Computational Lingustics

NUMMER: 050826
KÜRZEL: compLing
MODULBEAUFTRAGTE:R: Dr. Claudia Roch, Mirjam Koch, S.c.
DOZENT:IN: Dr. Claudia Roch
FAKULTÄT: Fakultät für Informatik
SPRACHE: Deutsch
SWS: 8
CREDITS: 10
WORKLOAD: 300 Stunden
ANGEBOTEN IM: unregelmäßig

PRÜFUNGEN

FORM: Das Modul wird im SoSe durch eine benotete Klausur abgeschlossen
ANMELDUNG:
DATUM: 0000-00-00
BEGINN: 00:00:00
DAUER:
RAUM:

LERNFORM

Beide Veranstaltungen setzen sich aus einer Präsenzkomponente (Vortrag der Lehrenden im Plenum mit anschließender Diskussion, gemeinsames Lösen von Aufgaben) und Programmierübungen zum Kurs zusammen.

LERNZIELE

∙ Die Studierenden kennen grundlegende computerlinguistische Theorien, Modelle und Methoden und können sie kritisch auf Fragestellungen und Probleme anwenden.
∙ Sie werden mit der Fachsprache vertraut und können sich gut schriftlich und mündlich zu den behandelten Themen ausdrücken.
∙ Sie verstehen einige grundlegende Evaluationsmethoden und können sie auf kleine Beispielfälle anwenden.
∙ Sie können sich über kleine fachspezifische Problemstellungen mit andere austauschen und diese gemeinsam lösen.
∙ Sie sind sicher im Umgang mit der Programmiersprache Python und können Programme schreiben, die einzelne Funktionen erfüllen, sowie Programme, die mehrere Module/Funktionen kombinieren.

INHALT

Das Modul bietet eine Einführung in die üblichen Verfahren, Methoden und Modelle sowie Theorien der Computerlinguistik und einen vertieften Einblick in Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, die weitreichende Anwendung finden und eines guten Verständnisses der Grundlagen bedürfen, um auch in der Computerlinguistik weiterentwickelt und
angewendet werden zu können. Programme und Lösungen werden im Gesamtkontext der Forschung und Entwicklung eingeordnet, indem auch Evaluationsverfahren und Entwicklungsparadigmen vorgestellt werden. Außerdem weisen die Veranstaltungen auf inhärente Fallstricke in der Bearbeitung von sprachwissenschaftlichen Problemen durch den Einsatz von Algorithmen und Programmen hin, die beispielsweise zu diskriminierenden Bias führen können.
Übungen zu den Kursen sind kleine Aufgaben zum jeweiligen Kursthema, die von den Studierenden in Gruppen oder allein auch online bearbeitet werden.

VORAUSSETZUNGEN CREDITS

Bestandene Modulabschlussprüfung

EMPFOHLENE VORKENNTNISSE

Keine

AKTUELLE INFORMATIONEN

Studienleistung in Form der erfolgreichen Teilnahme an den Übungen. Dazu werden in der vorlesungsbegleitenden Übung zu jedem Grundkurs Aufgaben im Selbststudium bearbeitet, durch Übungsgruppenleiter überprüft und in kleinen Gruppen von den Studierenden präsentiert und diskutiert. Die erfolgreiche Teilnahme an einer Übung setzt
in der Regel die richtige Lösung von 50 Prozent der Aufgaben und die Präsentation von Lösungen in der Gruppe voraus

SONSTIGE INFORMATIONEN

Verwendung des Moduls (in anderen Studiengängen):
Base Module: Computational Linguistics im Masterstudiengang Linguistic Data Science
Stellenwert der Note für die Endnote: 10 CP / 105
(Im Studiengang werden Module im Umfang von 105 CP benotet und 15 CP nicht benotet)
Zur Präsentation der Übungsaufgaben in den Übungen können die Dozierenden die Studierenden zur Teilnahme an den Übungen verpflichten.
Das Modul geht über 2 Semester