Sekcja ogólna
Дисципліна
В межах дисципліни «Обробка природних мов» вивчаються методи дослідження, попередньої обробки та перетворення текстових даних.
Метою вивчення дисципліни «Обробка природних мов» є оволодіння знаннями про основні методи комп’ютерного моделювання природних мов та застосування моделей до вирішення практичних задач.
Основними завданнями вивчення дисципліни «Обробка природних мов» є:
• оволодіння базовими знаннями щодо особливостей обробки природних мов;
• набуття вмінь та навичок створення числових представлень елементів природної мови — слів, словосполучень, речень, довгих текстів;
• ознайомлення з принципами застосування нейронних мереж до обробки текстів;
• набуття вмінь та навичок класифікації, кластеризації, перетворення текстів.
Викладач
Добровольський Геннадій Анатолійович, кандидат технічних наук, старший викладач кафедри комп'ютерних наук, І корпус, ауд.39
Telegram: https://t.me/gen_dobr
CV: https://docs.google.com/document/d/1d7ptNpOYMEwrzfNrO1Zdp64SqCLx0msqUQya1W0vQT0/edit?usp=sharingОсновні джерела
- Daniel Jurafsky, James H. Martin Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Third Edition. — Stanford University and University of Colorado at Boulder. 2023. 636 p. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book_jan72023.pdf
Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke. Natural Language Processing in Action. Understanding, analyzing, and generating text with Python. — Manning. 2019. 545 p.
Delip Rao and Brian McMahan. Natural Language Processing with PyTorch. Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning. — O’Reilly. 2019. 210 p.
Додаткові джерела
- “10 Standard Datasets for Practicing Applied Machine Learning” https://machinelearningmastery.com/standard-machine-learning-datasets/ Last Updated on October 20, 2021.
- Daniel Jurafsky, James H. Martin Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Third Edition. — Stanford University and University of Colorado at Boulder. 2023. 636 p. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book_jan72023.pdf