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

Update 'pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md'

Browse Source
This commit is contained in:
Michal Stromko 2023-01-31 16:11:17 +00:00
parent e50cc2d517
commit d519291a6f
1 changed files with 15 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

16
pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
View File

@ -46,7 +46,21 @@ Použil som vyhľadávanie pomocou:
- LaBSE - LaBSE
- sts-slovakbert-stst - sts-slovakbert-stst
Každá jedna metóda pracuje s úplne iným modelom. Modeli LaBSE a sts-slovakbert-stst používali rovnakú knižnicu na vytvorenie vektorov aj vyhľadávanie. Rozdiel je len vtom že LABSE je multilingual embedding model, ktorého najväčšou výhodou je enkódovanie textu v rôznych jazykoch a dokáže Každá jedna metóda pracuje s úplne iným modelom. Modely LaBSE a sts-slovakbert-stst používali rovnakú knižnicu na vytvorenie vektorov aj vyhľadávanie.
Faiss používal knižnicu spacy, do ktorej parameter model_name vstupoval model ktorý bol natrénovaný pre slovenské dáta na mojej katedre. Následne dáta boli indexované pomocou knižnice faiss, ktorá má funkciu indexovania dát. Vyhľadávanie dát bolo tak isto realizované pomocou funkcie *faiss.search()* ktorej parametre sú otázka a počet očakávaných dokumentov, alebo inak povedané odpovedí.
BM25 je jeden z najstarších možností vyhľadávania v neuónových sieťach, napriek tomu je to stále stabilná a relatívne presná aj v dnešnej dobe
??? Aký model som používal???
Evaluovanie pomocou modelu LaBSE a sts-slovakbert-stst som realizoval použítím knižnice **Sentence tranformers**. Práca s touto knižnicou je veľmi jednoduchá, pretože v dokumentácii, ktorú obsahuje, vieme veľmi jednodochu zaembedovať dokumenty a zároveň aj vyhľadávať.
Ako môžete vidieť v práci som použil model LaBSE aj keď som mal k dispozícii priamo natrénovaný model pre slovenčinu. Bolo to z dôvodu zistiť ako sa bude správať model LaBSE oproti modelu, ktorý bol natrénovaný pre Sloveský jazyk. Model LaBSE nebol vybratý len tak náhodou, je to špecifický model, ktorý bol natrénovaný tak, aby podporoval vyhľadávanie, klasifikáciu textu a ďalšie aplikácie vo viacerých jazykoch. Vo všeobecnosti je označovaný ako multilangual embedding model. Je to model ktorý je prispôsobený rôznym jazykom nielen pri indexovaní, ale aj vyľadávaní. Nájväčšou výhodou modelu je že môžeme mať dokument, v ktorom sa nachádzajú vety vo vicacerých jazykoch. Pre niektoré modeli je to veľké obmedzenie s ktorým si neporadiam avšak LaBSE je stavaný na takéto situácie a tak si ľahko poradí a zaindexuje tento dokument.
slovakbert-sts-stsb
- popísať na akom princípe je založený
### Dense Passage Retriever (DPR) ### Dense Passage Retriever (DPR)