forked from KEMT/zpwiki
		
	| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nikita Bodnár | true | 
  | 
rok začiatku štúdia: 2021
Bakalárska práca 2024
Korekcia textu pomocou neurónových sietí-
Spolupráca: Maroš Harahus
Návrh na zadanie BP:
- Oboznámte sa s existujúcimi systémami pre neurónový strojový preklad.
 - Naučte sa používať vybraný systém pre strojový preklad.
 - Aplikujte existujúci model na opravu textu vo vybraných úlohách.
 - Vyhodnnotte model pomocou overovacej množiny.
 
Stretnutie 6.10.
Stav:
- Štúdium Python a neurónové siete.
 
Stretnutie 3.7.
Stav:
Existuje model Marian NMT rep korekciu.
Úloha:
- [-] Zistite ako funguje neurónová sieť typu Transformer.
 - [-] Nainštalujte si systém Anaconda a prejdite si knihu Dive into Pyhton 3.
 - Zistite ako funguje strojový preklad.
 - Prečítajte si článok Hládek: "Survey of Automatic Spelling Correction" a urobte si poznámky.
 - Prečítajte si knihu https://d2l.ai/
 - Vaše zistenia zapíšte do textového súboru. Pridajte odkazy na zdroje - odborné články a blogy.
 - Oboznámiť sa zo systémom Marian NMT. Nainštalujte si to a vyskúšajte nejaké demo na strojový preklad.
 - Získajte prístup na školský server idoc.
 
Zásobník úloh:
- Vyskúšaje natrénovať model Marian NMT podľa návodu na stránke.
 - Získajte od vedúceho skripty pre trénovanie Marian NMT na úlohu korekcie textu.
 - Podľa nich natrénujte a vyhodnotte model.
 - Zistite s akými parametrami model pracuje najlepšie. Skúste model vylepšiť.
 - Vypracujte webové demo.