Computerlinguistik

Informationen zur Lehrveranstaltung
TitelΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΓΛΩΣΣΟΛΟΓΙΑ - ΕΜΒΑΘΥΝΣΗ / Computerlinguistik
Titel in DeutschComputerlinguistik
CodeΑΚ0264-ΕΜ
FakultätPhilosophische
AbteilungDeutsche Sprache und Philologie
Cycle / Level1. Grund- und Hauptstudiengang
SemesterWinter/Sommer
CommonJa
StatusAktiv
Course ID600024557

Studienplan: PPS Tmīmatos Germanikīs Glṓssas kai Filologías (2020-sīmera)

Registered students: 7
FachrichtungForm des KursbesuchsSemesterJahrECTS
KORMOSEPILEGOMENA EIDIKEUSĪSWinter-3
Informationen zur Veranstaltung
Akademisches Jahr2025 – 2026
KurslehrdauerWinter
Faculty Instructors
Class ID
600276322
Veranstaltungstyp
  • Persönliche Anwesenheit
Elektronischer Zugang zu Unterrichtsmaterialien
Sprache
  • Griechisch (Lehre, Prüfung)
Prerequisites
Required Courses
  • ΑΚ0264 Computerlinguistik
General Prerequisites
Linguistik (Morphologie, Syntax, Semantik)
Learning Outcomes
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses verfügen die Studierenden über  Grundkenntnisse in Computerlinguistik,  Kenntnisse von Techniken und Methoden der Textverarbeitung,  Bewusstsein für die ethischen und rechtlichen Fragen,  die Fähigkeit, an der Gestaltung, Entwicklung und Bewertung von Werkzeugen zur Verarbeitung natürlicher Sprache mitzuwirken,  die Fähigkeit, an der Gestaltung, Entwicklung und Bewertung von Datensätzen mitzuwirken, indem sie Annotationsrichtlinien und -standards befolgen, um die Reproduzierbarkeit ihrer Arbeit zu gewährleisten,  Bewusstsein für die neuesten Fortschritte auf dem Gebiet (z. B. große Sprachmodelle).
Allgemeine Kompetenzen
  • Anwendung des Wissens in der Praxis
  • Recherche, Analyse und Verarbeitung von Daten und Informationen mittels der Verwendung technologischer Medien
  • Anpassung an neue Situationen
  • Entscheidungsfähigkeit
  • Autonomes Arbeiten
  • Gruppenarbeit
  • Arbeit in einem internationalen Umfeld
  • Arbeit in einem multidisziplinären Umfeld
  • Produktion von neuen Forschungsideen
  • Planung und Projektmanagement
  • Respektieren von Vielfalt und Multikulturalität
  • Soziale, berufliche und ethische Verantwortung und Sensibilität gegenüber Geschlechterfragen
  • Kritik und Selbstkritik
  • Förderung des freien, kreativen und induktiven Denkens
Course Content (Syllabus)
Einführung in die Computerlinguistik und Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Kurs ist wie folgt strukturiert: 1. Sprachtechnologie, Computerlinguistik und Verarbeitung natürlicher Sprache: Grundlegende Konzepte, Prinzipien. 2. Methoden. Ein kurzer historischer Überblick und bedeutende Meilensteine: von regelbasierten Systemen über probabilistische Ansätze, große Sprachmodelle, Generative Künstliche Intelligenz (KI) und menschengerechte KI. 3. Computerlinguistik und linguistische Theorie: Ebenen der sprachlichen Analyse. Grundlegende Vorverarbeitung: morphologische Analyse und Lemmatisierung. 4. Satzstruktur: syntaktische Analyse (kontextfreie Grammatiken, Abhängigkeitsparsing). 5. Ansätze zur Semantik: Argumentstruktur und semantische Rollenetikettierung. Abstrakte Bedeutungsrepräsentation. 6. Computersemantik: Schlussfolgerungen, Paraphrasierung, Vereinfachung. 7. Auflösung von Koreferenz. 8. Sprachressourcen: Korpora, lexikalische Ressourcen und Werkzeuge. Korpusanotation (Prinzipien, Methoden und Werkzeuge). 9. Anwendungen: Informationsextraktion: Erkennung von Ereignissen und Entitäten, Verknüpfung von Entitäten. 10. Anwendungen: Sentimentanalyse, Erkennung von beleidigender Sprache. Ironie, Humor und Argumentation. 11. Computerlinguistik: Rechtliche und ethische Fragen. 12. Präsentationen.
Schlüsselwörter
Verarbeitung natürlicher Sprache, natürlichsprachliche Generierung, Künstliche Intelligenz, Sprachressourcen, Korpusannotation
Lehrmaterialien
  • Buch
  • Skript
  • Audio
  • Interaktive Übungen
Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie
IKT-Nutzung
  • Einsatz von IKT in der Lehre
  • Einsatz von IKT in der Laborausbildung
  • Einsatz von IKT in der Bewertung der Studierenden
Unterrichtsorganisation
ActivitiesArbeitsbelastungECTSEinzelarbeitGruppenarbeitErasmus
Vorlesungen30.1✓
Projekt471.9✓
Erstellen einer Arbeit / v. Arbeiten251
Total753
Bewertung der Studierenden
Description
1. Literaturübersicht: 30% 2. Projekt und Aufsatz 50% 3. Kurzreferat: 20%.
Beschreibung des Verfahrens
  • Schriftliche Prüfung mit Problemlösung (Endnote)
Empfohlene Bibliographie
zum Kurs (Eudoxos)
Αλεξανδρή, Χριστίνα (2018) Υπολογιστική Γλωσσολογία-Linguistik und ihre Anwendungen in der Computerlinguistik. Εκδόσεις Παπασωτηρίου
Weitere Bibliographie
Γιούλη, Π. (2024) Υπολογιστική Γλωσσολογία: Μέθοδοι και εφαρμογές. Από τις συμβολικές προσεγγίσεις στη Μηχανική Μάθηση και την Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη. Σημειώσεις μαθήματος. Παναγιωτακόπουλος, Χ., Τσαλίδης, Χ., Γάκης, Π. και Κόκκινος, Θ. (2022). Υπολογιστική γλωσσολογία. Από τον προγραμματισμό μέχρι τη διδακτική πράξη. [Προπτυχιακό εγχειρίδιο]. Κάλλιπος, Ανοικτές Ακαδημαϊκές Εκδόσεις. https://dx.doi.org/10.57713/kallipos-127 Τάντος, Α., Μαρκαντωνάτου, Σ., Αναστασιάδη-Συμεωνίδη, Ά., Κυριακοπούλου, Π. (2015). Υπολογιστική γλωσσολογία. [ηλεκτρ. βιβλ.] Αθήνα: Σύνδεσμος Ελληνικών Ακαδημαϊκών Βιβλιοθηκών. http://hdl.handle.net/11419/2205 https://repository.kallipos.gr/handle/11419/2205 Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2020-2021) Speech and Language Processing (3rd ed. draft) https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ Jacob Eisenstein. (2019). Natural Language Processing. MIT Press. https://cseweb.ucsd.edu/~nnakashole/teaching/eisenstein-nov18.pdf Bender, Emily M. and Alex Lascarides. (2019). Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing II: 100 Essentials from Semantics and Pragmatics. Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Morgan & Claypool Publishers Goldberg, Y. (2015). A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing. ArXiv, abs/1510.00726. https://www.semanticscholar.org/paper/A-Primer-on-Neural-Network-Models-for-Natural-Goldberg/56edaa1368ff4dfa45388e4be24fdfbded7d88a7
Last Update
10-09-2024