Помощь студентам в учебе и написании работ. Заказать дипломную, курсовую, работу. Никольский Помощь

Готовая практическая: обработка естественного языка

Серия практических заданий по NLP: обзор библиотек и истории методов, лемматизация и POS-разметка, автоматическое реферирование, тональность текста, NER и генерация юмористических заголовков.

Содержание

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 1- 6
по учебному курсу «Обработка естественного языка»

СОДЕРЖАНИЕ
1. Введение
2. Основные инструменты и приложения, используемые при обработке естественного языка
3. История развития методов обработки естественного языка
4. Заключение
5. Список используемой литературы

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 2
по учебному курсу «Обработка естественного языка»
СОДЕРЖАНИЕ
6. Алгоритм решения задачи.
7. Листинг программы.
8. Контрольный тест.
9. Выводы.

2. Алгоритм решения задачи
Цель практического задания – реализовать простейший модуль обработки русского текста, который выполняет:
1. разбор входного текста на токены (токенизацию);
2. лемматизацию токенов (приведение к словарной форме);
3. присвоение каждому токену частеречного тега из заданного набора;
4. формирование выходной последовательности в формате
токен{лемма=тег} без знаков препинания.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 3
по учебному курсу «Обработка естественного языка»

СОДЕРЖАНИЕ
1. Алгоритм решения задачи.
2. Листинг программы.
3. Контрольный тест.
4. Выводы.
2. Алгоритм решения задачи
Необходимо разработать программу, которая автоматически строит рефераты (краткие аннотации) текстовых документов.
Вход представляет собой JSON-массив строк - отдельных текстов.
Выход - JSON-массив рефератов того же размера.
Требование: каждый реферат ≤ 300 символов с пробелами.
Задача относится к области экстрактивного и абстрактивного суммирования текста. В рамках задания допускается использование упрощённого экстрактивного подхода, основанного на:
• векторах слов (word2vec),
• взвешивании предложений,
• определении их близости к смыслу документа.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 4
по учебному курсу «Обработка естественного языка»
СОДЕРЖАНИЕ
1. Алгоритм решения задачи.
2. Листинг программы.
3. Контрольный тест.
4. Выводы.
2. Алгоритм решения задачи
Постановка задачи
Цель работы – разработать программу, которая по входному тексту (отзыву или рецензии на русском языке) автоматически определяет его тональность и выдаёт целое число от 1 до 10, где:
• 1 – максимально негативная оценка,
• 10 – максимально позитивная оценка,
• промежуточные значения отражают степень положительности/отрицательности.
На вход программы подаётся набор текстов, разделённых переводом строки.
На выходе – для каждой строки одно целое число от 1 до 10, также через перевод строки.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 5
по учебному курсу «Обработка естественного языка»
СОДЕРЖАНИЕ
1. Алгоритм решения задачи.
2. Листинг программы.
3. Контрольный тест.
4. Выводы.
2. Алгоритм решения задачи
Предварительная обработка данных
Для NER (Named Entity Recognition) использованы обучающие данные:
• train_sentences.txt — предложения
• train_tokens.txt — разметка токенов (индекс + длина)
• train_nes.txt — размеченные сущности (PERSON, ORG)
• train_sentences_enhanced.txt — предложения со встроенными тегами {ORG} {PERSON}
Эти файлы уже полностью соответствуют входному и выходному формату, поэтому можно обучить модель или построить алгоритм вручную.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 6
по учебному курсу «Обработка естественного языка»
СОДЕРЖАНИЕ
1. Алгоритм решения задачи.
2. Листинг программы.
3. Контрольный тест.
4. Выводы.
2. Алгоритм решения задачи
В основе подхода лежит предположение, что юмор часто возникает из неожиданного, «семантически далёкого» контраста. Поэтому задача сводится к выбору такого слова-замены, которое с одной стороны связано с исходным словом через антонимию или звуковое сходство, а с другой — максимально далеко отстоит от него в семантическом векторном пространстве (FastText).
Алгоритм разделим на несколько этапов.

Подробное описание

📘 О чем эта работа

В работе собран цикл практических заданий по курсу «Обработка естественного языка» для направления прикладной информатики. Материал охватывает как обзорную часть по современным NLP-инструментам, так и прикладные сценарии: морфологический разбор русского текста, реферирование, оценку тональности, выделение именованных сущностей и генерацию заголовков с элементами юмора.

Отдельные разделы показывают, как в NLP сочетаются классические методы, статистические модели и нейросетевые подходы. В тексте последовательно используются pymorphy2, TF-IDF, SGDRegressor, Stanza, WordNet, Datamuse API и FastText.

📚 Что внутри

Содержимое работы охватывает реальные учебные задачи и готовые алгоритмы:

обзор библиотек NLP: NLTK, spaCy, Gensim, Stanza, Transformers и OpenAI-моделей;
история развития обработки естественного языка — от правил и n-грамм до трансформеров и больших языковых моделей;
программа для токенизации, лемматизации и приведения тегов к упрощенному набору для русского текста;
алгоритм автоматического реферирования с TF-IDF-взвешенными sentence embeddings;
модель определения тональности текста по шкале от 1 до 10 на основе TF-IDF и SGDRegressor;
разметка именованных сущностей PERSON и ORG в требуемом форматe;
генератор юмористических заголовков с подбором антонимов, рифм и семантически далеких замен;
контрольные тесты и выводы по каждому практическому заданию.

📊 Для кого подходит

Материал будет полезен студентам 2–4 курса направлений по прикладной информатике, программированию и искусственному интеллекту, а также тем, кто изучает NLP-пайплайны, лингвистическую обработку текста и базовые ML-модели для текстовых задач.

✨ Особенности

Работа ценна тем, что в ней собраны сразу несколько типовых NLP-сценариев с понятным алгоритмическим описанием и кодом на Python. Есть готовые примеры обработки русского текста, классификации и суммаризации, а также практическое сопоставление классических инструментов и современных нейросетевых технологий.

Дополнительно раскрыты принципы предобработки текста, сведение морфологических тегов, использование векторных представлений слов и поиск наиболее подходящих кандидатов для замены в заголовках. Это делает материал удобным как для учебной сдачи, так и для быстрого освоения темы.

❓ Частые вопросы

Подойдет ли для моего ВУЗа?
Да, структура универсальна: есть теория, алгоритмы, листинги программ, контрольные тесты и выводы.

Можно адаптировать?
Да, работу легко доработать под требования конкретного преподавателя, курс или набор используемых библиотек.

Есть ли прикладная часть?
Да, в материале подробно показаны практические решения для морфологии, суммаризации, sentiment analysis, NER и генерации текста.