Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Правила выставления итоговой оценки)
(→Программа курса)
Строка 64: Строка 64:
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
| 4
| 4
-
| Задача теггинга последовательности. условные случайные поля (CRF).
+
| Задача теггинга последовательности. Условные случайные поля (CRF).
| [[Media:mmta19crf.pdf|слайды]]
| [[Media:mmta19crf.pdf|слайды]]
|
|

Версия 14:17, 27 сентября 2019

Содержание

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.

Контакты

  • На ВМК занятия проходят в аудитории 72 по вторникам, начало в 10:30
  • В ФИЦ ИУ РАН занятия по средам, начало в 16:10
  • По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат
  • Репозиторий со всеми материалами: ссылка
  • Короткая ссылка на страницу курса: ссылка

Правила сдачи курса

  • 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.
  • Все практические задания выполняются самостоятельно. Любые работы, содержащие плагиат, оцениваются в 0 баллов.
  • Правила сдачи экзамена появятся позднее.

Правила выставления итоговой оценки

X_e — оценка за экзамен по 10-ти балльной шкале, X_d — суммарная оценка студента за практические задания, X_{max} — максимальная оценка за практические задания (без учёта бонусов)

  • Если X_d / X_{max} \geq 1 — максимальная оценка автоматом
  • Если X_d / X_{max} < 0.125 — пересдача автоматом
  • Иначе, оценка в 10-ти балльной шкале вычисляется как X_e + round(8 X_d / X_{max} - 4.5)
  • Для ВМК и МАИ: 3-4 — оценка удовлетворительно, 5-7 — оценка хорошо, 8-10 — оценка отлично
  • Правила выставления оценки на пересдаче будут обговариваться отдельно в конце курса

Программа курса

№ Тема Материалы Д/З
1 Введение в область анализа текстов (Natural Language Processing). Обзор основных задач. слайды
2 Предобработка данных. Простейшие модели классификации. слайды
3 Векторные представления слов. слайды практическое задание 1
4 Задача теггинга последовательности. Условные случайные поля (CRF). слайды
5 Задача теггинга последовательности. Нейросетевые и комбинированные модели для теггинга.
6 Языковое моделирование. Генерация текста на естественном языке.
7 Модель sequence-to-sequence в машинном переводе и других приложениях.
8 Глубокие архитектуры представления предложений и документов.
9 Синтаксический разбор и его применение в практических задачах.
10 Задача классификации текстов.
11 Тематическое моделирование.
12 Сегментация и суммаризация текстов.
13 To be announced
14 To be announced

Страницы прошлых лет

2018 (ФУПМ МФТИ), 2018 (ВМК МГУ)

2017 (ВМК МГУ)

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%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%29_/_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019»