• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

In bk.: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. Vol. 392. IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980-3986.

Препринт
The Gamma-Theta Conjecture holds for planar graphs

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2024

Компьютерная лингвистика

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты

Преподаватель

Досов Санжар Музаффарович

Досов Санжар Музаффарович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направления на подготовку специалистов, способных проводить информационное моделирование предметной области и решать прикладные задачи обработки информации на высоком техническом уровне. Практическое занятие служба для получения устойчивых инструментов обработки естественного языка с использованием современных высокоуровневых языков программирования в качестве прикладного программиста для выполнения задач используется скриптовый язык Python3, также технологическая платформа Anaconda4. Для освоения учебной дисциплины студент должен владеть следующими знаниями и компетенциями: • современные методы проектирования и реализации информационных систем; • основные алгоритмы и структуры данных для быстрого поиска информации; • программирование на языках S, C++
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины "Компьютерная лингвистика" являются формирование у студентов четкого представления места и роли современных систем извлечения данных, освоение теоретических основ моделирования и обработки информации на естественном языке, понимание тенденций развития отрасли и направления перспективных исследований, изучение студентами принципов построения современных информационно-поисковых систем
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Уметь использовать векторные представления текстов для ответа на запросы
  • Уметь использовать вероятностную модель для поиска информации в тексте
  • Уметь обрабатывать тексты с помощью основных алгоритмов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы обработки текстов
  • Представление текстов в векторном пространстве
  • Вероятностная модель извлечения информации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.3 * Лабораторная работа + 0.3 * Лабораторная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Коэльо, Л. П. Построение систем машинного обучения на языке Python / Л. П. Коэльо, В. Ричарт , перевод с английского А. А. Слинкин. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 302 с. — ISBN 978-5-97060-330-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/82818 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Lappin, S., Fox, C., & Clark, A. (2010). The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=330500
  • Интеллектуальный анализ данных и систем управления бизнес-правилами в телекоммуникациях: Монография / Р.Р. Вейнберг. - Москва : НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 173 с.: 60x90 1/16. - (Научная мысль) (Обложка) ISBN 978-5-16-011350-0 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/520998
  • Информационные системы : учебное пособие / О. Л. Голицына, Н. В. Максимов, И. И. Попов. — 2-е изд. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 448 с. : ил. — (Высшее образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/953245
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 343 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/924699
  • Цифровые методы обработки информации/БорисоваИ.В. - Новосиб.: НГТУ, 2014. - 139 с.: ISBN 978-5-7782-2448-3

Авторы

  • Досов Санжар Музаффарович
  • Трехлеб Ольга Юрьевна