dmytro_ushatenko/pages/students/2016/maros_harahus/README.md

title	published	taxonomy
Maroš Harahus	true	category tag author dp2021 bp2019 spacy nlp Daniel Hladek

Maroš Harahus

Diplomový projekt 2 2020

Zásobník úloh:

• skúsiť prezentovať na lokálnej konferencii, (Data, Znalosti and WIKT) alebo fakultný zborník (krátka verzia diplomovky).
• Využiť korpus Multext East pri trénovaní. Vytvoriť mapovanie Multext Tagov na SNK Tagy.

Virtuálne stretnutie 30.10.2020

Stav:

• Súbory sú na GIte
• Vykonané experimenty, Výsledky experimentov sú v tabuľke
• Návod na spustenie
• Vyriešenie technických problémov. Je k dispozicíí Conda prostredie.

ÚÚlohy na ďďalšie stretnutie:

• Preštudovať literatúru na tému "pretrain" a "word embedding"
  • Healthcare NERModelsUsing Language Model Pretraining
  • Design and implementation of an open source Greek POS Tagger and Entity Recognizer using spaCy
  • https://arxiv.org/abs/1909.00505
  • https://arxiv.org/abs/1607.04606
  • LSTM, recurrent neural network,
  • Urobte si poznámky z viacerých čnánkov, poznačte si zdroj a čo ste sa dozvedeli.
• Vykonať viacero experimentov s pretrénovaním - rôzne modely, rôzne veľkosti adaptačných dát a zostaviť tabuľku
• Opísať pretrénovanie, zhrnúť vplyv pretrénovania na trénovanie v krátkom článku cca 10 strán.

Virtuálne stretnutie 8.10.2020

Stav:

• Podarilo sa vykonať pretrénovanie aj trénovanie, prvé výsledky experimentov.
• pretrénovanie funguje na GPU, použila sa verzia spacy 2.2, trénovanie na IDOC
• trénovanie ide lepšie na CPU
• vyskytol sa problém že nevie alokovať viac ako 2GB RAM
• 200 iterácií pretrénovania, 4000 riadkov viet

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• Dať zdrojáky na GIT
• Urobiť porovnanie voči presnosti bez pretrain
• Výsledky dajte do tabuľky - aké parametre ste použili pri trénovaní a pretrénovaí?
• experimenty si poznačte do skriptu aby sa dali zopakovať
• Do článku (do súboru README na GIte) presne opíšte nastavenie experimentu - parametre, dáta a spôsob overenia, aspoň rozpracovať.
• Začnite spisovať teoretickú časť článku, aspoň rozpracovať.

Stretnutie 25.9.2020

Stav:

• chyba pri použití príkazu pretrain, ktorá sa objavila s novou verziou Spacy

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• pokračovať so starou verziou Spacy (2.2)

Návrhy na zlepšenie:

• Použiť viac textových dát.

Zvážiť publikovanie na: http://conf.uni-obuda.hu/sami2021/index.html

• najprv napísať po slovensky, potom sa to preloží
• opísať experimenty

Diplomový projekt 2020

Zdroje:

• Jazykové zdroje

Doplnenie podpory morfologického značkovania slovenského jazyka do nlp frameworku (spacy alebo flair)

• Úlohy na tento semester:
  • Pozrieť jazykové zdroje z https://www.clarin.eu/resource-families/manually-annotated-corpora (MultextEast)
  • Oboznámte sa so sadou morfologických značiek Universal Dependencies https://universaldependencies.org/sk/index.html
  • Oboznámte sa so sadou SNK https://korpus.sk/morpho.html
  • Natrénovať Spacy Model s POS a s pretrénovaním

Stretnutie 23.6.2020:

• Výsledok: Skript na trénovanie Spacy POS

Stretnutie 12.6.2020:

• Pretrénovanie Fasttext a trénovanie POS Spacy modelu - ešte treba vylepšiť presnosť

K zápočtu:

• Finálny okomentovaný skript pre trénovanie POS modelu podľa Slovak Treebank s pretrénovaním Fasttext.
• Ak sa dá tak pri trénovaní využite GPU
• Zistite výslednú presnosť, mala by byť nad 80 percent.
• Porovnajte s presnosťou bez pretrénovania.

Virtuálne stretnutie 15.5.2020:

• Spustenie exitujúceho skriptu pre trénovanie POS modelu z repozitára spacy-skmodel, problém nastal pri NER dátach.
• Vytvorený repozitár

Nové úlohy:

• Podrobne preštudovať a realizovať spacy pretrain
• Blog o Spacy pretrain

Revízia 9.4.2020:

Report o doterajšej práci:

• naštudovanie Fasttext
• implementácia do Spacy
• úprava modelu v spacy na rozpoznanie jazyka
• snaha o spacy-udpipe pre non-English text

Nové úlohy:

• pridajte zdrojový text a odkaz na "implementáciu".
• natrénujte model podľa https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel
• skúste pridať "word-embeddingy" z fasttext do trénovania.
• vyhodnoťte natrénovaný model - zistite presnosť značkovania. Aký vplyv majú embeddingy na presnosť?
• porozmýšľajte ako sa dá presnosť zlepšiť.

Stretnutie 5.3.2020:

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• zobrať alebo vytvoriť fasttext model
• pozrieť sa na spacy pretrain - tam sa bude dať využiť fasttext model
• vložiť ho do spacy modelu pomocou spacy pretrain
• pozrieť si http://nl.ijs.si/ME/V4/ morfosyntaktická anotácia MULTEXT
• porozmýšľať ako využiť korpus "MultextEast" - potrebné vytvoriť mapovanie značiek na SNK Tagset

Poznámka:

• Aktivovaná Omega
• Pozrieť sa na https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel/src/branch/master/sources/slovak-treebank , aktivovaný prístup
• už existuje mapovanie Universal Dependencie na SNK tagset

Stretnutie: 20.2.2020:

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Pozrieť https://spacy.io/usage/training#tagger-parser
• Pozrieť si čo je word embedding - word2vec, fasttext, glove
• Nájsť spôsob ako využiť existujúci model word embedding pri trénovaní https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html
• Ako natrénovať Spacy POS model?

Návrh na zadanie DP

Názov diplomovej práce: Štatistická morfologická anotácia slovenského jazyka

1. Vypracujte prehľad spôsobov morfologickej anotácie slovenského jazyka.
2. Pripravte trénovacie dáta vo vhodnom formáte a natrénujte štatistický model morfologického značkovania
3. Vyhodnoťte presnosť značkovania a navrhnite možné zlepšenia.

Tímový projekt 2019

Projektové stránky:

• Spracovanie prirodzeného jazyka
• Python
• Podpora slovenčiny v knižnici Spacy

Spacy tutoriál

• 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).