Natural Language Processing and Conversational Design

2025/2026

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'

Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Elective course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructor

Соколов Евгений Геннадьевич

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Целью освоения дисциплины является ознакомление слушателей с методами обработки текста на естественном языке, а также методами обработки слабоструктурированных данных и извлечения информации. Предполагается знакомство с методами извлечения отношений, анализа тональности, аннотирования и кластеризации текстов, а также с существующими программными реализациями этих методов.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление слушателей с методами обработки текста на естественном языке, а также методами обработки слабоструктурированных данных и извлечения информации.

Планируемые результаты обучения

• Владеет понятием автоматического анализа тональности текстов и извлечение мнений из текстов: особенности и подходы к решению.
• Определяет тональность текстов при помощи автоматизированного инструментария
• Применяет векторные модели документов в анализе
• Применяет методы извлечения информации при проектировании чат-ботов
• Применяет методы классификации и кластеризации текстов на языке Python
• Формулирует задачу обработки текста в терминах как предметной области, так и области формальных объектов

Содержание учебной дисциплины

• Введение в обработку естественного языка
• Классификация и кластеризация текстов
• Информационный поиск
• Введение в извлечение информации и информационный поиск
• Извлечение мнений

Элементы контроля

• Домашнее задание 2
  Предобработка данных для обучения языковой модели. Обучение модели на обработанных данных
• Итоговый проект
  Реализация своего чат бота, который запускается и работает в командной строке со одной из перечисленных фич
• Упражнения
  Для закрепления навыков по работе с инструментарием студентам предлагается выполнить упражнения на онлайн-ресурсам. Выбор источника упражнений определяется преподавателем
• Домашнее задание 1
  Задание направлено на применение методов парсинга данных и предварительной обработки текстов, используя библиотеки языка python

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.25 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Упражнения + 0.4 * Итоговый проект + 0.25 * Домашнее задание 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Гольдберг, Й. Нейросетевые методы в обработке естественного языка : руководство / Й. Гольдберг , перевод с английского А. А. Слинкина. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 282 с. — ISBN 978-5-97060-754-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131704 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Обработка естественного языка в действии - 978-5-4461-1371-2 - Лейн Хобсон, Хапке Ханнес, Ховард Коул - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/371695 - 371695 - iBOOKS

Рекомендуемая дополнительная литература

• Обработка естественного языка c использованием языка программирования Python : учебное пособие : в 2 частях / составитель А. Б. Мантусов. — Элиста : КГУ, 2022 — Часть 1 — 2022. — 56 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/360923 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Суворова Алёна Владимировна