Автоматическая обработка естественного языка

Бакалавриат 2021/2022

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Статус: Курс по выбору (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика

Кто читает: Школа лингвистики

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Когда читается: 4-й курс, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Еникеева Екатерина Владимировна, Орлов Александр Викторович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с основными сведениями об автоматической обработке речи, систематизирует знания об основных методах автоматического анализа текста и о современных задачах извлечения информации из текста, тренирует навык применения алгоритмов семантической обработки текста, формирует умение пользоваться инструментами для семантической обработки текста на русском языке.

Цель освоения дисциплины

овладение студентами основными методами автоматического анализа текста
знакомство с современными задачами извлечения информации из текста

Планируемые результаты обучения

владеет основными методами выделения ключевых слов к тексте
владеет основными методами выделения устойчивых словосочетаний, знаком с их преимуществами и недостатками
умеет использовать систему Natasha для написания правил по извлечению именованных сущностей
умеет определять семантически близкие слова
умеет применять методы автоматической классификации для извлечения тонального лексикона на основе большого корпуса текстов
умеет применять методы разрешения семантической неоднозначности
умеет применять методы тематического моделирования

Содержание учебной дисциплины

Квантитативные характеристики слов и использование их в автоматической обработке
Выделение устойчивых словосочетаний
Методы разрешения семантической неоднозначности
Тематическое моделирование
Определение семантической близости. Векторные модели
Применение методов семантической обработки к задачам извлечения информации из текста

Элементы контроля

Домашние задания
Пересдается в течение недели после окончания пропуска по уважительной причине, но не позднее 10 дней до сессии.
Чтение статей и составление резюме
Проектная работа
По каждому из разделов готовится один проект; оценивается разработка ТЗ для создания системы обработки текста; взаимное рецензирование и обсуждение проекта; презентации проектов; окончательная версия проекта; рейтинг при оценке качества (F-меры). При пересдаче необходимо устранить недостатки проекта. Предполагается переработка проекта и его защита.
Экзамен
По общим правилам пересдачи экзамена, пропущенного по уважительной причине.
тест

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 2 модуль
0.35 * Проектная работа + 0.25 * Чтение статей и составление резюме + 0.4 * Домашние задания

Программа дисциплины