Слово за слово (проект) — различия между версиями
Строка 8: | Строка 8: | ||
|number_of_students=4 | |number_of_students=4 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
+ | |is_archived=yes | ||
}} | }} | ||
Текущая версия на 19:19, 18 октября 2017
Ментор | Рудаков Кирилл |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 4 | |
Внимание! Данный проект находится в архиве и реализован не будет. |
Что это за проект?
iOS/Android приложение или база данных, где английскому слову-слэнгу будет предлагать наиболее точное тождественное русское слово.
Чему вы научитесь?
В процессе обучения студент узнает основы обработки естественного языка, получит практический опыт создания мобильного приложения и рассмотрит его взаимодействие с различными интерфейсами программирования приложений.
Какие начальные требования?
Начальные знание Python(желательно умение работать с NumPy и Pandas) и Swift/Java, понимание концепции ООП.
Какие будут использоваться технологии?
Google App Engine, Twitter/VK API, Word2Vec.
Темы вводных занятий
Вводное занятие по NLP и концепции предстоящей работы.
Направления развития
Проект можно развивать, можно анализировать данные из полученной базы данных, а также реализовать проект под другие языки.
Критерии оценки
На 4-5 нужно получить базу данных часто используемых английский слэнговых слов, найти максимально близкую тождественную замену полученным словам и оформить их отдельную базу данных, создать мобильное приложение, используя API.
На 6-7 необходимо выполнить выше стоящий пункт, провести анализ социальных сетей, используя API, для подбора часто встречаемых слов – составить приоритетный список слов.
На 8-10 необходимо выполнить выше стоящие пункты, составить W2V модель, проанализировать и сравнить модель с полученной базой данных, сделать готовый продукт, который можно выпустить в одном из магазинов приложений.
Ориентировочное расписание занятий
ПН 18:00 - 21:00, ПТ 18:00 - 21:00, СБ 13:00-17:00