Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Дополнительные материалы)
Строка 16: Строка 16:
* Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_fall_2020 ссылка]
* Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_fall_2020 ссылка]
-
* Короткая ссылка на страницу курса: http://surl.li/exeq
+
* Короткая ссылка на страницу курса: https://clck.ru/QcKga
==Правила сдачи курса==
==Правила сдачи курса==

Версия 18:16, 31 августа 2020

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

Контакты

  • В этом семестре занятия будут проводиться онлайн в TBA
  • По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
  • Репозиторий со всеми материалами: ссылка

Правила сдачи курса

TBA

Правила сдачи экзамена

TBA

Программа курса

Дата Тема Материалы Д/З
лекция 1  ??? Введение в область анализа текстов (Natural Language Processing).

Обзор основных задач.

Предобработка данных. Линейные модели классификации.

лекция 2  ??? Векторные представления слов
семинар  ??? Библиотека pytorch.
лекция 3  ??? Задача теггинга. Задачи POS тегирования и NER.

Модели HMM, Linear CRF.

лекция 4  ??? Задача языкового моделирования. Статистические подходы её решения.

Архитектуры RNN, LSTM.

Применение RNN для языкового моделирования и теггинга.

лекция 5  ??? Машинный перевод. Подход Sequence-to-sequence.

Механизм внимания в подходе sequence-to-sequence.

Архитектура transformer.

лекция 6  ??? Задача генерации естественного языка.

Нейросетевые языковые модели. Модель GPT и её модификации.

лекция 7  ??? Transfer learning в NLP.

Модель BERT и её модификации.

лекция 8  ??? Задача классификации текстов.

Дизайн индустриальной ML-системы.

лекция 9  ??? Тематическое моделирование и тематический поиск.
лекция 10  ??? Синтаксический разбор и его применение в практических задачах.
лекция 11  ??? NLP в рекомендательных системах.
лекция 12  ??? Диалоговые и вопросно-ответные системы.
лекция 13  ??? TBA
лекция 14  ??? TBA


Страницы прошлых лет

2019

2018 (ФУПМ МФТИ), 2018 (ВМК МГУ)

2017 (ВМК МГУ)

Дополнительные материалы

Литература

Другие курсы по NLP

Личные инструменты