194.093 Natural Language Processing and Information Extraction
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, Strukturen aus natürlichsprachlichen Daten zu extrahieren, indem sie Standardmethoden zur Textsegmentierung, Wort- und Sequenzmarkierung oder syntaktischen Analyse anwenden. Sie erhalten auf hohem Niveau einen Überblick über die wichtigsten regelbasierten und lernbasierten Ansätze und die Standardmethoden zu deren Evaluierung. Die Studierenden erwerben ein grundlegendes Verständnis von künstlichen neuronalen Netzen und Lernmethoden, mit besonderem Schwerpunkt auf Architekturen zur Verarbeitung sequentieller Daten, die es ihnen ermöglichen, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben mit Deep Learning zu lösen. Es wird ein Überblick über Informationsextraktionsaufgaben gegeben, der es den Studierenden ermöglicht, verschiedene Probleme der Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturierten Textdaten anzugehen. Es wird auch ein Überblick über gängige spezialisierte IE-Aufgaben gegeben, der die Studierenden mit einigen der gängigsten NLP-Anwendungen vertraut macht.

Inhalt der Lehrveranstaltung

- Grundlagen der Textverarbeitung: Segmentierung, Tokenization, Decompounding, Stemming, Lemmatization; Regular Expressions

- N-gram Sprachmodellierung, einfache Klassifikationsaufgaben in NLP

- Part-of-speech tagging, named entity recognition, und shallow parsing mit Hidden Markov Models

- Syntactic representations und syntactic parsing

- Grundlagen von natural language semantics

- Grundlagen von neuronalen Netzwerken. Feed forward networks und recurrent neural networks

- Sequence modeling und sequence-to-sequence models. 

- Neural language modeling. Word vectors und contextualized language models. 

- Information Extraction Aufgaben: entity recognition, relation extraction, knowledge base population

- Information Extraction Anwendungen: summarization, question answering, chatbots

Methoden

Vorlesungen über die Grundlagen

2 Einzelübungen

1 Gruppenprojekt

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Die Link zur online Vorlesung ist auf TUWEL.


Aufwand des Studierenden (in Stunden):

  • Vorlesung: 24
  • Hausaufgabe (2 Übungen): 16
  • Projektarbeit: 35

Summe: 75

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Fr.13:00 - 15:0002.10.2020 - 22.01.2021 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Natural Language Processing and Information Extraction - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Fr.02.10.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.09.10.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.16.10.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.23.10.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.30.10.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.06.11.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.13.11.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.20.11.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.27.11.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.04.12.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.11.12.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.18.12.202013:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.08.01.202113:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.15.01.202113:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung
Fr.22.01.202113:00 - 15:00 Natural Language Processing and Information Extraction Vorlesung

Leistungsnachweis

2 Übungen, 1 Projekt

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
21.09.2020 08:00 04.11.2020 23:55 04.11.2020 23:55

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

Englisch