Modulhandbuch

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Modulhandbuch

Natural Language Processing

Empfohlene Vorkenntnisse

Machine Learning 1+2
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden erlernen Methoden und Techniken zur maschinellen Verarbeitung von natürlicher Sprache. Hiermit werden Sie in die Lage versetzt auch große und unstrukturierte Textmengen so zu verarbeiten, dass diese analysiert, strukturiert und formal repräsentiert werden können. Nach Abschluss der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, die kennengelernten Methoden und Techniken auf beliebige andere Daten und Anwendungsfälle zu übertragen (z.B. zur Analyse von Volltexten von Büchern, Artikeln, Internetforen oder anderen digital vorliegenden Quellen).
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 120
Workload 180
ECTS 6.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Natural Language Processing" (K60)
"Praktikum Natural Language Processing" muss "m.E." attestiert sein
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Daniela Oelke
Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 4
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

Natural Language Processing

Art Vorlesung
Nr. EMI925
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV umfasst folgende Lerninhalte:

  • Sprache und Bedeutung, Morphologie, Syntax vs. Semantik
  • Textvorverarbeitung, Tokenisierung, N-Grams
  • Part-of-Speech-Tagging
  • Parsing (Full Parsing, Chunking, Dependency Parsing)
  • Information Extraction
  • Topic Modeling
  • Wort-Ähnlichkeiten
  • Vektorrepräsentationen für Text (Feature-basiert, TF, TF-IDF)
  • Word Embeddings (Word2Vec etc.)
  • Textklassifikation
  • Sprachmodelle
  • Dialogagenten
  • Meinungsanalyse
Literatur

Pfister, Beat; Kaufmann, Tobias (2017): Sprachverarbeitung.  Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung: Vieweg +  Teubner Verlag.

Jurafsky, Daniel; Martin, James H. (2009): Speech and language  processing. An introduction to natural language processing,  computational linguistics, and speech recognition. 2nd ed. Upper Saddle  River (N.J.): Pearson Prentice Hall/Pearson education international  (Prentice Hall series in artificial intelligence).

Manning, Christopher D.; Raghavan, Prabhakar; Schütze, Hinrich  (2018, cop. 2008): Introduction to information retrieval. 4th printing.  Cambridge: Cambridge University Press.

 

 

Praktikum Natural Language Processing

Art Praktikum
Nr. EMI926
SWS 2.0
Lerninhalt

Die NLP-Konzepte und -Verfahren werden praktisch in Form von  Laborpraktika angewendet und so die Kenntnis über die Funktionsweise und die Möglichkeiten vertieft. U.a. werden folgenden Themen praktisch  behandelt:

  • Textvorverarbeitung
  • POS-Tagging
  • Dependency Parsing
  • Dokumentenklassifikation
  • Information Extraction
  • Sprachmodelle