Автоматический анализ текстов-2021-2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(create draft of NLP-course spring21)
 
(add marks spreadsheet)
 
(не показано 6 промежуточных версии этого же участника)
Строка 3: Строка 3:
 
Курс проходит в смешанном формате: [https://openedu.ru/course/hse/TEXT/ Курс на OpenEdu] и 9 вебинаров
 
Курс проходит в смешанном формате: [https://openedu.ru/course/hse/TEXT/ Курс на OpenEdu] и 9 вебинаров
  
−
Ссылка на Zoom (по ... в 19:00): [[ Weekly Zoom Meeting Link]]
+
Ссылка на Zoom ('''по понедельникам в 19:00'''): [[https://us06web.zoom.us/j/82757622512?pwd=ZkZiSWc3bDVKczV4dmJhOUNWVFZCUT09 Weekly Zoom Meeting Link]]
  
 
==Контакты==
 
==Контакты==
−
Канал в TG:  
+
Канал в TG: [https://t.me/+0PmH5tBr4Fs4MWMy NLP channel link]
  
−
Чат курса в TG:
+
Чат курса в TG: [https://t.me/+Qj7_twSwwm9iOTY6 NLP chat link]
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
Строка 16: Строка 16:
 
| style="background:#eaecf0;" | Артёмова Екатерина ||[https://t.me/eartemova Telegram]
 
| style="background:#eaecf0;" | Артёмова Екатерина ||[https://t.me/eartemova Telegram]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Вероника ...  ||  [https://t.me/Combo_Breaker Telegram]
+
| style="background:#eaecf0;" | Вероника Саркисян ||  [https://t.me/Combo_Breaker Telegram]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Михаил ...  ||  [https://t.me/roflinski Telegram]
+
| style="background:#eaecf0;" | Михаил Флоринский ||  [https://t.me/roflinski Telegram]
 
|}
 
|}
  
 
==Материалы курса==
 
==Материалы курса==
−
Ссылка на плейлист курса на YouTube:https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzB0hk1DjnaF6YapLrNkDFN4
+
Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzB0hk1DjnaF6YapLrNkDFN4
  
−
Ссылка на github с материалами курса: [[GitHub]]
+
Ссылка на github с материалами курса: [[https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022 GitHub]]
 +
 
 +
Ссылка на курс на платформе OpenEdu: https://openedu.ru/course/hse/TEXT/?session=fall_2020
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
  ! Неделя !! Тема !! Дополнительные материалы  
+
  ! Неделя !! Тема !! Материалы для подготовки к семинару !! Дополнительные материалы  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || ||   
+
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/tree/main/1 Регулярки. Техники предобработки текстов. Простые векторные модели] || Блок "Введение в анализ текстов, базовые методы предобработки и выделения признаков" на OpenEdu ||   
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/2/2_embeddings.ipynb Векторные представления слов: берем предобученные // обучаем сами // дообучаем :)] || Блок "Неглубокие векторные представления слов" на OpenEdu, [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/2/2_embeddings.ipynb ноутбук "Векторные представления слов"] ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/3/3_classification.ipynb Классификация текста с использованием FastText и CNN. Аугментация текстовых данных: Under- and Oversampling] || Блок "Классификация текстов" с OpenEdu, [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/3/3_classification.ipynb Ноутбук про классификацию текстов], итоговый тест к блоку "Неглубокие векторные представления слов" с OpenEdu || Найти в корпусе lenta.ru все имена людей (''Подсказка: регулярки и морфологический парсинг'')
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' ||  ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/4/4_Language_models.ipynb Языковые модели и генерация текстов. Вероятностные модели и RNN-ки] ||  ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || ||   
+
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/blob/main/5/5_seq2seq.ipynb Seq2Seq-модели, механизм Attention] || [https://www.kaggle.com/competitions/toxic-comments-classification-apdl-2022/leaderboard Kaggle занятия] ||   
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || Бенчмарки. GLUE и обучение на его примерах || [https://drive.google.com/file/d/1CcnTdqgh-tPhJ7893vNKHm3lpYu78Iw8/view?usp=sharing Ноутбук] ||
 +
|-э
 +
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || [https://github.com/Combo-Breaker/nlp_course_2022/tree/main/7 Классификация текстов BERT'ом] || [https://courses.openedu.ru/courses/course-v1:hse+TEXT+fall_2020/courseware/a947c504d30949828ef013535d677634/ec4675e05d7c4f27970a333670c10784/1?activate_block_id=block-v1%3Ahse%2BTEXT%2Bfall_2020%2Btype%40vertical%2Bblock%4012e499e11c9e452ab97165655a49ee47 Домашнее задание на OpenEdu] '''или''' [https://www.kaggle.com/competitions/adr-twitter-classification/overview Соревнование на Kaggle про поиск упоминания побочек в твитах]||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || ||
+
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' || [https://www.youtube.com/watch?v=MF8S5iLv5CM Семинар "Как сравнивать модели?"] || ||  
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' ||  ||
+
−
|-
+
−
| style="background:#eaecf0;" | '''9''' || ||  
+
 
|}
 
|}
  
 +
==Оценки==
  
−
==Оценки==
+
O<sub>итог</sub> = 0.3 * О<sub>тесты</sub> + 0.7 * О<sub>дз</sub>
  
−
Предварительно: O<sub>итог</sub> = 0.3 * О<sub>тесты</sub> + 0.7 * О<sub>дз</sub>
+
[[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1HsnOGvWdisYb4MHoCPfKvdNIit2IohSrhOayFPP_Q00/edit#gid=1564928422 Ведомость]]

Текущая версия на 11:19, 3 августа 2022

О курсе

Курс проходит в смешанном формате: Курс на OpenEdu и 9 вебинаров

Ссылка на Zoom (по понедельникам в 19:00): [Weekly Zoom Meeting Link]

Контакты

Канал в TG: NLP channel link

Чат курса в TG: NLP chat link

Преподаватель Контакты
Артёмова Екатерина Telegram
Вероника Саркисян Telegram
Михаил Флоринский Telegram

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzB0hk1DjnaF6YapLrNkDFN4

Ссылка на github с материалами курса: [GitHub]

Ссылка на курс на платформе OpenEdu: https://openedu.ru/course/hse/TEXT/?session=fall_2020

Неделя Тема Материалы для подготовки к семинару Дополнительные материалы
1 Регулярки. Техники предобработки текстов. Простые векторные модели Блок "Введение в анализ текстов, базовые методы предобработки и выделения признаков" на OpenEdu
2 Векторные представления слов: берем предобученные // обучаем сами // дообучаем :) Блок "Неглубокие векторные представления слов" на OpenEdu, ноутбук "Векторные представления слов"
3 Классификация текста с использованием FastText и CNN. Аугментация текстовых данных: Under- and Oversampling Блок "Классификация текстов" с OpenEdu, Ноутбук про классификацию текстов, итоговый тест к блоку "Неглубокие векторные представления слов" с OpenEdu Найти в корпусе lenta.ru все имена людей (Подсказка: регулярки и морфологический парсинг)
4 Языковые модели и генерация текстов. Вероятностные модели и RNN-ки
5 Seq2Seq-модели, механизм Attention Kaggle занятия
6 Бенчмарки. GLUE и обучение на его примерах Ноутбук
7 Классификация текстов BERT'ом Домашнее задание на OpenEdu или Соревнование на Kaggle про поиск упоминания побочек в твитах
8 Семинар "Как сравнивать модели?"

Оценки

Oитог = 0.3 * Отесты + 0.7 * Одз

[Ведомость]

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Автоматический_анализ_текстов-2021-2022&oldid=71024»