From 7d650db03c0754592d7539d5a45d8d38a5d7a1b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Luk=C3=A1=C5=A1=20Pokr=C3=BDvka?= Date: Mon, 30 Mar 2020 15:41:17 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Aktualizovat=20=E2=80=9Epages/students/2016/luk?= =?UTF-8?q?as=5Fpokryvka/README.md=E2=80=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) diff --git a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md index 6bc0f097a0..8acb89500a 100644 --- a/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md +++ b/pages/students/2016/lukas_pokryvka/README.md @@ -53,3 +53,10 @@ Stretnutie 9.3.2020 - Zaujímavá príručka [Word2vec na Spark](http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#word2vec) + +### Priebeh práce + +*1. Pokus o natrénovanie modelu pomocou knižnice Gensim* + +Ako prvý nástroj na zoznámenie sa s trénovaním W2V som zvolil Gensim. Nevýhodou knižnice je, že pri trénovaní nevyužíva GPU v žiadnom prípade. Podľa zdrojov na internete je však Gensim násobne rýchlejšia knižnica pri implementácii na menšie korpusy (https://rare-technologies.com/gensim-word2vec-on-cpu-faster-than-word2veckeras-on-gpu-incubator-student-blog/). Keďže môj korpus má približne 30GB, natrénovanie pomocou Gensim by zrejme nebol najlepší nápad. Preto som si z korpusu vytiahol prvých 10,000 riadkov a otestoval implementáciu na tomto súbore. Celý skript je dostupný na [gensim_W2V.py](./dp2021/scripts/gensim_W2V.py). +Výsledok nebol vôbec presný, čo sa vzhľadom na veľkosť korpusu dalo očakávať. Pri slove letisko bola však zhoda vysoká, čo potvrdzuje správnosť implementácie. \ No newline at end of file