Zpracování přirozeného jazyka (CZ)

Popis kurzu

Kurz je zaměřen na analýzu a zpracování textů.

Předpokládá se znalost principů strojového učení, ale ty nejdůležitější koncepty budou stručně zopakovány. Specifikem zpracování textů je způsob předzpracování dat a jejich vektorizace. Tomu bude věnována první část. Vše bude prakticky vyzkoušeno na úloze, jejíž cílem je klasifikace textových dokumentů. Dále se účastníci dozvědí, co jsou to jazykové modely a jak je použít pro detekci jazyka dokumentu nebo generování textů.

Obsah kurzu

• Úvod do zpracování přirozeného jazyka
• Vybrané kapitoly z komputační ligvistiky (korpusy, tokenizace, morfologická, syntaktická a sémantická analýza, entropie, mutual information, perplexita)
• Vektorizace textových dokumentů (bag of words, one-hot encoding, TF-IDF)
• Word embedding (word2vec)
• Praktická úloha na klasifikaci textů
• Word embedding (vytvoření word2vec modelů a experimenty s vektorovými reprezentacemi slov)
• Úvod do jazykových modelů (n-gramové modely, vyhlazování, modely založené na neuronových sítích)
• Praktická úloha na jazykové modelování (implementace jazykových modelů a jejich využití pro detekci jazyka textu)
• Úprava algoritmu pro generování textů

Předpoklady

• Základní znalost programování v Pythonu
• Středoškolské znalosti lineární algebry, matematické analýzy a teorie pravděpodobnosti. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost náhodných jevů a znalost násobení matic a derivace funkcí.
• Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.

Návaznosti