NUMMER: | 050825 |
KÜRZEL: | IntroCLiP |
MODULBEAUFTRAGTE:R: | Prof. Dr. Tibor Kiss |
DOZENT:IN: | Mirjam Koch M.Sc. |
FAKULTÄT: | Sprachwissenschaftliches Institut |
SPRACHE: | Englisch |
SWS: | 4 |
CREDITS: | 5 |
ANGEBOTEN IM: | jedes Wintersemester |
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VERANSTALTUNGSART
Vorlesung mit Übung
LERNFORM
Die Veranstaltung setzt sich aus einer Präsenzkomponente (Vortrag der Lehrenden im Plenum mit anschließender Diskussion, gemeinsames Lösen von Aufgaben) und Programmierübungen zum Kurs zusammen. Diese können auch als eLearning Einheiten angeboten werden.
LERNZIELE
* Die Studierenden kennen Grundlagen der Programmierung mit Python mit einem besonderen Fokus auf kommentiertem und strukturiertem Code.* Sie können Fragen zu Programmierproblemen angemessen formulieren und beantworten.
* Sie können Anforderungen an Programme formulieren und umsetzen.
* Sie haben gelernt, bestehende Komponenten einzubinden und angemessen auf Quellen zu verweisen.
* Sie verstehen den Unterschied zwischen Computational Linguistics, Informatik und NLP-Verfahren.
* Sie kennen grundlegende Fragestellungen aus der Computerlinguistik und kennen die linguistische Perspektive auf NLP-Verfahren.
INHALT
Das Modul bietet eine Einführung in die Programmiersprache Python aus der Perspektive der Computerlinguistik (und Linguistic Data Science). Es beleuchtet Grundlagenverfahren und Studierende lernen spezielle Fallstricke kennen, auf die sie bei der Verarbeitung von Sprachdaten für linguistische Fragestellungen achten müssen.Dabei werden einerseits externe Module genutzt und eingesetzt, andererseits aber vor allem Funktionen auch selbst entwickelt, um ihre Funktion nachzuvollziehen und zu verstehen, welche Überlegungen sie auch bei der reinen Anwendung von „fertigen“ Programmen berücksichtigen müssen.
In den „Vorlesungen“ werden die vorher hochgeladenen Folien besprochen, nicht vorgetragen. Für die Klausur werden nur Inhalte der Folien vorausgesetzt.
Die begleitenden Übungen zur Vorlesung sind nicht verpflichtend, aber sind zur Selbstkontrolle offen für alle Studierenden.
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene Abschlussklausur
EMPFOHLENE VORKENNTNISSE
Idealerweise Vorkenntnisse in Linguistik (kann auch durch Literaturlektüre angeeigenet werden) , Programmierung und Mathematik
LITERATUR
"Introductory Linguistics" by Bruce P. Hayes (see https://ldsl.rub.de/study-linguistic-data-science/for-students/academic-advisory-office#tools-literature for all material)