Adrián Remiáš

Rok začiatku štúdia: 2018

Diplomová práca 2024

Návrh na zadamie:

1. Vypracujte prehľad metód obnovy interpunkcie v slovenskom jazyku.
2. Vypracujte prehľad metód jazykového modelovania pomocou neurónovej siete typu Transformer.
3. Pripravte dátovú množinu pre trénovanie a vyhodnotenie neurónovej siete na úlohu dopĺňania a opravy interpunkcie.
4. Vyberte viacero neurónových modelov, natrénujte ich na úlohu dopĺňania a opravy interpunkcie.
5. Vyhodnoťte experimenty a vyberte najlepší model.

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 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

Stav:

• Vytvorený program na trénovanie neurónovej siete. Masked language modeling skript run_mlm.py. Roberta for Masked LM DataCollatorForLanguageModelling.
• Navrhnutý skript pridáva mask token medzi slová a sleduje, čo doplní model. Časť s trénovaním je v tomto prípade zbytočná.

Úlohy:

• Vyhoddnotte prenosť Vami navrhnutého prístupu. Mali by ste zostaviť kontingenčnú tabuľku. (confusion matrix). Tabuľka má na jednej osi očakávané hodnoty a na druhej osi skutočné hodnoty. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/precision-recall-machine-learning/
• O spôsobe vyhodnotenia môžete napísať aj krátku podkapitolu.
• Uvedte zdroje odkiaľ ste čerpali pri tvorbe.

  Pôvodný text:   Dnes   je  pekný  deň .
  Opravený text   Dnes , je  pekný  deň .

      . , ? ! x  toto dáva sieť
    . 2 1 0 0 0 
    , 
    ?
    !
    x   1     1
    očakávané hodnoty

Zásobník úloh:

• Dotrénujte neurónovú sieť na úlohu dopňlňania interpunkcie. Úloha je formulovaná ako "klasifikácia postupností" a je podobná úlohám "part of speech tagging" alebo "named entity recognition". Pokračujte v prieskume literatúry na túto tému a robte si poznámky o prístupoch.
• Podrobné {vysvetlenie](https://medium.com/@alexmriggio/bert-for-sequence-classification-from-scratch-code-and-theory-fb88053800fa).

Takto by mala vyzerať trénovacia množina.

x     x    x    .        ,  x     x     .
Dnes je pekný den Povedala že ostane doma

• Môžete využiť skripty. Tam je potrebn0 správne pripraviť dátovú množinu tak, aby na ľavej strane bole len slová a na pravej strane bola ku kažnédmu slovu pridelená trieda. Formát by mal byť JSON, na jeden riadok jeden dokument, zrozumiteľný pre HF datasets.

Stretnutie 23.11.2023

Stav:

• Boli nainštalované softvéry na idoc podľa pokynov.
• Śtúdium a kódovanie: problémy.

Úlohy:

• [ ] Podrobne sa oboznámte https://github.com/xashru/punctuation-restoration/tree/master . Prečítajte si článok. Urobte si poznámky čo ste sa dozvedeli. Zistite, aké metódy iné sa používajú na PR a aká metóda je v článku. Zistitie, ako to súvisí s Modelom BERT.
  • Pohľadajte iný podobný repozitár.
  • Získajte zdrojové kódy a spustite experimenty v naglickom a bangla jazyku s dátami dodanými v repozitári. Oboznámte sa so zdrojovými kódmi a skúste pochopiť ktorá časť robí čo.
  • Pokračujte v štúdiu jazyka Python. https://diveintopython3.net/
  • Pokračujte v písaní práce podľa pokynov vyššie.

Stretnutie 26.10.2023

Stav:

• Štúdium a poznámky podľa pokynov. Vyskúšaná Anaconda a transformers.

Úlohy:

• [ ] Pokračovať v štúdiu a v poznámkach. To je teoretická časť DP.
• [-] Na katedrovom gite si vytvorte repozitár s názvom DP2024, do neho dajte kódy pre tvorbu dát a trénovanie siete. Dáta nedávajte na git.
• [x] Inštalujte Pytorch s podporou CUDA 10.1 alebo 10.2 z https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
• [x] Na idoc nainštalujte transformers, pytorch s CUDA 10.1 pomocou Anaconda.
• Vyberte množinu slovenských textov a upravte ju do podoby vhodnej na trénovanie neurónovej siete. Dáta sa nachádzajú na servri idoc.fei.tuke.sk v /mnt/sharedhome/hladek/bert-train/data/corpus3/. Na ľavej strane bude text bez interpunkcie. Na pravej strane bude len interpunkcia.
• [ ] Natrénujte neurónovú sieť. Množinu rozdeľte na trénovaciu a testovaciu časť. Začneme s modelom SlovakBERT.

Zásobník úloh:

• Vyskúšajte iný model ako je Slovak BERT.
• Pripravte dáta na "čiastočné" dopňlňanie. Skúste identifikovať iba koniec vety. Skúste náhodne "pokaziť" interpunkciu a pomocou neurónovej siete ju opraviť.

Stretnutie 5.10.2023

Stav:

• Urobená bakalárska práca na tému "Analýza textu z pohľadu forenznej lingvistiky".

Úlohy:

• [x] Nainštalujte si balíček Anaconda. Pomocou neho si nainštalujete knižnicu Pytorch s podporou CUDA.

  conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
  pip install transformers

• [x] Oboznámte sa s frameworkom HuggingFace Transformers. Vypracujte si viacero úvodných tutoriálov.
• [x] Podrobne sa oboznámte s úlohou token classificaton.
• [x] Prečítajte si [článok](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9089903 Comparison of Recurrent Neural Networks for Slovak Punctuation Restoration, urobte si poznámky.
• [x] Prečítajte si "Attention is all you need" https://arxiv.org/abs/1706.03762, urobte si poznámky.
• [-] Vyhľadajte heslo "punctuation restoration" na google scholar, poznačte si najdôležitejšie články. Prečítajte si ich a napíšte, akú metódu používaju.

Zásobník úloh:

• Vyberte množinu slovenských textov a upravte ju do podoby vhodnej na trénovanie neurónovej siete. Natrénujte neurónovú sieť.
• Na katedrovom gite si vytvorte repozitár s názvom DP2024, do neho dajte kódy pre tvorbu dát a trénovanie siete. Dáta nedávajte na git.