents/00102359 from sent4

Text  : Cytując : " Esperanto występuje jako język - intruz w  świecie ,  gdzie każdemu narodowi przypisany jest język .
Tokens: 1______ 2 3 4________ 5________ 6___ 7____ 8 9_____ 10 11_____ 12 13___ 14_____ 15______ 16________ 17__ 18___ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #318 from documents/00102359 from sent5

Text  : Esperanto pokazuje że język nie musi być prezentem minionego wieku ,  lecz może powstać z  czystej konwencji .
Tokens: 1________ 2_______ 3_ 4____ 5__ 6___ 7__ 8________ 9________ 10___ 11 12__ 13__ 14_____ 15 16_____ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #319 from documents/00102359 from sent6

Text  : Dla Esperanto kryterium poprawności jest niezgodne z jego autorytetem lecz z  komunikatywnym działaniem .
Tokens: 1__ 2________ 3________ 4__________ 5___ 6________ 7 8___ 9__________ 10__ 11 12____________ 13________ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #320 from documents/00102359 from sent7

Text  : Z tym właśnie porusza Esperanto to , co leży głęboko i  to ,  co zazwyczaj nie widzi światła dziennego .
Tokens: 1 2__ 3______ 4______ 5________ 6_ 7 8_ 9___ 10_____ 11 12 13 14 15_______ 16_ 17___ 18_____ 19_______ 20

Chunks:
  FalsePositive nam [5,5] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #321 from documents/00102359 from sent8

Text  : To co związane jest zazwyczaj z porządkiem klasyfikacji języków ,  irlandzki ,  niderlandzki ,  francuski ,  czy angielski nie znajdują się według wielu ludzi na tym samym poziomie .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4___ 5________ 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 #322 from documents/00102359 from sent9

Text  : Gdy tylko ludzie mówiącymi różnymi językami sięgną po Esperanto ,  aby móc się między sobą komunikować ,  ranga ich języków narodowych straci na swym znaczeniu .  "
Tokens: 1__ 2____ 3_____ 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 [9,9] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #323 from documents/00102359 from sent10

Text  : Esperanto zarzucano także bycie eurocentrycznym .
Tokens: 1________ 2________ 3____ 4____ 5______________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #324 from documents/00102359 from sent11

Text  : Dziwnym sposobem niektórzy z krytyków często kompromitują się , gdy określają angielski lub hiszpański jako język międzynarodowy .
Tokens: 1______ 2_______ 3________ 4 5_______ 6_____ 7___________ 8__ 9 10_ 11_______ 12_______ 13_ 14________ 15__ 16___ 17____________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #325 from documents/00102359 from sent12

Text  : Krytyka ma jedno prawdziwe sedno : patrząc językowo - naukowo ,  Esperanto jest ukształtowane w  wielu względach z  języków indoeuropejskich .
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 [12,12] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #326 from documents/00102359 from sent13

Text  : Esperanto wychodzi też z Europy wschodniej i utrzymuje dziś pewne europejskie ukształtowanie .
Tokens: 1________ 2_______ 3__ 4 5_____ 6_________ 7 8________ 9___ 10___ 11_________ 12____________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Europy wschodniej

(ChunkerEvaluator) Sentence #327 from documents/00102359 from sent14

Text  : Esperanto nie przyjęło jednak indoeuropejskich impulsów w ciągu swego rozwoju .
Tokens: 1________ 2__ 3_______ 4_____ 5_______________ 6_______ 7 8____ 9____ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #328 from documents/00102359 from sent15

Text  : Wielu , którzy uważają Esperanto za godne poparcia zrzeka się z  przyczyn pragmatycznych uczenia tego języka .
Tokens: 1____ 2 3_____ 4______ 5________ 6_ 7____ 8_______ 9_____ 10_ 11 12______ 13____________ 14_____ 15__ 16____ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [5,5] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #329 from documents/00102359 from sent16

Text  : Wykorzystują natomiast swój cenny czas na uczenie się jednego z  "  wielkich "  języków .
Tokens: 1___________ 2________ 3___ 4____ 5___ 6_ 7______ 8__ 9______ 10 11 12______ 13 14_____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #330 from documents/00102359 from sent17

Text  : Innych zwolenników Esperanto powstrzymuje bezsilność z powodu postawienia w dzisiejszym świecie języka angielskiego na pierwszym miejscu .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4___________ 5_________ 6 7_____ 8__________ 9 10_________ 11_____ 12____ 13__________ 14 15_______ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #331 from documents/00102359 from sent18

Text  : Esperantystom zawsze w nauce tego języka towarzyszył idealizm .
Tokens: 1____________ 2_____ 3 4____ 5___ 6_____ 7__________ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #332 from documents/00102359 from sent19

Text  : Istnieją także błędne informacje dotyczące języka Esperanto , które powodują że ludzie wierzą ,  że Esperanto jest zbawiennych środkiem przeciwko konfliktom i  wojnom .
Tokens: 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 [7,7] = Esperanto
  FalsePositive nam [16,16] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #333 from documents/00102359 from sent20

Text  : Poza tym trafia się często na publicystów , którzy twierdzą że Esperanto nie żyje .
Tokens: 1___ 2__ 3_____ 4__ 5_____ 6_ 7__________ 8 9_____ 10______ 11 12_______ 13_ 14__ 15

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #334 from documents/00102359 from sent21

Text  : Spekulacje na temat przyszłości języka Esperanto są zbyteczne .
Tokens: 1_________ 2_ 3____ 4__________ 5_____ 6________ 7_ 8________ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #335 from documents/00102359 from sent22

Text  : Powinno zostać podkreślone , że Esperanto istnieje , że Ruch Esperancki jest pod względem liczby członków stabilny i  że esperanto znajduje żywe ,  praktyczne zastosowanie 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__________ 26 27_____ 28

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Ruch Esperancki
  FalsePositive nam [6,6] = Esperanto

(ChunkerEvaluator) Sentence #336 from documents/00102359 from sent23

Text  : Także pośród anarchistów .
Tokens: 1____ 2_____ 3__________ 4

Chunks:

2016-10-25 16:05:54,984 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102368.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102368.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #337 from documents/00102368 from sent1

Text  : Raz na pewien czas blogerów dopada sieciowa wersja “ Chlebka papieskiego “  .
Tokens: 1__ 2_ 3_____ 4___ 5_______ 6_____ 7_______ 8_____ 9 10_____ 11_________ 12 13

Chunks:
  FalseNegative nam [5,5] = blogerów

(ChunkerEvaluator) Sentence #338 from documents/00102368 from sent2

Text  : Chlebek papieski był zaczynem na ciasto , który należało rozmnożyć ,  podzielić na cztery ,  jedną część upiec ,  a  pozostałe posłać dalej .
Tokens: 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 #339 from documents/00102368 from sent3

Text  : Podobnie blogerzy stukają się czasem nieistniejącymi palcami : teraz Ty wymień pięć rzeczy o  sobie ,  o  których nikt raczej nie wie !
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 [10,10] = Ty
  FalseNegative nam [2,2] = blogerzy

(ChunkerEvaluator) Sentence #340 from documents/00102368 from sent4

Text  : itd .
Tokens: 1__ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #341 from documents/00102368 from sent5

Text  : Podchodził em do takich wpisów z lekkim zażenowaniem - lub może resentymentem ,  bo nikt mnie nigdy do tej zabawy nie zaprosił .
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 #342 from documents/00102368 from sent6

Text  : Aż wreszcie natrafił się mem sieciowy , który całkiem mi się podoba ,  a  w  dodatku nie trzeba być do niego zaproszonym .
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 #343 from documents/00102368 from sent7

Text  : Żeby było jeszcze ciekawiej , mem ten dorobił się własnego dnia międzynarodowego -  Blog Day ,  31 sierpnia .
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] = Blog Day

(ChunkerEvaluator) Sentence #344 from documents/00102368 from sent8

Text  : Który udało mi się przegapić !
Tokens: 1____ 2____ 3_ 4__ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #345 from documents/00102368 from sent9

Text  : “ Tego dnia każdy blogger ma za zadanie napisać wpis a  w  nim opisać 5  jego zdaniem najciekawszych blogów ,  które czytuje .
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 #346 from documents/00102368 from sent10

Text  : Jednak niewielu polskich bloggerów zna i praktykuje ten zwyczaj ”  .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_______ 4________ 5__ 6 7_________ 8__ 9______ 10 11

Chunks:
  FalseNegative nam [4,4] = bloggerów

(ChunkerEvaluator) Sentence #347 from documents/00102368 from sent11

Text  : Skoro zagadnienie dla każdego , to lepiej późno , niż wcale .
Tokens: 1____ 2__________ 3__ 4______ 5 6_ 7_____ 8____ 9 10_ 11___ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #348 from documents/00102368 from sent12

Text  : A raczej warto , moim zdaniem dlatego , że sam dzięki blog dayowi odkrył em już jeden dobry blog (  choć nie wiadomo właściwie ,  czy rasowemu blogerowi kolejny dobry blog jest do szczęścia potrzebny )  .
Tokens: 1 2_____ 3____ 4 5___ 6______ 7______ 8 9_ 10_ 11____ 12__ 13____ 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 #349 from documents/00102368 from sent13

Text  : Oto pięć “ blogów ” wartych uwagi ( a które tylko dowodzą ,  że blog to może być wszystko )  :
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 #350 from documents/00102368 from sent14

Text  : XKCD - komiks sieciowy , chyba w środę i sobotę ,  patykowe figurki i  geekowy humor .
Tokens: 1___ 2 3_____ 4_______ 5 6____ 7 8____ 9 10____ 11 12______ 13_____ 14 15_____ 16___ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = XKCD

(ChunkerEvaluator) Sentence #351 from documents/00102368 from sent15

Text  : Tematy przewodnie : romantyczność , sarkazm , matematyka i słowa .
Tokens: 1_____ 2_________ 3 4____________ 5 6______ 7 8_________ 9 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #352 from documents/00102368 from sent16

Text  : 2 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #353 from documents/00102368 from sent17

Text  : Momus - notatki muzyka , myśliciela i zdaję się dandysa .
Tokens: 1____ 2 3______ 4_____ 5 6_________ 7 8____ 9__ 10_____ 11

Chunks:
  FalsePositive nam [1,1] = Momus

(ChunkerEvaluator) Sentence #354 from documents/00102368 from sent18

Text  : Dużo o kulturze alternatywnej i dziwnej muzyce , sporo o  Berlinie i  Japonii .
Tokens: 1___ 2 3_______ 4____________ 5 6______ 7_____ 8 9____ 10 11______ 12 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Berlinie
  TruePositive nam [13,13] = Japonii

(ChunkerEvaluator) Sentence #355 from documents/00102368 from sent19

Text  : 3 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #356 from documents/00102368 from sent20

Text  : Jeż węgierski - Węgry widziane oczami Polaka .
Tokens: 1__ 2________ 3 4____ 5_______ 6_____ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Węgry
  TruePositive nam [7,7] = Polaka

(ChunkerEvaluator) Sentence #357 from documents/00102368 from sent21

Text  : Zazwyczaj nie czytam blogów opisujących , co dzieje się na ulicy autora -  w  tym wypadku robię to z  przyjemnością .
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 #358 from documents/00102368 from sent22

Text  : 4 .
Tokens: 1 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #359 from documents/00102368 from sent23

Text  : Perturbacje - “ kultura - polityka - media - cała reszta ”  .
Tokens: 1__________ 2 3 4______ 5 6_______ 7 8____ 9 10__ 11____ 12 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #360 from documents/00102368 from sent24

Text  : Takie powinny być blogi - o wszystkim co możliwe ,  a  mimo to składające się w  elegancką całość .
Tokens: 1____ 2______ 3__ 4____ 5 6 7________ 8_ 9______ 10 11 12__ 13 14________ 15_ 16 17_______ 18____ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #361 from documents/00102368 from sent25

Text  : Pisze go Jan Chipchase , który dla Nokii wykonuje badania etnograficzne użycia komórek na świecie .
Tokens: 1____ 2_ 3__ 4________ 5 6____ 7__ 8____ 9_______ 10_____ 11___________ 12____ 13_____ 14 15_____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jan Chipchase
  TruePositive nam [8,8] = Nokii

