Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Контакты)
(→Темы курса)
Строка 17: Строка 17:
* [https://goo.gl/forms/D7u2xNqHsYSZU4D52 Здесь] вы в любой момент можете оставить анонимный отзыв или предложение.
* [https://goo.gl/forms/D7u2xNqHsYSZU4D52 Здесь] вы в любой момент можете оставить анонимный отзыв или предложение.
-
== Темы курса ==
+
== Примерная программа ==
* Предварительная обработка текста
* Предварительная обработка текста

Версия 20:15, 16 февраля 2017

Содержание

Курс посвящен методам анализа текстов на основе статистики и машинного обучения.

Курс читается магистрам 1го года кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ, а также всем желающим.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing) - широкая область на стыке лингвистики и компьютерных технологий. Сегодня здесь решается огромное число задач, например, классификация текстов, определение тональности, машинный перевод, распознавание речи, обработка запросов в поиске. В ходе курса слушатели познакомятся с основными методами и применят их на практике.


Контакты

  • Лекции проходят по пятницам в 16.20 в ауд. 609. Семинары проходят по понедельникам в 12.15 в ауд. 882.
  • Лектор: Виктор Китов
  • Семинаристы: Анна Потапенко, Мурат Апишев
  • Почта курса: nlp.hse@gmail.com.
  • Здесь вы в любой момент можете оставить анонимный отзыв или предложение.

Примерная программа

  • Предварительная обработка текста
    • Токенизация, лемматизация, выделение коллокаций, регулярные выражения
  • Модели для работы с последовательностями
    • Скрытая марковская модель, модели максимальной энтропии и условные случайные поля
    • Применение в задачах определения частей речи, выделения именованных сущностей, снятия омонимии.
  • Синтаксический анализ
  • Классификация текстов
  • Вероятностные модели
    • Модель языка, N-граммы, сглаживание, концепция шумного канала
    • Применение в задачах исправления опечаток и машинного перевода
  • Тематические модели, дистрибутивная семантика, векторные представления слов.
  • Глубокие нейронные сети в анализе текстов.
  • Онтологии, тезаурусы, выделение семантических связей. Работа с википедией.
  • Определение тональности текстов.

Материалы лекций и семинаров

Дата Тема Материалы Дополнительно
Лекция 1 10.02.2017 Токенизация. Коллокации. Регулярные выражения. Презентация Глава книги
Лекция 2 17.02.2017 Морфологический анализ. Скрытая марковская модель.


Дата Тема Материалы Дополнительно
Семинар 1 13.02.2017 Правила курса, предобработка и векторизация текстов,

применение в задаче классификации.

Семинар 2 20.02.2017 Методы работы с последовательностями и прикладные задачи.


Материалы

Учебники

Speech and Language Processing. Dan Jurafsky and James H. Martin. 2-nd edition. 2009.

Natural Language Processing with Python. Stewen Bird et. al. 2-nd edition. 2016.

Juravsky, Manning - Video lectures on natural language processing.

Питон и необходимые библиотеки


Библиотеки по работе с текстами

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2_%28%D0%92%D0%9C%D0%B8%D0%9A_%D0%9C%D0%93%D0%A3%29_/_2017»
Личные инструменты