{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Informacje ogólne" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Kontakt z prowadzącym\n", "\n", "prowadzący: mgr inż. Jakub Pokrywka\n", "\n", "Najlepiej kontaktowąć się ze mną przez MS TEAMS na grupie kanału (ogólne sprawy) lub w prywatnych wiadomościach. Odpisuję co 2-3 dni. Można też umówić się na zdzwonko w godzinach dyżuru (wt 12.00-13.00) lub umówić się w innym terminie.\n", "\n", "\n", "## Literatura\n", "Polecana literatura do przedmiotu:\n", "\n", "\n", "- https://www.manning.com/books/relevant-search#toc (darmowa) Polecam chociaż przejrzeć.\n", "- Marie-Francine Moens. 2006. Information Extraction: Algorithms and Prospects in a Retrieval Context. Springer. (polecam mniej, jest trochę nieaktualna)\n", "- Alex Graves. 2012. Supervised sequence labelling. Studies in Computational Intelligence, vol 385. Springer. Berlin, Heidelberg. \n", "\n", "- Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. 2019. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. North American Association for Computational Linguistics (NAACL). \n", "\n", "- Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu. 2020. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research vol 21, number 140, pages 1-67. \n", "\n", "- Flip Graliński, Tomasz Stanisławek, Anna Wróblewska, Dawid Lipiński, Agnieszka Kaliska, Paulina Rosalska, Bartosz Topolski, Przemysław Biecek. 2020. Kleister: A novel task for information extraction involving long documents with complex layout. URL https://arxiv.org/abs/2003.02356 \n", "\n", "- Łukasz Garncarek, Rafał Powalski, Tomasz Stanisławek, Bartosz Topolski, Piotr Halama, Filip Graliński. 2020. LAMBERT: Layout-Aware (Language) Modeling using BERT. URL https://arxiv.org/pdf/2002.08087 \n", "\n", "## Zaliczenie\n", "\n", "\n", "\n", "Do zdobycia będzie conajmniej 500 punktów.\n", "\n", "Ocena:\n", "\n", "- -299 — 2\n", "\n", "- 300-349 — 3\n", "\n", "- 350-399 — 3+\n", "\n", "- 400-449 — 4\n", "\n", "- 450—499 — 4+\n", "\n", "- 500- — 5\n", "\n" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.8.5" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }