Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Описание
В спецкурсе "Методы автоматической обработки текстов" рассматриваются практические задачи работы с текстами используя язык программирования Python, математические библиотеки и библиотеку по работе с текстами NLTK, а также другие средства, нацеленные на работу с русским языком. Целью спецкурса является познакомить слушателей с основными задачами по работе с текстами и дать навыки практической работы.
Курс длится в течение весеннего семестра 2016 года. От студентов предполагается знание языка Python с научными библиотеками numpy, scipy, matplotlib, pandas, а также знакомство с основами статистики и основами машинного обучения.
Оценивание
Оценка за курс выставляется на основе выполнения практического проекта, реализующего согласованную с преподавателем задачу автоматической обработки текстов. Варианты задачи:
- лингвистическое исследование различий диалекта языка для разного времени, разных авторов и разных источников информации
- построение классификатора текстов по темам, авторам, жанрам и т.д.
- эмоциональный анализ отзывов
- извлечение тем из коллекции текстов
- автоматическая суммаризация текстов
- извлечение объектов определенного типа (персоны, географические названия и др.) из текста и определение отношений между ними
и другие темы, которые использовали бы методы, изучаемые на занятиях, и имеющие элементы научной новизны. Работа выполняется командой из 1-3х человек.
Материалы
Natural Language Processing with Python. Stewen Bird et. al. 2-nd edition. 2016.
Speech and Language Processing. Dan Jurafsky and James H. Martin. 2-nd edition. 2009.
Библиотеки
Библиотека морфологической работы с русскими текстами PyMorphy
Морфологический анализатор от Яндекса
Каталог утилит для работы с русскими и английскими текстами
Интересные ссылки
Генератор случайных текстов по заданной тематике
Вопросно-ответная система WolframAlpha
Каталог старых газет на русском
Каталог старых газет от Google
