From d141499cd6ad071115a3b459fb7bbe09b2a3f46d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Luk=C3=A1=C5=A1=20Pokr=C3=BDvka?= Date: Thu, 14 May 2020 07:25:22 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Aktualizovat=20=E2=80=9Epages/students/2016/luk?= =?UTF-8?q?as=5Fpokryvka/README.md=E2=80=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md | 6 +++++- 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md index bf8248911..b44480a79 100644 --- a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md +++ b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md @@ -92,4 +92,8 @@ Výsledok nebol vôbec presný, čo sa vzhľadom na veľkosť korpusu dalo očak ![Výsledok implementácie Gensim](./gensim.PNG) -Keďže som mal problém skript s plným korpusom spustiť na školskom serveri, v ďalšom riešení chcem využiť aj GPU. V úvahu pripadá aj rozdelenie korpusu na viacero častí s tým, že sa zachová kontext. \ No newline at end of file +Keďže som mal problém skript s plným korpusom spustiť na školskom serveri, v ďalšom riešení chcem využiť aj GPU. V úvahu pripadá aj rozdelenie korpusu na viacero častí s tým, že sa zachová kontext. + +*2. Natrénovanie slovenského modelu pomocou knižnice fasttext* + +Ako druhú možnosť na natrénovanie slovenského modelu som využil fasttext, knižnicu od Facebook-u. Prostredie a všetky dependencies som si vytvoril pomocou Anacondy. Následne som si naklonoval projekt z gitu (https://github.com/facebookresearch/fastText.git). Fasstext poskytuje jednoduchý nástroj na vyčistenie dát, ktorý všetky slová pretransformuje na lowercase a oddelí ich od čiarok, bodiek, atď... Následne je potrebné správne nastaviť spúšťacie parametre a zvoliť si metódu CBOW alebo skip-gram. V mojom prípade som zvolil 2-gram, dimenzionalitu vektorov 200, a nastavil som počet epochov na 10, pomocou ktorých sa vhybovosť výrazne znížila. Taktiež je možné nastaviť, koľko jadier procesora sa má využívať pre multi-threading. Na dátach o veľkosti približne 13GB trvalo trénovanie takmer 24 hodín. Výstupom su 2 súbory *.bin a *.vec. Prvý súbor obsahuje celý natrénovaný model a môže byť ďalej používaný a načítavaný podľa potreby, druhý súbor obsahuje vektory slov, jeden riadok pre každé slovo. \ No newline at end of file