forked from KEMT/zpwiki
| .. | ||
| dp2021 | ||
| timovy_projekt | ||
| README.md | ||
Jakub Maruniak
Rok začiatku štúdia: 2016
Diplomový projekt 1 2020
Úlohy na semester:
- Rozbehať anotačnú schému pre vyznačovanie slovenských pomenovaných entít
- Vybrať a pripraviť vhodné dáta na anotáciu
- Anotovať sadu dát
- Natrénovať a vyhodnotiť model
Stretnutie 9.3.2020:
Vyvorený prístup do repozitára https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/annotation
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- Oboznámte sa s so systémom Docker
- Rozbehajte si anotáciu z repozitára
- Skúste upraviť proces tak aby bol vhodný na anotáciu slovenských pomenovaných entít
Návrh možných entít na anotáciu:
- OSOBA
- MIESTO alebo politická geografická entita
- ORGANIZACIA
- PRODUKT
- INE
Revízia 9.4.
Nové úlohy:
- Podľa https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/annotation vytvorte skript pre anotáciu slovenských pomenovaných entít.
- Ako zdroj dát použite https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel/src/branch/master/sources/skner/wikiann-sk.bio
- Uložte skript na GIT a pridajte odkaz do profilu
Tímový projekt 2019
Anotácia textových dát
Úlohy tímového projektu:
- Vypracujte min. 4. stranový rešerš na tému "Crowdsourcing"
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
Písomná práca: Rešerš
Návrh na zadanie DP:
- Vypracujte prehľad metód prípravy textových korpusov pomocou crowdsourcingu.
- Pripravte postup na anotáciu textového korpusu pre systém Prodigy pre trénovanie modelu vo vybranej úlohe spracovania prirodzeného jazyka.
- Vytvorte množinu textových dát v slovenskom jazyku vhodných na trénovanie štatistického modelu spracovania prirodzeného jazyka pomocou knižnice Spacy.
- Natrénujte štatistický model pomocou knižnice Spacy a zistite, aký vplyv má veľkosť trénovacej množiny na presnosť klasifikátora.
Návrh na názov DP:
Anotácia textových dát v slovenskom jazyku pomocou metódy crowdsourcingu
Spolupráca s projektom: