.. | ||
dp21 | ||
dp22 | ||
dp2022 | ||
tp20 | ||
README.md |
title | published | taxonomy | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Patrik Pavlišin | true |
|
Patrik Pavlišin
Diplomová práca 2022
Predbežný názov: Neurónový strojový preklad
Návrh na nástroje pre strojový preklad:
- OpenNMT-py
- Fairseq
- Hugging Face Transformers
Návrh na zadanie diplomovej práce
- Pripraviť prehľad aktuálnych metód strojového prekladu pomocou neurónových sietí.
- Vybrať konkrétnu metódu strojového prekladu pomocou neurónových sietí a podrobne ju opísať.
- Pripraviť vybraný paralelný korpus do vhodnej podoby a pomocou vybranej metódy natrénovať model pre strojový preklad.
- Vyhodnotiť experimenty a navrhnúť možnosti na zlepšenie.
Diplomový projekt 2
Ciele na semester:
- Natrénovať "kvalitný model" na preklad z angličtiny do slovenčiny.
- Napísať draft diplomovej práce.
Zásobník úloh:
- natrénovať aj iné preklady (z a do češtiny).
18.2.2022
- Beží trénovanie na idoc
Úlohy:
Zmeňte štruktúru práce podľa tohoto myšienkového postupu. Pridajte nové časti a vyradte nerelevantné časti.
- Vysvetlite čo je to neurónový strojovyý preklad.
- Vysvetlite, čo je to neurónová sieť.
- Povedze aké typy neurónových sietí sa používajú na strojový preklad.
- Vyberte konkrétnu neurónovú sieť (tú ktorá sa používa v OPennmt) a podrobne opíšte ako funguje.
- Predstavte Open NMT.
- Povedzte o dátach ktoré ste použili (dorobiť).
- Vysvetlite, ako ste pripravili experimenty, ako ste ich spustili a aké výlsekdy ste dosiahli (dorobiť).
- Sumarizujte experimenty a určite miesto na zlepšenie (dorobiť).
27.1.2022
- Hotovy model na CZ-EN
Úlohy:
- Aktualizujte trénovacie skripty na gite.
- Rozbehajte GPU trénovnaie na idoc. Vyriešte technické problémy.
- Natrénujte viacero modelov s viacerými nastaveniami a výsledkyž dajte do tabuľky. Ku každému modelu si poznačte výsledné BLEU. Výsledky skontrolujte aj osobne.
- Pokračujte na texte práce. Odstrániť nezmyselné časti. Pri ďalšom stretnutí prezentujte stav textovej časti.
17.12.2021
- Vylepšený draft práce.
- Nové vyhodnotenie a výsledky modelu.
- Trénovanie na česko-anglickom korpuse.
Úlohy:
- natrénujte na tomto EN-SK korpuse: https://lindat.mff.cuni.cz/repository/xmlui/handle/11858/00-097C-0000-0006-AAE0-A
- Pokračujte v otvorených úlohách z minulého stretnutia.
- Výsledky experiemntov zhrňte do tabuľky. Poznačte architektúru neurónovej siete, parametre trénovania.
- Skúste rozbehať trénovanie na GPU.
-
Vytvorte nové conda prostredie. Spustite:
conda install pytorch=1.8.1cudatoolkit=10.1 -c pytorch
-
Nainštalujte OpenNMT.
26.11.2021
Natrénovaný prvý model OpenNMT na korpuse europarlament. Výslekdy vyzerajú OK, ale sú chaotické. Pravdepodobne bolo trénovanie prerušené predčasne. Zatiaľ nefunguje trénovanie na GPU.
Úlohy:
- Pokračujte v trénovaní Europarl. Modelu, skúste vylepšiť výsledky.
- Trénovanie robte opakovateľným spôsobom - dajte na git nastavenia a trénovacie skripty, ale nie textové dáta. Len poznačte odkiaľ ste ich stiahli.
- Pokračujte v práci na texte - myšlienky by mali logicky nasledovať za sebou.
12.11.2021
Práca na texte
Úlohy:
- Zlepšiť štruktúru práce
- Dotrénovať a vyhodnotiť model slovenčina-angličtina.
28.10.
Stav:
- Vypracovaný draft článoku o transformeroch, treba vylepšiť. Článok je na ZP Wiki
- Problém pri príprave trénovacích dát.
Úlohy:
- Naučte sa pripravovať textové dáta. Prejdite si knihu https://diveintopython3.net aspoň do 4 kapitoly. Vypracujte všetky príklady z nej.
- Pokračujte v práci na článku. Treba doplniť odkazy do textu. Treba zlepšiť štruktúru a logickú náväznosť viet. Vysvetlite neznáme pojmy.
- Zmente článok na draft diplomovej práce. Vypracujte osnovu diplomovej práce - napíšte názvy kapitol a ich obsah. Zaraďte tam text o transformeroch ktorý ste vypracovali.
- Pripravte textové dáta do vhodnej podoby a spustite trénovanie.
Stretnutie 30.9.
Stav:
- Len začaté štúdium článkov, ostatné úlohy zostávajú otvorené.
Úlohy:
- Pokračovať v úlohách zo 17.6.
- Na trénovanie použite OpenNMT.
- Vytvorte si repozitár dp2022 a do neho dajte skripty na natrénovanie modelov. Nedávajte tam veľké dáta, ale dajte tam skript na ich stiahnutie, napr. pomocou wget.
- prepare-env.sh : ako ste vyttvorili Vaše prostredie - nainštalovali programy.
- download-data.sh: ako ste získali dáta
- prepare-data.sh: ako ste pripravili dáta
- train1.sh: ako ste natrénovali model
- evaluate1.sh: ako ste vyhodnotili model.
