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
Знает основные алгоритмы NLP
Умеет извлекать именованные сущности и определять тональность текста
Имеет навыки применения математического аппарата и алгоритмов
морфологического анализа и машинного перевода
Содержание учебной дисциплины
Раздел 1. Морфологический анализ
Раздел 2. Синтаксический анализ
Раздел 3. Извлечение информации
Элементы контроля
Экзамен
Домашняя работа
Промежуточная аттестация
2026/2027 4th module
0.2 * Домашняя работа + 0.6 * Экзамен
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
Преподаватель
Кольцов Сергей Николаевич
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы