https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4Natural Language Processing Blended 2020 module4 - История изменений2026-06-06T12:12:44ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.45.3https://wikicshse.ru/index.php?title=Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4&diff=511&oldid=previmported>Ashestakoff: /* Темы занятий */2020-05-05T14:45:13Z<p><span class="autocomment">Темы занятий</span></p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>'''Преподаватель''' - [https://www.hse.ru/staff/ashestakoff Шестаков Андрей]<br /><br />
'''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br /><br />
'''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FidE8al_7tdQee4GGi-ZxLf24p0Rr4k6L98MRXnkgT4/edit?usp=sharing Оценки]''' <br /><br />
'''[https://github.com/shestakoff/hse-nlp-poly Course repo]<br /><br />
<br /><br />
<br />
== Описание курса ==<br />
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.<br />
<br />
Курс основан на онлайн курсе “Natural Language Processing” - https://www.coursera.org/learn/language-processing (платформа - Coursera, разработки – ВШЭ)<br />
<br />
Предполагается, что слушатели прошли вводный курс по языку Python, имеют базовые знания по высшей математике (линейная алгебра, мат. анализ) и методам машинного обучения <br />
<br />
[https://www.hse.ru/data/2019/09/02/1491598217/program-2862557510-oGAj5KWq63.pdf Программа курса]<br />
<br />
== Темы занятий ==<br />
<br />
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar1/seminar-week1.ipynb Week1. Intro and text classification]''' ([https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar1/seminar-week1-tf2.ipynb tf2 version] ), [https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar1/seminar-nlp-intro.ipynb little nlp introduction] <br/><br />
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar2/seminar-week2.ipynb Week2. LSTMs]''' <br/><br />
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar3/seminar-week3.ipynb Week3. Word Embeddings and Topic Modelling]''' <br/><br />
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar4/nmt_with_attention_ru_eng.ipynb Week4. Sequence to sequence tasks] ''', [https://github.com/huggingface/transformers transformers library] < <br/></div>imported>Ashestakoff