Программирование (python) для лингвистов дз
Assignment 1.
1. Реализовать функцию fibonacci(n) вычисления n-ого числа Фибоначчи со сложностью не хуже O(n) по вренени
2. Реализуйте иерархию наследования с нетривиальной структурой (т.е. иерархия должна образовывать дерево / лес), не менее 6 классов. Например: группы языков, систематика животного мира и т.д. Продемонстрируйте на примере применение полиморфизма к решению какой то задачи. (Например, обслуживание зоопарка в случае животных). P.S. укажите в комментариях к коду (например, в реализации класса зоопарка), в каком месте вы применяете полиформизм
3. Реализуйте средствами ООП паттерн поведения Singleton: класс UniqObject реализует метод класса create_object, который возращает объект UniqObject. Объект UniqObject должен всегда существовать в единственном экземпляре.
Сделанная домашняя работа выкладывается в репозиторий в папку homework_1, решение каждого задания - в отдельный файл task_<номер задания>.py
Assignment 2.
Цель задания - научится самостоятельно ориентроваться в документации к библиотекам.
virtualbox image with preinstalled libraries user: hse, password: hsepass
Вам необходимо написать программу, которая парсит статьи википедии (language=en) и считает по ним некоторые статистики.
1. Реализовать класс WikiParser с конструктором без аргументов и методом get_articles, который принимает название исходной статьи start, обходит все статьи википедии, на которые она ссылается, и возвращает список содержимого статей (с выполнением парсинга).
- При парсинге каждой статьи для того, чтобы убрать html теги, используется функция pattern.web.plaintext.
- В результате парсинга между соседними словами должно быть 1 пробел.
- В результате парсинга весь текст переводится в lowercase, знаки пунктуации выкидываются
Интерфейс:
class WikiParser:
def __init__(self):
pass
def get_articles(self, start, depth, max_count):
return list_of_strings
2. Реализовать класс TextStatistics с конструктором, который принимает в качестве аргумента список содержимого статей:
- get_top_3grams - возвращает tuple, первым элемент которого - список 3-грамм в порядке убывания их частот, второй элемент - соотвественно список сколько раз встретилась каждая 3грамма. Подсчет идет по всему корпусу articles. При подсчете 3-грамм исключить из рассмотрения все числа и пунктуацию.
- get_top_words - возвращает tuple, первым элемент которого - список слов в порядке убывания их частот, второй элемент - соотвественно список сколько раз встретилась каждое слово. Подсчет идет по всему корпусу articles. При подсчете слов исключить из рассмотрения все числа, предлоги, артикли и пунктуацию.
Интерфейс:
class TextStatistics:
def __init___(self, articles):
pass
def get_top_3grams(self, n):
return (list_of_3grams_in_descending_order_by_freq, list_of_their_corresponding_freq)
def get_top_words(self, n):
return (list_of_words_in_descending_order_by_freq, list_of_their_corresponding_freq)
3. Реализовать класс Experiment с методом show_results, который используя WikiParser и TextStatistics:
- Выполняет парсинг статей википедии для "Natural language processing"
- По полученному корпусу текстов считает топ-20 3-грамм и топ-20 слов.
- По статье "Natural language processing" (только по ней) считает топ-5 3-грамм и топ-5 слов.
- Печатает результаты эксперимента в структурированной форме
4. В комментариях после класса Experiment привести результаты выполнения метода show_results.
5. Результатом выполнения задания является код указанных классов и корректные результаты эксперимента
Assignment 3.
Интерфейс
class WikiParser:
def __init__(self):
pass
def get_articles(self, start):
return list_of_strings
class TextStatistics:
def __init___(self, articles):
pass
def get_top_3grams(self, n, use_idf=False):
return (list_of_3grams_in_descending_order_by_freq, list_of_their_corresponding_freq)
def get_top_words(self, n, use_idf=False):
return (list_of_words_in_descending_order_by_freq, list_of_their_corresponding_freq)
Используя код из задания 2:
- Изменить логику работы WikiParser.get_articles - оставить знаки пунктуации, которые разделяют предложения.
- Изменить логику get_top_3grams - теперь под 3-граммами понимаются буквенные триграммы. Триграммы могут состоять из букв, цифр и не более 1 пробела подряд.
