Обработка естественного языка

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент информатики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Селенкин Евгений Евгеньевич

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Данная дисциплина направлена на овладение навыками машинной обработки естественного языка. Понимание сложных фраз на любом языке - один из необходимых компонентов развития искусственного интеллекта. В курсе будут рассмотрены как классические лингвистические подходы к задачам NLP (анализу предложений, машинному переводу и т.д.), так и современные методы, основанные на глубинном обучении. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания, полученные в результате изучения дисциплины «Глубинное обучение».

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинной обработки естественного языка.

Планируемые результаты обучения

• Реализует основные алгоритмы NLP
• Извлекает именованные сущности и определять тональность текста
• Применяет математический аппарат и алгоритмы морфологического анализа и машинного перевода
• Объясняет понятия: лемматизация, грамматические характеристики (POS-tagging), генерация. Отличает: модели на основе n-грамм. Владеет понятиями: оценка вероятностей; перплексия; откат и интерполяция. Реализует: лексические цепочки; скрытые марковские модели; веб-сниппеты.
• Отличает: формализмы; контекстно-свободная грамматика; лексикализация. Работает с классификацией; словарями. Применяет: нейронные сети для анализа тональности. Владеет понятиями: WordNet; семантическая близость на основе тезауруса; векторное представление на основе нейронных сетей.
• Реализует работы с поиском сущностей; базой знаний; именованными сущностями; извлечением отношений.
• Работает с поиском в текстовых коллекциях
• Использует подход на основе баз знаний. Реализует взвешивание ответов; вопросно-ответные сервисы. Работает с диалоговыми системами.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Морфологический анализ
• Раздел 2. Синтаксический анализ
• Раздел 3. Извлечение информации

Элементы контроля

• Домашнее задание №1
• Домашнее задание №2
• Домашнее задание №3
• Домашнее задание №4
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.2 * Экзамен + 0.2 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Домашнее задание №4 + 0.2 * Домашнее задание №2 + 0.2 * Домашнее задание №1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Mariani, J. (2009). Language and Speech Processing. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=310778

Рекомендуемая дополнительная литература

• Biemann, C. (2012). Structure Discovery in Natural Language. Berlin: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1299312

Авторы

• Москвин Денис Николаевич