forked from KEMT/zpwiki
		
	Update 'pages/students/2019/michal_stromko/README.md'
This commit is contained in:
		
							parent
							
								
									a9ed0f3a04
								
							
						
					
					
						commit
						8a1b7c01a5
					
				| @ -34,6 +34,7 @@ Súvisiace práce: | ||||
| 
 | ||||
| - Matej Kobyľan | ||||
| - Suchanič | ||||
| - Kristián Sopkovič | ||||
| 
 | ||||
| Ciele na semester: | ||||
| 
 | ||||
| @ -55,6 +56,25 @@ Klucove slova: | ||||
| - LABSE, LASER embedding model | ||||
| - multi language IR | ||||
| 
 | ||||
| Stretnutie 9.1.2023 | ||||
| 
 | ||||
| Stav: | ||||
| 
 | ||||
| - Vyrobená tabuľka s experimentami pre rôzne modely a rôzne veľkosti vrátenej množiny k | ||||
| - Zatiaľ najlepší je model BM25 | ||||
| 
 | ||||
| Úlohy: | ||||
| 
 | ||||
| - Pripravte experiment v ktorom najprv vyhľadáte množinu k=(napr. 100, 200 alebo 50) prvkov pomocou bm25, výsledky zoradíte pomocou neurónovej siete a vyberiete m=(napr. 10,20,50) najlepších prvkov. Výsledky vyhodnotíte. | ||||
| - Zoradenie pomocou NN vyzerá takto: zoberiete otázku a paragraf. Vypočítate skóre podobnosti. Prvý spôsob výpočtu je, že vložíte otázku aj paragraf naraz do NN. Výsledok je podobnosť. Druhý spôsob je: vypočítate významový vektor pre paragraf aj pre odsek. Výpočítate kosínusovú podobnosť jedného aj druhého.  | ||||
| 
 | ||||
| Zásobník úloh: | ||||
| 
 | ||||
| - Vytvoriť vyhľadávanie v dvoch krokoch. Najprv "nahrubo", potom výsledky znova zoradiť. | ||||
| 
 | ||||
| 
 | ||||
| 
 | ||||
| 
 | ||||
| Stretnutie 19.12.2022 | ||||
| 
 | ||||
| Stav: | ||||
| @ -70,7 +90,7 @@ Stav: | ||||
| 
 | ||||
| Zásobník úloh: | ||||
| 
 | ||||
| - Natrénujte model Kharpikun DPR, podľa Facebook skriptov alebo pomocou Nvidia Deep learning examples. | ||||
| - Natrénujte model Kharpukin DPR, podľa Facebook skriptov alebo pomocou Nvidia Deep learning examples. | ||||
| - Vyhodnotte celý proces QA na vrátených výsledkoch. | ||||
| 
 | ||||
| Stretnutie 10.11.2022 | ||||
|  | ||||
		Loading…
	
		Reference in New Issue
	
	Block a user