---
title: Serhii Yemets
published: true
taxonomy:
    category: [bp2025]
    tag: [ner,nlp]
    author: Daniel Hladek
---


rok začiatku štúdia: 2022

# Bakalárska práca 2025

Cieľ:

- Zlepšenie slovenského modelu  pre rozpoznávanie pomenovaných entít.

Do budúcnosti: 

- Vypracovanie webového dema
- Využitie modelu v nejakej zaujímavej úlohe (chatbot alebo právne texty).

Návrh na zadanie bakalárskej práce:

1. Napíšte prehľad neurónových modelov vhodných pre rozpoznávanie pomenovaných entít v slovenskom jazku.
2. Napíšte prehľad existujúcich dátových množín, vhodných na trénovanie modelu pre rozpoznávanie pomenovaných entít.
3. Vyberte vhodný model, dátovú množinu a natrénujte  a vyhodnoťte model.
4. Vytvorte webové demo pre rozpoznávanie pomenovaných entít.
5. Identifikujte spôsoby možného zlepšenia natrénovaného modelu pre rozpoznávanie pomenovaných entít.

Stretnutie 28.3.2025

Stav:

- spojené datasety: wikiann a conll2003.  Pomohlo to. Dosiahli sme 0.9 na SLovak BERT.

Úlohy:

- Skúste zlepšiť model.
- Zverejniť model. V spolupráci s vedúcim. Ku modelu pripravte krátky opis ako bol trénovaný a aké výsledky dosiahol.
- Definujte a zlepšite štruktúru práce.  Práca postuypuije od všeobecného ku konkrétnemu. Kapitoly by mali byť konzistentné s názvom. Prezentujte ako ste splnili zadanie. Zlepšite jazykovú úroveň práce. Dôsledne používajte jednotnú terminológiu.  

Zásobník úloh:

- Pridajte ďalšie dáta a pretrénujte model. V prípade potreby dostanete prístup na školský server. 

Stretnutie 21.3.2025

Stav:

- Zlepšenie procesu trénovania modelu - viac epoch, použitie LORA.
- Použitie SlovakBERT a WikiANN dataset.
- Urobené Web DEMO. 
- Text nie je pokrok.

Úlohy:

- Zdrojové texty pre trénovnanie a pre demo dajte na KEMT GIT.
- Zlepšite výsledky trénovania. Skúste iné parametre LR. Skúste inú dátovú množinu. Skúste spojiť viaceré dátové množiny do jednej.
- Porovnajte viacero modelov. ModernBERT, mbert, hplt bert base, slovak roberta,  Výsledky dajte do tabuľky. Opíšte postup experimentov.
- Pracujte na texte, hlavne na praktickej časti.

Zásobník úloh:

- Vyskúšajte generatívne modely Slovak T5 base, Slovak Mistral 7B.

Stretnutie 20.12.2024

Stav:

- Splnené úlohy z posledného stetnutia
- Text je v dobrom stave, treba ešte použiť šablónu.


Úlohy:

- Pripravte si prezentáciu.
- Textu dajte na moodle, skripty dajte na git.
- Pokračujte v písaní. Doplňte časť o spôsobe anotovania NER - značkovanie BIO  (beginning, inside, outside) alebo iné. Doplôte časť o vyhodnotení - precision,recall, F1. Doplňte odkazy na dátové množiny. Používajte odkazy na vedecké články.
- Zlepšite presnosť Vášho modelu. Do BP napíšte priebeh trénovania a vyhodnotenia. Výsledky experimenotv zapíšte do tabuľky.


Zásobník úloh:

- Zostavte webové demo
- Pripravte experiment pre ukrajinský a ruský jazyk.
- Priprave Dockerfile pre Vaše demo
- Vytvorte dátovú množinu spojením viacerých existujúcich množin do jednej. Vedúci Vám dá nejaké skripty.


Stretnutie 30.10.2024

Stav:

- Napísané texty o NE. 
- Vyskúšané a naštudované veci podľa pokynov,
- Začiatok práce na webovom deme.

Úlohy:

- [x] Naštudujte korpusy s [NER pre slovenský jazyk](https://github.com/slovak-nlp/resources). Napíšte ich zoznam. Ku každému napíšte veľkosť (počet viet, slov) a druhy pomenovaných entít.
- [x] Najprv budeme pracovať s ručne anotovanými dátami. Použite ich na natrénovanie modelu typu BERT (napr. SlovakBER alebo mbert) a vyhodnotte ich presnosť. Na trénovanie použite Spacy alebo Transformers.
- [x] Pokračujte v písaní BP.  Stručne (max. 1.5 strany) vysvetlite ako funguje transformer. Na google scholar nájdite vedecké články o NER a napíšte čo ste sa z nich dozvedeli. Aké majú výsledky a aké metódy používaju?
- [x] Prejdite si tutoriál https://huggingface.co/docs/transformers/en/tasks/token_classification

Zásobník úloh:

- Natrénujte nový Spacy NER model ktorý by bol lepší ako pôvodný.
- Spojte viacero dátových množin  (manuálne anotovaných) do jednej a použite je na natrénovanie modelu. 
- Použite veľký jazykový model pre NER anotáciu a porovnajte ho s menším dotrénovaným NER modelom.
- Vykonané experimenty slovne opíšte a výsledky zapíšte do tabuliek. Výsledky slovne okomentujte. 


Stretnutie 20.5.20204

Úlohy:

- [x] Zistite čo je to rozpoznávanie pomenovaných entít (named entity recognition) a napíšte o tom správu.
- [x] Zopakujte si základy jazyka Python "Dive into Python 3". Nainštalujte si prostredie Anaconda.
- [x] Oboznámte sa s knižnicou Spacy a vyskúšajte si skripty v https://github.com/hladek/spacy-skmodel
- [x] Nainštalujte si knižnicu Huggingface Transformers. Oboznámte sa s ňou. Zistite, ako sa trénuje model NER pomocou takejto knižnice. 
- [x] Zistite, aké modely a jazykové zdroje sú dostupné pre túto úlohy pre slovenský jazyk https://github.com/slovak-nlp/resources

Zásobník úloh:

- Pripravte viacero korpusov pre NER. Môžu byť aj viacjazyčné.
- Natrénujte model Huggingface pre NER


