zpwiki/pages/students/2018/martin_wencel

title	published	taxonomy
Martin Wencel	true	category tag author bp2021 demo nlp spacy Daniel Hladek

Martin Wencel

Rok začiatku štúdia: 2018

Podmienkou pre získanie zápočtu je účasť na konzultácii min. raz za 2 týždne. Menej ako 6 konzultácií za semester je dôvod pre zníženie hodnotenia alebo neudelenie zápočtu. Komunikácia je možná aj cez MS Teams. Konzultačné hodiny sú v piatok 9:20-14:00.

Bakalársky projekt 2020

Názov: Online demonštrácia spracovania slovenského prirodzeného jazyka

Cieľ:

• Vytvoriť demonštráciu spracovania slovenského jazyka pomocou knižnice spacy

Návrh na zadanie:

1. Vyberte a naštudujte metódu spracovania prirodzeného jazyka.
2. Vypracujte teoretický úvod do zvolenej metódy spracovania prirodzeného jazyka.
3. Vytvorte demonštračnú webovú aplikáciu pomocou ktorej je možné vyskúšať zvolenú metódu.
4. Navrhnite možné zlepšenia Vami vytvorenej aplikácie.

Virtuálne stretnutie 15.12.:

Stav:

• Pripravený Docker deployment.
• Aplikácia funguje pre anglický jazyk.
• Práca na písomenj časti

Do ďalšieho stretnutia:

• Dorobiť slovenčinu
• Zlepšiť dizajn
• Vymyslite a doplňte REST API pre služby knižnice Spacy.

Virtuálne stretnutie 27.11.:

Stav:

• Aplikácia prerobená do Flask-u. Zdrojové kódy sú na Gite.

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Pokračovať na práci na aplikácii.
• Pripraviť deployment. Vytvoriť Python balíček (setup.py, requirements.txt, MANIFEST.in).
• Pripraviť Dockerfile. Môžete použiť obraz tiangolo/meinheld-gunicorn-flask:python3.7
• Pokračovať v písaní.

Virtuálne stretnutie 20.11.:

Stav:

• práca na písomnej časti
• komplet prerobený frontend (css a html) a backend (hug).

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• dať kódy na GIT.
• prepísať frontend a backend do Flask,

Virtuálne stretnutie 30.10.:

Stav:

• Modifikovaná existujúca aplikácia "spacy-streamlit", zdrojové kóódy sú na GITe podľa pokynov z minulého stretnutia.
• Obsahuje aj formulár, neobsahuje REST API

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• Pokračujte v písaní. Prečítajte si odborné články na tému "dependency parsing" a vypracujte poznámky čo ste sa dozvedeli. Poznačte si zdroj.
• Pokkračujte v práci na demonštračnej webovej aplikácii.

Virtuálne stretnutie 19.10.:

Stav:

• Vypracované a odovzdané poznámky k bakalárskej práci, obsahujú výpisy z literatúry.
• Vytvorený repozitár. https://git.kemt.fei.tuke.sk/mw223on/bp2020
• Nainštalovaný a spustený slovenský Spacy model.
• Nainštalované Spacy REST Api https://github.com/explosion/spacy-services
• Vyskúšané demo Display so slovenským modelom

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Pripravte webovú aplikáciu ktorá bude prezentovať rozpoznávanie závislostí a pomenovaných entít v slovenskom jayzyku. Mala by sa skladať z frontentu a backendu.
• zapíšte potrebné Python balíčky do súboru "requirements.txt"
• Vytvorte skript na inštaláciu aplikácie pomocou pip.
• Vytvorte skript pre spustenie backendu aj frontendu. Výsledky dajte do repozitára.
• Vytvorte návrh na frontend (HTML + CSS).
• Pozrite na zdrojové kódy Spacy a zistite, čo presne robí príkaz display.serve
• Vysledky dajte do repozitára.

Virtuálne stretnutie 9.10.

Stav:

• nainštalovaná anaconda, docker aj linux, spacy, latex
• prečítané niečo o NLP (Speech and Language Processing, Jurafsky and Martin). Blogy a záverečné práce.
• vypracované poznámky

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• odovzdať vypracované poznámky do Moodlu.
• nainštalujte a spustite slovenský spacy model
• Pozrite si , nainštalujte a spustite https://github.com/explosion/spacy-services
• Skúste to upraviť tak, aby displacy využíval slovenský model
• Vyskúšajte komunikovať so servrom pomocou CURL
• študujte jazyk Python a web framework hug

Stretnutie 1.10.2O20:

Na štúdium:

• https://git.kemt.fei.tuke.sk/KEMT/zpwiki/src/branch/master/pages/topics
• https://student.kemt.fei.tuke.sk/predmety/zct
• Dive into Python 3

Na vypracovanie:

• Prečítajte si čo je to "natural language processing" a urobte si poznámky. Do poznámok si zapíšte čo ste sa dozvedeli a zdroj.
• Nainštalujte si prostredie Anaconda
• Nainštalujte si Docker
• Skúste rozbehať demo z https://github.com/jgontrum/spacy-api-docker

Na zlepšenie:

• Chceme vybrať metódu NLP ktorej sa budeme venovať.
• chceme vybrať knižnicu alebo demo ktoré budeme prezentovať.