du707zr/dmytro_ushatenko
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity
f5745a4b43
dmytro_ushatenko/pages/students/2019/samuel_horani/README.md

6.8 KiB
Raw Blame History

title published taxonomy
Samuel Horáni true
category tag author
vp2021
bp2022
chatbot
rasa
dialog
nlp
Daniel Hladek

rok začiatku štúdia: 2019

Návrh na zadanie BP:

  1. Vypracujte teroretický úvod do modelovania dialógu a povedzte ake metódy sa aktuálne používajú.
  2. Navrhnite a vytvorte dialógový systém komunikujúci v slovenskom jazyku pre úlohu objednania jedla z donáškovej služby.
  3. Vykonajte sadu experimentov a dialógovým systémom a identifikujte miesta pre zlepšenie.

Nápady na balakársku prácu:

  • chatbot pre objednanie jedla.
  • chatbot s informáciami pre cestovateľov.
  • Urobenie web rozhrania.
  • dá sa dorobiť aj rečové rozhranie.
  • dá sa to prepojiť aj na QA systém.

Výsledky:

Bakalársky projekt 2021

Ciele:

  • Vypracovať draft B. práce.
  • Mať funkčné demo vo forme nasadenej webovej aplikácie.

6.1.2022

  • Chatbot vie "rezervovať" stôl - rozpoznať entitu s názvom stola.
  • Urobený Dockerfile pre Rasa bot

Úlohy:

  • Dorobiť Dockerfile pre Flask App
  • Skúsiť urobiť docker-compose.yaml (Swarm Mode Docker)
  • Pre deployment je dobré zmeniť databázu na Postgres. Postgres sa robí "jednoducho" cez compose.
  • Upraviť konfiguráciu do podoby vhodnej na nasadenie. Nasadenie aplikácia bude mať inú konfiguráciu (napr. databázu) ako aplikácia vo vývoji.
  • Naučte robota hovoriť o aktuálnom jedálnom lístku.
    • čo mi ponúknete na obed?
    • Aké máte menu na pondelok?
    • čo obsahuje "čiernohorský rezeň"?
  • Naučte robota hiečo o reštaurácii.
    • Ako sa tam dostanem?
  • Naučte robota aby vedel pomôcť človeku.
    • Čo vieš urobiť?
  • Pracujte na prezentácii.
  • Pracujte na písomnej časti.

Stretnutie 17.12.2021

Stav:

  • Pridané testy na RASA test, urobené vyhodnotenie pomocou konfúznej matice.

Úlohy:

  • Pridajte schopnosť rozlišovať pomenované entity typu LOC. Spacy model by to mal vedieť.
  • Vylepšite chatbota do prvej funkčnej verzie.
  • Pripravte deployment pomocou Docker.
  • Dajte vyskúšať chatbota tretej osobe a zapíšte si story.

Stretnutie 10.12.

Stretnutie 3.12.2021

Stav:

  • Teoretická čast BP je v celkom dobrom stave. Prebehlo viacero stretnutí k BP.

Ulohy:

  1. Navrhnite a napíšte intenty a utterance pre chatbota
  2. Natrénujte model, výskúšajte ho, opravte ho.
  3. Vytvorte testovacie stories a vyhonotte model.
  4. Kódy dajte na GIT
  5. Pripravte deployment pomocou Docker.

Stretnutie 12.11.2021

Vyhodnotenie zatiaľ nefunguje.

Úlohy:

  • Pokračovať v písaní práce.
  • Dokončiť web demo.
  • Vytvorte dockerfile.

Zásobník úloh:

  • Vyhdonotiť NLU (úlohy z 12.10.)

Stretnutie 22.10.2021

  • Urobené webové rozhranie pre analýzu konverzácií.

Pokračovať v otvorených úlohách.

Stretnutie 12.10.

Stav:

  • Vytvorené prepojenie s databázou a RASA pre uchovanie logov z konverzácií.
  • Rozpracovaná knižnica pre prácu s databázou konverzácií.
  • Vyskúšaný nový Spacy jazykový model.
  • Vypracovaný report pre odovzdanie v 4. týždni - šablóna, osnova, krátky článok.

Úlohy:

  • Vyhodnotiť NLU model.
  • Pripraviť sadu na vyhodnotenie NLU a spôsob ako ju v skripte vykonať. Vytvoriť niekoľko modelových situácií a sledovať, ako "dobre" bude chatbot reagovať.
  • Zistiť z odbornej literatúry akým spôsobom sa zvyčajne vyhodnocuje NLU úloha. Prečítajte si článok o NLU a napíšte ako sa vyhodnocuje NLU model. Nájdite anglickú databázu na vyhdonotenie NLU a pozrite sa ako vyzerá. blog rasa.

Zásobník úloh:

  • Analyzovať logy z konverzácií. Pripraviť export konverzácií v JSON pre spracovanie a HTML formáte pre zobrazenie.

Stretnutie 1.10.

Stav:

  • Minulé úlohy dokončené: Osnova,
  • flask aplikácia je rozpracovaná a komunikuje s RASA.

Úlohy:

  • Vytvoriť Word s osnovou práce a do neho zapísať relevantné texty.
  • Pokračujte na Flask aplikácii
  • Zistite čo je to Dockerfile.

Stretnutie 24.9.

Stav:

  • Rozpracovaná flask aplikácia pre napojenie sa na RASA chatbota
  • Veľmi základná ale funkčná verzia RASA bota
  • Odovzdaný nový jazykový model Spacy.

Úlohy:

  • Dorobiť komunikáciu Flask a RASA s novým jazykovým modelom. Zdrojáky na GIT.
  • Vytvorte draft práce, napíšte osnovu a pridajte tam relevantné texty ktoré máte.
  • Nájdite aspoň jeden vedecký článok na tému "dialogue management" a napíšte čo ste sa dozvedeli.

Vedecký projekt 2021

Dialógový systém pomocou RASA framework

Cieľom projektu je naučiť sa niečo o dialógových systémoch a oboznámiť sa so základnými nástrojmi.

  • Nainštalujte a oboznámte sa s RASA frameworkom. Pri inštalácii využite systém Anaconda.
  • Vyberte a prejdite najmenej jeden tutoriál pre prácu s RASA frameworkom.
  • Napíšte krátky report na 2 strany kde napíšete čo ste urobili a čo ste sa dozvedeli.
  • Výstup je tu https://git.kemt.fei.tuke.sk/sh662er/Rasa

Stretnutie 16.6.2021

Stav:

  • Stránka s UI je vo Flask
  • Problém je so stavom spojenia s RASA servrom.

Stretnutie 6.5.2021

  • prebehla aj Komunikácia cez teams a email.
  • Vyskúšaný TUKE spacy model, ide v poriadku pre všetky intenty.

Úlohy:

  • podmienky na zápočet sú splnené - ale poprosím dokumentáciu konvertovať do Markdown a nahrať na GIT.

Stretnutie 9.4.2021

Stav:

  • Vypracovaná dokumentácia.
  • Podarilo sa modifikovať systém tak že vie využiť slovenský fasttext word embedding model.
  • modifikácia využíva všeobecný spacy pipeline. Bolo potrebné anlyzovať zdrojové kódy spacy aby to išlo.

Úlohy:

  • Vyskúšať slovenský spacy model od vedúceho.

Stretnutie 26.3.2021

Stav:

  • Preklad jazykového modelu z angličity do slovenčiny
  • Napísané pravidlá "ako sa volám".

Úlohy:

  • Fast tex model implememntovať
  • napísať dokumentáciu

Stretnutie 19.3.2021

Zásobník úloh:

  • Doplniť podporu slovenčiny do fr. RASA

Stav:

  • Je nainštalovaný fr. RASA pomcou Anaconda
  • Je vytvorený základný jazykový model - v anglickom jazyku.
  • Prezretý video kanál s RASA tutoriálom

Úlohy:

  • Skúsiť vytvoriť agenta ktorý komunikuje po slovensky. Najprv by sa preložili trénovacie príklady.
  • Zistiť ako doplniť podporu slovenčiny do RASA. Komponenty ktoré máme k dispozícii sú: spacy model, fastext a glove word embedding model, BERT model (fresh and secret).