Обработка естественного языка

Бакалавриат 2026/2027

ID 1142908

Статус: Курс по выбору (Прикладной анализ данных и искусственный интеллект)

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Малых Валентин Андреевич, Селенкин Евгений Евгеньевич

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 52

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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

Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинной обработки естественного языка.

Планируемые результаты обучения

Реализует основные алгоритмы NLP
Извлекает именованные сущности и определять тональность текста
Применяет математический аппарат и алгоритмы морфологического анализа и машинного перевода
Объясняет понятия: лемматизация, грамматические характеристики (POS-tagging), генерация. Отличает: модели на основе n-грамм. Владеет понятиями: оценка вероятностей; перплексия; откат и интерполяция. Реализует: лексические цепочки; скрытые марковские модели; веб-сниппеты.
Отличает: формализмы; контекстно-свободная грамматика; лексикализация. Работает с классификацией; словарями. Применяет: нейронные сети для анализа тональности. Владеет понятиями: WordNet; семантическая близость на основе тезауруса; векторное представление на основе нейронных сетей.
Реализует работы с поиском сущностей; базой знаний; именованными сущностями; извлечением отношений.
Работает с поиском в текстовых коллекциях
Использует подход на основе баз знаний. Реализует взвешивание ответов; вопросно-ответные сервисы. Работает с диалоговыми системами.