Natural Language Processing (автоматическая обработка естественного язык): определение автора текста. (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 40: Строка 40:
 
=== Критерии оценки ===
 
=== Критерии оценки ===
 
Во время разработки ментор будет периодически проводить review кода.<br/>
 
Во время разработки ментор будет периодически проводить review кода.<br/>
Обязательная часть:
+
Обязательная часть:<br/>
• Полное описание работы с программой через командную строку (2 балла),
+
• Полное описание работы с программой через командную строку (2 балла),<br/>
• Разработка алгоритма с качеством 75% (2 балла).
+
• Разработка алгоритма с качеством 75% (2 балла).<br/>
Дополнительная часть:
+
Дополнительная часть:<br/>
• Разработка алгоритма с качеством 80% (+ 1 балл),  
+
• Разработка алгоритма с качеством 80% (+ 1 балл),<br/>
• Разработка алгоритма с качеством 85% (+ 1 балл),
+
• Разработка алгоритма с качеством 85% (+ 1 балл),<br/>
• Разработка алгоритма с качеством 90% (+ 1 балл),
+
• Разработка алгоритма с качеством 90% (+ 1 балл),<br/>
• Отчёт, описывающий алгоритм с обоснованием, работу с приложением (+ 2 балла),
+
• Отчёт, описывающий алгоритм с обоснованием, работу с приложением (+ 2 балла),<br/>
 
• Графический интерфейс (+ 2 балла).
 
• Графический интерфейс (+ 2 балла).
  
 
=== Ориентировочное расписание занятий ===
 
=== Ориентировочное расписание занятий ===
 
Уточняется.
 
Уточняется.

Версия 13:09, 12 января 2016

Ментор Кирилл Малахов
Учебный семестр Весна 2016
Учебный курс 1-й курс



Что это за проект?

Одна из современных задач машинного обучения является обработка неструктурированных текстов на естественных языках. Студенту предлагается реализовать приложение, которое после обучения на некоторой тренировочной выборке, с высокой долей вероятности определяет автора предложенного текста. Данная тема очень актуальна в сегодняшние дни, так как используется повсеместно: машинный перевод, информационный поиск, реферирование и аннотация текстов, искусственный интеллект, извлечение информации и т.д.

Чему вы научитесь?

Студент получит навыки промышленного программирования, а также базовые знания в области обработки тестовой информации на естественных языках, понимание проблем и современные методы и подходы их решения.

Какие начальные требования?

Помимо желания научиться чему-либо новому, целеустремленности и нацеленности на результат, необходимо уметь программировать на каком-либо современном объектно-ориентированном языке, используя графические библиотеки для интерфейса (последнему при желании можно обучиться). Возможные языки: C++, Qt C#, WPF Java, Swing Python, Tkinter

Какие будут использоваться технологии?

GIT, Task-tracking, Стандартные библиотеки, среды разработки, соответствующими выбранному языку.

Темы вводных занятий

Планирование разработки, введение в GIT и task-tracking, Командная разработки и review code, основы качественного написание кода. Постановка задачи, задачи обработки текстов, конечные автоматы и регулярные выражения, N-граммы и алгоритмы, связанные с ними. Методы классификации и кластеризации. Контекстно-свободные грамматики. Синтаксический и лексический анализ.

Направления развития

Так как данная область достаточно новая, то и нерешенных задач много. Можно попробовать разработать новые алгоритмы или совершенствовать существующие. Полученные знания можно использовать для применения в новых областях.

Критерии оценки

Во время разработки ментор будет периодически проводить review кода.
Обязательная часть:
• Полное описание работы с программой через командную строку (2 балла),
• Разработка алгоритма с качеством 75% (2 балла).
Дополнительная часть:
• Разработка алгоритма с качеством 80% (+ 1 балл),
• Разработка алгоритма с качеством 85% (+ 1 балл),
• Разработка алгоритма с качеством 90% (+ 1 балл),
• Отчёт, описывающий алгоритм с обоснованием, работу с приложением (+ 2 балла),
• Графический интерфейс (+ 2 балла).

Ориентировочное расписание занятий

Уточняется.