CloseHelpPrint
Kies de Nederlandse taal
Course module: KI2V13007
KI2V13007
Computational Linguistics
Course infoSchedule
Course codeKI2V13007
ECTS Credits7.5
Category / Level2 (2 (Bachelor Elaborating))
Course typeCourse
Language of instructionDutch
Offered byFaculty of Humanities; BA Onderwijs Geesteswetenschappen; Ug School Filosofie en Religiewetenschap;
Contact persondr. F.W. Adriaans
E-mailF.W.Adriaans@uu.nl
Lecturers
Lecturer
dr. F.W. Adriaans
Other courses by this lecturer
Course contact
dr. F.W. Adriaans
Other courses by this lecturer
Lecturer
dr. J. Dotlacil
Other courses by this lecturer
Lecturer
dr. M. Fowlie
Other courses by this lecturer
Teaching period
4  (26/04/2021 to 02/07/2021)
Teaching period in which the course begins
4
Time slotBC: BC
Study mode
Full-time
Enrolment periodfrom 02/11/2020 09:00 up to and including 29/11/2020 23:59
Course application processOsiris Student
Enrolling through OSIRISYes
Enrolment open to students taking subsidiary coursesYes
Pre-enrolmentNo
Post-registrationYes
Post-registration openfrom 06/04/2021 09:00 up to and including 07/04/2021 23:59
Waiting listNo
Course placement process(Sub)school
Course goals
De student verwerft kennis en inzicht in methoden en technieken die in de computationele linguïstiek op het gebied van taal en spraak een rol spelen; praktische vaardigheid in het werken met deze technieken en het bouwen van applicaties in Python; kennis en kritische evaluatie van bestaande applicaties.
Content
Computationele linguïstiek maakt gebruik van taal- en spraakmodellen om talige processen te automatiseren. De applicaties die daaruit volgen maken steeds meer deel uit van ons dagelijks handelen. In het hoorcollege bespreken we een aantal probabilistische methoden en technieken rond de thema’s woorden, classificatie, spraaktechnologie, die van belang zijn voor het ontwikkelen van dergelijke applicaties. In het practicum worden een aantal van deze technieken in de praktijk gebracht via implementaties in Python op het terrein van corpusanalyse. Aan de orde komen o.a.: N-grams, Part-of-Speech tagging, Hidden Markov Models, synthese en herkenning van spraak, classificatie. Dit zijn ongeveer de hoofdstukken 3-9 van het boek Speech and Language Processing van Jurafski & Martin (2009).

 
 
Competencies
-
Entry requirements
-
Prerequisite knowledge
basis computationele vaardigheden, taalwetenschap
Prerequisite knowledge can be obtained through
een Inleiding Taalkunde
Required materials
Book
Jurafsky & Martin (2009), Speech and Language Processing. 2de druk. Prentice Hall.
Costs of materials:40.00
Book
Alan B. Downey (2012) Think Python how to Think Like a Computer Scientist, O'Reilly. (te downloaden van http://www.greenteapress.com/thinkpython/).
Book
Steven Bird, Ewan Klein & Edward Loper (2009) Natural Language Processing with Python, O'Reilly, ISBN 978-0-596-51649-9 (te downloaden van http://www.nltk.org/book).
Instructional formats
Computer practical

Lecture

Class session preparation
Lezen literatuur t.b.v. hoorcollege; schrijven van bijdragen aan groepswerkstukken en voorbereiding presentaties; lezen van instructiehandleidingen en andere referenties t.b.v. computerpracticum en maken van individuele practicumopgaven.

Contribution to group work
Implementatie van software voorcorpus analyse; rapportage, documentatie, presentaties

Tests
Assignment(s) 1
Test weight25
Minimum grade-

Assignment(s) 2
Test weight25
Minimum grade-

Exam
Test weight50
Minimum grade5.5

Assessment
Kennis van de computationele modellen en techniekbegrippen genoemd onder Cursusdoelen. Vaardigheid om bestaande technologische applicaties op het gebied van taal en spraak vanuit een wetenschappelijk perspectief te evalueren, en daarover (schriftelijk, mondeling) te rapporteren. In staat zijn om Python applicaties te ontwikkelen voor de analyse van tekstuele corpora.

Deadlines
wekelijkse deelopdrachten

CloseHelpPrint
Kies de Nederlandse taal