Турдаков Д.Ю.
- М.: Институт системного программирования РАН; Факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, 2012. – 24 слайда. Математический спецкурс для 3-5 курсов.
Спецкурс предназначен для студентов 3-5 курсов, желающих получить знания и практические навыки в области обработки текстовой информации. Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты.
Актуальность обработки текстовой информации на естественном языке связана с ростом количества документов, доступных для автоматической обработки, потребностью в их анализе и наличием вычислительных ресурсов. Слушатели получат базовые знания в области обработки текстов на естественном языке, понимание проблем, возникающих при разработке систем текстового анализа, и подходов к их решению. Содержание:
Python и обработка текстов.
Классические задачи обработки текстов.
Приложения обработки текстов.
Уровни обработки текстов.
Проблемы перевода.
Многозначность.
Сложность языка.
Подходы к машинному переводу.
История машинного перевода.
Новые взгляд на старые проблемы.
- М.: Институт системного программирования РАН; Факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, 2012. – 24 слайда. Математический спецкурс для 3-5 курсов.
Спецкурс предназначен для студентов 3-5 курсов, желающих получить знания и практические навыки в области обработки текстовой информации. Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты.
Актуальность обработки текстовой информации на естественном языке связана с ростом количества документов, доступных для автоматической обработки, потребностью в их анализе и наличием вычислительных ресурсов. Слушатели получат базовые знания в области обработки текстов на естественном языке, понимание проблем, возникающих при разработке систем текстового анализа, и подходов к их решению. Содержание:
Python и обработка текстов.
Классические задачи обработки текстов.
Приложения обработки текстов.
Уровни обработки текстов.
Проблемы перевода.
Многозначность.
Сложность языка.
Подходы к машинному переводу.
История машинного перевода.
Новые взгляд на старые проблемы.