tuke/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

Update 'pages/students/2018/adrian_remias/README.md'

Browse Source
This commit is contained in:
dano 2024-01-03 09:18:15 +00:00
parent df53b4af35
commit 67f20bb84a
1 changed files with 14 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

14
pages/students/2018/adrian_remias/README.md
View File

@ -28,6 +28,20 @@ Ciele:
- Natrénovanie modelu pre opravu iterpunkcie a jeho vyhodnotenie.
- Výsledky by mali byť prezentovateľné vo vedeckom článku.
Stretnutie 3.1.2024
Stav:
. Funguje zero shot metóda založená na dopňĺňaní mask tokenu.
Úlohy:
1. Vyskúšajte príklad [token classification](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/token-classification) z repozitára HF transformers pre úlohu NER alebo POS. Oboznámte sa s argumentami príkazového riadka.
2. Pripravte si trénovacie dáta. Použite formát JSON. Na jeden riadok ide jeden príklad. Príklad je tvorený textom (zoznamom slov) a interpunkciou (zoznam tried). Budete mať súbor train.json a test.json. Na prípravu dátovej množiny si pripravte skript aby to bolo opakovateľné.
3. Spustite skript so svojimi dátami a so slovenským BERTOMN. Nastavte parametre príkazového riadku a formát trénovacej množiny tak aby tomu skript rozumel.
4. Vyskúšajte viaceré experimenty s viacerými rôznymi BERT modelmi s podporou slovenčiny a výžsledky zapíšte do tabuľky.
5. Skúste číselne vyhodnotiť aj Vašu "zero shot" metódu.
- Pokračujte v písaní tectu práce.
Stretnutie 7.12.2023