Программа дисциплины Компьютерная лингвистика для направления 010400. 68 «Прикладная математика и информатика» подготовки магистров



Скачать 159,37 Kb.
Дата08.12.2016
Размер159,37 Kb.
Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»
Факультет БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ

Отделение ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ



Программа дисциплины
Компьютерная лингвистика
для направления 010400.68 «Прикладная математика и информатика» подготовки магистров

Авторы: Большакова Е.И. (eibolshakova@hse.ru),

Лукашевич Н.В. (louk_nat@mail.ru)


Рекомендована секцией УМС

«Прикладная математика

и информатика»
Председатель

__________________ Кузнецов С.О.

«_____» __________________ 20___ г.


Одобрена на заседании кафедры

Анализа данных

и искусственного интеллекта
Зав. кафедрой

__________________ Кузнецов С.О.

«_____» __________________ 20___ г.


Утверждена УС факультета

бизнес-информатики


Ученый секретарь

__________________ Фомичев В.А.

« ____» ___________________20___ г.





Москва



  1. Пояснительная записка

Авторы программы


кандидат физико-математических наук, доцент Е.И. Большакова,

кандидат физико-математических наук Н.В. Лукашевич


Требования к студентам


Предполагаются базовые знания по дисциплинам «Дискретная математика», «Информатика и программирование», «Автоматическая обработка текстов».

Аннотация


Курс «Компьютерная лингвистика» продолжает изучение методов и средств автоматической обработки текстов на естественном языке. Задачей курса является рассмотрение методов компьютерной лингвистики, применяемых при обработке текстов в корпоративных или предметно-ориентированных информационных системах. Изучаются виды используемых лингвистических ресурсов и методы их разработки. Рассматриваются задачи автоматического аннотирования тестов, рубрикации и кластеризации текстов, машинного перевода, извлечения информации из текстов, анализа тональности текстов.

Учебные задачи курса


Основная задача курса – изучение основных принципов и методов автоматической обработки текстов на естественном языке (ЕЯ) в контексте корпоративных или предметно-ориентированных информационных систем. В результате изучения дисциплины студенты должны:

  • Знать основные приложения автоматической обработки текстов, используемые в современных корпоративных информационных системах,

  • Понимать возможности и ограничения существующих методов автоматической обработки текстов;

  • Знать основные принципы представления знаний о предметной области в виде рубрикаторов, тезаурусов, онтологий;

  • Уметь применять полученные знания для анализа и построения приложений в области корпоративных информационных систем.


  1. Тематический план курса
    «Компьютерная лингвистика»




Название темы

Всего часов по дисциплине

Аудиторные часы

Самосто-ятельная работа

Лекции

Сем. и практика занятия

1

Автоматическая обработка текстов в корпоративных информационных системах

16

6

2

8

2

Лингвистические ресурсы в корпоративных информационных системах

36

4

8

24

3

Рубрикация и кластеризация в информационных системах

24

4

4

16

4

Моделирование тематической структуры текстов документов

18

4

4

10

5

Автоматическое реферирование и аннотирование документов

12

2

2

8

6

Автоматизация построения лингвистических ресурсов

24

4

4

16

7

Машинный перевод текстов

24

4

4

16

8

Извлечение из текстов информации и анализ тональности текстов

8

2

2

4




Итого

162

30

30

102


  1. Источники информации

Базовый учебник – ридер «Компьютерная лингвистика», составленный по следующим источникам:


  1. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И. и др. – М.: МИЭМ, 2011.

  2. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: Системы, модели, ресурсы: Учебное пособие – М.: Академия, 2006.

  3. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

  4. Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.

  5. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

Дополнительная литература


  1. Васильев В. Г., Кривенко М. П. Методы автоматизированной обработки текстов. – М.: ИПИ РАН, 2008.

  2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Представление знаний в системах искусственного интеллекта – С.-Петербург: Питер пресс, 2000.

  3. Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. Изд-во ИНТУИТ, 2009.

  4. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов. – М., Логос, 2007.

  5. Кобозева И.М. Лингвистическая семантика. – М., 2009.

  6. Кронгауз М.А. Семантика. - М.: Издательский центр «Академия», 2005.

  7. Ландэ Д. В., Снарский А. А., Безсуднов И. В. Интернетика: Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы. — M.: Либроком (Editorial URSS), 2009.

  8. Методы обработки данных в корпоративных информационных системах: учеб. пособие / Э.С. Клышинский и др. – М.: МГУП, 2010.

  9. Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval, Adison Wesley, 1999.

  10. Jurafsky D., Martin J. An Introduction to Natural Language Processing, computational Linguistics and Speech Recognition.

  11. Manning, Ch. D., H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.
  1. Формы контроля и структура итоговой оценки


Курс «Компьютерная лингвистика» читается в 3 и 4 модуле.

Текущий контроль – контрольная работа (80 мин.) в третьем модуле,

домашнее задание в четвертом модуле.

Итоговый контроль – экзамен в конце четвертого модуля.

Результирующая оценка за текущий контроль рассчитывается следующим образом: Отекущий = 0,5·Ок/р + 0,5·Од/з

Самостоятельная работа студентов (решение домашних задач к семинарам и самостоятельные доклады) учитывается в рабочей ведомости и перед экзаменом вычисляется оценка Осам. работа по десятибальной системе.



Итоговая оценка по курсу выставляется по следующей формуле:

Оитоговая = 0,3 Оэкзамен + 0,4·Отекущий + 0,3·Осам. работа

где Оэкзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене.


Таблица соответствия оценок по десятибалльной и системе зачет/незачет


Оценка по 10-балльной шкале

Оценка по 5-балльной шкале

1

незачет

2

3

4

зачет

5

6

7

8

9

10


Таблица соответствия оценок по десятибалльной и пятибалльной системе


По десятибалльной шкале

По пятибалльной системе

1 – неудовлетворительно

2 – очень плохо

3 – плохо


неудовлетворительно – 2

4 – удовлетворительно

5 – весьма удовлетворительно



удовлетворительно – 3

6 – хорошо

7 – очень хорошо



хорошо – 4

8 – почти отлично

9 – отлично



10 – блестяще

отлично – 5


  1. Содержание курса
    «Компьютерная лингвистика»


Тема 1. Автоматическая обработка текстов в корпоративных информационных системах

    1. Задачи корпоративных информационных систем. Сбор, переработка и представление информации в корпоративных информационных системах. Задачи автоматической обработки текстов в корпоративных информационных системах.

    2. Модели поиска информации в корпоративных информационных системах. Отличия информационного поиска в сетях вида Интранет от поиска в сети Интернет.

Основная литература


  1. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И. и др. – М.: МИЭМ, 2011.

  2. Ландэ Д. В., Снарский А. А., Безсуднов И. В. Интернетика: Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы. — M.: Либроком (Editorial URSS), 2009.

  3. Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.

Дополнительная литература


  1. Методы обработки данных в корпоративных информационных системах: учеб. пособие / Э.С. Клышинский и др. – М.: МГУП, 2010.

  2. Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval, Adison Wesley, 1999.


Тема 2. Лингвистические ресурсы в корпоративных информационных системах

  1. Система понятий и терминов как основа описания предметной области. Синонимия и лексическая многозначность.

  2. Рубрикаторы и таксономии в корпоративных информационных системах: функции и принципы создания.

  3. Информационно-поисковые тезаурусы (ИПТ). Стандарты по разработке ИПТ. Онтологии в информационно-поисковых системах.

Основная литература


  1. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

  2. Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. Изд-во ИНТУИТ, 2009.

Дополнительная литература


  1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Представление знаний в системах искусственного интеллекта – С.-Петербург: Питер пресс, 2000.

  2. Кобозева И.М. Лингвистическая семантика. – М., 2009.

  3. Кронгауз М.А. Семантика. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. 

  4. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.


Тема 3. Рубрикация и кластеризация в информационных системах

  1. Основные методы автоматической рубрикации. Тестирование методов рубрикации. Особенности ручного рубрицирования текстов как основы для оценки качества автоматических методов

  2. Автоматическая кластеризация документов. Особенности кластеризации новостных сообщений.

Основная литература


  1. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И. и др. – М.: МИЭМ, 2011.

