forked from KEMT/zpwiki
| .. | ||
| dp2021 | ||
| timovy_projekt | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jakub Maruniak | true |
|
Jakub Maruniak
Rok začiatku štúdia: 2016
Diplomový projekt 2
Ciele:
- Anotovať sadu dát s použitím produkčnej anotačnej schémy, natrénovať a vyhodnotiť model.
Zásobník úloh:
- Použiť model na podporu anotácie
- Do konca ZS vytvoriť report vo forme článku.
Virtuálne stretnutie 18.12.2021:
Stav:
- Vytvorené anotácie do databázy, cca 1700 jednotiek.
- Začiatok článku.
Virtuálne stretnutie 27.11.2020:
- Zatiaľ zostávame pri ručnej extrakcii dát z anotačnej schémy.
- Vypracovaná tabuľka s experimentami
- Dáta a skripty
Úlohy:
- Pracovať na ďalších anotáciách, zlepšiť presnosť modelu.
- Urobiť ďalšie experimenty.
- Začať pracovať na článku. Niečo podobné ako Znalosti, alebo AEI. šablóna ieee alebo llncs.
Virtuálne stretnutie 13.11.2020:
- výsledky skopírované do adresára
- prečítané 3 články - porovnanie manuálnej anotácie a poloautomatickej.
- začiatok práce na skripte pre počítanie anotovaných entít, treba ešte vylepšiť aby vznikla tabuľka.
- anotačná schéma vyzerá byť v poriadku, niektoré články treba odfiltrovať (zoznam obrázkov, prázdna kategória, nadpis).
Úlohy do ďalšieho stretnutia:
- vytvoriť spôsob pre získanie dát z produkčnej anotačnej schémy. (pre vedúceho)
- vytvorte ďalšie anotácie.
- Spísať pravidlá pre validáciu. Aký výsledok anotácie je dobrý? Je potrebné anotované dáta skontrolovať?
- Vytvorte tabuľku kde uvediete presnosť modelu s rôznym množstvom anotovaných dát.
- Aký je najlepší spôsob vyhodnotnenia? Vytvoriť jednotnú testovaciu množinu. Druhý spôsob je použiť "10 fold cross validation" (Všetky dáta sa rozdelia na 10 častí, 9 sa využije pri trénovaní, 1 pri testovaní. Trénovanie sa opakuje 10 krát stále pre inú testovaciu množinu, výsledky sa spriemerujú).
Virtuálne stretnutie 30.10.2020:
Stav:
- Vylepšený návod
- Vyskúšaný export dát a trénovanie modelu z databázy. Problém pri trénovaní Spacy - iné výsledky ako cez Prodigy trénovanie
- Práca na textovej časti.
Úlohy do ďalšieho stretnutia:
- Vytvorte si repozitár s názvom dp2021 a tam pridajte skripty a poznámky.
- Pokračujte v písaní práce. Vykonajte prieskum literatúry "named entity corpora" aj poznámky.
- Vytvorte systém pre zistenie množstva a druhu anotovaných dát. Koľko článkov? Koľko entít jednotlivvých typov? Výsledná tabuľka pôjde do práce.
- Pripraviť sa na produkčné anotácie. Je schéma pripravená?
Virtuálne stretnutie 16.10.2020:
Stav:
- Spísané stručné poznámky k procesu anotácie
- Pokusne anotovaných niekoľko článkov
Úlohy na ďálšie stretnutie:
- Vylepšiť oficiálny návod na anotáciu NER https://zp.kemt.fei.tuke.sk/topics/named-entity/navod podľa poznámok a skúsenosti pri anotácii. Pridajte pravidlá pre učenie Accept a Reject článku. Ktorý paragraf je vhodný na anotáciu?
- Pripraviť skript na výber anotovaných dát z databázy a úpravu do podoby vhodnej pre trénovanie.
- Spísať pravidlá pre validáciu. Aký výsledok anotácie je dobrý? Je potrebné anotované dáta skontrolovať?
- Pokračujte v písaní DP.
Virtuálne stretnutie 9.10.2020:
Stav:
- Vyskúšané trénovanie modelu podľa repozitára spacy-skmodel
- Začiatok práce na textovej časti (vo Worde do šablóny ZP).
Úlophy na ďalšie stretnutie:
- Prečítajte si návod na anotáciu a navrhnite zlepšenia návodu. Cieľ je napísať presnú metodiku anotácie.
- Pokusne antujte niekoľko článkov, spíšte problémové miesta.
Stretnutie 25.9.2020:
Urobené:
Oboznámenie sa procesom anotácie NER
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- Natrénovať a vyhodnotiť model podľa https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel
- začať pracovať na textovej časti podľa https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html
Návrhny na zlepšenie:
Je potrebné rozbehať produkčnú anotáciu NER
Diplomový projekt 1 2020
Výstupy (18.6.2020):
Úlohy na semester:
- Rozbehať anotačnú schému pre vyznačovanie slovenských pomenovaných entít
- Vybrať a pripraviť vhodné dáta na anotáciu
Stretnutie 30.6.2020:
- Dodaný korpus 1300 viet
- Je dobré dáta rozdeliť na vety (odporúčanie, ľahšie sa sleduje anotované množstvo).
Virtuálne stretnutie 15.5.2020:
- Rozbehaná slovenská anotačná schéma pre pomenované entity
- Problém so slovenským NER modelom z wiki dát
Úlohy:
- vytvoriť do repozitára annotation adresár ner so všetkým potrebným pre spustenie slovenskej ner schémy (skripty, vzorové textové dáta).
- vyriešiť problém so spacy modelom.
Revízia 21.4.:
Odkaz na projekt: https://git.kemt.fei.tuke.sk/KEMT/zpwiki/src/branch/master/pages/students/2016/jakub_maruniak/dp2021/annotation
Revízia 9.4. a 17.4.
Nové úlohy:
- vytvorte skript pre anotáciu slovenských pomenovaných entít.
- Pozrite si https://prodi.gy/docs/named-entity-recognition (aj video)
- Spustite schému "Manual annotation with suggestions from a model" (použite aj príklady
- Ako zdroj dát použite https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel/src/branch/master/sources/skner/wikiann-sk.bio
- Urobte skript, ktorý zmení wiki dáta do spacy formátu
- Uložte skript na GIT a pridajte odkaz do profilu
Stretnutie 9.3.2020:
Vyvorený prístup do repozitára https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/annotation
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- Oboznámte sa s so systémom Docker
- Rozbehajte si anotáciu z repozitára
- Skúste upraviť proces tak aby bol vhodný na anotáciu slovenských pomenovaných entít
Návrh možných entít na anotáciu:
- OSOBA
- MIESTO alebo politická geografická entita
- ORGANIZACIA
- PRODUKT
- INE
Tímový projekt 2019
Anotácia textových dát
Úlohy tímového projektu:
- Vypracujte min. 4. stranový rešerš na tému "Crowdsourcing"
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
Písomná práca: Rešerš
Návrh na zadanie DP:
- Vypracujte prehľad metód prípravy textových korpusov pomocou crowdsourcingu.
- Pripravte postup na anotáciu textového korpusu pre systém Prodigy pre trénovanie modelu vo vybranej úlohe spracovania prirodzeného jazyka.
- Vytvorte množinu textových dát v slovenskom jazyku vhodných na trénovanie štatistického modelu spracovania prirodzeného jazyka pomocou knižnice Spacy.
- Natrénujte štatistický model pomocou knižnice Spacy a zistite, aký vplyv má veľkosť trénovacej množiny na presnosť klasifikátora.
Návrh na názov DP:
Anotácia textových dát v slovenskom jazyku pomocou metódy crowdsourcingu
Spolupráca s projektom: