Natural Language Processing Blended 2019 module1 — различия между версиями
(Новая страница: «'''Преподаватель''' - [https://www.hse.ru/staff/ashestakoff Шестаков Андрей]<br /> '''Форма обратной связи''' [https:…») |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
'''Преподаватель''' - [https://www.hse.ru/staff/ashestakoff Шестаков Андрей]<br /> | '''Преподаватель''' - [https://www.hse.ru/staff/ashestakoff Шестаков Андрей]<br /> | ||
'''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br /> | '''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br /> | ||
| − | '''[Оценки | + | '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x1FI7FjvG57vfOJ8HN9kHusRP1FIRQL-ePBOy7iGMDY/edit?usp=sharing Оценки]''' <br /> |
'''[Course repo (comming soon)]<br /> | '''[Course repo (comming soon)]<br /> | ||
<br /> | <br /> | ||
Версия 11:38, 8 сентября 2019
Преподаватель - Шестаков Андрей
Форма обратной связи здесь
Оценки
[Course repo (comming soon)]
Описание курса
Коллосальный рост доступной текстовой информации ускорил развитие научной области, известной как автоматическая обработка естественного языка (англ. Natural Language Processing). В рамках данного курса студенты ознакомятся к задачами, которые решает NLP как с помощью классических, так и с помощью нейросетевых методов. В частности будут разобраны задачи классификации текстов, выявления именованный сущностей, поиск дубликатов и генерация текстов. В качестве выпускного проекта студентам будет предложено разработать бота-ассистента для поиска по порталу StackOverflow.
Курс основан на онлайн курсе “Natural Language Processing” - https://www.coursera.org/learn/language-processing (платформа - Coursera, разработки – ВШЭ)
Предполагается, что слушатели прошли вводный курс по языку Python, имеют базовые знания по высшей математике (линейная алгебра, мат. анализ) и методам машинного обучения
[Программа курса (comming soon)]
Материалы лекций
Week1. Intro and text classification
Week2. Language modeling and sequence tagging
Week3. Vector Space Models of Semantics
Week4. Sequence to sequence tasks
Week5. Dialog systems
