zpwiki/pages/students/2016/dominik_nagy/README.md

100 lines
3.2 KiB
Markdown
Raw Permalink Normal View History

2020-10-01 13:33:21 +00:00
---
title: Dominik Nagy
published: true
taxonomy:
2020-10-01 13:46:14 +00:00
category: [dp2021,bp2019]
2020-10-01 13:33:21 +00:00
tag: [translation,nlp]
author: Daniel Hladek
---
# Dominik Nagy
*Rok začiatku štúdia*: 2016
## Diplomový projekt 2
Virtuálne stretnutie 25.9.
- Možnosť predĺženia štúdia
- Inak pokračovať v otvorených úlohách
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- pozrieť a pripraviť česko-slovenský paralelný korpus, natrénovať a vyhodnotiť model
- pozrieť a pripraviť anglicko-slovenský paralelný korpus, natrénovať a vyhodnotiť model
## Diplomový projekt 1 2020
Literatúra:
[Neural Network Methods for Natural Language Processing](https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00762ED1V01Y201703HLT037)
Úlohy na semester:
- Získať a pripraviť slovenský paralelný korpus pre preklad do angličtiny a češtiny
- Natrénovať a vyhodnotiť Fairseq Model
Virtuálne stretnutie 30.7.2020:
Dohoda na opakovaní predmetu.
Virtuálne stretnutie 14.5.2020:
Urobené: rozbehaný tutoriál fairseq pre trénovanie nemecko anglických dát
Úlohy na ďalšie stretnutie:
- pozrieť a pripraviť česko-slovenský paralelný korpus, natrénovať a vyhodnotiť model
- pozrieť a pripraviť anglicko-slovenský paralelný korpus, natrénovať a vyhodnotiť model
Stretnutie 6.3.2020.
Úloha na ďalšie stretnutie:
- spustiť Trénovanie Fairseq na idoc
- Pozrieť dostupné [jazykové zdroje](/topics/resources)
- Pozrieť článok [fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling](https://www.aclweb.org/anthology/N19-4009/)
- Pozrieť prístup a článok https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/joint_alignment_translation/README.md
## Diplomová práca 2021
*Názov diplomovej práce*: Prepis postupností pomocou neurónových sietí pre strojový preklad
*Meno vedúceho*: Ing. Daniel Hládek, PhD.
*Zadanie diplomovej práce*:
1. Vypracujte teoretický prehľad metód "sequence to sequence".
2. Pripravte si dátovú množinu na trénovanie modelu sequence to sequence pre úlohu strojového prekladu.
3. Vyberte minimálne dva rôzne modely a porovnajte ich presnosť na vhodnej dátovej množine.
4. Na základe výsledkov experimentov navrhnite zlepšenia.
## Tímový projekt 2019
*Písomná práca*: [Rešerš na tému "Sequnce to Sequence"](./timovy_projekt/README.md)
*Úlohy tímového projektu*:
- Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Sequence to Sequence" (Encoder-Decoder, seq2seq, transformer, attention)
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
- Prečítajte si o [konvolučných sieťach](http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)
- Prečítajte si Sequence to Sequence Convolutional Neural Network for Automatic Spelling Correction
- Skúste si nainštalovať nástroj fairseq
- prejdite si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/translation/README.md
### Poznámky
Projektové stránky:
2020-01-25 16:25:37 +00:00
- [Spracovanie prirodzeného jazyka](/topics/nlp)
2020-01-25 16:27:48 +00:00
- [Python](/topics/python)
2020-01-25 16:28:47 +00:00
- [Sequence to Sequence](/topics/seq2seq)
V prípade záujmu je možné pracovať na úlohe strojového prekladu.
Možné trénovacie dáta: https://www.clarin.eu/resource-families/parallel-corpora