(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 16:11:31,155 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101522.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101522.ini
2016-10-25 16:11:31,477 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101524.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101524.ini
2016-10-25 16:11:31,612 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101525.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101525.ini
2016-10-25 16:11:31,730 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101526.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101526.ini
2016-10-25 16:11:31,811 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101528.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101528.ini
2016-10-25 16:11:31,888 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101530.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101530.ini
2016-10-25 16:11:31,945 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101578.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101578.ini
2016-10-25 16:11:32,009 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101580.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101580.ini
2016-10-25 16:11:32,091 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101581.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101581.ini
2016-10-25 16:11:32,164 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101586.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101586.ini
2016-10-25 16:11:32,228 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101587.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101587.ini
2016-10-25 16:11:32,284 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101593.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101593.ini
2016-10-25 16:11:32,327 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101638.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101638.ini
2016-10-25 16:11:32,403 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101640.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101640.ini
2016-10-25 16:11:32,474 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101644.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101644.ini
2016-10-25 16:11:32,534 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101645.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101645.ini
2016-10-25 16:11:32,588 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101657.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101657.ini
2016-10-25 16:11:32,652 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101659.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101659.ini
2016-10-25 16:11:32,705 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101660.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101660.ini
2016-10-25 16:11:32,760 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101664.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101664.ini
2016-10-25 16:11:32,827 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101666.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101666.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 16:11:32,936 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 2 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101522.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101522.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #1 from documents/00101522 from sent1

Text  : Natomiast aby edukacja zawodowa była rzeczywiście skuteczna i nowoczesna ,  potrzeba ,  jak niektórzy tu z  państwa sceptycznie mówili ,  bardzo dużo czasu ,  to jest proces długofalowy .
Tokens: 1________ 2__ 3_______ 4_______ 5___ 6___________ 7________ 8 9_________ 10 11______ 12 13_ 14_______ 15 16 17_____ 18_________ 19____ 20 21____ 22__ 23___ 24 25 26__ 27____ 28_________ 29

Chunks:
  FalseNegative action [3,3] = edukacja
  FalseNegative keyword [3,4] = edukacja zawodowa
  FalseNegative wsd_zawodowy [4,4] = zawodowa
  FalseNegative i_state [11,11] = potrzeba
  FalseNegative reporting [19,19] = mówili
  FalseNegative wsd_mówić [19,19] = mówili
  FalseNegative wsd_czas [23,23] = czasu
  FalseNegative action [27,27] = proces

(ChunkerEvaluator) Sentence #2 from documents/00101522 from sent2

Text  : Powiem tak , podzielam w pełni opinię , że kształcenie ogólne we wszystkich szkołach kończących się maturą powinno być jednakowe ,  jeśli chodzi o  standardy ,  i  w  sensie przedmiotów rozszerzonych ,  i  uczenia rozumowania ,  właśnie pewnej elastyczności myślenia ,  itd .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4________ 5 6____ 7_____ 8 9_ 10_________ 11____ 12 13________ 14______ 15________ 16_ 17____ 18_____ 19_ 20_______ 21 22___ 23____ 24 25_______ 26 27 28 29____ 30_________ 31___________ 32 33 34_____ 35_________ 36 37_____ 38____ 39___________ 40______ 41 42_ 43

Chunks:
  FalseNegative action [1,1] = Powiem
  FalseNegative wsd_powiedzieć [1,1] = Powiem
  FalseNegative anafora_verb_null [1,1] = Powiem
  FalseNegative action [4,4] = podzielam
  FalseNegative anafora_verb_null [4,4] = podzielam
  FalseNegative action [7,7] = opinię
  FalseNegative action [10,10] = kształcenie
  FalseNegative wsd_szkoła [14,14] = szkołach
  FalseNegative action [15,15] = kończących
  FalseNegative keyword [17,17] = maturą
  FalseNegative action [17,17] = maturą
  FalseNegative i_state [18,18] = powinno
  FalseNegative wsd_chodzić [23,23] = chodzi
  FalseNegative state [23,23] = chodzi
  FalseNegative keyword [30,31] = przedmiotów rozszerzonych
  FalseNegative action [34,34] = uczenia
  FalseNegative action [35,35] = rozumowania
  FalseNegative wsd_pewny [38,38] = pewnej
  FalseNegative action [40,40] = myślenia

(ChunkerEvaluator) Sentence #3 from documents/00101522 from sent3

Text  : To jest nam szalenie potrzebne , jeśli chodzi o takie kompetencje na rynku pracy ,  bo ważne jest nie tylko kształcenie zawodowe ,  ale możliwość podjęcia studiów ,  itd .
Tokens: 1_ 2___ 3__ 4_______ 5________ 6 7____ 8_____ 9 10___ 11_________ 12 13___ 14___ 15 16 17___ 18__ 19_ 20___ 21_________ 22______ 23 24_ 25_______ 26______ 27_____ 28 29_ 30

Chunks:
  FalseNegative wsd_chodzić [8,8] = chodzi
  FalseNegative state [8,8] = chodzi
  FalseNegative keyword [13,14] = rynku pracy
  FalseNegative action [14,14] = pracy
  FalseNegative wsd_ważny [17,17] = ważne
  FalseNegative action [21,21] = kształcenie
  FalseNegative keyword [21,22] = kształcenie zawodowe
  FalseNegative wsd_zawodowy [22,22] = zawodowe
  FalseNegative i_state [25,25] = możliwość
  FalseNegative aspectual [26,26] = podjęcia
  FalseNegative action [27,27] = studiów
  FalseNegative keyword [27,27] = studiów

(ChunkerEvaluator) Sentence #4 from documents/00101522 from sent4

Text  : I przygotowany przez nas projekt zmian , ta korekta podstawy programowej kształcenia ogólnego już to uwzględnia ,  że we wszystkich szkołach kończących się maturą tak właśnie ma być ,  o  czym pan poseł był uprzejmy mówić ,  że warto ,  żeby tak było .
Tokens: 1 2___________ 3____ 4__ 5______ 6____ 7 8_ 9______ 10______ 11_________ 12_________ 13______ 14_ 15 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:
  FalseNegative action [2,2] = przygotowany
  FalseNegative action [6,6] = zmian
  FalseNegative wsd_zmiana [6,6] = zmian
  FalseNegative action [9,9] = korekta
  FalseNegative keyword [10,13] = podstawy programowej kształcenia ogólnego
  FalseNegative action [12,12] = kształcenia
  FalseNegative action [16,16] = uwzględnia
  FalseNegative wsd_szkoła [21,21] = szkołach
  FalseNegative action [22,22] = kończących
  FalseNegative action [24,24] = maturą
  FalseNegative i_state [27,27] = ma
  FalseNegative wsd_pan [32,32] = pan
  FalseNegative action [36,36] = mówić
  FalseNegative wsd_mówić [36,36] = mówić
  FalseNegative i_state [39,39] = warto

(ChunkerEvaluator) Sentence #5 from documents/00101522 from sent5

Text  : Kiedy na samym początku swojej pracy mówiła m , że przygotuję projekt podstawy programowej kształcenia ogólnego od przedszkola do matury i  że daję sobie na to pół roku i  że to będzie zrobione ,  to wszyscy mówili ,  że to jest niemożliwe ,  że to się nie da .
Tokens: 1____ 2_ 3____ 4_______ 5_____ 6____ 7_____ 8 9 10 11________ 12_____ 13______ 14_________ 15_________ 16______ 17 18_________ 19 20____ 21 22 23__ 24___ 25 26 27_ 28__ 29 30 31 32____ 33______ 34 35 36_____ 37____ 38 39 40 41__ 42________ 43 44 45 46_ 47_ 48 49

Chunks:
  FalseNegative action [6,6] = pracy
  FalseNegative wsd_mówić [7,7] = mówiła
  FalseNegative reporting [7,7] = mówiła
  FalseNegative anafora_verb_null [7,7] = mówiła
  FalseNegative wsd_m [8,8] = m
  FalseNegative anafora_verb_null [11,11] = przygotuję
  FalseNegative action [11,11] = przygotuję
  FalseNegative action [15,15] = kształcenia
  FalseNegative keyword [18,18] = przedszkola
  FalseNegative action [20,20] = matury
  FalseNegative action [23,23] = daję
  FalseNegative anafora_verb_null [23,23] = daję
  FalseNegative t3_duration [27,28] = pół roku
  FalseNegative plimex_duration [27,28] = pół roku
  FalseNegative action [33,33] = zrobione
  FalseNegative wsd_mówić [37,37] = mówili
  FalseNegative reporting [37,37] = mówili
  FalseNegative wsd_dać [48,48] = da
  FalseNegative action [48,48] = da

(ChunkerEvaluator) Sentence #6 from documents/00101522 from sent6

Text  : Zresztą również mam wcześniejsze doświadczenie z pracy w różnych zespołach piszących podstawy programowe i  wiem ,  że to było trudne ,  ale zawzięła m  się i  zrobiła m  ten projekt w  pół roku .
Tokens: 1______ 2______ 3__ 4___________ 5____________ 6 7____ 8 9______ 10_______ 11_______ 12______ 13________ 14 15__ 16 17 18 19__ 20____ 21 22_ 23______ 24 25_ 26 27_____ 28 29_ 30_____ 31 32_ 33__ 34

Chunks:
  FalseNegative state [3,3] = mam
  FalseNegative anafora_verb_null [3,3] = mam
  FalseNegative action [7,7] = pracy
  FalseNegative wsd_zespół [10,10] = zespołach
  FalseNegative wsd_pisać [11,11] = piszących
  FalseNegative action [11,11] = piszących
  FalseNegative state [15,15] = wiem
  FalseNegative anafora_verb_null [15,15] = wiem
  FalseNegative action [23,23] = zawzięła
  FalseNegative anafora_verb_null [23,23] = zawzięła
  FalseNegative wsd_m [24,24] = m
  FalseNegative anafora_verb_null [27,27] = zrobiła
  FalseNegative action [27,27] = zrobiła
  FalseNegative wsd_m [28,28] = m
  FalseNegative t3_duration [32,33] = pół roku
  FalseNegative plimex_duration [32,33] = pół roku

(ChunkerEvaluator) Sentence #7 from documents/00101522 from sent7

Text  : On jest .
Tokens: 1_ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #8 from documents/00101522 from sent8

Text  : I to samo powiedziała m na początku , że jeśli chodzi o  kształcenie zawodowe ,  moja wiedza i  doświadczenie –  które ,  myślę ,  jednak mam z  organizacji i  takiej dobrej promocji kształcenia zawodowego ,  które miała m  w  mieście Gdańsku –  mi mówią ,  że niestety w  pół roku to się nie da .
Tokens: 1 2_ 3___ 4__________ 5 6_ 7_______ 8 9_ 10___ 11____ 12 13_________ 14______ 15 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 [41,41] = Gdańsku

(ChunkerEvaluator) Sentence #9 from documents/00101522 from sent9

Text  : Powiedziała m sobie tak : daję sobie dwa lata ,  żeby powstał dobry projekt zmian ,  właśnie całościowy projekt pewnej wizji organizacyjno -  programowej .
Tokens: 1__________ 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 #10 from documents/00101522 from sent10

Text  : Proszę państwa , kiedy pytają państwo o harmonogram , to właśnie to chciała m  powtórzyć ,  że tak jak sobie dała m  pół roku na podstawę programową kształcenia ogólnego ,  tak dała m  sobie dwa lata na zamknięcie projektu kształcenia zawodowego .
Tokens: 1_____ 2______ 3 4____ 5_____ 6______ 7 8__________ 9 10 11_____ 12 13_____ 14 15_______ 16 17 18_ 19_ 20___ 21__ 22 23_ 24__ 25 26______ 27________ 28_________ 29______ 30 31_ 32__ 33 34___ 35_ 36__ 37 38________ 39______ 40_________ 41________ 42

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #11 from documents/00101522 from sent11

Text  : Mam nadzieję , że pewne konkrety – właśnie w efekcie prac zespołów eksperckich –  będą już być może gotowe nawet przed końcem 2009 r  .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5____ 6_______ 7 8______ 9 10_____ 11__ 12______ 13_________ 14 15__ 16_ 17_ 18__ 19____ 20___ 21___ 22____ 23__ 24 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #12 from documents/00101522 from sent12

Text  : Na pewno nastąpi to w 2010 r . , żeby śmy mieli jeszcze czas .
Tokens: 1_ 2____ 3______ 4_ 5 6___ 7 8 9 10__ 11_ 12___ 13_____ 14__ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #13 from documents/00101522 from sent13

Text  : Znowu jest tak , jak z podstawą programową kształcenia ogólnego .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4 5__ 6 7_______ 8_________ 9__________ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #14 from documents/00101522 from sent14

Text  : Jest zakończony projekt i mamy rok na przygotowanie dyrektorów szkół ,  nauczycieli na zaznajomienie się z  tym wszystkim ,  na wdrażanie nowych rozwiązań .
Tokens: 1___ 2_________ 3______ 4 5___ 6__ 7_ 8____________ 9_________ 10___ 11 12_________ 13 14___________ 15_ 16 17_ 18_______ 19 20 21_______ 22____ 23_______ 24

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #15 from documents/00101522 from sent15

Text  : W szczególności będą również szkolenia związane z doradztwem zawodowym w  gimnazjach .
Tokens: 1 2____________ 3___ 4______ 5________ 6_______ 7 8_________ 9________ 10 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #16 from documents/00101522 from sent16

Text  : To chcemy zrobić w ciągu najbliższego roku .
Tokens: 1_ 2_____ 3_____ 4 5____ 6___________ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #17 from documents/00101522 from sent17

Text  : Jak zakończymy po dwóch latach pracy projekt dotyczący kształcenia zawodowego ,  znowu potrzeba będzie trochę czasu .
Tokens: 1__ 2_________ 3_ 4____ 5_____ 6____ 7______ 8________ 9__________ 10________ 11 12___ 13______ 14____ 15____ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #18 from documents/00101522 from sent18

Text  : Mam nadzieję , że może uda się to zrobić szybciej ,  ale i  potrzeba będzie trochę czasu ,  właśnie na zaznajomienie z  tym szkół ,  na wdrożenie pewnych zmian .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5___ 6__ 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 16:11:33,414 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 3 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101524.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101524.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #19 from documents/00101524 from sent1

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #20 from documents/00101524 from sent2

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #21 from documents/00101524 from sent3

Text  : Trybunał Konstytucyjny wyrokiem z 9 września 2004 r . stwierdził m  .  in .  ,  że jedną z  podstawowych przesłanek wypełnienia ustawowo określonej misji przez media publiczne są właściwe zasady ich funkcjonowania .
Tokens: 1_______ 2____________ 3_______ 4 5 6_______ 7___ 8 9 10________ 11 12 13 14 15 16 17___ 18 19__________ 20________ 21_________ 22______ 23________ 24___ 25___ 26___ 27_______ 28 29______ 30____ 31_ 32____________ 33

Chunks:
  TruePositive nam [1,2] = Trybunał Konstytucyjny

(ChunkerEvaluator) Sentence #22 from documents/00101524 from sent4

Text  : Tymczasem spółki publicznej radiofonii i telewizji otrzymują coraz mniejsze środki finansowe ,  co zdecydowanie pogarsza sytuację finansowo -  ekonomiczną nadawców publicznych ,  a  szczególnie 18 spółek radiofonii publicznej .
Tokens: 1________ 2_____ 3_________ 4_________ 5 6________ 7________ 8____ 9_______ 10____ 11_______ 12 13 14__________ 15______ 16______ 17_______ 18 19_________ 20______ 21_________ 22 23 24_________ 25 26____ 27________ 28________ 29

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #23 from documents/00101524 from sent5

Text  : W spółkach tych następują obecnie drastyczne cięcia budżetowe , ze zwolnieniami pracowników włącznie .
Tokens: 1 2_______ 3___ 4________ 5______ 6_________ 7_____ 8________ 9 10 11__________ 12_________ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #24 from documents/00101524 from sent6

Text  : Załamanie poziomu inkasowanych wpływów abonamentowych nastąpiło w 2008 r .  po zapowiedziach rządu ustawowego zwolnienia od opłat abonamentowych dużej grupy społecznej oraz całkowitego zniesienia opłat abonamentowych .
Tokens: 1________ 2______ 3___________ 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 #25 from documents/00101524 from sent7

Text  : Czy w związku z tym rząd koalicyjny PO – PSL czuje się odpowiedzialny (  Dzwonek )  za pogrążenie finansowe spółek publicznej radiofonii i  telewizji ?
Tokens: 1__ 2 3______ 4 5__ 6___ 7_________ 8_ 9 10_ 11___ 12_ 13____________ 14 15_____ 16 17 18________ 19_______ 20____ 21________ 22________ 23 24_______ 25

Chunks:
  FalsePositive nam [8,10] = PO – PSL
  FalseNegative nam [8,8] = PO
  FalseNegative nam [10,10] = PSL

(ChunkerEvaluator) Sentence #26 from documents/00101524 from sent8

Text  : Czy rząd w obecnej sytuacji widzi możliwość naprawienia swoich nieodpowiedzialnych działań ,  które doprowadziły do zapaści finansowej mediów publicznych ?
Tokens: 1__ 2___ 3 4______ 5_______ 6____ 7________ 8__________ 9_____ 10_________________ 11_____ 12 13___ 14__________ 15 16_____ 17________ 18____ 19_________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #27 from documents/00101524 from sent9

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #28 from documents/00101524 from sent10

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #29 from documents/00101524 from sent11

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #30 from documents/00101524 from sent12

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #31 from documents/00101524 from sent13

Text  : Pani posłanka Gabriela Masłowska , Prawo i Sprawiedliwość .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4________ 5 6____ 7 8_____________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Gabriela Masłowska
  TruePositive nam [6,8] = Prawo i Sprawiedliwość

(ChunkerEvaluator) Sentence #32 from documents/00101524 from sent14

Text  : Poseł Gabriela Masłowska :
Tokens: 1____ 2_______ 3________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Gabriela Masłowska

(ChunkerEvaluator) Sentence #33 from documents/00101524 from sent15

Text  : Dziękuję , panie marszałku .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #34 from documents/00101524 from sent16

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #35 from documents/00101524 from sent17

Text  : Mam pytanie dotyczące zdarzenia , które miało miejsce przy okazji festiwalu w  Sopocie w  sierpniu br .  Otóż kabaret ,  Grupa Rafała Kmity –  Teleturniej Zawsze Dziewica ,  Kabareton Sopot Top Trendy 2009 był transmitowany przez Polsat .
Tokens: 1__ 2______ 3________ 4________ 5 6____ 7____ 8______ 9___ 10____ 11_______ 12 13_____ 14 15______ 16 17 18__ 19_____ 20 21___ 22____ 23___ 24 25_________ 26____ 27______ 28 29_______ 30___ 31_ 32____ 33__ 34_ 35___________ 36___ 37____ 38

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Sopocie
  TruePositive nam [21,23] = Grupa Rafała Kmity
  TruePositive nam [25,27] = Teleturniej Zawsze Dziewica
  TruePositive nam [29,32] = Kabareton Sopot Top Trendy
  TruePositive nam [37,37] = Polsat

(ChunkerEvaluator) Sentence #36 from documents/00101524 from sent18

Text  : Sama nazwa , a także treść tego programu uraża uczucia religijne Polaków i  jest skutkiem tego ,  że Krajowa Rada Radiofonii i  Telewizji nie reaguje w  dostatecznym stopniu na wszelkie przejawy i  formy agresji kierowanej pod adresem nadawcy ,  którym jest Radio Maryja ,  i  samego założyciela ojca dyrektora Tadeusza Rydzyka .
Tokens: 1___ 2____ 3 4 5____ 6____ 7___ 8_______ 9____ 10_____ 11_______ 12_____ 13 14__ 15______ 16__ 17 18 19_____ 20__ 21________ 22 23_______ 24_ 25_____ 26 27__________ 28_____ 29 30______ 31______ 32 33___ 34_____ 35________ 36_ 37_____ 38_____ 39 40____ 41__ 42___ 43____ 44 45 46____ 47_________ 48__ 49_______ 50______ 51_____ 52

Chunks:
  TruePositive nam [12,12] = Polaków
  TruePositive nam [19,23] = Krajowa Rada Radiofonii i Telewizji
  TruePositive nam [42,43] = Radio Maryja
  TruePositive nam [50,51] = Tadeusza Rydzyka

(ChunkerEvaluator) Sentence #37 from documents/00101524 from sent19

Text  : W związku z tym ( Dzwonek ) mam pytanie :  Czy wobec zaistniałej sytuacji Krajowa Rada Radiofonii i  Telewizji może zainteresować się tym programem i  podjąć kroki prawne ,  jeśli chodzi o  ten kabaret ,  by wyegzekwować odpowiedzialność za obrażanie moich i  wielu tysięcy katolików uczuć religijnych ?
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6______ 7 8__ 9______ 10 11_ 12___ 13_________ 14______ 15_____ 16__ 17________ 18 19_______ 20__ 21___________ 22_ 23_ 24_______ 25 26____ 27___ 28____ 29 30___ 31____ 32 33_ 34_____ 35 36 37__________ 38______________ 39 40_______ 41___ 42 43___ 44_____ 45_______ 46___ 47_________ 48

Chunks:
  TruePositive nam [15,19] = Krajowa Rada Radiofonii i Telewizji

(ChunkerEvaluator) Sentence #38 from documents/00101524 from sent20

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #39 from documents/00101524 from sent21

Text  : ( Poseł Leszek Deptuła : Kabaret to kabaret . )
Tokens: 1 2____ 3_____ 4______ 5 6______ 7_ 8______ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Leszek Deptuła

(ChunkerEvaluator) Sentence #40 from documents/00101524 from sent22

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #41 from documents/00101524 from sent23

Text  : Dziękuję , pani poseł .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #42 from documents/00101524 from sent24

Text  : Pan poseł Jarosław Rusiecki , Prawo i Sprawiedliwość .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4_______ 5 6____ 7 8_____________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jarosław Rusiecki
  TruePositive nam [6,8] = Prawo i Sprawiedliwość

(ChunkerEvaluator) Sentence #43 from documents/00101524 from sent25

Text  : Poseł Jarosław Rusiecki :
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jarosław Rusiecki

(ChunkerEvaluator) Sentence #44 from documents/00101524 from sent26

Text  : Dziękuję , panie marszałku .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #45 from documents/00101524 from sent27

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #46 from documents/00101524 from sent28

Text  : Wysoki Sejmie !
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sejmie

(ChunkerEvaluator) Sentence #47 from documents/00101524 from sent29

Text  : Ma rację pan poseł Sellin , mówiąc o tym ,  że wiele wystąpień tutaj przypomina kreacje teatralne .
Tokens: 1_ 2____ 3__ 4____ 5_____ 6 7_____ 8 9__ 10 11 12___ 13_______ 14___ 15________ 16_____ 17_______ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sellin

(ChunkerEvaluator) Sentence #48 from documents/00101524 from sent30

Text  : Myślę , że kreacja , którą przedstawił pan poseł Wenderlich ,  jest może dobra ,  ale jednowymiarowa .
Tokens: 1____ 2 3_ 4______ 5 6____ 7__________ 8__ 9____ 10________ 11 12__ 13__ 14___ 15 16_ 17____________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Wenderlich

(ChunkerEvaluator) Sentence #49 from documents/00101524 from sent31

Text  : Ciągłe zestawianie np . audycji religijnych z programami młodzieżowymi jest tutaj zupełnie nieprawdziwe ,  bo te programy religijne również są dla młodzieży .
Tokens: 1_____ 2__________ 3_ 4 5______ 6__________ 7 8_________ 9____________ 10__ 11___ 12______ 13__________ 14 15 16 17______ 18_______ 19_____ 20 21_ 22_______ 23

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #50 from documents/00101524 from sent32

