Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Программа курса)
(Программа курса)
Строка 125: Строка 125:
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
| 8
| 8
-
| 26.10
 
-
| Тематическое моделирование и его приложения.
 
-
 
-
Тематический поиск.
 
-
|
 
-
|
 
-
<!-- Конец занятия -->
 
-
|- <!-- Новое занятие -->
 
-
| 9
 
| 02.11
| 02.11
| Диалоговые и вопросно-ответные системы.
| Диалоговые и вопросно-ответные системы.
Строка 140: Строка 131:
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
-
| 10
+
| 9
| 09.11
| 09.11
| Синтаксический разбор и его применение в практических задачах.
| Синтаксический разбор и его применение в практических задачах.
Строка 147: Строка 138:
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
-
| 11
+
| 10
| 16.11
| 16.11
| Задача классификации текстов.
| Задача классификации текстов.
Строка 155: Строка 146:
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
-
| 12
+
| 11
-
| 23.11
+
| 30.11
| Различные приложения DL в NLP.
| Различные приложения DL в NLP.
Информационный поиск.
Информационный поиск.
Строка 165: Строка 156:
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
-
| 13
+
| 12
-
| 30.11
+
| 07.12
| Автоматическая суммаризация текстов.
| Автоматическая суммаризация текстов.
Строка 172: Строка 163:
Abstractive суммаризация.
Abstractive суммаризация.
-
|
 
-
|
 
-
<!-- Конец занятия -->
 
-
|- <!-- Новое занятие -->
 
-
| 14
 
-
| 07.12
 
-
| TBA
 
-
|
 
-
|
 
-
<!-- Конец занятия -->
 
-
|- <!-- Новое занятие -->
 
-
| 15
 
-
| 14.12
 
-
| TBA
 
|
|
|
|

Версия 08:27, 30 декабря 2021

В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка.

Курс читается:

От студентов требуются знание курса машинного обучения, основ глубинного обучения, а также языка программирования Python.

Содержание

Объявления

Нет

Контакты

  • В этом семестре занятия будут проводиться в аудитории TBA
  • По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
  • Репозиторий со всеми материалами: ссылка
  • Видеозаписи лекций 2020 года: ссылка
  • Короткая ссылка на страницу курса: ссылка
  • Родственный курс на ФПМИ МФТИ: ссылка

Правила сдачи курса

Правила выставления итоговой оценки

В рамках курса предполагается четыре практических задания и экзамен. Практические задания сдаются в систему anytask (инвайт у преподавателя). Срок выполнения каждого задания — 2 недели. За каждое задание можно получить до 10-ти баллов. За каждый день просрочки назначается штраф 1 балл. Основной язык выполнения заданий — Python 3.

Студенты, набравшие за практические задания строго больше 40 баллов, получают автоматом максимальную оценку. Для остальных итоговая оценка по 10-ти балльной шкале вычисляется по следующей формуле:

round(0.7 \times D / 4 + 0.3 \times E) \times \mathbb{I}[E >= 3] , где

D — оценка за дз, E — оценка за экзамен в 10-ти балльной шкале, round — математическое округление.

Есть дополнительные условия для получения каждой из оценок:

  • удовлетворительно (3, 4) — 2 сданных задания на положительную оценку
  • хорошо (5, 6, 7) — 3 сданных задания на положительную оценку
  • отлично (8, 9, 10) — 4 сданных задания на положительную оценку

Если после сдачи экзамена студенту не хватает баллов на положительную оценку, он отправляется на "пересдачу". Студент должен досдать домашние задания, которые он не сдавал в течение семестра, чтобы набрать баллы для получения минимальной удовлетворительной оценки. Домашние задания проверяются без учёта штрафа.

Программа курса

Дата Тема Материалы Д/З
1 07.09 Организация курса, правила игры.

Введение в обработку текстов (Natural Language Processing).

Предобработка, выделение признаков и классификация .

2 14.09 Векторные представления слов.

Count-based и prediction-based методы.

Построение представлений для слов не из словаря.

3 21.09 Задача разметки последовательностей (tagging).

Нейросетевые архитектуры для её решения.

RNN, LSTM. Transformer.

4 28.09 Структурированное обучение для задачи разметки.

Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщения.

Комбинирование нейросетей и CRF.

5 05.10 Задача языкового моделирования.

Статистические и нейросетевые языковые модели.

Семейство моделей GPT.

6 12.10 Контекстуальные векторные представления слов.

Transfer learning в NLP.

Модель BERT и её модификации.

7 19.10 Машинный перевод.

Подход Sequence-to-sequence.

Эвристики при авторегрессионной генерации.

8 02.11 Диалоговые и вопросно-ответные системы.
9 09.11 Синтаксический разбор и его применение в практических задачах.
10 16.11 Задача классификации текстов.

Дизайн индустриальной ML-системы.

11 30.11 Различные приложения DL в NLP.

Информационный поиск.

Рекомендательные системы.

12 07.12 Автоматическая суммаризация текстов.

Extractive суммаризация.

Abstractive суммаризация.

Страницы прошлых лет

Дополнительные материалы

Литература

Другие курсы по NLP

Личные инструменты