Проектно-исследовательский семинар

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Компьютерная лингвистика)

Направление: 45.04.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Когда читается: 2-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Бонч-Осмоловская Анастасия Александровна, Иомдин Борис Леонидович, Поздняков Иван Сергеевич, Толдова Светлана Юрьевна

Прогр. обучения: Компьютерная лингвистика

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 42

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Проектирование лингвистических ресурсов и систем» являются формирование навыков по созданию лингвистических компонентов обработки текстов, формирование навыков работы в команде, формулирования и решения поставленных задач, методологически корректного построения экспериментов и исследований. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • Владеть основными методами компьютерной лингвистики • Владеть технологиями и алгоритмами из курсов “Программирование”, “Машинное обучение”, “Компьютерная лингвистика”.

Цель освоения дисциплины

Научить студентов основным принципам разработки и создания лингвистических корпусов и ресурсов; преимуществам и недостаткам формальных моделей, лежащих в основе различных модулей автоматической обработки текста; необходимым этапам морфологического анализа и проблемам, возникающим при моделировании каждого из этапов; • основным алгоритмам, используемым для построения автоматического синтаксического анализа; наиболее известным доступным для свободного использования компонентам автоматического анализа, в том числе синтаксическим и морфологическим парсерам, системам распознавания именованных сущностей (NER); принципам оценки качества таких систем.
Научить студентов проводить оценку качества систем автоматического морфологического, синтаксического и семантического анализа; использовать соответствующие модули в различных приложениях; участвовать в разработке отдельных модулей в системах автоматического анализа текстов, самостоятельно разрабатывать лингвистические ресурсы. Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшей профессиональной деятельности (дисциплина ведется на выпускном курсе).

Планируемые результаты обучения

знает основные методы и подходы к машинному переводу
знает классифицикацию одномерных сигналов, модели речевого тракта, кластеризацию акустических векторов, нейросетевые технологии обработки звучащей речи.

Содержание учебной дисциплины

Введение в машинный перевод
1. Этапы алгоритма систем машинного перевода, основанных на правилах. 2. Статистический подход к машинному переводу.
Введение в речевые технологии
1. Классификация одномерных сигналов 2. Модели речевого тракта. 3. Кластеризация акустических векторов. 4 Нейросетевые технологии обработки звучащей речи.

Элементы контроля

домашняя работа
проект
аудиторная работа

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.2 * аудиторная работа + 0.4 * домашняя работа + 0.4 * проект

Программа дисциплины