Text  : Jeśli chodzi o zapowiedź pana posła Fedorowicza , że jego wystąpienie będzie ogniste ,  to niestety słabo odegrał tę rolę .
Tokens: 1____ 2_____ 3 4________ 5___ 6____ 7__________ 8 9_ 10__ 11_________ 12____ 13_____ 14 15 16______ 17___ 18_____ 19 20__ 21

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Fedorowicza

(ChunkerEvaluator) Sentence #51 from documents/00101524 from sent33

Text  : Wykonanie jej było dość . . .
Tokens: 1________ 2__ 3___ 4___ 5 6 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #52 from documents/00101524 from sent34

Text  : ( Poseł Jerzy Feliks Fedorowicz : Bardzo panu dziękuję za krytykę .  )
Tokens: 1 2____ 3____ 4_____ 5_________ 6 7_____ 8___ 9_______ 10 11_____ 12 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Jerzy Feliks Fedorowicz

2016-10-25 16:11:33,711 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 4 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101525.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101525.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #53 from documents/00101525 from sent1

Text  : Bardzo proszę o zabranie głosu pana posła Wojciecha Saługę ,  Platforma Obywatelska .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_______ 5____ 6___ 7____ 8________ 9_____ 10 11_______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Wojciecha Saługę
  TruePositive nam [11,12] = Platforma Obywatelska

(ChunkerEvaluator) Sentence #54 from documents/00101525 from sent2

Text  : Nie ma .
Tokens: 1__ 2_ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #55 from documents/00101525 from sent3

Text  : Proszę o zabranie głosu pana posła Krzysztofa Gadowskiego , Platforma Obywatelska .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5___ 6____ 7_________ 8__________ 9 10_______ 11_________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Krzysztofa Gadowskiego
  TruePositive nam [10,11] = Platforma Obywatelska

(ChunkerEvaluator) Sentence #56 from documents/00101525 from sent4

Text  : ( Głos z sali : Nie ma . )
Tokens: 1 2___ 3 4___ 5 6__ 7_ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #57 from documents/00101525 from sent5

Text  : ( Poseł Anna Paluch : Co za rejterada ? )
Tokens: 1 2____ 3___ 4_____ 5 6_ 7_ 8________ 9 10

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Anna Paluch

(ChunkerEvaluator) Sentence #58 from documents/00101525 from sent6

Text  : Proszę o zabranie głosu pana posła Edwarda Wojtasa , Polskie Stronnictwo Ludowe .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5___ 6____ 7______ 8______ 9 10_____ 11_________ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Edwarda Wojtasa
  TruePositive nam [10,12] = Polskie Stronnictwo Ludowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #59 from documents/00101525 from sent7

Text  : ( Głos z sali : Nie ma . )
Tokens: 1 2___ 3 4___ 5 6__ 7_ 8 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #60 from documents/00101525 from sent8

Text  : Proszę o zabranie głosu pana posła Artura Ostrowskiego , Lewica i  Demokraci .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5___ 6____ 7_____ 8___________ 9 10____ 11 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Artura Ostrowskiego
  FalsePositive nam [10,10] = Lewica
  FalsePositive nam [12,12] = Demokraci
  FalseNegative nam [10,12] = Lewica i Demokraci

(ChunkerEvaluator) Sentence #61 from documents/00101525 from sent9

Text  : Jeśli posłowie zgłoszą się później , oczywiście udzielę głosu .
Tokens: 1____ 2_______ 3______ 4__ 5______ 6 7_________ 8______ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #62 from documents/00101525 from sent10

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #63 from documents/00101525 from sent11

Text  : Poseł Artur Ostrowski :
Tokens: 1____ 2____ 3________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Artur Ostrowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #64 from documents/00101525 from sent12

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #65 from documents/00101525 from sent13

Text  : Wysoki Sejmie !
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sejmie

(ChunkerEvaluator) Sentence #66 from documents/00101525 from sent14

Text  : Moje pytania będą dotyczyć województwa łódzkiego .
Tokens: 1___ 2______ 3___ 4_______ 5__________ 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = łódzkiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #67 from documents/00101525 from sent15

Text  : Od roku 2005 Piotrków Trybunalski czeka na decyzję w sprawie dofinansowania ze środków Funduszu Spójności modernizacji oczyszczalni ścieków .
Tokens: 1_ 2___ 3___ 4_______ 5__________ 6____ 7_ 8______ 9 10_____ 11____________ 12 13_____ 14______ 15_______ 16__________ 17__________ 18_____ 19

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Piotrków Trybunalski
  TruePositive nam [14,15] = Funduszu Spójności

(ChunkerEvaluator) Sentence #68 from documents/00101525 from sent16

Text  : Przekładane są kolejne terminy , wydanie decyzji , rosną koszty tego przedsięwzięcia .
Tokens: 1__________ 2_ 3______ 4______ 5 6______ 7______ 8 9____ 10____ 11__ 12_____________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #69 from documents/00101525 from sent17

Text  : Zaczynali śmy od 120 mln , obecnie koszt wynosi już ponad 222 mln zł .
Tokens: 1________ 2__ 3_ 4__ 5__ 6 7______ 8____ 9_____ 10_ 11___ 12_ 13_ 14 15

Chunks:
  TruePositive nam [14,14] = zł

(ChunkerEvaluator) Sentence #70 from documents/00101525 from sent18

Text  : I nie mówię o kosztach społecznych niezrealizowania tej bardzo ważnej inwestycji .
Tokens: 1 2__ 3____ 4 5_______ 6__________ 7_______________ 8__ 9_____ 10____ 11________ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #71 from documents/00101525 from sent19

Text  : Pytanie do pani minister : Kiedy zostanie podjęta decyzja o  dofinansowaniu tego kluczowego dla województwa łódzkiego projektu ?
Tokens: 1______ 2_ 3___ 4_______ 5 6____ 7_______ 8______ 9______ 10 11____________ 12__ 13________ 14_ 15_________ 16_______ 17______ 18

Chunks:
  FalseNegative nam [16,16] = łódzkiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #72 from documents/00101525 from sent20

Text  : Następne pytanie : Jak długo gmina może czekać na podpisanie umowy finansowej z  urzędem wojewódzkim ?
Tokens: 1_______ 2______ 3 4__ 5____ 6____ 7___ 8_____ 9_ 10________ 11___ 12________ 13 14_____ 15_________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #73 from documents/00101525 from sent21

Text  : Jest taki projekt dotyczący e - urzędu w Piotrkowie Trybunalskim ,  który czeka już ponad 9  miesięcy –  i  nadal nic .
Tokens: 1___ 2___ 3______ 4________ 5 6 7_____ 8 9_________ 10__________ 11 12___ 13___ 14_ 15___ 16 17______ 18 19 20___ 21_ 22

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Piotrkowie Trybunalskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #74 from documents/00101525 from sent22

Text  : Po wydaniu przez urząd marszałkowski decyzji o wyborze projektu projekt wpadł w  taką urzędniczą czarną dziurę .
Tokens: 1_ 2______ 3____ 4____ 5____________ 6______ 7 8______ 9_______ 10_____ 11___ 12 13__ 14________ 15____ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #75 from documents/00101525 from sent23

Text  : Pytanie ostatnie : Czy pani minister potwierdza , że zmiana lokalizacji trasy S8 z  bełchatowsko -  piotrkowskiej na tzw .  łódzką spowoduje utratę środków unijnych na budowę drogi z  Wrocławia do Warszawy ?
Tokens: 1______ 2_______ 3 4__ 5___ 6_______ 7_________ 8 9_ 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 [13,13] = S8
  TruePositive nam [30,30] = Wrocławia
  TruePositive nam [32,32] = Warszawy

(ChunkerEvaluator) Sentence #76 from documents/00101525 from sent24

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #77 from documents/00101525 from sent25

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #78 from documents/00101525 from sent26

Text  : Wicemarszałek Krzysztof Putra :
Tokens: 1____________ 2________ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krzysztof Putra

(ChunkerEvaluator) Sentence #79 from documents/00101525 from sent27

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #80 from documents/00101525 from sent28

Text  : Bardzo proszę o zabranie głosu pana posła Tadeusza Arkita ,  Platforma Obywatelska .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_______ 5____ 6___ 7____ 8_______ 9_____ 10 11_______ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Tadeusza Arkita
  TruePositive nam [11,12] = Platforma Obywatelska

(ChunkerEvaluator) Sentence #81 from documents/00101525 from sent29

Text  : Poseł Tadeusz Arkit :
Tokens: 1____ 2______ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Tadeusz Arkit

(ChunkerEvaluator) Sentence #82 from documents/00101525 from sent30

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #83 from documents/00101525 from sent31

Text  : Szanowna Pani Minister !
Tokens: 1_______ 2___ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #84 from documents/00101525 from sent32

Text  : Wysoki Sejmie !
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sejmie

(ChunkerEvaluator) Sentence #85 from documents/00101525 from sent33

Text  : Zanim zadam pani minister pytanie , pozwolę sobie zapytać niektórych poprzedników ,  ile razy udawalości państwo świętych Mikołajów ,  obiecując wszystkim ,  że dostaną pieniądze na każdy projekt ,  szczególnie zaś w  okresie przed wyborami .
Tokens: 1____ 2____ 3___ 4_______ 5______ 6 7______ 8____ 9______ 10________ 11__________ 12 13_ 14__ 15________ 16_____ 17______ 18_______ 19 20_______ 21_______ 22 23 24_____ 25_______ 26 27___ 28_____ 29 30_________ 31_ 32 33_____ 34___ 35______ 36

Chunks:
  FalsePositive nam [18,18] = Mikołajów
  FalseNegative nam [17,18] = świętych Mikołajów

(ChunkerEvaluator) Sentence #86 from documents/00101525 from sent34

Text  : Mam prawo zadawać takie pytania , gdyż do tej pory był em burmistrzem małej gminy Libiąż i  miałem przyjemność skutecznie realizować wiele inwestycji ze środków unijnych ,  począwszy od lokalnych w  mojej gminie ,  a  skończywszy na potężnej ,  jednej z  największych w  Małopolsce ,  dotacji unijnej z  Funduszu Spójności na kanalizację ,  realizowanej aktualnie w  tych gminach dla Międzygminnego Związku Chrzanowa ,  Lubiąża i  Trzebini ,  któremu szefował em .
Tokens: 1__ 2____ 3______ 4____ 5______ 6 7___ 8_ 9__ 10__ 11_ 12 13_________ 14___ 15___ 16____ 17 18____ 19_________ 20________ 21________ 22___ 23________ 24 25_____ 26______ 27 28_______ 29 30_______ 31 32___ 33____ 34 35 36_________ 37 38______ 39 40____ 41 42__________ 43 44________ 45 46_____ 47_____ 48 49______ 50_______ 51 52_________ 53 54__________ 55_______ 56 57__ 58_____ 59_ 60____________ 61_____ 62_______ 63 64_____ 65 66______ 67 68_____ 69______ 70 71

Chunks:
  TruePositive nam [16,16] = Libiąż
  TruePositive nam [44,44] = Małopolsce
  TruePositive nam [49,50] = Funduszu Spójności
  FalsePositive nam [60,62] = Międzygminnego Związku Chrzanowa
  FalsePositive nam [64,64] = Lubiąża
  FalsePositive nam [66,66] = Trzebini
  FalseNegative nam [60,66] = Międzygminnego Związku Chrzanowa , Lubiąża i Trzebini

2016-10-25 16:11:33,951 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 5 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101526.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101526.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #87 from documents/00101526 from sent1

Text  : Minister Sportu i Turystyki Mirosław Drzewiecki :
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4________ 5_______ 6_________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [1,4] = Minister Sportu i Turystyki
  TruePositive nam [5,6] = Mirosław Drzewiecki

(ChunkerEvaluator) Sentence #88 from documents/00101526 from sent2

Text  : Od razu odpowiadam na pierwsze pytanie .
Tokens: 1_ 2___ 3_________ 4_ 5_______ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #89 from documents/00101526 from sent3

Text  : Żadnych wyjątków nie będzie .
Tokens: 1______ 2_______ 3__ 4_____ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #90 from documents/00101526 from sent4

Text  : Procedury będą obowiązywały wszystkie podmioty jednakowo , bez względu na to ,  czy to będzie polska ,  czy zagraniczna firma .
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 #91 from documents/00101526 from sent5

Text  : Nie będzie podziału na Azję , Wschód , Zachód ,  obojętne .
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4_ 5___ 6 7_____ 8 9_____ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Azję
  TruePositive nam [7,7] = Wschód
  TruePositive nam [9,9] = Zachód

(ChunkerEvaluator) Sentence #92 from documents/00101526 from sent6

Text  : Te same procedury będą dla wszystkich .
Tokens: 1_ 2___ 3________ 4___ 5__ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #93 from documents/00101526 from sent7

Text  : To po pierwsze .
Tokens: 1_ 2_ 3_______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #94 from documents/00101526 from sent8

Text  : Jeżeli chodzi o rachunek , to najkrócej powiem , że prosty rachunek jest następujący .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_______ 5 6_ 7________ 8_____ 9 10 11____ 12______ 13__ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #95 from documents/00101526 from sent9

Text  : Jeżeli tylko ten odcinek metra o długości 6 , 5  km ,  o  którym mówimy ,  mający dochodzić do stadionu narodowego ,  udało by się wybudować na przykład o  3  mld taniej ,  to w  prostym rachunku jest to 3  mld więcej w  budżecie państwa .
Tokens: 1_____ 2____ 3__ 4______ 5____ 6 7_______ 8 9 10 11 12 13 14____ 15____ 16 17____ 18_______ 19 20______ 21________ 22 23___ 24 25_ 26_______ 27 28______ 29 30 31_ 32____ 33 34 35 36_____ 37______ 38__ 39 40 41_ 42____ 43 44______ 45_____ 46

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #96 from documents/00101526 from sent10

Text  : I tu nie ma co dyskutować .
Tokens: 1 2_ 3__ 4_ 5_ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #97 from documents/00101526 from sent11

Text  : Natomiast jeżeli chodzi o skutki , to są normalne gry .
Tokens: 1________ 2_____ 3_____ 4 5_____ 6 7_ 8_ 9_______ 10_ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #98 from documents/00101526 from sent12

Text  : Dzisiaj gospodarka jest globalna , w związku z tym te wszystkie koszty ,  które ponoszą firmy tutaj prowadzące działalność ,  i  tak są ponoszone w  kraju .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4_______ 5 6 7______ 8 9__ 10 11_______ 12____ 13 14___ 15_____ 16___ 17___ 18________ 19_________ 20 21 22_ 23 24_______ 25 26___ 27

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #99 from documents/00101526 from sent13

Text  : W związku z tym nawet gdyby w ramach kontraktów przywożono część pracowników ze sobą i  tę usługę sprzedawano ,  to i  tak to jest w  określony sposób opodatkowane .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5____ 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 #100 from documents/00101526 from sent14

Text  : Tak że tu nie ma żadnych wyjątków , nikt nie musi się czuć zagrożony ,  nikt nie będzie miał lepszych warunków niż pozostali uczestnicy tej gry .
Tokens: 1__ 2_ 3_ 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 #101 from documents/00101526 from sent15

Text  : Dziękuję .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #102 from documents/00101526 from sent16

Text  : Wicemarszałek Krzysztof Putra :
Tokens: 1____________ 2________ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krzysztof Putra

(ChunkerEvaluator) Sentence #103 from documents/00101526 from sent17

Text  : Dziękuję bardzo panu ministrowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #104 from documents/00101526 from sent18

Text  : Bardzo proszę o zadanie pytań pana posła Wojciecha Olejniczaka i  pana posła Zbigniewa Matuszczaka ,  klub Lewica .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5____ 6___ 7____ 8________ 9__________ 10 11__ 12___ 13_______ 14_________ 15 16__ 17____ 18

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Wojciecha Olejniczaka
  TruePositive nam [13,14] = Zbigniewa Matuszczaka
  TruePositive nam [17,17] = Lewica

(ChunkerEvaluator) Sentence #105 from documents/00101526 from sent19

Text  : Bardzo proszę .
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #106 from documents/00101526 from sent20

Text  : Poseł Zbigniew Matuszczak :
Tokens: 1____ 2_______ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Zbigniew Matuszczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #107 from documents/00101526 from sent21

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #108 from documents/00101526 from sent22

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #109 from documents/00101526 from sent23

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #110 from documents/00101526 from sent24

Text  : Panie Ministrze !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #111 from documents/00101526 from sent25

Text  : Jak panu wiadomo , od ponad dwóch tygodni trwają protesty polskich sadowników .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4 5_ 6____ 7____ 8______ 9_____ 10______ 11______ 12________ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #112 from documents/00101526 from sent26

Text  : Protestują oni przeciwko niskim cenom skupu jabłek .
Tokens: 1_________ 2__ 3________ 4_____ 5____ 6____ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #113 from documents/00101526 from sent27

Text  : Przetwórcy za 1 kg proponują im cenę 14 gr z  dowozem do skupu .
Tokens: 1_________ 2_ 3 4_ 5________ 6_ 7___ 8_ 9_ 10 11_____ 12 13___ 14

Chunks:
  FalseNegative nam [9,9] = gr

(ChunkerEvaluator) Sentence #114 from documents/00101526 from sent28

Text  : Kwota ta jest oczywiście śmieszna i , jak wszyscy wiemy ,  nie pokrywa kosztów samej robocizny .
Tokens: 1____ 2_ 3___ 4_________ 5_______ 6 7 8__ 9______ 10___ 11 12_ 13_____ 14_____ 15___ 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #115 from documents/00101526 from sent29

Text  : A przecież należy do tego kupić jeszcze paliwo , nawozy ,  środki ochrony roślin ,  a  ludzie ci muszą przeżyć cały rok do następnych zbiorów .
Tokens: 1 2_______ 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 #116 from documents/00101526 from sent30

Text  : Dla większości z nich owoce to główne źródło utrzymania .
Tokens: 1__ 2_________ 3 4___ 5____ 6_ 7_____ 8_____ 9_________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #117 from documents/00101526 from sent31

Text  : Owoce ciągle leżą w sadach i gniją .
Tokens: 1____ 2_____ 3___ 4 5_____ 6 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #118 from documents/00101526 from sent32

Text  : Dwukrotnie z panem posłem Wojciechem Olejniczakiem spotykali śmy się z  protestującymi sadownikami .
Tokens: 1_________ 2 3____ 4_____ 5_________ 6____________ 7________ 8__ 9__ 10 11____________ 12_________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Wojciechem Olejniczakiem

(ChunkerEvaluator) Sentence #119 from documents/00101526 from sent33

Text  : Zdesperowani i zrozpaczeni ludzie blokują wjazdy i wyjazdy z zakładów ,  często zasłaniając je własnym ciałem .
Tokens: 1___________ 2 3__________ 4_____ 5______ 6_____ 7 8______ 9 10______ 11 12____ 13_________ 14 15_____ 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #120 from documents/00101526 from sent34

Text  : W jednej i drugiej miejscowości , w Opolu Lubelskim i  Zagłobie ,  utworzyli jabłkowe miasteczka ,  tak samo jak ponad roku temu białe miasteczka zorganizowały pielęgniarki .
Tokens: 1 2_____ 3 4______ 5___________ 6 7 8____ 9________ 10 11______ 12 13_______ 14______ 15________ 16 17_ 18__ 19_ 20___ 21__ 22__ 23___ 24________ 25___________ 26__________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Opolu Lubelskim
  TruePositive nam [11,11] = Zagłobie

2016-10-25 16:11:34,188 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 6 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101528.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101528.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #121 from documents/00101528 from sent1

Text  : Głos ma pan poseł Piotr Babinetz , Prawo i Sprawiedliwość .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4____ 5____ 6_______ 7 8____ 9 10____________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Piotr Babinetz
  TruePositive nam [8,10] = Prawo i Sprawiedliwość

(ChunkerEvaluator) Sentence #122 from documents/00101528 from sent2

Text  : Poseł Piotr Babinetz :
Tokens: 1____ 2____ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Piotr Babinetz

(ChunkerEvaluator) Sentence #123 from documents/00101528 from sent3

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #124 from documents/00101528 from sent4

Text  : Wysoki Sejmie !
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sejmie

(ChunkerEvaluator) Sentence #125 from documents/00101528 from sent5

Text  : Mam pytanie do obu panów posłów sprawozdawców .
Tokens: 1__ 2______ 3_ 4__ 5____ 6_____ 7____________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #126 from documents/00101528 from sent6

Text  : Ale najpierw w związku z przebiegiem dyskusji przypomnijmy krótko :  Na przykład w  końcu lat dziewięćdziesiątych w  tej Izbie poseł Mariusz Kamiński z  Ligi Republikańskiej prezentował projekt kompleksowej ustawy dekomunizacyjnej ,  niestety odrzucony w  pierwszym czytaniu głosami między innymi postkomunistów i  Unii Wolności .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4______ 5 6__________ 7_______ 8___________ 9_____ 10 11 12______ 13 14___ 15_ 16_________________ 17 18_ 19___ 20___ 21_____ 22______ 23 24__ 25_____________ 26_________ 27_____ 28__________ 29____ 30______________ 31 32______ 33_______ 34 35_______ 36______ 37_____ 38____ 39____ 40____________ 41 42__ 43______ 44

Chunks:
  TruePositive nam [21,22] = Mariusz Kamiński
  TruePositive nam [24,25] = Ligi Republikańskiej
  TruePositive nam [42,43] = Unii Wolności

(ChunkerEvaluator) Sentence #127 from documents/00101528 from sent7

Text  : Co do SLD chcę powiedzieć , że w okresie okupacji komunistycznej Polskę ,  w  myśl konstytucji kwietniowej ,  reprezentował pan prezydent i  rząd polski na uchodźstwie ,  a  nie zdrajcy z  kierownictwa PZPR .
Tokens: 1_ 2_ 3__ 4___ 5_________ 6 7_ 8 9______ 10______ 11____________ 12____ 13 14 15__ 16_________ 17_________ 18 19___________ 20_ 21_______ 22 23__ 24____ 25 26_________ 27 28 29_ 30_____ 31 32__________ 33__ 34

Chunks:
  TruePositive nam [3,3] = SLD
  TruePositive nam [12,12] = Polskę
  TruePositive nam [33,33] = PZPR
  FalseNegative nam [16,17] = konstytucji kwietniowej
  FalseNegative nam [23,26] = rząd polski na uchodźstwie

(ChunkerEvaluator) Sentence #128 from documents/00101528 from sent8

Text  : ( Oklaski ) Wobec absurdalnej wypowiedzi przedstawicieli SLD trzeba przypomnieć istotę poruszanego dziś w  Wysokiej Izbie –  szkoda ,  że tak późno –  fundamentalnego problemu .
Tokens: 1 2______ 3 4____ 5__________ 6_________ 7______________ 8__ 9_____ 10_________ 11____ 12_________ 13__ 14 15______ 16___ 17 18____ 19 20 21_ 22___ 23 24_____________ 25______ 26

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = SLD
  FalsePositive nam [15,16] = Wysokiej Izbie

(ChunkerEvaluator) Sentence #129 from documents/00101528 from sent9

Text  : Funkcjonariusze Urzędu Bezpieczeństwa , Służby Bezpieczeństwa i innych komunistycznych służb oraz żołnierze Informacji Wojskowej i  Wojskowych Służb Wewnętrznych –  niestety ,  uwzględnieni tylko w  projekcie PiS –  oprócz tego ,  że dokonywali zbrodni na Polakach działających na rzecz niepodległości państwa polskiego ,  służyli de facto okupantowi ,  obcemu państwu –  Związkowi Sowieckiemu .
Tokens: 1______________ 2_____ 3_____________ 4 5_____ 6_____________ 7 8_____ 9______________ 10___ 11__ 12_______ 13________ 14_______ 15 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 [2,3] = Urzędu Bezpieczeństwa
  TruePositive nam [5,6] = Służby Bezpieczeństwa
  TruePositive nam [26,26] = PiS
  TruePositive nam [35,35] = Polakach
  TruePositive nam [51,52] = Związkowi Sowieckiemu
  FalsePositive nam [13,18] = Informacji Wojskowej i Wojskowych Służb Wewnętrznych
  FalseNegative nam [13,14] = Informacji Wojskowej
  FalseNegative nam [16,18] = Wojskowych Służb Wewnętrznych

