initial

2019-11-19 13:07:02 +01:00 · 2019-11-19 13:07:02 +01:00 · 607b4c46c7
commit 607b4c46c7
parent 5e065b59ff
16 changed files with 556 additions and 209 deletions
--- a/pages/01.chatbot/README.md
+++ b/pages/01.chatbot/README.md
@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: chatbot
+---
+
+# Chatbot
+
+Ciele: Vytvorenie demonštračnej aplikácie pre interaktívnu komunikáciu s
+automatom
+
+## Zdroje
+
+  - <https:%%//%%chatbotslife.com/how-you-can-build-your-first-chatbot-using-rasa-in-under-15-minutes-ce557ea52f2f>
+  - <https:%%//%%medium.com/analytics-vidhya/building-a-simple-chatbot-in-python-using-nltk-7c8c8215ac6e>
+
+### Prostriedky
+
+  - [RASA toolbox](https://rasa.com/)
+  - Slack(<https:%%//%%slack.com>) - ako rozhranie
+
+## Riešitelia
+
+  - Dmytro Ushatenko (Daniel Hládek), 19/20
+  - Jozef Olekšák (Stanislav Ondáš) 18/19 Riadenie dialógu na báze
+    štatických metód
+
+## Existujúce riešenia
+
+  - [KEMT Bot](https://kemt.fei.tuke.sk)
+  - <https:%%//%%jobothq.slack.com/>
+
+## Riešiteľ 1
+
+Zadanie:
+
+1.  Vypracujte úvod do problematiky systémov pre riadenie dialógu
+2.  Vypracujte prehľad používaných metód riadenia dialógu
+3.  Navrhnite a implementujte agenta pre zisťovanie informácií o katedre
+    KEM
--- a/pages/01.home/README.md
+++ b/pages/01.home/README.md
@ -0,0 +1,55 @@
+# Záverečné práce na KEMT
+Wiki stánka pre prezentáciu a spoluprácu na záverečných prácach.
+
+## Ako sa zúčastním
+
+Všetky stánky sú napísané vo formáte Markdown. Je možné ich editovať pomocou webového rozhrania alebo 
+pomocou Vášho obľúbeného textového editora a synchronizovať s Vašim počítačom.
+
+## Kto to uvidí
+
+Všetky stránky sú prístupné pre všetkých prihlásených používateľov.
+
+## Čo tu nájdem
+
+- informácie o vedúcich záverečných prác
+- zadania záverečných prác
+- návody ako vytvoriť záverečnú prácu
+- články o zaujímavých témach
+- predbežné výsledky 
+- referáty
+- bakalárske práce
+- diplomové práce
+- odkazy na repozitáre so zdrojovým kódom
+
+
+
+
+---
+title: Záverečné práce a projekty
+published: true
+---
+
+- Vedúci:  Daniel Hládek 
+- odporúčaný čas konzultácie: štvrtok o 9:00
+- Oblasť výskumu: Spracovanie prirodzeného jazyka
+
+# Predmety
+
+- [Bakalársky projekt 2019](./bp20)
+- [Tímový projekt 2019](./tim)
+- [Bakalárske práce 2018/2019](./bp19)
+
+# Ako písať záverečnú prácu
+
+- [Ako písať záverečnú prácu](http://akopisatprace.sk/wp-content/uploads/ako_pisat_zav_prace_final_skratene2_6.pdf)
+- [Odovzdanie a šablóna](https://portal.lib.tuke.sk/etd/)
+
+## Zadanie záverečnej práce
+
+1.  Definujte PROBLÉM
+2.  Vypracujte prehľad možných metód riešenia a vyberte vhodnú METÓDU
+3.  Vyberte metódu OHODNOTENIA, navrhnite a vykonajte EXPERIMENTY.
+4.  Vyhodnoťte experimenty a navrhnite možné zlepšenia 
+
+
--- a/pages/01.home/default.md
+++ b/pages/01.home/default.md
@ -1,42 +0,0 @@
---
-title: Home
-body_classes: title-center title-h1h2
---
-
-# Say Hello to Grav!
-## installation successful...
-
-Congratulations! You have installed the **Base Grav Package** that provides a **simple page** and the default **Quark** theme to get you started.
-
-!! If you see a **404 Error** when you click `Typography` in the menu, please refer to the [troubleshooting guide](http://learn.getgrav.org/troubleshooting/page-not-found).
-
-### Find out all about Grav
-
-* Learn about **Grav** by checking out our dedicated [Learn Grav](http://learn.getgrav.org) site.
-* Download **plugins**, **themes**, as well as other Grav **skeleton** packages from the [Grav Downloads](http://getgrav.org/downloads) page.
-* Check out our [Grav Development Blog](http://getgrav.org/blog) to find out the latest goings on in the Grav-verse.
-
-!!! If you want a more **full-featured** base install, you should check out [**Skeleton** packages available in the downloads](http://getgrav.org/downloads).
-
-### Edit this Page
-
-To edit this page, simply navigate to the folder you installed **Grav** into, and then browse to the `user/pages/01.home` folder and open the `default.md` file in your [editor of choice](http://learn.getgrav.org/basics/requirements).  You will see the content of this page in [Markdown format](http://learn.getgrav.org/content/markdown).
-
-### Create a New Page
-
-Creating a new page is a simple affair in **Grav**.  Simply follow these simple steps:
-
-1. Navigate to your pages folder: `user/pages/` and create a new folder.  In this example, we will use [explicit default ordering](http://learn.getgrav.org/content/content-pages) and call the folder `03.mypage`.
-2. Launch your text editor and paste in the following sample code:
-
-        ---
-        title: My New Page
-        ---
-        # My New Page!
-
-        This is the body of **my new page** and I can easily use _Markdown_ syntax here.
-
-3. Save this file in the `user/pages/03.mypage/` folder as `default.md`. This will tell **Grav** to render the page using the **default** template.
-4. That is it! Reload your browser to see your new page in the menu.
-
-! NOTE: The page will automatically show up in the Menu after the "Typography" menu item. If you wish to change the name that shows up in the Menu, simple add: `menu: My Page` between the dashes in the page content. This is called the YAML front matter, and it is where you configure page-specific options.
--- a/pages/01.home/readme.md
+++ b/pages/01.home/readme.md
@ -1,9 +0,0 @@
---
-title: ''
-media_order: ''
-body_classes: ''
-order_by: ''
-order_manual: ''
---
-
-# sdfadsfdsf
--- a/pages/02.named-entity/README.md
+++ b/pages/02.named-entity/README.md
@ -0,0 +1,44 @@
+---
+title: named-entity
+---
+
+# Named Entities
+
+## Goals
+
+  - Be able to recognize unknown named entities
+  - Create a manually annotated training set from speech transcripts
+  - Propose an annotation schema
+
+## Plan
+
+  - Convert speech transcripts into a training set
+  - Train and evaluate classifier
+  - Establish manual annotation 
+  - Select unannotated data 
+
+### Data preparation
+
+Input: Transcriber transcripts with inconsistent annotations
+
+``` 
+ * First small letter: regular word
+ * Capital: named entity
+ * ''^^'': faoreign word
+ * ''@'': noise
+ * ''_'': multi word expression
+ * ''/'': pronuncation
+```
+
+Output: A file that can be read by `spacy convert`
+
+## People
+
+Cesar Abascal Gutierrez <cesarbielva1994@gmail.com>
+
+## Tools
+
+``` 
+ * Machine learning : https://spacy.io/usage/training
+ * Manual Annotation : https://prodi.gy/
+```
--- a/pages/02.typography/default.md
+++ b/pages/02.typography/default.md
@ -1,155 +0,0 @@
---
-title: Typography
---
-
-! Details on the full capabilities of Spectre.css can be found in the [Official Spectre Documentation](https://picturepan2.github.io/spectre/elements.html)
-
-The [Quark theme](https://github.com/getgrav/grav-theme-quark) is the new default theme for Grav built with [Spectre.css](https://picturepan2.github.io/spectre/) the lightweight, responsive and modern CSS framework. Spectre provides  basic styles for typography, elements, and a responsive layout system that utilizes best practices and consistent language design.
