Вивчення дисципліни «Комп’ютерний аналіз текстових даних» дозволяє сформувати у здобувачів вищої освіти компетенції, необхідні для рішення складних задач професійної діяльності, пов’язаної з використанням та розробкою програмних систем для розв’язання типових задач прикладної лінгвістики, що виникають при аналізі текстових даних. Розглядає методи і прийоми автореферування та проведення SEO-аналізу текстів, перевірки на відповідність вимогам пошукових систем та особливості їх алгоритмів. Дозволяє оволодіти засобами мови Python для аналізу текстових даних.

Завданнями вивчення навчальної дисципліни є:

• ознайомити студентів з наявним програмним забезпеченням для аналізу текстової інформації;
• розвинути практичні навички студентів в оптимізації Інтернет-пошуку;
• ознайомити студентів з функціоналом бібліотек  Python для обробки  природної мови;
• створювати візуальне представлення результатів  аналізу текстів;
• сформувати навички написання програм для автоматичної нормалізації, векторизації,  визначення ключових слів та тональності текстів;
• сформувати навички розробки і написання комп’ютерних програм для аналізу природної мови.

В результаті вивчення дисципліни студенти отримають знання і практичні навички які дозволять:

• забезпечувати лінгвістичний супровід інформаційних систем;
• використовувати програмне забезпечення для автоматизованої обробки текстової інформації;
• розуміти та вміло використовувати лінгвістичні, математичні та числові методи для рішення професійних задач;
• аналізувати мовні одиниці, визначати їхню взаємодію та характеризувати мовні явища і процеси, що їх зумовлюють в контексті розробки штучного інтелекту;
• розв’язувати завдання в галузі обробки інформації;
• створювати електронні мовні ресурси: корпуси, словники;
• створювати веб-контент інтерфейсів програмного забезпечення;
• здійснювати автоматизовану обробку текстових даних;
• на основі знання  мов, методів та технологій проектування та програмування брати участь у розробці програмного забезпечення.

Тема 1. Аналіз текстової інформації. Text Mining.

Тема 2.  Автоматизовані системи аналізу текстових даних.

Тема 3.  Методи та засоби проведення SEO-аналізу тексту.

Тема 4. Автоматизовані системи реферування та анотування текстів.

Тема 5. Аналіз текстової інформації засобами мови Python.

100 балів за виконання лабораторних завдань, або 100 балів - екзамен