Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Расписание (осень 2018))
Текущая версия (07:11, 11 декабря 2018) (править) (отменить)
м (Расписание (осень 2018))
 
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 126: Строка 126:
| Язык и мозг: как все устроено
| Язык и мозг: как все устроено
| Анастасия Лопухина (Центр языка и мозга, ВШЭ)
| Анастасия Лопухина (Центр языка и мозга, ВШЭ)
 +
| [https://drive.google.com/open?id=1q3mzutRGAZ8b_4ESCMiP6x8uDhqTawGM Презентация]
 +
|- <!-- Конец записи -->
 +
|- <!-- Новая запись -->
 +
|-
 +
| 12 декабря
 +
| Фактовые запросы в поисковиках и выделение взаимосвязей (relations) в тексте.
 +
| Николай Кругликов, Павел Поляков.
|
|
|- <!-- Конец записи -->
|- <!-- Конец записи -->

Текущая версия

Семинары научной группы К.В. Воронцова по анализу текстов (Natural Language Processing, NLP). Разбираем современные статьи из области NLP, работы студентов и приглашенных докладчиков.

Содержание

Где и когда

По средам в 19.30 в Школе Анализа Данных Яндекса (ул. Тимура Фрунзе, 11к2) в аудитории Гарвард. Приходить на проходную с обратной стороны Мамонтова (вот сюда) с паспортом.

Проход строго по спискам. Записаться на осенний семестр 2018 года нужно здесь. Внимание: чтобы ваша фамилия оказалась на охране, записаться нужно не позднее вечера вторника.

Контакты и ссылки

Канал в телеграме: NLP_weekly

По всем вопросам: anna.a.potapenko at gmail.com

https://bit.ly/2MXs5t3 — короткая ссылка на эту страницу.

https://goo.gl/rc4grq — короткая ссылка на страницу 2017-2018 учебного года.

Расписание (осень 2018)

Дата Тема Докладчик Материалы
12 сентября Обзор статей ACL-2018. Разбор статьи

Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

Михаил Архипов (IPavlov) Презентация
19 сентября 1. Order-embeddings and hyperbolic deep learning

2. Multitask learning in NLP: from 2008 to 2018

1. Роман Дербаносов

2. Татьяна Савельева (Яндекс)

1. Hyperbolic embeddings. Презентация Статьи: 1 2 3 4

2. Multitask learning. Презентация Статьи: 1 2

26 сентября Доклад по диссертации "Модели, методы и алгоритмы, устойчивые к шуму, в задачах обработки естественного языка." Валентин Малых (МФТИ) Презентация

Черновик автореферата

3 октября Извлечение семантических фреймов и смыслов слов с использованием векторных представлений Александр Панченко (Университет Гамбурга) Публикации в основе доклада:

1. ACL-2017 paper, 2. ACL-2018 paper, 3. Rep4NLP workshop 2016 (best paper)

10 октября Векторные представления предложений. ELMo, Universal Sentence Encoder (DAN or Transformer), Starspace, и т.д. Николай Скачков (ВМК МГУ) Презентация
17 октября Распознавание речи: история, HMM-GMM, seq2seq with CTC loss, инструменты. Антон Бахтин (Facebook Research) Презентация
24 октября Эрмитовы векторные представления слов. Алексей Зобнин (Яндекс)
31 октября Variational autoencoder. Гибридные модели VAE+LDA. Коля Шаталов, Настя Фадеева. Слайды VAE, слайды VAE-LDA

Статьи: 1, 2, 3

7 ноября Goal-oriented dialogue systems. Никита Юдин, Саша Волохова Презентация

Статьи: 1, 2.

14 ноября Модели на основе трансформера: BERT и LISA. Татьяна Савельева, Ксения Вальчук Статьи: BERT , LISA

Презентация: BERT, LISA

21 ноября Hyperbolic embeddings - с кодом и примерами. Геннадий Штех
28 ноября Разборы статей EMNLP-2018 Мария Тихонова, Андрей Смирнов, Мария Шеянова, Павел Степачев Статьи: Unsupervised MT, Adversarial learning, Кросс-лингвистический парсинг.

Презентации: 1, 2, 3

5 декабря Язык и мозг: как все устроено Анастасия Лопухина (Центр языка и мозга, ВШЭ) Презентация
12 декабря Фактовые запросы в поисковиках и выделение взаимосвязей (relations) в тексте. Николай Кругликов, Павел Поляков.

Подстраницы: семинары прошлых лет

Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год
Личные инструменты