Universität Wien FIND

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136040 VU Computational Linguistics (2021W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL
Di 07.12. 09:45-11:15 Digital

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die VU findet virtuell statt, die Vorlesungen werden aufgezeichnet über Moodle bereitgestellt, die Übungen werden live über Zoom abgehalten.
Vorlesung: Dienstags, 9:45-11:15
Übung: Donnerstags, 11:30-13:00

Dienstag 05.10. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 07.10. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 12.10. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 14.10. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 19.10. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 21.10. 11:30 - 13:00 Digital
Donnerstag 28.10. 11:30 - 13:00 Digital
Donnerstag 04.11. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 09.11. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 11.11. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 16.11. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 18.11. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 23.11. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 25.11. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 30.11. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 02.12. 11:30 - 13:00 Digital
Donnerstag 09.12. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 14.12. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 16.12. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 11.01. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 13.01. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 18.01. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 20.01. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 25.01. 09:45 - 11:15 Digital
Donnerstag 27.01. 11:30 - 13:00 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In dieser Vorlesung werden grundlegende Verfahren der Computerlinguistik behandelt. Im ersten Teil wird - auf Deutsch - eine Einführung in die Ebenen der sprachwissenschaftlichen Beschreibung (Morphologie, Syntax, Pragmatik, Semantik) gegeben, und klassische Ansätze der Computerlinguistik zur Beschreibung der Phänomene der jeweiligen Ebenen gegeben (z.B. Finite-State Automaten, Hidden-Markov-Modelle, Kontextfreie Grammatiken).
Im zweiten Teil der Vorlesung werden - auf Englisch - Entwicklungen der letzten Jahre im Bereich des Machine Learning, insbesondere der Large-Scale Pre-trained Language Models (PLMs) behandelt.
Hierbei handelt es sich um künstliche neuronale Netze, die erfolgreich für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden.
Neben der grundlegenden Funktionsweise wird in dieser Vorlesung von besonderem Interesse sein, welches sprachliche Wissen in derartigen Netzwerken enthalten ist, und was die Grenzen solcher auf großen Datenmengen beruhenden Methoden sind.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

* regelmäßige Aufgaben während des Semesters in Moodle
* Kurzreferat über eine an den Vorlesungsstoff anschließende Fragestellung
* virtuelle mündliche Prüfung am Ende

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Regelmäßige Bearbeitung von Aufgaben während des Semesters, und Erreichen einer Mindespunktezahl in einer Prüfung.

Prüfungsstoff

Kenntnisse über die in der Vorlesung behandelten sprachwissenschaftlichen und computerlinguistischen Methoden.

Literatur

Dan Jurafsky and James H. Martin: Speech and Language Processing
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

S-DH (Cluster I: Sprache und Literatur)
EC DH: DH 2

Letzte Änderung: Mi 15.09.2021 10:08