Анализ неструктурированных данных — различия между версиями

Версия 11:34, 26 сентября 2017

О курсе

Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.

Лекторы: Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк

Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.

Полезные ссылки

Карточка курса

Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP

Сдача домашних заданий по электронной почте: amilinguaHW@gmail.com

telegram: https://t.me/nlp_hse

Семинары

Дата выдачи/сдачи проектных заданий

TBA

Как писать отчёт

1) Содержание отчёта. Вне зависимости от того, пишете ли вы отчёт в latex, или в jupyter notebook или ещё где-то, нормальный отчёт должен включать в себя:

— Краткую постановку задачи и формулировку задания

— Описание минимума необходимой теории и/или описание используемых инструментов

— Подробное пошаговый рассказ о проделанной работе

— Аккуратно оформленные результаты

— Внятные выводы

Все эти пункты долны быть чётко отмечены заголовками, если они слишком велики, то можно использовать подзаголовки. Словом, читатель не должен тратить время на навигацию.

2) Стилистика. Отчёт —- это несколько формальный текст. Он не пишется от первого лица. В нём не надо рассказывать про свою криворукость, про то, как красиво поют птички за окном и т.п. Не надо обращаться к читателю (особенно на "ты", среди вас уже есть такие "отличившиеся"), ни в тексте, ни в комментах к коду (если это ноутбук). Комментарии к коду, кстати, лучше писать на английском.

Текст не должен содержать миллиарда опечаток и должен удовлетворять хоть каким-то минимальным стилистическим требованиям. Русский язык богат синонимами, и этим нужно пользоваться. Вот такие вещи писать НЕ надо:

"Самое важное улучшение было в улучшении Prior Model (путь улучшения тоже взят из Word Alignment Models")."

Слова в предложениях должны быть согласованными.

3) Если в отчёте (презентации) фигурируют картинки из сети, они должны быть в тему. И к ним надо обязательно ставить маленькую подпись с указанием источника, или же прописать его явно в тексте.

Подсказка (просто на всякий случай): задание делается гораздо качественнее и аккуратнее, если его не откладывать на последний вечер;)

Система оценок

Результирующая оценка рассчитывается по формуле:

O_{итоговая} = 0.8 * O_накопл + 0.2 * О_экз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

O_накопл = 0.4 * O_{проект1} + 0.4 * O_{проект2} + 0.2 * (О_дз + О_сем) / 2

(ведомость)

Программа

Неделя 1 (4-10 сентября)

Лекция (Е. Черняк): Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. (слайды)

Семинар: Библиотека nltk (слайды и дз) (код с семинара)

Неделя 2 (11-17 сентября)

Лекция (П. Ромов): Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. (слайды)

Семинар: Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: (ссылка) (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). (слайды с семинара)

Неделя 3 (18-24 сентября)

Лекция (Е. Черняк): Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. (слайды)

Семинар: SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: (ссылка), слайды семинара 19.09 (ссылка). Задание для БПМИ142 МОП (ссылка). (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). (слайды с семинара вместе с заданием)

Неделя 4 (25 сентября – 1 октября)

Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров): Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google.

О лекторе: Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.

Рекомендуемые ресурсы

На английском

• Jurafsky & Martin (link)
• Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ (link)
• Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ (link)
• Курс в Оксфорде по DL для АОТ (link)

На русском (и про русский, в основном)

• НКРЯ (link)
• Открытый корпус (link)
• Дистрибутивные семантические модели для русского языка (link)
• Морфология (link)
• Синтаксис (link)
• Томита-парсер (link)
• Все на свете: (mathlingvo), (nlpub)

Ссылка на дополнительную литературу:

• [1] Books on natural language processing

Литература

1. Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.
2. Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.
3. Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.
4. Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.

Используемые библиотеки

1. NLTK (link)
2. pymorphy2 (link)
3. pymystem3 (link)
4. readability (link)