Бакалавриат 2023/2024

Информационный поиск и извлечение данных

Статус: Курс обязательный (Фундаментальная и прикладная лингвистика)

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика

Кто читает: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет гуманитарных наук (Нижний Новгород)

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Демидовский Александр Владимирович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 22

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина относится к блоку специальных дисциплин подготовки по данному направлению. В рамках данного курса учащийся получит представление о подходах к построению поисковых и рекомендательных систем.

Цель освоения дисциплины

• Знать методы ранжирования
• Понимать и уметь применять алгоритм word2vec
• Понимать технологии SemanticWeb
• Понимать методы измерения семантической близости

Планируемые результаты обучения

• Знать основные алгоритмы ранжирования
• Знать принципы построения современных поисковых систем
• Понимать и уметь использовать алгоритм word2vec, doc2vec. Понимать чем они отличаются. Знать их свойства.
• Понимать модель Vector Space Model

Содержание учебной дисциплины

• Архитектура и общие принципы работы поисковых систем
• Vector Space Model
• Латентно семантический анализ
• WordNet и SemanticWeb
• Вложения текстов в векторные пространства: Word2Vec, Doc2Vec
• Алгоритмы ранжирования на основе топологии сети

Элементы контроля

• Лабораторные работы
  Рассматриваются современные нейросетевые языковые модели и компьютерные инструменты для работы с ними в решении повседневных задач компьютерного лингвиста
• Устный экзамен

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  0.6 * Лабораторные работы + 0.4 * Устный экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в прикладную лингвистику, [учебник], Московский гос. ун-т им. М. В. Ломоносова, Филологический фак., 5-е изд., 367 с., Баранов, А. Н., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• Sarkar, D. Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data [Электронный ресурс] / Dipanjan Sarkar; БД Books 24x7. – Chicago: Apress, 2016. – 412 p. – ISBN 978-1-4842-2387-1
• Ингерсолл, Г. С. Обработка неструктурированных текстов. Поиск, организация и манипулирование / Г. С. Ингерсолл, Т. С. Мортон, Э. Л. Фэррис. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 414 с. — ISBN 978-5-97060-144-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/73069 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Москвитин А.А. - Данные, информация, знания: методология, теория, технологии: монография - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3232-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/113937

Авторы

• Климова Маргарита Андреевна