Zpracování přirozeného jazyka

• Základní znalost programování v Pythonu
• Středoškolské znalosti lineární algebry, matematické analýzy a teorie pravděpodobnosti. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost náhodných jevů a znalost násobení matic a derivace funkcí.
• Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.

Studijní materiál společnosti Machine Learning College.

• Úvod do zpracování přirozeného jazyka
• Vybrané kapitoly z komputační ligvistiky (korpusy, tokenizace, morfologická, syntaktická a sémantická analýza, entropie, mutual information, perplexita)
• Vektorizace textových dokumentů (bag of words, one-hot encoding, TF-IDF)
• Word embedding (word2vec)
• Praktická úloha na klasifikaci textů
• Word embedding (vytvoření word2vec modelů a experimenty s vektorovými reprezentacemi slov)
• Úvod do jazykových modelů (n-gramové modely, vyhlazování, modely založené na neuronových sítích)
• Praktická úloha na jazykové modelování (implementace jazykových modelů a jejich využití pro detekci jazyka textu)
• Úprava algoritmu pro generování textů

Předchozí kurzy

Python I - úvod do programování [PYTHON_INTRO]

Úvod do strojového učení [MLC_INTRO]