--- title: Kristián Sopkovič published: true taxonomy: category: [bp2022,dp2024] tag: [spacy,nlp] author: Daniel Hladek --- rok začiatku štúdia: 2019 # Dizertačná práca 2028 Cieľ: - Vylepšiť RAG-QA v slovenskom jazyku. Stretnutie 6.11.2024 Kritériá na rok 24-25: - 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. Plán na publikácie - povinná jazda: - SCYR 8B - [RADIOELEKTRONIKA 2025 15](https://radioelektronika.uniza.sk/home.php?id_conference=28) - RADIOELEKTRONIKA 2025 15 (Eva Kupcová) - 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) - IEEE Access Q2 - PeerJ Computer Science Q2 - Pattern Recognition Q2 - Nature Scienfic Reports Q2 - Language Resources and Evaluation Q3 - Natural Language Processing (Journal) asi Q3 Plán na publikácie - Cream de la Creme: - INTERSPPECH - ENLP alebo iná ACL konferencia Stretnutie 21.6. Nápady na tému DP: - Agentový prístup k získavaniu informácií. Agent vie iniciatívne získať ďalšie potrebné informácie pre splnenie cieľa získavania informácií. - Grafová reprezentácia informácie - vyhľadávanie v štruktúrovaných, prepojených dokumenotch. - Zlepšenie modelov vektorovej reprezentácie. - Tvorba nových "základných" generatívnych modelov. # Diplomová práca 2024 Neurónové vyhľadávanie na základe sémantickej podobnosti vektorov. 1. Vypracujte prehľad metód neurónovej vektorovej reprezentácie viet alebo odsekov. 1. Pripravte trénovaciu množinu a natrénujte model vektorovej reprezentácie dokumentov. 1. Vyhodnoťte natrénovaný model vo viacerých experimentoch. 1. Identifikujte slabé miesta modelu a navrhnite jeho zlepšenia. Zadanie sa ešte môže zmeniť. Súvisiace práce: Michal Stromko Cieľ je zlepšiť slovenské vyhľadávanie pomocou neurónových sietí. Námety na tému: - Natrénujte alebo dotrénujte Sentence Transformer Model, alebo iný model pre sémantícké vyhľadávanie. Aké sú potrebné databázy? Je možné dotrénovať *multilinguálny model*? - Vytvorte databázu pre trénovanie SBERT. Strojový preklad, existujúcej NLI databázy, Semantic Textual Similarity databázy. Alebo ak získame grant, tak vytvoríme "originálnu" (klon) slovenskú databázu. - Vytvorte kognitívne vyhľadávanie pre mesto Košice [Slovak Semantic Textual Similarity Benchmark](https://huggingface.co/datasets/crabz/stsb-sk) na trénovanie Sentence Transformer ## Diplomový projekt 2 Stretnutie 1.3.2024 Stav: - Práca na teórii - Preskúmané modifikátory stratovej funkcie - Matrioshka embedding. Metóda zníženia dimenzie embeddingov. - Porovnané slovenská (preložená) SNLI-sk a STSB-sk. e5 small model (374dim) MNLR plus loss modifier a matrioshka LOSS. Stretnutie 29.1.2024 Stav: - Príprava prezentácie. - 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. Stretnutie 15.12.2023 Stav: - Lepšie preložená databáza (Azure) SNLI a STSB-SK (pôvodne preložená cez OPUS). - Natrénovaný Bi Encoder (SNLI) aj Cross Encoder (STSB) zo SlovakBERT a E5. Úlohy: - Vyhoddnotte natrénované modely a výsledky sumarizujte v dip. práci. Môžete použit slovenský dataset od M Stromka keď bude. - Datasety a modely nahrajte na HF HUB, zatiaľ privátne. TUKE-DeutscheTelekom ORG. Zistite vo firme podmienky zverejnenia. - Po Novom roku dodajte draft DP. Zásobník úloh: - Porozmýšľajte nad článkom. Stretnutie 3.11.2023 Stav: - 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. - Pokračujeme v minulých úlohách. - Evaluačná množina SK QUAD bola preložená do nemčiny a angličtiny. - Mistrail LLM model natrénovaný na európskych jazykoch. Úlohy: - 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. Zásobník úloh: - Výsledky budeme demonštrovať na košických dátach. Stretnutie 13.10.2023 Stav: - Spracované dáta z mesta Košice - 110 najčastejších otázok a odpovedí. - Nasadená 