Обработка естественного языка

Подробное описание курса

Курс "Обработка естественного языка" предназначен для студентов, желающих освоить современные методы работы с текстовыми данными. В эпоху больших языковых моделей понимание принципов NLP становится критически важным для многих приложений AI.

Программа курса

Модуль 1: Введение в NLP

История развития NLP, основные задачи и вызовы, обзор современных подходов и применений.

Модуль 2: Предобработка текста

Токенизация, удаление стоп-слов, стемминг и лемматизация, нормализация текста, работа с различными языками.

Модуль 3: Представление текста

Bag-of-words, TF-IDF, n-граммы, ограничения традиционных подходов.

Модуль 4: Word Embeddings

Word2Vec (Skip-gram, CBOW), GloVe, FastText, свойства эмбеддингов, визуализация векторных представлений.

Модуль 5: Рекуррентные сети для NLP

RNN для обработки последовательностей, LSTM и GRU в NLP задачах, двунаправленные RNN.

Модуль 6: Механизм внимания

Принципы работы механизма внимания, self-attention, multi-head attention.

Модуль 7: Архитектура Transformer

Устройство Transformer, позиционное кодирование, encoder-decoder архитектура.

Модуль 8: Предобученные модели

BERT и его вариации, GPT модели, fine-tuning для конкретных задач, transfer learning в NLP.

Модуль 9: Классификация текста

Анализ тональности, категоризация документов, детекция спама.

Модуль 10: Named Entity Recognition

Распознавание именованных сущностей, методы NER, применение в информационной экстракции.

Модуль 11: Question Answering

Системы ответов на вопросы, extractive и abstractive QA, применение трансформеров.

Модуль 12: Генерация текста

Языковые модели, генерация текста с помощью RNN и трансформеров, машинный перевод, summarization.

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса необходимо:

• Знание Python на среднем уровне
• Понимание основ машинного обучения
• Базовые знания нейронных сетей
• Желательно прохождение курса "Глубокое обучение и нейронные сети"

Чему вы научитесь

• Применять различные методы предобработки текста
• Работать с word embeddings и контекстными представлениями
• Использовать архитектуру Transformer для NLP задач
• Fine-tuning предобученных моделей (BERT, GPT)
• Решать практические задачи NLP: классификацию, NER, QA
• Создавать системы генерации и перевода текста

Практическое применение

Знания, полученные в этом курсе, применимы в следующих областях:

• Разработка чат-ботов и виртуальных ассистентов
• Системы автоматического перевода
• Анализ тональности и мнений
• Информационная экстракция
• Системы рекомендаций контента
• Автоматическое резюмирование текстов