Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Обробка природних мо ...
Пошук курсів
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра комп'ютерних наук
Обробка природних мов
Завдання до практичних занять
004 - здача робіт - Виявлення сутностей
004 - здача робіт - Виявлення сутностей
Попередня секція
004 - завдання - Виявлення сутностей
Наступна секція
005 - завдання - Модель кодування-декодування
Перейти до...
Перейти до...
Оцінювання
Оголошення
Силабус - Обробка природних мов
001-Предмет, типові задачі та методи обробки природних мов
001.1 Токенізація
001.2 Part-of-speech tagging
001.3 Named Entity Recognition (NER) - review
001.4 Stemming and Lemmatization
001.5 Stop words removal
001.6 Sentiment Analysis
001.7 Dependency parsing
001.8 Text classification
001.9 Machine Translation
001.10 Speech recognition
001.11 Text Generation
001.12 Summarization
001.13 Coreference resolution
001.14. Word Sense Disambiguation
001.15 Question Answering
002.1 Створення словника
002.2 Bекторна модель документа
003 - Тематичне моделювання. Латентний семантичний аналіз.
004.1 - Тематичне моделювання. Приховане розміщення Діріхле.
004.2 - Тематичне моделювання. Сучасні методи
004.3 - GloVe.
004.4 Якість тематичної моделі
005 - Огляд архітектур нейронних мереж для NLP
005.1. Feedforward Neural Networks (FNNs)
005.2. Recurrent Neural Networks (RNNs)
005.3 LSTM
005.4 GRU
005.5 CNN
005.6 Transformers
005.7. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
005.8. Generative Pre-trained Transformers (GPT)
005.9. Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
005.10. Attention Mechanisms
005.11. ELECTRA
005.12. XLNett
006 - Представлення слів у Rn. Word2Vec. FastText. Оперування представленнями
007 - Згорточні нейронні мережі для обробки текстів
008 - Моделювання тексту за допомогою рекурентних нейронних мереж. RNN
009 - Моделювання тексту за допомогою нейронної мережі з довгою короткочасною пам'яттю. LSTM
010 - Перетворення послідовності в послідовність
011 - Модель трансформерів
012 - Механізм уваги
013.1 - Виявлення сутностей у тексті
013.2 Виявлення зв'язків між сутностями
014 - Діалогові системи
001 - завдання - Наївна байєсівська класифікація новин
001 - здача робіт - Наївна байєсівська класифікація новин
002 - завдання - Тематичне моделювання
002 - здача робіт - Тематичне моделювання
003 - завдання - Аналіз настроїв у відгуках
003 - здача робіт - Аналіз настроїв у відгуках
004 - завдання - Виявлення сутностей
005 - завдання - Модель кодування-декодування
005 - здача робіт - Модель кодування-декодування
006 - завдання - Генерація тексту
006 - здача робіт - Генерація тексту
Поточний контроль 1
Поточний контроль 2
Підсумковий контроль