13B ChatLLama na Titan, 4 bit kvantizácia. Úlohy: - 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. - Pripraviť API na ChatLLAma. Stretnutie 28.9.20023 Stav: - Vieme pracovať - natrénovať SBERT (Sentence Transformer). - Je strojovo preložená SNLI databáza pomocou Marian NMT setup. Nápady: - Získať dáta-dokumenty z webovej stránky mesta Košice. - Získať informácie z webovej stránky https://www.esluzbykosice.sk/ - Spracovať dáta o často kladených otázkach, ktoré sme dostali z mesta Košice. - Spracovať dáta o agende, ktoré sme dostali z mesta Košice. - Vytvoriť ku týmto dátam "asistenta" pre získavanie informácí. Úlohy: - [-] Porozmýšľať ktorú časť problému "pomoci občanom mesta Košice" by sme mohli riešiť. - [-] Spracujte dodané dáta od mesta Košice (vedúci pripraví a pošle). - [ ] Dáta zaindexujte a pripravte jednoduché vyhľadávanie. - [ ] Pokračujte v písomnej teoretickej príprave na tému "Sentence Transformers". Zásobník úloh: - Pripravte scraper na dáta od mesta Košice. ## Diplomový projekt 1 Stretnutie 2.6.2023 Stav: - Natrénovaný IR retriever - Natrénovaný model pre generatívne odpovede na báze Slovak T5 Small. - Práca na texte Stretnutie 25.5. Stav: - Trénovanie MNLR nebolo v poriadku, lebo boli použité iba kladné príklady. Úloha: - Natrénovať model SNLI. Natrénovať iný model STSB. - Porovnajte ich ako cross-encoder. Vyhodnoťte recall vyhľadávania na databáze sk-quad. - Porovnajte to so základným modelom mnlr sk quad. - Skúste oba modely dotrénovať na MNLR skquad a vyhodnotiť. - pracujte na písomnej časti. Stretnutie 5.5.2023 Stav: - Natrénovaný model MNLR SlovakBERT na preloženej databáze Standformd SNLI.st.: tot je asi zle - Urobnené predbežné vyhodnotenie - analýza strednej hodnoty kosínusovej podobnosti pre triedy entailment, contradiction, neutral. - Výsledkom MNLR je kosínusové podobnisť. - Urobené aj softmax trénovanie. Výsledkom softmax je trieda pre 2 zadané vety. Úlohy: - Upravte a dajte trénovacie skripty na GIT. - Vyhodnotiť presnosť klasifikácie softmax pomocou konfúznej matice - p,r,f1 - Dotrénovať SNLI ST na SK Quad a vyhodnotiť na úlohe sémantického vyhľadávania. - recall. To tj e zlá úloha. - 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. Zásobník úloh: - Cieľom je poblikovať kvalitný článok. - Cieľ 2 je aplikovať model pre úlohu vyhonotenia súladu staevebnej dokumentácie so regulatívou - zákonmi a vyhláškami. - Využijeme databázu STSB-sk (na hf hube) ako ďalší zdroj dát - Pripravte porovnávacie experimenty pre anglické datasety. - Do ďalších experimentov zahrňte multilinguálne modely. Stretnutie 24.4.2023 Stav: - Preložené SNLI - všetky 3 časti. Stretnutie 17.3.2023 Stav: - Je preložená SNLI databáza, trénovacia časť. Použitý OPUS Helsinki NLP model Úlohy: - Preložiť aj testovaciu časť. - Natrénovať Sentence Transforner (ST) na databáze SNLI, podľa SlovakBERT. - Dotrénovať SNLI ST na SK Quad a vyhodnotiť na úlohe sémantického vyhľadávania. - recall - Podobným spôsobom vyhodnotiť Slovakbert-stsb. - Napíšte o tom čo je to ST, ako funguje. Pripravte prehľad databáz na trénovanie ST. Zásobník úloh: - Porovnať s slovakbert-crossencoder na tuke-dtss modelmm. Stretnutie 17.2.2023 Úlohy - 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. Stretnutie 24.11. Úlohy: - 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/ # Bakalárska práca 2022 Návrh na názov bakalárkej práce: Model Spacy pre spracovanie prirodzeného jazyka v slovenčine Ciele bakalárskej práce: - Zlepšiť presnosť modelu Spacy pre slovenčinu Zadanie: 1. Zistite ako pracuje knižnica Spacy a opíšte metódy ktoré používa. 2. Natrénujte model pre spracovanie slovenského prirodzeného jazyka. 3. Vykonajte viacero experimentov a zistite presnosť pri rôznych parametroch. 4. Identifikujte slabé miesta a zlepšite presnosť spracovania. 25.3.2022 - Zopakované trénovanie POS aj NER - Zisitili sme, že keď sa NER trénuje osobitne bez POS tak dáva lepšie výsledky. Prečo? - konfiguračné súbory sú na githube. malý nepoužíva slovné vektory, stredný používa 200000 ti. slov vektorov. - uncased multilingual bert vychadza lepsie ako cased. - v konfiguácii sú fasattext slovné vektory aj multilingualbert uncased. Používajú sa slovné vektory pri klasifikácii??? Úlohy: - Zosumarizovať výsledky experimentov do písomneč časti - Finalizovať BP - na ďalšom stretnutí prejdeme spolu draft. - Pripraviť skripty na natrenovanie modelov na verejnú distribúciu. 4.3. 2022 - Natrénované NER modely Spacy Transformers, výsledky sú na wandb Úlohy: - [ ] Pripraviť modely (návody na trénovanie) na verejnú distribúciu. - [x] Natrénovať menšie modely bez slovných vektorov. - [-] Pokračovať v písaní. - [x] Vytvoriť rozhranie pre využitie modelov huggingface ,modelov slovakbert. Využiť spacy-transformers alebo spacy-sentence-transformers. - [x] Na githube vytvorte fork alebo branch repozitára, dajte mi prístup. tam bude pracovná verzia s novými modelmi. 25.2.2022 - 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 - Pracujte na texte ## Bakalársky projekt 2021 18.2.2022 - Na idoc je problém s timeout pri zostaení pip balíčka, ale funguje trénovanie spacy pos Úlohy: - [x] Zatiaľ sa sústrediť na POS model čo funguje. - [x] Do týždňa opraviť idoc (pre vedúceho). 7.2.2022 - Rozbehaný trénovací skript na vlastnom počítači - Spustených niekoľko experimentov. Úlohy: - [x] Pokračujte v otvorených úlohách. - [x] Výsledky experimentov dajte do tabuľky do práce. Zásobník úloh: - [x] Skúste použiť logovací nástroj https://docs.wandb.ai/guides/integrations/spacy - [x] Skúste rozbehať trénovacie skripty na školskom servri. Problémy vytriešime na konzultácii. 26.11. 2021 - Absolvovaný kurz Explosion https://course.spacy.io/en/ - Mierne zlepšený text práce. Úlohy: - [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, - [x] Skúste zlepšiť hyperparametre môjho trénovacieho skriptu spacy3 - [ ] Skúste pridať MultilingualBert do trénovania. - [ ] Pokračujte v práci na textovej časti. - [x] Vytvorené modely je potrebné vyhodnotiť. Pozrite ako to je v mojom Spacy repozitári. Zápis 21.10. Vyskúšať toto: - [MultilingualBert](https://github.com/google-research/bert/blob/master/multilingual.md). Dá sa adaptovať na Slovak Treebank. - [Spacy Transformers](https://spacy.io/universe/project/spacy-transformers) Stretnutie 15.10. Stav: - Rozpracovaná kapitola o Spacy - Pokusné trénovanie HuggingFace v Pytorch Úlohy: - Pokračovať v otvorených úlohách. Zásobník úloh: - Aplikovať model BERT do Spacy Pipeline. Stretnutie 1.10 Stav: - Vypracovaných asi 8 strán osnovy - Preštudované Transformery a Spacy - Vyskúšané trénovanie Pytorch Úlohy: - Pripravte si prostredie Anaconda a v ňom spustite trénovanie. - Pokračovať v otvorených úlohách. Stretnutie 24.9.2021 Stav: - Naštudovaná knižnica Spacy - pozreté tutoriály - Vytvorený prístup na idoc Úlohy: - Spustite trénovanie podľa skriptov na githube. Môžete použiť server idoc. - Skúste napísať osnovu BP práce. - Nájdite odborný článok na tému "Transformer neural network" a do BP napíšte čo ste sa dozvedeli. - Stručne napíšte čo je to knižnica Spacy a ako pracuje. Citujte aspoň jeden odborný článok. - Zistite ako by sa dal zlepšiť proces trénovania. Stretnutie 25.6.2021 - Vytvorený prístup do repozitára spacy-skmodel na GIThube Úlohy: - Skúste spustiť trénovací skript a natrénovať slovenský spacy model - Pozrite si bakalársku prácu [Martin Wencel](/students/2018/martin_wencel)