Бакалавриат 2021/2022

Автоматическая обработка текста

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ильвовский Дмитрий Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Автоматическая обработка текстов» является вводным в проблематику компьютерной лингвистики и построения программных систем для обработки текстов на естественном языке. Изучаются основные методы автоматической обработки текста (АОТ), а также виды необходимых для этого лингвистических ресурсов. Обзорно рассматриваются современные приложения в области АОТ и принципы их построения. Лекции, включающие теоретический материал курса, дополняются практическими занятиями по изучению соответствующих интернет-ресурсов и прикладного программного обеспечения, а также домашними заданиями по их применению.

Цель освоения дисциплины

• Освоение основ автоматической обработки текстов на естественном языке, включая базовые навыки работы с лингвистическими процессорами и ресурсами

Планируемые результаты обучения

• Знать основные особенности неструктурированных текстов на ЕЯ и принципы их графематического, морфологического, синтаксического и статистического анализа
• Знать типичные прикладные системы в области АОТ и их архитектурные особенности
• Иметь представление о видах лингвистических ресурсов, используемых в различных системах обработки текстов
• Понимать ограничения компьютерных моделей автоматической обработки текстов
• Уметь применять готовые программные модули анализа текстов и открытые лингвистические ресурсы для решения частных задач АОТ

Содержание учебной дисциплины

• Введение
• Начальные этапы обработки текста
• Статистические характеристики текстов и корпусная лингвистика
• Подходы к автоматическому анализу синтаксиса и семантики текста
• Лингвистические ресурсы
• Прикладные задачи АОТ

Элементы контроля

• Домашнее задание
  Набранные за ДЗ баллы суммируются и нормализуются для выставления итоговой оценки за все ДЗ.
• Вопросы по итогам лекции
  Ответы на один или несколько вопросов в конце лекции или семинара. На ответ дается 5-10 минут. Правильный ответ засчитывается студенту в качестве одного "условного" балла. Студент, набравший 6 и более баллов по итогам курса получает дополнительно 0.5 к своей итоговой оценке.
• Проект
  Проект, который выполняется группой студентов в течение учебного курса.
• Экзамен
  Устный экзамен в форме ответа на вопросы из билетов. Для подготовки к ответу студенту дается не более 5 минут.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  Пром1 = Округление(0.3 ДЗ1 + 0.3 ДЗ2 + 0.4 Проект1)
  Пром2 = Округление(0.3 ДЗ3 + 0.3 ДЗ4 + 0.4 Проект2).
  O_{вопросы}=0,5 или 0
  Автомат: при 1/2 Округление (Пром1+Пром2) >= 8 автоматически выставляется оценка за Экзамен = 1/2 Округление (Пром1+Пром2).
  Итоговая оценка по данной учебной дисциплине (округление арифметическое):
  O_{итоговая} = Минимум(0,3·Пром₁ + 0,3·Пром₂+0,4·O_{экзамен}+O_{ответы на вопросы}, 10)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Indurkhya N., Damerau F. J. Handbook of natural language processing. – Chapman and Hall/CRC, 2010. – 704 pp.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Dale R., Moisl H., Somers H. (ed.). Handbook of natural language processing. – CRC Press, 2000. – 1015 pp.
• Olive, J., Christianson, C., McCary, J. (ed.). Handbook of natural language processing and machine translation: DARPA global autonomous language exploitation. – Springer Science & Business Media, 2011.

Авторы

• Ильвовский Дмитрий Алексеевич