Vorlesung	Montag	12:00 - 14:00 Uhr c.t.	Hörsaal BU101
Übungen	Montag	14:00 - 16:00 Uhr c.t.	Raum U151
Repetitorium	Dienstag	12:00 - 14:00 Uhr c.t.	Raum C003	ab der 2. Vorlesungswoche
Tutorium	Montag	19:00 - 21:00 Uhr c.t.	per Zoom	ab der 2. Vorlesungswoche

  Inhalt der Vorlesung

Das Seminar bietet eine Einführung in wichtige Methoden und Modelle der statistischen maschinellen Sprachverarbeitung und ihre Anwendungen.

Behandelt werden die Themen:
• statistische Tests und Kollokationsextraktion
• Markowmodelle und Sprachidentifizierer
• Naive Bayes und Wortbedeutungsdesambiguierung
• Hidden-Markow-Modelle und Wortartannotierung
• Probabilistische kontextfreie Grammatiken und Parsebaum-Desambiguierung
• Perzeptron-Algorithmus
• Conditional Random Fields

Alle Übungsaufgaben unten in der Tabelle mit einem Abgabetermin umfassen eine Programmieraufgabe, die Sie mit Hilfe von Gitlab bearbeiten und abgeben. Um die Aufgaben bearbeiten zu können, müssen Sie sich erst bei Gitlab anmelden. Auf der Moodle-Seite können Sie Fragen zu den einzelnen Programmieraufgaben stellen. Ich werde versuchen, Ihnen sobald wie möglich zu antworten.

Sie können die Aufgaben in Gruppen von bis zu 3 Personen bearbeiten und gemeinsam abgeben. Die Programmieraufgaben werden automatisiert bewertet. Die Note des Übungsteils des Kurses richtet sich nach der erreichten Punktezahl. Weitere Details erfahren Sie in der Vorlesung.

Übung	Beschreibung	Besprechung	Abgabe
Übung 1	Grundlagen	23. 10. 2023
Übung 2	Entropie	30. 10. 2023	5. 11. 2023
Übung 3	Log Likelihood Ratio	6. 11. 2023	12. 11. 2023
Übung 4	Sprachidentifizierung	13. 11. 2023	19. 11. 2023
Übung 5	Wortbedeutungsdesambiguierung	20. 11. 2023	26. 11. 2023
Übung 6	Hidden Markov-Modelle	27. 11. 2023
Übung 7	Wortart-Tagger (Training)	4. 12. 2023	10. 12. 2023
Übung 8	Wortart-Tagger (Anwendung)	11. 12. 2023	17. 12. 2023
Übung 9	Left-Corner-Parser	18. 12. 2023
Übung 10	Statistischer Parser	8. 1. 2024	14. 1. 2024
Übung 11	Perzeptron-Tagger	15. 1. 2024	21. 1. 2024
Übungsklausur	Übungsklausur zur Vorlesung	22. 1. 2024

• Folien (werden gelegentlich aktualisiert, letztes Modifikationsdatum auf der ersten Seite)
• Zusammenfassung Left-Corner-Parser
• alte Klausuren (zur Prüfungs-Vorbereitung)
• neuere Klausuren mit Musterlösungen
• neuere Klausuren ohne Musterlösung

• Chris Manning und Hinrich Schütze: Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press
• Daniel Jurafsky and James Martin: Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice Hall

Vorlesung:	5. Februar 2024, 12 Uhr c.t., im Hörsaal BU101
Übung:	ersetzt durch laufende Programmieraufgaben

Die Vorlesungsklausur wird eine mehrteilige Aufgabe mit 10 von 30 Punkten umfassen, die sich an diesem Beispiel orientiert.

Wiederholungstermine

Vorlesung:

Mittwoch, 6. März 2024, 10 Uhr c.t., im Hörsaal BU101