Skip to content

Материалы курса по компьютерной лингвистике Школы Лингвистики НИУ ВШЭ

Notifications You must be signed in to change notification settings

mannefedov/compling_nlp_hse_course

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Материалы курса по компьютерной лингвистике (Natural Language Processing course materials)

Jupyter-ноутбуки курса

Вводная часть (1 модуль)

Основная часть

  1. Предобработка текста (Text preprocessing)
    Токенизация, лемматизация, стемминг, pymorphy, mystem, regex, razdel, deduplication, lsh, minhash.
  2. Классификация текста (мешок слов) (Bag-of-words classification)
    TFIDF, CountVectorizer, LogReg, KNN, DecisionTrees, Naive Bayes, RandomForest, косинусная близость, тональность текста
  3. Поиск и исправление опечаток (Spellchecking)
    Алгоритм Норвига, расстояние Левенштейна, символьные нграммы, SymSpell.
  4. Базовое языковое моделирование (Basic Language Modelling)
    Вероятность слова, Ngram language model, перплексия, генерация текста, beam search.
  5. Тематическое моделирование (Topic modelling)
    Матричные разложения (SVD, NMF), LDA, перплексия, когерентность.
  6. Векторные представления слов (word2vec/fastext) (Word embeddings)
    cbow, skip-gram, negative sampling
  7. Convolutional Neural Networks for text classification
    CNN.
  8. RNN и извлечение именованных сущностей (Named Entity Recognition)
    LSTM, GRU, Bidirectional RNN, IOB кодировка, sequence labelling.
  9. Трансформеры. BERT и GPT (Transformers. BERT and GPT) (BERT, GPT)
    Transformer, BERT, HuggingFace, fine-tuning, text generation, sampling parameters (temperature, top_p, top_k)
  10. Трансформеры. Seq2Seq. Машинный перевод (Transformers. Seq2Seq. Machine Translation)
    multi-head attention, encoder-decoder model, bleu score
  11. Трансформеры. Дообучение на инструкциях (Transformers. Instruct fine-tuning)
    alpaca, dolly, flan-t5
  12. Трансформеры. PEFT
    quantization, LoRA, QLoRA
  13. Multimodality (text and images)
    CLIP, BLIP, Idefics, Stable diffusion
  14. Трансформеры. RLHF, DPO
    human feedback, DPO + QLoRA

Архивные jupyter-ноутбуки

Jupyter-notebooks in English

About

Материалы курса по компьютерной лингвистике Школы Лингвистики НИУ ВШЭ

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 3

  •  
  •  
  •