Natural Language Processing

2026/2027

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Elective course

When:

3 year, 1, 2 module

Instructors

Малых Валентин Андреевич

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