Vendetta
Администратор
- Регистрация
- 16 Сен 2015
- Сообщения
- 247.260
- Реакции
- 426.072
**Складчина: Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов (Курс "Компьютерная лингвистика") [Архэ] [Александр Пиперски]**
Компьютерная лингвистика – это сфера, постоянно развивающаяся на пересечении теории и практики. Этот направление оказывает влияние на нашу повседневную жизнь: от машинного перевода до поисковых систем в интернете, голосовых помощников и многого другого. За всем этим стоит серьезная работа лингвистов и программистов. В рамках курса мы рассмотрим историю компьютерной лингвистики, её основные методы и их применение в практике – от проверки орфографии до классификации новостей по темам.
**7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов**
Важной задачей компьютерной лингвистики является группировка похожих текстов. Это может быть как разделение на заранее заданные категории (например, "Спорт", "Политика"), так и группировка на основе сходства текстов между собой. Например, новостные агрегаторы сначала объединяют похожие статьи в один материал, а затем присваивают его определенной категории. На занятии будет обсуждаться, как оценивать расстояние между текстами, различие между задачами классификации и кластеризации, а также методы их решения.
**Лектор:** Александр Чедович Пиперски, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
Компьютерная лингвистика – это сфера, постоянно развивающаяся на пересечении теории и практики. Этот направление оказывает влияние на нашу повседневную жизнь: от машинного перевода до поисковых систем в интернете, голосовых помощников и многого другого. За всем этим стоит серьезная работа лингвистов и программистов. В рамках курса мы рассмотрим историю компьютерной лингвистики, её основные методы и их применение в практике – от проверки орфографии до классификации новостей по темам.
**7. Классификация, кластеризация и оценка сходства текстов**
Важной задачей компьютерной лингвистики является группировка похожих текстов. Это может быть как разделение на заранее заданные категории (например, "Спорт", "Политика"), так и группировка на основе сходства текстов между собой. Например, новостные агрегаторы сначала объединяют похожие статьи в один материал, а затем присваивают его определенной категории. На занятии будет обсуждаться, как оценивать расстояние между текстами, различие между задачами классификации и кластеризации, а также методы их решения.
**Лектор:** Александр Чедович Пиперски, кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики РГГУ, научный сотрудник Школы филологии НИУ ВШЭ.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: Lucid Dream Code [Империя технологий]
- Денежные Нейрошопсы [Тариф Самостоятельный] [Евгений Кузнецов]
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: INCEPTION: Radionic Program Hz — INCEPTION: Identity Code [Империя технологий]
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: INCEPTION: Personal Brand & Influence Code [Империя технологий]
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: Creator Code [Империя технологий]
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: Financial Code [Империя технологий]
- Как продавать съемки: искусство переговоров [Игорь Цаплин]
- Контент-Заводы Будущего [Тариф Максимум] [Академия Интернет-маркетинга] [Евгений Андрианов]