- Добавить в метод get_top_words параметр use_idf, при выставлении которого частоты умножаются на коэффициент IDF и соотвественно сортируются. IDF = log(<общее кол-во статей в корпусе> / <кол-во статей, в которых встретилось данное слово>)
- Добавить в метод get_top_3grams параметр use_idf, при выставлении которого частоты умножаются на коэффициент IDF и соотвественно сортируются. IDF = log (<общее кол-во предложений в корпусе> / <кол-во предложений, в которых встретилась данная триграмма>)
- написать unit тесты к классу TextStatistics, которые проверяют соблюдение описанных условий и корректность подсчета частот. Тесты должны покрывать граничные условия и разные варианты (в разумных пределах) аргументов, передаваемые в методы.
- выполнить эксперимент:
1 Выполнить парсинг статей википедии для "Natural language processing" 2 По полученному корпусу текстов посчитать топ-20 3-грамм и топ-20 слов с use_idf=True. 3 Печатает результаты эксперимента в структурированной форме 4 В комментариях после класса Experiment привести результаты выполнения метода show_results. 5 Результатом выполнения задания является код указанных классов в 1 файле *.py и корректные результаты эксперимента
!! обратите внимание, что вы кладете 3 дз в новый каталог homework_3, не внося изменения в каталог homework_2
!! обратите внимение, что теперь частоты - это действительные числа.
Assignment 4.
По материалам 4 семинара:
- Модифицировать алгоритм Рабина-Карпа, чтобы он выполнял поиск нескольких паттернов в строке одновременно.
- Дать асимптотическую верхнюю оценку сложности O() реализованного алгоритма в зависимости от параметров T (длина текста), P_1, P_2, ..., P_n (длины паттернов)
- Написать юнит тесты к разработанному алгоритму
- работу оформить в виде скрипта *.py
Интерфейс:
def search_rabin_multi(text, patterns):
"""
text - строка, в которой выполняется поиск
patterns = [pattern_1, pattern_2, ..., pattern_n] - массив паттернов, которые нужно найти в строке text
По аналогии с оригинальным алгоритмом, функция возвращает массив [indices_1, indices_2, ... indices_n]
При этом indices_i - массив индексов [pos_1, pos_2, ... pos_n], с которых начинаетй pattern_i в строке text.
Если pattern_i ни разу не встречается в строке text, ему соотвествует пустой массив, т.е. indices_i = []
"""
pass
Assignment 10.
По материалам 16 семинара провести исследование по тематическому моделированию и разработать рекомендательную систему.
- рекомендательная система обучается на корпусе текстов, в качестве корпуса текстов использовать 20 news groups из scikit-learn
- пользователь предъявляет образец текста (не обязательно из обучающего корпуса) и просит показать k похожих по тематике текстов
- в качестве моделей для тематического моделирования рассмотреть NMF, LSA, LDA
- в качестве метрик topic coherence рассмотреть TC-W2C, UCI, Umass для топ-20 слов-дескрипторов тем
- для каждой тематической модели определить оптимальное кол-во тем, а затем сравнить сами модели с помощью метрик topic coherence
- при выборе оптимального кол-ва тем постройте проверяйте дескрипторы тем
- таким образом, для каждой метрики вы получите свою оптимальную модель. Сравните дескрипторы тем у этих моделей, и выберите
- таким образом, вы получите тематическое представление для каждого документа. Выберите функцию расстояния между документами, посмотрите sklearn.metrics
- при поиске ближайших соседей используйте sklearn.neighbors
- работу оформить в виде ноутбука *.ipynb
- продемонстрируйте работу вашей рекомендательной системы на текстах из обучающего корпуса и текстах из bbc news за 2017 год
Интерфейс рекомендательной ситемы:
class NewsRecommender:
"""
обучить систему на корпусе текстов с помощью тематической модели и метрики, выбранных в результате исследования
"""
def train(self, texts):
pass
"""
выдать k самых пожих новостей для заданного заголовка по функции расстояния, выбранной в результате исследования
обратите внимание, что text_sample может содержать слова не из обучающего корпуса
"""
def recommend(self, text_sample, k):
return ["news_1", "news_2", ... , "news_k"]
