Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016
Материал из MachineLearning.
| Строка 8: | Строка 8: | ||
==Оценивание== | ==Оценивание== | ||
| + | |||
Оценка за курс выставляется на основе выполнения практического проекта, реализующего согласованную с преподавателем задачу автоматической обработки текстов. Варианты задачи: | 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 | * лингвистическое исследование различий диалекта языка для разного времени, разных авторов и разных источников информации | ||
| Строка 25: | Строка 26: | ||
* [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html Pandas] | * [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html Pandas] | ||
* [http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html Scikit-learn] | * [http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html Scikit-learn] | ||
| + | |||
| + | = Материалы семинаров = | ||
| + | ipynb скрипты расположены [https://github.com/Apogentus/NLP здесь]. Поскольку большинство примеров бралось из [http://www.nltk.org/book/ Natural Language Processing with Python. Stewen Bird et. al. 2-nd edition. 2016.] и [http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html scikit-learn documentation], то рекомендуется обращаться к этим источникам за деталями. | ||
= Материалы = | = Материалы = | ||
| Строка 48: | Строка 52: | ||
= Дополнительные библиотеки = | = Дополнительные библиотеки = | ||
| - | [https://tech.yandex.ru/mystem/ Морфологический анализатор от Яндекса] | + | * [https://tech.yandex.ru/mystem/ Морфологический анализатор от Яндекса] |
| - | + | * [https://pythonhosted.org/pymorphy/intro.html Библиотека морфологической работы с русскими текстами PyMorphy] | |
| - | [https://pythonhosted.org/pymorphy/intro.html Библиотека морфологической работы с русскими текстами PyMorphy] | + | * [https://nlpub.ru/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0 Каталог утилит для работы с русскими и английскими текстами] |
| - | + | ||
| - | [https://nlpub.ru/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0 Каталог утилит для работы с русскими и английскими текстами] | + | |
Версия 10:55, 8 апреля 2016
Содержание |
Описание
В спецкурсе "Методы автоматической обработки текстов" рассматриваются практические задачи работы с текстами используя язык программирования Python, математические библиотеки и библиотеки 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.
Туториалы
- Короткие базовые демонстрации по работе с python, jupiter notebook, numpy, scikit-learn и т.д.
- A Crash Course in Python for Scientists
- Numpy
- Matplotlib
- Scipy Lecture Notes
- Pandas
- Scikit-learn
Материалы семинаров
ipynb скрипты расположены здесь. Поскольку большинство примеров бралось из Natural Language Processing with Python. Stewen Bird et. al. 2-nd edition. 2016. и scikit-learn documentation, то рекомендуется обращаться к этим источникам за деталями.
Материалы
WordNet, stemming, lemmatization, tips and tricks
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.
Питон и необходимые библиотеки
- Anaconda - дистрибутив питона с предустановленными научными библиотеками
- библиотека NLTK по работе с текстами
- A Crash Course in Python for Scientists
- Numpy
- Matplotlib
- Scipy Lecture Notes
- Pandas
- Scikit-learn
Дополнительные библиотеки
- Морфологический анализатор от Яндекса
- Библиотека морфологической работы с русскими текстами PyMorphy
- Каталог утилит для работы с русскими и английскими текстами
Интересные ссылки
Национальный корпус русского языка - всевозможные коллекции русских текстов с разметкой
Генератор случайных текстов по заданной тематике
Вопросно-ответная система WolframAlpha
Каталог старых газет на русском
Каталог старых газет от Google
