Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (Неделя 1 (18 января))
м (О курсе)
Строка 15: Строка 15:
 
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]
 
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]
  
Сдача домашних заданий в системе Unitask
+
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]
  
telegram: https://t.me/minor2018
+
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]
  
 
=== Семинары ===
 
=== Семинары ===

Версия 18:28, 17 января 2018

О курсе

Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

Курс состоит из двух частей.

Лекторы:

В 3 модуле: Екатерина Черняк

В 4 модуле: Дмитрий Игнатов

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

Карточка курса

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

Система оценок

Результирующая оценка рассчитывается по формуле:

Oитоговая = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

Oнакопл = 0.4 * Oпроект1 + 0.4 * Oпроект2 + 0.2 * Одз+cем

[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]


Программа

День первый (18 января)

Лекция (Е. Черняк):

Семинар: Regexp

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)