Самые простые алгоритмы NLP. Лекция 1 по обработке естественного языка

Самые простые алгоритмы NLP. Лекция 1. Обработка естественного языка – крайне интересная область. В конце концов, именно через текст мы преимущественно взаимодействуем с другими, узнаем новое и представляем свои мысли. Может ли алгоритм извлекать полезную информацию из текста? Конечно) Этому и посвящен данный курс. На первой лекции мы разбираем самые базовые (и быстрые!) методы обработки естественного языка – Bag of Words и Fast Text. 00:00 Вступление 00:29 NLP: почему это интересно? 06:22 NLP: примеры задач 12:06 NLP: почему это сложно? 14:43 Понятие языковой модели 16:08 Применение машинного обучения в NLP 18:13 Модель Bag of Words 24:05 Bag of Words: пример 27:11 Модель Bag of Words: классификация текста 28:43 Модель Bag of Words: кластеризация 30:14 Модель Bag of Words: поиск похожего документа 31:34 Улучшение модели BoW: Term Frequency, TF 34:13 Улучшение модели BoW: Inverted Documents Frequency 36:58 Метод Fast Text 39:52 Fast Text: архитектура нейронной сети 48:04 Fast Text: ключевые идеи Евгений Разинков -- к.ф.-м.н., руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, преподаватель Казанского федерального университета, кофаундер и директор по науке компании Pr3vision Technologies, CEO парфюмерного AI-проекта http://scented.ai
Информация о лекциях: http://razinkov.ai
Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению: https://t.me/razinkov_ai