Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018

Материал из MachineLearning.

Версия от 12:56, 27 апреля 2018; Mapishev (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Содержание

1 Контакты
2 Программа курса
3 Лекции
4 Семинары
5 Задания
- 5.1 Результаты проверки
- 5.2 Оценка за курс
6 Литература
- 6.1 Питон и библиотеки
- 6.2 Инструменты для работы с текстами

Курс посвящен методам анализа текстов на основе статистики и машинного обучения.

Курс читается магистрам 1го года кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing) - широкая область на стыке лингвистики и компьютерных технологий. Сегодня здесь решается огромное число задач, например, классификация текстов, определение тональности, машинный перевод, распознавание речи, обработка запросов в поиске. В ходе курса слушатели познакомятся с основными методами и применят их на практике.

Контакты

Лекции и семинары проходят по пятницам 12-50 - 14-25, 14-35 - 16-10 в ауд.505.
Лектор: Виктор Китов
Семинарист: Мурат Апишев
Почта курса (семинары, задания): nlp.msu@gmail.com.
Здесь вы в любой момент можете оставить анонимный отзыв или предложение.

Программа курса

Токенизация, коллокации, регулярные выражения, языковые модели
Определение частей речи, скрытая марковская модель, модель максимальной энтропии, тэггер Брилла.
Классификация текстов, tf-idf, метод ближайших центроидов, модели Бернулли и мультиномиальная; регуляризация, отбор признаков; анализ тональности.
Тематические модели.
Нейросети (обратное распространение ошибки, функции активации, инициализация весов, оптимизация); векторные представления слов: word2vec (CBOW, skip-gram), glove.
Регулярные языки, transduser, типы грамматик, контекстно-свободные грамматики; синтаксические анализаторы; алгоритм Кока-Янгера-Касами, вероятностные грамматики, вероятностный алгоритм Кока-Янгера-Касами
Детали обучения нейросетей: дропаут, батч-нормализация, рекуррентные нейронные сети; задача NER.
RNN, LSTM, GRU; CNN
Вопросно-ответные системы, автоматическая суммаризация, PageRank
WordNet, проблема лексической неоднозначности, алгоритм Леска; проверка орфографии

Лекции

Токенизация, коллокации, регулярные выражения.

Языковые модели.

Скрытая марковская модель для дискретных признаков.

Разметка частей речи.

Скрытая марковская модель с дискретными выходами.

Классификация текстов.

Векторные представления слов.

Оценка тональности текстов.

Сверточные нейросети для анализа текстов.

Рекуррентные нейросети.

Применения рекуррентных нейросетей.

Семинары

	Дата	Тема	Материалы
Семинар 1	9.02.2018	Правила курса, получение данных, предобработка текста, извлечение коллокаций	Слайды
Семинар 2	17.02.2018	Языковые модели, статистический машинный перевод, задача выравнивания	Слайды
Семинар 3	12.03.2018	Классификация текстов, инструменты (Vowpal Wabbit, FastText), задача анализа тональности	Слайды
Семинар 4	23.03.2018	Тематическое моделирование	Слайды
Семинар 5	30.03.2018	Векторные представления слов + доклады	Слайды
Семинар 6	06.04.2018	Доклады
Семинар 7	20.04.2018	Информационный поиск	Слайды
Семинар 8	20.04.2018	Глубинное обучение в обработке текстов	Слайды

Ссылка на слайды докладов

Задания

	Дедлайн	Баллы	Тема	Материалы
Лабораторная 1	21:00 8 марта 2018	10 баллов	Языковое моделирование и распознавание языка.	Ipython-ноутбук с заданием + данные.
Лабораторная 2	21:00 29 марта 2018	10 баллов	Определение частей речи и выделение именованных сущностей.	Ipython-ноутбук с заданием.
Лабораторная 3	21:00 15 апреля 2018	15 баллов	Задача выравнивания в машинном переводе.	Материалы задания.
Лабораторная 4	21:00 2 мая 2018	15 баллов	Векторные представления слов, тематические модели, анализ тональности.	Данные Формулировка задания.

Результаты проверки

Студенты	Лабораторная № 1	Лабораторная № 2	Доклад + выступление
Амир Мирас	8.5	8.3
Белобородов Дмитрий	9.5	10	5+5
Бобров Евгений	7	6.4	5+5
Бобров Роман	5	10.5
Гарипов Тимур	9	10.5
Драпак Степан	8.5	11
Каюмов Эмиль	9.3	9.2
Коваленко Павел	8	10.3
Лунин Дмитрий	8.4	8.8
Николаев Владимир	7.4	8.4	5+5
Пиджакова Анна	5.7	5.3
Полыковский Даниил	8.5	9.5	5+5
Попов Артём	9.5	12	5+5
Таскынов Ануар	5.5	10.9
Трубицын Юрий	3.5	1
Ходырева Виктория	9	5.3
Шолохова Татьяна	9	10.8

Результаты проверки

Оценка за курс

Оценка за курс определяется оценкой за экзамен (0,3,4 или 5) и результатами работы в семестре (от 0 до 60 баллов включительно). Оценивание производится по следующей схеме:

50+ баллов - автомат, при условии выполнения всех 4 лаб и написании реферата (выступление обязательным не является).
40-49 баллов - итоговая оценка равна оценке за экзамен плюс 1 балл
30-39 баллов - итоговая оценка равна оценке за экзамен
20-29 баллов - итоговая оценка равна оценке за экзамен минус 1 балл
19- баллов - недопуск к экзамену (в этом случае нужно будет дополнительно решать задания до получения суммарного числа баллов >=20)

На экзамене будут вопросы по теоретическому минимуму и по основному материалу. Незнание ответов на вопросы теоретического минимума приводит к пересдаче, количество баллов за семестровую работу при этом никак не учитывается. На самой пересдаче правила аналогичны основному экзамену.