forked from KEMT/zpwiki
36 lines
1.4 KiB
Markdown
36 lines
1.4 KiB
Markdown
# Stanislav Matsunych
|
|
## Bakalársky projekt 2019
|
|
|
|
Pozrieť si
|
|
|
|
- https://medium.com/@shivambansal36/language-modelling-text-generation-using-lstms-deep-learning-for-nlp-ed36b224b275
|
|
- https://towardsdatascience.com/character-level-language-model-1439f5dd87fe
|
|
|
|
Prejsť si tutoriál
|
|
|
|
- http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
|
|
- https://machinelearningmastery.com/develop-character-based-neural-language-model-keras/
|
|
|
|
Cielom je:
|
|
|
|
Vytvoriť jazykový model slovenského jazyka na báze rekurentných neurónových sietí
|
|
|
|
- V prvom semestri bude výstup:
|
|
- jednoduchý program na vytvorenie LM a generovanie znakov z neho
|
|
|
|
- Vypracujte rešerš na tému "Rekurentné neurónové siete na tvorbu jazykových modelov " (LSTM, GRU) cca 10 strán
|
|
|
|
Možné trénovacie texty: [Zlatý fond sme](https://zlatyfond.sme.sk/)
|
|
|
|
Možný framework pre web demo: [Flask](https://www.fullstackpython.com/flask.html)
|
|
|
|
## Bakalárska práca 2019
|
|
|
|
Generovanie a modelovanie prirodzeného jazyka pomocou rekurentných neurónových sietí
|
|
|
|
### Návrh na zadanie
|
|
|
|
1. Vypracovať prehľad metód generovania prirodzeného jazyka pomocou rekurentných neurónových sietí
|
|
2. Vyberte si vhodnú metódu na zostavenie modelu prirodzeného jazyka a natrénujte model na vhodných dátach.
|
|
3. Vytvorte aplikáciu, ktorá bude demonštrovať generovanie prirodzeného jazyka
|
|
4. Vyhodnotte vytvorený model a navrhnite jeho zlepšenia. |