Просмотр кода страницы Natural Language Processing Blended 2019 module1

'''Преподаватель''' - [https://www.hse.ru/staff/ashestakoff Шестаков Андрей]<br />
'''Форма обратной связи''' [https://goo.gl/forms/xTfnM328m8ulT4FF2 здесь]<br />
'''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x1FI7FjvG57vfOJ8HN9kHusRP1FIRQL-ePBOy7iGMDY/edit?usp=sharing Оценки]''' <br />
'''[https://github.com/shestakoff/hse-nlp-poly Course repo]<br />
<br />

== Описание курса ==
Коллосальный рост доступной текстовой информации ускорил развитие научной области, известной как автоматическая обработка естественного языка (англ. Natural Language Processing). В рамках данного курса студенты ознакомятся к задачами, которые решает NLP как с помощью классических, так и с помощью нейросетевых методов. В частности будут разобраны задачи классификации текстов, выявления именованный сущностей, поиск дубликатов и генерация текстов. В качестве выпускного проекта студентам будет предложено разработать бота-ассистента для поиска по порталу StackOverflow.

Курс основан на онлайн курсе “Natural Language Processing” - https://www.coursera.org/learn/language-processing (платформа - Coursera, разработки – ВШЭ)

Предполагается, что слушатели прошли вводный курс по языку Python, имеют базовые знания по высшей математике (линейная алгебра, мат. анализ) и методам машинного обучения 

[https://www.hse.ru/data/2019/09/02/1491598217/program-2862557510-oGAj5KWq63.pdf Программа курса]

== Темы занятий ==

'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar1/seminar-week1.ipynb Week1. Intro and text classification]''' <br/>
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar2/seminar-week2.ipynb Week2. Language modeling and sequence tagging]''' <br/>
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar3/seminar-week3.ipynb Week3. Vector Space Models of Semantics]''' <br/>
'''[https://colab.research.google.com/github/shestakoff/hse-nlp-poly/blob/master/seminar4/nmt_with_attention_ru_eng.ipynb Week4. Sequence to sequence tasks] ''' <br/>
'''Week5. Dialog systems ''' <br/>