| NUMMER: | n.n. |
| KÜRZEL: | MeCl |
| MODULBEAUFTRAGTE:R: | Prof. Dr. Ralf Klabunde |
| DOZENT:IN: | Prof. Dr. Stefanie Dipper, Prof. Dr. Ralf Klabunde |
| FAKULTÄT: | Sprachwissenschaftliches Institut |
| SPRACHE: | Deutsch |
| SWS: | 4 |
| CREDITS: | 5 |
| ANGEBOTEN IM: | jedes Wintersemester |
PRÜFUNGEN
| FORM: | Implementation mit Dokumentation als benotete Modulprüfung |
| TERMIN: | Siehe Prüfungsamt. |
LERNFORM
Seminar mit Anteilen von Inverted Classroom Settings mit digital verfügbaren, primär video- basierten Lehrmaterialien zum Selbststudium. Praktische Programmierübungen.
LERNZIELE
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls verfügen Sie über grundlegendes Wissen über Computerlinguistik:∙ Sie kennen die wichtigsten, grundlegenden Analyseebenen in der Computerlinguistik und ihre spezifischen Eigenschaften.
∙ Sie kennen verschiedene, insbesondere statistische Verfahren zur automatischen Ana- lyse von Sprachdaten sowie die dazugehörigen effizienten Algorithmen, können diese implementieren und auf eine eigene Fragestellung anwenden.
∙ Sie kennen die spezifischen Probleme bei der automatischen Verarbeitung sprachlicher Daten (wie z. B. sparse data, Ambiguitäten) und können diese anhand konkreter Bei- spiele erklären.
∙ Sie kennen eine Reihe von Evaluationsverfahren sowie ihre Vor- und Nachteile und können diese anwenden.
∙ Sie kennen relevante Ressourcen und wissen, in welcher Form sie eingesetzt werden.
INHALT
Dieses Modul führt in die Kernmethoden und -modelle der computerlinguistischen Forschung ein. Neben theoretischen Grundlagen der Computerlinguistik (Chomsky-Hierarchie) werden entsprechende Modellierungen der verschiedenen Komplexitätsebenen eingeführt. Dabei wer- den vorrangig statistische Verfahren behandelt, bei denen das System Informationen aus Daten lernt. Neben klassischen probabilistischen Verfahren werden auch Methoden des De- ep Learning behandelt, das in den letzten Jahren vermehrt Anwendung in der maschinellen Sprachverarbeitung findet. Darüber hinaus soll das Modul die Teilnehmer/innen befähigen, sich Fachpublikationen zu computerlinguistischen Arbeiten von der Fragestellung über die Umsetzung bis hin zu den Ergebnissen zu erschließen und für Präsentationen und schriftliche Arbeiten angemessen aufzubereiten.
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene Modulabschlussprüfung und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen
EMPFOHLENE VORKENNTNISSE
Grundlegendes Wissen über die wichtigsten basalen Konzepte und Methoden aus der Theoretischen Linguistik und der Programmierung.