aitech-eks-pub/cw/00_Informacje_na_temat_przedmiotu.ipynb

Informacje ogólne

Kontakt z prowadzącym

prowadzący: mgr inż. Jakub Pokrywka

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.

Literatura

Polecana literatura do przedmiotu:

• https://www.manning.com/books/relevant-search#toc (darmowa) Polecam chociaż przejrzeć.

• Marie-Francine Moens. 2006. Information Extraction: Algorithms and Prospects in a Retrieval Context. Springer. (polecam mniej, jest trochę nieaktualna)

• Alex Graves. 2012. Supervised sequence labelling. Studies in Computational Intelligence, vol 385. Springer. Berlin, Heidelberg.

• 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).

• 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.

• 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

• 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

Zaliczenie

Do zdobycia będzie conajmniej 500 punktów.

Ocena:

• -299 — 2
  

• 300-349 — 3
  

• 350-399 — 3+
  

• 400-449 — 4
  

• 450—499 — 4+
  

• 500- — 5