Брат Тук
Брат Тук
Редактор
2 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 12.998
- Репутация
- 18.159
Автор: Архэ
Название: Компьютерная лингвистика. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (2024)
![[Архэ] Компьютерная лингвистика. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (2024)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='225' height='300' viewBox%3D'0 0 225 300'%2F%3E "[Архэ] Компьютерная лингвистика. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (2024)")
Описание
Компьютерная лингвистика — одна из наиболее динамично развивающихся областей на стыке теории и практики. С достижениями компьютерной лингвистики мы сталкиваемся каждый день: это и машинный перевод, и поиск в Интернете, и голосовые помощники, и многое другое. За каждым таким продуктом стоит серьёзная работа лингвистов и программистов. В ходе курса мы поговорим об истории компьютерной лингвистики и о наиболее популярных её методах, а также посмотрим, как они позволяют решать важные практические задачи: например, проверять орфографию или классифицировать по темам новости.
7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов
Одна из важных задач компьютерной лингвистики — объединение похожих текстов в группы. Это может быть как деление на заранее заданные классы («Спорт», «Политика» и т. п.), так и деление на основе сходства самих текстов. К примеру, новостные агрегаторы сперва объединяют похожие тексты в один сюжет, а затем относят его к определенному классу. На занятии мы поговорим о том, как можно оценивать расстояние между текстами, чем отличается задача классификации от задачи кластеризации и как такие задачи решаются.
Лектор: Пиперски Александр Чедович, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
Подробнее:
Скачать:
Название: Компьютерная лингвистика. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (2024)
Описание
Компьютерная лингвистика — одна из наиболее динамично развивающихся областей на стыке теории и практики. С достижениями компьютерной лингвистики мы сталкиваемся каждый день: это и машинный перевод, и поиск в Интернете, и голосовые помощники, и многое другое. За каждым таким продуктом стоит серьёзная работа лингвистов и программистов. В ходе курса мы поговорим об истории компьютерной лингвистики и о наиболее популярных её методах, а также посмотрим, как они позволяют решать важные практические задачи: например, проверять орфографию или классифицировать по темам новости.
7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов
Одна из важных задач компьютерной лингвистики — объединение похожих текстов в группы. Это может быть как деление на заранее заданные классы («Спорт», «Политика» и т. п.), так и деление на основе сходства самих текстов. К примеру, новостные агрегаторы сперва объединяют похожие тексты в один сюжет, а затем относят его к определенному классу. На занятии мы поговорим о том, как можно оценивать расстояние между текстами, чем отличается задача классификации от задачи кластеризации и как такие задачи решаются.
Лектор: Пиперски Александр Чедович, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
