Natural Language Processing Blended 2019 module1 — различия между версиями
| Строка 2: | Строка 2: | ||
'''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br /> | '''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br /> | ||
'''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x1FI7FjvG57vfOJ8HN9kHusRP1FIRQL-ePBOy7iGMDY/edit?usp=sharing Оценки]''' <br /> | '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x1FI7FjvG57vfOJ8HN9kHusRP1FIRQL-ePBOy7iGMDY/edit?usp=sharing Оценки]''' <br /> | ||
| − | '''[Course repo | + | '''[https://github.com/shestakoff/hse-nlp-poly Course repo]<br /> |
<br /> | <br /> | ||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
[Программа курса (comming soon)] | [Программа курса (comming soon)] | ||
| − | == | + | == Темы занятий == |
| − | '''Week1. Intro and text classification ''' <br/> | + | '''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar1/seminar-week1.ipynb Week1. Intro and text classification]''' <br/> |
'''Week2. Language modeling and sequence tagging ''' <br/> | '''Week2. Language modeling and sequence tagging ''' <br/> | ||
'''Week3. Vector Space Models of Semantics ''' <br/> | '''Week3. Vector Space Models of Semantics ''' <br/> | ||
'''Week4. Sequence to sequence tasks ''' <br/> | '''Week4. Sequence to sequence tasks ''' <br/> | ||
'''Week5. Dialog systems ''' <br/> | '''Week5. Dialog systems ''' <br/> | ||
Версия 10:06, 11 сентября 2019
Преподаватель - Шестаков Андрей
Форма обратной связи здесь
Оценки
Course repo
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)]
Темы занятий
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
