26 lines
1.4 KiB
Markdown
26 lines
1.4 KiB
Markdown
## Zadanie 7/8 NLU
|
|
|
|
- rozwiązanie zadania znajduje się w pliku **lab/08-parsing-semantyczny-uczenie(zmodyfikowany).ipynb**, ostatnia komórka zawiera skrypt ewaluujący model metrykami precision, recall i f1
|
|
|
|
- uczenie modelu realizowane jest w zmodyfikowanym pliku z zajęć **lab/08-parsing-semantyczny-uczenie(zmodyfikowany).ipynb**
|
|
|
|
- dane uczące, generowane są automatycznie, na podstawie zebranych wcześniej dialogów, przez regułowy skrypt **tasks/zad8/pl/annotate.py**, a następnie poprawione ręcznie. Dane znajdują sie w dwóch plikach **tasks/zad8/pl/test.conllu** oraz **tasks/zad8/pl/train.conllu**
|
|
|
|
- model wykorzystywany jest w klasie z pliku **src/components/NLU.py**
|
|
|
|
- plik **src/dialogue_system.py** będzie łączył wszystkie moduły systemu dialogowego, narazie wykorzystuje tylko tagger NLU
|
|
|
|
- aby porozmawiać z systemem należy uruchomić wszystkie komórki pliku **lab/08-parsing-semantyczny-uczenie(zmodyfikowany).ipynb**, w celu nauczenia modelu, po ich wykonaniu należy uruchomić pythonowy skrypt **src/dialogue_system.py**
|
|
|
|
- dodananie modelu służącego do klasyfikacji wypowiedzi użytkownika, rozdzielenie zadań tagowania slotow oraz klasyfikacji wypowiedzi użytkownika do dwóch niezależnych modeli
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Zadanie 9/10 DST i DP
|
|
|
|
- implementacja regułowego modułu DST: **src/components DST.py**
|
|
|
|
- implementacja regułowego DP, tylko happy path: **src/components DP.py**
|
|
|
|
- wykorzystanie w pliku **src/dialogue_system.py**
|