FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO


Učna enota
 JEZIKOVNE TEHNOLOGIJE 
https://aips.um.si/PredmetiBP5/UcnaEnotaInfo.asp?Zavod=15&Jezik=&Leto=2015&Nacin=&Predmet=61M030

Šifra učne enote    61M030 2015

Nivo Študijkski program ali njegov del Letnik Semester
1 BM20 RAČUNALNIŠTVO IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE 1 Poletni

ECTS točke 6

Ure - Predavanja 30
Ure - Seminarske vaje 2
Ure - Računalniške vaje 28
Ure - Samostojno delo študenta 120

Nosilci
red. prof. dr. BREST JANEZ

Jeziki predavanj slovenski
Jeziki vaj slovenski

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Osnovno znanje iz programskih jezikov in spretnost programiranja. 
Vsebina
• Uvod: pregled jezikovnih tehnologij in osnovno procesiranje jezika • Modeliranje jezika: verjetnostni jezikovni modeli, ocenjevanje jezikovnih modelov in metode glajenja. • Popravljanje pravopisa: besedne in nebesedne pravopisne napake. • Klasifikacija besedil: metode klasificiranja besedil in ocenjevanje metod klasificiranja. • Analiza sentimenta: osnovne metode analize sentimenta in leksikoni sentimenta. • Semantika in WordNet: strukture za opis semantike, interpretacija semantike, pomen. • Statistično strojno prevajanje: metode statističnega strojnega prevajanja in ocenjevanje strojnega prevajanja.  
Temeljni literatura in viri
• C. D. Manning, H. Schütze: Foundations of statistical natural language processing, Sixth Edition, MIT Press, Cambridge, 2003. • P. Jackson, I. Moulinier: Natural Language Processing for Online Applications: Text Retrieval, Extraction, and Categorization, Second Edition, John Benjamins, cop., Amsterdam, 2007. • Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing, 2nd edition. Pearson Prentice Hall, 2008. • Steven Bird, Ewan Klein in Edward Loper. Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 2009. • Philipp Koehn, Statistical Machine Translation, Cambridge University Press, 2010.  
Cilji in kompetence
Cilj predmeta je seznaniti študente z osnovnimi principi procesiranja naravnega jezika in njegova uporaba na svetovnem spletu.  
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
Po zaključku tega predmeta bo študent sposoben • opisati smernice razvoja za procesiranje naravnega jezika, • opisati več standardnih metod, ki jih uporabljamo v sistemih za procesiranje naravnega jezika za opis morfologije in sintakse, • izkazati razumevanje pomembnosti pragmatike pri jezikovnih tehnologijah, • razumeti in izkazati znanje o različnih metodologijah, ki jih najdemo pri procesiranju naravnega jezika, in kako te metodologije uporabiti v različnih aplikacijah.  
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
• Spretnosti komuniciranja: ustni zagovor laboratorijskih vaj, pisno izražanje pri pisnem izpitu. • Uporaba informacijske tehnologije: uporaba primernih algoritmov in programskih orodij pri procesiranju naravnega jezika.  
Metode poučevanja in učenja
• predavanja, • seminarske vaje, • laboratorijske vaje, • projekt.  

Načini ocenjevanja Delež (%)
Laboratorijske vaje 20  
opravljen projekt 30  
1. vmesni pisni izpit 16  
2. vmesni pisni izpit 17  
3. vmesni pisni izpit 17  
Opombe
Če študent ni uspešno opravil vseh treh vmesnih izpitov, jih nadomesti s pisnim izpitom v deležu 50 %. 
[EOP]