---
title: Stanislav Matsunych
published: true
taxonomy:
    category: [bp2020]
    tag: [nn,lm,nlp]
    author: Daniel Hladek
---
# Stanislav Matsunych

## Bakalárska práca 2019

Generovanie a modelovanie prirodzeného jazyka pomocou rekurentných neurónových sietí

- [Zdrojové texty BP](https://git.kemt.fei.tuke.sk/sm892rt/BC_Matsunych_2020_Final)
- [CRZP](https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=60B4917E3BAC23F10C7DAB27651C&seo=CRZP-detail-kniha)

### Návrh na zadanie

1. Vypracovať prehľad metód generovania prirodzeného jazyka pomocou rekurentných neurónových sietí
2. Vyberte si vhodnú metódu na zostavenie modelu prirodzeného jazyka a natrénujte model na vhodných dátach.
3. Vytvorte aplikáciu, ktorá bude demonštrovať generovanie prirodzeného jazyka
4. Vyhodnotte vytvorený model a navrhnite jeho zlepšenia.


## Stretnutia

Revízia 14.5.:

- obhajoba v septembri

19.2.2020: 

- Naštudovať perpelxitu, porozmýšľať ako to implementovať, perplexita= cross entropis
- začať pracovať na teoretickej časti (vytvárať finálnu podobu).


## Bakalársky projekt 2019

Pozrieť si  

- https://medium.com/@shivambansal36/language-modelling-text-generation-using-lstms-deep-learning-for-nlp-ed36b224b275
- https://towardsdatascience.com/character-level-language-model-1439f5dd87fe

Prejsť si tutoriál 

- http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
- https://machinelearningmastery.com/develop-character-based-neural-language-model-keras/

Cielom je: 

Vytvoriť jazykový model slovenského jazyka na báze rekurentných neurónových sietí

- V prvom semestri bude výstup:
- jednoduchý program na vytvorenie LM a generovanie znakov z neho

- Vypracujte rešerš na tému "Rekurentné neurónové siete na tvorbu jazykových modelov " (LSTM, GRU) cca 10 strán

Možné trénovacie texty: [Zlatý fond sme](https://zlatyfond.sme.sk/)

Možný framework pre web demo: [Flask](https://www.fullstackpython.com/flask.html)

Tutoriál https://realpython.com/flask-by-example-part-1-project-setup/


      502  mkdir flask
      503  ls -l
      504  cd flask/
      505  ls -l
      506  python -m virtualenv
      507  python -m virtualenv ./venv
      508  ls -l
      509  source ./venv/bin/activate
      510  ls -l
      511  pip install flask
      512  ls -l
      513  ls -l ./venv/lib/python3.8/site-packages/
      514  python
      515  pip install ipython
      516  ipython
      517  ls -l
      518  vim ./mojawebka.py
      519  history

