Skip to content

Latest commit

 

History

594 Commits

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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. Векторные представления слов (Word embeddings) (word2vec, fastext)
    cbow, skip-gram, negative sampling
  6. Сверточные нейронные сети (CNN)
    CNN.
  7. RNN и извлечение именованных сущностей (Named Entity Recognition)
    LSTM, GRU, Bidirectional RNN, IOB кодировка, sequence labelling.
  8. BERT
    masked language modelling, positional encoding
  9. GPT
    autoregressive language modelling, self-attention
  10. Машинный перевод (Machine Translation)
    cross attention, encoder-decoder model, bleu score
  11. Instruct fine-tuning. Quantization, PEFT
  12. Reinforcement learning
  13. Multimodality (vision) (CLIP SigLIP, VQGAN)
  14. Multimodality (vision) (nanovlm, vqgan + LLM)
  15. Multimodality (audio)

About

Материалы курса по компьютерной лингвистике Школы Лингвистики НИУ ВШЭ

Topics

Resources

Stars

190 stars

Watchers

7 watching

Forks

Releases

Packages

Used by

Contributors

Languages