Natural Language Processing and Conversational Design

2026/2027

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Elective course

When:

2 year, 1, 2 module

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
• Использует методы генерации, дополненной поиском (retrieval-augmented generation, RAG)
• Умеет использовать локальные версии больших языковых моделей в средах Ollama, vLLM
• Умеет обеспечивать структурированный вывод (structured output) больших языковых моделей

Содержание учебной дисциплины

• Введение в обработку естественного языка
• Классификация и кластеризация текстов
• Диалоговые системы и большие языковые модели
• Введение в извлечение информации и информационный поиск
• Извлечение мнений

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
  Задание направлено на применение методов парсинга данных и предварительной обработки текстов, используя библиотеки языка python
• Домашнее задание 2
  Анализ данных с помощью различных инструментов обработки естественного языка
• 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 инструмен-тарием студентам предлагается выполнить упражнения. Студентам высылается файл .py с формулировкой заданий (в виде закомментированного текста). Студентам следует заполнить файл кодом, соответствующим формулировке поставленных задач.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.1 * Упражнения + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.4 * Итоговый проект + 0.25 * Домашнее задание 1

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

• 45318 - Осваиваем архитектуру Transformer. Разработка современных моделей с помощью передовых методов обработки естественного языка - М.Асгари-Ченаглу; С.Йылдырым - ДМК Пресс - 9785937001061 - 2022 - https://hse.alpinadigital.ru/document/45318 - Alpina
• 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