Diplomový projekt 1
Stretnutie 17.6.
- Splnené podmienky na zápočet.
- Napísaný tutoriál a úvod do NMT
Úlohy:
- Skúste zlepšiť presnosť strojového prekladu. Modifikujte setup tak, aby sa výsledky zlepšili.
- Preštudujte si architektúru neurónovej siete typu Transformer. Prečítajte si blogy a urobte poznámky, Prečítajte si článok s názvom "Attention is all you need.". Urobte si poznámky čo ste sa dozvedeli.
- Preštudujte si architektúru typu enkóder-dekóder. Urobte si poznámky čo ste sa dozvedeli a z akých zdrojov. Využívajte vyhľadávač Scholar.
Stretnutie 9.4.
Stav:
- Problém pri OpenNMT-py Quickstart - Nvidia driver nefunguje v prostredí WSL1. riešenie - vypnúť GPU training alebo trénovať na IDOC.
- Napísané poznámky o NMT na cca 3 strany, na zpwiki
Úlohy:
- Vysvetlite vlastnými slovami čo to je neurónová sieť. Ak sa niečo dozviete z článku, povedzte vlastnými slovami čo ste sa dozvedeli a z akého článku ste sa to dozvedeli.
- Vysvetlite vlastnými slovami ako prebieha neurónový preklad. Vysvetlite, ako sa text premení do formy ktorá je zrozumiteľná pre neurónovú sieť. Vysvetlite čo je výstupom neurónovej siete a ako sa ten výstup premení na text.
- Napíšte to do markdown súboru na zpwiki.
- Dokončite tutoriál OpenNMT-py.
Stretnutie 12.3.
Stav:
- poznámky k článku "Google’s neural machine translation system .
- Śtúdium ostatných článkov pokračuje.
- Problém - aktuálna verzia OpenNMT-py nefunguje s pythonom 3.5. Je potrebné využit Anacondu.
Úlohy:
- Vypracujte poznámky k článkom
- Pokračujte v tutoriáli OpenNMT-py cez prostredie Anaconda.
- Poznámky pridajte na zpWiki vo formáte Markdown
Stretnutie 18.2.
Stav:
- Vypracovaný článok z minulého semestra
Úlohy:
- V linuxovom prostredí (napr. idoc) si vytvorte python virtuálne prostredie:
- vytvorte si adresár s projektom
- mkdir ./venv
- python3 -m virtualenv ./venv
- source ./venv/bin/activate
- Keď skončíte: deactivate
- Prejdite si tutoriál https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py
- Prečítjte si články z https://opennmt.net/OpenNMT-py/ref.html
- Vypracujte poznámky k článku "Google’s neural machine translation system: bridging the gap between human and machine translation. arXiv preprint arXiv:1609.08144, 2016". Čo ste sa z čánku dozvedeli?
Tímový projekt 2021
Ciel:
- vytvoriť článok s témou "Štatistický preklad".
- vytvoriť článok, publikovateľný na konferencii
Virtuálne stretnutie 4.12.2020
Stav:
- Vypracovaný prehľad na tri strany, prečítané 3 články.
- Prístup treba zlepšiť.
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- Pokračujte v písaní. Prečítajte si min. 10 článok na tému strojový preklad a ku každému napíšte čo ste sa dozvedeli.
- Zamerajte sa na články o neurónovom strojovom preklade. Zistite a napíšte čo je to archtektúra encoder-decoder. Napíšte aké neurónové siete sa najviac používajú.
- Pozrite Ondrej Megela, Martin Jancura, Dominik Nagy
- Navrhnite zadanie diplomovej práce.
Virtuálne stretnutie 2.10.2020
Prečítajte si a vypracujte poznámky:
Pozrite si aj niektoré články ktoré sú v bibliografii.
Zistitie, aké najnovšie voľne šíriteľné systémy na strojový preklad sú dostupné a napíšte ku nim krátku charakteristiku. Na akej metóde sú založené? V ktorom článku je táto metóda opísaná? Používajte scopus alebo scholar. Zapíšte si zaujímavé bibliografické odkazy a poznačte si, čo zaujímavé sa v nich nachádza.
Bakalárska práca 2020
https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=AFB64E0160B4F4E92146D39F9648
Názov bakalárskej práce: Metódy automatického prekladu
Meno vedúceho: Ing. Daniel Hládek, PhD.
Zadanie bakalárskej práce:
- Pripraviť prehľad aktuálnych metód automatického prekladu.
- Predstaviť vybranú metódu automatického prekladu.
- Pripraviť vybraný paralelný korpus a vykonať niekoľko experimentov s automatickým prekladom.
- Vyhodnotiť experimenty vhodnou metódou a navrhnúť možnosti na zlepšenie.
Bakalársky projekt 2019
Prejsť si tutoriál a tréning zo stránky
Preštudovať
- (https://github.com/rain1024/slp2-pdf)
- (http://folk.uio.no/plison/pdfs/talks/meetup_SMT.pdf)
- (http://www.statmt.org/moses/?n=Moses.Overview)
Kniha
- J. JUHÁR, 2011, Rečové technológie v telekomunikačných a informačných systémoch. Košice: EQUILIBRIA, s.r.o., ISBN 978-80- 89284-75-7
Ciele projektu
- Oboznámiť sa s metódami automatického prekladu.
- Nainštalovať a spustiť program Moses.
- Oboznámiť sa s programom Moses.
- Vyskúšať model prekladu.
Vypracovať rešerš na tému Metódy strojového prekladu a Paralelne korpusy na 5 strán od každého