EAS-028 Машинное обучение для анализа естественного языка (NLP)

Практический курс по обработке текстов методами машинного обучения. Участники узнают и разберутся с тем, для каких задач применяется машинное обучение, как правильно ставить задачи, собирать и готовить данные, как работать с признаками, как оценивать качество результата. В курсе рассмотрены различные методы предобработки текстов, векторные представления слов и их использование для классификации и других задач. Участники изучат методы разметки текстов, извлечения именованных сущностей и снижения размерности. Отдельное внимание будет уделено предобученным языковым моделям, таким как BERT и GPT, и их применению для работы с текстовыми данными.

• Задачи машинного обучения.
• Базовые библиотеки для машинного обучения:
  • Pandas.
  • Scikit-learn.
  • Matplotlib.
• Признаки и работа с ними.
• Валидация данных и оценка качества алгоритмов.
• Функции потерь, метрики качества.
• Разделение набора данных.
• Кросс-валидация.
• Практика: Предобработка и визуализация данных, классические модели ML. [Теория — 2 часа, практика + демо — 2 часа, д/з — 1,5 часа]

• Задачи обработки текстов.
• Методы предобработки и выделения признаков в анализе текстов.
• Предобработка текстов:
  • “Мешок слов”.
  • TF-IDF.
  • Регулярные выражения.
  • Сегментация.
  • Лемматизация.
  • Стоп-слова.
  • Части речи.
• Простые векторные представления слов:
  • One-hot векторы.
  • SVD.
  • Hashing Trick.
• Библиотеки:
  • NLTK.
  • gensim.
  • SpaCy.
  • Yargy.
• Практика: Предобработка текстов. [Теория — 1 час, практика + демо — 3 часа, д/з — 1 час]

• Обучаемые векторные представления слов:
  • word2vec (CBOW, SkipGram).
  • GloVe.
  • fastText.
• Методы обучения и донастройки неглубоких эмбеддингов.
• Использование неглубоких эмбеддингов для классификации.
• Практика: Использование word2vec и fastText. [Теория — 1 час, практика + демо — 3 часа]

• Архитектура и применение сверточных нейронных сетей для задач классификации.
• Разметка последовательностей:
  • Скрытые марковские модели.
  • Рекуррентные сети.
• Сети:
  • RNN.
  • LSTM.
  • GRU.
• Извлечение именованных сущностей.
• Практика: Использование CNN и LSTM. [Теория — 1 час, практика + демо — 3 часа, д/з — 3 часа]

• Извлечение ключевых слов.
• Суммаризация текстов.
• Тематическое моделирование:
  • PLSA.
  • LDA.
  • ARTM.
• Практика: Использование BigARTM. [Теория — 1 час, практика + демо — 3 часа, д/з — 2 часа]

• Архитектура трансформеров, механизмы внимания.
• Энкодерные архитектуры:
  • ELMo.
  • BERT.
  • RuBERT.
• Декодерные архитектуры:
  • GPT2.
  • GPT3.
  • RuGPT.
• XLNet.
• Мультиязычные модели.
• Практика: Использование BERT, RuGPT. [Теория — 1 час, демо — 3 часа, д/з — 1,5 часа]