Техники обработки естественного языка для анализа исходного кода

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

10

Кредиты

Кто читает:

Департамент программной инженерии

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 1-3 модуль

Преподаватели

Желтова Кристина Анатольевна

Малых Валентин Андреевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит слушателя с современными методами обработки текстов, а также с их применением к текстам программ. Обработка текстов, как дисциплина, направлена на извлечение знаний из больших объемов текстов, а также на генерацию текстов для различных задач.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление с историей и современным развитием области NLP.
• Овладение методами и средствами разработки для современных задач NLP

Планируемые результаты обучения

• Овладение методами и средствами разработки для современных задач NLP

Содержание учебной дисциплины

• Вводная
• Основы машинного обучения
• Векторные представления слов
• Нейронные сети
• Обработка последовательностей
• Языковые модели
• Тематическое моделирование
• Машинный перевод
• Предобученные языковые модели
• Современные применения

Элементы контроля

• Финальный проект
  Оценка преподавателем по 6 критериям. 55 баллов за проект, полностью соответствующий критериям.
• Тесты (квизы) после лекции
  4 вопроса с 3 вариантами ответа. 1 балл за правильный ответ. Всего можно получить 10*4 = 40 баллов за тесты после лекций.
• Домашнее задание
  Автоматическая оценка на платформе. 12 баллов за слабое решение, 25 баллов за сильное решение. Максимум можно получить 2 * 25 = 50 баллов за оба домашних задания.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 1 модуль
  Оценка производится в третьем модуле.
• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  Расчёт оценки по дисциплине производится в два этапа. На первом этапе суммируются баллы, полученные за тесты, выполшение домашних заданий, а также финальный проект. Далее производится вычисление итоговой оценки по десятибалльной шкале в зависимости от набранного балла по следующему правилу: Сумма набранных баллов -> Оценка по десятибалльной шкале (по пятибалльной шкале); 0 -> 0 (неудовлетворительно); 1 - 20 -> 1 (неудовлетворительно); 21 - 40 -> 2 (неудовлетворительно); 41 - 60 -> 3 (неудовлетворительно); 61 - 80 -> 4 (удовлетворительно); 81 - 90 -> 5 (удовлетворительно); 91 - 100 -> 6 (хорошо); 100 - 115 -> 7 (хорошо); 116 - 125 - > 8 (отлично); 126 - 135 -> 9 (отлично); 136 - 145 -> 10 (отлично).

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Indurkhya N., Damerau F. J. Handbook of natural language processing. – Chapman and Hall/CRC, 2010. – 704 pp.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Поточняк, Я. (2012). Обработка Текстов И Сообщений На Естественном Языке В Информационных Системах.