History

dano 517d7b1fc3 Update 'pages/students/2017/martin_jancura/README.md'		2022-03-11 11:51:48 +00:00
..
README.md	Update 'pages/students/2017/martin_jancura/README.md'	2022-03-11 11:51:48 +00:00

README.md

title

published

taxonomy

Martin Jancura

true

Martin Jancura

Rok začiatku štúdia: 2017

Diplomový projekt

11.3.2022

Návrh na tému:

Sledovanie médií alebo sociálnych sietí. - blogy, noviny, diskusie, twitter.
Zistenie metainformácií o príspevkoch.
Spracovanie príspevku - identifikácia sentimentu, detekcia nenávistnej reči, určenie témy príspevku, lepšie vyhľadávanie v databáze príspevkov. Ktorý materiál sa týka určitej témy?

Návrh na postup:

Oboznámenie sa s problematikou.
Zostavenie databázy príspevkov.Stiahnutie a predspracovanie.
Spracovanie databázy - natrénovanie neurónovej siete, klasifikácia a vyhodnotenie.

Úlohy:

Pokračujte v štúdiu Pythonu.
Oboznámte sa s Twitter API a zistite ako získať nejaký príspevok na Twitteri.
Zistite ako funguje neurónový jazykový model typu BERT - ako ho trénujeme a ako ho dotrénujeme a napíšte krátku správu.
Oboznámte sa s knižnicou HuggingFace Transformers alebo s knižnicou fairseq. Vyberte si tutoriál, prejdite ho a napíšte krátku správu.
Zistite ako vieme pomocou neurónového jazykového modelu rozpoznávať sentiment v texte.

Stretnutie 4.3.2022

Nápady na tému diplomovej práce:

Strojový preklad pomocou neurónových sietí.
Rozpoznávanie reči pomocou transformerov - Hubert.
Rozpoznávanie nenávistnej reči pomocou transfomers.
Sledovanie medií - vytvorenie databázy a jej analýza.
Rozpoznávanie (klasifikácia) obrázkov pomocou neurónovej siete.

Úlohy:

Porozmýšľajte nad každou hore uvedenou témou.
Porozmýšľajte nad témou čo by Vás bavila.
Pokračujte v štúdiu Pythonu.
Oboznámte sa s knižnicou HuggingFace Transformers alebo s knižnocou fairseq.

Bakalárska práca 2020

Názov: Webová aplikácia pre demonštráciu strojového prekladu

Vypracujte teoretický úvod do strojového prekladu. Vypracujte prehľad komerčných služieb pre automatický preklad.
Podrobne vysvetlite zvolenú metódu strojového prekladu.
Vytvorte demonštračnú webovú aplikáciu v Javascripte pomocou ktorej je možné vyskúšať viaceré služby pre strojový preklad.
Navrhnite možné zlepšenia Vami vytvorenej aplikácie.

Zásobník úloh:

Zapisať človekom urobený preklad do databázy.
Vyrobiť deployment a zverejniť stránku s demom.
pripraviť modul s vlastným prekladom.
Vyhodnotiť preklad metódou BLEU

repozitár

Stretnutie 26.3

Stav:

Práca na písomnej časti, kontrola na budúce.

Úlohy:

Pripravte deployment dema so strojovým prekladom

Stretnutie 13.3.

Stav:

práca na písomnej časti (neurónový strojový preklad).
odladená chyba axios cors na translation.tukekemt.xyz.

Úlohy:

Písať.

Stretnutie 5.3.

Stav:

Nastal progres v písomnej časti, pokračujte ďalej

Stretnutie 26.2.

Stav:

Prerobený úvod práce podľa nového zadania.
Práca na vlastnom backende (vedúci). Backend je prístupný na https://translation.tukekemt.xyz/ende/.

Úlohy:

Pokračujte v písomnej práci.
Backend momentálne nefunguje. Keď bude fungovať, pracujte na napojení na frontend.

Bakalársky projekt 2020

Konzultácie sa budú konať osobne alebo cez Teams minimálne raz za dva týždne, menej ako 6 konzultácií za semester je dôvodom pre zníženie hodnotenia semester je dôvodom pre zníženie hodnotenia alebo neudelenie zápočtu. Odporúčaný čas konzultácie je piatok.

Možné backendy:

https://opennmt.net/OpenNMT/installation/
FairSeq
Dokumentácia k OpenNMT-py REST servru
[Zdrojové kódy k REST Servru](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/onmt/bin/server.py|

Poznámka vedúceho 2.2

Inštalácia OpenNMT-py na servri idoc:

OpenNMT-py vyžaduje verziu Pytorch presne 1.6.0.

CUDA 11 na idoc nefunguje, lebo je tam príliš starý nvidia driver (420).

conda create -n openmnt
conda activate opennmt
conda install pytorch=1.6.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=9.2 -c pytorch
pip install OpenNMT-py

Jednoduchý návod na trénovanie.

Stretnutie 29.1.2021

Stav:

Práca na prezentácii.
Dohoda na zadaní.

Úlohy:

Dorobiť REST API pomocou nmt-wizard-docker - pre vedúceho.

Stretnutie 26.1.2021

Stav:

Práca na textovej časti
Práca na prezentácii
Urobený tutoriál OpenNMP-py, natrénovaný model na preklad z angličtiny do nemčiny.

Úlohy:

Pracovať na teoretickej časti - doplňte aj o metódach vyhodnotenia BLEU
Dokončiť prezentáciu
Spojiť webovú aplikáciu s vlastným rest API.
Pozrieť si výstupy práce P. Pavlišin

stretnutie 18.12.2020:

Stav:

inštalácia OpenNMT-py: zlyhala proavdepodobne kvôli konfigurácii CUDA
práca na písomnej časti pokračuje
kompletne prerobené kódy pre preklad (frontend aj backend) pomocou Microsoft a IBM. Aplikácia používa Express.JS
kódy sú dostupné na https://git.kemt.fei.tuke.sk/mj130zg/BP2021

Virtuálne stretnutie 4.12.2020:

Stav:

Inštalácia OpenNMT-py. Tutoriál zatiaľ nefunguje, pravdepodobne kvôli chybne nainštalovanej knižnici numpy.

Úlohy na ďalšie stretnutie:

Vypracujte písomný prehľad metód strojového prekladu pomocou neurónových sietí. Prehľad by mal obsahovať odkazy na aktuálnu odbornú literatúru - knihy a články. V prehľade vysvetlite aj čo je to architektúra seq2seq, (endkóder-dekóder). Nájdite odborné články o opennmt, prečítajte si ich a napíšte čo ste sa dozvedeli.
(vedúci) urobiť deployment openmnt-py (flask,wsgi).
Pokračujte v tutoriáli openmt-py. Pre inštaláciu závislostí (pytorch, numpy, cuda) použite systém Anaconda.

Virtuálne stretnutie 6.11.2020:

Stav:

Práca na písomnej časti.

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

Pohľadať takú knižnicu, kde vieme využiť vlastný preklad. Skúste si nainštalovať OpenNMT.
Prejdite si tutoriál https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py#quickstart alebo podobný.
Navrhnite ako prepojiť frontend a backend.

Virtuálne stretnutie 23.10.2020:

Stav:

Urobený frontend pre komunikáciu s Microsof Translation API, využíva Axios a Vanilla Javascriupt

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

Pohľadať takú knižnicu, kde vieme využiť vlastný preklad. Skúste si nainštalovať OpenNMT.
Zistiť čo znamená politika CORS.
Pokračujte v písaní práce, pridajte časť o strojovom preklade.. Prečítajte si články https://opennmt.net/OpenNMT/references/ a urobte si poznámky. Do poznámky dajte bibliografický odkaz a čo ste sa dozvedeli z článku.

Virtuálne stretnutie 16.10:

Stav:

Začiatok práce na textovej časti, napísaný úvod
Vytvorený repozitár https://git.kemt.fei.tuke.sk/mj130zg/BP2021
Vytvorené poznámky ku existujúcemu JS api
Na ďalšie práce použiť IBM Watson na strane frontendu, ale pripraviť sa na vlastný backend.

Do ďalšieho stretnutia:

Prezentovať frontend s IBM Watson alebo Microsoft, kódy dajte do repozitára.
Pohľadať takú knižnicu, kde vieme využiť vlastný preklad.
Zistiť čo znamená politika CORS.
Pokračujte v písaní práce, pridajte časť o strojovom preklade.

Virtuálne stretnutie 9.10:

Do ďalšieho stretnutia:

Pripraviť si poznámky o tom čo ste sa dozvedeli o NLP na odovzdanie na kontrolu.
Vytvoriť repozitár na GITe kde sa budú dávať zdrojové kódy. (adresár backend, adresár frontend, súbor README).
Do súboru README napíšte možné API ktoré ste našli aj s krátkym opisom.
V prvej fáze môžete využiť existujúce Cloud API.

Stav:

rozhodli sme sa pre demonštráciu strojového prekladu.
našli ste niekoľko API na strojový preklad (platené, alebo obmedzené).

Stretnutie 30.9.

Nápady na úlohu NLP:

demo Spacy
strojový preklad pomocou machine-translator
chatbot napr. chatbot
Niektorú knižnicu z blogu
vyhľadajte natural language processing for javascript.
Na ďalšom stretnutí si vyberieme konkrétnu tému NLP.
Pripraviť si poznámky o tom čo ste sa dozvedeli o NLP.