- Získať min. 40 bodov za publikácie podľa [tabuľky](https://www.fei.tuke.sk/uploads/1d/fa/1dfad875721c7e707dbe9c1f93f327b3/2022_Zasady_PhD_studia_TUKE_uplne_znenie_po_D1_web.pdf) dole.
- V prípade núdze [EEI](https://eei.fei.tuke.sk/deadlines/) alebo [AEI](https://www.aei.tuke.sk/index.html). Tam sa dajú uverejniť aj výsledky záverečných prác.
Ďalšie "jednoduché" konferencie kde zvykneme chodiť:
- ELMAR
- SAMI
- CINTI
- ICETA
- ITAT
Treba overiť konkrétny termín "uzávierky" hodnotenia doktoranda.
Plán na publikácie - Conference our level:
- Slovko (výstup ide do Jaz. časopisu)
- TSD 2025
- LREC-COLING 2026 konferencia.
Plán na publikácie - Journal our level:
- Jazykovedný časopis, má dobré hodnotenie (Scopus Q2-eq. WOS Q3)
- Natrénujte alebo dotrénujte Sentence Transformer Model, alebo iný model pre sémantícké vyhľadávanie. Aké sú potrebné databázy? Je možné dotrénovať *multilinguálny model*?
- Natrénované viacerá MNLR modely a vyhodnotené na SK QUAD, zostavená tabuľka s výsledkami. Najlepšie vychýdza dotrénovaný e5 model, SlovakBERT dotrénovaný je 2. najlepší. Na dotrénovanie boli použíté preložené SNLI dáta.
- Sú spracované ďalšie dáta o službách z Magistrátu Košíc.
- Dotrénovanie multilinguálnych modelov na NLI databázach. MNLR loss. Model E5 a varianty. Batch size by mala byť najmenej 256. LR na finetuning je E-5. Preto je možné pracovať iba so SMALL model. Max seq. len bol orezaný na 256 z 512 aby to išlo na 1x24 GB Titan.
- SIMSCE prístup na trénovanie pomocou MNLR, je SOTA. Koher reranker je tiež SOTA, ale je komerčný.
- Chceme dotrénovať E5 model na anglickom, nemeckom a slovenskom SNLI pre úlohu kros linguálneho IR. Vyhodnocovať budeme na SQUADE anglickom, nemeckom a slovenskom jazyku.
- Pokračujte v písaní diplomovej práce. Pripravte si osnovu a ku každej časti napíšte čo by v nej malo byť. Udržiavajte si zoznam použitej literatúry. Poznačte si bib. údaje o článkoch a knihách z ktorých čerpáte, priradte kódy jednotlivým záznamom.
- Chceme vytvoriť model pre cross-lingual information retrieval. Model bude vedieť vytvoriť "vyhľadávací embedding" pre texty a otázky vo viacerých jazykoch.
- Na základe dostupných dát natrénujte takýto model. K dispozícii máme preloženú Slovak NLI, Anglickú NLI. Určite existujú aj iné jazyky. Zoberte viacero NLI databáz a dotrénujte z nich multilinguálny model. Aký model je najlepší ako "základ"? Možno multilinguálne SBERT: E5, mpnet, miniLM.
- Model vyhodndotte na dostupných databázach.
- Prečítajte si viacero nových článkov na tému "mutlilingual alebo crosslingual" "information retrieval" "document embeddings". Urobte si poznámky do DP.
Zásobník úloh:
- Košické dáta je možné využiť pri vyhdonotení.
- Možno dáta na vyhodnotenie slovenského IR vytvorí aj M. Stromko.
- Pracujte na písomnej správe, ktorá poslúži ako základ pre DP a pre článok. Do textu opíšte trénovanie ktoré ste vykonali, postup pri preklade, návrh experimentov a výsledky. Do teoretickej časti píšte o sentence transformeroch.
- Zoberte existujúci model SlovakBERT-stsb a použite ho na dotrénovanie bi-encódera na databáze SK quad. Porovnajte presnosť vyhľadávania s bi-encóderom natrénovaným iba na SlovakBERT (dodá vedúci). Použite skripty v repozitári slovak-retrieval.
- Urobte prehľad databáz potrebných na dotrénovanie Sentence Transformer. Vyberte vhodnú databázu na strojový preklad, napr. nejakú NLI databázu. Použite ju na dotrénovanie bi-encódera.
Zásobník úloh:
- Zistite ako využiť slovenský generatívny model pre sémantické vyhľadávnaie. Pripravte experiment a vyhodnotte ho.
- Vyberte databázu pre sémantické vyhľadávanie alebo question answering na vhodnú na vytvorenie slovenského klonu.
- Porozmýľať ďalej o téme, komuikovať o možnom grante na anotáciu.
- Vyskúšajte [Sentence Transformers framework](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers/tree/master/examples). Pozrite si príklady, ako trénovať.
- Prečítajte si článok https://arxiv.org/abs/1908.10084.
- Zistite, čo je Natural Language Inference, aké sú dostupné databázy.
- Zistite, čo je Semantic Textual Similarity, aké sú dostupné databázy.
- Pozrite si https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/slovakretrieval/
- Vyskúšané experimenty s hyperparametrami s pôvodnou architektúrou POS modelu.
- Zmenená architektúra POS na Spacy Transformer (bez BERT predtrénovania, využíva slovné vektory). Dosiahnuté zlepšenie POS z 0.8 na 0,9. Výsledky sú vo forme grafu dostupné na wandb
Úlohy:
- Zdieľať wandb projekt,
- Vyskúšať transformers architektúru na NER model.
- Vyskúšať BERT architektúry - MultilingualBERT, SlovakBERT, LABSE, Slovak GPT
- [x] Vytvorte GIT a vložte do neho svoje trénovacie skritpy. Nedávajte tam veľké textové súbory. Dajte odkazy odkiaľ ste získali dáta. Celý proces by mal byť opakovateľný,
