Seminar zur Entscheidungslehre "Verarbeitung natürlicher Sprache"
- Organisatorisches
- Ankündigung der Veranstaltung im EVV
- Einordnung: Das Seminar ist als Hauptseminar (verteidigtes Referat, 8 CP) für das Fach Entscheidungslehre anerkennbar. Es ist eine Anmeldung beim Prüfungsamt nötig.
- Termin: Das Seminar findet als Kompakt-Seminar vom 26.11. bis 27.11.2004 im Besprechungsraum 2.OG statt.
- Platzvergabe: Die Plätze für das Seminar werden am Do. 29.07.2004 um 13:00 Uhr im Leo 18 vergeben.
- Der Abgabetermin für die Seminararbeit ist nunmehr auf den 15. November 2004 festgelegt.
- Zeitplan für die Präsentationen:
Beginn: jeweils 8:30 Uhr, dann Präsentation von 2 Themen
kurze Pause von ca. 10:30-11:00 Uhr, Präsentation weiterer 2 Themen
Mittagspause von ca. 13:00-14:30 Uhr, anschließend Präsentation der drei restlichen Themen
Feierabend: ca. 17:30 Uhr - Mündliche Prüfungen für die 5-Punkte Kandidaten: 10.12.2004 ab 10.30 Uhr
Themeneinschränkungen: Wichtig sind: "Teil 2: Wörter", "Teil 3: Grammatik" außer Thema 9, Themen 11 und 12 aus "Teil 4: Anwendungen", also die Kapitel 5-11 aus dem Manning/Schütze und die Kapitel 3 und 4 aus Kuropka
- Themen
(betreut von MScIS Stephan Dlugosz)
Teil 1: Grundlagen
1. Grundlagen der Informationstheorie [Kapitel 2.1.10, 2.2] (Andreas Wieland)
Teil 2: Wörter
2. Wortkombinationen [Kapitel 5] ( Alexander Knopp )
3. Statistische Inferenz: n-gram models bei spärlichen Daten [Kapitel 6] (Hans-Ulrich Klein)
4. Entschlüsselung der Wortbedeutung [Kapitel 7] (Jens Rolfes)
5. Erweiterungen des Wortschatzes [Kapitel 8] (Michael Hünteler)
Teil 3: Grammatik
6. Hidden Markov Models [Kapitel 9] (Ludger Dieckmann)
7. Festlegung der Satzbausteine [Kapitel 10] (Sandra Marcus)
8. Probabilistische kontextfreie Grammatiken [Kapitel 11] (Kathrin Walenta)
9. Wahrscheinlichkeitsbasierte Syntaxanalyse [Kapitel 12] (Till Becker)
Teil 4: Anwendungen
10. Maschinelles Übersetzen [Kapitel 13] (Thomas Jacobi)
11. Informationsgewinnung aus Textdaten: Fuzzy Set Model [Kapitel 15] (Marius Thelenberg)
12. Informationsgewinnung aus Textdaten: Topic-based Vector Space Model [Kapitel 15] (Jakob Acar)
13. Informationsgewinnung aus Textdaten: Retrieval by Logical Imaging [Kapitel 15] (Michael Mzyk)
14. Kategorisierung von Texten [Kapitel 16] (Sebastian Drawe)
- Literatur:
- Manning/Schütze: Foundations of Statistical Natural Language Processing (allgemein)
- Kuropka: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente, Kapitel 3 (für die Themen 11-13)
- Informationen zur Anfertigung von Seminararbeiten
- Fachwörterbuch der Europäischen Union
