Spolupráca na záverečných prácach
https://zp.kemt.fei.tuke.sk
You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
3.7 KiB
3.7 KiB
| title | published | taxonomy |
|---|---|---|
| Matej Kobyľan | true | [{category [bp2023]} {tag [ir]} {author Daniel Hladek}] |
rok začiatku štúdia: 2020
Bakalárska práca 2024
Cieľ: Vytvoriť dialógový systém pre podporu komunikácie občana s mestom Košice
Úlohy:
- Zistite, čo je to Natural Language Understanding. Napíšte o tom správu na 2 strany.
- Prečítajte si BP Samuel Horáni. https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=A770A18E340C6018B48DE7BDD5C2 Napíšte čo ste sa dozvedeli.
- Prečítajte si článok https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-022-10248-8 a napíšte, čo ste sa dozvedeli.
- Vyskúšajte si chatbota z repozitára https://git.kemt.fei.tuke.sk/sh662er/Rasa. Nainštalujte si https://pytorch.org/get-started/locally/ Nainštalujte si https://github.com/hladek/spacy-skmodel
- Skúste ho upraviť tak, aby dával informácie o meste Košice.
Bakalárska práca 2023
Systém pre monitoring médií
Práca súvisí s DP Michal Stromko
Návrh na zadanie:
- Navrhnite a implementuje systém pre extrakciu textu a metainfrmácií z webových stránok alebo sociálnych sietí
- Modifikujte agenta pre získavanie textu tak aby do databázy ukladal sledované webové stránky v pravidelných intervaloch.
- Aplikujte neurónovú sieť na klasifikáciu získaných článkov.
Analýza úlohy:
Chceme vytvoriť databázu novinových článkov.
Pre článok chceme evidovať:
- zdroj
- autor
- titulok
- text rozdelený na odseky
- odkazy na iné články
- autorská sekcia
- autorské tagy alebo kľúčové slovíčka.
- perex
- dátum vydania.
- pôvodné html
Ku databáze chceme vytvoriť agenta ktorý by v pravidelných intervaloch dopĺňal nové články. Agenta pre zber textu stačí modifikovať.
Ku databáze chceme vytvoriť webové rozhranie.
V databáze chceme vedieť vyhľadávať.
Chceme vedieť automaticky zistiť tému článku.
Chceme automaticky zistiť sumár článku.
- Vyberte vhodnú databázu.
- Postgres, Cassandra.
- Navrhnite schému.
- Modifikujte agenta pre zber textu.
- Implementujte webové rozhranie na prístup k databáze.
Stretnutie 24.1.2022
Stav:
- Začiatok štúdia Python.
- Prečítané články: "COVID a kľúčové slová", o Elasticsearch.
Úlohy:
- Pokračovať v otvorených úlohách z 30.9.
- Zistite, čo je to systém RASA a ako pracuje.
- Skúste prejsť tutoriál https://rasa.com/blog/category/tutorials/
- Zvážiť zmenu témy na "RASA" dialógový systém.
Stretnutie 30.9.2022
Úlohy:
- Prečítajte si záverečné práce J. Holp, M. Stromko.
- Nainštalujte si systém Anaconda. Naučte sa pracovať s virtuálnymi prostrediami.
- Prejdite si Python tutoriál.
- Zistite ako pracuje agent pre zber textu - web crawler. Vyhľadajte odborné články alebo knihy na túto tému a urobte si poznámky.
- Oboznámte sa s kódom agenta websucker https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/websucker-pip.
Zásobník úloh:
- Pozrieť sa na https://github.com/microsoft/playwright-python
- Zistite, ako funguje knižnica BeautifulSoup, vypracujte tutoriál.
- Vypracujte prehľad literatúry na tému "Monitorovanie médií". Otvorte si google scholar, hyhľadajte heslo "news monitoring" , "social media monitoring". Vyberte články ktoré sa Vám zadajú zaujímavé, prečítajte si ch a napíšte na min. jednu stranu poznámky čo ste sa dozvedeli. Uveďte zdroje - názy článkov a autorov.
- Zistite si, čo je systém Elasticsearch a ako pracuje. Napíšte o tom správu na jednu stranu.
- Pomocou systému Docker si nainštalujte Elasticsearch 8.4
- Prejdite si tutoriál https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/index.html
- Urobte si GIT repozitár, kde budeme dávať kódy.