• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2022/2023

Обработка естественного языка

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус: Маго-лего
Когда читается: 3 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Данная дисциплина направлена на овладение навыками машинной обработки естественного языка. Понимание сложных фраз на любом языке - один из необходимых компонентов развития искусственного интеллекта. В курсе будут рассмотрены как классические лингвистические подходы к задачам NLP (анализу предложений, машинному переводу и т.д.), так и современные методы, основанные на глубинном обучении. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания, полученные в результате изучения дисциплины «Глубинное обучение».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинной обработки естественного языка.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные алгоритмы NLP
  • Умеет извлекать именованные сущности и определять тональность текста
  • Имеет навыки применения математического аппарата и алгоритмов морфологического анализа и машинного перевода
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Морфологический анализ
  • Раздел 2. Синтаксический анализ
  • Раздел 3. Извлечение информации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание №1
    Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте и состоит из 3 задач. Срок выполнения домашнего задания - 4 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - реализованный на любом языке программирования алгоритм.
  • неблокирующий Домашнее задание №2
    Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте и состоит из 3 задач. Срок выполнения домашнего задания - 4 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - реализованный на любом языке программирования алгоритм.
  • неблокирующий Домашнее задание №3
    Домашнее задание №3 выдается студентам в одном варианте и состоит из 3 задач. Срок выполнения домашнего задания - 4 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - реализованный на любом языке программирования алгоритм.
  • блокирующий Устный экзамен
    Устный экзамен проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета. Экзаменационный билет содержит два вопроса из перечня вопросов к экзамену. Возможны дополнительные вопросы, в случае если экзаменуемый в недостаточной степени подробно ответил на вопросы билета. На подготовку ответа выделяется 2,5 часа.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    Преподаватель учитывает оценку за текущий контроль (домашние задания). Онакопленная = (Од/з1 + Од/з2 + Од/з3) / 3 Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом: ОРезультирующая = 0,79Онакопленная + 0,21Оэкзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Mariani, J. (2009). Language and Speech Processing. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=310778

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Biemann, C. (2012). Structure Discovery in Natural Language. Berlin: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1299312

Авторы

  • Спицина Кристина Станиславовна
  • Кузнецов Антон Михайлович