Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)

О курсе

Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).

Лекторы:

В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)

В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)

Сдача домашних заданий: в системе Anytask

Канал для оповещений в Telegram

Семинары

Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).

Группа	Преподаватель	Расписание	чат группы
ИАД1	Наталья Козловская	12:10 – 13:30, ауд. 3316
ИАД2	Иван Смуров	12:10 – 13:30, ауд. 4428
ИАД3	Александр Панов	09:00 – 10:20, ауд. 4435
ИАД4	Анна Шишкова	12:10 – 13:00, ауд. 4335	ссылка

Система оценок

Результирующая оценка рассчитывается по формуле:

O_{итоговая} = 0.6 * O_накопл + 0.4 * О_экз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

O_накопл = 0.7 * O_{дз (4 шт)} + 0.3 * O_{ср (2 шт)}

Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.

При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.

[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]

Программа

18.01.2018

Лекция (Е. Черняк): Введение в автоматическую обработку текстов (слайды)

Семинар: Regexp

25.01.2018

Лекция: Семинар: NLTK

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)
• Курс в Стенфорде по DL для AOT (link)
• Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) (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)
• Text Visualisation browser: (link)

Ссылка на дополнительную литературу:

• [1] Books on natural language processing
• [2] Text mining for central banks

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)