Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка. Кур...) |
|||
Строка 16: | Строка 16: | ||
* Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_fall_2020 ссылка] | * Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_fall_2020 ссылка] | ||
- | * Короткая ссылка на страницу курса: | + | * Короткая ссылка на страницу курса: http://surl.li/exeq |
==Правила сдачи курса== | ==Правила сдачи курса== |
Версия 20:28, 24 августа 2020
В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка.
Курс читается:
- студентам кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ с 2016 года
- студентам кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ с 2018 года
От студентов требуются знание курса машинного обучения, основ глубинного обучения, а также языка программирования Python.
Содержание |
Контакты
- Преподаватели курса: Воронцов К.В., Апишев М.А., Попов А.С., Хрыльченко К.Я.
- В этом семестре занятия будут проводиться онлайн в TBA
- По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
- Репозиторий со всеми материалами: ссылка
- Короткая ссылка на страницу курса: http://surl.li/exeq
Правила сдачи курса
TBA
Правила сдачи экзамена
TBA
Программа курса
TBA
Страницы прошлых лет
2018 (ФУПМ МФТИ), 2018 (ВМК МГУ)
Дополнительные материалы
Литература
- Dan Jurafsky and James H. Martin Speech and Language Processing (3rd ed. draft)
- Stewen Bird et. al. Natural Language Processing with Python. 2-nd edition. 2016.
- Большакова Е.И., Воронцов К.В., Ефремова Н.Э., Клышинский Э.С., Лукашевич Н.В., Сапин А.С. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных. НИУ ВШЭ, 2017.
- LxMLS summer school Practical guide on NLP in Python
Другие курсы по NLP