In this lecture, students will acquire an understanding of basic methods, algorithms and techniques in the field of statistical natural language processing. We will in particular cover the following topics:
i) corpus work,
ii) language modelling,
iii) language identification,
iv) part-of-speech tagging,
v) spelling error correction,
vi) statistical parsing and v) machine translation.
Kenntnisse in folgenden Gebieten sind von Vorteil (aber keine Voraussetzung):
Algorithmen und Datenstrukturen, Grundkenntnisse Mathematik, Theoretische Informatik (insbes. Logik)
Die Vorlesung wird auf Englisch gehalten.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Fr | 10-12 | H1-111a | 08.04.-19.07.2013 |
Module | Course | Requirements | |
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39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing | Introduction to Statistical Natural Language Processing | Student information | |
- | Graded examination | Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Intelligente Systeme / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Semantic Web | Wahlpflicht | 2. | 2 | benotet | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Semantic Web | Wahlpflicht | 2. | 2 | benotet |
Bestehen der mündlichen oder schriftlichen Prüfung (2 LP) und erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (3,5 LP) sowie erfolgreiches Absolvieren des Seminars/Praktikums (4,5 LP) ergeben insgesamt 10 LP.