Программирование для лингвистов

2020/2021

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Автор программы

Сухов Павел Андреевич

Кто читает:

Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Тугарев Артем Михайлович

Программа дисциплины

Аннотация

Основная часть курса посвящена углубленному изучению программирования на языке Python, алгоритмов и регулярных выражений, практических лингвистических задач. В результате освоения дисциплины студент должен: • Знать встроенные структуры данных языка Python(списки, словари, множества, кортежи и др.); • Уметь составлять и реализовывать алгоритмы на языке питон; • Уметь применять полученные знания для решения практических задач • Иметь навыки работы со средами разработки для языка Python (PyCharm, ipython, ipython notebook, PyScripter, Spyder)

Цель освоения дисциплины

• Цель курса — научить студентов применять компьютерные технологии (в первую очередь, язык программирования Python) для решения возникающих на практике лингвистических задач (автоматическая обработка и анализ текстовых данных, поиск информации и др.)

Планируемые результаты обучения

• Уметь составлять алгоритмы и оценивать сложность алгоритма
• Знать принципы работы компиляторов и интепретаторов
• Уметь использовать базовые алгоритмы анализа текстов

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Введение в алгоритмы
  Понятие алгоритма. Формальное представление алгоритма. Машина Тьюринга. Оценка сложности алгоритма. Базовые алгоритмы
• Тема 2. Компиляторы, интерпретаторы
  Знакомство со средой разработки. Способы ввода-вывода. Арифметические выражения. Переменные. Операции с целым и вещественным числом. Условные переходы. Циклы. Цикл for. Цикл while. Строки. Файловый ввод-вывод. Списки. Встроенные контейнеры (туплы, множества,словари). Встроенные функции. Объявление функций. Рекурсивный вызов
• Тема 3. Алгоритмы анализа текста
  Базовые алгоритмы анализа текстов. Аннотация, Разметка, Корпус, Документ, Приложение. Annotation Diff. Метрики сравнения аннотаций. Recall, Precision. Error rate. F-Мера. Corpus Quality Assurance. Corpus Benchmark. Использование Java в правой части выражений JAPE. Разработка Java-приложения на основе технологии Gate Embedded. Разработка обрабатывающего ресурса CREOLE (a Collection of REusable Objects for Language Engi-neering)

Элементы контроля

• Аудиторная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.5 * Аудиторная работа + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Hetland, M. L. (2014). Python Algorithms : Mastering Basic Algorithms in the Python Language (Vol. Second edition). [New York, N.Y.]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1174465

Рекомендуемая дополнительная литература

• Kurdi, M. Z. (2017). Natural Language Processing and Computational Linguistics 2 : Semantics, Discourse and Applications. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1642577