Магистратура 2021/2022

Анализ текстов. Генеративные модели

Статус: Курс обязательный (Финансовые технологии и анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Аксенов Сергей Андреевич, Феногенова Алена Сергеевна

Прогр. обучения: Финансовые технологии и анализ данных

Язык: английский

Кредиты: 5

Контактные часы: 56

Course Syllabus

Abstract

Данная дисциплина ставит своей целью изучение основных задач и методов обработки и анализа текстов, а также освоение программных систем и инструментов, в которых реализованы данные методы. Эти базовые знания и навыки необходимы в профессиональной деятельности специалистов по анализу данных и машинного обучения.

Learning Objectives

• Изучение основных задач и методов обработки и анализа текстов

Expected Learning Outcomes

• Знание методов обработки и анализа текстов

Course Contents

• Введение
• Методы сбора и хранения данных
• Частотный анализ текстов
• Морфологический анализ и разрешение неоднозначности
• Синтаксический анализ. Универсальные зависимости
• Выделение ключевых слов и словосочетаний
• Векторная модель
• Классификация текстов
• Языковые модели
• Классификация последовательностей
• Суммаризация текстов, вопросно-ответные системы
• Исправление опечаток
• Обработка речи, речевые технологии
• Информационный поиск
• Мультимодальная обработка текстов

Assessment Elements

• Домашняя работа
• Самостоятельная работа
• Экзамен
• Домашняя работа
• Самостоятельная работа
• Экзамен

Interim Assessment

• 2021/2022 2nd module
  0.49 * Домашняя работа + 0.21 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Indurkhya N., Damerau F. J. Handbook of natural language processing. – Chapman and Hall/CRC, 2010. – 704 pp.
• The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing [Электронный ресурс] / ed. by Alexander Clark, Chris Fox, Shalom Lappin; DB ebrary. – Chichester: John Wiley & Sons, 2013. – 203 p. – Режим доступа: https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/reader.action?docID=4035461&query=computational+linguistics

Recommended Additional Bibliography

• Perkins, J. Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook: Use Python NLTK Suite of Libraries to Maximize Your Natural Language Processing Capabilities [Электронный ресурс] / Jacob Perkins; DB ebrary. – Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2010. – 336 p.

Authors

• YAKOVLEVA ILONA ALEKSANDROVNA
• SARKISYAN VERONIKA VAGANOVNA
• CHERNYAK EKATERINA LEONIDOVNA