Computational Linguistics

2019/2020

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))

Course type:

Compulsory course

When:

4 year, 3 module

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на подготовку специалистов, способных проводить информационное моделирование предметной области и решать прикладные задачи обработки информации на высоком техническом уровне. Практические занятия служат для получения устойчивых навыков обработки естественного языка с использованием современных высокоуровневых языков программирования в качестве прикладного программиста. Для выполнения заданий используется скриптовый язык Python3, а также технологическая платформа Anaconda4. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • современные методы проектирования и реализации информационных систем; • основные алгоритмы и структуры данных для быстрого поиска информации; • программирование на языках С, C++

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

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

Содержание учебной дисциплины

• Основы обработки текстов
  Задачи компьютерной лингвистики. Предобработка текстов. Токинизация, разбиение на предложения, нормализация, стемминг, лемматизация. Поиск подстроки в строке. Дистанция редактирования, расстояние Левенштейна. Обратный индекс. Предобработка, регуляр-ные выражения. Вычисление дистанции редактирования. Лемматизация Pymorphy2. Применение обратного индекса для поиска в документах
• Представление текстов в векторном пространстве
  Модель мешка слов, частоты слов, стоп слова, TFIDF, тексты в векторном пространстве. Норма вектора и расстояние в метрическом пространстве. Косинусное расстояние. Разреженные матрицы. Вычисление TF и косинусных расстояний между векторами, сохранение в CSV. Лемматизация Mystem3. Парсинг XML структуры
• Вероятностная модель извлечения информации
  Вероятностная модель BIRM. Вычисление значений коэффициентов и визуализация функции распределения для релевантных и не релевантных документов коллекции. Анализ качества работы системы извлечения информации. Ошибки первого и второго рода, точность, полнота, F-мера, ROC, AUC. Марковский процесс и N-граммная языковая модель. Перплексия. Вычисление перплексии текста, используя частоты юниграмм. Скрытая марковская модель. OpenCorpora. Задача тегирования

Элементы контроля

• Домашнее задание №1
• Домашнее задание №2
• Домашнее задание №3
• Экзамен
  Итоговый контроль в 2019/2020 учебном году состоялся в 3 модуле

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (3 модуль)
  0.3 * Домашнее задание №1 + 0.2 * Домашнее задание №2 + 0.3 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Коэльо Л.П., Ричарт В. - Построение систем машинного обучения на языке Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 302с. - ISBN: 978-5-97060-330-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/82818

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