Обработка текстов на естественном языке и диалоговые интерфейсы

2023/2024

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент информатики

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Соколов Евгений Геннадьевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 44

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Целью освоения дисциплины является ознакомление слушателей с методами обработки текста на естественном языке, а также методами обработки слабоструктурированных данных и извлечения информации. Предполагается знакомство с методами извлечения отношений, анализа тональности, аннотирования и кластеризации текстов, а также с существующими программными реализациями этих методов.

Цель освоения дисциплины

Ознакомление слушателей с методами обработки текста на естественном языке, а также методами обработки слабоструктурированных данных и извлечения информации.

Планируемые результаты обучения

Владеет понятием автоматического анализа тональности текстов и извлечение мнений из текстов: особенности и подходы к решению.
Определяет тональность текстов при помощи автоматизированного инструментария
Применяет векторные модели документов в анализе
Применяет методы извлечения информации при проектировании чат-ботов
Применяет методы классификации и кластеризации текстов на языке Python
Формулирует задачу обработки текста в терминах как предметной области, так и области формальных объектов

Содержание учебной дисциплины

Введение в обработку естественного языка
Классификация и кластеризация текстов
Информационный поиск
Введение в извлечение информации и информационный поиск
Извлечение мнений

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Задание направлено на применение методов парсинга данных и предварительной обработки текстов, используя библиотеки языка python
Итоговый проект
Реализация своего чат бота, который запускается и работает в командной строке со одной из перечисленных фич
Домашнее задание 2
Предобработка данных для обучения языковой модели. Обучение модели на обработанных данных
Упражнения
Для закрепления навыков по работе с инструментарием студентам предлагается выполнить упражнения на онлайн-ресурсам. Выбор источника упражнений определяется преподавателем

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.25 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Упражнения + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.4 * Итоговый проект

Список литературы

Авторы

Суворова Алёна Владимировна

Программа дисциплины