2023/2024

Компьютерная лингвистика и анализ текста

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Большакова Елена Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 62

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая дисциплина охватывает изучение различных моделей автоматической обработки текста на естественном языке (ЕЯ), применяемых в современных информационных системах и затрагивающих несколько языковых уровней обрабатываемого текста, включая уровни морфологии, синтаксиса, дискурса и семантики. Изучаются также виды лингвистических ресурсов, используемых при обработке текстов, и методы их создания. Рассматриваются прикладные задачи, требующие многоуровневого анализа и синтеза текста (такие как машинный перевод, классификация и кластеризация текстов, извлечение информации и знаний из текста).

Цель освоения дисциплины

• Главная цель изучения учебной дисциплины «Компьютерная лингвистика и анализ текста» – ознакомление с основными формальными моделями и технологиями, применяемыми при компьютерной обработке текстов на естественном языке, и с принципами построения необходимых лингвистических ресурсов, а также получение базовых навыков разработки прикладных программ в этой области.

Планируемые результаты обучения

• Студенты знают основные уровни анализа и синтеза текста на ЕЯ, существующие модели статистического, морфологического и синтаксического анализа текстов и их применение в типичных прикладных программных системах обработки текстов.
• Студенты знают основные уровни анализа и синтеза текста на ЕЯ, существующие модели статистического, морфологического и синтаксического анализа текстов и их применение в типичных прикладных программных системах обработки текстов.
• Студенты знают принципы построения различных лингвистических ресурсов, включая корпуса текстов, терминологические словари, тезаурусы, онтологии.
• Студенты понимают существенные отличия естественных языков от искусственных и особенности компьютерных моделей естественного языка.
• Студенты понимают существенные отличия естественных языков от искусственных и особенности компьютерных моделей естественного языка.
• Студенты применяют существующие инструментальные средства и лингвистические ресурсы для разработки прикладных систем обработки текстов на естественном языке.

Содержание учебной дисциплины

• Введение
• Морфологические модели
• Методы синтаксического анализа
• Статистические модели
• Модели дискурса и семантики
• Построение и применение лингвистических ресурсов
• Разработка приложений

Элементы контроля

• Базовыеметоды поуровневой обработки текста
• Промежуточная контрольная работа
• Методы разработки прикладных программ обработки текстов
• Итоговая контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.25 * Базовыеметоды поуровневой обработки текста + 0.25 * Итоговая контрольная работа + 0.25 * Методы разработки прикладных программ обработки текстов + 0.25 * Промежуточная контрольная работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Indurkhya N., Damerau F. J. Handbook of natural language processing. – Chapman and Hall/CRC, 2010. – 704 pp.
• Mitkov R. (ed.). The Oxford handbook of computational linguistics. – Oxford University Press, 2005.
• 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.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Dale R., Moisl H., Somers H. (ed.). Handbook of natural language processing. – CRC Press, 2000. – 1015 pp.
• Автоматическое понимание текстов : системы, модели, ресурсы, Леонтьева, Н. Н., 2006

Авторы

• Большакова Елена Игоревна