Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Контакты)
(→Программа курса)
 
(14 промежуточных версий не показаны.)
Строка 19: Строка 19:
* По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
* По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
-
* Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_fall_mipt_2021 ссылка]
+
* Репозиторий со всеми материалами: [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall ссылка]
-
* Видеозаписи лекций 2020 года: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLVF5PzSHILHRQO45w7fEqmy7t9xWUGfB- ссылка]
+
* Видеозаписи лекций 2021 года: [https://youtube.com/playlist?list=PLk4h7dmY2eYFEuGx1mabR4Eo2RFklU_Us ссылка]
-
* Короткая ссылка на страницу курса: TBA
+
* Короткая ссылка на страницу курса: [https://clck.ru/XJbNw ссылка]
 +
 
 +
* Родственный курс на ВМК МГУ: [[Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021 |ссылка]]
==Правила сдачи курса==
==Правила сдачи курса==
Строка 33: 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 / 4 + 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.
 +
 +
===Правила сдачи экзамена===
 +
 +
Экзаменационная программа: [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/exam_program.pdf ссылка]
 +
 +
Экзамен проходит онлайн. Каждому студенту высылается два вопроса из списка для подготовки. Студент готовится к ответу, пользуясь любыми материалами.
 +
В назначенное время студент приглашается в индивидуальную зум-конференцию с преподавателем. Ориентировочное время ответа 40-60 минут.
 +
 +
==Программа курса==
 +
 +
{|class = "standard"
 +
! № !! Дата !! Тема !! Материалы !! Д/З
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 1
 +
| 08.09
 +
| Организация курса, правила игры.
 +
 +
Введение в обработку текстов (Natural Language Processing).
 +
 +
Предобработка, выделение признаков и классификация .
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/01_intro.pdf слайды]
 +
|
 +
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 2
 +
| 15.09
 +
| Векторные представления слов
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/02_word_embeddings.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 3
 +
| 22.09
 +
| Библиотека pytorch.
 +
 +
Pytorch при работе с представлениями слов.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/03_word_embeddings_seminar.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 4
 +
| 29.09
 +
| Задача разметки последовательностей (tagging). Примеры задач.
 +
 +
Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщения.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/04_tagging_crf.pdf слайды]
 +
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 5
 +
| 06.10
 +
|
 +
Модели рекуррентных нейронных сетей: RNN, LSTM.
 +
 +
Применение LSTM для разметки последовательности.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/05_tagging_rnn.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 6
 +
| 13.10
 +
|
 +
Pytorch для работы с последовательностями.
 +
|
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 7
 +
| 20.10
 +
| Машинный перевод. Подход Sequence-to-sequence.
 +
 +
Механизм внимания в подходе sequence-to-sequence.
 +
 +
Архитектура transformer.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/07_machine_translation_transformers_old.pdf слайды (прошлый год)]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 8
 +
| 27.10
 +
| Задача языкового моделирования.
 +
 +
Статистические и нейросетевые языковые модели.
 +
 +
Задача генерации естественного языка.
 +
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/08_language_modeling.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 9
 +
| 10.11
 +
| Контекстуальные векторные представления слов.
 +
 +
Transfer learning в NLP.
 +
 +
Модель BERT и её модификации.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/09_bert.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 10
 +
| 17.11
 +
| Задача классификации текстов.
 +
 +
Дизайн индустриальной ML-системы.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/10_classification.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 11
 +
| 24.11
 +
| Различные приложения DL в NLP.
 +
 +
Рекомендательные системы.
 +
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/11_ir_recsys.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 13
 +
| 01.12
 +
| Автоматическая суммаризация текстов.
 +
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/12_summarization.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
| 14
 +
| 08.12
 +
| Диалоговые и вопросно-ответные системы.
 +
| [https://github.com/mmta-team/mmta_2021_fall/blob/main/mipt/slides/13_dialog_qa_slides.pdf слайды]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|}
 +
 +
==Страницы прошлых лет==
 +
 +
* [[Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020]] ВМК & МФТИ
 +
* [[Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019]] ВМК & МФТИ
 +
* [[Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)]] — 2018 (ФУПМ МФТИ)
 +
* [[Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018]] — 2018 (ВМК МГУ)
 +
* [[Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017]] — 2017 (ВМК МГУ)
 +
 +
==Дополнительные материалы==
 +
 +
'''Литература'''
 +
 +
* ''Dan Jurafsky and James H. Martin'' [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ Speech and Language Processing] (3rd ed. draft)
 +
* ''Stewen Bird'' et. al. [http://www.nltk.org/book/ 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.'' [[media:bolshakova17hse-summer-school.pdf|Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных]]. НИУ ВШЭ, 2017.
 +
* ''Yoav Goldberg '' et. al. Neural Network Methods in Natural Language Processing
 +
* LxMLS summer school [http://lxmls.it.pt/2018/LxMLS_guide_2018.pdf Practical guide on NLP in Python]
 +
 +
'''Другие курсы по NLP'''
 +
 +
* [https://web.stanford.edu/class/cs224n/ CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning]
 +
* [https://github.com/yandexdataschool/nlp_course YSDA Natural Language Processing course]
 +
* [http://web.stanford.edu/class/cs224u/ CS224U: Natural Language Understanding]
 +
* [https://www.coursera.org/learn/language-processing Natural Language Processing (coursera, HSE)]
 +
 +
[[Категория:Учебные курсы]]

Текущая версия

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 2021 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 / 4 + 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.

Правила сдачи экзамена

Экзаменационная программа: ссылка

Экзамен проходит онлайн. Каждому студенту высылается два вопроса из списка для подготовки. Студент готовится к ответу, пользуясь любыми материалами. В назначенное время студент приглашается в индивидуальную зум-конференцию с преподавателем. Ориентировочное время ответа 40-60 минут.

Программа курса

№ Дата Тема Материалы Д/З
1 08.09 Организация курса, правила игры.

Введение в обработку текстов (Natural Language Processing).

Предобработка, выделение признаков и классификация .

слайды
2 15.09 Векторные представления слов слайды
3 22.09 Библиотека pytorch.

Pytorch при работе с представлениями слов.

слайды
4 29.09 Задача разметки последовательностей (tagging). Примеры задач.

Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщения.

слайды
5 06.10

Модели рекуррентных нейронных сетей: RNN, LSTM.

Применение LSTM для разметки последовательности.

слайды
6 13.10

Pytorch для работы с последовательностями.

7 20.10 Машинный перевод. Подход Sequence-to-sequence.

Механизм внимания в подходе sequence-to-sequence.

Архитектура transformer.

слайды (прошлый год)
8 27.10 Задача языкового моделирования.

Статистические и нейросетевые языковые модели.

Задача генерации естественного языка.

слайды
9 10.11 Контекстуальные векторные представления слов.

Transfer learning в NLP.

Модель BERT и её модификации.

слайды
10 17.11 Задача классификации текстов.

Дизайн индустриальной ML-системы.

слайды
11 24.11 Различные приложения DL в NLP.

Рекомендательные системы.

слайды
13 01.12 Автоматическая суммаризация текстов. слайды
14 08.12 Диалоговые и вопросно-ответные системы. слайды

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