lp832ut/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Update 'pages/students/2016/maros_harahus/README.md'

Browse Source
This commit is contained in:
dano 2020-10-08 13:34:19 +00:00
parent fa7e74a876
commit 4a5a8fff6e
1 changed files with 18 additions and 14 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

32
pages/students/2016/maros_harahus/README.md
View File

@ -10,6 +10,20 @@ taxonomy:
## Diplomový projekt 2 2020
Zásobník úloh:
- Preštudovať literatúru na tému "pretrain" a "word embedding"
- [Healthcare NERModelsUsing Language Model Pretraining](http://ceur-ws.org/Vol-2551/paper-04.pdf)
- [Design and implementation of an open source Greek POS Tagger and Entity Recognizer using spaCy](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8909591)
- https://arxiv.org/abs/1909.00505
- https://arxiv.org/abs/1607.04606
- LSTM, recurrent neural network,
- 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.
- 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 8.10.2020
Stav:
@ -19,11 +33,13 @@ Stav:
- 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 - alké parametre ste použili pri trénovaní a pretrénovaí?
- 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
@ -72,18 +88,6 @@ K zápočtu:
- Porovnajte s presnosťou bez pretrénovania.
Zásobník úloh:
- Preštudovať literatúru na tému "pretrain" a "word embedding"
- [Healthcare NERModelsUsing Language Model Pretraining](http://ceur-ws.org/Vol-2551/paper-04.pdf)
- [Design and implementation of an open source Greek POS Tagger and Entity Recognizer using spaCy](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8909591)
- https://arxiv.org/abs/1909.00505
- https://arxiv.org/abs/1607.04606
- LSTM, recurrent neural network,
- 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.
- 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 15.5.2020: