Przetwarzanie języka naturalnego

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	1000-2M15PJN
Kod Erasmus / ISCED:	11.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Przetwarzanie języka naturalnego
Jednostka:	Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy:	Przedmioty obieralne dla informatyki Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	angielski
Kierunek podstawowy MISMaP:	informatyka
Rodzaj przedmiotu:	monograficzne
Założenia (lista przedmiotów):	Języki, automaty i obliczenia 1000-214bJAO Systemy uczące się 1000-2N09SUS
Tryb prowadzenia:	w sali
Skrócony opis:	Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z teorią, metodologią, zasobami i narzędziami do przetwarzania języka naturalnego. Zajęcia poruszają zagadnienia z zakresu lingwistyki obliczeniowej (analiza morfologiczna, składniowa i semantyczna), ekstrakcji informacji, klasyfikacji tekstu oraz automatycznego streszczania dokumentów. W ramach przedmiotu omawiane będą narzędzia i zagadnienia specyficzne dla języka angielskiego i polskiego. Na zajęciach przydatna będzie wiedza z zakresu teorii gramatyk formalnych oraz znajomość technik uczenia maszynowego. Od uczestników wymagana jest znajomość języka polskiego, z uwagi na to, że ramach zadań zaliczeniowych przetwarzane będą teksty w tym języku.
Pełny opis:	1. Lingwistyka Obliczeniowa: a) wprowadzenie, korpusy, tokenizacja (1), b) morfologia, części mowy (2), c) składnia (3-5), d) semantyka (6-8); 2. Klasyfikacja tekstu (9): a) analiza wydźwięku, b) opinion mining; 3. Ekstrakcja Informacji (10); 4. Generowanie Języka Naturalnego (11). 5. Textual Entailment (12); 6. Question Answering (13). 7. Automatyczne Streszczanie (14); 8. Tłumaczenie Maszynowe (15).
Literatura:	Speech and Language Processing (2nd Edition) Daniel Jurafsky , James H. Martin , 2008 Mining Text Data, Charu C. Aggarwal, ChengXiang Zhai, Springer, 2012 Natural Language Processing with Python, Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper, 2009
Efekty uczenia się:	Wiedza: 1. Zna podstawowe metodyki NLP 2. Zna podstawowe zagadnienia związane z NLP 3. Zna techniki i narzędzia służące do przetwarzania języka naturalnego Umiejętności: 1. Potrafi zastosować w praktyce techniki NLP 2. Posługuje się narzędziami do przetwarzania języka naturalnego Kompetencje: 1. Potrafi wyszukać odpowiednią do rozwiązywanego zadania literaturę z zakresu NLP i przyswoić zawartą w niej wiedzę.
Metody i kryteria oceniania:	Ocena końcowa na podstawie punktów z zadań (programów) zaliczeniowych, egzaminu pisemnego oraz egzaminu ustnego. Przedmiotem egzaminu ustnego jest znajomość treści przekazanych na wykładzie. Obecność na wykładzie zalicza egzamin ustny.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.