Giter Site home page Giter Site logo

ihumonen / deepaveragenetwork Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from ruthenian8/deepaveragenetwork

0.0 0.0 0.0 62 KB

Второе домашнее задание для магистров компьютерной лингвистики

Jupyter Notebook 100.00%

deepaveragenetwork's Introduction

Deep Average Network

Как сделать домашку

  • Склонируйте этот репозиторий
  • Установите зависимости
  • Сделайте задание
  • Заполните форму

Описание задания

В этой домашке мы будет классифицировать твиты на 3 тональности.
Вы будете использовать предобученные эмбеддинги слов, так что для начала обязательно нужно посмотреть туториал по их использованию.

Вам предстоит реализовать такую модель: Архитектура модели DAN

Что она из себя представляет:

  • Мы подаем в нее индексы слов
  • Переводим индексы слов в эмбеддинги
  • Усредняем эмбеддинги
  • Пропускаем усредненные эмбеддинги через Multilayer Perceptron

В этой домашке вам предстоит:

  • Перевести тексты в матрицы с индексами токенов
  • Реализовать модель
  • Обучить ее
  • Понять хорошо ли вы это сделали

Это очень важная модель, потому что она очень простая и показывает достаточно высокие метрики. В дальнейшем на работе советую использовать такую модель как бейзлайн. И в качестве эмбеддингов слов взять эмбеддинги от берта/роберты/тд.

Используйте слои: nn.Linear, nn.BatchNorm, nn.Dropout и тд.

Установка зависимостей

Необходимые сторонние библиотеки
pip install -r requirements.txt

Оценивание

Будет проверяться корректность логики обучения, будут даваться комментарии что нужно исправить, если домашка будет сдана вовремя. Максимальный балл: 10.

Дедлайн

26/10/2021
Далее максимальный балл за работу: 7

Важные просьбы

  • Не отправляйте ссылку на colab
  • Прежде чем отправить задание на проверку, очистите свой код от неиспользоваемого кода и неважных комментариев

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.