Natural Language Processing (NLP)
6/7. Semester
5 ECTS | 4 SWS
Continuous Assessment (CA)
Computer verstehen Sprache: Du entwickelst Anwendungen, die Texte analysieren, Inhalte erkennen und Sprache verarbeiten, von Chatbots bis Suchmaschinen.
Inhalte
- In diesem Kurs lernen Sie die NLP-Grundlagen kennen:
- Reguläre Ausdrücke, Finite State Automaten, N-Grams, Probabilistic Language Modeling, Vector Space Model, TF-IDF, Machine Learning for NLP, Sequence Labeling, Part of speech tagging, Information Extraction, Named Entity Recognition
Lernziele/Kompetenzen
Die Studierenden sind in der Lage,
- grundlegende Techniken des Natural Language Processing zu verstehen und anzuwenden.
- Zusammen mit Grundlagen für Neuronale Netze und Deep Learning ist diese Veranstaltung die Grundlage für fortgeschrittene Techniken in NLP, die in darauf aufbauenden Veranstaltungen (bzw. im Master) gehört werden können.
Literatur
Dozentinnen / Dozenten
Empfohlene Vorkenntnisse
Daten zum Modul
| Semester |
6/7 |
| Unterrichtssprache |
Deutsch |
|
Häufigkeit
|
Unregelmäßig
|
| Kreditpunkte |
5 |
| Modulverantwortlich |
Prof. Dr. Kai Eckert |
| Dauer |
1 Semester |
| Studienleistung |
Keine |
| Prüfungsvorleistung |
Keine |
| Prüfungsleistung |
Continuous Assessment (CA) |
Semesterwochenstunden
| Vorlesung |
2 SWS |
| Übung |
2 SWS |
| Summe |
4 SWS |
Arbeitsaufwand (work load)
| Vorlesung |
30 h |
| Labor |
30 h |
| Selbststudium |
30 h |
| Aufgaben |
30 h |
| Prüfungsvorbereitung |
30 h |
| Summe |
150 h |