From 5417ed5a345d1ce75495eb5a159972b544ee0dd0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Luk=C3=A1=C5=A1=20Pokr=C3=BDvka?= Date: Mon, 30 Mar 2020 15:48:18 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Aktualizovat=20=E2=80=9Epages/students/2016/luk?= =?UTF-8?q?as=5Fpokryvka/README.md=E2=80=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md index 41e8faf3..4b7d2ff9 100644 --- a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md +++ b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md @@ -60,5 +60,5 @@ Stretnutie 9.3.2020 Ako prvý nástroj na zoznámenie sa s trénovaním W2V som zvolil Gensim. Nevýhodou knižnice je, že pri trénovaní nevyužíva GPU v žiadnom prípade. Podľa zdrojov na internete je však Gensim násobne rýchlejšia knižnica pri implementácii na menšie korpusy (https://rare-technologies.com/gensim-word2vec-on-cpu-faster-than-word2veckeras-on-gpu-incubator-student-blog/). Keďže môj korpus má približne 30GB, trénovanie pomocou Gensim by zrejme nebol najlepší nápad. Preto som si z korpusu vytiahol prvých 10,000 riadkov a otestoval implementáciu na tomto súbore. Celý skript je dostupný na [gensim_W2V.py](./dp2021/scripts/gensim_w2v.py). Výsledok nebol vôbec presný, čo sa vzhľadom na veľkosť korpusu dalo očakávať. Pri slove letisko bola však zhoda vysoká, čo potvrdzuje správnosť implementácie. -![Výsledok implementácie Gensim](./gensim.png) +![Výsledok implementácie Gensim](./gensim.PNG) Keďže som mal problém skript s plným korpusom spustiť na školskom serveri, v ďalšom riešení chcem využiť aj GPU. V úvahu pripadá aj rozdelenie korpusu na viacero častí s tým, že sa zachová kontext. \ No newline at end of file