120 lines
4.8 KiB
Markdown
120 lines
4.8 KiB
Markdown
---
|
|
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
|
|
|