AGENTS.md

@@ -1,71 +0,0 @@
-# Repository Description for Agents
-
-This repository hosts the GRAV CMS-based wiki for the Department of Electronics and Multimedia Telecommunications (KEMT) at Technical University in Košice (TUKE). It is a collaborative academic platform where students and faculty share final theses, project notes, and NLP (Natural Language Processing) research materials.
-
-## System Overview
-
-- **CMS**: [GRAV](https://getgrav.org/) — a flat-file CMS that stores content as Markdown files.
-- **Content format**: Each page is a directory containing a `README.md` file with YAML frontmatter (title, taxonomy, author, publication status).
-- **Version control**: All changes are tracked via Git on the institution's GitLab instance (`git.kemt.fei.tuke.sk`).
-
-## Directory Structure
-
-```
-pages/                    # Root of GRAV CMS content
-├── home/                 # Homepage (index page)
-├── 02.browse/            # Browse/search landing page
-├── 04.categories/        # Category listing pages
-├── 05.tags/              # Tag listing pages
-├── taxonomy/             # Taxonomy index pages
-├── authors/              # Author profile pages
-├── interns/              # Intern profiles (organized by student name)
-├── students/             # Student profiles (organized by year of enrollment)
-│   └── <start_year>/
-│       └── <student_name>/README.md
-└── topics/               # Project notes and reference materials
-```
-
-## Student Profiles (`pages/students/`)
-
-Each student has an individual profile directory named `<first_name>_<last_name>` organized under a year subdirectory (`2016`–`2024`). Profiles track academic work including:
-
-- **Study year** (`rok začiatku štúdia`)
-- **Thesis type**: bakalársky projekt (bp), magistrský projekt (mp), bakalárska práca (bp), diplomová práca (dp), veterinárna práca (vp)
-- **Thesis topic and goals** (`Téma`, `Ciele na semester`)
-- **Thesis assignment** (`Zadanie` / `Návrh na zadanie`)
-- **Meeting logs** (`Stretnutie`) — dated records with tasks assigned, progress notes, and current status (`Stav`)
-- **Tasks** (`Úlohy`) — specific deliverables and assignments
-- **Project outputs** — code repositories, models, demo applications
-- **Tags** — project domains (e.g., `nlp`, `rag`, `ner`, `chatbot`, `multimodal`, `dataset`, `evaluation`)
-
-Example path: `pages/students/2022/jakub_schwarc/README.md`
-
-## Project Notes (`pages/topics/`)
-
-Each topic is a directory (or file) under `pages/topics/` containing:
-
-- **Project descriptions** — goals, scope, applications
-- **Task lists** — planned and completed work items
-- **Research references** — papers, datasets, tools, frameworks
-- **People** — team members involved
-- **Notes** — meeting notes, experimental results, troubleshooting
-
-Topics cover NLP research areas including BERT training, chatbot development, hate speech detection, named entity recognition, machine translation, sequence-to-sequence models, legal text processing, morphological analysis, and Slovak question answering.
-
-## Grav-specific Conventions
-
-- **Numeric prefixes** (`02.`, `04.`, `05.`) control page ordering in the GRAV navigation tree.
-- **YAML frontmatter** uses `taxonomy` for categories (`[dp2027]`, `[bp2025]`, `[project]`, `[info]`) and tags (`[nlp]`, `[rag]`, `[ner]`).
-- **`published: true`** controls page visibility.
-- **`process.markdown: false`** and **`process.twig: true`** disable Markdown rendering and enable Twig templates (used for dynamic collection pages like the topics index).
-- **Relative links** to other pages use paths like `/students/2022/jakub_schwarc` or `/topics/hatespeech`.
-
-## Configuration (`config/`)
-
-- `config/plugins/` — GRAV plugin settings
-- `config/themes/` — Theme configuration
-
-## Themes (`themes/`)
-
-- `knowledge-base/` — Primary knowledge-base theme
-- `mytheme/` — Custom theme

pages/students/2022/valerii_kutsenko/README.md

@@ -20,37 +20,15 @@ Myšlienky:
 
 Možné úlohy:
 
-- Navrhnite agenta, ktorý bude budovať a využívať znalostný graf pri vyhľadávaní. Môže to byť v oblasti vzdelávania, práva alebo medicíny.
+- Navrhnite agenta, ktorý bude budovať a využívať znalostný graf pri vyhľadávaní.
+- Môže to byť v oblasti vzdelávania, práva alebo medicíny.
 - Zostavte multilinguálny znalostný graf, ktorý môže pomôcť pri generovaní.
-- Napíšte vedecký článok.
-
-Stretnutie 2.10.2026
-
-Stav:
-
-- urobený experiment. Ako by sa dal využiť znalostný graf pri vyhľadávaní? Je tam zlepšenie? Urobené tri znalostné grafy z verejného anotovaného korpusu otázok a odpovedí. Grafy sú urobené pomocou LightRAG.
-- Vyzerá to tak, že vyhľadávanie s pomocou automaticky urobený graf dáva lepšie výsledky pri multi hop otázkach. Pri jednoduchých otázkach nemá lepšie výsledky.
-- Uzly sú entity extrahované z textu. 
-- Je to vyskúšané aj na slovenských dátach SkQuad.
-
-Úlohy:
-
-- Nájdite vhodné dátové množiny pre zostavenie a overenie multilinguálnych znalostných grafov. Dáta by mali mať prekrývajúcu sa časť - preloženú ručne alebo kvalitne strojovo. Potom môžeme porovnať automaticky vytvoreé znalostné grafy medzi viacerými jazykmi. Môžeme skúsiť "preložiť"  znalostný graf z jedného jazyka do druhého.
-- Zistite spôsoby vyhodnotenia znalostných gradov vzhľadom na textové dáta. Ako veľmi spolu "súvisia" a ako veľmi "súhlasia". Aké metriky sa používajú? graf vs text. Napíšte poznámky.
-
-Zásobník úloh:
-
-- porovnajte znalostný graf s textom, povedze ako súvisia
-- navrhnite spôsob multilinguálnej reprezentácie znalostných grafov. Ako využiť znalostný graf z jedného jazyka v inom jazyku. Dá sa spraviť znalostný graf ktorý je "nezávislý" na jazyku?
-
-
 
 Existujúca práca:
 
 - LightRAG - pozrite si to.
 
 
-
 Stretnutie 15.5.
 
 Stav: