Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Introduction to Natural Language Processing:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Introduction to Natural Language Processing | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | The course does not require any previous knowledge. Python familiarity will be useful. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To understand the methods used to solve practical problems of NLP, in particular, information retrieval summarization, machine translation |
| C-2 | To apply the existing NLP libraries, determine the advantages and disadvantages of different systems, evaluate and compare the results |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Environment preparing - Python Installation and refreshment. | 3 |
| T-L-2 | Introduction to SpaCy including basic operation, loading language models and tokenization. | 3 |
| T-L-3 | Text Processing Basics including: sentence segmentation, part-of-speech tagging, lemmatization and word frequencies and text preprocessing techniques. | 4 |
| T-L-4 | Named Entity Recognition including: understanding and using named entities. | 3 |
| T-L-5 | Dependency Parsing including: understanding and visualizing dependency tree. | 3 |
| T-L-6 | Word Vectors and Text Similarity including SpaCy's word vectors and calculating text similarity. | 4 |
| T-L-7 | Advanced NLP Concepts including topic modelling, sentiment analysis, customizing SpaCy pipeline. | 5 |
| T-L-8 | Building a Small NLP Project. | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Text processing: regular expressions, tokenization, sentesces segmentation; n-gram language models | 6 |
| T-W-2 | Tagging, Parsing | 4 |
| T-W-3 | Naïve bayes and logistics regression – text calssification | 5 |
| T-W-4 | Lexical semantics, words as vectors, | 4 |
| T-W-5 | Artificial neural networks | 4 |
| T-W-6 | Hidden Markov Models | 3 |
| T-W-7 | Recursive neural network | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Class attendance | 30 |
| A-L-2 | Homeworks | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Lecture attendance | 30 |
| A-W-2 | Reading literature on the subject | 18 |
| A-W-3 | Consultation | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lectures presentation |
| M-2 | Discussion |
| M-3 | Developing software in Python |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Testing of knowledge through a multiple choice test |
| S-2 | Ocena formująca: Continuous assessment |
| S-3 | Ocena formująca: Project work |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.10_W01 Student understand the basics of natural language processing (NLP). Has a knowladge on language modeling, text classification, summarization, and machine translation. | I_1A_W05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.10_U01 Students will learn how to use existing NLP libraries and software packages but also the mathematical models underlying computational linguistics. | I_1A_U06 | — | — | C-2 | T-L-1 | M-3 | S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.10_W01 Student understand the basics of natural language processing (NLP). Has a knowladge on language modeling, text classification, summarization, and machine translation. | 2,0 | |
| 3,0 | Studen understand basic definitions and algorithms in NLP | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.10_U01 Students will learn how to use existing NLP libraries and software packages but also the mathematical models underlying computational linguistics. | 2,0 | |
| 3,0 | Performance of tasks and projects at a sufficient level | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Jurafsky, D., Martin, J., Speech and language processing: An introduction to speech recognition, computational linguistics and natural language processing, Prentice Hall, 2008
- Bird, S., Klein, E., Loper, E, Natural language processing with Python, O'Reilly Media, Inc., 2009