KEMT/zpwiki
31
1
Fork 9
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Update 'pages/teachers/hladek/subjects/dp2021/README.md'

Browse Source
This commit is contained in:
dano 2020-01-15 13:33:47 +00:00
parent d9c4281204
commit a987c2cca3
1 changed files with 15 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

16
pages/teachers/hladek/subjects/dp2021/README.md
View File

@ -13,7 +13,6 @@ published: true
- [Lukáš Pokrývka](../../../../students/2016/lukas_pokryvka) "Paralelné trénovanie sémantických modelov prirodzeného jazyka" (word2vec, word embeddings, GloVe, fastText)
- [Ján Holp](../../../../students/2016/jan_holp) (získavanie informácií)
- Dominik Nagy (spelling correction, fairseq)
- 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),
@ -107,3 +106,18 @@ Dominik Nagy:
- Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Sequence to Sequence" (Encoder-Decoder, seq2seq, transformer, attention)
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
15.1.2020:
- Prečítajte si o [konvolučných sieťach](http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)
- Prečítajte si Sequence to Sequence Convolutional Neural Network for Automatic
Spelling Correction
- Skúste si nainštalovať nástroj fairseq
- prejdite si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/translation/README.md
Návrh na zadanie DP:
- Vypracujte teoretický prehľad metód "sequence to sequence".
- Pripravte si dátovú množinu na trénovnie modelu sequence to sequence pre úlohu opravy preklepov.
- Vyberte minmálne dva rôzne modely a porovnajte ich presnosť na vhodnej dátovej množine.
- Na základe výsledkov experimentov navrhnite zlepšenia