Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: {{TOCright}} В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного язы...) |
|||
Строка 7: | Строка 7: | ||
От студентов требуются знание курса машинного обучения, основ глубинного обучения, а также языка программирования Python. | От студентов требуются знание курса машинного обучения, основ глубинного обучения, а также языка программирования Python. | ||
+ | |||
+ | ==Контакты== | ||
+ | * Преподаватели курса: Воронцов К.В., Апишев М.А., Попов А.С. | ||
+ | |||
+ | * На ВМК занятия проходят в аудитории 72 по вторникам, начало в 10:30 | ||
+ | |||
+ | * На ВЦ занятия проходят в аудитории ?? по средам, начало в ?? | ||
+ | |||
+ | * По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат ?? | ||
+ | |||
+ | ==Правила сдачи курса== | ||
+ | |||
+ | В рамках курса предполагается четыре практических задания и экзамен. Все практические задания выполняются на языке Python 3. Правила выставления оценки будут объявлены позже. | ||
+ | |||
+ | Все практические задания выполняются самостоятельно. Любые работы, содержащие плагиат, оцениваются в 0 баллов. | ||
+ | |||
+ | ==Программа курса== | ||
+ | |||
+ | ==Экзамен== | ||
+ | Правила сдачи экзамена появятся позднее. | ||
+ | |||
+ | ==Страницы прошлых лет== | ||
+ | [[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. | ||
+ | * 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]] |
Версия 18:47, 2 сентября 2019
|
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.
Контакты
- Преподаватели курса: Воронцов К.В., Апишев М.А., Попов А.С.
- На ВМК занятия проходят в аудитории 72 по вторникам, начало в 10:30
- На ВЦ занятия проходят в аудитории ?? по средам, начало в ??
- По всем конструктивным вопросам пишите в telegram-чат ??
Правила сдачи курса
В рамках курса предполагается четыре практических задания и экзамен. Все практические задания выполняются на языке Python 3. Правила выставления оценки будут объявлены позже.
Все практические задания выполняются самостоятельно. Любые работы, содержащие плагиат, оцениваются в 0 баллов.
Программа курса
Экзамен
Правила сдачи экзамена появятся позднее.
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