В качестве домашнего задания мы предлагаем Вам поэкспериментировать с кодом этого семинара, чтобы лучше понять особенности свёрточных нейросетей и попробовать улучшить качество определения частей речи. Что можно попробовать сделать:
поиграться с параметрами и архитектурой - количеством каналов (размерностью эмбеддинга), глубиной нейросети, силой Dropout, добавить BatchNorm или другую нормализацию
подключить прореженные (dilated) свёртки, чтобы увеличить рецептивное поле без увеличения числа параметров
добавить взвешивание классов
использовать в качестве обозначения начала и конца слова не 0, а какой-нибудь другой токен (для 0 nn.Embedding всегда выдаёт нулевой вектор, а в этом случае для начала а конца слова будут учиться специальные вектора)
Также мы предлагаем Вам не ограничиваться этим списком, а придумать свои способы улучшить качество определения частей речи.
Успехов! :)