(ChunkerEvaluator) Sentence #362 from documents/00102368 from sent26

Text  : Jan robi świetne zdjęcia i - częściowo z ich pomocą -  wyłapuje najdziwniejsze szczegóły związane z  używaniem komórek i  innych dynksów .
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] = Jan

2016-10-25 16:05:55,117 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 23 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102370.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102370.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #363 from documents/00102370 from sent1

Text  : W Niemczech stworzono bazę danych o nazwie 0xdb , będącą katalogiem filmów zbudowanym w  dużej mierze w  oparciu o  dane wyssane z  serwisów p2p :
Tokens: 1 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] = Niemczech

(ChunkerEvaluator) Sentence #364 from documents/00102370 from sent2

Text  : Projekt jest ciekawy , bo sonduje granice dozwolonego użytku (  w  tym wypadku przede wszystkim prawa do cytowania )  -  dowodząc ,  że można w  jego ramach zrobić całkiem dużo .
Tokens: 1______ 2___ 3______ 4 5_ 6______ 7______ 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 #365 from documents/00102370 from sent3

Text  : Przypomina mi się projekt , o którym opowiadał kiedyś John Wilbanks z  Science Commons :  data miningu legalnie dostępnych streszczeń artykułów naukowych (  których pełne wersje są zastrzeżone )  w  celu wysysania z  nich przydatnych informacji /  wiedzy .
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4______ 5 6 7_____ 8________ 9_____ 10__ 11______ 12 13_____ 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] = John Wilbanks
  TruePositive nam [13,14] = Science Commons

(ChunkerEvaluator) Sentence #366 from documents/00102370 from sent4

Text  : Jeszcze jedna , konkretna rzecz , którą robią twórcy 0xdb ,  jest warta uwagi -  otóż wykorzystują oni podpisy do filmów jako dane pozwalające przeszukiwać pełnotekstowo treść produkcji .
Tokens: 1______ 2____ 3 4________ 5____ 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 #367 from documents/00102370 from sent5

Text  : To klasyczny przykład na “ użycie nieprzewidziane przez twórców ”  -  jakich w  internecie pełno .
Tokens: 1_ 2________ 3_______ 4_ 5 6_____ 7______________ 8____ 9______ 10 11 12____ 13 14________ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = internecie

(ChunkerEvaluator) Sentence #368 from documents/00102370 from sent6

Text  : Tu mam wątpliwość , czy korzystanie z takich nieautoryzowanych list dialogowych jest legalne (  a  przynajmniej w  jakim zakresie ?  )  .
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 #369 from documents/00102370 from sent7

Text  : Jedno jest pewne - taka wyszukiwarka rzuca nowe światło na kwestię podpisów :  nagle okazuje się ,  że piraccy tłumacze przy okazji wykonują cenną pracę archiwizacyjną .
Tokens: 1____ 2___ 3____ 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:

2016-10-25 16:05:55,193 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 24 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102371.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102371.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #370 from documents/00102371 from sent1

Text  : W Gazecie Wyborczej tekst o polskim bootlegowym wideo z koncertu U2 .
Tokens: 1 2______ 3________ 4____ 5 6______ 7__________ 8____ 9 10______ 11 12

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Gazecie Wyborczej
  TruePositive nam [11,11] = U2

(ChunkerEvaluator) Sentence #371 from documents/00102371 from sent2

Text  : Jest w tej historii wszystko to , co ekscytuje w  nowej kulturze ,  na którą -  najwyraźniej -  wreszcie się otwieramy .
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 #372 from documents/00102371 from sent3

Text  : W największym skrócie - polecam przeczytać cały artykuł - fani uczestniczący w  lipcowym koncercie zespołu w  Chorzowie zmówili się i  wnieśli na stadion tkaniny ,  z  których ułożyli wielką polską flagę w  czasie gdy U2 wykonywało inspirowane Solidarnością “  New Year ’  s  Day ”  .
Tokens: 1 2__________ 3______ 4 5______ 6_________ 7___ 8______ 9 10__ 11___________ 12 13______ 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 [17,17] = Chorzowie
  TruePositive nam [35,35] = U2
  TruePositive nam [38,38] = Solidarnością
  TruePositive nam [40,44] = New Year ’ s Day

(ChunkerEvaluator) Sentence #373 from documents/00102371 from sent4

Text  : A więc kooperacja oddolna na wielką skalę ( inspirowana zapewne stadionowymi kartoniadami kibiców )  .
Tokens: 1 2___ 3_________ 4______ 5_ 6_____ 7____ 8 9__________ 10_____ 11__________ 12__________ 13_____ 14 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #374 from documents/00102371 from sent5

Text  : Oraz poczucie , że można ulepszyć występ gwiazdy , dodając własny element do scenografii .
Tokens: 1___ 2_______ 3 4_ 5____ 6_______ 7_____ 8______ 9 10_____ 11____ 12_____ 13 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #375 from documents/00102371 from sent6

Text  : Co ciekawe , podczas gdy fani pamiętali o kontekście powstania piosenki ,  Bono jak twierdzi zdążył już zapomnieć -  nie było więc szans ,  by oficjalna scenografia uwzględniła wielką biało -  czerwoną flagę rozpostartą na stadionie .
Tokens: 1_ 2______ 3 4______ 5__ 6___ 7________ 8 9_________ 10_______ 11______ 12 13__ 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 [13,13] = Bono

(ChunkerEvaluator) Sentence #376 from documents/00102371 from sent7

Text  : Musiała robić wrażenie , skoro Bono wyznał :
Tokens: 1______ 2____ 3_______ 4 5____ 6___ 7_____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Bono

(ChunkerEvaluator) Sentence #377 from documents/00102371 from sent8

Text  : “ Chciał em napić się wody , a kiedy się z  powrotem odwrócił em ,  cały stadion ,  80 tysięcy ludzi ,  zniknął pod biało -  czerwoną flagą .
Tokens: 1 2_____ 3_ 4____ 5__ 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 #378 from documents/00102371 from sent9

Text  : Mimo zakazu fani wnieśli na stadion kilkanaście kamer wideo i  nagrali materiał ,  na podstawie którego powstała rejestracja chorzowskiego koncertu (  zespół na oficjalnym DVD wypuścił nagranie z  Chicago )  .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4______ 5_ 6______ 7__________ 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 [25,25] = DVD
  TruePositive nam [29,29] = Chicago

(ChunkerEvaluator) Sentence #379 from documents/00102371 from sent10

Text  : Po ośmiu miesiącach prowadzony przez krakowskiego licealistę projekt zaowocował dwugodzinnym materiałem z  profesjonalnie zremasterowanym dźwiękiem .
Tokens: 1_ 2____ 3_________ 4_________ 5____ 6___________ 7_________ 8______ 9_________ 10__________ 11________ 12 13____________ 14_____________ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #380 from documents/00102371 from sent11

Text  : Przypomina mi się “ Awesome ; I Fuckin ’ Shot That !  ”  ,  nagranie koncertu Beastie Boys z  Madison Square Garden nagrane przez 50 widzów ,  którzy otrzymali od zespołu kamery wideo z  prośbą o  nagranie koncertu z  własnej perspektywy .
Tokens: 1_________ 2_ 3__ 4 5______ 6 7 8_____ 9 10__ 11__ 12 13 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 [17,18] = Beastie Boys
  TruePositive nam [20,22] = Madison Square Garden
  FalsePositive nam [8,8] = Fuckin
  FalsePositive nam [10,11] = Shot That
  FalseNegative nam [5,12] = Awesome ; I Fuckin ’ Shot That !

(ChunkerEvaluator) Sentence #381 from documents/00102371 from sent12

Text  : Różnica oczywiście jest taka , że w tym wypadku zespół w  niczym twórcom nie pomógł ,  a  ci musieli na przykład wnosić kamery w  majtkach (  z  powodu jakiegoś absurdalnego zakazu ,  który nie obowiązywał już podczas następnego koncertu ,  w  Berlinie ,  gdzie tłumnie i  jawnie koncert nagrywano )  .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4___ 5 6_ 7 8__ 9______ 10____ 11 12____ 13_____ 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 [42,42] = Berlinie

(ChunkerEvaluator) Sentence #382 from documents/00102371 from sent13

Text  : Film jest dostępny w sieci jako torrent , a informacja dotycząca warunków udostępniania jest odpowiednikiem licencji Creative Commons zezwalającej na niekomercyjne użycie (  szkoda ,  że nie można takich treści udostępniać wprost na licencji CC …  )  .
Tokens: 1___ 2___ 3_______ 4 5____ 6___ 7______ 8 9 10________ 11_______ 12______ 13___________ 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 [17,18] = Creative Commons
  TruePositive nam [35,35] = CC

(ChunkerEvaluator) Sentence #383 from documents/00102371 from sent14

Text  : Zamierzam film obejrzeć , by przekonać się , czy rzeczywiście -  jak twierdzą ci ,  którzy już widzieli -  film jest wysokiej klasy offową produkcją .
Tokens: 1________ 2___ 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 #384 from documents/00102371 from sent15

Text  : Jeśli tak jest , to kolejny dowód na to ,  że fani tworzą świetne rzeczy mimo wyraźnych ograniczeń .
Tokens: 1____ 2__ 3___ 4 5_ 6______ 7____ 8_ 9_ 10 11 12__ 13____ 14_____ 15____ 16__ 17_______ 18________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #385 from documents/00102371 from sent16

Text  : W tym wypadku , na przykład , nie mogli zapewne filmować muzyków z  bliska .
Tokens: 1 2__ 3______ 4 5_ 6_______ 7 8__ 9____ 10_____ 11______ 12_____ 13 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #386 from documents/00102371 from sent17

Text  : Ale warto pamiętać o “ Phantom Edit ” , amatorskiej re -  edycji “  Mrocznego Widma ”  ,  która powstała bez zgody Lucasa i  bez budżetu Lucasfilm ,  bez zaawansowanego sprzętu ,  dużego zespołu czy dodatkowych ujęć posiadanych przez wytwórnię .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4 5 6______ 7___ 8 9 10_________ 11 12 13____ 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 [6,7] = Phantom Edit
  TruePositive nam [15,16] = Mrocznego Widma
  TruePositive nam [23,23] = Lucasa
  TruePositive nam [27,27] = Lucasfilm

(ChunkerEvaluator) Sentence #387 from documents/00102371 from sent18

Text  : Mimo to ponowny montaż , sprowadzający się wyłącznie do wycinania i  przestawiania scen ,  uważany jest za lepszy i  wierniejszy duchowi oryginalnych Gwiezdnych Wojen niż film Lucasa .
Tokens: 1___ 2_ 3______ 4_____ 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 [23,24] = Gwiezdnych Wojen
  TruePositive nam [27,27] = Lucasa

2016-10-25 16:05:55,382 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 25 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102378.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102378.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #388 from documents/00102378 from sent1

Text  : “ Historia i media ” piszą o archiwizacji cyfrowej -  poruszali śmy ten temat w  trakcie grudniowej konferencji “  Kultura 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 24 25

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Historia i media
  TruePositive nam [20,23] = Kultura 2 . 0

(ChunkerEvaluator) Sentence #389 from documents/00102378 from sent2

Text  : Odniosł em wówczas wrażenie , że dla niektórych instytucji ,  których przedstawiciele byli wówczas obecni ,  temat właściwie nie istnieje .
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 #390 from documents/00102378 from sent3

Text  : Z prostego powodu - kopia cyfrowa była ich zdaniem gorsza od oryginału ,  przez co za podstawowe zadanie uznawali oni archiwizację fizycznych /  analogowych oryginałów .
Tokens: 1 2_______ 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 #391 from documents/00102378 from sent4

Text  : Są oczywiście w Polsce archiwiści “ progresywni ” - wiele bibliotek w  Polsce pracuje nad bibliotekami cyfrowymi .
Tokens: 1_ 2_________ 3 4_____ 5_________ 6 7__________ 8 9 10___ 11_______ 12 13____ 14_____ 15_ 16__________ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Polsce
  TruePositive nam [13,13] = Polsce

(ChunkerEvaluator) Sentence #392 from documents/00102378 from sent5

Text  : Ale dużo gorzej jest z archiwizacją na przykład treści audiowizualnych (  tu najważniejszą rolę powinni odegrać nadawcy publiczni )  .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4___ 5 6___________ 7_ 8_______ 9_____ 10_____________ 11 12 13___________ 14__ 15_____ 16_____ 17_____ 18_______ 19 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #393 from documents/00102378 from sent6

Text  : Z tego co wiem , treści są archiwizowane cyfrowo ,  ale na potrzeby własne owych instytucji -  brak w  Polsce inicjatyw na wzór holenderskiego projektu “  Images for the Future “  .
Tokens: 1 2___ 3_ 4___ 5 6_____ 7_ 8____________ 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 [20,20] = Polsce
  TruePositive nam [27,30] = Images for the Future

(ChunkerEvaluator) Sentence #394 from documents/00102378 from sent7

Text  : A tymczasem to właśnie taśmy filmowe i audio rozpadną się najprędzej w  pył .
Tokens: 1 2________ 3_ 4______ 5____ 6______ 7 8____ 9_______ 10_ 11________ 12 13_ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #395 from documents/00102378 from sent8

Text  : Dobrze więc , że autorzy z “ Media i historia ”  stwierdzają wprost :
Tokens: 1_____ 2___ 3 4_ 5______ 6 7 8____ 9 10______ 11 12_________ 13____ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [8,8] = Media
  FalseNegative nam [8,10] = Media i historia

(ChunkerEvaluator) Sentence #396 from documents/00102378 from sent9

Text  : “ pisanie o relacjach między historią a internetem to nie przykład myślenia w  kategoriach fantastyki ,  ale opisywanie problemu ,  który z  roku na rok stawać się będzie coraz bardziej istotny ”  .
Tokens: 1 2______ 3 4________ 5_____ 6_______ 7 8_________ 9_ 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] = internetem

(ChunkerEvaluator) Sentence #397 from documents/00102378 from sent10

Text  : W tekście pojawia się wątek , który można by określić jako “  archiwizacja powszechna ”  -  Archive.org ,  Flickr ,  a  przede wszystkim Google to wielkie archiwa naszej kultury ,  tworzone w  sposób rozproszony ,  wspólnymi siłami .
Tokens: 1 2______ 3______ 4__ 5____ 6 7____ 8____ 9_ 10______ 11__ 12 13__________ 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 [24,24] = Google
  FalsePositive nam [17,17] = Archive.org
  FalsePositive nam [19,19] = Flickr

(ChunkerEvaluator) Sentence #398 from documents/00102378 from sent11

Text  : Warto tu też wspomnieć o prywatnych inicjatywach archiwizacyjnych - przy powszechnej dostępności skanerów ,  kamer wideo i  odpowiedniego wolnego oprogramowania ,  każdy może dziś być archiwistą .
Tokens: 1____ 2_ 3__ 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 #399 from documents/00102378 from sent12

Text  : Mikołaj pisze u nas w komentarzach o prowadzonym przez siebie projekcie Polish Air Force Operations Record Books 1940 -  1947 -  internauci sami wzięli się za archiwizowanie dzienników bojowych polskich sił powietrznych w  Anglii w  czasie Drugiej Wojny Światowej .
Tokens: 1______ 2____ 3 4__ 5 6___________ 7 8__________ 9____ 10____ 11_______ 12____ 13_ 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 [1,1] = Mikołaj
  TruePositive nam [12,20] = Polish Air Force Operations Record Books 1940 - 1947
  TruePositive nam [22,22] = internauci
  TruePositive nam [34,34] = Anglii
  TruePositive nam [37,39] = Drugiej Wojny Światowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #400 from documents/00102378 from sent13

Text  : Warto przeczytać drugi komentarz , w którym Mikołaj pisze więcej o  prowadzeniu takich projektów :
Tokens: 1____ 2_________ 3____ 4________ 5 6 7_____ 8______ 9____ 10____ 11 12_________ 13____ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Mikołaj

(ChunkerEvaluator) Sentence #401 from documents/00102378 from sent14

Text  : “ Takich inicjatyw mogło by być znacznie więcej , ale obok braku funduszy głównym problemem są moim zdaniem przepisy ,  niewielkie zaufanie społeczne i  zwyczaje .  ”
Tokens: 1 2_____ 3________ 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 #402 from documents/00102378 from sent15

Text  : “ Przypuszczam , że przyszłością tego typu projektów naukowych są grupy wolontariuszy koordynowane i  finansowane przez fachowców .
Tokens: 1 2___________ 3 4_ 5___________ 6___ 7___ 8________ 9________ 10 11___ 12___________ 13__________ 14 15_________ 16___ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #403 from documents/00102378 from sent16

Text  : W pewnym sensie jest to model podobny do Wikipedii ,  ale ograniczony do ściśle określonej tematyki oraz tworzony wyłącznie w  oparciu o  materiały źródłowe .  ”
Tokens: 1 2_____ 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] = Wikipedii

2016-10-25 16:05:55,525 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 26 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102380.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102380.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #404 from documents/00102380 from sent1

Text  : Juniorzy Bzury jak na razie zajmują 1 miejsce w grupie "  B  "  Juniora .
Tokens: 1_______ 2____ 3__ 4_ 5____ 6______ 7 8______ 9 10____ 11 12 13 14_____ 15

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Bzury

(ChunkerEvaluator) Sentence #405 from documents/00102380 from sent2

Text  : MKS przegrał tylko na wyjeździe z UKS SMS Łódź ,  na który to mecz Juniorzy pojechali w  7  co było spowodowane chorobami pozostałych zawodników .
Tokens: 1__ 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] = MKS
  TruePositive nam [7,9] = UKS SMS Łódź
  FalsePositive nam [15,15] = Juniorzy

(ChunkerEvaluator) Sentence #406 from documents/00102380 from sent3

Text  : Najważniejszy był mecz z KS " Wifama " Łódź ,  z  którymi to Juniorzy walczą w  każdej klasie rozgrywkowej o  tytuł "  Mistrza Województwa "  .
Tokens: 1____________ 2__ 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 [5,9] = KS " Wifama " Łódź
  TruePositive nam [23,24] = Mistrza Województwa
  FalsePositive nam [14,14] = Juniorzy

(ChunkerEvaluator) Sentence #407 from documents/00102380 from sent4

Text  : Mecz zakończył się zwycięstwem gospodarzy co cieszy bo ostatnio z  "  Wifamą "  podopieczni Grzegorza Pawłowskiego wygrali w  finale Mistrzostw Młodzików ,  gdzie zajęli I  miejsce a  później zostali 4  drużyną w  Polsce co było wielkim osiągnięciem młodych siatkarzy .
Tokens: 1___ 2________ 3__ 4__________ 5_________ 6_ 7_____ 8_ 9_______ 10 11 12____ 13 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 [12,12] = Wifamą
  TruePositive nam [15,16] = Grzegorza Pawłowskiego
  TruePositive nam [20,21] = Mistrzostw Młodzików
  TruePositive nam [33,33] = Polsce

(ChunkerEvaluator) Sentence #408 from documents/00102380 from sent5

Text  : Miejmy nadzieje że drugą rundę Juniorzy przejdą bez porażki i  utrzymają pierwsze miejsce w  tabeli .
Tokens: 1_____ 2_______ 3_ 4____ 5____ 6_______ 7______ 8__ 9______ 10 11_______ 12______ 13_____ 14 15____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #409 from documents/00102380 from sent6

Text  : Wyniki tegorocznych rozgrywek Juniora .
Tokens: 1_____ 2___________ 3________ 4______ 5

Chunks:
  FalsePositive nam [4,4] = Juniora

(ChunkerEvaluator) Sentence #410 from documents/00102380 from sent7

Text  : Drużynę prowadzi Pan Grzegorz Pawłowski .
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4_______ 5________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Grzegorz Pawłowski
  FalsePositive nam [3,3] = Pan

(ChunkerEvaluator) Sentence #411 from documents/00102380 from sent8

Text  : SPK Koluszki - MKS Bzura Ozorków 1 : 3 EKS Skra Bełchatów II -  MKS Bzura Ozorków 1  :  3  SAS VIS 2007 Skierniewice -  MKS Bzura Ozorków 0  :  3  MKS Bzura Ozorków -  KS Warta Działoszyn 3  :  0  Siatkarz Wieluń -  MKS Bzura Ozorków 0  :  3  UKS SMS Łódź -  MKS Bzura Ozorków 3  :  0  MKS Bzura Ozorków -  KS "  Wifama "  Łódź 3  :  2  MKS Bzura Ozorków -  LUMKS "  Kasztelan "  Rozprza 3  :  0  Rozgrywający :  Adrian Bartczak "  Muki "  Piotr Dośpiał "  Piotruś "  Artur Ancerowicz "  Ancer "   Atakujący :   Damian Wdowiak "   Wujo "   Rafał Piasecki "   Ufo "   Przyjmujący :   Mateusz Kowalski "   Lewy "   Jakub Majchrzak "   Laska "   Olaf Pisera "   Olo "   Dominik Gabrysiak "   Kali "   Środkowi :   Mateusz Sobczak "   Ciacho "   Maciej Karolak "   Koras "   Damian Rybak "   Ryba "   .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4__ 5____ 6______ 7 8 9 10_ 11__ 12_______ 13 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_____ 137 138____ 139____ 140 141___ 142 143___ 144____ 145 146__ 147 148___ 149__ 150 151_ 152 153

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = SPK Koluszki
  TruePositive nam [4,6] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [26,28] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [32,34] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [36,38] = KS Warta Działoszyn
  TruePositive nam [45,47] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [51,53] = UKS SMS Łódź
  TruePositive nam [55,57] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [61,63] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [73,75] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [87,88] = Adrian Bartczak
  TruePositive nam [90,90] = Muki
  TruePositive nam [104,105] = Damian Wdowiak
  TruePositive nam [107,107] = Wujo
  TruePositive nam [148,149] = Damian Rybak
  TruePositive nam [151,151] = Ryba
  FalsePositive nam [10,17] = EKS Skra Bełchatów II - MKS Bzura Ozorków
  FalsePositive nam [22,22] = VIS
  FalsePositive nam [24,24] = Skierniewice
  FalsePositive nam [43,43] = Wieluń
  FalsePositive nam [65,67] = KS " Wifama
  FalsePositive nam [69,69] = Łódź
  FalsePositive nam [77,79] = LUMKS " Kasztelan
  FalsePositive nam [81,81] = Rozprza
  FalsePositive nam [92,98] = Piotr Dośpiał " Piotruś " Artur Ancerowicz
  FalsePositive nam [100,102] = Ancer " Atakujący
  FalsePositive nam [109,114] = Rafał Piasecki " Ufo " Przyjmujący
  FalsePositive nam [116,119] = Mateusz Kowalski " Lewy
  FalsePositive nam [121,124] = Jakub Majchrzak " Laska
  FalsePositive nam [126,129] = Olaf Pisera " Olo
  FalsePositive nam [131,136] = Dominik Gabrysiak " Kali " Środkowi
  FalsePositive nam [138,141] = Mateusz Sobczak " Ciacho
  FalsePositive nam [143,146] = Maciej Karolak " Koras
  FalseNegative nam [10,13] = EKS Skra Bełchatów II
  FalseNegative nam [15,17] = MKS Bzura Ozorków
  FalseNegative nam [21,24] = SAS VIS 2007 Skierniewice
  FalseNegative nam [42,43] = Siatkarz Wieluń
  FalseNegative nam [65,69] = KS " Wifama " Łódź
  FalseNegative nam [77,81] = LUMKS " Kasztelan " Rozprza
  FalseNegative nam [92,93] = Piotr Dośpiał
  FalseNegative nam [95,95] = Piotruś
  FalseNegative nam [97,98] = Artur Ancerowicz
  FalseNegative nam [100,100] = Ancer
  FalseNegative nam [109,110] = Rafał Piasecki
  FalseNegative nam [112,112] = Ufo
  FalseNegative nam [116,117] = Mateusz Kowalski
  FalseNegative nam [119,119] = Lewy
  FalseNegative nam [121,122] = Jakub Majchrzak
  FalseNegative nam [124,124] = Laska
  FalseNegative nam [126,127] = Olaf Pisera
  FalseNegative nam [129,129] = Olo
  FalseNegative nam [131,132] = Dominik Gabrysiak
  FalseNegative nam [134,134] = Kali
  FalseNegative nam [138,139] = Mateusz Sobczak
  FalseNegative nam [141,141] = Ciacho
  FalseNegative nam [143,144] = Maciej Karolak
  FalseNegative nam [146,146] = Koras

2016-10-25 16:05:55,661 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 27 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102382.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102382.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #412 from documents/00102382 from sent1

Text  : Bzura Ozorków zremisowała 0 : 0 mecz w Pucharze Polski z  Ekologiem Zduńska Wola w  pierwszym meczu było 4  :  0  dla Ekologa .
Tokens: 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] = Bzura Ozorków
  TruePositive nam [9,10] = Pucharze Polski
  TruePositive nam [12,14] = Ekologiem Zduńska Wola
  TruePositive nam [23,23] = Ekologa

(ChunkerEvaluator) Sentence #413 from documents/00102382 from sent2

Text  : Fortecki - Ciszewski , Suliński , Olejniczak , Borkowski -  Karolak ,  Szpiegowski ,  Chmielecki ,  Ziemniak -  Banasiak ,  Koziak Michał .
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] = Fortecki
  TruePositive nam [3,3] = Ciszewski
  TruePositive nam [5,5] = Suliński
  TruePositive nam [7,7] = Olejniczak
  TruePositive nam [9,9] = Borkowski
  TruePositive nam [11,11] = Karolak
  TruePositive nam [13,13] = Szpiegowski
  TruePositive nam [15,15] = Chmielecki
  TruePositive nam [17,17] = Ziemniak
  TruePositive nam [19,19] = Banasiak
  TruePositive nam [21,22] = Koziak Michał

2016-10-25 16:05:55,681 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 28 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102383.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102383.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #414 from documents/00102383 from sent1

Text  : 19 maja 2006 w Szkole Podstawowej nr 4 z Oddziałami Integracyjnymi w  Ozorkowie odbył się II Międzyszkolny Turniej Bezpieczeństwa w  Ruchu Drogowym -  "  CZTERY RAZY BEZPIECZNIEJ "  2006 .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4 5_____ 6__________ 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] = Ozorkowie
  FalsePositive nam [5,11] = Szkole Podstawowej nr 4 z Oddziałami Integracyjnymi
  FalsePositive nam [16,19] = II Międzyszkolny Turniej Bezpieczeństwa
  FalsePositive nam [21,22] = Ruchu Drogowym
  FalseNegative nam [5,8] = Szkole Podstawowej nr 4
  FalseNegative nam [16,28] = II Międzyszkolny Turniej Bezpieczeństwa w Ruchu Drogowym - " CZTERY RAZY BEZPIECZNIEJ "

(ChunkerEvaluator) Sentence #415 from documents/00102383 from sent2

Text  : Wzięły w nim udział drużyny z zaproszonych szkół podstawowych wraz ze swoimi opiekunami .
Tokens: 1_____ 2 3__ 4_____ 5______ 6 7___________ 8____ 9___________ 10__ 11 12____ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #416 from documents/00102383 from sent3

Text  : Turniej otworzyła dyrektor p . Małgorzata Gawęda , a nad całością sprawował nadzór Jarosław Fajfer .
Tokens: 1______ 2________ 3_______ 4 5 6_________ 7_____ 8 9 10_ 11______ 12_______ 13____ 14______ 15____ 16

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Małgorzata Gawęda
  TruePositive nam [14,15] = Jarosław Fajfer

(ChunkerEvaluator) Sentence #417 from documents/00102383 from sent4

Text  : Etap pierwszy polegał na rozwiązaniu testu dotyczącego wiadomości BRD .
Tokens: 1___ 2_______ 3______ 4_ 5__________ 6____ 7__________ 8_________ 9__ 10

Chunks:
  FalsePositive nam [9,9] = BRD

(ChunkerEvaluator) Sentence #418 from documents/00102383 from sent5

Text  : Etap drugi dotyczył pierwszej pomocy i jazdy wśród znaków drogowych na terenie naszego Miasteczka Ruchu Drogowego .
Tokens: 1___ 2____ 3_______ 4________ 5_____ 6 7____ 8____ 9_____ 10_______ 11 12_____ 13_____ 14________ 15___ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [14,16] = Miasteczka Ruchu Drogowego

(ChunkerEvaluator) Sentence #419 from documents/00102383 from sent6

Text  : Etap trzeci - jazdy sprawnościowej .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4____ 5_____________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #420 from documents/00102383 from sent7

Text  : Turniej wygrała drużyna ze szkoły nr 5 w Ozorkowie pod kierunkiem p  .  Roberta Górzyńskiego ,  II miejsce -  drużyna z  Leśmierza pod opieką p  .  Arkadiusza Wyderkiwicza ,  III miejsce gospodarze pod opieką Jarosława Fajfera i  IV miejsce -  drużyna z  Parzęczewa pod opieką p  .  Ewy Jędrachowicz .
Tokens: 1______ 2______ 3______ 4_ 5_____ 6_ 7 8 9________ 10_ 11________ 12 13 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 [9,9] = Ozorkowie
  TruePositive nam [14,15] = Roberta Górzyńskiego
  TruePositive nam [22,22] = Leśmierza
  TruePositive nam [27,28] = Arkadiusza Wyderkiwicza
  TruePositive nam [35,36] = Jarosława Fajfera
  TruePositive nam [43,43] = Parzęczewa
  TruePositive nam [48,49] = Ewy Jędrachowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #421 from documents/00102383 from sent8

Text  : Każdy uczestnik otrzymał atrakcyjne nagrody i poczęstunek ufundowane przez :  Urząd Miasta w  Ozorkowie ,  Ozorkowskie Przedsiębiorstwo Komunalne ,  Wojewódzki Ośrodek Ruchu Drogowego w  Łodzi ,  Cukiernię "  Piotruś "  -  p  .  Edyty Graczyk i  Masarnię p  .  Józefa Laszkiewicza .
Tokens: 1____ 2________ 3_______ 4_________ 5______ 6 7__________ 8_________ 9____ 10 11___ 12____ 13 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 [11,12] = Urząd Miasta
  TruePositive nam [14,14] = Ozorkowie
  TruePositive nam [16,18] = Ozorkowskie Przedsiębiorstwo Komunalne
  TruePositive nam [20,23] = Wojewódzki Ośrodek Ruchu Drogowego
  TruePositive nam [25,25] = Łodzi
  TruePositive nam [34,35] = Edyty Graczyk
  TruePositive nam [40,41] = Józefa Laszkiewicza
  FalsePositive nam [27,30] = Cukiernię " Piotruś "
  FalsePositive nam [37,37] = Masarnię
  FalseNegative nam [29,29] = Piotruś

(ChunkerEvaluator) Sentence #422 from documents/00102383 from sent9

Text  : Sędziami byli nasi goście : p . Małgorzata Andrzejewska -  Inspektor Oświaty z  Urzędu Miasta w  Ozorkowie ,  sierżant sztabowy Marzanna Boratyńska z  Komendy Powiatowej Policji w  Zgierzu ,  p  .  Jolanta Łuczak (  nadzorująca pierwszą pomoc )  ,  p  .  Jerzy Lewandowski -  Kierownik Oddziału Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego WORD Łódź ,  aspirant Jarosław Kasprowicz z  Jednostki Ratownictwa Państwowej Straży Pożarnej w  Ozorkowie .
Tokens: 1_______ 2___ 3___ 4_____ 5 6 7 8_________ 9___________ 10 11_______ 12_____ 13 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:
  TruePositive nam [8,9] = Małgorzata Andrzejewska
  TruePositive nam [17,17] = Ozorkowie
  TruePositive nam [21,22] = Marzanna Boratyńska
  TruePositive nam [24,26] = Komendy Powiatowej Policji
  TruePositive nam [28,28] = Zgierzu
  TruePositive nam [32,33] = Jolanta Łuczak
  TruePositive nam [42,43] = Jerzy Lewandowski
  TruePositive nam [45,51] = Kierownik Oddziału Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego WORD Łódź
  TruePositive nam [54,55] = Jarosław Kasprowicz
  TruePositive nam [57,61] = Jednostki Ratownictwa Państwowej Straży Pożarnej
  TruePositive nam [63,63] = Ozorkowie
  FalsePositive nam [14,15] = Urzędu Miasta
  FalseNegative nam [11,15] = Inspektor Oświaty z Urzędu Miasta

(ChunkerEvaluator) Sentence #423 from documents/00102383 from sent10

Text  : Fotografie : p . Krystyna Janczyk .
Tokens: 1_________ 2 3 4 5_______ 6______ 7

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Krystyna Janczyk

(ChunkerEvaluator) Sentence #424 from documents/00102383 from sent11

Text  : Pomoc w przygotowaniach : p . Jan Sikora i p  .  Marek Andrzejczak .
Tokens: 1____ 2 3______________ 4 5 6 7__ 8_____ 9 10 11 12___ 13_________ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Jan Sikora
  TruePositive nam [12,13] = Marek Andrzejczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #425 from documents/00102383 from sent12

Text  : Mamy nadzieję na kontynuację w przyszłym roku i większą frekwencję szkół ,  wszak bezpieczeństwo naszych dzieci jest dobrem nas wszystkich !
Tokens: 1___ 2_______ 3_ 4__________ 5 6________ 7___ 8 9______ 10________ 11___ 12 13___ 14____________ 15_____ 16____ 17__ 18____ 19_ 20________ 21

Chunks:

2016-10-25 16:05:55,822 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 29 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102387.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102387.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #426 from documents/00102387 from sent1

Text  : Czytelnikom życzę wszystkiego dobrego w nowym roku i śpieszę dodać ,  że sylwester przebiegał u  mnie w  popkulturowej atmosferze ;  )  Nie chodzi oczywiście o  to ,  że sylwestrowa zabawa miała coś wspólnego ze studiowaniem książek ,  prowadzeniem wykładów ,  pisaniem artykułów czy czymś w  tym stylu .
Tokens: 1__________ 2____ 3__________ 4______ 5 6____ 7___ 8 9______ 10___ 11 12 13_______ 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:
  FalseNegative nam [6,7] = nowym roku
  FalseNegative nam [13,13] = sylwester

(ChunkerEvaluator) Sentence #427 from documents/00102387 from sent2

Text  : Nic bardziej mylnego .
Tokens: 1__ 2_______ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #428 from documents/00102387 from sent3

Text  : Chodzi raczej o to , że wraz ze znajomymi zdarzyło mi się momentami prowadzić ciekawą ,  lekko „  wypaczoną ”  poprzez spożycie alkoholu ,  dyskusję .
Tokens: 1_____ 2_____ 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 #429 from documents/00102387 from sent4

Text  : Oczywiście muszę zaznaczyć , że alkohol nie był spożywany w  ilościach mogących skutkować „  pochorowaniem się ”  bądź powodujących poranną chęć wypicia całej butelki wody mineralnej .
Tokens: 1_________ 2____ 3________ 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 #430 from documents/00102387 from sent5

Text  : Spożywali śmy z umiarem , umiar ten jednak prowadził do ciekawych rozmów ;  )  Ot choćby na temat współczesnych seriali telewizyjnych oraz ich zamierzchłych poprzedników .
Tokens: 1________ 2__ 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 #431 from documents/00102387 from sent6

Text  : Mówiąc konkretniej , wszyscy ( ośmieleni alkoholem ; ) )  z  dużą swobodą przyznawali się do swoich przeszłych fascynacji takimi serialami jak na przykład Crime Story ,  Shaka Zulu czy polskim W  labiryncie .
Tokens: 1_____ 2__________ 3 4______ 5 6________ 7________ 8 9 10 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 [25,26] = Crime Story
  TruePositive nam [28,29] = Shaka Zulu
  FalseNegative nam [32,33] = W labiryncie

(ChunkerEvaluator) Sentence #432 from documents/00102387 from sent7

Text  : Sposoby , w jaki argumentowali swoje racje , były bardzo różne ;  )  -  obrazowali je nuceniem przewodnich motywów muzyki z  danego serialu bądź też prezentowaniem gestów charakterystycznych dla bohaterów danych serii .
Tokens: 1______ 2 3 4___ 5____________ 6____ 7____ 8 9___ 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 #433 from documents/00102387 from sent8

Text  : Praktycznie wszyscy wymienili jakiś stary serial , który uważali za najlepszy .
Tokens: 1__________ 2______ 3________ 4____ 5____ 6_____ 7 8____ 9______ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #434 from documents/00102387 from sent9

Text  : Serial wszechczasów taki , do którego to co leci teraz ,  nie może się nawet równać .
Tokens: 1_____ 2___________ 3___ 4 5_ 6______ 7_ 8_ 9___ 10___ 11 12_ 13__ 14_ 15___ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #435 from documents/00102387 from sent10

Text  : Serial , który jest oznaką dawanych „ złotych czasów ”  .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4___ 5_____ 6_______ 7 8______ 9_____ 10 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #436 from documents/00102387 from sent11

Text  : Czasów , w których właściwie wszystko – muzyka , akcja ,  bohaterowie seriali mieli urok jakiego na próżno jest szukać w  dzisiejszych produkcjach .
Tokens: 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 #437 from documents/00102387 from sent12

Text  : Każdy opowiedział się za jakimś konkretnym serialem , który najbardziej przemawiał do jego wyobraźni .
Tokens: 1____ 2__________ 3__ 4_ 5_____ 6_________ 7_______ 8 9____ 10_________ 11________ 12 13__ 14_______ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #438 from documents/00102387 from sent13

Text  : Głosy zwykle rozkładały się w zależności od płci .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4__ 5 6_________ 7_ 8___ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #439 from documents/00102387 from sent14

Text  : Kobiety optowały za opcją bardziej „ soapy ” – na przykład za serialem W  labiryncie ,  mężczyźni skupiali się na produkcjach sensacyjnych bądź skupionych na akcji .
Tokens: 1______ 2_______ 3_ 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 [14,15] = W labiryncie

(ChunkerEvaluator) Sentence #440 from documents/00102387 from sent15

Text  : Ja na przykład był em gorącym rzecznikiem serialu Crime Story .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4__ 5_ 6______ 7__________ 8______ 9____ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Crime Story

(ChunkerEvaluator) Sentence #441 from documents/00102387 from sent16

Text  : W ciągu kliku dni po sylwestrze przyszła pewna refleksja .
Tokens: 1 2____ 3____ 4__ 5_ 6_________ 7_______ 8____ 9________ 10

Chunks:
  FalseNegative nam [6,6] = sylwestrze

(ChunkerEvaluator) Sentence #442 from documents/00102387 from sent17

Text  : Czy ja rzeczywiście tak bardzo lubił em Crime Story ?
Tokens: 1__ 2_ 3___________ 4__ 5_____ 6____ 7_ 8____ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Crime Story

(ChunkerEvaluator) Sentence #443 from documents/00102387 from sent18

Text  : Albo inaczej – czy jego obrona jako najwybitniejszego przedstawiciela seriali ,  które już dawno odeszły w  siną dal i  nie powrócą ,  opierała się nie tyle na faktycznych wartościach Crime Story ,  ale na moim wyidealizowanym obrazie owego serialu .
Tokens: 1___ 2______ 3 4__ 5___ 6_____ 7___ 8________________ 9______________ 10_____ 11 12___ 13_ 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 [30,31] = Crime Story

(ChunkerEvaluator) Sentence #444 from documents/00102387 from sent19

Text  : Przyciśnięty do muru nie mógł by m tak naprawdę powiedzieć nic na temat fabuły (  pamiętam ją jedynie w  zarysie )  ,  gry aktorskiej ,  walorów estetycznych itp .
Tokens: 1___________ 2_ 3___ 4__ 5___ 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 #445 from documents/00102387 from sent20

Text  : Czy nie jest tak , że w głowach posiadamy obraz wyidealizowanego „  złotego wieku ”  telewizyjnej rozrywki .
Tokens: 1__ 2__ 3___ 4__ 5 6_ 7 8______ 9________ 10___ 11______________ 12 13_____ 14___ 15 16__________ 17______ 18

Chunks:

2016-10-25 16:05:55,977 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 30 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102391.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102391.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #446 from documents/00102391 from sent1

Text  : Samochody Xmods są ciekawą propozycją balansującą na granicy między modelem i  zabawką .
Tokens: 1________ 2____ 3_ 4______ 5_________ 6__________ 7_ 8______ 9_____ 10_____ 11 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Xmods

(ChunkerEvaluator) Sentence #447 from documents/00102391 from sent2

Text  : Oryginalnie pomyślane były raczej jako zabawka z możliwością tuningu .
Tokens: 1__________ 2________ 3___ 4_____ 5___ 6______ 7 8__________ 9______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #448 from documents/00102391 from sent3

Text  : Dzięki atrakcyjnemu wyglądowi , przystępnej cenie , ale przede wszystkim dzięki temu ,  że w  USA trafiły do sieci sklepów Radio Shack ,  zyskały bardzo dużą popularność .
Tokens: 1_____ 2___________ 3________ 4 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 [16,16] = USA
  FalsePositive nam [21,22] = Radio Shack

(ChunkerEvaluator) Sentence #449 from documents/00102391 from sent4

Text  : To spowodowało , że na rynku zaczęło pojawiać się coraz więcej części tuningowych produkowanych przez inne firmy .
Tokens: 1_ 2__________ 3 4_ 5_ 6____ 7______ 8_______ 9__ 10___ 11____ 12____ 13_________ 14___________ 15___ 16__ 17___ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #450 from documents/00102391 from sent5

Text  : Dziś oferta podzespołów do Xmodsów jest tak obszerna , że teoretycznie można przerobić to autko na prawdziwego ścigacza klasy 1  :  24 .
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] = Xmodsów

(ChunkerEvaluator) Sentence #451 from documents/00102391 from sent6

Text  : Xmods sprzedawany jest w postaci gotowej do jazdy .
Tokens: 1____ 2__________ 3___ 4 5______ 6______ 7_ 8____ 9

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Xmods

(ChunkerEvaluator) Sentence #452 from documents/00102391 from sent7

Text  : Do uruchomienia potrzeba czterech akumulatorków AAA do autka oraz baterii 9V do nadajnika .
Tokens: 1_ 2___________ 3_______ 4_______ 5____________ 6__ 7_ 8____ 9___ 10_____ 11 12 13_______ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [6,6] = AAA

(ChunkerEvaluator) Sentence #453 from documents/00102391 from sent8

Text  : Model jest dostarczany ze zdjętymi kołami , karoserią i anteną .
Tokens: 1____ 2___ 3__________ 4_ 5_______ 6_____ 7 8________ 9 10____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #454 from documents/00102391 from sent9

Text  : Wszystkie te elementy wraz z nadajnikiem spakowane są w walizeczkę ,  która wprawdzie prezentuje się bardzo ładnie ,  ale nie jest specjalnie wygodna do przenoszenia zmontowanego auta .
Tokens: 1________ 2_ 3_______ 4___ 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 #455 from documents/00102391 from sent10

Text  : Karoseria Xmodsa wykonana jest z twardego plastiku i ma budowę modularną .
Tokens: 1________ 2_____ 3_______ 4___ 5 6_______ 7_______ 8 9_ 10____ 11_______ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Karoseria Xmodsa
  FalseNegative nam [2,2] = Xmodsa

(ChunkerEvaluator) Sentence #456 from documents/00102391 from sent11

Text  : Elementy takie jak spoilery , zderzaki czy progi są przykręcane i  można je wymieniać na inne .
Tokens: 1_______ 2____ 3__ 4_______ 5 6_______ 7__ 8____ 9_ 10_________ 11 12___ 13 14_______ 15 16__ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #457 from documents/00102391 from sent12

Text  : Do każdej wersji nadwozia można dokupić pakiet stylistyczny , pozwalających na zabawę w  tuning wizualny .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4_______ 5____ 6______ 7_____ 8___________ 9 10___________ 11 12____ 13 14____ 15______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #458 from documents/00102391 from sent13

Text  : Xmods ma niezależne zawieszenie każdego koła i wyposażony jest w  amortyzatory cierne .
Tokens: 1____ 2_ 3_________ 4__________ 5______ 6___ 7 8_________ 9___ 10 11__________ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Xmods

(ChunkerEvaluator) Sentence #459 from documents/00102391 from sent14

Text  : Napęd z ułożonego wzdłużnie silniczka przenoszony jest na tylne koła poprzez dyferencjał .
Tokens: 1____ 2 3________ 4________ 5________ 6__________ 7___ 8_ 9____ 10__ 11_____ 12_________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #460 from documents/00102391 from sent15

Text  : Co ciekawe mimo że samochód ma napęd tylko na tylne koła ,  wyposażony jest w  stalowy wałek napędowy biegnący aż do przednich kół .
Tokens: 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 #461 from documents/00102391 from sent16

Text  : Wałek pozostaje bezużyteczny do momentu zamontowania sprzedawanej oddzielnie konwersji do napędu na cztery koła .
Tokens: 1____ 2________ 3___________ 4_ 5______ 6___________ 7___________ 8_________ 9________ 10 11____ 12 13____ 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #462 from documents/00102391 from sent17

Text  : Sterowanie Xmodsa jest całkowicie proporcjonalne .
Tokens: 1_________ 2_____ 3___ 4_________ 5_____________ 6

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Xmodsa

(ChunkerEvaluator) Sentence #463 from documents/00102391 from sent18

Text  : Model wyposażony jest w bieg wsteczny , którego włączenie wymaga dwukrotnego naciśnięcia cyngla .  -  dobre rozwiązanie ,  którego brakuje nawet niektórym regulatorom przeznaczonym dla modeli skali 1  :  10 .
Tokens: 1____ 2_________ 3___ 4 5___ 6_______ 7 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 #464 from documents/00102391 from sent19

Text  : Aparatura sterująca działa w oparciu o wymienne kwarce , pozwalające wykorzystać 6  kanałów w  paśmie 27 Mhz .
Tokens: 1________ 2________ 3_____ 4 5______ 6 7_______ 8_____ 9 10_________ 11_________ 12 13_____ 14 15____ 16 17_ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #465 from documents/00102391 from sent20

Text  : Nadajnik pistoletowy Xmodsa to bardzo wygodna i przemyślana konstrukcja .
Tokens: 1_______ 2__________ 3_____ 4_ 5_____ 6______ 7 8__________ 9__________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Xmodsa

(ChunkerEvaluator) Sentence #466 from documents/00102391 from sent21

Text  : Za naciśnięciem jednego przycisku można go złożyć w celu bezpiecznego przetransportowania .
Tokens: 1_ 2___________ 3______ 4________ 5____ 6_ 7_____ 8 9___ 10__________ 11_________________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #467 from documents/00102391 from sent22

Text  : Kierownicę można montować z obu stron , co powala na wygodne korzystanie z  nadajnika osobom leworęcznym .
Tokens: 1_________ 2____ 3_______ 4 5__ 6____ 7 8_ 9_____ 10 11_____ 12_________ 13 14_______ 15____ 16_________ 17

Chunks:

2016-10-25 16:05:56,101 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 31 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102396.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00102396.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #468 from documents/00102396 from sent1

Text  : HPI E - Firestorm vs . Traxxas Rustler
Tokens: 1__ 2 3 4________ 5_ 6 7______ 8______

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Traxxas
  TruePositive nam [8,8] = Rustler
  FalsePositive nam [1,4] = HPI E - Firestorm
  FalseNegative nam [1,1] = HPI
  FalseNegative nam [2,4] = E - Firestorm

(ChunkerEvaluator) Sentence #469 from documents/00102396 from sent2

Text  : Trudno w to uwierzyć , ale E - Firestorm to pierwszy w  historii firmy HPI elektryczny stadium truck 2WD .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4_______ 5 6__ 7 8 9________ 10 11______ 12 13______ 14___ 15_ 16_________ 17_____ 18___ 19_ 20

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = E - Firestorm
  TruePositive nam [15,15] = HPI
  FalsePositive nam [19,19] = 2WD

(ChunkerEvaluator) Sentence #470 from documents/00102396 from sent3

Text  : Dostępny jest w dwóch wersjach : z 15 - zwojowym silnikiem Firebolt oraz z  bezszczotkowym silnikiem Flux .
Tokens: 1_______ 2___ 3 4____ 5_______ 6 7 8_ 9 10______ 11_______ 12______ 13__ 14 15____________ 16_______ 17__ 18

Chunks:
  FalsePositive nam [12,12] = Firebolt
  FalsePositive nam [17,17] = Flux

(ChunkerEvaluator) Sentence #471 from documents/00102396 from sent4

Text  : Obydwie wersje sprzedawane są w postaci zestawów gotowych do jazdy (  RTR )  .
Tokens: 1______ 2_____ 3__________ 4_ 5 6______ 7_______ 8_______ 9_ 10___ 11 12_ 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #472 from documents/00102396 from sent5

Text  : Dzięki uprzejmości Irka Dziwisa mieli śmy możliwość przetestować model E  -  Firestorm z  silnikiem Firebolt .
Tokens: 1_____ 2__________ 3___ 4______ 5____ 6__ 7________ 8___________ 9____ 10 11 12_______ 13 14_______ 15______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Irka Dziwisa
  TruePositive nam [10,12] = E - Firestorm
  FalsePositive nam [15,15] = Firebolt

(ChunkerEvaluator) Sentence #473 from documents/00102396 from sent6

Text  : Oczywiście nie mogli śmy uniknąć porównania go z klasycznym reprezentantem gotowych do jazdy stadium trucków ,  czyli modelem Traxxas Rustler ,  również w  wersjach z  silnikiem szczotkowym .
Tokens: 1_________ 2__ 3____ 4__ 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 [19,19] = Traxxas
  TruePositive nam [20,20] = Rustler

(ChunkerEvaluator) Sentence #474 from documents/00102396 from sent7

Text  : Mimo że daty wypuszczenia modeli na rynek dzieli ponad dziesięć lat ,  na pierwszy rzut oka widać spore podobieństwo .
Tokens: 1___ 2_ 3___ 4___________ 5_____ 6_ 7____ 8_____ 9____ 10______ 11_ 12 13 14______ 15__ 16_ 17___ 18___ 19__________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #475 from documents/00102396 from sent8

Text  : Projektanci z HPI oparli się na klasycznej , sprawdzonej konstrukcji elektrycznego trucka 2WD i  nie próbowali wprowadzać na siłę żadnych rewolucyjnych 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

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = HPI

(ChunkerEvaluator) Sentence #476 from documents/00102396 from sent9

Text  : Naszym zdaniem była to bardzo dobra decyzja .
Tokens: 1_____ 2______ 3___ 4_ 5_____ 6____ 7______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #477 from documents/00102396 from sent10

Text  : Najbardziej rzucające się w oczy różnice między modelami to większy rozstaw przednich kół w  modelu HPI oraz inna konstrukcja układu kierowniczego .
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] = HPI

(ChunkerEvaluator) Sentence #478 from documents/00102396 from sent11

Text  : W Rustlerze serwo skrętu ustawione jest wzdłużnie , w Firestormie jest ono montowane poprzecznie ,  podobnie jak w  typowo zawodniczych truckach takich jak Losi XXX -  T  czy Associated T4 .
Tokens: 1 2________ 3____ 4_____ 5________ 6___ 7________ 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] = Rustlerze
  TruePositive nam [10,10] = Firestormie
  TruePositive nam [24,24] = Losi
  FalsePositive nam [25,25] = XXX
  FalsePositive nam [29,30] = Associated T4
  FalseNegative nam [25,27] = XXX - T
  FalseNegative nam [29,29] = Associated
  FalseNegative nam [30,30] = T4

(ChunkerEvaluator) Sentence #479 from documents/00102396 from sent12

Text  : Przy bliższym porównaniu modeli widać jednak jasno , że E  -  Firestorm jest modelem nowszym i  jego twórcy wyposażyli go w  wiele rozwiązań znanych z  topowych modeli klasy stadium truck .
Tokens: 1___ 2_______ 3_________ 4_____ 5____ 6_____ 7____ 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 [12,12] = Firestorm
  FalseNegative nam [10,12] = E - Firestorm

(ChunkerEvaluator) Sentence #480 from documents/00102396 from sent13

Text  : Stalowe półosie typu dogbone użyte przez HPI są znacznie nowocześniejszym rozwiązaniem niż teleskopowe ,  plastikowe półośki Rustlera .
Tokens: 1______ 2______ 3___ 4______ 5____ 6____ 7__ 8_ 9_______ 10______________ 11__________ 12_ 13_________ 14 15________ 16_____ 17______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = HPI
  TruePositive nam [17,17] = Rustlera

(ChunkerEvaluator) Sentence #481 from documents/00102396 from sent14

Text  : Zawieszenie Firestorma jest w pełni regulowane .
Tokens: 1__________ 2_________ 3___ 4 5____ 6_________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Firestorma

(ChunkerEvaluator) Sentence #482 from documents/00102396 from sent15

Text  : Zamiast znanych z Rustlera plastikowych górnych wahaczy ( camber links )  w  Firestormie zastosowano -  zarówno z  przodu jak i  z  tyłu -  ich stalowe ,  regulowane odpowiedniki .
Tokens: 1______ 2______ 3 4_______ 5___________ 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] = Rustlera
  TruePositive nam [13,13] = Firestormie

(ChunkerEvaluator) Sentence #483 from documents/00102396 from sent16

Text  : Dodając do tego gwintowane amortyzatory , Firestorm pod względem możliwości regulacji zawieszenia zostawia Rustlera w  tyle .
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_________ 5___________ 6 7________ 8__ 9_______ 10________ 11_______ 12_________ 13______ 14______ 15 16__ 17

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Firestorm
  TruePositive nam [14,14] = Rustlera

(ChunkerEvaluator) Sentence #484 from documents/00102396 from sent17

Text  : Konstruktorzy z HPI bardzo poważnie potraktowali również temat wytrzymałości .
Tokens: 1____________ 2 3__ 4_____ 5_______ 6___________ 7______ 8____ 9____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = HPI

(ChunkerEvaluator) Sentence #485 from documents/00102396 from sent18

Text  : Wszystkie zębatki w przekładni Firestorma są metalowe , co daje mu przewagę nad Rustlerem ,  którego słabym punktem jest plastikowy idler w  przekładni .
Tokens: 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] = Firestorma
  TruePositive nam [14,14] = Rustlerem

(ChunkerEvaluator) Sentence #486 from documents/00102396 from sent19

Text  : W zakresie dołączonej do zestawu RTR elektroniki i silnika nie ma wyraźnych różnic ,  jedynie w  przypadku Rustlera w  wersji XL -  5  z  12 -  zwojowym silnikiem ,  należy uznać przewagę modelu firmy Traxxas .
Tokens: 1 2_______ 3_________ 4_ 5______ 6__ 7__________ 8 9______ 10_ 11 12_______ 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 [18,18] = Rustlera
  TruePositive nam [35,35] = Traxxas
  FalsePositive nam [21,23] = XL - 5

2016-10-25 16:05:56,235 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 32 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103679.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103679.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #487 from documents/00103679 from sent1

Text  : " Polskie szumowiny won ! "
Tokens: 1 2______ 3________ 4__ 5 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #488 from documents/00103679 from sent2

Text  : Irlandzcy anarchiści z Workers Solidarity Movement usunęli nacjonalistyczny napis wzdłuż kanału w  jednej z  dzielnic Dublina .
Tokens: 1________ 2_________ 3 4______ 5_________ 6_______ 7______ 8_______________ 9____ 10____ 11____ 12 13____ 14 15______ 16_____ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Workers Solidarity Movement
  TruePositive nam [16,16] = Dublina

(ChunkerEvaluator) Sentence #489 from documents/00103679 from sent3

Text  : Napis głosił : " Polskie szumowiny won ! " ,  anarchiści zamienili go na :  "  Rasistowskie szumowiny won !  "  .
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 [5,8] = Polskie szumowiny won !
  FalsePositive nam [17,20] = Rasistowskie szumowiny won !

(ChunkerEvaluator) Sentence #490 from documents/00103679 from sent4

Text  : - Jeśli hasła przepełnione nienawiścią pozostają nietknięte przez dłuższy czas ,  powstaje wrażenie ,  że nikogo to nie rusza ,  że ludzie się z  tym zgadzają .
Tokens: 1 2____ 3____ 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 #491 from documents/00103679 from sent5

Text  : To powoduje , że nacjonaliści i rasiści czują się pewniej ,  a  imigranci zaś czują się izolowani .
Tokens: 1_ 2_______ 3 4_ 5___________ 6 7______ 8____ 9__ 10_____ 11 12 13_______ 14_ 15___ 16_ 17_______ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #492 from documents/00103679 from sent6

Text  : Dlatego wzywamy ludzi do brania spraw w swoje ręce i  zamalowywania tych haseł ,  bądź zmieniania ich znaczenia .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4_ 5_____ 6____ 7 8____ 9___ 10 11___________ 12__ 13___ 14 15__ 16________ 17_ 18_______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #493 from documents/00103679 from sent7

Text  : - mówi jeden z działaczy WSM .
Tokens: 1 2___ 3____ 4 5________ 6__ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = WSM

2016-10-25 16:05:56,281 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 33 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103685.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103685.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #494 from documents/00103685 from sent1

Text  : MAM jest największym projektem Fundacji Nowe Media .
Tokens: 1__ 2___ 3__________ 4________ 5_______ 6___ 7____ 8

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = MAM
  TruePositive nam [5,7] = Fundacji Nowe Media

(ChunkerEvaluator) Sentence #495 from documents/00103685 from sent2

Text  : Jego adresatem jest młodzież szkolna ( gimnazjalna i licealna )  w  wieku 13 -  19 lat oraz uczestnicy wszelkich grup (  także nieformalnych )  i  stowarzyszeń ,  którzy chcą przygotowywać własną gazetę na zasadach obowiązujących w  programie .
Tokens: 1___ 2________ 3___ 4_______ 5______ 6 7__________ 8 9_______ 10 11 12___ 13 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 #496 from documents/00103685 from sent3

Text  : Projekt prowadzony jest w Polsce , na Ukrainie i na Białorusi .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4 5_____ 6 7_ 8_______ 9 10 11_______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polsce
  TruePositive nam [8,8] = Ukrainie
  TruePositive nam [11,11] = Białorusi

(ChunkerEvaluator) Sentence #497 from documents/00103685 from sent4

Text  : Cele Projektu MAM :
Tokens: 1___ 2_______ 3__ 4

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = MAM

(ChunkerEvaluator) Sentence #498 from documents/00103685 from sent5

Text  : Przygotować młodzież do twórczego korzystania z mediów .
Tokens: 1__________ 2_______ 3_ 4________ 5__________ 6 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #499 from documents/00103685 from sent6

Text  : Akcja ma za zadanie edukować zarówno do świadomego i krytycznego odbioru przekazu medialnego jak i  kształcić umiejętności odpowiedzialnego tworzenia mediów .
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 #500 from documents/00103685 from sent7

Text  : Wspierać w realizacji pierwszych projektów medialnych .
Tokens: 1_______ 2 3_________ 4_________ 5________ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #501 from documents/00103685 from sent8

Text  : Udostępnienie narzędzi multimedialnych oraz zasobów edukacyjnych ma pomóc młodym ludziom realizować pasję oraz doskonalić ich warsztat .
Tokens: 1____________ 2_______ 3______________ 4___ 5______ 6___________ 7_ 8____ 9_____ 10_____ 11________ 12___ 13__ 14________ 15_ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #502 from documents/00103685 from sent9

Text  : Podnieść umiejętności społeczne młodzieży poprzez pracę w grupie , komunikację interpersonalną ,  autoprezentację i  tworzenie warunków do włączenia się w  lokalną działalność publiczną .
Tokens: 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 #503 from documents/00103685 from sent10

Text  : Nauczyć postaw przestrzegania standardów etycznych działalności w mediach .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____________ 4_________ 5________ 6___________ 7 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #504 from documents/00103685 from sent11

Text  : Zasady komunikacji medialnej i etyki zawodowej są konsekwentnie prezentowane w  każdym wymiarze projektu -  edukacji wirtualnej i  bezpośredniej ,  wspieraniu działań własnych młodzieży oraz współpracy z  partnerami o  równie wysokich standardach .
Tokens: 1_____ 2__________ 3________ 4 5____ 6________ 7_ 8____________ 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 #505 from documents/00103685 from sent12

Text  : Uczestnicy Młodzieżowej Akcji Multimedialnej mają możliwość bezpłatnego korzystania z :
Tokens: 1_________ 2___________ 3____ 4_____________ 5___ 6________ 7__________ 8__________ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Młodzieżowej Akcji Multimedialnej

(ChunkerEvaluator) Sentence #506 from documents/00103685 from sent13

Text  : Portalu mam.media.pl – umożliwiającego założenie redakcj oraz korzystanie z wirtualnych narzędzi do tworzenia QMAMÓW ,  czyli gazetek szkolnych nowej generacji (  e  -  gazetek )  .
Tokens: 1______ 2___________ 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] = mam.media.pl
  TruePositive nam [14,14] = QMAMÓW

(ChunkerEvaluator) Sentence #507 from documents/00103685 from sent14

Text  : Strona usprawnia też kontakt między redakcjami oraz wymianę doświadczeń .
Tokens: 1_____ 2________ 3__ 4______ 5_____ 6_________ 7___ 8______ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #508 from documents/00103685 from sent15

Text  : Bezpłatnych warsztatów dziennikarskich dla uczniów - łączących zarówno wiedzę teoretyczną i  ćwiczenia praktyczne ,  co daje każdemu możliwośd spróbowania swoich sił jako redaktor gazety .
Tokens: 1__________ 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 #509 from documents/00103685 from sent16

Text  : Młodzież ma okazję poznad zasady rządzące gatunkami dziennikarskimi i zaznajomić się z  rolami poszczególnych członków redakcji .
Tokens: 1_______ 2_ 3_____ 4_____ 5_____ 6_______ 7________ 8______________ 9 10________ 11_ 12 13____ 14____________ 15______ 16______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #510 from documents/00103685 from sent17

Text  : Druga częśd warsztatów zapoznaje młodych ludzi z pracą grupową ,  na przykładzie strony mam .  media .  pl .
Tokens: 1____ 2____ 3_________ 4________ 5______ 6____ 7 8____ 9______ 10 11 12_________ 13____ 14_ 15 16___ 17 18 19

Chunks:
  FalseNegative nam [14,18] = mam . media . pl

(ChunkerEvaluator) Sentence #511 from documents/00103685 from sent18

Text  : Fundacja organizuje również warsztatowe obozy wyjazdowe .
Tokens: 1_______ 2_________ 3______ 4__________ 5____ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #512 from documents/00103685 from sent19

Text  : Bezpłatnych warsztatów z edukacji medialnej dla nauczycieli - mają na celu aktywizację zawodową pedagogów w  dziedzinie nauczania młodzieży za pomocą nowoczesnych technik multimedialnych .
Tokens: 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 #513 from documents/00103685 from sent20

Text  : Przybliżają także tematykę funkcjonowania prawa autorskiego w internecie oraz sposoby korzystania z  otwartych zasobów edukacyjnych .
Tokens: 1__________ 2____ 3_______ 4_____________ 5____ 6__________ 7 8_________ 9___ 10_____ 11_________ 12 13_______ 14_____ 15__________ 16

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = internecie

(ChunkerEvaluator) Sentence #514 from documents/00103685 from sent21

Text  : Drugim etapem szkolenia jest wspólna realizacja zajęd dla młodzieży przez nauczyciela i  animatora z  Fundacji .
Tokens: 1_____ 2_____ 3________ 4___ 5______ 6_________ 7____ 8__ 9________ 10___ 11_________ 12 13_______ 14 15______ 16

Chunks:
  FalsePositive nam [15,15] = Fundacji

2016-10-25 16:05:56,560 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 34 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103691.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103691.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #515 from documents/00103691 from sent1

Text  : Niemiecka Wikipedia nawiązała współpracę z niemieckim Archiwum Federalnym , które udostępniło na stronach Wikimedia Commons ,  na wolnej licencji ,  100 000 zdjęć dokumentujących historię najnowszą tego kraju (  a  przy okazji także krajów sąsiednich )  .
Tokens: 1________ 2________ 3________ 4_________ 5 6_________ 7_______ 8_________ 9 10___ 11_________ 12 13______ 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] = Wikipedia
  TruePositive nam [7,8] = Archiwum Federalnym
  TruePositive nam [14,15] = Wikimedia Commons

(ChunkerEvaluator) Sentence #516 from documents/00103691 from sent2

Text  : Rok temu archiwum udostępniło na własnych stronach kolekcję 113 000 zdjęć (  stanowiącą wycinek wielomilionowych zbiorów )  ,  w  niewielkim formacie i  na zasadzie “  pełne prawa zastrzeżone ”  .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4__________ 5_ 6_______ 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 #517 from documents/00103691 from sent3

Text  : Współpraca z Wikipedią jest kolejnym krokiem w procesie otwierania zbiorów archiwum .
Tokens: 1_________ 2 3________ 4___ 5_______ 6______ 7 8_______ 9_________ 10_____ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = Wikipedią

(ChunkerEvaluator) Sentence #518 from documents/00103691 from sent4

Text  : Warto podkreślić , że w notce prasowej władze archiwum odwołują się nie tylko do jego ustawowej misji ,  ale także do Deklaracji Berlińskiej ,  będącej jednym z  kluczowych dokumentów ruchu Open Access .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4_ 5 6____ 7_______ 8_____ 9_______ 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 [22,23] = Deklaracji Berlińskiej
  TruePositive nam [31,32] = Open Access

(ChunkerEvaluator) Sentence #519 from documents/00103691 from sent5

Text  : Kolekcja Bundesarchiv na Wikimedia Commons powinna być wzorem dla wszelkich projektów archiwizacyjnych .
Tokens: 1_______ 2___________ 3_ 4________ 5______ 6______ 7__ 8_____ 9__ 10_______ 11_______ 12______________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Wikimedia Commons
  FalsePositive nam [1,2] = Kolekcja Bundesarchiv
  FalseNegative nam [2,2] = Bundesarchiv

(ChunkerEvaluator) Sentence #520 from documents/00103691 from sent6

Text  : Zdjęcia są swobodnie dostępne , dla każdego jest podany autor (  którego autorstwo należy uznać wykorzystując zdjęcia )  i  przystępna informacja licencyjna .
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 #521 from documents/00103691 from sent7

Text  : Zdjęcia nie są wprawdzie bardzo duże ( dłuższy bok ma maksimum 800 pikseli )  ,  ale na potrzeby wykorzystania online wystarczą -  archiwum sprzedaje kopie wysokiej rozdzielczości (  w  tym na potrzeby komercyjne )  .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4________ 5_____ 6___ 7 8______ 9__ 10 11______ 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 #522 from documents/00103691 from sent8

Text  : Co najważniejsze , archiwum zasiliło kolekcję publiczną , jaką jest Wikimedia Commons -  zamiast pokazywać zdjęcia jedynie na własnej stronie .
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] = Wikimedia Commons

(ChunkerEvaluator) Sentence #523 from documents/00103691 from sent9

Text  : To także ważny wymiar otwartości kolekcji .
Tokens: 1_ 2____ 3____ 4_____ 5_________ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #524 from documents/00103691 from sent10

Text  : Co najciekawsze , archiwum w niewielkim wycinku prezentuje historię Polski -  z  lat wojennych ,  gdy niemieccy fotografowie dokumentowali nasz kraj pod okupacją .
Tokens: 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] = Polski

(ChunkerEvaluator) Sentence #525 from documents/00103691 from sent11

Text  : Mamy więc sytuację paradoksalną : niemiecka instytucja udostępnia nam w  sposób otwarty materiały dokumentujące ważne momenty w  naszej historii .
Tokens: 1___ 2___ 3_______ 4___________ 5 6________ 7_________ 8_________ 9__ 10 11____ 12_____ 13_______ 14___________ 15___ 16_____ 17 18____ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #526 from documents/00103691 from sent12

Text  : Mało imponująco , w porównaniu , wypada polskie Narodowe Archiwum Cyfrowe ,  w  którym małe zdjęcia są opatrzone gigantycznym znakiem wodnym przesłaniającym detale .
Tokens: 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 [9,11] = Narodowe Archiwum Cyfrowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #527 from documents/00103691 from sent13

Text  : Mam wrażenie , że polskie instytucje pamięci jak na razie udostępniają treści publiczne dość nerwowo .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5______ 6_________ 7______ 8__ 9_ 10___ 11__________ 12____ 13_______ 14__ 15_____ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #528 from documents/00103691 from sent14

Text  : Przykład niemiecki pokazuje , że nie jest konieczne stosowanie półśrodków .
Tokens: 1_______ 2________ 3_______ 4 5_ 6__ 7___ 8________ 9_________ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #529 from documents/00103691 from sent15

Text  : Pytanie więc brzmi , kto u nas zrobi to pierwszy ?
Tokens: 1______ 2___ 3____ 4 5__ 6 7__ 8____ 9_ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #530 from documents/00103691 from sent16

Text  : Narodowe Archiwum Cyfrowe , Stowarzyszenie Karta czy Muzeum Powstania Warszawskiego ?
Tokens: 1_______ 2_______ 3______ 4 5_____________ 6____ 7__ 8_____ 9________ 10___________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Narodowe Archiwum Cyfrowe
  TruePositive nam [5,6] = Stowarzyszenie Karta
  TruePositive nam [8,10] = Muzeum Powstania Warszawskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #531 from documents/00103691 from sent17

Text  : Creative Commons Polska chętnie pomoże w kwestiach prawnych ; jestem pewien ,  że Polscy Wikipedyści są chętni do współpracy .
Tokens: 1_______ 2______ 3_____ 4______ 5_____ 6 7________ 8_______ 9 10____ 11____ 12 13 14____ 15_________ 16 17____ 18 19________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = Creative Commons Polska
  TruePositive nam [15,15] = Wikipedyści

(ChunkerEvaluator) Sentence #532 from documents/00103691 from sent18

Text  : Niemcom zajęło to rok , myślę , że da się ten rekord pobić .
Tokens: 1______ 2_____ 3_ 4__ 5 6____ 7 8_ 9_ 10_ 11_ 12____ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [1,1] = Niemcom

2016-10-25 16:05:56,682 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 35 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103694.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103694.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #533 from documents/00103694 from sent1

Text  : MKS Bzura Ozorków - SMS II PZPS Spała 3 :  0
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4 5__ 6_ 7___ 8____ 9 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [1,3] = MKS Bzura Ozorków
  TruePositive nam [5,8] = SMS II PZPS Spała

(ChunkerEvaluator) Sentence #534 from documents/00103694 from sent2

Text  : Zwycięstwem Bzury zakończył się dzisiejszy mecz z SMS-em Spała .
Tokens: 1__________ 2____ 3________ 4__ 5_________ 6___ 7 8_____ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Bzury
  TruePositive nam [8,9] = SMS-em Spała

(ChunkerEvaluator) Sentence #535 from documents/00103694 from sent3

Text  : Potrzebne były do tego 3 sety wygrane do 22 ,  23 ,  19 .
Tokens: 1________ 2___ 3_ 4___ 5 6___ 7______ 8_ 9_ 10 11 12 13 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #536 from documents/00103694 from sent4

Text  : Bzura : Sadecki , Grabarczyk , Sęk , Domagała ,  Grzelik ,  Wójcik -  D  .  Sobczak (  libero )  oraz Dośpiał ,  Majchrzak ,  M  .  Sobczak
Tokens: 1____ 2 3______ 4 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] = Bzura
  TruePositive nam [3,3] = Sadecki
  TruePositive nam [5,5] = Grabarczyk
  TruePositive nam [7,7] = Sęk
  TruePositive nam [9,9] = Domagała
  TruePositive nam [11,11] = Grzelik
  TruePositive nam [13,13] = Wójcik
  TruePositive nam [15,17] = D . Sobczak
  TruePositive nam [24,24] = Majchrzak
  TruePositive nam [26,28] = M . Sobczak
  FalseNegative nam [22,22] = Dośpiał

(ChunkerEvaluator) Sentence #537 from documents/00103694 from sent5

Text  : Zdobyciem kompletu trzech punktów zakończył się mecz pomiędzy Bzura Ozorków a  SMS II Spała .
Tokens: 1________ 2_______ 3_____ 4______ 5________ 6__ 7___ 8_______ 9____ 10_____ 11 12_ 13 14___ 15

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Bzura Ozorków
  TruePositive nam [12,14] = SMS II Spała

(ChunkerEvaluator) Sentence #538 from documents/00103694 from sent6

Text  : Mecz trwał niespełna 70 minut ale emocji nie brakowało .
Tokens: 1___ 2____ 3________ 4_ 5____ 6__ 7_____ 8__ 9________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #539 from documents/00103694 from sent7

Text  : Początek spotkania był bardzo nie równy w wykonaniu gospodarzy .
Tokens: 1_______ 2________ 3__ 4_____ 5__ 6____ 7 8________ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #540 from documents/00103694 from sent8

Text  : Przydarzały się proste błędy , dzięki czemu goście osiągnęli trzypunktową przewagę .
Tokens: 1__________ 2__ 3_____ 4____ 5 6_____ 7____ 8_____ 9________ 10__________ 11______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #541 from documents/00103694 from sent9

Text  : Końcówka seta należała jednak do Bzury , najpierw doprowadzili do wyrównania po 21 ,  a  set zakończył się przegraną gości do 23 .
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] = Bzury

(ChunkerEvaluator) Sentence #542 from documents/00103694 from sent10

Text  : Drugi set miał podobny przebieg do pierwszego , początkowo lekka przewaga przyjezdnych by w  końcówce ozorkowianie przechylili szale zwycięstwa seta na swoją korzyć .
Tokens: 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:
  FalseNegative nam [16,16] = ozorkowianie

(ChunkerEvaluator) Sentence #543 from documents/00103694 from sent11

Text  : Mięli z pewnością na to wpływ kibice na trybunach ,  którzy przez całe spotkanie głośno dopingowali swoich ulubieńców ,  dodając im tym samym wsparcie i  zagrzewali do walki o  każdy punkt .
Tokens: 1____ 2 3________ 4_ 5_ 6____ 7_____ 8_ 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 #544 from documents/00103694 from sent12

Text  : Bardzo dobrze prezentował się Marcin Sadecki kończąc każdy atak .
Tokens: 1_____ 2_____ 3__________ 4__ 5_____ 6______ 7______ 8____ 9___ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Marcin Sadecki

(ChunkerEvaluator) Sentence #545 from documents/00103694 from sent13

Text  : Swój udział miał również Daniel Sęk , który kapitalnie bronił w  końcówkach setów .
Tokens: 1___ 2_____ 3___ 4______ 5_____ 6__ 7 8____ 9_________ 10____ 11 12________ 13___ 14

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Daniel Sęk

(ChunkerEvaluator) Sentence #546 from documents/00103694 from sent14

Text  : Trzecia odsłona miała zupełnie inny przebieg niż poprzednie .
Tokens: 1______ 2______ 3____ 4_______ 5___ 6_______ 7__ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #547 from documents/00103694 from sent15

Text  : Od samego początku kilku punktowa przewagę uzyskali gospodarze i nie oddali jej do końca spotkania .
Tokens: 1_ 2_____ 3_______ 4____ 5_______ 6_______ 7_______ 8_________ 9 10_ 11____ 12_ 13 14___ 15_______ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #548 from documents/00103694 from sent16

Text  : Przewaga była na tyle wysoka , że trener Grzegorz Pawłowski dokonał prawie całkowitej zmiany w  podstawowej szóstki i  tak na rozegraniu za Rafała Grabarczyka wszedł Piotr Dośpiał ,  na pozycję atakującego za Marcina Sadeckiego wystąpił Jakub Majchrzak ,  zaś na środku za Kamila Wójcika do końca spotkania zagrał Mateusz Sobczak .
Tokens: 1_______ 2___ 3_ 4___ 5_____ 6 7_ 8_____ 9_______ 10_______ 11_____ 12____ 13________ 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 [9,10] = Grzegorz Pawłowski
  TruePositive nam [23,24] = Rafała Grabarczyka
  TruePositive nam [26,27] = Piotr Dośpiał
  TruePositive nam [33,34] = Marcina Sadeckiego
  TruePositive nam [36,37] = Jakub Majchrzak
  TruePositive nam [43,44] = Kamila Wójcika
  TruePositive nam [49,50] = Mateusz Sobczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #549 from documents/00103694 from sent17

Text  : W obronie niesamowicie radził sobie Daniel Sęk , podbijając wiele ważnych piłek .
Tokens: 1 2______ 3___________ 4_____ 5____ 6_____ 7__ 8 9_________ 10___ 11_____ 12___ 13

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Daniel Sęk

(ChunkerEvaluator) Sentence #550 from documents/00103694 from sent18

Text  : Set zakończył się do 19 .
Tokens: 1__ 2________ 3__ 4_ 5_ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #551 from documents/00103694 from sent19

Text  : Kolejne spotkanie już za dwa tygodnie .
Tokens: 1______ 2________ 3__ 4_ 5__ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #552 from documents/00103694 from sent20

Text  : Tym razem do hali w Ozorkowie zawita Rosiek Syców .
Tokens: 1__ 2____ 3_ 4___ 5 6________ 7_____ 8_____ 9____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Ozorkowie
  TruePositive nam [8,9] = Rosiek Syców

2016-10-25 16:05:56,794 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 36 from 35: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103699.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00103699.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #553 from documents/00103699 from sent1

Text  : Kamil Kacprzak przenosi się do Kędzierzyna - Koźla
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4__ 5_ 6__________ 7 8____

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Kamil Kacprzak
  FalsePositive nam [6,6] = Kędzierzyna
  FalsePositive nam [8,8] = Koźla
  FalseNegative nam [6,8] = Kędzierzyna - Koźla

(ChunkerEvaluator) Sentence #554 from documents/00103699 from sent2

Text  : Kamil Kacprzak po dwóch sezonach gry w Bydgoszczy zmienia barwy klubowe i  przenosi się do Kędzierzyna -  Koźla .
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] = Kamil Kacprzak
  TruePositive nam [8,8] = Bydgoszczy
  FalsePositive nam [16,16] = Kędzierzyna
  FalsePositive nam [18,18] = Koźla
  FalseNegative nam [16,18] = Kędzierzyna - Koźla

(ChunkerEvaluator) Sentence #555 from documents/00103699 from sent3

Text  : Wychowanek Bzury Ozorków , w ubiegłym sezonie był szóstkowym graczem .
Tokens: 1_________ 2____ 3______ 4 5 6_______ 7______ 8__ 9_________ 10_____ 11

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Bzury Ozorków

(ChunkerEvaluator) Sentence #556 from documents/00103699 from sent4

Text  : W meczu z Jadarem doznał kontuzji i od tego momentu Delecta wpadła w  "  dołek "  .
Tokens: 1 2____ 3 4______ 5_____ 6_______ 7 8_ 9___ 10_____ 11_____ 12____ 13 14 15___ 16 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Jadarem
  TruePositive nam [11,11] = Delecta

(ChunkerEvaluator) Sentence #557 from documents/00103699 from sent5

Text  : Dodatkowo walkower dla AZS Politechnika Warszawa za mecz z Resovią spowodował ,  że bydgoszczanie zajęli 10 .  miejsce w  tabeli .
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] = AZS Politechnika Warszawa
  TruePositive nam [10,10] = Resovią
  FalseNegative nam [14,14] = bydgoszczanie

(ChunkerEvaluator) Sentence #558 from documents/00103699 from sent6

Text  : W play out nie sprostali rywalowi ze stolicy , a  Kacprzak nie odzyskał już formy .
Tokens: 1 2___ 3__ 4__ 5________ 6_______ 7_ 8______ 9 10 11______ 12_ 13______ 14_ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,11] = Kacprzak

(ChunkerEvaluator) Sentence #559 from documents/00103699 from sent7

Text  : Klub , który rok temu wykupił jego kartę zawodniczą początkowo był zainteresowany jego pozostaniem w  I  -  ligowym składzie ,  a  przynajmniej tak wynikało z  informacji ,  które docierały do mediów .
Tokens: 1___ 2 3____ 4__ 5___ 6______ 7___ 8____ 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 #560 from documents/00103699 from sent8

Text  : Zawodnik rozmowy prowadził jednak przez swojego menadżera , szukał innych możliwości i  w  efekcie odchodzi z  Bydgoszczy .
Tokens: 1_______ 2______ 3________ 4_____ 5____ 6______ 7________ 8 9_____ 10____ 11________ 12 13 14_____ 15______ 16 17________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = Bydgoszczy

(ChunkerEvaluator) Sentence #561 from documents/00103699 from sent9

Text  : - Dali śmy mu tak naprawdę wolną rękę - wyjaśnia Marek Kaźmierczak ,  dyrektor klubu .
Tokens: 1 2___ 3__ 4_ 5__ 6_______ 7____ 8___ 9 10______ 11___ 12_________ 13 14______ 15___ 16

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Marek Kaźmierczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #562 from documents/00103699 from sent10

Text  : - Mamy w tej chwili 11 zawodników , nie musimy się spieszyć ,  jesteśmy też w  komfortowej sytuacji ,  bo to siatkarze sami zgłaszają się ,  że chcą u  nas grać .
Tokens: 1 2___ 3 4__ 5_____ 6_ 7_________ 8 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 #563 from documents/00103699 from sent11

Text  : Na razie też nie zajmujemy się sprawą ewentualnego " wskoczenia "  w  miejsce Jadaru Radom czy Płomienia Sosnowiec do PlusLigi ,  bo te dwa kluby mają sporo czasu i  z  pewnością będą go jeszcze przeciągać .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4__ 5________ 6__ 7_____ 8___________ 9 10________ 11 12 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 [14,15] = Jadaru Radom
  TruePositive nam [17,18] = Płomienia Sosnowiec
  TruePositive nam [20,20] = PlusLigi

======================================================================================
# Exact match evaluation -- annotation span and types evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &     483 &     109 &      92 &    81.59% &  84.00% &  82.78% \\
\hline
        *TOTAL*                        &     483 &     109 &      92 &    81.59% &  84.00% &  82.78% \\


======================================================================================
# Annotation span evaluation (annotation types are ignored)
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        *TOTAL*                        &     483 &     109 &      92 &    81.59% &  84.00% &  82.78% \\


======================================================================================
# MUC match evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &     COR &     ACT &     POS & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &    1028 &     156 &     117 &    86.82% &  89.78% &  88.28% \\
\hline
        *TOTAL*                        &    1028 &     156 &     117 &    86.82% &  89.78% &  88.28% \\


====================================================
Processing time
====================================================
1) Model loading        : --h --m 00s (59741062ns) 
2) Data reading         : --h --m 00s (219951381ns) 
3) Feature generation   : --h --m 02s (2964034765ns) 
4) Chunking             : --h --m 01s (1669164108ns) 
5) Evaluation           : --h --m 01s (1891065636ns) (not in total time)
----------------------------------------------------
## Total time             --h --m 04s (4912891316ns)
----------------------------------------------------
Tokens           :    10746
Text kB          :       65.48
Tokens  / second :     2187.31
Text kB / second :       13.33
----------------------------------------------------
