The goal is to provide a broad overview of processing natural language texts, levels of representation of natural language, and representations of knowledge about natural language.

Das Ziel ist die Vermittlung eines breiten Überblicks über die Verarbeitung natürlicher Sprache mit dem Computer, Repräsentationsebenen natürlicher Sprache und Wissensrepräsentation für natürliche Sprache.

Areas and classical tasks and applications of Natural Language Processing (NLP):

• Language models, evaluation methods, and evaluation metrics
• Word level: Edit Distance, word representations (WordNet, word vectors)
• Sentence level: Named Entity Recognition, Part-Of-Speech tagging, parsing
• Text level: Text Classification, Sentiment Analysis, Distributional Semantics
• Explicit and implicit knowledge; syntactic, semantic, and world knowledge
• Applications: Search Engines, Question Answering, Knowledge Mining, Turing test

Bereiche und klassische Aufgaben und Anwendungen von Computerlinguistik/NLP:

• Sprachmodelle, Evaluierungsmethoden, Evaluierungsmetriken
• Wortebene: Edit Distance, Wortrepräsentationen (WordNet, word vectors)
• Satzebene: Named Entity Recognition, Part-Of-Speech Tagging, Parsen
• Textebene: Textklassifikation, Sentimentanalyse, Verteilungssemantik (distributional semantics)
• Explizites und implizites WIssen, syntaktisches, semantisches, und Weltwissen
• Anwendungen: Suchmaschinen, Question Answering, Knowledge Mining, Turing Test

Übungsaufgaben

• Supervised NLP Übungsaufgabe (Sequenztagging)
• Unsupervised NLP Übungsaufgabe (Verteilte Semantik)

ECTS Aufschlüsselung: VU 2.0 h, 3 ECTS = 75 Studen

• Vorlesung 18 h
• Leseaufgaben 25 h
• Diskussion von Übungsaufgaben 2x 1 h = 2 h
• Übungsaufgaben durchführen 2x 15 h = 30 h

Literatur:

• Daniel Jurafsky and James Martin: Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall, 2000.

Anwesenheit erforderlich!

• Aktive Mitarbeit in der Lehrveranstaltung insbesondere Diskussionen zu Reading Assignments
• Übungsaufgaben (Programmierung, Evaluierung, Projektreport)
• Mündliche Prüfung (bei Bedarf)

Nachdem ein so hohes Interesse an der LVA besteht, wird in der Vorbesprechung eine Einstufungsaufgabe verteilt werden, die per Email abzugeben ist, und anhand derer entschieden wird wer einen der 30 Plätze in der LVA bekommen wird. Diese Aufgabe dient dazu, herauszufinden wer am meisten Interesse an der LVA hat. Die Anmeldereihenfolge spielt keine Rolle.

Basic Python knowledge will be an advantage.