Course: Automatic Natural Language Processing

« Back
Course title Automatic Natural Language Processing
Course code KKY/SZPJ
Organizational form of instruction Lecture + Tutorial
Level of course Master
Year of study not specified
Semester Summer
Number of ECTS credits 6
Language of instruction Czech
Status of course Compulsory-optional, Optional
Form of instruction Face-to-face
Work placements This is not an internship
Recommended optional programme components None
Lecturer(s)
  • Ircing Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Course content
1. Introduction, overview of the terminology. 2.-3. Levels of (automatic) language processing - orthography, morphology, syntax and semantics, machine translation. 4.-5. Language modeling (prediction of the most probable word sequences). 6.-7. Part-of-speech tagging. 8.-9. Syntactic analysis. 10.-11. Machine translation. 12.-13. Semantic analysis - representation of the sentence meaning in the form of tectogrammatical structures.

Learning activities and teaching methods
Individual study, Lecture, Seminar
  • Contact hours - 65 hours per semester
  • Individual project (40) - 40 hours per semester
  • Preparation for comprehensive test (10-40) - 30 hours per semester
  • Preparation for an examination (30-60) - 40 hours per semester
prerequisite
Knowledge
používat základní operace s vektory a maticemi
orientovat se v základních pojmech teorie pravděpodobnosti
rozumět základním pojmům z lingvistiky
Skills
používat programovací jazyk Python na alespoň mírně pokročilé úrovni
číst a porozumět odbornému textu v českém i anglickém jazyce
ovládat obecné zásady práce s knihovnami jazyka Python
Competences
N/A
learning outcomes
Knowledge
orientovat se v teorii formálních gramatik
rozumět principům vektorové reprezentace dokumentů
vysvětlit principy statistického strojového překladu
Skills
efektivně pracovat s knihovnami jazyka Python pro zpracování přirozeného jazyka
implementovat jednoduché konečné automaty v knihovně OpenFST
využít principy vektorové reprezentace dokumentů pro úlohy vyhledávání informací či detekce tématu
Competences
N/A
teaching methods
Knowledge
Lecture
Individual study
Skills
Interactive lecture
Individual study
Competences
Task-based study method
assessment methods
Knowledge
Combined exam
Skills
Seminar work
Competences
Seminar work
Recommended literature
  • Jurafsky, Dan; Martin, James H. Speech and language processing : an introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition. Upper Saddle River : Pearson Prentice Hall, 2009. ISBN 978-0-13-187321-6.
  • Manning, Christopher D.; Schütze, Hinrich. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge : MIT Press, 1999. ISBN 0-262-13360-1.


Study plans that include the course
Faculty Study plan (Version) Category of Branch/Specialization Recommended year of study Recommended semester