(ChunkerEvaluator) Sentence #130 from documents/00101528 from sent10

Text  : Takie działania to jest zdrada Rzeczypospolitej .
Tokens: 1____ 2________ 3_ 4___ 5_____ 6_______________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [6,6] = Rzeczypospolitej

(ChunkerEvaluator) Sentence #131 from documents/00101528 from sent11

Text  : I gdyby nie trudności polityczno - prawne , powinni oni otrzymywać zaopatrzenie emerytalne co najwyżej od państwa ,  które jest spadkobiercą Związku Sowieckiego .
Tokens: 1 2____ 3__ 4________ 5_________ 6 7_____ 8 9______ 10_ 11________ 12__________ 13________ 14 15______ 16 17_____ 18 19___ 20__ 21__________ 22_____ 23_________ 24

Chunks:
  TruePositive nam [22,23] = Związku Sowieckiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #132 from documents/00101528 from sent12

Text  : W związku z tym pytam panów posłów , przedstawicieli wnioskodawców ,  czy nie uważają ,  że wbrew insynuacjom przedstawicieli SLD przedstawione projekty są wyjątkowo łagodne i  tylko w  podstawowym stopniu –  projekt PiS ,  jako bardziej kompleksowy ,  w  większym zakresie –  zaspokajają ludzką potrzebę elementarnej moralności i  sprawiedliwości .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5____ 6____ 7_____ 8 9______________ 10___________ 11 12_ 13_ 14_____ 15 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 [20,20] = SLD
  TruePositive nam [33,33] = PiS

(ChunkerEvaluator) Sentence #133 from documents/00101528 from sent13

Text  : ( Dzwonek ) Oddzielmy wreszcie katów od ofiar katów .
Tokens: 1 2______ 3 4________ 5_______ 6____ 7_ 8____ 9____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #134 from documents/00101528 from sent14

Text  : I na koniec .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #135 from documents/00101528 from sent15

Text  : Państwo posłowie z Platformy Obywatelskiej , choćby w imię szacunku dla wymienianych tu dziś pana marszałka Józefa Franczaka czy księdza Niedzielaka ,  uniknijmy widocznej tu dziś na tej sali radości postkomunistów ,  pracujmy nad oboma projektami .
Tokens: 1______ 2_______ 3 4________ 5____________ 6 7_____ 8 9___ 10______ 11_ 12__________ 13 14__ 15__ 16_______ 17____ 18_______ 19_ 20_____ 21_________ 22 23_______ 24_______ 25 26__ 27 28_ 29__ 30_____ 31____________ 32 33______ 34_ 35___ 36________ 37

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Platformy Obywatelskiej
  TruePositive nam [17,18] = Józefa Franczaka
  TruePositive nam [21,21] = Niedzielaka

(ChunkerEvaluator) Sentence #136 from documents/00101528 from sent16

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #137 from documents/00101528 from sent17

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #138 from documents/00101528 from sent18

Text  : Wicemarszałek Jerzy Szmajdziński :
Tokens: 1____________ 2____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jerzy Szmajdziński

(ChunkerEvaluator) Sentence #139 from documents/00101528 from sent19

Text  : Głos ma pan poseł Franciszek Jerzy Stefaniuk , Polskie Stronnictwo Ludowe .
Tokens: 1___ 2_ 3__ 4____ 5_________ 6____ 7________ 8 9______ 10_________ 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,7] = Franciszek Jerzy Stefaniuk
  TruePositive nam [9,11] = Polskie Stronnictwo Ludowe

2016-10-25 16:11:34,402 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 7 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101530.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101530.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #140 from documents/00101530 from sent1

Text  : Pomimo grożącego niebezpieczeństwa stał się inicjatorem obozowego ruchu oporu ,  potajemnie organizując wieczory patriotyczne oraz pomagając przeżyć najsłabszym więźniom .
Tokens: 1_____ 2________ 3________________ 4___ 5__ 6__________ 7________ 8____ 9____ 10 11________ 12_________ 13______ 14__________ 15__ 16_______ 17_____ 18_________ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #141 from documents/00101530 from sent2

Text  : Po wyzwoleniu obozu przez wojska amerykańskie więźniowie francuscy przez Francuski Czerwony Krzyż zabrali Wacława Milkego do Francji ,  gdzie się leczył .
Tokens: 1_ 2_________ 3____ 4____ 5_____ 6___________ 7_________ 8________ 9____ 10_______ 11______ 12___ 13_____ 14_____ 15_____ 16 17_____ 18 19___ 20_ 21____ 22

Chunks:
  TruePositive nam [10,12] = Francuski Czerwony Krzyż
  TruePositive nam [14,15] = Wacława Milkego
  TruePositive nam [17,17] = Francji

(ChunkerEvaluator) Sentence #142 from documents/00101530 from sent3

Text  : Po dwóch miesiącach starał się o powrót do Polski .
Tokens: 1_ 2____ 3_________ 4_____ 5__ 6 7_____ 8_ 9_____ 10

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = Polski

(ChunkerEvaluator) Sentence #143 from documents/00101530 from sent4

Text  : W Paryżu pracował w ośrodkach Polonii francuskiej jako instruktor kulturalno -  oświatowy Związku Młodzieży „  Grunwald ”  .
Tokens: 1 2_____ 3_______ 4 5________ 6______ 7__________ 8___ 9_________ 10________ 11 12_______ 13_____ 14_______ 15 16______ 17 18

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Paryżu
  FalsePositive nam [6,7] = Polonii francuskiej
  FalsePositive nam [10,16] = kulturalno - oświatowy Związku Młodzieży „ Grunwald
  FalseNegative nam [6,6] = Polonii
  FalseNegative nam [13,17] = Związku Młodzieży „ Grunwald ”

(ChunkerEvaluator) Sentence #144 from documents/00101530 from sent5

Text  : Uczył środowiska polonijne polskich obrzędów ludowych , współpracował z harcerstwem .
Tokens: 1____ 2_________ 3________ 4_______ 5_______ 6_______ 7 8____________ 9 10_________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #145 from documents/00101530 from sent6

Text  : Był znanym działaczem wśród Polonii , szczególnie duży nacisk kładł na pogłębienie przyjaźni polsko -  francuskiej .
Tokens: 1__ 2_____ 3_________ 4____ 5______ 6 7__________ 8___ 9_____ 10___ 11 12_________ 13_______ 14____ 15 16_________ 17

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Polonii

(ChunkerEvaluator) Sentence #146 from documents/00101530 from sent7

Text  : We wrześniu 1946 r . wrócił do Polski , do Płocka .
Tokens: 1_ 2_______ 3___ 4 5 6_____ 7_ 8_____ 9 10 11____ 12

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Polski
  TruePositive nam [11,11] = Płocka

(ChunkerEvaluator) Sentence #147 from documents/00101530 from sent8

Text  : Otrzymał pracę w samorządzie rzemiosła , gdzie przepracował 30 lat .
Tokens: 1_______ 2____ 3 4__________ 5________ 6 7____ 8___________ 9_ 10_ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #148 from documents/00101530 from sent9

Text  : Dzięki niemu wśród płockiego rzemiosła rozwinęło się życie kulturalno -  oświatowe .
Tokens: 1_____ 2____ 3____ 4________ 5________ 6________ 7__ 8____ 9_________ 10 11_______ 12

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #149 from documents/00101530 from sent10

Text  : W roku 1946 w Liceum Ogólnokształcącym im . Marszałka Stanisława Małachowskiego powołał do życia Harcerską Drużynę Artystyczną ,  z  której wywodzi się Harcerski Zespół Pieśni i  Tańca „  Dzieci Płocka ”  .
Tokens: 1 2___ 3___ 4 5_____ 6________________ 7_ 8 9________ 10________ 11____________ 12_____ 13 14___ 15_______ 16_____ 17_________ 18 19 20____ 21_____ 22_ 23_______ 24____ 25____ 26 27___ 28 29____ 30____ 31 32

Chunks:
  TruePositive nam [5,11] = Liceum Ogólnokształcącym im . Marszałka Stanisława Małachowskiego
  TruePositive nam [15,17] = Harcerską Drużynę Artystyczną
  FalsePositive nam [23,25] = Harcerski Zespół Pieśni
  FalsePositive nam [27,30] = Tańca „ Dzieci Płocka
  FalseNegative nam [23,31] = Harcerski Zespół Pieśni i Tańca „ Dzieci Płocka ”

(ChunkerEvaluator) Sentence #150 from documents/00101530 from sent11

Text  : Pierwszym znaczącym sukcesem zespołu było zajęcie pierwszego miejsca na III Światowym Festiwalu Młodzieży i  Studentów w  Budapeszcie w  roku 1949 oraz pierwsze miejsce na festiwalu w  Berlinie w  1951 r  .
Tokens: 1________ 2________ 3_______ 4______ 5___ 6______ 7_________ 8______ 9_ 10_ 11_______ 12_______ 13_______ 14 15_______ 16 17_________ 18 19__ 20__ 21__ 22______ 23_____ 24 25_______ 26 27______ 28 29__ 30 31

Chunks:
  TruePositive nam [10,15] = III Światowym Festiwalu Młodzieży i Studentów
  TruePositive nam [17,17] = Budapeszcie
  TruePositive nam [27,27] = Berlinie

(ChunkerEvaluator) Sentence #151 from documents/00101530 from sent12

Text  : Zespół pod kierunkiem druha Wacława kilkanaście razy zdobywał czołowe miejsca na festiwalach i  przeglądach krajowych oraz zagranicznych .
Tokens: 1_____ 2__ 3_________ 4____ 5______ 6__________ 7___ 8_______ 9______ 10_____ 11 12_________ 13 14_________ 15_______ 16__ 17___________ 18

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Wacława

(ChunkerEvaluator) Sentence #152 from documents/00101530 from sent13

Text  : Koncertował na największych scenach Europy .
Tokens: 1__________ 2_ 3___________ 4______ 5_____ 6

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Europy

(ChunkerEvaluator) Sentence #153 from documents/00101530 from sent14

Text  : Dzięki zespołowi stworzonemu przez Wacława Milkego kultywowana jest tradycja folklorystyczna ,  będąca podstawowym warunkiem zachowania własnej kultury regionalnej oraz narodowej ,  a  także jej trwania w  świadomości młodych odbiorców .
Tokens: 1_____ 2________ 3__________ 4____ 5______ 6______ 7__________ 8___ 9_______ 10_____________ 11 12____ 13_________ 14_______ 15________ 16_____ 17_____ 18_________ 19__ 20_______ 21 22 23___ 24_ 25_____ 26 27_________ 28_____ 29_______ 30

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Wacława Milkego

(ChunkerEvaluator) Sentence #154 from documents/00101530 from sent15

Text  : O skali i efektach pracy druha Milkego najlepiej świadczy fakt ,  iż zespół jest najstarszym dziecięcym zespołem folklorystycznym w  Polsce ,  w  którym na przestrzeni lat tańczyło i  śpiewało ponad 6  tys .  dzieci i  młodzieży .
Tokens: 1 2____ 3 4_______ 5____ 6____ 7______ 8________ 9_______ 10__ 11 12 13____ 14__ 15_________ 16________ 17______ 18______________ 19 20____ 21 22 23____ 24 25_________ 26_ 27______ 28 29______ 30___ 31 32_ 33 34____ 35 36_______ 37

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Milkego
  TruePositive nam [20,20] = Polsce

(ChunkerEvaluator) Sentence #155 from documents/00101530 from sent16

Text  : Za swoją działalność Wacław Milke otrzymał wiele nagród i prestiżowych odznaczeń ,  między innymi Krzyż Komandorski z  Gwiazdą Orderu Odrodzenia Polski ,  Krzyż Wielki Orderu Odrodzenia Polski ,  Złoty Krzyż Zasługi ,  srebrny medal „  Za Zasługi dla Obronności Kraju ”  ,  odznakę „  Zasłużony dla Kultury Polskiej ”  ,  medal „  Za Zasługi dla Oświaty i  Wychowania ”  ,  medal Gloria Artis ,  medal Komisji Edukacji Narodowej .
Tokens: 1_ 2____ 3__________ 4_____ 5____ 6_______ 7____ 8_____ 9 10__________ 11_______ 12 13____ 14____ 15___ 16_________ 17 18_____ 19____ 20________ 21____ 22 23___ 24____ 25____ 26________ 27____ 28 29___ 30___ 31_____ 32 33_____ 34___ 35 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 [4,5] = Wacław Milke
  TruePositive nam [23,27] = Krzyż Wielki Orderu Odrodzenia Polski
  TruePositive nam [29,31] = Złoty Krzyż Zasługi
  TruePositive nam [36,40] = Za Zasługi dla Obronności Kraju
  TruePositive nam [45,48] = Zasłużony dla Kultury Polskiej
  TruePositive nam [53,58] = Za Zasługi dla Oświaty i Wychowania
  TruePositive nam [62,63] = Gloria Artis
  FalsePositive nam [15,16] = Krzyż Komandorski
  FalsePositive nam [18,21] = Gwiazdą Orderu Odrodzenia Polski
  FalsePositive nam [66,68] = Komisji Edukacji Narodowej
  FalseNegative nam [15,21] = Krzyż Komandorski z Gwiazdą Orderu Odrodzenia Polski
  FalseNegative nam [65,68] = medal Komisji Edukacji Narodowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #156 from documents/00101530 from sent17

Text  : Był również działaczem Towarzystwa Przyjaciół Dzieci – w 1977 r  .  otrzymał Order Uśmiechu .
Tokens: 1__ 2______ 3_________ 4__________ 5_________ 6_____ 7 8 9___ 10 11 12______ 13___ 14______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Towarzystwa Przyjaciół Dzieci
  TruePositive nam [13,14] = Order Uśmiechu

2016-10-25 16:11:34,563 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 8 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101578.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101578.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #157 from documents/00101578 from sent1

Text  : Chciała by m jeszcze uzupełniająco odpowiedzieć na zadane wcześniej pytania dotyczące tego ,  czy rząd zadba o  to ,  aby obchody odbyły się w  miarę spokojnie i  zagwarantuje odpowiednie środki bezpieczeństwa ,  tak by wszyscy uczestnicy tych obchodów ,  obojętnie ,  w  jakim mieście się one odbędą ,  mieli zagwarantowane bezpieczeństwo .
Tokens: 1______ 2_ 3 4______ 5____________ 6___________ 7_ 8_____ 9________ 10_____ 11_______ 12__ 13 14_ 15__ 16___ 17 18 19 20_ 21_____ 22____ 23_ 24 25___ 26_______ 27 28__________ 29_________ 30____ 31____________ 32 33_ 34 35_____ 36________ 37__ 38______ 39 40_______ 41 42 43___ 44_____ 45_ 46_ 47____ 48 49___ 50____________ 51____________ 52

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #158 from documents/00101578 from sent2

Text  : Mogę powiedzieć , że tak właśnie będzie .
Tokens: 1___ 2_________ 3 4_ 5__ 6______ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #159 from documents/00101578 from sent3

Text  : Podstawowym zadaniem powołanych do tego służb , w tym Policji ,  jest zapewnienie bezpieczeństwa wszystkim uczestnikom ,  zarówno tym ,  którzy przyjadą do nas jako goście razem z  delegacjami młodzieży z  różnych krajów środkowo -  wschodniej Europy ,  jak i  tym ,  którzy przyjdą jako zwykli obserwatorzy ,  bo ciągnie ich serce ,  gdyż chcą brać udział w  tych uroczystościach .
Tokens: 1__________ 2_______ 3_________ 4_ 5___ 6____ 7 8 9__ 10_____ 11 12__ 13_________ 14____________ 15_______ 16_________ 17 18_____ 19_ 20 21____ 22______ 23 24_ 25__ 26____ 27___ 28 29_________ 30_______ 31 32_____ 33____ 34______ 35 36________ 37____ 38 39_ 40 41_ 42 43____ 44_____ 45__ 46____ 47__________ 48 49 50_____ 51_ 52___ 53 54__ 55__ 56__ 57____ 58 59__ 60_____________ 61

Chunks:
  TruePositive nam [37,37] = Europy
  FalseNegative nam [10,10] = Policji

(ChunkerEvaluator) Sentence #160 from documents/00101578 from sent4

Text  : Jeżeli zaszła by taka potrzeba , odpowiednie służby udzielą ochronę również protestującym związkowcom ,  ponieważ są do tego powołane .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_ 4___ 5_______ 6 7__________ 8_____ 9______ 10_____ 11_____ 12___________ 13_________ 14 15______ 16 17 18__ 19______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #161 from documents/00101578 from sent5

Text  : Nasza Policja nabyła olbrzymie doświadczenie w zakresie zabezpieczania imprez masowych .
Tokens: 1____ 2______ 3_____ 4________ 5____________ 6 7_______ 8_____________ 9_____ 10______ 11

Chunks:
  FalseNegative nam [2,2] = Policja

(ChunkerEvaluator) Sentence #162 from documents/00101578 from sent6

Text  : Przecież u nas odbywały się nie tylko takie imprezy ,  w  których brało udział kilka tysięcy osób ,  ale takie ,  w  których uczestniczyło kilka milionów ,  np .  kiedy w  Polsce bywał papież ,  nawet już po zamachu na niego dokonanym na pl .  św .  Piotra w  Rzymie .
Tokens: 1_______ 2 3__ 4_______ 5__ 6__ 7____ 8____ 9______ 10 11 12_____ 13___ 14____ 15___ 16_____ 17__ 18 19_ 20___ 21 22 23_____ 24___________ 25___ 26______ 27 28 29 30___ 31 32____ 33___ 34____ 35 36___ 37_ 38 39_____ 40 41___ 42_______ 43 44 45 46 47 48____ 49 50____ 51

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = Polsce
  TruePositive nam [50,50] = Rzymie
  FalsePositive nam [48,48] = Piotra
  FalseNegative nam [44,48] = pl . św . Piotra

(ChunkerEvaluator) Sentence #163 from documents/00101578 from sent7

Text  : Za każdym razem w takim przypadku jest powoływany specjalny sztab złożony z  profesjonalistów ,  którzy zajmują się zabezpieczeniem .
Tokens: 1_ 2_____ 3____ 4 5____ 6________ 7___ 8_________ 9________ 10___ 11_____ 12 13______________ 14 15____ 16_____ 17_ 18_____________ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #164 from documents/00101578 from sent8

Text  : W tym przypadku w celu poprawienia bezpieczeństwa będą użyte wszystkie dostępne środki techniczne ,  nie tylko te stałe ,  dotyczące monitoringu .
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 #165 from documents/00101578 from sent9

Text  : Mam nadzieję , że te wszystkie działania rządu , związkowców ,  wszystkich służb prewencji ,  służb miejskich i  policji poskutkują tym ,  że będziemy mogli być dumni z  naszego przekazu dla Europy ,  że reprezentanci innych krajów ,  jeśli o  nich będą relacje ,  będą przedstawiani na tle dumnych ze swojej historii Polaków ,  tak żeby Europa w  końcu dowiedziała się ,  że to u  nas ,  w  Polsce ,  ruszyła ta lawina ,  która zmiotła komunistyczny system z  porządku publicznego Europy .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5_ 6________ 7________ 8____ 9 10_________ 11 12________ 13___ 14_______ 15 16___ 17_______ 18 19_____ 20________ 21_ 22 23 24______ 25___ 26_ 27___ 28 29_____ 30______ 31_ 32____ 33 34 35___________ 36____ 37____ 38 39___ 40 41__ 42__ 43_____ 44 45__ 46___________ 47 48_ 49_____ 50 51____ 52______ 53_____ 54 55_ 56__ 57____ 58 59___ 60_________ 61_ 62 63 64 65 66_ 67 68 69____ 70 71_____ 72 73____ 74 75___ 76_____ 77___________ 78____ 79 80______ 81_________ 82____ 83

Chunks:
  TruePositive nam [32,32] = Europy
  TruePositive nam [53,53] = Polaków
  TruePositive nam [57,57] = Europa
  TruePositive nam [69,69] = Polsce
  TruePositive nam [82,82] = Europy

(ChunkerEvaluator) Sentence #166 from documents/00101578 from sent10

Text  : Mam nadzieję , że te uroczystości będą przebiegały godnie ,  że nie będą miały miejsca jakiekolwiek przykre sytuacje ,  że nie usłyszymy ,  że polityka bierze górę i  że w  Gdańsku jesteśmy my ,  a  w  Krakowie –  ZOMO .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4_ 5_ 6___________ 7___ 8__________ 9_____ 10 11 12_ 13__ 14___ 15_____ 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 [31,31] = Gdańsku
  TruePositive nam [37,37] = Krakowie
  TruePositive nam [39,39] = ZOMO

(ChunkerEvaluator) Sentence #167 from documents/00101578 from sent11

Text  : Bardzo dziękuję .
Tokens: 1_____ 2_______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #168 from documents/00101578 from sent12

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

2016-10-25 16:11:34,724 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 9 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101580.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101580.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #169 from documents/00101580 from sent1

Text  : W związku z tym , że w czasie drugiego czytania zgłoszono do przedłożonego projektu ustawy poprawkę ,  proponuję ,  aby Sejm ponownie skierował ten projekt do Komisji Sprawiedliwości i  Praw Człowieka w  celu przedstawienia sprawozdania .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6_ 7 8_____ 9_______ 10______ 11_______ 12 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 [21,21] = Sejm
  TruePositive nam [27,31] = Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka

(ChunkerEvaluator) Sentence #170 from documents/00101580 from sent2

Text  : Jeżeli nie usłyszę sprzeciwu , będę uważał , że Sejm propozycję przyjął .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4________ 5 6___ 7_____ 8 9_ 10__ 11________ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #171 from documents/00101580 from sent3

Text  : Sprzeciwu nie słyszę .
Tokens: 1________ 2__ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #172 from documents/00101580 from sent4

Text  : Przystępujemy do rozpatrzenia punktu 8 . porządku dziennego : Sprawozdanie Komisji Sprawiedliwości i  Praw Człowieka o  poselskim projekcie ustawy o  zmianie ustawy o  sejmowej komisji śledczej (  druki nr 683 i  1360 )  .
Tokens: 1____________ 2_ 3___________ 4_____ 5 6 7_______ 8________ 9 10__________ 11_____ 12_____________ 13 14__ 15_______ 16 17_______ 18_______ 19____ 20 21_____ 22____ 23 24______ 25_____ 26______ 27 28___ 29 30_ 31 32__ 33 34

Chunks:
  TruePositive nam [11,15] = Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka
  FalsePositive nam [19,26] = ustawy o zmianie ustawy o sejmowej komisji śledczej
  FalseNegative nam [22,26] = ustawy o sejmowej komisji śledczej

(ChunkerEvaluator) Sentence #173 from documents/00101580 from sent5

Text  : Proszę o zabranie głosu sprawozdawcę komisji pana posła Roberta Węgrzyna .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5___________ 6______ 7___ 8____ 9______ 10______ 11

Chunks:
  TruePositive nam [9,10] = Roberta Węgrzyna

(ChunkerEvaluator) Sentence #174 from documents/00101580 from sent6

Text  : Bardzo proszę , panie pośle .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4____ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #175 from documents/00101580 from sent7

Text  : Poseł Sprawozdawca Robert Węgrzyn :
Tokens: 1____ 2___________ 3_____ 4______ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Robert Węgrzyn

(ChunkerEvaluator) Sentence #176 from documents/00101580 from sent8

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #177 from documents/00101580 from sent9

Text  : Panie Ministrze !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #178 from documents/00101580 from sent10

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #179 from documents/00101580 from sent11

Text  : Chciał by m przedstawić sprawozdanie Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka o  poselskim projekcie ustawy o  zmianie ustawy o  sejmowej komisji śledczej ,  druk nr 683 .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4__________ 5___________ 6______ 7______________ 8 9___ 10_______ 11 12_______ 13_______ 14____ 15 16_____ 17____ 18 19______ 20_____ 21______ 22 23__ 24 25_ 26

Chunks:
  TruePositive nam [6,10] = Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka
  FalseNegative nam [17,21] = ustawy o sejmowej komisji śledczej

(ChunkerEvaluator) Sentence #180 from documents/00101580 from sent12

Text  : Komisja sprawiedliwości powołała podkomisję , której przewodniczył em i która w  trakcie swojego procedowania i  swoich prac powołała ekspertów zewnętrznych ,  jak również wnikliwie zapoznała się z  oceną rządu ,  a  także Biura Analiz Sejmowych dotyczącą tego projektu .
Tokens: 1______ 2______________ 3_______ 4_________ 5 6_____ 7____________ 8_ 9 10___ 11 12_____ 13_____ 14__________ 15 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 [33,35] = Biura Analiz Sejmowych

(ChunkerEvaluator) Sentence #181 from documents/00101580 from sent13

Text  : Na dwukrotnym posiedzeniu tej komisji podkomisja stwierdziła , iż proponowany projekt ustawy wręcz ze stuprocentową pewnością będzie kolidował ,  będzie niezgodny ,  z  konstytucją .
Tokens: 1_ 2_________ 3__________ 4__ 5______ 6_________ 7__________ 8 9_ 10_________ 11_____ 12____ 13___ 14 15___________ 16_______ 17____ 18_______ 19 20____ 21_______ 22 23 24_________ 25

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #182 from documents/00101580 from sent14

Text  : To była pierwsza przesłanka .
Tokens: 1_ 2___ 3_______ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #183 from documents/00101580 from sent15

Text  : Druga przesłanka , która wynika z naczelnej roli zarówno Komisji Sprawiedliwości i  Praw Człowieka ,  jak i  komisji śledczej ,  jest taka ,  że komisje te powinny chronić przed naruszeniem –  a  jest wysokie prawdopodobieństwo naruszenia –  wolności i  praw osób fizycznych oraz przedsiębiorców ,  jak również naruszeniem porządku publicznego ,  bezpieczeństwa lub ważnego interesu gospodarczego państwa .
Tokens: 1____ 2_________ 3 4____ 5_____ 6 7________ 8___ 9______ 10_____ 11_____________ 12 13__ 14_______ 15 16_ 17 18_____ 19______ 20 21__ 22__ 23 24 25_____ 26 27_____ 28_____ 29___ 30_________ 31 32 33__ 34_____ 35________________ 36________ 37 38______ 39 40__ 41__ 42________ 43__ 44_____________ 45 46_ 47_____ 48_________ 49______ 50_________ 51 52____________ 53_ 54_____ 55______ 56___________ 57_____ 58

Chunks:
  TruePositive nam [10,14] = Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka

(ChunkerEvaluator) Sentence #184 from documents/00101580 from sent16

Text  : Otóż ten poselski projekt ustawy dotyczący komisji śledczej stwarza duże prawdopodobieństwo ,  że komisja śledcza w  trakcie prac straciła by kontrolę nad zeznaniami osób ,  które stawały by przed tą komisją ,  a  wiązało by się to ,  w  naszej ocenie ,  z  tym ,  że mogły by posypać się w  niekontrolowanej ilości pozwy przeciwko państwu właśnie za naruszenie dóbr ,  o  których wcześniej powiedział em .
Tokens: 1___ 2__ 3_______ 4______ 5_____ 6________ 7______ 8_______ 9______ 10__ 11________________ 12 13 14_____ 15_____ 16 17_____ 18__ 19______ 20 21______ 22_ 23________ 24__ 25 26___ 27_____ 28 29___ 30 31_____ 32 33 34_____ 35 36_ 37 38 39 40____ 41____ 42 43 44_ 45 46 47___ 48 49_____ 50_ 51 52______________ 53____ 54___ 55_______ 56_____ 57_____ 58 59________ 60__ 61 62 63_____ 64_______ 65________ 66 67

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #185 from documents/00101580 from sent17

Text  : W związku z powyższym zarówno podkomisja , jak i –  w  konsekwencji –  Komisja Sprawiedliwości i  Praw Człowieka negatywnie zaopiniowały poselski projekt ustawy o  zmianie ustawy o  sejmowej komisji śledczej .
Tokens: 1 2______ 3 4________ 5______ 6_________ 7 8__ 9 10 11 12__________ 13 14_____ 15_____________ 16 17__ 18_______ 19________ 20__________ 21______ 22_____ 23____ 24 25_____ 26____ 27 28______ 29_____ 30______ 31

Chunks:
  TruePositive nam [14,18] = Komisja Sprawiedliwości i Praw Człowieka
  FalseNegative nam [26,30] = ustawy o sejmowej komisji śledczej

(ChunkerEvaluator) Sentence #186 from documents/00101580 from sent18

Text  : Komisja sprawiedliwości wnosi o jego odrzucenie .
Tokens: 1______ 2______________ 3____ 4 5___ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #187 from documents/00101580 from sent19

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #188 from documents/00101580 from sent20

Text  : Wicemarszałek Jarosław Kalinowski :
Tokens: 1____________ 2_______ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jarosław Kalinowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #189 from documents/00101580 from sent21

Text  : Dziękuję bardzo , panie pośle .
Tokens: 1_______ 2_____ 3 4____ 5____ 6

Chunks:

2016-10-25 16:11:34,899 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 10 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101581.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101581.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #190 from documents/00101581 from sent1

Text  : Odpowiadam na pytanie na temat konsultacji i efektów konsultacji .
Tokens: 1_________ 2_ 3______ 4_ 5____ 6__________ 7 8______ 9__________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #191 from documents/00101581 from sent2

Text  : Rzeczywiście przedsiębiorcy i związki przedsiębiorców negatywnie zaopiniowały ten projekt ,  muszę jednak powiedzieć ,  że szereg szczegółowych przepisów zostało zmienionych po konsultacjach ze środowiskiem przedsiębiorców .
Tokens: 1___________ 2_____________ 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 #192 from documents/00101581 from sent3

Text  : Nie będę tutaj wymieniał tych przepisów szczegółowych , ale chciał by m  zwrócić uwagę na koszty ,  ponieważ to była jedna ze spraw ,  która była poruszana w  wielu wypowiedziach i  w  opiniach związków przedsiębiorców .
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4________ 5___ 6________ 7____________ 8 9__ 10____ 11 12 13_____ 14___ 15 16____ 17 18______ 19 20__ 21___ 22 23___ 24 25___ 26__ 27_______ 28 29___ 30___________ 31 32 33______ 34______ 35_____________ 36

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #193 from documents/00101581 from sent4

Text  : Tak więc rzeczywiście to rozwiązanie będzie się wiązało z tym ,  że pewne koszty będą obciążały przedsiębiorców ,  lecz zakładamy zwiększenie wynagrodzenia ,  które otrzymują przedsiębiorcy za przekazywanie kwot podatków do urzędów skarbowych i  ,  jak rozumiem ,  przynajmniej w  części zrekompensuje to te zwiększone koszty .
Tokens: 1__ 2___ 3___________ 4_ 5__________ 6_____ 7__ 8______ 9 10_ 11 12 13___ 14____ 15__ 16_______ 17_____________ 18 19__ 20_______ 21_________ 22___________ 23 24___ 25_______ 26____________ 27 28___________ 29__ 30______ 31 32_____ 33________ 34 35 36_ 37______ 38 39__________ 40 41____ 42___________ 43 44 45________ 46____ 47

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #194 from documents/00101581 from sent5

Text  : Czy urzędy skarbowe mogły by rozliczać podatników ?
Tokens: 1__ 2_____ 3_______ 4____ 5_ 6________ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #195 from documents/00101581 from sent6

Text  : Panie pośle , myślę , że rzecz jasna można by myśleć o  takim rozwiązaniu ,  ale na pewno nie od przyszłego roku ,  na pewno to również nie wpłynęło by wprost na to ,  że rozliczenia by były prostsze ,  ponieważ żeby stosować ulgi ,  podatnik musiał by jednak te informacje do urzędu skarbowego dostarczyć ,  a  więc tego efektu w  postaci uniknięcia kontaktu z  urzędem skarbowym by śmy nie mieli .
Tokens: 1____ 2____ 3 4____ 5 6_ 7____ 8____ 9____ 10 11____ 12 13___ 14_________ 15 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

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #196 from documents/00101581 from sent7

Text  : Myślę , że na wszystkie pytania odpowiedział em .
Tokens: 1____ 2 3_ 4_ 5________ 6______ 7___________ 8_ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #197 from documents/00101581 from sent8

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #198 from documents/00101581 from sent9

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #199 from documents/00101581 from sent10

Text  : Marszałek :
Tokens: 1________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #200 from documents/00101581 from sent11

Text  : Dziękuję .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #201 from documents/00101581 from sent12

Text  : Przystępujemy do głosowania .
Tokens: 1____________ 2_ 3_________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #202 from documents/00101581 from sent13

Text  : Kto z pań i panów posłów jest za przyjęciem wniosku mniejszości ,  zechce podnieść rękę i  nacisnąć przycisk .
Tokens: 1__ 2 3__ 4 5____ 6_____ 7___ 8_ 9_________ 10_____ 11_________ 12 13____ 14______ 15__ 16 17______ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #203 from documents/00101581 from sent14

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

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #204 from documents/00101581 from sent15

Text  : Kto się wstrzymał ?
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #205 from documents/00101581 from sent16

Text  : W głosowaniu udział wzięło 403 posłów .
Tokens: 1 2_________ 3_____ 4_____ 5__ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #206 from documents/00101581 from sent17

Text  : Za oddano 212 głosów , przeciw – 186 , 5  osób się wstrzymało .
Tokens: 1_ 2_____ 3__ 4_____ 5 6______ 7 8__ 9 10 11__ 12_ 13________ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #207 from documents/00101581 from sent18

Text  : Stwierdzam , że Sejm wniosek mniejszości odrzucił .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4___ 5______ 6__________ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #208 from documents/00101581 from sent19

Text  : Przystępujemy do głosowania nad całością projektu ustawy .
Tokens: 1____________ 2_ 3_________ 4__ 5_______ 6_______ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #209 from documents/00101581 from sent20

Text  : Do zadania pytania zgłosiła się jedna osoba .
Tokens: 1_ 2______ 3______ 4_______ 5__ 6____ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #210 from documents/00101581 from sent21

Text  : Zamykam listę .
Tokens: 1______ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #211 from documents/00101581 from sent22

Text  : Pan poseł Adam Abramowicz .
Tokens: 1__ 2____ 3___ 4_________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Adam Abramowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #212 from documents/00101581 from sent23

Text  : Jedna minuta na zadanie pytania .
Tokens: 1____ 2_____ 3_ 4______ 5______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #213 from documents/00101581 from sent24

Text  : Poseł Adam Abramowicz :
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Adam Abramowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #214 from documents/00101581 from sent25

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #215 from documents/00101581 from sent26

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #216 from documents/00101581 from sent27

Text  : Panie Ministrze …
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #217 from documents/00101581 from sent28

Text  : Marszałek :
Tokens: 1________ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #218 from documents/00101581 from sent29

Text  : Przepraszam , panie pośle , moment .
Tokens: 1__________ 2 3____ 4____ 5 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #219 from documents/00101581 from sent30

Text  : ( Wicemarszałek Jerzy Szmajdziński : Sejm przyjął wniosek mniejszości ,  panie marszałku )
Tokens: 1 2____________ 3____ 4___________ 5 6___ 7______ 8______ 9__________ 10 11___ 12_______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jerzy Szmajdziński
  TruePositive nam [6,6] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #220 from documents/00101581 from sent31

Text  : Ma pan marszałek rację , wniosek został przyjęty .
Tokens: 1_ 2__ 3________ 4____ 5 6______ 7_____ 8_______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #221 from documents/00101581 from sent32

Text  : Proszę bardzo , panie pośle .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4____ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #222 from documents/00101581 from sent33

Text  : Poseł Adam Abramowicz :
Tokens: 1____ 2___ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Adam Abramowicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #223 from documents/00101581 from sent34

Text  : Przedstawiając projekt tej ustawy , rząd chce być dobry dla części podatników ,  ale niestety cudzym kosztem ,  pomijając fakt ,  że wprowadzenie nowych przepisów wywoła tylko chaos ,  a  niewiele pomoże podatnikom .
Tokens: 1_____________ 2______ 3__ 4_____ 5 6___ 7___ 8__ 9____ 10_ 11____ 12________ 13 14_ 15______ 16____ 17_____ 18 19_______ 20__ 21 22 23__________ 24____ 25_______ 26____ 27___ 28___ 29 30 31______ 32____ 33________ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #224 from documents/00101581 from sent35

Text  : Chciał by m zadać pytanie : Dlaczego rząd , przerzucając swoje obowiązki na przedsiębiorców ,  nie chce godziwie zapłacić za wykonaną przez nich na rzecz rządu pracę ,  proponując jako wynagrodzenie zupełnie symboliczne pieniądze ?
Tokens: 1_____ 2_ 3 4____ 5______ 6 7_______ 8___ 9 10__________ 11___ 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 #225 from documents/00101581 from sent36

Text  : Bardzo proszę pana ministra o odpowiedź .
Tokens: 1_____ 2_____ 3___ 4_______ 5 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #226 from documents/00101581 from sent37

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #227 from documents/00101581 from sent38

Text  : ( Poseł Elżbieta Radziszewska : Rząd nie rozlicza podatników .  )
Tokens: 1 2____ 3_______ 4___________ 5 6___ 7__ 8_______ 9_________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Elżbieta Radziszewska

2016-10-25 16:11:37,087 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 11 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101586.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101586.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #228 from documents/00101586 from sent1

Text  : Stwierdzam , że Sejm wysłuchał sprawozdania z działalności Narodowego Banku Polskiego w  2007 roku przedstawionego przez pana prezesa Sławomira Skrzypka oraz przeprowadził 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

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Sejm
  TruePositive nam [9,11] = Narodowego Banku Polskiego
  TruePositive nam [19,20] = Sławomira Skrzypka

(ChunkerEvaluator) Sentence #229 from documents/00101586 from sent2

Text  : Komisja proponuje , aby Sejm przyjął informację o poręczeniach i  gwarancjach udzielonych w  2007 roku przez Skarb Państwa ,  niektóre osoby prawne oraz Bank Gospodarstwa Krajowego ze środków Krajowego Funduszu Poręczeń Kredytowych do wiadomości .
Tokens: 1______ 2________ 3 4__ 5___ 6______ 7_________ 8 9___________ 10 11_________ 12_________ 13 14__ 15__ 16___ 17___ 18_____ 19 20______ 21___ 22____ 23__ 24__ 25__________ 26_______ 27 28_____ 29_______ 30______ 31______ 32_________ 33 34________ 35

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Sejm
  TruePositive nam [17,18] = Skarb Państwa
  FalsePositive nam [24,32] = Bank Gospodarstwa Krajowego ze środków Krajowego Funduszu Poręczeń Kredytowych
  FalseNegative nam [24,26] = Bank Gospodarstwa Krajowego
  FalseNegative nam [29,32] = Krajowego Funduszu Poręczeń Kredytowych

(ChunkerEvaluator) Sentence #230 from documents/00101586 from sent3

Text  : Jeżeli nie usłyszę sprzeciwu , będę uważał , że Sejm wniosek komisji przyjął .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4________ 5 6___ 7_____ 8 9_ 10__ 11_____ 12_____ 13_____ 14

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #231 from documents/00101586 from sent4

Text  : Sprzeciwu nie słyszę .
Tokens: 1________ 2__ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #232 from documents/00101586 from sent5

Text  : Do głosowania nad projektem uchwały w przedmiocie absolutorium przystąpimy w  bloku głosowań .
Tokens: 1_ 2_________ 3__ 4________ 5______ 6 7__________ 8___________ 9__________ 10 11___ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #233 from documents/00101586 from sent6

Text  : Przystępujemy do rozpatrzenia punktu 5 . porządku dziennego : Sprawozdanie z  działalności Najwyższej Izby Kontroli w  2007 roku (  druk nr 644 )  wraz z  opinią Komisji do Spraw Kontroli Państwowej (  druk nr 739 )  .
Tokens: 1____________ 2_ 3___________ 4_____ 5 6 7_______ 8________ 9 10__________ 11 12__________ 13________ 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 [13,15] = Najwyższej Izby Kontroli
  TruePositive nam [27,31] = Komisji do Spraw Kontroli Państwowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #234 from documents/00101586 from sent7

Text  : Proszę o zabranie głosu prezesa Najwyższej Izby Kontroli pana Jacka Jezierskiego .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5______ 6_________ 7___ 8_______ 9___ 10___ 11__________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [6,8] = Najwyższej Izby Kontroli
  TruePositive nam [10,11] = Jacka Jezierskiego

(ChunkerEvaluator) Sentence #235 from documents/00101586 from sent8

Text  : Bardzo proszę , panie prezesie .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4____ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #236 from documents/00101586 from sent9

Text  : Prezes Najwyższej Izby Kontroli Jacek Jezierski :
Tokens: 1_____ 2_________ 3___ 4_______ 5____ 6________ 7

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Najwyższej Izby Kontroli
  TruePositive nam [5,6] = Jacek Jezierski

(ChunkerEvaluator) Sentence #237 from documents/00101586 from sent10

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #238 from documents/00101586 from sent11

Text  : Wysoki Sejmie !
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Sejmie

(ChunkerEvaluator) Sentence #239 from documents/00101586 from sent12

Text  : Misją Najwyższej Izby Kontroli jest dbałość o gospodarność i skuteczność w  służbie publicznej dla Rzeczypospolitej Polskiej .
Tokens: 1____ 2_________ 3___ 4_______ 5___ 6______ 7 8___________ 9 10_________ 11 12_____ 13________ 14_ 15______________ 16______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [2,4] = Najwyższej Izby Kontroli
  TruePositive nam [15,16] = Rzeczypospolitej Polskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #240 from documents/00101586 from sent13

Text  : Staramy się ją wypełniać sumiennie , roztropnie i według naszej najlepszej wiedzy .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4________ 5________ 6 7_________ 8 9_____ 10____ 11________ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #241 from documents/00101586 from sent14

Text  : Stosownie do art . 204 ust . 2 Konstytucji Rzeczypospolitej Polskiej mam zaszczyt przedstawić Wysokiemu Sejmowi sprawozdanie z  działalności Najwyższej Izby Kontroli w  2007 r  .
Tokens: 1________ 2_ 3__ 4 5__ 6__ 7 8 9__________ 10______________ 11______ 12_ 13______ 14_________ 15_______ 16_____ 17__________ 18 19__________ 20________ 21__ 22______ 23 24__ 25 26

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Konstytucji Rzeczypospolitej Polskiej
  TruePositive nam [20,22] = Najwyższej Izby Kontroli
  FalsePositive nam [15,16] = Wysokiemu Sejmowi
  FalseNegative nam [16,16] = Sejmowi

(ChunkerEvaluator) Sentence #242 from documents/00101586 from sent15

Text  : W dokumencie tym zawarte są dane o podstawach prawnych działalności i  strategii Najwyższej Izby Kontroli ,  współdziałaniu z  Sejmem i  jego organami ,  pracach Kolegium Najwyższej Izby Kontroli ,  metodyce konstruowania planu pracy i  jego wykonaniu ,  strukturze organizacyjnej NIK ,  prowadzonej w  izbie polityce kadrowej .
Tokens: 1 2_________ 3__ 4______ 5_ 6___ 7 8_________ 9_______ 10__________ 11 12_______ 13________ 14__ 15______ 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 [13,15] = Najwyższej Izby Kontroli
  TruePositive nam [19,19] = Sejmem
  TruePositive nam [40,40] = NIK
  FalsePositive nam [25,28] = Kolegium Najwyższej Izby Kontroli
  FalseNegative nam [25,25] = Kolegium
  FalseNegative nam [26,28] = Najwyższej Izby Kontroli

(ChunkerEvaluator) Sentence #243 from documents/00101586 from sent16

Text  : W sprawozdaniu zamieszczono też informacje o wykonaniu budżetu izby ,  informatyzacji i  współpracy międzynarodowej .
Tokens: 1 2___________ 3___________ 4__ 5_________ 6 7________ 8______ 9___ 10 11____________ 12 13________ 14_____________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #244 from documents/00101586 from sent17

Text  : Wykaz wniosków de lege ferenda , dołączony do tego opracowania w  formie załącznika ,  zawiera propozycje zmian w  treści ustaw i  aktów wykonawczych .
Tokens: 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 #245 from documents/00101586 from sent18

Text  : Jednak zdecydowanie najwięcej miejsca w sprawozdaniu poświęcili śmy działalności kontrolnej .
Tokens: 1_____ 2___________ 3________ 4______ 5 6___________ 7_________ 8__ 9___________ 10________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #246 from documents/00101586 from sent19

Text  : Prowadzona była ona według planu pracy na rok 2007 .
Tokens: 1_________ 2___ 3__ 4_____ 5____ 6____ 7_ 8__ 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #247 from documents/00101586 from sent20

Text  : Zgodnie z przyjętymi przez Kolegium Najwyższej Izby Kontroli priorytetami działalności kontrolnej na lata 2006 –  2008 nasi kontrolerzy poszukiwali odpowiedzi na pytania ,  czy państwo polskie jest oszczędne ,  gospodarne i  przyjazne obywatelowi ,  a  nade wszystko czy skutecznie wypełnia swoje zadania .
Tokens: 1______ 2 3_________ 4____ 5_______ 6_________ 7___ 8_______ 9___________ 10__________ 11________ 12 13__ 14__ 15 16__ 17__ 18_________ 19_________ 20________ 21 22_____ 23 24_ 25_____ 26_____ 27__ 28_______ 29 30________ 31 32_______ 33_________ 34 35 36__ 37______ 38_ 39________ 40______ 41___ 42_____ 43

Chunks:
  FalsePositive nam [5,8] = Kolegium Najwyższej Izby Kontroli
  FalseNegative nam [5,5] = Kolegium
  FalseNegative nam [6,8] = Najwyższej Izby Kontroli

(ChunkerEvaluator) Sentence #248 from documents/00101586 from sent21

Text  : Szczególną uwagę poświęcili śmy dziedzinom zagrożonym korupcją oraz tym ,  w  których nieprawidłowości występują z  dużą intensywnością .
Tokens: 1_________ 2____ 3_________ 4__ 5_________ 6_________ 7_______ 8___ 9__ 10 11 12_____ 13______________ 14_______ 15 16__ 17____________ 18

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #249 from documents/00101586 from sent22

Text  : Analizowali śmy też funkcjonowanie kontroli wewnętrznej .
Tokens: 1__________ 2__ 3__ 4_____________ 5_______ 6__________ 7

Chunks:

2016-10-25 16:11:37,263 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 12 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101587.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101587.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #250 from documents/00101587 from sent1

Text  : Posiedzenie Parlamentarnego Zespołu na rzecz Katolickiej Nauki Społecznej odbędzie się w  dniu dzisiejszym o  godz .  17 w  sali klubowej nr 2  w  nowym Domu Poselskim .
Tokens: 1__________ 2______________ 3______ 4_ 5____ 6__________ 7____ 8_________ 9_______ 10_ 11 12__ 13_________ 14 15__ 16 17 18 19__ 20______ 21 22 23 24___ 25__ 26_______ 27

Chunks:
  TruePositive nam [2,8] = Parlamentarnego Zespołu na rzecz Katolickiej Nauki Społecznej
  FalsePositive nam [19,26] = sali klubowej nr 2 w nowym Domu Poselskim
  FalseNegative nam [25,26] = Domu Poselskim

(ChunkerEvaluator) Sentence #251 from documents/00101587 from sent2

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #252 from documents/00101587 from sent3

Text  : Wicemarszałek Jarosław Kalinowski :
Tokens: 1____________ 2_______ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jarosław Kalinowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #253 from documents/00101587 from sent4

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #254 from documents/00101587 from sent5

Text  : Właściwe komisje przedłożyły sprawozdania o stanowiskach Senatu w sprawie ustaw :
Tokens: 1_______ 2______ 3__________ 4___________ 5 6___________ 7_____ 8 9______ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Senatu

(ChunkerEvaluator) Sentence #255 from documents/00101587 from sent6

Text  : — o zmianie ustawy o podatku od czynności cywilnoprawnych ,
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5 6______ 7_ 8________ 9______________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #256 from documents/00101587 from sent7

Text  : — o europejskim ugrupowaniu współpracy terytorialnej ,
Tokens: 1 2 3__________ 4__________ 5_________ 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #257 from documents/00101587 from sent8

Text  : — o zmianie niektórych ustaw w związku z wdrażaniem funduszy strukturalnych i  Funduszu Spójności ,
Tokens: 1 2 3______ 4_________ 5____ 6 7______ 8 9_________ 10______ 11____________ 12 13______ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [13,14] = Funduszu Spójności

(ChunkerEvaluator) Sentence #258 from documents/00101587 from sent9

Text  : — o zmianie ustawy o drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw oraz
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5 6______ 7__________ 8___ 9_________ 10____ 11___ 12__

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #259 from documents/00101587 from sent10

Text  : — o zmianie ustawy o świadczeniu usług drogą elektroniczną .
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5 6__________ 7____ 8____ 9____________ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #260 from documents/00101587 from sent11

Text  : Sprawozdania te zostały paniom i panom posłom doręczone odpowiednio w  drukach nr 1267 ,  1290 ,  1291 ,  1259 i  1269 .
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 #261 from documents/00101587 from sent12

Text  : Na podstawie art . 95f regulaminu Sejmu marszałek Sejmu podjął decyzję o  uzupełnieniu porządku dziennego o  punkty obejmujące rozpatrzenie tych sprawozdań .
Tokens: 1_ 2________ 3__ 4 5__ 6_________ 7____ 8________ 9____ 10____ 11_____ 12 13__________ 14______ 15_______ 16 17____ 18________ 19__________ 20__ 21________ 22

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Sejmu
  TruePositive nam [9,9] = Sejmu

(ChunkerEvaluator) Sentence #262 from documents/00101587 from sent13

Text  : Proponuję , aby Sejm w dyskusjach nad dodanymi punktami wysłuchał 3  -  minutowych oświadczeń w  imieniu klubów i  kół .
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] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #263 from documents/00101587 from sent14

Text  : Jeżeli nie usłyszę sprzeciwu , będę uważał , że Sejm propozycję przyjął .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4________ 5 6___ 7_____ 8 9_ 10__ 11________ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #264 from documents/00101587 from sent15

Text  : Sprzeciwu nie słyszę .
Tokens: 1________ 2__ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #265 from documents/00101587 from sent16

Text  : Właściwe komisje przedłożyły sprawozdania o stanowiskach Senatu w sprawie ustaw :
Tokens: 1_______ 2______ 3__________ 4___________ 5 6___________ 7_____ 8 9______ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Senatu

(ChunkerEvaluator) Sentence #266 from documents/00101587 from sent17

Text  : — o zmianie ustawy o podatku dochodowym od osób fizycznych ,  ustawy o  podatku dochodowym od osób prawnych oraz niektórych innych ustaw ,
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5 6______ 7_________ 8_ 9___ 10________ 11 12____ 13 14_____ 15________ 16 17__ 18______ 19__ 20________ 21____ 22___ 23

Chunks:
  FalseNegative nam [4,10] = ustawy o podatku dochodowym od osób fizycznych
  FalseNegative nam [12,18] = ustawy o podatku dochodowym od osób prawnych

(ChunkerEvaluator) Sentence #267 from documents/00101587 from sent18

Text  : — o zmianie ustawy Prawo celne oraz ustawy Kodeks karny skarbowy ,
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5____ 6____ 7___ 8_____ 9_____ 10___ 11______ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [5,6] = Prawo celne
  FalsePositive nam [9,11] = Kodeks karny skarbowy
  FalseNegative nam [4,6] = ustawy Prawo celne
  FalseNegative nam [8,11] = ustawy Kodeks karny skarbowy

(ChunkerEvaluator) Sentence #268 from documents/00101587 from sent19

Text  : — o zmianie ustawy Ordynacja podatkowa oraz niektórych innych ustaw ,
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5________ 6________ 7___ 8_________ 9_____ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Ordynacja podatkowa

(ChunkerEvaluator) Sentence #269 from documents/00101587 from sent20

Text  : — o Komitecie Stabilności Finansowej , a także
Tokens: 1 2 3________ 4__________ 5_________ 6 7 8____

Chunks:
  TruePositive nam [3,5] = Komitecie Stabilności Finansowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #270 from documents/00101587 from sent21

Text  : — o zmianie ustawy Prawo o ustroju sądów powszechnych oraz niektórych innych ustaw .
Tokens: 1 2 3______ 4_____ 5____ 6 7______ 8____ 9___________ 10__ 11________ 12____ 13___ 14

Chunks:
  FalsePositive nam [5,9] = Prawo o ustroju sądów powszechnych
  FalseNegative nam [4,9] = ustawy Prawo o ustroju sądów powszechnych

(ChunkerEvaluator) Sentence #271 from documents/00101587 from sent22

Text  : Sprawozdania te zostały paniom i panom posłom doręczone odpowiednio w  drukach nr 1264 ,  1263 ,  1266 ,  1262 i  1271 .
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 #272 from documents/00101587 from sent23

Text  : W związku z tym , po uzyskaniu jednolitej opinii Konwentu Seniorów ,  marszałek Sejmu podjął decyzję o  uzupełnieniu porządku dziennego o  punkty obejmujące rozpatrzenie tych sprawozdań .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6_ 7________ 8_________ 9_____ 10______ 11______ 12 13_______ 14___ 15____ 16_____ 17 18__________ 19______ 20_______ 21 22____ 23________ 24__________ 25__ 26________ 27

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Konwentu Seniorów
  TruePositive nam [14,14] = Sejmu

(ChunkerEvaluator) Sentence #273 from documents/00101587 from sent24

Text  : Proponuję , aby w tych przypadkach Sejm wyraził zgodę na zastosowanie art .  54 ust .  5  regulaminu Sejmu oraz aby wysłuchał 5  -  minutowych oświadczeń w  imieniu klubów i  kół w  dyskusji nad sprawozdaniem zawartym w  druku nr 1264 oraz 3  -  minutowych oświadczeń w  imieniu klubów i  kół w  dyskusjach nad pozostałymi punktami .
Tokens: 1________ 2 3__ 4 5___ 6__________ 7___ 8______ 9____ 10 11__________ 12_ 13 14 15_ 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 [7,7] = Sejm
  TruePositive nam [19,19] = Sejmu

(ChunkerEvaluator) Sentence #274 from documents/00101587 from sent25

Text  : Jeżeli nie usłyszę sprzeciwu , będę uważał , że Sejm propozycję przyjął .
Tokens: 1_____ 2__ 3______ 4________ 5 6___ 7_____ 8 9_ 10__ 11________ 12_____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Sejm

2016-10-25 16:11:37,434 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 13 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101593.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101593.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #275 from documents/00101593 from sent1

Text  : Poseł Józef Rojek ( Klub Parlamentarny Prawo i Sprawiedliwość )
Tokens: 1____ 2____ 3____ 4 5___ 6____________ 7____ 8 9_____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Józef Rojek
  TruePositive nam [7,9] = Prawo i Sprawiedliwość

(ChunkerEvaluator) Sentence #276 from documents/00101593 from sent2

Text  : Pomimo ogromnych starań Platformie Obywatelskiej nie udało się pomniejszyć rzeczywistych rozmiarów afery hazardowej i  zamaskować prawdziwych intencji jej sprawców .
Tokens: 1_____ 2________ 3_____ 4_________ 5____________ 6__ 7____ 8__ 9__________ 10___________ 11_______ 12___ 13________ 14 15________ 16_________ 17______ 18_ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Platformie Obywatelskiej
  FalseNegative nam [12,13] = afery hazardowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #277 from documents/00101593 from sent3

Text  : W ostatnich dniach media upowszechniły informacje , z których jednoznacznie wynika ,  że nieprawidłowości w  branży hazardowej ,  notabene tolerowane przez urzędników i  niektórych polityków ,  w  rzeczywistości służyły tylko i  wyłącznie bardzo szybkiemu bogaceniu się właścicieli automatów do gry .
Tokens: 1 2________ 3_____ 4____ 5____________ 6_________ 7 8 9______ 10___________ 11____ 12 13 14______________ 15 16____ 17________ 18 19______ 20________ 21___ 22________ 23 24________ 25_______ 26 27 28____________ 29_____ 30___ 31 32_______ 33____ 34_______ 35_______ 36_ 37_________ 38_______ 39 40_ 41

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #278 from documents/00101593 from sent4

Text  : Uczestniczący jakiś czas temu w posiedzeniach Komisji Nadzwyczajnej „ Przyjazne Państwo ”  pewien lekarz i  przedsiębiorca ,  jak się niedawno okazało ,  najprawdopodobniej był autorem zapisu do nowelizacji ustawy o  odpadach proponującego niszczenie odpadów szpitalnych także w  autoklawach .
Tokens: 1____________ 2____ 3___ 4___ 5 6____________ 7______ 8____________ 9 10_______ 11_____ 12 13____ 14____ 15 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:
  FalsePositive nam [7,11] = Komisji Nadzwyczajnej „ Przyjazne Państwo
  FalseNegative nam [7,12] = Komisji Nadzwyczajnej „ Przyjazne Państwo ”

(ChunkerEvaluator) Sentence #279 from documents/00101593 from sent5

Text  : Wprowadzenie forsowanej przez rząd i jednocześnie kwestionowanej przez wielu specjalistów tej alternatywnej metody likwidacji odpadów ,  jak ustaliła TVP Info ,  przyniosło by korzyści ,  ale przede wszystkim wspomnianemu biznesmenowi ,  także właścicielowi zakładu utylizującego odpady szpitalne .
Tokens: 1___________ 2_________ 3____ 4___ 5 6___________ 7_____________ 8____ 9____ 10__________ 11_ 12___________ 13____ 14________ 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 [19,20] = TVP Info

(ChunkerEvaluator) Sentence #280 from documents/00101593 from sent6

Text  : Oto zaledwie dwa przykłady ostatnich działań rządzącej ekipy , które ,  jak widać ,  przede wszystkim miały umożliwić bogacenie się wąskim grupom interesu .
Tokens: 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 #281 from documents/00101593 from sent7

Text  : Natomiast obecnie w resorcie sportu i turystyki trwają prace nad projektem ustawy popularnie zwanej prawem szlaku ,  która podobno ma w  pełni umożliwić społeczeństwu korzystanie z  turystyczno -  sportowych walorów niektórych atrakcyjnych miejsc w  naszym kraju .
Tokens: 1________ 2______ 3 4_______ 5_____ 6 7________ 8_____ 9____ 10_ 11_______ 12____ 13________ 14____ 15____ 16____ 17 18___ 19_____ 20 21 22___ 23_______ 24___________ 25_________ 26 27_________ 28 29________ 30_____ 31________ 32__________ 33____ 34 35____ 36___ 37

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #282 from documents/00101593 from sent8

Text  : Jednak zdaniem specjalistów proponowane rozwiązania dają również prywatnym przedsiębiorcom prawo do realizowania inwestycji sportowo -  turystycznych na szlaku ,  a  tym samym do czerpania zysków z  cudzej własności ,  i  w  rezultacie może to doprowadzić do faktycznych wywłaszczeń ,  których nie uzasadnia żaden społecznie użyteczny cel .
Tokens: 1_____ 2______ 3___________ 4__________ 5__________ 6___ 7______ 8________ 9______________ 10___ 11 12__________ 13________ 14______ 15 16___________ 17 18____ 19 20 21_ 22___ 23 24_______ 25____ 26 27____ 28_______ 29 30 31 32________ 33__ 34 35_________ 36 37_________ 38_________ 39 40_____ 41_ 42_______ 43___ 44________ 45_______ 46_ 47

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #283 from documents/00101593 from sent9

Text  : W tej sytuacji zachodzi obawa , że mogło by dochodzić do przejmowania przez inwestorów cudzych gruntów za małe pieniądze .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4_______ 5____ 6 7_ 8____ 9_ 10_______ 11 12__________ 13___ 14________ 15_____ 16_____ 17 18__ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #284 from documents/00101593 from sent10

Text  : Jak widać , tu również może chodzić o to ,  żeby bogaci stawali się jeszcze bogatsi .
Tokens: 1__ 2____ 3 4_ 5______ 6___ 7______ 8 9_ 10 11__ 12____ 13_____ 14_ 15_____ 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #285 from documents/00101593 from sent11

Text  : Jednak pomimo wszystko mam nadzieję , że przynajmniej w tej ostatniej sprawie w  ministerstwie sportu szybko zapadną decyzje ,  które pozwolą góralom spać spokojnie i  ,  jak napisał jeden z  forumowiczów ,  zapobiegną kolejnej ,  tym razem szlakowo -  narciarskiej ,  aferze .
Tokens: 1_____ 2_____ 3_______ 4__ 5_______ 6 7_ 8___________ 9 10_ 11_______ 12_____ 13 14___________ 15____ 16____ 17_____ 18_____ 19 20___ 21_____ 22_____ 23__ 24_______ 25 26 27_ 28_____ 29___ 30 31__________ 32 33________ 34______ 35 36_ 37___ 38______ 39 40__________ 41 42____ 43

Chunks:
  FalseNegative nam [22,22] = góralom

(ChunkerEvaluator) Sentence #286 from documents/00101593 from sent12

Text  : Oświadczenia poselskie
Tokens: 1___________ 2________

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #287 from documents/00101593 from sent13

Text  : Poseł Andrzej Szlachta ( Klub Parlamentarny Prawo i Sprawiedliwość )
Tokens: 1____ 2______ 3_______ 4 5___ 6____________ 7____ 8 9_____________ 10

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Andrzej Szlachta
  TruePositive nam [7,9] = Prawo i Sprawiedliwość

2016-10-25 16:11:37,584 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 14 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101638.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101638.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #288 from documents/00101638 from sent1

Text  : Przechodzimy do głosowania nad całością projektu apelu .
Tokens: 1___________ 2_ 3_________ 4__ 5_______ 6_______ 7____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #289 from documents/00101638 from sent2

Text  : Kto z koleżanek i kolegów posłów jest za przyjęciem w  całości projektu apelu w  sprawie kryteriów ,  jakie powinien spełniać kandydat na posła ,  w  brzmieniu proponowanym przez Komisję II ,  wraz z  przyjętymi poprawkami ,  zechce podnieść rękę i  nacisnąć przycisk .
Tokens: 1__ 2 3________ 4 5______ 6_____ 7___ 8_ 9_________ 10 11_____ 12______ 13___ 14 15_____ 16_______ 17 18___ 19______ 20______ 21______ 22 23___ 24 25 26_______ 27__________ 28___ 29_____ 30 31 32__ 33 34________ 35________ 36 37____ 38______ 39__ 40 41______ 42______ 43

Chunks:
  FalseNegative nam [29,30] = Komisję II

(ChunkerEvaluator) Sentence #290 from documents/00101638 from sent3

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

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #291 from documents/00101638 from sent4

Text  : Kto się wstrzymał ?
Tokens: 1__ 2__ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #292 from documents/00101638 from sent5

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #293 from documents/00101638 from sent6

Text  : W głosowaniu wzięło udział 432 posłów .
Tokens: 1 2_________ 3_____ 4_____ 5__ 6_____ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #294 from documents/00101638 from sent7

Text  : Za głosowało 356 posłów , przeciw głosowało 47 posłów ,  wstrzymało się 29 posłów .
Tokens: 1_ 2________ 3__ 4_____ 5 6______ 7________ 8_ 9_____ 10 11________ 12_ 13 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #295 from documents/00101638 from sent8

Text  : Stwierdzam , że Sejm podjął apel w sprawie kryteriów ,  jakie powinien spełniać kandydat na posła .
Tokens: 1_________ 2 3_ 4___ 5_____ 6___ 7 8______ 9________ 10 11___ 12______ 13______ 14______ 15 16___ 17

Chunks:
  TruePositive nam [4,4] = Sejm

(ChunkerEvaluator) Sentence #296 from documents/00101638 from sent9

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #297 from documents/00101638 from sent10

Text  : Przystępujemy do rozpatrzenia punktu 6 . porządku dziennego : Przedstawiony przez Komisję III projekt apelu Sejmu Dzieci i  Młodzieży w  sprawie obecnej sytuacji polskiej oświaty .
Tokens: 1____________ 2_ 3___________ 4_____ 5 6 7_______ 8________ 9 10___________ 11___ 12_____ 13_ 14_____ 15___ 16___ 17____ 18 19_______ 20 21_____ 22_____ 23______ 24______ 25_____ 26

Chunks:
  TruePositive nam [16,19] = Sejmu Dzieci i Młodzieży
  FalseNegative nam [12,13] = Komisję III

(ChunkerEvaluator) Sentence #298 from documents/00101638 from sent11

Text  : Proszę o zabranie głosu sprawozdawcę komisji poseł Karolinę Pankiewicz z  Gimnazjum nr 29 z  oddziałami dwujęzycznymi im .  Charles ’  a  de Gaulle ’  a  w  Poznaniu w  celu przedstawienia projektu apelu przygotowanego przez Komisję III .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4____ 5___________ 6______ 7____ 8_______ 9_________ 10 11_______ 12 13 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 [27,27] = Poznaniu
  FalsePositive nam [8,13] = Karolinę Pankiewicz z Gimnazjum nr 29
  FalsePositive nam [19,25] = Charles ’ a de Gaulle ’ a
  FalseNegative nam [8,9] = Karolinę Pankiewicz
  FalseNegative nam [11,25] = Gimnazjum nr 29 z oddziałami dwujęzycznymi im . Charles ’ a de Gaulle ’ a
  FalseNegative nam [35,36] = Komisję III

(ChunkerEvaluator) Sentence #299 from documents/00101638 from sent12

Text  : Proszę bardzo .
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #300 from documents/00101638 from sent13

Text  : Poseł Sprawozdawca Karolina Pankiewicz :
Tokens: 1____ 2___________ 3_______ 4_________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Karolina Pankiewicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #301 from documents/00101638 from sent14

Text  : Panowie Marszałkowie !
Tokens: 1______ 2___________ 3

Chunks:
  FalsePositive nam [2,2] = Marszałkowie

(ChunkerEvaluator) Sentence #302 from documents/00101638 from sent15

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #303 from documents/00101638 from sent16

Text  : 17 maja obradowali śmy w komisjach .
Tokens: 1_ 2___ 3_________ 4__ 5 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #304 from documents/00101638 from sent17

Text  : Reprezentuję Komisję III .
Tokens: 1___________ 2______ 3__ 4

Chunks:
  FalseNegative nam [2,3] = Komisję III

(ChunkerEvaluator) Sentence #305 from documents/00101638 from sent18

Text  : Łącząc siłę tych osób , ich poglądy . . .  (  Oklaski )
Tokens: 1_____ 2___ 3___ 4___ 5 6__ 7______ 8 9 10 11 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #306 from documents/00101638 from sent19

Text  : Marszałek Sejmu Dzieci i Młodzieży Daniel Milewski :
Tokens: 1________ 2____ 3_____ 4 5________ 6_____ 7_______ 8

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Daniel Milewski
  FalsePositive nam [1,5] = Marszałek Sejmu Dzieci i Młodzieży
  FalseNegative nam [2,5] = Sejmu Dzieci i Młodzieży

(ChunkerEvaluator) Sentence #307 from documents/00101638 from sent20

Text  : Proszę o spokój .
Tokens: 1_____ 2 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #308 from documents/00101638 from sent21

Text  : Poseł Sprawozdawca Karolina Pankiewicz :
Tokens: 1____ 2___________ 3_______ 4_________ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Karolina Pankiewicz

(ChunkerEvaluator) Sentence #309 from documents/00101638 from sent22

Text  : … napisali śmy projekt apelu , który właśnie odczytam .
Tokens: 1 2_______ 3__ 4______ 5____ 6 7____ 8______ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #310 from documents/00101638 from sent23

Text  : „ Projekt Apelu Sejmu Dzieci i Młodzieży z dnia 1  czerwca 2008 r  .  w  sprawie obecnej sytuacji polskiej oświaty .
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 [3,7] = Apelu Sejmu Dzieci i Młodzieży
  FalseNegative nam [4,7] = Sejmu Dzieci i Młodzieży

(ChunkerEvaluator) Sentence #311 from documents/00101638 from sent24

Text  : My , posłanki i posłowie XIV Sesji Sejmu Dzieci i  Młodzieży ,  apelujemy do władz Rzeczypospolitej Polskiej o  zwrócenie szczególnej uwagi na stan polskiej oświaty i  przeprowadzenie należytych reform .
Tokens: 1_ 2 3_______ 4 5_______ 6__ 7____ 8____ 9_____ 10 11_______ 12 13_______ 14 15___ 16______________ 17______ 18 19_______ 20_________ 21___ 22 23__ 24______ 25_____ 26 27_____________ 28________ 29____ 30

Chunks:
  TruePositive nam [16,17] = Rzeczypospolitej Polskiej
  FalsePositive nam [6,11] = XIV Sesji Sejmu Dzieci i Młodzieży
  FalseNegative nam [7,11] = Sesji Sejmu Dzieci i Młodzieży

(ChunkerEvaluator) Sentence #312 from documents/00101638 from sent25

Text  : Od stanu polskiej oświaty zależy przyszłość naszego kraju .
Tokens: 1_ 2____ 3_______ 4______ 5_____ 6_________ 7______ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #313 from documents/00101638 from sent26

Text  : Wszystkie wysoko rozwinięte kraje współczesnego świata swój progres zawdzięczają gruntownie wykształconemu społeczeństwu stanowiącemu główną podporę kraju .
Tokens: 1________ 2_____ 3_________ 4____ 5____________ 6_____ 7___ 8______ 9___________ 10________ 11____________ 12___________ 13__________ 14____ 15_____ 16___ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #314 from documents/00101638 from sent27

Text  : Aby Polska mogła sprostać wyzwaniom cywilizacyjnym przyszłości , a młodzi Polacy mieli możliwość rozwoju ,  niezbędne jest podnoszenie jakości kształcenia i  wyrównywanie szans w  dostępie do edukacji .
Tokens: 1__ 2_____ 3____ 4_______ 5________ 6_____________ 7__________ 8 9 10____ 11____ 12___ 13_______ 14_____ 15 16_______ 17__ 18_________ 19_____ 20_________ 21 22__________ 23___ 24 25______ 26 27______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [2,2] = Polska
  TruePositive nam [11,11] = Polacy

(ChunkerEvaluator) Sentence #315 from documents/00101638 from sent28

Text  : Do uzdrowienia polskiej oświaty potrzeba wielu skoordynowanych działań .
Tokens: 1_ 2__________ 3_______ 4______ 5_______ 6____ 7______________ 8______ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #316 from documents/00101638 from sent29

Text  : Reforma powinna zmierzać ku wykreowaniu społeczeństwa obywatelskiego , cechującego się otwartością na pozytywne zmiany ,  zaś głównym zadaniem nauczyciela powinno być wychowanie ucznia zgodnie z  etycznymi regułami będącymi syntezą historii ,  wartości oraz tradycji .
Tokens: 1______ 2______ 3_______ 4_ 5__________ 6____________ 7_____________ 8 9__________ 10_ 11_________ 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 #317 from documents/00101638 from sent30

