Intendierte Lernergebnisse
Am Ende der Lehrveranstaltung sollten die KursteilnehmerInnen einen guten Überblick über diverse Teilbereiche der Computerlinguistik besitzen.
Lehrmethodik
Online Vorlesungen und Übungen (Übungen werden nicht bewertet, sondern dienen als Klausurvorbereitung).
Inhalt/e
Die Computerlinguistik ist eine Teildisziplin des großen Feldes der 'Künstlichen Intelligenz'. Primäre Aufgabe von computerlinguistischen Algorithmen und Werkzeugen ist, unstrukturierte Textdaten in Wissen (strukturierte Daten) umzuwandeln. In dieser LV werden wir uns weitere Themenbereiche anschauen, die im ersten Teil der Vorlesung aus dem vergangenen Wintersemester noch nicht behandelt wurden. Sie umfassen u.a.:Information RetrievalNeuronale NetzeClustering & Word EmbeddingsSemantikKorpuslinguistikIn diesem zweiten Teil der Vorlesung werden wir uns vor allem auf statistische Methoden konzentrieren, die in der Computerlinguistik in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben.
Erwartete Vorkenntnisse
Für Teilnehmer dieses Fortsetzungskurses ist die erfolgreiche Teilnahme am ersten Teil nicht unbedingt erforderlich. Kenntnisse über formale Methoden (z.B. Statistik), wie sie im ersten Teil vermittelt wurden, werden allerdings vorausgesetzt. (Die Unterlagen aus dem ersten Teil der Vorlesung werden zur Referenz ebenfalls zur Verfügung gestellt.)