  2. Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.

  3. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

Дополнительная литература


  1. Васильев В. Г., Кривенко М. П. Методы автоматизированной обработки текстов. – М.: ИПИ РАН, 2008.


Тема 4. Моделирование тематической структуры текстов документов

  1. Тематическая структура текстов. Свойства связного текста: тематическая связность, риторическая связность, лексическая связность, референциальная связность.

  2. Моделирование свойств связного текста. Построение лексических цепочек, автоматическое разрешение референции, автоматическое выявление риторической структуры текста.

Основная литература


  1. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов. – М., Логос, 2007.

  2. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

Дополнительная литература


  1. Кронгауз М.А. Семантика. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. 

  2. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: Системы, модели, ресурсы: Учебное пособие – М.: Академия, 2006.

  3. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И. и др. – М.: МИЭМ, 2011.

Тема 5. Автоматическое реферирование и аннотирование документов

  1. Реферирование и аннотирование: общее и отличия. Типы аннотаций: индикативная аннотация, информативная аннотация, аннотация по запросу, аннотация многих документов

  2. Методы автоматического аннотирования. Оценка качества автоматического аннотирования

  3. Автоматическое индексирование документов, построение заголовков.

  4. Автоматическое составление аналитических отчетов, исторических справок

Основная литература


  1. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

  2. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

Дополнительная литература


  1. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: Системы, модели, ресурсы: Учебное пособие – М.: Академия, 2006.

  2. Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.

Тема 6. Автоматизация построения лингвистических ресурсов

  1. Методы извлечения устойчивых словосочетаний и терминов из текстов. Методы оценки качества извлечения. Извлечение терминов как многофакторный процесс.

  2. Методы выявления отношений между терминами из текстов. Извлечение синонимов, родовидовых отношений, построение таксономий.

Основная литература


  1. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. – М.: Изд-во Московского университета, 2011.

  2. Manning, Ch. D., H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.

  3. Jurafsky D., Martin J. An Introduction to Natural Language Processing, computational Linguistics and Speech Recognition

Дополнительная литература


  1. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

Тема 7. Машинный перевод текстов

      1. Лингвистические стратегии машинного перевода (МП) и поколения систем МП. Автоматический перевод, основанный на правилах. Интерлингва. Оценки качества машинного перевода.

      2. Параллельные и псевдопараллельные корпуса текстов. Статистический машинный перевод.

Основная литература


        1. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: Системы, модели, ресурсы: Учебное пособие – М.: Академия, 2006.

        2. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

Дополнительная литература

  1. Jurafsky D., Martin J. An Introduction to Natural Language Processing, computational Linguistics and Speech Recognition


  2. Manning, Ch. D., H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.



Тема 8. Извлечение из текстов информации и анализ тональности текстов

  1. Задача извлечения информации из текстов: извлечение объектов, связей, фактов. Извлечение мнений из текстов. Построение обзорного реферата по извлеченным мнениям.

  2. Автоматический анализ тональности текста. Автоматизированное построение базы знаний для систем анализа тональности.

Основная литература


  1. The Oxford Handbook on Computational Linguistics. R. Mitkov (Ed.). Oxford University Press, 2005.

Дополнительная литература


  1. Pang Bo, Lee L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. In: Foundations and Trends® in Information Retrieval. Now Publishers, 2008.



  1. Тематика заданий по формам текущего контроля

Примеры заданий на контрольной работе


  1. Охарактеризуйте основные модели информационного поиска.

  2. Объясните вычисление показателя idf .

  3. В чем заключается индексирование текстов?

  4. Для данного текста приведите примеры ключевых слов.

  5. Напишите формулу для вычисления показателя MI и поясните ее.

  6. Что такое индикативная аннотация?

  7. Перечислите и охарактеризуйте основные методы классификации текстов.

  8. Укажите достоинства и недостатки рубрикации на основе методов машинного обучения.

Примеры домашних заданий


    1. Подготовить доклад по современным работам автоматического извлечения фактов из текстов на естественном языке.

    2. Разработать программу автоматического индексирования текста (с использованием модуля морфологического анализа).