-
-### Headings
-
-# H1 Heading `40px`
-
-## H2 Heading `32px`
-
-### H3 Heading `28px`
-
-#### H4 Heading `24px`
-
-##### H5 Heading `20px`
-
-###### H6 Heading `16px`
-
-```html
-# H1 Heading
-# H1 Heading `40px`</small>`
-
-<span class="h1">H1 Heading</span>
-```
-
-### Paragraphs
-
-Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur [adipiscing elit. Praesent risus leo, dictum in vehicula sit amet](#), feugiat tempus tellus. Duis quis sodales risus. Etiam euismod ornare consequat.
-
-Climb leg rub face on everything give attitude nap all day for under the bed. Chase mice attack feet but rub face on everything hopped up on goofballs.
-
-### Markdown Semantic Text Elements
-
-**Bold** `**Bold**`
-
-_Italic_ `_Italic_`
-
-~~Deleted~~ `~~Deleted~~`
-
-`Inline Code` `` `Inline Code` ``
-
-### HTML Semantic Text Elements
-
-<abbr>I18N</abbr> `<abbr>`
-
-<cite>Citation</cite> `<cite>`
-
-<kbd>Ctrl + S</kbd> `<kbd>`
-
-Text<sup>Superscripted</sup> `<sup>`
-
-Text<sub>Subscripted</sub> `<sub>`
-
-<u>Underlined</u> `<u>`
-
-<mark>Highlighted</mark> `<mark>`
-
-<time>20:14</time> `<time>`
-
-<var>x = y + 2</var> `<var>`
-
-### Blockquote
-
-> The advance of technology is based on making it fit in so that you don't really even notice it,
-> so it's part of everyday life.
->
-> <cite>- Bill Gates</cite>
-
-```markdown
-> The advance of technology is based on making it fit in so that you don't really even notice it,
-> so it's part of everyday life.
->
-> <cite>- Bill Gates</cite>
-```
-
-### Unordered List
-
-* list item 1
-* list item 2
-    * list item 2.1
-    * list item 2.2
-    * list item 2.3
-* list item 3
-
-```markdown
-* list item 1
-* list item 2
-    * list item 2.1
-    * list item 2.2
-    * list item 2.3
-* list item 3
-```
-
-### Ordered List
-
-1. list item 1
-1. list item 2
-    1. list item 2.1
-    1. list item 2.2
-    1. list item 2.3
-1. list item 3
-
-```markdown
-1. list item 1
-1. list item 2
-    1. list item 2.1
-    1. list item 2.2
-    1. list item 2.3
-1. list item 3
-```
-
-### Table
-
-| Name                        | Genre                         | Release date         |
-| :-------------------------- | :---------------------------: | -------------------: |
-| The Shawshank Redemption    | Crime, Drama                  | 14 October 1994      |
-| The Godfather               | Crime, Drama                  | 24 March 1972        |
-| Schindler's List            | Biography, Drama, History     | 4 February 1994      |
-| Se7en                       | Crime, Drama, Mystery         | 22 September 1995    |
-
-```markdown
-| Name                        | Genre                         | Release date         |
-| :-------------------------- | :---------------------------: | -------------------: |
-| The Shawshank Redemption    | Crime, Drama                  | 14 October 1994      |
-| The Godfather               | Crime, Drama                  | 24 March 1972        |
-| Schindler's List            | Biography, Drama, History     | 4 February 1994      |
-| Se7en                       | Crime, Drama, Mystery         | 22 September 1995    |
-```
-
-### Notices
-
-The notices styles are actually provided by the `markdown-notices` plugin but are useful enough to include here:
-
-! This is a warning notification
-
-!! This is a error notification
-
-!!! This is a default notification
-
-!!!! This is a success notification
-
-```markdown
-! This is a warning notification
-
-!! This is a error notification
-
-!!! This is a default notification
-
-!!!! This is a success notification
-```
-
--- a/pages/03.seq2seq/README.md
+++ b/pages/03.seq2seq/README.md
@ -0,0 +1,14 @@
+---
+title: named-entity
+---
+# Sequence to sequence
+
+Niektoré zaujímavé odkazy na tému sequence to sequence:
+
+https://github.com/pytorch/fairseq
+
+## Transformer
+
+http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
+
+https://arxiv.org/abs/1706.03762
--- a/pages/04.nlp/README.md
+++ b/pages/04.nlp/README.md
@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: Spracovanie prirodzeného jazyka
+published: true
+---
+
+# Spracovanie prirodzeného jazyka
+
+## Knihy
+
+- Lane, Howard, Hopke: Natural language processing  in action
+
+## Knižnice Python
+
+- Flair https://github.com/zalandoresearch/flair
+- Spacy https://spacy.io/
+
+## Word Embedding
+
+- https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
+- https://fasttext.cc/
+- https://radimrehurek.com/gensim/ (topic modelling)
+-
--- a/pages/05.prodigy/README.md
+++ b/pages/05.prodigy/README.md
@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: Anotácia textových dát
+published: true
+---
+
+# Anotácia textových dát
+
+- Natrénovanie štatistického modelu pre spracovanie prirodzeného jazyka zo slovenských dát
+- Manuálna anotácia slovenských dát pre výskyt pomenovaných entít
+
+## Postup
+
+- Definovanie anotačnej schémy
+- Príprava dátovej množiny vhodnej na anotáciu
+- Natrénovanie štatistického modelu Spacy
+- Príprava anotačnej úlohy Prodigy
+
+## Nástroje
+
+- Python (príprava dát)
+- Spacy (štatistický model) [Spacy](https://spacy.io/))
+- [Prodigy](https://prodi.gy/) (anotácie) 
+
+## Riešitelia
+
+- Andrej Hopko (BP)
+- Lukáš Pokrývka (TP)
+- Jakub Maruniak
+- [Cesar Gutierez](../named-entity) (stáž leto 2019)
+
--- a/pages/20.zp/README.md
+++ b/pages/20.zp/README.md
@ -0,0 +1,51 @@
+---
+title: Záverečné práce a projekty
+published: true
+---
+
+# Ako písať záverečnú prácu
+
+- [Ako písať záverečnú prácu](http://akopisatprace.sk/wp-content/uploads/ako_pisat_zav_prace_final_skratene2_6.pdf)
+- [Odovzdanie a šablóna](https://portal.lib.tuke.sk/etd/)
+
+Predstavte čitateľovi problém  a  možné spôsoby riešenia. Z možných spôsobov vyberte jeden a odôvodnite že prečo.
+V praktickej časti opíšte vykonané experimenty a výsledky uch vyhodnotenia tak aby ich bolo možné opakovať.
+V závere identifikujte slabé miesta a navrhnite zlepšenia.
+
+# Využívajte indexy odbornej literatúry
+
+- https://scholar.google.sk/ 
+- https://www.scopus.com/ (prístupné iba zo školy)
+
+# Používajte softvér na manažment citácií
+
+Keď prečitate článok, uchovajte si bibliografický záznam pre ľahšie citovanie
+
+- [Mendeley](https://www.mendeley.com/)
+- [JabRef](https://www.jabref.org/)
+
+# Ako citovať
+
+- https://ippr.sk/c/204-citacie-parafrazy-bibliograficke-odkazy-iso-690
+- Pri konkrétnych tvrdeniach sa odvolajte na zdroj odbornej literatúry.
+- Preferujte aktuálne a kvalitné zdroje (nie rôzne blogy, manuály alebo tutoriály).
+- Citácie by mali byť krátke.
+- Doslovné citácie zvýraznite oddelené od ostatného textu.
+- Sú povolené aj kratšie parafrázy.
+- Počet referencia by mal byť min. 1 na každé dve strany.
+
+# Používajte správne slovenské termíny
+
+Ak ste si nie istí prekladom pojmu z angličtiny , pozrite si slovenskú literatúru na danú tému.
+
+Konzultujte existujúce odborné slovníky napr. z:
+
+- https://terminologickyportal.sk/
+
+## Zadanie záverečnej práce
+
+1.  Definujte PROBLÉM
+2.  Vypracujte prehľad možných metód riešenia a vyberte vhodnú METÓDU
+3.  Vyberte metódu OHODNOTENIA, navrhnite a vykonajte EXPERIMENTY.
+4.  Vyhodnoťte experimenty a navrhnite možné zlepšenia 
+
--- a/pages/30.tim/README.md
+++ b/pages/30.tim/README.md
@ -0,0 +1,119 @@
+---
+title: Spracovanie prirodzeného jazyka a jazyk Python
+published: true
+---
+
+# Tímový projekt 2019
+
+Vedúci: 
+
+[Daniel Hládek](../) - odporúčaný čas konzultácie: štvrtok o 9:00
+
+[Pokyny KEMT](http://kemt.fei.tuke.sk/studium/diplomova-praca/organizacne-pokyny-k-predmetu-timovy-projekt-v-st-programe-pocitacove-siete-2019-2020/)
+
+Ciele:
+
+- oboznámiť sa so základmi spracovania prirodzeného jazyka
+- oboznámiť sa s jazykom Python
+- špecifikovať zadanie diplomovej práce
+- naučiť sa pracovať s [odbornou literatúrou](../zp)
+- oboznámiť kolegov s obsahom vykonanej práce
+
+Výstupy:
+
+Rozsah výstupu min. 3 A4 kvalitného textu
+
+- Vypracovaný tutoriál alebo rešerš vybranej metódy (8. a 13. týždeň)
+- vypracovaný prehľad literatúry vybranej metódy (min. 10 odkazov)
+- odovzdanie cez [MOOODLE](https://moodle.tuke.sk/moodle35/course/view.php?id=874) kľúč je  TP2019
+
+
+Odporúčané nástroje:
+
+- Prostredie [Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution/)
+- Chatbot [RASA](https://rasa.com/)
+- Knižnica [Spacy](https://spacy.io/)
+- Anotácie [Prodigy](https://prodi.gy/)
+- Získavanie informácií [Elasticsearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch)
+- seq2seq Neurónové siete [Fairseq](https://github.com/pytorch/fairseq)
+- webové aplikácie a REST [Flask](https://www.fullstackpython.com/flask.html)
+
+Odporúčané témy:
+
+- [identifikácia pomenovaných entít](./named-entity) (named entity recognition)
+- [dialógové systémy](./chatbot) (chatbot)
+- strojový preklad (machine translation)
+- oprava preklepov (spelling error correction, diacritics restoration)
+- získavanie informácií (vyhľadávanie v texte)
+- identifikácia viacslovných výrazov (chunking)
+- anotácia textových dát
+
+Informácie a literatúra:
+
+- [Spacy Tutoriál](https://nlpforhackers.io/complete-guide-to-spacy/)
+- [Dive into Python](https://diveintopython3.problemsolving.io/)  [(česky)](http://diveintopython3.py.cz/index.html)
+- [Natural Language Processing in Action](https://www.manning.com/books/natural-language-processing-in-action) [(git)](https://github.com/totalgood/nlpia)
+- [Python Data Science Handbook](https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook)
+- [Speech and Language Processing 2rd edition](https://github.com/rain1024/slp2-pdf)
+- [Speech and Language Processing 3rd edition](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/)
+
+Postup: 
+
+- Nainštaluj si Anacondu
+- Prečítaj si materiály
+- Vyber si zaujímavú úlohu a nástroj
+- Vyskúšaj nástroj
+- Napíš správu o riešení úlohy
+
+Tím 2019:
+
+- Lukáš Pokrývka (flask demo, named entity)
+- Dominik Nagy (spelling correction, fairseq)
+- Maroš Harahus (part-of-speech tagging)
+- Ján Holp (získavanie informácií)
+- Dárius Lindvai (punctuation restoration, [tutorial](https://medium.com/@praneethbedapudi/deepcorrection2-automatic-punctuation-restoration-ac4a837d92d9), pytorch, LSTM tutorial)
+- Jakub Maruniak (prodigy, vytvorenie korpusu, [named-entity](../prodigy),
+
+Dátumy stretnutí:
+
+- 10.10 - Harahus, Holp
+- 14.10. - Nagy, Maruniak, Pokrývka (prečítať knihu, vybrať tému)
+- 17.10 - Harahus, Lindvai (Prečítať knihu, prejsť Spacy tutoriál, nainštalovať Anaconda)
+- 24.10 - Pracovná cesta
+- 28.10 o 9:00, Holp, Harahus
+- 31.10 - Dekanské voľno
+- 4.11 - Maruniak
+- 7.11 o 13:40 - Lindvai, Nagy, Pokrývka, Harahus
+- 14.11 - Lindvai, Harahus, Holp 
+
+Maroš Harahus
+
+- Vypracovať tutoriál pre prácu s nástrojom Spacy pre úlohu zisťovania gramatických značiek (part-of-speech). Súčasťou tutoriálu by mali byť aj odkazy na relevantné zdroje (odborné članky, min. 4).
+- Návrh na zadanie: Doplnenie podpory slovenského jazyka do nlp frameworku (spacy alebo flair) 
+
+Dárius Lindvai
+
+- Rešerš tak na 3 strany - čo najnovšie sa píše na tému "puctuation restoration"
+- krátky program  a tutoriál (program s rozsiahlym komentárom ) v Pythone na využitie LSTM, napr. podobne [ako](https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html).
+- [zaujimavy blog](http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)
+
+Ján Holp
+
+- Vypracujte min. 4 stranový abstrakt z knihy "Hang Li: Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing"
+- citujte 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
+
+Jakub Maruniak
+
+- Vypracujte min. 4. stranový rešerš na tému "Crowdsourcing"
+- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
+
+Dominik Nagy:
+
+- Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Sequence to Sequence" (Encoder-Decoder, seq2seq, transformer, attention)
+- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
+
+Lukáš Pokrývka:
+
+-  min. 4 strany rešerš na tému: "Paralelné spracovanie prirodzeného jazyka" alebo "Paralelné trénovanie sémantických modelov prorodzeného jazyka" (word2vec, word embeddings, GloVe, fastText)
+- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
+
--- a/pages/39.bp19/README.md
+++ b/pages/39.bp19/README.md
@ -0,0 +1,9 @@
+---
+title:  Bakalárske práce 2018/2019
+published: true
+---
+
+- Vyhľadávač na slovenskom internete: [Ján Holp](http://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=A4CA3C451D400D4BD034603141D1&seo=CRZP-detail-kniha)
+- Identifikácia hraníc viet a dopĺňanie interpunkčných znamienok: [Dárius Lindvai](http://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=2D0B46080A5AC858AA11B21AE978&seo=CRZP-detail-kniha)
+- Patrik Pavlišin TBD
+
--- a/pages/40.bp20/.default.md.swp
+++ b/pages/40.bp20/.default.md.swp
--- a/pages/40.bp20/README.md
+++ b/pages/40.bp20/README.md
@ -0,0 +1,174 @@
+---
+title: Bakalársky projekt 2019/2020
+published: true
+---
+
+# Bakalársky projekt 2019/2020
+
+- Vedúci:  Daniel Hládek 
+- odporúčaný čas konzultácie: štvrtok o 9:00
+- Oblasť výskumu: Spracovanie prirodzeného jazyka
+
+# Ciele
+
+- oboznámiť sa so základmi spracovania prirodzeného jazyka
+- naučiť sa pracovať s [odbornou literatúrou](../zp)
+
+# Výstupy
+
+- článok na vybranú tému
