avkazmin / hse-nlp

Автоматическая обработка естественного языка для студентов 3-4 курсов Школы лингвистики НИУ ВШЭ.

Автоматическая обработка естественного языка
для студентов 3-4 курсов Школы лингвистики НИУ ВШЭ
(1-2 модули 2020)

Содержание

1. Преподаватели
2. Оценка
3. План: расписание лекций и семинаров
4. Дополнительные материалы

Преподаватели

Екатерина Владимировна Еникеева, Александр Орлов

Оценка:

квизы по статьям - 20%
домашние задания – 40%
финальный проект – 40%
работа на семинарах и лекциях – бонусы

Расписание лекций, семинаров и домашних заданий

Дата	Лекция	Дата	Семинар	Домашнее задание	Ридинг	Дедлайн
14.09	Введение. NLP Pipeline.	14.09	Базовый пайплайн (различные способы сбора, препроцессинга и анализа данных) на примере создания простого спеллчекера. Работа с NLTK, векторами и расстоянием Левенштейна.		Neural Language Models
21.09	Статистические и нейросетевые языковые модели.	21.09	Определения языка посредством составления словарей и посредством машинного обучения. Sklearn -начало	Определение тональной окраски отзыва с помощью словаря	Neural Language Models	06.10.2020 23:59
28.09	Нейронные сети и языковые модели. Продолжение.	28.09	Natasha и аналогичные библиотеки. Разные способы морфологической и синтаксической обработки текста	Сравнение качества POS-теггеров и выделение синтаксических групп	-	13.10.2020 23:59
-	-	02.10	Поиск похожих текстов посредством TF_IDF векторайзера	-	-	-
5.10	Автоматический морфологический анализ.	5.10	POS Tagging (pymorphy, HMM, RNN)	-	NLP Evaluation	-
-	-	09.10	Topic Modeling с помощью Gensim	Определение темы через Gensim и TF_IDF	-	19.10 23:59
12.10	Автоматический синтаксический анализ.	12.10	Синтаксис в NLTK	-	-	-
-	-	16.10	Question Answering. BERT	-	-	-

Дополнительные материалы

Лекция 1

Лекции 2-3

Лекция 4

Лекция 5