forked from KEMT/zpwiki
1.5 KiB
1.5 KiB
Dominik Nagy
Rok začiatku štúdia: 2016
Tímový projekt 2019
Písomná práca: Rešerš na tému "Sequnce to Sequence"
Úlohy tímového projektu:
- Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Sequence to Sequence" (Encoder-Decoder, seq2seq, transformer, attention)
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
- Prečítajte si o [konvolučných sieťach](http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)
- Prečítajte si Sequence to Sequence Convolutional Neural Network for Automatic Spelling Correction
- Skúste si nainštalovať nástroj fairseq
- prejdite si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/translation/README.md
Poznámky
Projektové stránky:
V prípade záujmu je možné pracovať na úlohe strojového prekladu.
Možné trénovacie dáta: https://www.clarin.eu/resource-families/parallel-corpora
Diplomová práca 2021
Názov diplomovej práce:
Meno vedúceho: Ing. Daniel Hládek, PhD.
Zadanie diplomovej práce:
- Vypracujte teoretický prehľad metód "sequence to sequence".
- Pripravte si dátovú množinu na trénovnie modelu sequence to sequence pre úlohu opravy preklepov.
- Vyberte minmálne dva rôzne modely a porovnajte ich presnosť na vhodnej dátovej množine.
- Na základe výsledkov experimentov navrhnite zlepšenia