Experimente, Evaluierung und Tools
Wintersemester 2023/24
Dozent: Helmut Schmid



  Termine

    VorlesungDienstag10:00 - 12:00 Uhr c.t. in Raum 067
    ÜbungenMittwoch14:00 - 16:00 Uhr c.t. im Rechnerpool Sibirien/Gobi

    Der Kurs ist eine Präsenzveranstaltung.

    Für Fragen und Antworten zu den einzelnen Übungen gibt es auch ein Moodle-Forum mit Namen EETws2224.


  Inhalt der Vorlesung
    Es werden verschiedene Methoden der maschinellen Sprachverarbeitung vorgestellt, darunter Finite-State-Transducer, Naive-Bayes-Modelle, log-lineare Modelle, Conditional-Random-Fields und neuronale Netzwerke. Die Studenten lernen, die beschriebenen Methoden zu implementieren und auf Probleme der maschinellen Sprachverarbeitung anzuwenden.

    In den Vorlesungen wird Grundlagenwissen wiederholt und die nächste Aufgabe besprochen und genauer spezifiziert. Daher ist eine Teilnahme an der Vorlesung für die Bearbeitung der Aufgaben erforderlich. In den Übungen im Rechnerpool werden Sie die Aufgaben selbständig am Rechner lösen. Dabei können Sie sich bei Schwierigkeiten jeglicher Art an mich wenden.


  Aufgaben
  Begleitmaterial zur Vorlesung   Benotung
    Ihre Lösungen zu den Aufgaben werden nach diesen Kriterien bewertet:
    • Erfüllt das Programm die gestellte Aufgabe?
    • Ist das Programm gut lesbar/verständlich?
    • Ist das Programm komplizierter als nötig?
    • Gibt es redundante Programmteile?
    • Ist das Programm überall dort kommentiert, wo es für das Verständnis wichtig ist?
    • Ist das Programm effizient (also schnell)?
Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS)