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