Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 146.277
- Реакции
- 78.233
**Складчина: Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (Курс "Компьютерная лингвистика") [Архэ] [Александр Пиперски]**
**Компьютерная лингвистика** – одна из наиболее динамично развивающихся областей на стыке теории и практики. Ее достижениями мы пользуемся ежедневно: от машинного перевода до поиска в Интернете и голосовых помощников. Разработка таких продуктов – результат серьезного труда лингвистов и программистов. В рамках курса будут рассмотрены история и основные методы компьютерной лингвистики, а также их применение для решения разнообразных практических задач, таких как проверка орфографии и классификация новостей по темам.
**7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов**
Одной из ключевых задач компьютерной лингвистики является группировка схожих текстов. Это может быть как разделение на заранее заданные категории (например, "Спорт", "Политика"), так и выделение групп на основе степени сходства текстов между собой. Например, новостные агрегаторы сначала объединяют похожие тексты в один материал, а затем присваивают ему соответствующую категорию. На курсе будет рассмотрено, как оценивать расстояние между текстами, в чем разница между задачами классификации и кластеризации, а также как эти задачи решаются.
**Лектор:** Александр Чедович Пиперски, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
**Компьютерная лингвистика** – одна из наиболее динамично развивающихся областей на стыке теории и практики. Ее достижениями мы пользуемся ежедневно: от машинного перевода до поиска в Интернете и голосовых помощников. Разработка таких продуктов – результат серьезного труда лингвистов и программистов. В рамках курса будут рассмотрены история и основные методы компьютерной лингвистики, а также их применение для решения разнообразных практических задач, таких как проверка орфографии и классификация новостей по темам.
**7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов**
Одной из ключевых задач компьютерной лингвистики является группировка схожих текстов. Это может быть как разделение на заранее заданные категории (например, "Спорт", "Политика"), так и выделение групп на основе степени сходства текстов между собой. Например, новостные агрегаторы сначала объединяют похожие тексты в один материал, а затем присваивают ему соответствующую категорию. На курсе будет рассмотрено, как оценивать расстояние между текстами, в чем разница между задачами классификации и кластеризации, а также как эти задачи решаются.
**Лектор:** Александр Чедович Пиперски, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Делай-лагерь [Ксения Бацева]
- Здоровая осанка и крепкие стопы за 20 минут в день [Тариф С поддержкой] [Анна Семенюк]
- Архитектура воли [Виктор Маликов]
- Диктаторбытия в модификации Вне.Над.Сообщение подсознанию: Паутина Судьбы.Вероятностный Навигатор [Империя Технологий]
- Метафорические рассказы тёмного психолога [Dark Psychologist]
- Тёмная триада. Дневник нарцисса [Dark Psychologist]
- Жатва. Скрытая нейронаука управления. Том I [Вероника Крав]
- Практикум критического мышления [Николай Майстер]
- Отбор признаков с помощью генетического алгоритма (Jupyter-тетрадка) [Артем Груздев]
- Фрейд — "Психология масс и анализ Я" [EduNote] [Эрик Смаджа]