Türkçe | English
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI
İSTATİSTİK DOKTORA
Ders Bilgi Paketi
https://www.ktu.edu.tr/fbeistatistik
Tel: +90 0462 +90 (462) 377 3112
FBE
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI / İSTATİSTİK DOKTORA
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

ISTL7032İstatistiksel Doğal Dil İşleme3+0+0AKTS:7.5
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiDoktora
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüİSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 3 saat teorik
Öğretim ÜyesiProf. Dr. Orhan KESEMEN
Diğer Öğretim ÜyesiNone
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Türkçenin bilgisayarda istatistiksel olarak işlenmesini öğretmek.
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Doğal Dil işleme tekniklerini öğrenmek. 7,81,3
ÖK - 2 : Matematik ve istatistik gibi teorik bilimlerin uygulama alanlarında kullanımı öğrenmek. 7,81,3
PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Doğal dil işlemeye giriş ve kullanıldığı yerler; Dünya dillerinin yapısal olarak sınıflandırılması; Söz katarları işlenmesi, Düzenli deyimler, arama algoritmaları, yazın, veri tabanı ve internet araması, arama sonuçlarının istatistikleri, Sesli ve sessiz harf kuralları, büyük ve küçük ses uyumu, heceleme algoritması, Yazım, noktalama ve dil bilgisi hataları ve düzeltme yöntemleri, Sözel bulmaca tasarımları, Dizinleme algoritması, Şifreleme algoritmaları ve istatistik kullanarak şifre çözümü, Türkçe sözcük türetmede ağaç yapıları, İnsan sesinin oluşumunun istatistiksel modellemesi, Konuşmadan yazıya, yazıdan konuşmaya geçiş, Türkçenin biçimsel çözümlemesi, kök ve ek yapıları ve bunların istatistikleri, yapısal olarak dillerin karşılaştırılması, Türkçenin dizimsel çözümlemesi, cümlenin öğelerine ayrılması, sözcük konum istatistikleri, Türkçenin anlamsal çözümlemesi, sözcük anlam sınıflaması, makine öğrenmesi, İstatistiksel konumlandırma ve makine çevirisi
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Doğal dil işlemeye giriş ve kullanıldığı yerler;
 Hafta 2Dünya dillerinin yapısal olarak sınıflandırılması,
 Hafta 3Söz katarları işlenmesi,
 Hafta 4Düzenli deyimler, arama algoritmaları, yazın, veri tabanı ve internet araması, arama sonuçlarının istatistikleri,
 Hafta 5Sesli ve sessiz harf kuralları, büyük ve küçük ses uyumu, heceleme algoritması
 Hafta 6Yazım, noktalama ve dil bilgisi hataları ve düzeltme yöntemleri
 Hafta 7Sözel bulmaca tasarımları
 Hafta 8Dizinleme algoritması,
 Hafta 9Arasınav
 Hafta 10Şifreleme algoritmaları ve istatistik kullanarak şifre çözümü
 Hafta 11Türkçe sözcük türetmede ağaç yapıları
 Hafta 12İnsan sesinin oluşumunun istatistiksel modellemesi,
 Hafta 13Konuşmadan yazıya, yazıdan konuşmaya geçiş
 Hafta 14Türkçenin biçimsel çözümlemesi, kök ve ek yapıları ve bunların istatistikleri, yapısal olarak dillerin karşılaştırılması,
 Hafta 15Türkçenin dizimsel çözümlemesi, cümlenin öğelerine ayrılması, sözcük konum istatistikleri
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Chris Manning and Hinrich Schütze,1999, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge
 
İlave Kaynak
1Xuendong Huang, ...,2001, Spoken Language Processing, A Guide to Theory, Algorithm, and System Development, Prentice-Hall,
2Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2000, Speech and Language Processing, Prentice-Hall,
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Ödev 030405060708101112 6 50
Dönem sonu sınavı 16 28/05/2010 1 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Ödev 4 14 56
Toplam Çalışma Yükü56