Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Правила выставления итоговой оценки)
Строка 35: Строка 35:
Для остальных итоговая оценка по 10-ти балльной шкале вычисляется по следующей формуле:
Для остальных итоговая оценка по 10-ти балльной шкале вычисляется по следующей формуле:
-
TBA
+
<tex>round(0.7 \times D / 5 + 0.3 \times E) \times \mathbb{I}[E >= 3] </tex>, где
 +
 
 +
<tex>D</tex> — оценка за дз, <tex>E</tex> — оценка за экзамен, <tex>round</tex> — математическое округление.
 +
 
 +
Есть дополнительные условия для получения каждой из оценок:
 +
* удовлетворительно (3, 4) — 2 сданных задания на положительную оценку
 +
* хорошо (5, 6, 7) — 3 сданных задания на положительную оценку
 +
* отлично (8, 9, 10) — 4 сданных задания на положительную оценку
Если после сдачи экзамена студенту не хватает баллов на положительную оценку, он отправляется на "пересдачу". Студент должен досдать домашние задания, которые он не сдавал в течение семестра, чтобы набрать баллы для получения минимальной удовлетворительной оценки. Домашние задания проверяются без учёта штрафа.
Если после сдачи экзамена студенту не хватает баллов на положительную оценку, он отправляется на "пересдачу". Студент должен досдать домашние задания, которые он не сдавал в течение семестра, чтобы набрать баллы для получения минимальной удовлетворительной оценки. Домашние задания проверяются без учёта штрафа.

Версия 11:59, 24 сентября 2021

В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка.

Курс читается:

От студентов требуются знание курса машинного обучения, основ глубинного обучения, а также языка программирования Python.

Содержание

Объявления

Нет

Контакты

  • В этом семестре занятия будут проводиться онлайн в zoom
  • По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
  • Репозиторий со всеми материалами: ссылка
  • Видеозаписи лекций 2020 года: ссылка
  • Короткая ссылка на страницу курса: ссылка
  • Родственный курс на ВМК МГУ: ссылка

Правила сдачи курса

Правила выставления итоговой оценки

В рамках курса предполагается четыре практических задания и экзамен. Практические задания сдаются в систему anytask (инвайт у преподавателя). Срок выполнения каждого задания — 2 недели. За каждое задание можно получить до 10-ти баллов. За каждый день просрочки назначается штраф 1 балл. Основной язык выполнения заданий — Python 3.

Студенты, набравшие за практические задания больше 40 баллов, получают автоматом максимальную оценку. Для остальных итоговая оценка по 10-ти балльной шкале вычисляется по следующей формуле:

round(0.7 \times D / 5 + 0.3 \times E) \times \mathbb{I}[E >= 3] , где

D — оценка за дз, E — оценка за экзамен, round — математическое округление.

Есть дополнительные условия для получения каждой из оценок:

  • удовлетворительно (3, 4) — 2 сданных задания на положительную оценку
  • хорошо (5, 6, 7) — 3 сданных задания на положительную оценку
  • отлично (8, 9, 10) — 4 сданных задания на положительную оценку

Если после сдачи экзамена студенту не хватает баллов на положительную оценку, он отправляется на "пересдачу". Студент должен досдать домашние задания, которые он не сдавал в течение семестра, чтобы набрать баллы для получения минимальной удовлетворительной оценки. Домашние задания проверяются без учёта штрафа.

Программа курса

№ Дата Тема Материалы Д/З
1 09.09 Организация курса, правила игры.

Введение в обработку текстов (Natural Language Processing).

Предобработка, выделение признаков и классификация .

2 16.09 Векторные представления слов
3 23.09 Библиотека pytorch.

Pytorch при работе с представлениями слов.

4 30.09 Задача разметки последовательностей (tagging). Примеры задач.

Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщения.

5 07.10

Модели рекуррентных нейронных сетей: RNN, LSTM.

Применение LSTM для разметки последовательности.

6 14.10

Pytorch для работы с последовательностями.

7 21.10 Машинный перевод. Подход Sequence-to-sequence.

Механизм внимания в подходе sequence-to-sequence.

Архитектура transformer.

8 28.10 Задача языкового моделирования.

Статистические и нейросетевые языковые модели.

Задача генерации естественного языка.

9 11.11 Контекстуальные векторные представления слов.

Transfer learning в NLP.

Модель BERT и её модификации.

10 18.11 Задача классификации текстов.

Дизайн индустриальной ML-системы.

11 25.11 Тематическое моделирование и его приложения.
12 02.12

Различные приложения DL в NLP.

13 09.12 TBA
14 16.12 TBA

Страницы прошлых лет

Дополнительные материалы

Литература

Другие курсы по NLP

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2_%28%D0%9C%D0%A4%D0%A2%D0%98%29_/_2021»
Личные инструменты