Uni Wien:Natural Language Processing VU (Winiwarter)

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Ähnlich benannte LVAs (Materialien):

Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vortragende Prof. Werner Winiwarter
ECTS 6
Aufgezeichnet false
Sprache English
Links ufind:052315
Zuordnungen
Bachelor Informatik Modul Data Analysis (Gebundenes Wahlfach)
Master Informatik Modul Data Analysis (Gebundenes Wahlfach)
Master Business Analytics Modul Data Science Electives (Gebundenes Wahlfach)
Master Medieninformatik Modul Erweiterung Medieninformatik (Gebundenes Wahlfach)
Master Data Science Modul Specialisation (Gebundenes Wahlfach)
Master Computational Science Modul Specialisation (Gebundenes Wahlfach)


Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Man lernt Grundlagen von Python und folgende Bereiche aus NLP: Preprocessing, Corpora, Tagging (Part-of-Speech), Classifier (z.B.: Naive Bayes), Satzstrukturen analysieren, Grammatiken, Logik (Prädikatenlogik, Aussagenlogik)

Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Es gibt keine Vorlesung. Alle Informationen finden sich grundsätzlich in dem NLTK-Buch. Es gibt 10 Jupyter-Notebooks mit Aufgaben, die man zu bestimmten Terminen abgeben muss. Man wird zufällig zum Präsentieren einer Aufgabe ausgewählt, die man dem Professor in einem Onlinemeeting erklären muss. Am Ende des Semesters gibt es eine mündliche Online-Prüfung.

SS 2023 alle Einheiten vor Ort und Prüfung schriftlich, sonst Ablauf prinzipiell gleich. Aufgaben sind in 2 Blöcke unterteilt (1-4 und 5-10).

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

an und für sich keine - etwas Python zu können ist sicher von Vorteil

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

keiner

Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Jeweils eine Einheit pro Aufgabe/Notebook in der die Beispiele präsentiert werden, keine Anwesenheitspflicht, bei genug TeilnehmerInnen in 2 Gruppen geteilt (auf ufind 3h vorgesehen, daher jede Gruppe 90 Minuten, meistens tatsächlich eher 15-30 Minuten).

Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

90 Minuten schriftliche Prüfung zu theoretischen Inhalten des NLTK Buchs, wenn nur oberflächliche Python Konzepte/Programmierkonzepte ("Was ist Memoisierung?"). Prüfung 40%, erster Teil der Übung 30%, zweiter Teil 30%, keine sine qua non Bedingungen, daher komplett ohne die Prüfung zu bestehen.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Von Vorkenntnissen in Python abhängig, Buch liefert jedoch alle notwendigen Kenntnisse, allerhöchstens 5h pro Arbeitsblatt wenn man anstrebt wirklich alle Beispiele zu lösen. Aufwand in späteren Aufgabenblättern teils höher als zu Beginn, es empfiehlt sich zu Beginn des jeweiligen Blocks möglichst viele Beispiele zu lösen um ehestmöglich dranzukommen. Alle Buchkapitel 2x durchlesen reicht für eine gute Bewertung der Klausur allemal aus.

Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Das NLTK-Buch enthält alles, was man wissen muss.

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ich habe am Anfang des Semesters viele der Übungsaufgaben gelöst, dass ich am Schluss des Semesters mehr Zeit für andere Fächer habe.

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ich finde die LV sehr empfehlenswert. Der Aufwand ist überschaubar und die Themen sehr interessant.

Materialien

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