Text  : Szkoła powinna przygotowywać uczniów do mierzenia się z sytuacjami nieprzewidywalnymi ,  uczyć kreatywności i  solidności ,  dawać wiedzę potrzebną młodemu człowiekowi do planowania swojej przyszłości .
Tokens: 1_____ 2______ 3____________ 4______ 5_ 6________ 7__ 8 9_________ 10________________ 11 12___ 13__________ 14 15________ 16 17___ 18____ 19_______ 20_____ 21_________ 22 23________ 24____ 25_________ 26

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #318 from documents/00101638 from sent31

Text  : Niezbędne jest wzmacnianie osobowości uczniów , rozwijanie ich zdolności oraz korzystanie z  najnowszych osiągnięć techniki i  nauki ,  a  także niwelowanie encyklopedyzmu przyczyniającego się do złego i  źle postrzeganego modelu polskiego systemu oświaty .
Tokens: 1________ 2___ 3__________ 4_________ 5______ 6 7_________ 8__ 9________ 10__ 11_________ 12 13_________ 14_______ 15______ 16 17___ 18 19 20___ 21_________ 22____________ 23______________ 24_ 25 26___ 27 28_ 29___________ 30____ 31_______ 32_____ 33_____ 34

Chunks:

2016-10-25 16:11:37,791 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 15 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101640.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101640.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #319 from documents/00101640 from sent1

Text  : W odpowiedzi na pytanie pana posła Mężydły , powiem ,  że częściowo tak .
Tokens: 1 2_________ 3_ 4______ 5___ 6____ 7______ 8 9_____ 10 11 12_______ 13_ 14

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Mężydły

(ChunkerEvaluator) Sentence #320 from documents/00101640 from sent2

Text  : Oczywiście uregulowania prokonsumenckie znajdują się zarówno w pierwszej części ,  w  części europejskiej ,  jak i  znajdą się w  drugiej ,  bo rząd przewiduje tego typu rozwiązania prawne w  drugiej części nowelizacji Prawa telekomunikacyjnego .
Tokens: 1_________ 2___________ 3______________ 4_______ 5__ 6______ 7 8________ 9_____ 10 11 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 [33,34] = Prawa telekomunikacyjnego

(ChunkerEvaluator) Sentence #321 from documents/00101640 from sent3

Text  : Z jednym z rozwiązań , które znajduje się w projekcie poselskim Prawa telekomunikacyjnego ,  polegającym m  .  in .  na mediacji ,  trudno mi jest się zgodzić z  tego względu ,  że –  jak dobrze wiemy –  w  naszym systemie prawnym mediacja już ma miejsce i  funkcjonuje bardzo sprawnie .
Tokens: 1 2_____ 3 4________ 5 6____ 7_______ 8__ 9 10_______ 11_______ 12___ 13_________________ 14 15_________ 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 [12,13] = Prawa telekomunikacyjnego

(ChunkerEvaluator) Sentence #322 from documents/00101640 from sent4

Text  : Wystarczy chociażby zerknąć do przepisów Kodeksu postępowania administracyjnego czy też przepisów Kodeksu postępowania cywilnego .
Tokens: 1________ 2________ 3______ 4_ 5________ 6______ 7___________ 8________________ 9__ 10_ 11_______ 12_____ 13__________ 14_______ 15

Chunks:
  TruePositive nam [12,14] = Kodeksu postępowania cywilnego
  FalsePositive nam [6,6] = Kodeksu
  FalseNegative nam [6,8] = Kodeksu postępowania administracyjnego

(ChunkerEvaluator) Sentence #323 from documents/00101640 from sent5

Text  : Zatem tworzenie kolejnych przepisów odnoszących się do mediacji wydaje mi się zbędne .
Tokens: 1____ 2________ 3________ 4________ 5__________ 6__ 7_ 8_______ 9_____ 10 11_ 12____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #324 from documents/00101640 from sent6

Text  : Jeżeli chodzi o pytanie pana posła Tomczaka dotyczące definicji abonenta ,  to powiem ,  że tak ,  my świadomie nie regulujemy w  przepisach nowelizacji odnoszącej się do części europejskiej definicji abonenta z  tego względu ,  że czekamy na rozstrzygnięcie Europejskiego Trybunału Sprawiedliwości ,  który orzeknie ,  jak ta definicja ma wyglądać ,  co przez to pojęcie rozumieć .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5___ 6____ 7_______ 8________ 9________ 10______ 11 12 13____ 14 15 16_ 17 18 19_______ 20_ 21________ 22 23________ 24_________ 25________ 26_ 27 28____ 29__________ 30_______ 31______ 32 33__ 34_____ 35 36 37_____ 38 39_____________ 40___________ 41_______ 42_____________ 43 44___ 45______ 46 47_ 48 49_______ 50 51______ 52 53 54___ 55 56_____ 57______ 58

Chunks:
  TruePositive nam [7,7] = Tomczaka
  TruePositive nam [40,42] = Europejskiego Trybunału Sprawiedliwości

(ChunkerEvaluator) Sentence #325 from documents/00101640 from sent7

Text  : Panie pośle , wyobraźmy sobie taką sytuację .
Tokens: 1____ 2____ 3 4________ 5____ 6___ 7_______ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #326 from documents/00101640 from sent8

Text  : Mogli by śmy przyjąć taką definicję abonenta , zgodnie z  którą pan ,  dzwoniąc z  budki telefonicznej na mieście ,  też był by abonentem .
Tokens: 1____ 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 #327 from documents/00101640 from sent9

Text  : W tej sytuacji czekamy na rozstrzygnięcie Europejskiego Trybunału Sprawiedliwości w  tym zakresie .
Tokens: 1 2__ 3_______ 4______ 5_ 6______________ 7____________ 8________ 9______________ 10 11_ 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,9] = Europejskiego Trybunału Sprawiedliwości

(ChunkerEvaluator) Sentence #328 from documents/00101640 from sent10

Text  : Chciał by m sprostować pana wypowiedź .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4_________ 5___ 6________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #329 from documents/00101640 from sent11

Text  : Ja nie używał em w swoich wypowiedziach opinii reprezentanta Telekomunikacji Polskiej .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4_ 5 6_____ 7____________ 8_____ 9____________ 10_____________ 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Telekomunikacji Polskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #330 from documents/00101640 from sent12

Text  : Proszę zwrócić uwagę , że ja w grudniu , w  styczniu posiłkował em się opinią zaprezentowaną przez prof .  Stanisława Piątka ,  który –  jak mi się wydaje –  jest przedstawicielem nauki .
Tokens: 1_____ 2______ 3____ 4 5_ 6_ 7 8______ 9 10 11______ 12________ 13 14_ 15____ 16____________ 17___ 18__ 19 20________ 21____ 22 23___ 24 25_ 26 27_ 28____ 29 30__ 31______________ 32___ 33

Chunks:
  TruePositive nam [20,21] = Stanisława Piątka

(ChunkerEvaluator) Sentence #331 from documents/00101640 from sent13

Text  : ( Poseł Antoni Mężydło : On był ekspertem telekomunikacji .  )
Tokens: 1 2____ 3_____ 4______ 5 6_ 7__ 8________ 9______________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Antoni Mężydło

(ChunkerEvaluator) Sentence #332 from documents/00101640 from sent14

Text  : Ja przepraszam , panie pośle , ale trudno , żeby m  analizował ,  kto ,  kiedy i  co obsługiwał ,  naprawdę .
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 #333 from documents/00101640 from sent15

Text  : To już chyba Centralne Biuro Antykorupcyjne powinno się tym zająć .
Tokens: 1_ 2__ 3____ 4________ 5____ 6_____________ 7______ 8__ 9__ 10___ 11

Chunks:
  TruePositive nam [4,6] = Centralne Biuro Antykorupcyjne

(ChunkerEvaluator) Sentence #334 from documents/00101640 from sent16

Text  : Wybaczą panowie .
Tokens: 1______ 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #335 from documents/00101640 from sent17

Text  : Jeżeli chodzi o kwestie związane z separacją funkcjonalną , to ja nie jestem tego przeciwnikiem .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4______ 5_______ 6 7________ 8___________ 9 10 11 12_ 13____ 14__ 15___________ 16

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #336 from documents/00101640 from sent18

Text  : I te zapisy znajdą się w drugiej części nowelizacji Prawa telekomunikacyjnego .
Tokens: 1 2_ 3_____ 4_____ 5__ 6 7______ 8_____ 9__________ 10___ 11_________________ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Prawa telekomunikacyjnego

(ChunkerEvaluator) Sentence #337 from documents/00101640 from sent19

Text  : Chciał by m jeszcze dodać , że rząd , chociażby na ostatnim posiedzeniu Rady Europejskiej ,  poparł i  podtrzymał swoje stanowisko w  sprawie zapisów w  zmianie dyrektyw telekomunikacyjnych dotyczących separacji funkcjonalnej .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4______ 5____ 6 7_ 8___ 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 [14,15] = Rady Europejskiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #338 from documents/00101640 from sent20

Text  : Ani ja , ani resort infrastruktury nie ma innego stanowiska w  tym zakresie .
Tokens: 1__ 2_ 3 4__ 5_____ 6_____________ 7__ 8_ 9_____ 10________ 11 12_ 13______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #339 from documents/00101640 from sent21

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #340 from documents/00101640 from sent22

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #341 from documents/00101640 from sent23

Text  : Dziękuję panu ministrowi .
Tokens: 1_______ 2___ 3_________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #342 from documents/00101640 from sent24

Text  : Pan zabiera głos w imieniu wnioskodawców ?
Tokens: 1__ 2______ 3___ 4 5______ 6____________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #343 from documents/00101640 from sent25

Text  : ( Poseł Jacek Tomczak : Chciał by m sprostować .  )
Tokens: 1 2____ 3____ 4______ 5 6_____ 7_ 8 9_________ 10 11

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jacek Tomczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #344 from documents/00101640 from sent26

Text  : Tak , tak .
Tokens: 1__ 2 3__ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #345 from documents/00101640 from sent27

Text  : To przy okazji .
Tokens: 1_ 2___ 3_____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #346 from documents/00101640 from sent28

Text  : ( Poseł Jacek Tomczak : Dobrze . )
Tokens: 1 2____ 3____ 4______ 5 6_____ 7 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jacek Tomczak

(ChunkerEvaluator) Sentence #347 from documents/00101640 from sent29

Text  : ( Poseł Antoni Mężydło : Sprostowanie . )
Tokens: 1 2____ 3_____ 4______ 5 6___________ 7 8

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Antoni Mężydło

(ChunkerEvaluator) Sentence #348 from documents/00101640 from sent30

Text  : Sekundeczkę , panowie .
Tokens: 1__________ 2 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #349 from documents/00101640 from sent31

Text  : To teraz pan poseł w trybie sprostowania , proszę bardzo ,  a  za chwilę udzielę panu głosu i  wtedy przy okazji może pan oczywiście sprostować .
Tokens: 1_ 2____ 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 #350 from documents/00101640 from sent32

Text  : Proszę bardzo .
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #351 from documents/00101640 from sent33

Text  : Poseł Antoni Mężydło :
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Antoni Mężydło

2016-10-25 16:11:37,992 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 16 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101644.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101644.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #352 from documents/00101644 from sent1

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #353 from documents/00101644 from sent2

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #354 from documents/00101644 from sent3

Text  : Pan poseł Stanisław Olas , Polskie Stronnictwo Ludowe .
Tokens: 1__ 2____ 3________ 4___ 5 6______ 7__________ 8_____ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Stanisław Olas
  TruePositive nam [6,8] = Polskie Stronnictwo Ludowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #355 from documents/00101644 from sent4

Text  : Poseł Stanisław Olas :
Tokens: 1____ 2________ 3___ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stanisław Olas

(ChunkerEvaluator) Sentence #356 from documents/00101644 from sent5

Text  : Szanowny Panie Marszałku !
Tokens: 1_______ 2____ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #357 from documents/00101644 from sent6

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #358 from documents/00101644 from sent7

Text  : Panie Ministrze !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #359 from documents/00101644 from sent8

Text  : Wysłuchali śmy sprawozdania Komisji Nadzwyczajnej o rządowym projekcie ustawy Kodeks karny ,  ustawy Kodeks postępowania karnego ,  ustawy Kodeks karny wykonawczy oraz ustawy o  Policji ;  o  rządowym projekcie ustawy o  zmianie ustawy Kodeks karny ,  ustawy Kodeks postępowania karnego ,  ustawy Kodeks karny wykonawczy ,  ustawy Kodeks karny skarbowy oraz niektórych innych ustaw ;  o  poselskim projekcie ustawy o  zmianie ustawy Kodeks postępowania karnego i  poselskich projektach ustaw o  zmianie ustawy Kodeks karny .
Tokens: 1_________ 2__ 3___________ 4______ 5____________ 6 7_______ 8________ 9_____ 10____ 11___ 12 13____ 14____ 15__________ 16_____ 17 18____ 19____ 20___ 21________ 22__ 23____ 24 25_____ 26 27 28______ 29_______ 30____ 31 32_____ 33____ 34____ 35___ 36 37____ 38____ 39__________ 40_____ 41 42____ 43____ 44___ 45________ 46 47____ 48____ 49___ 50______ 51__ 52________ 53____ 54___ 55 56 57_______ 58_______ 59____ 60 61_____ 62____ 63____ 64__________ 65_____ 66 67________ 68________ 69___ 70 71_____ 72____ 73____ 74___ 75

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Komisji Nadzwyczajnej
  TruePositive nam [19,21] = Kodeks karny wykonawczy
  TruePositive nam [59,65] = ustawy o zmianie ustawy Kodeks postępowania karnego
  FalsePositive nam [10,11] = Kodeks karny
  FalsePositive nam [14,16] = Kodeks postępowania karnego
  FalsePositive nam [25,25] = Policji
  FalsePositive nam [34,35] = Kodeks karny
  FalsePositive nam [38,40] = Kodeks postępowania karnego
  FalsePositive nam [43,45] = Kodeks karny wykonawczy
  FalsePositive nam [48,50] = Kodeks karny skarbowy
  FalsePositive nam [73,74] = Kodeks karny
  FalseNegative nam [9,11] = ustawy Kodeks karny
  FalseNegative nam [13,16] = ustawy Kodeks postępowania karnego
  FalseNegative nam [23,25] = ustawy o Policji
  FalseNegative nam [30,54] = ustawy o zmianie ustawy Kodeks karny , ustawy Kodeks postępowania karnego , ustawy Kodeks karny wykonawczy , ustawy Kodeks karny skarbowy oraz niektórych innych ustaw
  FalseNegative nam [69,74] = ustaw o zmianie ustawy Kodeks karny

(ChunkerEvaluator) Sentence #360 from documents/00101644 from sent9

Text  : Projekty wymienionych ustaw były przedmiotem wielokrotnych debat Komisji Nadzwyczajnej i  Komisji Sprawiedliwości i  Praw Człowieka .
Tokens: 1_______ 2___________ 3____ 4___ 5__________ 6____________ 7____ 8______ 9____________ 10 11_____ 12_____________ 13 14__ 15_______ 16

Chunks:
  TruePositive nam [8,9] = Komisji Nadzwyczajnej
  TruePositive nam [11,15] = Komisji Sprawiedliwości i Praw Człowieka

(ChunkerEvaluator) Sentence #361 from documents/00101644 from sent10

Text  : Projekt dotyczy zaostrzenia m . in . odpowiedzialności karnej za przestępstwa przeciwko wolności seksualnej i  obyczajności wobec osób poniżej piętnastego roku życia lub członków najbliższej rodziny .
Tokens: 1______ 2______ 3__________ 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 #362 from documents/00101644 from sent11

Text  : Przepisy te mają zwiększyć skuteczność działań podejmowanych w stosunku do sprawców tego typu przestępstw .
Tokens: 1_______ 2_ 3___ 4________ 5__________ 6______ 7____________ 8 9_______ 10 11______ 12__ 13__ 14_________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #363 from documents/00101644 from sent12

Text  : W projekcie przewiduje się zmianę postępowania wobec osób ujętych na gorącym uczynku .
Tokens: 1 2________ 3_________ 4__ 5_____ 6___________ 7____ 8___ 9______ 10 11_____ 12_____ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #364 from documents/00101644 from sent13

Text  : Powyższe projekty były przedmiotem dyskusji w Klubie Poselskim Polskiego Stronnictwa Ludowego .
Tokens: 1_______ 2_______ 3___ 4__________ 5_______ 6 7_____ 8________ 9________ 10_________ 11______ 12

Chunks:
  FalsePositive nam [7,11] = Klubie Poselskim Polskiego Stronnictwa Ludowego
  FalseNegative nam [9,11] = Polskiego Stronnictwa Ludowego

(ChunkerEvaluator) Sentence #365 from documents/00101644 from sent14

Text  : Pragnę poinformować Wysoką Izbę , że stanowisko klubu Polskiego Stronnictwa Ludowego wobec tych projektów jest pozytywne .
Tokens: 1_____ 2___________ 3_____ 4___ 5 6_ 7_________ 8____ 9________ 10_________ 11______ 12___ 13__ 14_______ 15__ 16_______ 17

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Polskiego Stronnictwa Ludowego

(ChunkerEvaluator) Sentence #366 from documents/00101644 from sent15

Text  : Dziękuję .
Tokens: 1_______ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #367 from documents/00101644 from sent16

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #368 from documents/00101644 from sent17

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #369 from documents/00101644 from sent18

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #370 from documents/00101644 from sent19

Text  : Przechodzimy do pytań .
Tokens: 1___________ 2_ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #371 from documents/00101644 from sent20

Text  : Zapisanych zostało sześć osób .
Tokens: 1_________ 2______ 3____ 4___ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #372 from documents/00101644 from sent21

Text  : Czy są jeszcze zgłoszenia ?
Tokens: 1__ 2_ 3______ 4_________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #373 from documents/00101644 from sent22

Text  : Nie ma .
Tokens: 1__ 2_ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #374 from documents/00101644 from sent23

Text  : Tak ?
Tokens: 1__ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #375 from documents/00101644 from sent24

Text  : Nie , nie .
Tokens: 1__ 2 3__ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #376 from documents/00101644 from sent25

Text  : Zamykam listę .
Tokens: 1______ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #377 from documents/00101644 from sent26

Text  : Ustalam czas zadawania pytania na jedną minutę .
Tokens: 1______ 2___ 3________ 4______ 5_ 6____ 7_____ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #378 from documents/00101644 from sent27

Text  : Jako pierwszy zabierze głos pan poseł Mirosław Pawlak , Polskie Stronnictwo Ludowe .
Tokens: 1___ 2_______ 3_______ 4___ 5__ 6____ 7_______ 8_____ 9 10_____ 11_________ 12____ 13

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Mirosław Pawlak
  TruePositive nam [10,12] = Polskie Stronnictwo Ludowe

(ChunkerEvaluator) Sentence #379 from documents/00101644 from sent28

Text  : Poseł Mirosław Pawlak :
Tokens: 1____ 2_______ 3_____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Mirosław Pawlak

(ChunkerEvaluator) Sentence #380 from documents/00101644 from sent29

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #381 from documents/00101644 from sent30

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #382 from documents/00101644 from sent31

Text  : Panie ministrze , pierwsze pytanie kieruję właśnie do pana .
Tokens: 1____ 2________ 3 4_______ 5______ 6______ 7______ 8_ 9___ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #383 from documents/00101644 from sent32

Text  : Proszę o jednoznaczne i precyzyjne wyjaśnienie zagadnienia określonego w uzasadnieniu do projektu rządowego z  druku nr 1394 ,  str .  29 .
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 #384 from documents/00101644 from sent33

Text  : Jeżeli na podstawie okoliczności sprawy można przewidywać , że sąd nie orzeknie wobec oskarżonego kary izolacyjnej ,  to kto oprócz sądu może postawić taką prognozę i  na jakiej podstawie ?
Tokens: 1_____ 2_ 3________ 4___________ 5_____ 6____ 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 #385 from documents/00101644 from sent34

Text  : I pytanie do posłów wnioskodawców : Czy i na jakiej podstawie penalizowany będzie czyn dotyczący zamieszczania treści pornograficznych w  ogólnodostępnej prasie oraz w  dodatkach do gazet ?
Tokens: 1 2______ 3_ 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 #386 from documents/00101644 from sent35

Text  : Chodzi o dziennik „ Super Express ” , w którym umieszcza się opisy aktów ,  a  nawet zdjęcia pornograficzne .
Tokens: 1_____ 2 3_______ 4 5____ 6______ 7 8 9 10____ 11_______ 12_ 13___ 14___ 15 16 17___ 18_____ 19____________ 20

Chunks:
  TruePositive nam [5,6] = Super Express

2016-10-25 16:11:38,167 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 17 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101645.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101645.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #387 from documents/00101645 from sent1

Text  : Zmiany , które wprowadzili śmy , powodują większą demokratyzację działania systemu SKOK ,  dają dużo większą swobodę działalności tzw .  SKOK-om parterowym ,  zwykłym spółdzielczym kasom oszczędnościowo -  kredytowym .
Tokens: 1_____ 2 3____ 4__________ 5__ 6 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 [12,12] = SKOK
  TruePositive nam [21,21] = SKOK-om

(ChunkerEvaluator) Sentence #388 from documents/00101645 from sent2

Text  : I to jest sukces , który zapewniamy tą ustawą .
Tokens: 1 2_ 3___ 4_____ 5 6____ 7_________ 8_ 9_____ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #389 from documents/00101645 from sent3

Text  : Ważne jest też to , że ta ustawa wprowadza obowiązkowy 5  -  procentowy wskaźnik wypłacalności ,  czyli o  połowę niższy niż sugeruje ogólnoświatowa organizacja zrzeszająca unie kredytowe .
Tokens: 1____ 2___ 3__ 4_ 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 #390 from documents/00101645 from sent4

Text  : Na wypełnienie tego warunku dzięki jednej z poprawek SKOK-i będą miały 18 miesięcy .
Tokens: 1_ 2__________ 3___ 4______ 5_____ 6_____ 7 8_______ 9_____ 10__ 11___ 12 13______ 14

Chunks:
  TruePositive nam [9,9] = SKOK-i

(ChunkerEvaluator) Sentence #391 from documents/00101645 from sent5

Text  : Warto jednak szczegółowo spojrzeć na niektóre poprawki i powiedzieć o  ich ważkości .
Tokens: 1____ 2_____ 3__________ 4_______ 5_ 6_______ 7_______ 8 9_________ 10 11_ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #392 from documents/00101645 from sent6

Text  : Jakże ważną poprawką , tu należy się uderzyć we własną pierś ,  jest …
Tokens: 1____ 2____ 3_______ 4 5_ 6_____ 7__ 8______ 9_ 10____ 11___ 12 13__ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #393 from documents/00101645 from sent7

Text  : ( Dzwonek ) Już , panie marszałku ?
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5 6____ 7________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #394 from documents/00101645 from sent8

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #395 from documents/00101645 from sent9

Text  : Trzy minuty .
Tokens: 1___ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #396 from documents/00101645 from sent10

Text  : Trzy minuty , ale proszę kończyć .
Tokens: 1___ 2_____ 3 4__ 5_____ 6______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #397 from documents/00101645 from sent11

Text  : Poseł Jarosław Urbaniak :
Tokens: 1____ 2_______ 3_______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jarosław Urbaniak

(ChunkerEvaluator) Sentence #398 from documents/00101645 from sent12

Text  : Dobrze .
Tokens: 1_____ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #399 from documents/00101645 from sent13

Text  : Chciał by m powiedzieć o tym , że rozszerzenie kompetencji prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i  Konsumentów na członków SKOK to jest to ,  czego z  pewnością każdy by sobie życzył ,  ale dopiero Senat zauważył ,  że do tej pory członkowie SKOK nie byli objęci taką ochroną .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4_________ 5 6__ 7 8_ 9___________ 10_________ 11_____ 12____ 13_____ 14_________ 15 16_________ 17 18______ 19__ 20 21__ 22 23 24___ 25 26_______ 27___ 28 29___ 30____ 31 32_ 33_____ 34___ 35______ 36 37 38 39_ 40__ 41________ 42__ 43_ 44__ 45____ 46__ 47_____ 48

Chunks:
  TruePositive nam [12,16] = Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów
  TruePositive nam [19,19] = SKOK
  TruePositive nam [34,34] = Senat
  TruePositive nam [42,42] = SKOK

(ChunkerEvaluator) Sentence #400 from documents/00101645 from sent14

Text  : To dobrze , że Senat to zauważył i że wprowadza tę poprawkę .
Tokens: 1_ 2_____ 3 4_ 5____ 6_ 7_______ 8 9_ 10_______ 11 12______ 13

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Senat

(ChunkerEvaluator) Sentence #401 from documents/00101645 from sent15

Text  : Czas już minął , toteż pozwolę sobie jeszcze zwrócić uwagę ,  raczej w  aspekcie dyskusji ,  która przebiegała w  mediach ,  od czasu kiedy ta ustawa trafiła z  Sejmu do Senatu ,  na poprawkę nr 6  ,  w  związku z  tym co niektórzy zarzucają ,  że ten obowiązkowy współczynnik wypłacalności jest nieosiągalny i  że to będzie duży wysiłek dla SKOK .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4 5____ 6______ 7____ 8______ 9______ 10___ 11 12____ 13 14______ 15______ 16 17___ 18_________ 19 20_____ 21 22 23___ 24___ 25 26____ 27_____ 28 29___ 30 31____ 32 33 34______ 35 36 37 38 39_____ 40 41_ 42 43_______ 44_______ 45 46 47_ 48_________ 49__________ 50___________ 51__ 52__________ 53 54 55 56____ 57__ 58_____ 59_ 60__ 61

Chunks:
  TruePositive nam [29,29] = Sejmu
  TruePositive nam [31,31] = Senatu
  TruePositive nam [60,60] = SKOK

(ChunkerEvaluator) Sentence #402 from documents/00101645 from sent16

Text  : Poprawka nr 6 wprowadza trzecią możliwość osiągnięcia tego współczynnika poprzez to ,  że do funduszów własnych SKOK-i będą mogły zaliczyć także zobowiązania ,  co prawda za zgodą KNF ,  ale po to KNF jest w  tym całym systemie ,  aby kontrolować prawidłowość działania .
Tokens: 1_______ 2_ 3 4________ 5______ 6________ 7__________ 8___ 9____________ 10_____ 11 12 13 14 15_______ 16______ 17____ 18__ 19___ 20______ 21___ 22__________ 23 24 25____ 26 27___ 28_ 29 30_ 31 32 33_ 34__ 35 36_ 37___ 38______ 39 40_ 41_________ 42__________ 43_______ 44

Chunks:
  TruePositive nam [17,17] = SKOK-i
  TruePositive nam [28,28] = KNF
  TruePositive nam [33,33] = KNF

(ChunkerEvaluator) Sentence #403 from documents/00101645 from sent17

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #404 from documents/00101645 from sent18

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #405 from documents/00101645 from sent19

Text  : Klub Parlamentarny Platforma Obywatelska poprze wszystkie 28 poprawek zgłoszonych przez Senat Rzeczypospolitej .
Tokens: 1___ 2____________ 3________ 4__________ 5_____ 6________ 7_ 8_______ 9__________ 10___ 11___ 12______________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Platforma Obywatelska
  TruePositive nam [11,12] = Senat Rzeczypospolitej

(ChunkerEvaluator) Sentence #406 from documents/00101645 from sent20

Text  : Dziękuję bardzo .
Tokens: 1_______ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #407 from documents/00101645 from sent21

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #408 from documents/00101645 from sent22

Text  : Wicemarszałek Stefan Niesiołowski :
Tokens: 1____________ 2_____ 3___________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Stefan Niesiołowski

(ChunkerEvaluator) Sentence #409 from documents/00101645 from sent23

Text  : Dziękuję panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2___ 3______ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #410 from documents/00101645 from sent24

Text  : Pan poseł Jarosław Stawiarski , Prawo i Sprawiedliwość .
Tokens: 1__ 2____ 3_______ 4_________ 5 6____ 7 8_____________ 9

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jarosław Stawiarski
  TruePositive nam [6,8] = Prawo i Sprawiedliwość

(ChunkerEvaluator) Sentence #411 from documents/00101645 from sent25

Text  : Poseł Jarosław Stawiarski :
Tokens: 1____ 2_______ 3_________ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Jarosław Stawiarski

(ChunkerEvaluator) Sentence #412 from documents/00101645 from sent26

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #413 from documents/00101645 from sent27

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #414 from documents/00101645 from sent28

Text  : Panie Ministrze !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #415 from documents/00101645 from sent29

Text  : Mam zaszczyt w imieniu Klubu Parlamentarnego Prawo i Sprawiedliwość przedstawić stanowisko w  sprawie uchwały Senatu dotyczącej ustawy o  spółdzielczych kasach oszczędnościowo -  kredytowych ,  druk nr 2442 .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4______ 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 [7,9] = Prawo i Sprawiedliwość
  TruePositive nam [15,15] = Senatu
  FalseNegative nam [17,23] = ustawy o spółdzielczych kasach oszczędnościowo - kredytowych

2016-10-25 16:11:38,329 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 18 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101657.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101657.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #416 from documents/00101657 from sent1

Text  : Nie widzę .
Tokens: 1__ 2____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #417 from documents/00101657 from sent2

Text  : W takim razie zamykam listę .
Tokens: 1 2____ 3____ 4______ 5____ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #418 from documents/00101657 from sent3

Text  : Jako pierwszy głos zabierze poseł Arkady Fiedler , Platforma Obywatelska .
Tokens: 1___ 2_______ 3___ 4_______ 5____ 6_____ 7______ 8 9________ 10_________ 11

Chunks:
  TruePositive nam [6,7] = Arkady Fiedler
  TruePositive nam [9,10] = Platforma Obywatelska

(ChunkerEvaluator) Sentence #419 from documents/00101657 from sent4

Text  : Bardzo proszę .
Tokens: 1_____ 2_____ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #420 from documents/00101657 from sent5

Text  : Poseł Arkady Fiedler :
Tokens: 1____ 2_____ 3______ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Arkady Fiedler

(ChunkerEvaluator) Sentence #421 from documents/00101657 from sent6

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #422 from documents/00101657 from sent7

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #423 from documents/00101657 from sent8

Text  : Już dość dawno temu miałem okazję obejrzeć biograficzny film poświęcony Tomaszowi Mannowi i  jego bratu ,  którzy podczas drugiej wojny światowej przebywali w  Stanach Zjednoczonych Ameryki Północnej .
Tokens: 1__ 2___ 3____ 4___ 5_____ 6_____ 7_______ 8___________ 9___ 10________ 11_______ 12_____ 13 14__ 15___ 16 17____ 18_____ 19_____ 20___ 21_______ 22________ 23 24_____ 25___________ 26_____ 27_______ 28

Chunks:
  TruePositive nam [11,12] = Tomaszowi Mannowi
  TruePositive nam [19,21] = drugiej wojny światowej
  TruePositive nam [24,27] = Stanach Zjednoczonych Ameryki Północnej

(ChunkerEvaluator) Sentence #424 from documents/00101657 from sent9

Text  : W tym filmie była taka scena , w której jeden z  braci ,  nie pamiętam który ,  poważnie zachorował i  trzeba było go zawieźć do nowojorskiego szpitala .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4___ 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 #425 from documents/00101657 from sent10

Text  : Niewiele z filmu pamiętam , lecz tej sceny nie zapomnę .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4_______ 5 6___ 7__ 8____ 9__ 10_____ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #426 from documents/00101657 from sent11

Text  : Samochód z ciężko chorym człowiekiem jeździł od szpitala do szpitala ,  ale żadna lecznica nie chciała go przyjąć z  powodu jakichś proceduralnych przeszkód .
Tokens: 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 #427 from documents/00101657 from sent12

Text  : Z jednej więc strony – obolały człowiek , potrzebujący pilnej pomocy szpitalnej ,  a  z  drugiej –  bezduszna obojętność ludzi w  białych kitlach solidarnie tworzących mur nie do przebicia ,  od którego beznadziejnie odbija się dramat jednostki pozostawionej samej sobie i  całkowicie bezradnej .
Tokens: 1 2_____ 3___ 4_____ 5 6______ 7_______ 8 9___________ 10____ 11____ 12________ 13 14 15 16_____ 17 18_______ 19________ 20___ 21 22_____ 23_____ 24________ 25________ 26_ 27_ 28 29_______ 30 31 32_____ 33___________ 34____ 35_ 36____ 37_______ 38___________ 39___ 40___ 41 42________ 43_______ 44

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #428 from documents/00101657 from sent13

Text  : Pamiętam moje oburzenie spowodowane funkcjonowaniem tego amerykańskiego systemu opieki zdrowotnej ,  który gotów był traktować człowieka w  tak bezlitosny i  nieludzki sposób tylko dlatego ,  że ten wcześniej nie dopełnił odpowiednich formalności widocznie będących dla systemu czymś dużo ważniejszym niż realne cierpienie człowieka .
Tokens: 1_______ 2___ 3________ 4__________ 5______________ 6___ 7_____________ 8______ 9_____ 10________ 11 12___ 13___ 14_ 15_______ 16_______ 17 18_ 19________ 20 21_______ 22____ 23___ 24_____ 25 26 27_ 28_______ 29_ 30______ 31__________ 32_________ 33_______ 34______ 35_ 36_____ 37___ 38__ 39_________ 40_ 41____ 42________ 43_______ 44

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #429 from documents/00101657 from sent14

Text  : Dla systemu człowiek niespełniający określonych wymogów biurokratyczno - prawnych był jak error w  komputerze .
Tokens: 1__ 2______ 3_______ 4_____________ 5__________ 6______ 7_____________ 8 9_______ 10_ 11_ 12___ 13 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #430 from documents/00101657 from sent15

Text  : Był błędem , pomyłką , swoistą niedoróbką , jaką należy bezwzględnie odrzucić .
Tokens: 1__ 2_____ 3 4______ 5 6______ 7_________ 8 9___ 10____ 11__________ 12______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #431 from documents/00101657 from sent16

Text  : Owa scena w oglądanym przeze mnie filmie o braciach Mann obnażała pozbawiony humanizmu system ,  który uzbroiwszy się w  immunologiczną barierę nieufności i  niechęci ,  nie dopuszcza do siebie żadnego innego przypadku ,  jak tylko ten ,  który jest wpisany w  sferę jego procedur ,  regulaminów i  zarządzeń .
Tokens: 1__ 2____ 3 4________ 5_____ 6___ 7_____ 8 9_______ 10__ 11______ 12________ 13_______ 14____ 15 16___ 17________ 18_ 19 20____________ 21_____ 22________ 23 24______ 25 26_ 27_______ 28 29____ 30_____ 31____ 32_______ 33 34_ 35___ 36_ 37 38___ 39__ 40_____ 41 42___ 43__ 44______ 45 46_________ 47 48_______ 49

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Mann

(ChunkerEvaluator) Sentence #432 from documents/00101657 from sent17

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #433 from documents/00101657 from sent18

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #434 from documents/00101657 from sent19

Text  : Tragedia , jaka niedawno wydarzyła się w Kartuzach , dowodzi ,  że okrutna bezduszność pewnych systemów ,  w  które zaplątują się losy niewinnych ludzi ,  może być zjawiskiem ponadczasowym i  ponadkontynentalnym .
Tokens: 1_______ 2 3___ 4_______ 5________ 6__ 7 8________ 9 10_____ 11 12 13_____ 14_________ 15_____ 16______ 17 18 19___ 20_______ 21_ 22__ 23________ 24___ 25 26__ 27_ 28________ 29___________ 30 31_________________ 32

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = Kartuzach

(ChunkerEvaluator) Sentence #435 from documents/00101657 from sent20

Text  : Gdyby nie śmierć półrocznego dziecka , ofiary wadliwego systemu zdrowotnego ,  pozwolił by m  sobie na ponury żart ,  że jest świetnie ,  że wszystko jest OK ,  bo choć jeszcze nie stali śmy się Japonią czy Irlandią ,  to już na swój sposób jesteśmy Ameryką .
Tokens: 1____ 2__ 3_____ 4__________ 5______ 6 7_____ 8________ 9______ 10_________ 11 12______ 13 14 15___ 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 [36,36] = Japonią
  TruePositive nam [38,38] = Irlandią
  TruePositive nam [46,46] = Ameryką

(ChunkerEvaluator) Sentence #436 from documents/00101657 from sent21

Text  : W tym jednak przypadku zupełnie mi nie do śmiechu ,  bo kiedy umiera chore dziecko ,  niezbadane przez lekkomyślną lekarkę i  nieprzyjęte do szpitala przez wyzbytą uczuć pielęgniarkę na dyżurze ,  znaczy to ,  że ludzie działający w  systemie opieki zdrowotnej ,  w  każdym razie niektórzy z  nich ,  zostali wykolejeni przez ów zły system ,  który hoduje potwory .
Tokens: 1 2__ 3_____ 4________ 5_______ 6_ 7__ 8_ 9______ 10 11 12___ 13____ 14___ 15_____ 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:

2016-10-25 16:11:38,507 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 19 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101659.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101659.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #437 from documents/00101659 from sent1

Text  : Szanowni państwo , bardzo często powtarzało się pytanie : Skąd wziąć pieniądze ?
Tokens: 1_______ 2______ 3 4_____ 5_____ 6_________ 7__ 8______ 9 10__ 11___ 12_______ 13

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #438 from documents/00101659 from sent2

Text  : Chcę wam tylko to przybliżyć .
Tokens: 1___ 2__ 3____ 4_ 5_________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #439 from documents/00101659 from sent3

Text  : To wyście uchwalali budżet na tej sali .
Tokens: 1_ 2_____ 3________ 4_____ 5_ 6__ 7___ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #440 from documents/00101659 from sent4

Text  : A ile jest na misje pokojowe i wojny - Irak ,  Afganistan ?
Tokens: 1 2__ 3___ 4_ 5____ 6_______ 7 8____ 9 10__ 11 12________ 13

Chunks:
  TruePositive nam [10,10] = Irak
  TruePositive nam [12,12] = Afganistan

(ChunkerEvaluator) Sentence #441 from documents/00101659 from sent5

Text  : A czy nie mówimy dzisiaj , że trzeba zwracać majątki tym ,  których w  kraju nie ma ,  a  nie dać kilku złotych tym ,  którzy stracili zdrowie ,  zostając w  tym kraju i  pracując dla dobra tego kraju ?
Tokens: 1 2__ 3__ 4_____ 5______ 6 7_ 8_____ 9______ 10_____ 11_ 12 13_____ 14 15___ 16_ 17 18 19 20_ 21_ 22___ 23_____ 24_ 25 26____ 27______ 28_____ 29 30______ 31 32_ 33___ 34 35______ 36_ 37___ 38__ 39___ 40

Chunks:
  FalseNegative nam [23,23] = złotych

(ChunkerEvaluator) Sentence #442 from documents/00101659 from sent6

Text  : ( Oklaski ) Nie akceptuję filozofii , która była prezentowana ,  że aby wziąć pieniądze na emerytury pomostowe ,  trzeba zabrać emerytom ,  trzeba zabrać z  zasiłków i  pomocy społecznej .
Tokens: 1 2______ 3 4__ 5________ 6________ 7 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 #443 from documents/00101659 from sent7

Text  : Zwracam uwagę , że w naszym projekcie mówimy o uprawnieniach .
Tokens: 1______ 2____ 3 4_ 5 6_____ 7________ 8_____ 9 10___________ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #444 from documents/00101659 from sent8

Text  : Chodzi o to , by dać uprawnienia .
Tokens: 1_____ 2 3_ 4 5_ 6__ 7__________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #445 from documents/00101659 from sent9

Text  : Niczego innego ludzie nie potrzebują jak bezpieczeństwa .
Tokens: 1______ 2_____ 3_____ 4__ 5_________ 6__ 7_____________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #446 from documents/00101659 from sent10

Text  : Mówił em o tym , że tylko 50 % nauczycieli ,  którzy mają uprawnienia ,  korzysta z  tych uprawnień .
Tokens: 1____ 2_ 3 4__ 5 6_ 7____ 8_ 9 10_________ 11 12____ 13__ 14_________ 15 16______ 17 18__ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #447 from documents/00101659 from sent11

Text  : Szanowni państwo , pochylcie się nad pedagogami i nauczycielami ,  którzy przygotowali nas wszystkich do pełnienia wielkich ról .
Tokens: 1_______ 2______ 3 4________ 5__ 6__ 7_________ 8 9____________ 10 11____ 12__________ 13_ 14________ 15 16_______ 17______ 18_ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #448 from documents/00101659 from sent12

Text  : To nie jest problem , który był kilkanaście lat temu .
Tokens: 1_ 2__ 3___ 4______ 5 6____ 7__ 8__________ 9__ 10__ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #449 from documents/00101659 from sent13

Text  : Nauczyciel był po liceum pedagogicznym i kiedy osiągał staż 30 lat ,  przechodził na emeryturę i  była ta pięćdziesiątka .
Tokens: 1_________ 2__ 3_ 4_____ 5____________ 6 7____ 8______ 9___ 10 11_ 12 13_________ 14 15_______ 16 17__ 18 19____________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #450 from documents/00101659 from sent14

Text  : Dzisiaj nauczyciel jest po studiach .
Tokens: 1______ 2_________ 3___ 4_ 5_______ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #451 from documents/00101659 from sent15

Text  : To jest co najmniej 25 lat i co najmniej 30 lat stażu ;  wiemy ,  jak to wszystko się sumuje .
Tokens: 1_ 2___ 3_ 4_______ 5_ 6__ 7 8_ 9_______ 10 11_ 12___ 13 14___ 15 16_ 17 18______ 19_ 20____ 21

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #452 from documents/00101659 from sent16

Text  : Poza tym duża grupa nauczycieli w większości chce pracować .
Tokens: 1___ 2__ 3___ 4____ 5__________ 6 7_________ 8___ 9_______ 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #453 from documents/00101659 from sent17

Text  : Nie będę tu powtarzał różnych uzasadnień .
Tokens: 1__ 2___ 3_ 4________ 5______ 6_________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #454 from documents/00101659 from sent18

Text  : Oni chcą pracować i będą pracować .
Tokens: 1__ 2___ 3_______ 4 5___ 6_______ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #455 from documents/00101659 from sent19

Text  : Tylko nie nakazujmy im , że jak zdobędą już te uprawnienia ,  czyli osiągną określony wiek ,  to muszą przejść na emeryturę ,  bo inaczej wszystko stracą .
Tokens: 1____ 2__ 3________ 4_ 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 #456 from documents/00101659 from sent20

Text  : Apeluję też do tych z państwa , którzy może niedokładnie wczytali się w  uzasadnienie do ustawy .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4___ 5 6______ 7 8_____ 9___ 10__________ 11______ 12_ 13 14__________ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #457 from documents/00101659 from sent21

Text  : My nie chcemy , by młodzi ludzie , między innymi młodzi nauczyciele ,  przechodzili na emeryturę .
Tokens: 1_ 2__ 3_____ 4 5_ 6_____ 7_____ 8 9_____ 10____ 11____ 12_________ 13 14__________ 15 16_______ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #458 from documents/00101659 from sent22

Text  : Oni skorzystają z tego tylko w sytuacji krytycznej .
Tokens: 1__ 2__________ 3 4___ 5____ 6 7_______ 8_________ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #459 from documents/00101659 from sent23

Text  : Jeśli im zdrowie pozwoli , będą pracowali dla tego kraju .
Tokens: 1____ 2_ 3______ 4______ 5 6___ 7________ 8__ 9___ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #460 from documents/00101659 from sent24

Text  : Oni nie wyjadą , jak młodzież - ok . 2  mln osób -  za granicę ,  szukając tam szczęścia .
Tokens: 1__ 2__ 3_____ 4 5__ 6_______ 7 8_ 9 10 11_ 12__ 13 14 15_____ 16 17______ 18_ 19_______ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #461 from documents/00101659 from sent25

Text  : Oni są przywiązani do tej ojczyzny , do tego kraju ,  do tego narodu .
Tokens: 1__ 2_ 3__________ 4_ 5__ 6_______ 7 8_ 9___ 10___ 11 12 13__ 14____ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #462 from documents/00101659 from sent26

Text  : Trzeba tylko stworzyć warunki , by ci ludzie pracowali dalej .
Tokens: 1_____ 2____ 3_______ 4______ 5 6_ 7_ 8_____ 9________ 10___ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #463 from documents/00101659 from sent27

Text  : I , pani minister , wiele propozycji OPZZ także zgłosił ,  związek "  Solidarność "  zgłosił ,  forum zgłosiło .
Tokens: 1 2 3___ 4_______ 5 6____ 7_________ 8___ 9____ 10_____ 11 12_____ 13 14_________ 15 16_____ 17 18___ 19______ 20

Chunks:
  TruePositive nam [8,8] = OPZZ
  FalsePositive nam [14,15] = Solidarność "
  FalseNegative nam [14,14] = Solidarność

(ChunkerEvaluator) Sentence #464 from documents/00101659 from sent28

Text  : Oczywiście trzeba usiąść i coś zaproponować .
Tokens: 1_________ 2_____ 3_____ 4 5__ 6___________ 7

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #465 from documents/00101659 from sent29

Text  : W programie 50 + też w części to jest .
Tokens: 1 2________ 3_ 4 5__ 6 7_____ 8_ 9___ 10

Chunks:

2016-10-25 16:11:38,664 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 20 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101660.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101660.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #466 from documents/00101660 from sent1

Text  : 30 .
Tokens: 1_ 2

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #467 from documents/00101660 from sent2

Text  : Pierwsze czytanie poselskiego projektu ustawy o zmianie ustawy Kodeks spółek handlowych i  ustawy o  kosztach sądowych w  sprawach cywilnych (  druk nr 600 )  .
Tokens: 1_______ 2_______ 3__________ 4_______ 5_____ 6 7______ 8_____ 9_____ 10____ 11________ 12 13____ 14 15______ 16______ 17 18______ 19_______ 20 21__ 22 23_ 24 25

Chunks:
  FalsePositive nam [5,19] = ustawy o zmianie ustawy Kodeks spółek handlowych i ustawy o kosztach sądowych w sprawach cywilnych
  FalseNegative nam [9,11] = Kodeks spółek handlowych
  FalseNegative nam [13,19] = ustawy o kosztach sądowych w sprawach cywilnych

(ChunkerEvaluator) Sentence #468 from documents/00101660 from sent3

Text  : Bardzo proszę o zabranie głosu pana Łukasza Rędziniaka , podsekretarza stanu w  Ministerstwie Sprawiedliwości ,  w  celu przedstawienia uzasadnienia projektu ustawy zawartego w  druku nr 524 .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_______ 5____ 6___ 7______ 8_________ 9 10___________ 11___ 12 13___________ 14_____________ 15 16 17__ 18____________ 19__________ 20______ 21____ 22_______ 23 24___ 25 26_ 27

Chunks:
  TruePositive nam [7,8] = Łukasza Rędziniaka
  TruePositive nam [13,14] = Ministerstwie Sprawiedliwości

(ChunkerEvaluator) Sentence #469 from documents/00101660 from sent4

Text  : Bardzo proszę , panie ministrze .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4____ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #470 from documents/00101660 from sent5

Text  : Podsekretarz Stanu w Ministerstwie Sprawiedliwości Łukasz Rędziniak :
Tokens: 1___________ 2____ 3 4____________ 5______________ 6_____ 7________ 8

Chunks:
  TruePositive nam [4,5] = Ministerstwie Sprawiedliwości
  TruePositive nam [6,7] = Łukasz Rędziniak

(ChunkerEvaluator) Sentence #471 from documents/00101660 from sent6

Text  : Szanowny Panie Marszałku !
Tokens: 1_______ 2____ 3________ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #472 from documents/00101660 from sent7

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #473 from documents/00101660 from sent8

Text  : Przedłożony projekt ustawy o zmianie ustawy Kodeks spółek handlowych został przygotowany w  Ministerstwie Gospodarki w  ramach „  Pakietu na rzecz przedsiębiorczości ”  .
Tokens: 1__________ 2______ 3_____ 4 5______ 6_____ 7_____ 8_____ 9_________ 10____ 11__________ 12 13___________ 14________ 15 16____ 17 18_____ 19 20___ 21________________ 22 23

Chunks:
  TruePositive nam [3,9] = ustawy o zmianie ustawy Kodeks spółek handlowych
  TruePositive nam [13,14] = Ministerstwie Gospodarki
  FalseNegative nam [18,21] = Pakietu na rzecz przedsiębiorczości

(ChunkerEvaluator) Sentence #474 from documents/00101660 from sent9

Text  : Projekt ten ma na celu uchwalenie regulacji ułatwiających prowadzenie działalności gospodarczej w  Polsce ,  zwłaszcza podejmowanie i  wykonywanie takiej działalności przez spółki z  ograniczoną działalnością oraz spółki akcyjne ,  a  ponadto powinien przyczynić się do aktywizacji przedsiębiorców i  poprawy konkurencyjności polskiej gospodarki .
Tokens: 1______ 2__ 3_ 4_ 5___ 6_________ 7________ 8____________ 9__________ 10__________ 11__________ 12 13____ 14 15_______ 16__________ 17 18_________ 19____ 20__________ 21___ 22____ 23 24_________ 25___________ 26__ 27____ 28_____ 29 30 31_____ 32______ 33________ 34_ 35 36_________ 37_____________ 38 39_____ 40______________ 41______ 42________ 43

Chunks:
  TruePositive nam [13,13] = Polsce

(ChunkerEvaluator) Sentence #475 from documents/00101660 from sent10

Text  : Tak więc projekt ustawy przewiduje w szczególności : po pierwsze ,  zmianę dotychczasowego obowiązku przekształcania spółek cywilnych w  spółki jawne w  przekształcanie dobrowolne ,  niezależnie od wielkości osiąganych obrotów ;  po drugie ,  obniżenie minimalnych wysokości kapitału zakładowego dla spółki z  ograniczoną odpowiedzialnością do kwoty 5  tys .  zł i  dla spółki akcyjnej –  do kwoty 10 tys .  zł ;  po trzecie ,  zastąpienie oświadczenia woli wspólnika lub akcjonariusza w  spółce jednoosobowej w  formie pisemnej ,  z  podpisem notarialnie poświadczonym ,  przez oświadczenie w  zwykłej formie pisemnej ;  po czwarte ,  skrócenie z  3  miesięcy do 1  miesiąca od  daty ogłoszenia okresu pozwalającego na  zwrot dopłat uiszczonych przez wspólników spółki z   ograniczoną odpowiedzialnością ,   jeżeli dopłaty nie są  wymagane na  pokrycie straty wykazanej w   sprawozdaniu finansowym ;   po  piąte ,   złagodzenie o   połowę kary grzywny przewidzianej wobec członków zarządu spółki kapitałowej lub też komplementariusza spółki komandytowo -   akcyjnej ,   którzy dopuścili się naruszenia przepisów gwarantujących jawność danych o   spółce ;   po  szóste ,   stworzenie możliwości dostosowania wysokości kapitału zakładowego w   spółkach kapitałowych do  proponowanych obecnie wielkości minimalnych poprzez wyznaczenie dodatkowego terminu na  wykonanie tego obowiązku .
Tokens: 1__ 2___ 3______ 4_____ 5_________ 6 7____________ 8 9_ 10______ 11 12____ 13_____________ 14_______ 15_____________ 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______ 153 154_______ 155______ 156___________ 157____ 158___ 159 160___ 161 162 163___ 164 165_______ 166_______ 167_________ 168______ 169_____ 170________ 171 172_____ 173_________ 174 175__________ 176____ 177______ 178________ 179____ 180________ 181________ 182____ 183 184______ 185_ 186______ 187

Chunks:
  TruePositive nam [49,49] = zł
  TruePositive nam [60,60] = zł

(ChunkerEvaluator) Sentence #476 from documents/00101660 from sent11

Text  : Ze względu na to , że do projektu ustawy załączono obszerne uzasadnienie ,  w  którym przedstawiono wszystkie proponowane zmiany przepisów ,  w  tym miejscu pozwolę sobie jedynie na dokładne omówienie najważniejszych zmian dokonywanych w  obecnie obowiązującej ustawie .
Tokens: 1_ 2______ 3_ 4_ 5 6_ 7_ 8_______ 9_____ 10_______ 11______ 12__________ 13 14 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:

2016-10-25 16:11:38,860 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 21 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101664.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101664.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #477 from documents/00101664 from sent1

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #478 from documents/00101664 from sent2

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #479 from documents/00101664 from sent3

Text  : Mam zaszczyt i przyjemność przedstawić stanowisko Klubu Poselskiego Polskiego Stronnictwa Ludowego do sprawozdania Komisji Samorządu Terytorialnego i  Polityki Regionalnej o  stanowisku Senatu w  sprawie ustawy o  zmianie niektórych ustaw w  związku z  wdrażaniem funduszy strukturalnych i  Funduszu Spójności (  druk nr 1248 )  .
Tokens: 1__ 2_______ 3 4__________ 5__________ 6_________ 7____ 8__________ 9________ 10_________ 11______ 12 13__________ 14_____ 15_______ 16____________ 17 18______ 19_________ 20 21________ 22____ 23 24_____ 25____ 26 27_____ 28________ 29___ 30 31_____ 32 33________ 34______ 35____________ 36 37______ 38_______ 39 40__ 41 42__ 43 44

Chunks:
  TruePositive nam [9,11] = Polskiego Stronnictwa Ludowego
  TruePositive nam [14,19] = Komisji Samorządu Terytorialnego i Polityki Regionalnej
  FalsePositive nam [22,27] = Senatu w sprawie ustawy o zmianie
  FalsePositive nam [37,38] = Funduszu Spójności
  FalseNegative nam [22,22] = Senatu
  FalseNegative nam [25,38] = ustawy o zmianie niektórych ustaw w związku z wdrażaniem funduszy strukturalnych i Funduszu Spójności

(ChunkerEvaluator) Sentence #480 from documents/00101664 from sent4

Text  : Senat wniósł do ustawy 11 poprawek .
Tokens: 1____ 2_____ 3_ 4_____ 5_ 6_______ 7

Chunks:
  FalseNegative nam [1,1] = Senat

(ChunkerEvaluator) Sentence #481 from documents/00101664 from sent5

Text  : Istotne zmiany wprowadzają poprawka 7 . i poprawka 8 .
Tokens: 1______ 2_____ 3__________ 4_______ 5 6 7 8_______ 9 10

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #482 from documents/00101664 from sent6

Text  : Poprawka 7 . polega na dodaniu art . 20a w  ustawie o  zasadach prowadzenia polityki rozwoju .
Tokens: 1_______ 2 3 4_____ 5_ 6______ 7__ 8 9__ 10 11_____ 12 13______ 14_________ 15______ 16_____ 17

Chunks:
  FalsePositive nam [1,2] = Poprawka 7

(ChunkerEvaluator) Sentence #483 from documents/00101664 from sent7

Text  : Określa ona warunki finansowania zadań własnych jednostek samorządu terytorialnego związanych z  polityką rozwoju ,  które nie są objęte kontraktami wojewódzkimi i  regionalnymi programami operacyjnymi .
Tokens: 1______ 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 #484 from documents/00101664 from sent8

Text  : Natomiast poprawka 8 . zobowiązuje ekspertów biorących udział w procedurze wyboru projektów ,  które otrzymują dofinansowanie ,  do składania oświadczeń potwierdzających ich bezstronność w  tym postępowaniu .
Tokens: 1________ 2_______ 3 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 #485 from documents/00101664 from sent9

Text  : Dlatego też chciał by m oświadczyć w imieniu Klubu Poselskiego Polskiego Stronnictwa Ludowego ,  że będziemy za przyjęciem proponowanych przez Senat 11 poprawek oraz za całym tekstem ustawy .
Tokens: 1______ 2__ 3_____ 4_ 5 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 [11,13] = Polskiego Stronnictwa Ludowego
  FalsePositive nam [21,23] = Senat 11 poprawek
  FalseNegative nam [21,21] = Senat

(ChunkerEvaluator) Sentence #486 from documents/00101664 from sent10

Text  : Bardzo dziękuję , panie marszałku .
Tokens: 1_____ 2_______ 3 4____ 5________ 6

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #487 from documents/00101664 from sent11

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #488 from documents/00101664 from sent12

Text  : Wicemarszałek Krzysztof Putra :
Tokens: 1____________ 2________ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krzysztof Putra

(ChunkerEvaluator) Sentence #489 from documents/00101664 from sent13

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #490 from documents/00101664 from sent14

Text  : Lista posłów zapisanych do głosu została wyczerpana .
Tokens: 1____ 2_____ 3_________ 4_ 5____ 6______ 7_________ 8

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #491 from documents/00101664 from sent15

Text  : Zamykam dyskusję .
Tokens: 1______ 2_______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #492 from documents/00101664 from sent16

Text  : Do głosowania nad uchwałą Senatu przystąpimy w bloku głosowań .
Tokens: 1_ 2_________ 3__ 4______ 5_____ 6__________ 7 8____ 9_______ 10

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Senatu

(ChunkerEvaluator) Sentence #493 from documents/00101664 from sent17

Text  : Przystępujemy do rozpatrzenia punktu 39 . porządku dziennego : Sprawozdanie Komisji Infrastruktury o  stanowisku Senatu w  sprawie ustawy o  zmianie ustawy o  drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw (  druki nr 1249 i  1259 )  .
Tokens: 1____________ 2_ 3___________ 4_____ 5_ 6 7_______ 8________ 9 10__________ 11_____ 12____________ 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 [11,12] = Komisji Infrastruktury
  FalsePositive nam [15,28] = Senatu w sprawie ustawy o zmianie ustawy o drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw
  FalseNegative nam [15,15] = Senatu
  FalseNegative nam [18,28] = ustawy o zmianie ustawy o drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw

(ChunkerEvaluator) Sentence #494 from documents/00101664 from sent18

Text  : Bardzo proszę o zabranie głosu sprawozdawcę komisji pana posła Jacka Krupę .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4_______ 5____ 6___________ 7______ 8___ 9____ 10___ 11___ 12

Chunks:
  TruePositive nam [10,11] = Jacka Krupę

(ChunkerEvaluator) Sentence #495 from documents/00101664 from sent19

Text  : Poseł Sprawozdawca Jacek Krupa :
Tokens: 1____ 2___________ 3____ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jacek Krupa

(ChunkerEvaluator) Sentence #496 from documents/00101664 from sent20

Text  : Panie Marszałku !
Tokens: 1____ 2________ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #497 from documents/00101664 from sent21

Text  : Wysoka Izbo !
Tokens: 1_____ 2___ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #498 from documents/00101664 from sent22

Text  : Wicemarszałek Krzysztof Putra :
Tokens: 1____________ 2________ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krzysztof Putra

(ChunkerEvaluator) Sentence #499 from documents/00101664 from sent23

Text  : Przepraszam pana posła .
Tokens: 1__________ 2___ 3____ 4

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #500 from documents/00101664 from sent24

Text  : Wysoka Izbo , po tym punkcie przystępujemy już do głosowań .
Tokens: 1_____ 2___ 3 4_ 5__ 6______ 7____________ 8__ 9_ 10______ 11

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #501 from documents/00101664 from sent25

Text  : Bardzo proszę o kontynuowanie .
Tokens: 1_____ 2_____ 3 4____________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #502 from documents/00101664 from sent26

Text  : Poseł Sprawozdawca Jacek Krupa :
Tokens: 1____ 2___________ 3____ 4____ 5

Chunks:
  TruePositive nam [3,4] = Jacek Krupa

(ChunkerEvaluator) Sentence #503 from documents/00101664 from sent27

Text  : Dziękuję , panie marszałku .
Tokens: 1_______ 2 3____ 4________ 5

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #504 from documents/00101664 from sent28

Text  : Przedstawiam sprawozdanie Komisji Infrastruktury o stanowisku Senatu w sprawie ustawy o  zmianie ustawy o  drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw ,  tzw .  ustawy winietowej .
Tokens: 1___________ 2___________ 3______ 4_____________ 5 6_________ 7_____ 8 9______ 10____ 11 12_____ 13____ 14 15_____ 16_________ 17__ 18________ 19____ 20___ 21 22_ 23 24____ 25________ 26

Chunks:
  FalsePositive nam [3,4] = Komisji Infrastruktury
  FalsePositive nam [7,16] = Senatu w sprawie ustawy o zmianie ustawy o drogach publicznych
  FalseNegative nam [7,7] = Senatu
  FalseNegative nam [10,20] = ustawy o zmianie ustawy o drogach publicznych oraz niektórych innych ustaw
  FalseNegative nam [24,25] = ustawy winietowej

(ChunkerEvaluator) Sentence #505 from documents/00101664 from sent29

Text  : W dniu 30 października Senat wniósł do tej ustawy 14 poprawek .
Tokens: 1 2___ 3_ 4___________ 5____ 6_____ 7_ 8__ 9_____ 10 11______ 12

Chunks:
  TruePositive nam [5,5] = Senat

(ChunkerEvaluator) Sentence #506 from documents/00101664 from sent30

Text  : Większość z nich ma charakter legislacyjno - redakcyjny , poza poprawką 8  .  ,  która rozszerza katalog instytucji uprawnionych do sprzedaży opłat drogowych ,  czyli winiet .
Tokens: 1________ 2 3___ 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 #507 from documents/00101664 from sent31

Text  : Komisja rekomenduje Wysokiej Izbie przyjęcie wszystkich 14 poprawek .
Tokens: 1______ 2__________ 3_______ 4____ 5________ 6_________ 7_ 8_______ 9

Chunks:
  FalsePositive nam [3,3] = Wysokiej

(ChunkerEvaluator) Sentence #508 from documents/00101664 from sent32

Text  : Bardzo dziękuję .
Tokens: 1_____ 2_______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #509 from documents/00101664 from sent33

Text  : ( Oklaski )
Tokens: 1 2______ 3

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #510 from documents/00101664 from sent34

Text  : Wicemarszałek Krzysztof Putra :
Tokens: 1____________ 2________ 3____ 4

Chunks:
  TruePositive nam [2,3] = Krzysztof Putra

(ChunkerEvaluator) Sentence #511 from documents/00101664 from sent35

Text  : Dziękuję bardzo panu posłowi .
Tokens: 1_______ 2_____ 3___ 4______ 5

Chunks:

2016-10-25 16:11:39,031 [main] INFO  g419.corpus.io.reader.BatchReader - Reading 22 from 21: /nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101666.xml
/nlp/workdir/liner2/dspace/kpwr-1.2-disamb-rc1-names/documents/00101666.ini
(ChunkerEvaluator) Sentence #512 from documents/00101666 from sent1

Text  : Nie mogę się zgodzić z uwagą , że te zapisy bardzo biurokratyzują strukturę .
Tokens: 1__ 2___ 3__ 4______ 5 6____ 7 8_ 9_ 10____ 11____ 12____________ 13_______ 14

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #513 from documents/00101666 from sent2

Text  : Starali śmy się , aby zostało to w maksymalny sposób uproszczone ,  stąd wynikają takie terminy ,  chodzi o  te 2  miesiące .
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 #514 from documents/00101666 from sent3

Text  : Stało się tak właśnie po to , żeby w ciągu 2  miesięcy sołtys z  wójtem i  z  urzędnikami doprecyzowali wszystko w  ramach struktury gminy ,  tak żeby nie było w  tej kwestii wątpliwości .
Tokens: 1____ 2__ 3__ 4______ 5_ 6_ 7 8___ 9 10___ 11 12______ 13____ 14 15____ 16 17 18_________ 19___________ 20______ 21 22____ 23_______ 24___ 25 26_ 27__ 28_ 29__ 30 31_ 32_____ 33_________ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #515 from documents/00101666 from sent4

Text  : Przecież to nie jest tak , że sołtysi wysyłają do wójta listy ,  a  wójt odpowiada im także korespondencyjnie .
Tokens: 1_______ 2_ 3__ 4___ 5__ 6 7_ 8______ 9_______ 10 11___ 12___ 13 14 15__ 16_______ 17 18___ 19_______________ 20

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #516 from documents/00101666 from sent5

Text  : Praktyka stosowana w gminach jest taka , że bezpośrednie kontakty są żywe i  częste ,  w  większości gmin sołtysi są zapraszani na sesje rad gmin i  bardzo aktywnie zabiegają o  sprawy swoich społeczności .
Tokens: 1_______ 2________ 3 4______ 5___ 6___ 7 8_ 9___________ 10______ 11 12__ 13 14____ 15 16 17________ 18__ 19_____ 20 21________ 22 23___ 24_ 25__ 26 27____ 28______ 29_______ 30 31____ 32____ 33__________ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #517 from documents/00101666 from sent6

Text  : Tak więc wydaje się , że taka regulacja jest biurokratyczna w  jak najmniejszym stopniu ,  ale jednocześnie stosuje się do standardów zawartych w  innych przepisach ,  które określają kwestię wykorzystania środków publicznych .
Tokens: 1__ 2___ 3_____ 4__ 5 6_ 7___ 8________ 9___ 10____________ 11 12_ 13__________ 14_____ 15 16_ 17__________ 18_____ 19_ 20 21________ 22_______ 23 24____ 25________ 26 27___ 28_______ 29_____ 30___________ 31_____ 32_________ 33

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #518 from documents/00101666 from sent7

Text  : Jeśli chodzi o sprawy rozliczeń , regulacji określonych w statutach ,  limitów oraz inne poruszane przez państwa kwestie ,  będzie to regulowane za pomocą odrębnych przepisów .
Tokens: 1____ 2_____ 3 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 #519 from documents/00101666 from sent8

Text  : Nie chcieli śmy , żeby ta ustawa zawierała jakieś specjalne regulacje związane z  kontrolą ,  rozliczeniami właśnie dlatego ,  żeby nie nakładać na sołtysów jakichś dodatkowych obowiązków i  zanadto nie biurokratyzować tej struktury .
Tokens: 1__ 2______ 3__ 4 5___ 6_ 7_____ 8________ 9_____ 10_______ 11_______ 12______ 13 14______ 15 16___________ 17_____ 18_____ 19 20__ 21_ 22______ 23 24______ 25_____ 26_________ 27________ 28 29_____ 30_ 31_____________ 32_ 33_______ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #520 from documents/00101666 from sent9

Text  : Chciał by m zwrócić uwagę na kwestię dotyczącą tego ,  na co można przeznaczyć te środki .
Tokens: 1_____ 2_ 3 4______ 5____ 6_ 7______ 8________ 9___ 10 11 12 13___ 14_________ 15 16____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #521 from documents/00101666 from sent10

Text  : Myślę , że zapisy , które zawarto w sprawozdaniu komisji ,  są zapisami właściwymi .
Tokens: 1____ 2 3_ 4_____ 5 6____ 7______ 8 9___________ 10_____ 11 12 13______ 14________ 15

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #522 from documents/00101666 from sent11

Text  : Nie demonizował by m kwestii strategii rozwoju gminy .
Tokens: 1__ 2__________ 3_ 4 5______ 6________ 7______ 8____ 9

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #523 from documents/00101666 from sent12

Text  : W trakcie prac komisyjnych zwracał em uwagę na to ,  że te zapisy zostały wprowadzone ,  można tak powiedzieć ,  małymi literami ,  tak więc nie nakładają one obowiązku stworzenia nowych aktów prawnych ,  nie odnoszą się do ustawy o  zasadach polityki rozwoju .
Tokens: 1 2______ 3___ 4__________ 5______ 6_ 7____ 8_ 9_ 10 11 12 13____ 14_____ 15_________ 16 17___ 18_ 19________ 20 21____ 22______ 23 24_ 25__ 26_ 27_______ 28_ 29_______ 30________ 31____ 32___ 33______ 34 35_ 36_____ 37_ 38 39____ 40 41______ 42______ 43_____ 44

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #524 from documents/00101666 from sent13

Text  : Wskazują one wspólnotom sołeckim , sołtysom , że składając swoje wnioski ,  powinni podążać w  tym określonym kierunku .
Tokens: 1_______ 2__ 3_________ 4_______ 5 6_______ 7 8_ 9________ 10___ 11_____ 12 13_____ 14_____ 15 16_ 17________ 18______ 19

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #525 from documents/00101666 from sent14

Text  : Wydaje się , że kategoria zadań własnych gminy , dotycząca wszystkiego ,  co wiąże się z  życiem mieszkańców ,  usługami publicznymi ,  jest dostatecznie pojemna ,  aby można było zmieścić tam kwestię wniosków .
Tokens: 1_____ 2__ 3 4_ 5________ 6____ 7_______ 8____ 9 10_______ 11_________ 12 13 14___ 15_ 16 17____ 18_________ 19 20______ 21_________ 22 23__ 24__________ 25_____ 26 27_ 28___ 29__ 30______ 31_ 32_____ 33______ 34

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #526 from documents/00101666 from sent15

Text  : Wysuwano propozycje , żeby rozszerzyć kategorię związaną z poprawą życia mieszkańców i  tam zawrzeć tę kwestię .
Tokens: 1_______ 2_________ 3 4___ 5_________ 6________ 7_______ 8 9______ 10___ 11_________ 12 13_ 14_____ 15 16_____ 17

Chunks:

(ChunkerEvaluator) Sentence #527 from documents/00101666 from sent16

Text  : W trakcie prac komisji wskazali śmy , że wtedy mogły by nasuwać się wątpliwości dotyczące tego ,  jak rozgraniczyć przedsięwzięcia celu publicznego od przedsięwzięć o  charakterze prywatnym .
Tokens: 1 2______ 3___ 4______ 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:

======================================================================================
# Exact match evaluation -- annotation span and types evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &     290 &      53 &      69 &    84.55% &  80.78% &  82.62% \\
\hline
        *TOTAL*                        &     290 &      53 &     158 &    84.55% &  64.73% &  73.32% \\


======================================================================================
# Annotation span evaluation (annotation types are ignored)
======================================================================================
        Annotation                     &      TP &      FP &      FN & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        *TOTAL*                        &     290 &      53 &     158 &    84.55% &  64.73% &  73.32% \\


======================================================================================
# MUC match evaluation
======================================================================================
        Annotation                     &     COR &     ACT &     POS & Precision & Recall  & F$_1$   \\
\hline
        nam                            &     628 &      58 &      90 &    91.55% &  87.47% &  89.46% \\
\hline
        *TOTAL*                        &     628 &      58 &     268 &    91.55% &  70.09% &  79.39% \\


====================================================
Processing time
====================================================
1) Model loading        : --h --m 00s (49889159ns) 
2) Data reading         : --h --m 00s (247912164ns) 
3) Feature generation   : --h --m 01s (1028955753ns) 
4) Chunking             : --h --m 01s (1413770705ns) 
5) Evaluation           : --h --m 03s (3559755234ns) (not in total time)
----------------------------------------------------
## Total time             --h --m 02s (2740527781ns)
----------------------------------------------------
Tokens           :     8584
Text kB          :       54.39
Tokens  / second :     3132.24
Text kB / second :       19.85
----------------------------------------------------
