Турдаков Д.Ю.
- М.: Институт системного программирования РАН; Факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, 2012. – 70 слайдов. 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:
Применение машинного перевода.
Сложности перевода.
Типология.
Различия языков.
Классический подход.
Статистический подход.
Модель зашумленного канала.
Выравнивание.
Тренировка моделей.
Декодирование.
Методы оценки.
- М.: Институт системного программирования РАН; Факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, 2012. – 70 слайдов. 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:
Применение машинного перевода.
Сложности перевода.
Типология.
Различия языков.
Классический подход.
Статистический подход.
Модель зашумленного канала.
Выравнивание.
Тренировка моделей.
Декодирование.
Методы оценки.