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392138 Statistical Natural Language Processing (V) (SoSe 2013)

Inhalt, Kommentar

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.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

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.

Literaturangaben

  • Chris Manning, Hinrich Schuetze: "Foundations of Statistical Natural Language Processing", MIT Press, Cambridge, May 1999. ISBN-10: 0262133601
  • Daniel Jurafsky, James H. Martin: "Speech and Language Processing - An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition", Pearson Prentice Hall, second edition. ISBN-10: 0131873210
  • John Chambers: "Software for Data Analysis: Programming with R", Springer, ISBN-10: 1441926127.

Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing Introduction to Statistical Natural Language Processing Studieninformation
veranstaltungsübergreifend benotete Prüfungsleistung Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Semantic Web Wahlpflicht 2. 2 benotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Semantic Web Wahlpflicht 2. 2 benotet  
Konkretisierung der Anforderungen

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.

Lernraum
Teilnehmer*innen
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Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges