- [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
Dátumy stretnutí:
- 10.10 - Harahus, Holp
- 14.10. - Nagy, Maruniak, Pokrývka (prečítať knihu, vybrať tému)
- 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).
- 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).
- 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