Страница на сайте ИСП РАН: [html]
Спецкурс предназначен для аспирантов, желающих получить знания и практические навыки в области обработки текстовой информации. Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты.
Актуальность обработки текстовой информации на естественном языке связана с ростом количества документов, доступных для автоматической обработки, потребностью в их анализе и наличием вычислительных ресурсов. Слушатели получат базовые знания в области обработки текстов на естественном языке, понимание проблем, возникающих при разработке систем текстового анализа, и подходов к их решению.
Тематический план курса
Лекция 1: Задачи обработки текстов
Лекция 2: Методы машинного обучения для обработки текстов
Лекция 3: Искусственные нейронные сети для обработки текстов
Лекция 4: Статистические методы в обработки текстов. Поиск словосочетаний
Лекция 5: Векторные представления слов
Лекция 6: Базовые задачи обработки текстов
Лекция 7: Синтаксический анализ
Лекция 8: Лексическая семантика
Лекция 9: Машинный перевод
Лекция 10: Языковые модели на основе нейронных сетей
Лекция 11: Информационный поиск
Лекция 12:Прикладные задачи обработки текстов
Лекция 13: Кластеризация текстов. Тематическое моделирование
Лекция 14: Большие языковые модели
Литература
Daniel Jurafsky and James H. Martin. 2008. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Second Edition. Prentice Hall.
Christopher D. Manning and Hinrich Schutze. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 2009 (http://www.nltk.org/book)
|