School of Data Analysis and Artificial Intelligence

Regular version of the site

The School of Data Analysis and Artificial Intelligence was created in 2014 as part of the Department of Data Analysis and Artificial Intelligence. The school consists of world-renowned researchers who actively participate in international research projects.

Publications

Book

17th International Conference, SCSM 2025, Held as Part of the 27th HCI International Conference, HCII 2025, Gothenburg, Sweden, June 22–27, 2025, Proceedings, Part II. Social Computing and Social Media. LNCS, volume 15787

Fedyanin D.

Vol. 2. Switzerland: Springer, 2025.

Article

Relative Chaoticity of Natural Languages

Yerbolova A. S., Tomashchuk K., Kogan A. et al.

Complexity. 2026. Vol. 2026. No. 1.

Book chapter

Human-in-the-Loop Egyptology: A System for Ancient Egyptian Text Study

Humonen I., Golyadkin M., Rubanova V. et al.

In bk.: CHI EA '26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 1-5.

Working paper

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.

Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025

All publications

Delivered by:: School of Data Analysis and Artificial Intelligence

Type:: Compulsory course

When:: 4 year, 1, 2 module

Instructor

Ilvovsky, Dmitry

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс «Автоматическая обработка текстов» является вводным в проблематику компьютерной лингвистики и построения программных систем для обработки текстов на естественном языке. Изучаются основные методы автоматической обработки текста (АОТ), а также виды необходимых для этого лингвистических ресурсов. Обзорно рассматриваются современные приложения в области АОТ и принципы их построения. Лекции, включающие теоретический материал курса, дополняются практическими занятиями по изучению соответствующих интернет-ресурсов и прикладного программного обеспечения, а также домашними заданиями по их применению.

Цель освоения дисциплины

Освоение основ автоматической обработки текстов на естественном языке, включая базовые навыки работы с лингвистическими процессорами и ресурсами

Планируемые результаты обучения

Знать основные особенности неструктурированных текстов на ЕЯ и принципы их графематического, морфологического, синтаксического и статистического анализа
Знать типичные прикладные системы в области АОТ и их архитектурные особенности
Иметь представление о видах лингвистических ресурсов, используемых в различных системах обработки текстов
Понимать ограничения компьютерных моделей автоматической обработки текстов
Уметь применять готовые программные модули анализа текстов и открытые лингвистические ресурсы для решения частных задач АОТ

Содержание учебной дисциплины

Введение
Начальные этапы обработки текста
Статистические характеристики текстов и корпусная лингвистика
Подходы к автоматическому анализу синтаксиса и семантики текста
Лингвистические ресурсы
Прикладные задачи АОТ

Элементы контроля

Домашнее задание
Вопросы по итогам лекции
Ответы на один или несколько вопросов в конце лекции или семинара. На ответ дается 5-10 минут. Правильный ответ засчитывается студенту в качестве одного "условного" балла. Студент, набравший 6 и более баллов по итогам курса получает дополнительно 0.5 к своей итоговой оценке.
Проект
Проект, который выполняется группой студентов в течение учебного курса.
Экзамен
Устный экзамен в форме ответа на вопросы из билетов. Для подготовки к ответу студенту дается не более 5 минут.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.25 * Проект + 0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Вопросы по итогам лекции + 0.25 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Ильвовский Дмитрий Алексеевич
Антропова Лариса Ивановна
Большакова Елена Игоревна

Automatic Text Processing