---
title: Patrik Pavlišin
published: true
taxonomy:
    category: [dp2022,bp2020,tp2021]
    tag: [nmt,translation,nlp]
    author: Daniel Hladek
---
# 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

1. Pripraviť prehľad aktuálnych metód strojového  prekladu pomocou neurónových sietí. 
2. Vybrať konkrétnu metódu  strojového prekladu pomocou neurónových sietí a podrobne ju opísať.
3. Pripraviť vybraný paralelný korpus do vhodnej podoby a pomocou vybranej metódy natrénovať model pre strojový preklad. 
4. Vyhodnotiť experimenty  a navrhnúť možnosti na zlepšenie.

## Diplomový projekt 2

Ciele na semester:

1. Natrénovať "kvalitný model" na preklad z angličtiny do slovenčiny.
2. Napísať draft diplomovej práce.

Zásobník úloh:

- natrénovať aj iné preklady (z a do češtiny).

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. 

1. Vytvorte nové conda prostredie. Spustite:
    conda install pytorch=1.8.1cudatoolkit=10.1 -c pytorch
2. 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](/students/2018/ondrej_megela), [Martin Jancura](/students/2017/martin_jancura), [Dominik Nagy](/students/2016/dominik_nagy) 
- Navrhnite zadanie diplomovej práce.


Virtuálne stretnutie 2.10.2020

Prečítajte si a vypracujte poznámky:

- https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/ADA466330.pdf
- https://arxiv.org/abs/1409.1259

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: 

1. Pripraviť prehľad aktuálnych metód automatického prekladu. 
2. Predstaviť vybranú metódu automatického prekladu. 
3. Pripraviť vybraný paralelný korpus a vykonať niekoľko experimentov s automatickým prekladom. 
4. Vyhodnotiť experimenty vhodnou metódou a navrhnúť možnosti na zlepšenie.

## Bakalársky projekt 2019

Prejsť si tutoriál a tréning zo stránky 

-	(http://www.statmt.org/moses/?n=Moses.Overview)

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

1. Oboznámiť sa s metódami automatického prekladu.
2. Nainštalovať a spustiť program Moses.
3. Oboznámiť sa s programom Moses.
4. Vyskúšať model prekladu.

Vypracovať rešerš na tému Metódy strojového prekladu a Paralelne korpusy na 5 strán od každého

