du707zr/dmytro_ushatenko
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity
c0408388fb
dmytro_ushatenko/pages/students/2016/maros_harahus/README.md

7.9 KiB
Raw Blame History

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

Maroš Harahus

Dizertačná práca

Generovanie vektorových reprezentácií štruktúrovaných dát.

Minimovka 2023

  • Grafové neurónové siete

Stretnutie 1.10.

Stav:

  • Štúdium základov neurónových sietí
  • Úvodné stretnutie s US Steel

Úlohy:

  • Vypracovať prehľad aktuálnych metód grafových neurónových sietí
  • Nájsť a vyskúšať toolkit na GNN.
  • Vytvoriť pracovný repozitár na GITe.
  • Naštudovať dáta z US Steel.

Názov diplomovej práce: Neurónová morfologická anotácia slovenského jazyka

Návrh na zadanie DP

  1. Vysvetlite, ako funguje neurónová morfologická anotácia v knižnici Spacy. Vysvetlite, ako funguje predtrénovanie v knižnici Spacy.
  2. Pripravte slovenské trénovacie dáta vo vhodnom formáte a natrénujte základný model morfologickej anotácie pomocou knižnice Spacy.
  3. Pripravte model pre morfologickú anotáciu s pomocou predtrénovania.
  4. Vyhodnoťte presnosť značkovania modelov vo viacerých experimentoch a navrhnite možné zlepšenia.

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.
  • vykonať a opísať viac experinentov s rôznymi nastaveniami.

Stretnutie 12.2.

Stav:

  • Práca na texte

Do ďalšieho stretnutia:

  • Opraviť text podľa ústnej spätnej väzby
  • Vysvetlite čo je to morfologická anotácia.
  • Vystvetlite ako sa robí? Ako funguje spacy neurónová sieť?
  • atď. predošlé textové úlohy z 30.10. 2020

Stretnutie 25.1.2021

Stav:

  • Urobená prezentácia, spracované experimenty do tabuľky.

Do ďalšieho stretnutia:

  • Pracovať na súvislom texte.

Virtuálne stretnutie 6.11.2020

Stav:

  • Prečítané (podrobne) 2 články a urobené poznámky. Poznánky sú na GITe.
  • Dorobené ďalšie experimenty.

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

  • Pokračovať v otvorených úlohách.

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.

Úlohy na ďalšie stretnutie:

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:

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

Stretnutie 23.6.2020:

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:

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:

Stretnutie: 20.2.2020:

Úlohy na ďalšie stretnutie:

Tímový projekt 2019

Projektové stránky:

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).