+- praktická aplikácia (demo, krátky program)
+- [Odovzdanie cez Moodle](https://moodle.tuke.sk/moodle35/course/view.php?id=872&noprocess) heslo je BP2019
+
+# Témy
+
+- Anotácia lingvistického korpusu : Andrej Hopko
+- Identifikácia pomenovaných entít v slovenskom jazyku: Ediz Morochovič (študent na mobilite)
+- Identifikácia pomenovaných entít v prirodzenom jazyku s pomocou neurónových sietí: Kyryl Kobzar
+- Rekurentné neurónové siete pre jazykové modelovanie a generovanie prirodzeného jazyka: Stanislav Matsunych
+- Jednoduchý chatbot v jazyku Python: Dymitro Ushatenko
+- Automatická oprava preklepov: Peter Maľar
+
+# Stretnutia
+
+- 10.10 - Hopko, Matsunych, Kobzar
+- 17.10 - Hopko, Pavlišin, Matsunych, Kobzar, Ushatenko (Prečítať knihu, prejsť Spacy tutoriál, nainštalovať Anaconda)
+- 21.10. - Maľar
+- 24.10 - Pracovná cesta
+- 28.10 o 9:30 -
+- 31.10 - Dekanské voľno
+- 4.11. - Hopko
+- 7.11 - Maľar, Ushatenko
+- 14.11 - Odovzdanie draftu reportu
+
+# Andrej Hopko
+
+- Práca pomocou "Anaconda Prompt"
+- Vyskúšať "python -m spacy" podľa tutoriálu na stránke
+- Oboznámiť sa s https://prodi.gy/ (využíva spacy) a nainštalovať (python wheel)
+
+28.10
+
+- Na idoc.fei.tuke.sk nainštalovať [Minoconda](https://repo.anaconda.com/miniconda/)
+- pozrite si  "python virtualenv" a [prostredia conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html)
+
+Cieľ:
+
+- Vedieť pripraviť textové dáta na anotáciu pomocou Prodigy (textové dáta sa použijú na učenie systému)
+- V prvom semestri bude výstup: 
+- Oboznámiť sa "ako písať záverečnú pracu"
+- nainštalovaný systém prodigy
+- Vybratá dátová množina pripravená vo vhodnom formáte.
+- Pripravená anotačná uloha
+- Report o inštalácii Prodigy a príprave anotačnej úlohy na cca 3 strany použiteľný ako návod pre druhých - vysvetlite na čo sú potrebné anotácie a čo je crowdsourcing
+- V reporte spomente aspoň 3 odborné články na tému "crowdsourcing"
+- V druhom semestri - rešerš o príprave trénovacích dát a crowdsourcingu.
+
+# Stanislav Matsunych
+
+Pozrieť si  
+
+- https://medium.com/@shivambansal36/language-modelling-text-generation-using-lstms-deep-learning-for-nlp-ed36b224b275
+- https://towardsdatascience.com/character-level-language-model-1439f5dd87fe
+
+Prejsť si tutoriál http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
+
+Cielom je: 
+
+Vytvoriť jazykový model slovenského jazyka na báze rekurentných neurónových sietí
+
+- V prvom semestri bude výstup:
+- jednoduchý program na vytvorenie LM a generovanie znakov z neho
+
+- Vypracujte rešerš na tému "Rekurentné neurónové siete na tvorbu jazykových modelov " (LSTM, GRU) cca 10 strán
+
+V druhom semestri
+
+- dopracovanie práce
+
+
+# Kyryl Kobzar
+
+Cieľom je:
+
+Vedieť použiť nástroj Spacy na natrénovanie modelu a rozpoznávanie pomenovaných entít v texte v (anglickom) jazyku
+
+Zdroje dát
+
+https://lindat.mff.cuni.cz/repository/xmlui/
+
+https://lindat.mff.cuni.cz/repository/xmlui/discover?field=subject&filtertype=subject&filter_relational_operator=equals&filter=named+entity+recognition
+
+Výstup do prvého semestra:
+
+- Tutoriál na cca 3-4 strany ako natrénovať a použiť Spacy na rozpoznávanie pomenovaných entít
+- Rešerš na tému cca 10 strán : "Rozpoznávanie pomenovaných entít" - "named entity recognition", vystetlíte, čo to je, aké metódy sa používajú, ako sa to vyhodnocuje.
+
+V druhom semestri:
+
+- natrénovanie vlastného modelu na vlastných dátach
+- vyhodnotenie modelu
+- dokončenie práce
+
+
+# Dmytro Ushatenko
+
+Cieľ: 
+
+Vytvorenie jednoduchého chatbota s použitím toolkitu RASA ktorý bude informovať o zvolenej téme,
+napr. o predmetoch štúdia prvého ročníka programu PS na KEMT:
+
+Pomôcka pre začínajúcich študentov:
+
+- Čo mám robiť?
+- Aké predmety budem študovať?
+- Ako skončím predmet? (potrebujem zápočet a skúšku)
+
+
+Úlohy na tento semester:
+
+- Prejdite si tutoriál https://rasa.com/docs/rasa/user-guide/rasa-tutorial/
+- Pripravte jednoduchý dialógový systém
+- Pripravte "návod na použitie", kde zapíšete čo ste spravili v tutoriáli
+- Vylepšite Vašu rešerš, dajte dôraz na citovanie zdrojov a na jazykovú stránku.
+
+
+V druom semestri:
+
+- pripravíte si celé demo
+- dookončíte prácu
+
+# Peter Maľar
+
+
+Cieľ:
+
+Vytvoriť jednoduchý systém na opravu preklepov na báze neurónových sietí
+
+Úlohy na tento semester:
+
+- Naštudovať si článok "Sequence to sequence spelling correction..."
+- Nainštalovať a vyskúšať [fairseq](https://github.com/pytorch/fairseq)
+- Prejsť si tutoriál na strojový preklad https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/translation/README.md
+- Vytvorte (prejdite krátky tutoriál - zapisujte čo ste urobili)
+- Skúsiť zopakovať experimenty s použitím systému
+- Vytvorte rešerš na tému "sequence to sequence systémy", "encoder-decoder" neurónové siete (5 strán, min. 5 odborných článkov)
+
+# Ediz Morochovič
+
+Zadanie BP:
+
+1. Vypracujte prehľad štatistických metód identifikácie pomenovaných entít v texte.
+2. Podrobne opíšte zvolenú metódu identifikácie pomenovaných entít v texte
+3. Zvoľte si vhodnú metodiku vyhodnotenia a na vhodnej testovacej množine navrhnite a vykonajte sadu experimentov.
+4. Na základe výsledkov experimentov navrhnite možné zlepšenia.
+
+Úlohy:
+
+- Nainštalujte si prostredie Anaconda https://www.anaconda.com/
+- Oboznámiť sa so zvoleným štatistickým systémom pre rozpoznávanie pomenovaných entít (https://www.nltk.org/), https://www.nltk.org/install.html, https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/, https://www.nltk.org/book/
+- Zistite použitú štatistickú metódu a podrobne ju opíšte
+- Vypracujte prehľad používaných štatistických metód (maximum entropy, conditional random fields, hidden markov models), min. 5 strán s min. 10 odkazmi na odborné články
+- Navrhnite experimenty a vykonajte ich s rôznymi parametrami systému
+
+
--- a/pages/README.md
+++ b/pages/README.md
@ -1,2 +0,0 @@
-# Záverečné práce
-
--- a/pages/default.md
+++ b/pages/default.md
@ -1 +0,0 @@
-zzz