О курсе

Преподаватель:

к.ф.-м.н., заведующий отделом ИСП РАН Турдаков Денис Юрьевич

Лекторы:

  1. м.н.с. ИСП РАН Майоров Владимир Дмитриевич
  2. ст. лаб. ИСП РАН Перминов Андрей Игоревич

Аннотация

Спецкурс предназначен для студентов, желающих получить знания и практические навыки в области обработки текстовой информации. Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты.

Актуальность обработки текстовой информации на естественном языке связана с ростом количества документов, доступных для автоматической обработки, потребностью в их анализе и наличием вычислительных ресурсов. Слушатели получат базовые знания в области обработки текстов на естественном языке, понимание проблем, возникающих при разработке систем текстового анализа, и подходов к их решению.

Литература

  • Daniel Jurafsky and James H. Martin. 2008. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Second Edition. Prentice Hall.
  • Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
  • Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 2009 (http://www.nltk.org/book)
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep learning. MIT Press. 2016
  • ACL Anthology

План на 2020 год и материалы к лекциям 

Лекция Слайды Лектор
Лекция 1: Задачи обработки текстов lecture1-2021 Турдаков
Лекция 2: Методы машинного обучения для обработки текстов. lecture2-2021 Турдаков
Лекция 3: Статистические методы в обработки текстов. Поиск словосочетаний. lecture3-2021 Турдаков
Лекция 4: Искусственные нейронные сети для обработки текстов lecture4-2021 Перминов
Лекция 5: Векторные представления слов lecture5-2021 Майоров
Лекция 6: Базовые задачи обработки текстов lecture6-2021 Майоров
Лекция 7: Синтаксический анализ lecture7-2021 Майоров
Лекция 8: Лексическая семантика lecture8-2021 Турдаков
Лекция 9: Машинный перевод lecture9_2021 Турдаков
Лекция 10: Языковые модели на основе нейронных сетей lecture10-2021 Майоров
Лекция 11: Информационный поиск lecture11-2021  Кудинова
Лекция 12:Прикладные задачи обработки текстов Турдаков
Лекция 13: Кластеризация текстов. Тематическое моделирование Турдаков