    3. Разработать программу автоматического реферирования текста (с использованием библиотеки автоматической обработки текстов на естественном языке).
  1. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины


Тема 1.

    1. Чем отличается информационный поиск в Интранет от поиска в Интернет?

    2. Какие виды автоматической обработки текстов имеются в современных корпоративных информационных системах?

    3. Что такое булевская модель информационного поиска?

    4. Что такое векторная модель информационного поиска?

    5. Поясните смысл показателей idf и tf.idf.

    6. Назовите методы расширения запросов пользователей при информационном поиске.

    7. Что означает термин relevance feedback?

    8. Что означает термин blind relevant feedback?

Тема 2.

  1. Что такое термин? Приведите примеры.

  2. Назовите основные свойства терминов.

  3. Что такое информационно-поисковый тезаурус?

  4. Что такое дескриптор тезауруса?

  5. Охарактеризуйте понятие онтологии.

  6. Назовите основные компоненты онтологии.

  7. Какие свойства родовидовых (таксономических отношений) вы знаете?

  8. Укажите принципы установления родовидовых (таксономических) отношений.

  9. Назовите свойства отношения часть-целое.

  10. Какие подвиды отношения часть-целое вы можете назвать?

Тема 3.

  1. Что такое рубрикация?

  2. Назовите примеры рубрикаторов.

  3. Укажите основные методы автоматической рубрикации текстов.

  4. Что такое инженерный метод рубрикации?

  5. Укажите плюсы и минусы ручного рубрицирования.

  6. Укажите плюсы и минусы инженерных методов рубрикации.

  7. Что такое Reuters-21578?

  8. Назовите методы тестирования автоматической рубрикации.

  9. Что такое кластеризация? В чем ее отличие от классификации?

  10. Перечислите и охарактеризуйте основные методы классификации и кластеризации.

  11. Укажите методы тестирования алгоритмов автоматической кластеризации.

  12. Каковы особенности кластеризации потока новостей?

Тема 4.

  1. Назовите отличительные характеристики связного текста.

  2. Что такое анафорическая ссылка? Приведите примеры.

  3. Что такое автоматическое разрешение референции?

  4. Объясните понятие лексической цепочки. Приведите примеры.

  5. Что такое тематическая структура текстов?

  6. Укажите принципы автоматического разрешения референции.

  7. Что такое риторическая структура текста?

Тема 5.

  1. Назовите известные вам виды аннотаций текстов.

  2. Что такое информативная аннотация?

  3. Что такое сниппет?

  4. В чем отличие аннотации от реферата?

  5. Что такое обзорный реферат?

  6. Объясните понятие ключевого слова.

  7. Охарактеризуйте метод MMR для автоматического аннотирования.

  8. Как машинное обучение используется для автоматического аннотирования?

  9. Как лексические цепочки используются для автоматического аннотирования?

  10. Каковы меры качества автоматически порождаемых аннотаций?

  11. Что такое ROUGE ?

Тема 6.

  1. Укажите основные свойства устойчивого словосочетания.

  2. Что такое мера взаимной информации MI?

  3. Что такое мера t-score?

  4. Объясните понятие синтаксического шаблона, применяемого для извлечения устойчивых словосочетаний.

  5. Назовите основные принципы и критерии извлечения терминов.

  6. Какие лингвистические шаблоны применяются для извлечения отношений?

  7. Как сходство контекстов используется для извлечения отношений?

Тема 7.

  1. Укажите основные стратегии машинного перевода.

  2. Что такое параллельный и псевдопараллельный корпус?

  3. Что такое интерлингва?

  4. Назовите известные системы машинного перевода.

  5. Как измеряется качество машинного перевода?

  6. Что такое мера BLEU?

Тема 8.

  1. В чем состоит задача извлечения мнений?

  2. В чем заключается задача анализа тональности?

  3. Приведите примеры оценочных слов и выражений.

  4. Поясните зависимость оценочных слов и выражений от предметной области.

  5. Назовите основные меры измерения качества классификации текстов по тональности.

Авторы программы: _____________________________/ Большакова Е.И. /



_____________________________/ Лукашевич Н.В. /



База данных защищена авторским правом ©stomatologo.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница