252-3005-00L  Natural Language Processing

SemesterHerbstsemester 2023
DozierendeR. Cotterell
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
252-3005-00 VNatural Language Processing3 Std.
Mo12:15-14:00HG F 1 »
Di13:15-14:00HG F 1 »
R. Cotterell
252-3005-00 UNatural Language Processing3 Std.
Mi16:15-19:00HG F 7 »
R. Cotterell
252-3005-00 ANatural Language Processing1 Std.R. Cotterell

Katalogdaten

KurzbeschreibungThis course presents topics in natural language processing with an emphasis on modern techniques, primarily focusing on statistical and deep learning approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
LernzielThe objective of the course is to learn the basic concepts in the statistical processing of natural languages. The course will be project-oriented so that the students can also gain hands-on experience with state-of-the-art tools and techniques.
InhaltThis course presents an introduction to general topics and techniques used in natural language processing today, primarily focusing on statistical approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
LiteraturLectures will make use of textbooks such as the one by Jurafsky and Martin where appropriate, but will also make use of original research and survey papers.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte7 KP
PrüfendeR. Cotterell
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 180 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusGrade: 70% exam, 30% mandatory project.
Hilfsmittel schriftlichTwo A4-pages (i.e. one A4-sheet of paper), either handwritten or 11 point minimum font size.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
LiteraturIntroduction to Natural Language Processing - Eisenstein
SPEECH and LANGUAGE PROCESSING - Jurafsky and Martin
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 600
WartelisteBis 01.10.2023

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikVertiefungsfächer und WahlfächerWInformation
Cyber Security MasterWahlfächerWInformation
DAS in Data ScienceMachine Learning and Artificial IntelligenceWInformation
Data Science MasterFachspezifische WahlfächerWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächerWInformation
Informatik MasterErgänzung in Machine LearningWInformation
Mathematik MasterMachine LearningWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterRobotikWInformation
Science, Technology, and Policy MasterDaten und InformationstechnologieWInformation
Statistik MasterFachbezogene WahlfächerWInformation