|
ISTL7032 | İstatistiksel Doğal Dil İşleme | 3+0+0 | AKTS:7.5 | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | Ders Duzeyi | Doktora | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Orhan KESEMEN | Diğer Öğretim Üyesi | None | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Türkçenin bilgisayarda istatistiksel olarak işlenmesini öğretmek. |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Doğal Dil işleme tekniklerini öğrenmek. | 7,8 | 1,3 | ÖK - 2 : | Matematik ve istatistik gibi teorik bilimlerin uygulama alanlarında kullanımı öğrenmek. | 7,8 | 1,3 | 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 | |
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 | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Doğal dil işlemeye giriş ve kullanıldığı yerler; | | Hafta 2 | Dünya dillerinin yapısal olarak sınıflandırılması, | | Hafta 3 | Söz katarları işlenmesi, | | Hafta 4 | Düzenli deyimler, arama algoritmaları, yazın, veri tabanı ve internet araması, arama sonuçlarının istatistikleri, | | Hafta 5 | Sesli ve sessiz harf kuralları, büyük ve küçük ses uyumu, heceleme algoritması | | Hafta 6 | Yazım, noktalama ve dil bilgisi hataları ve düzeltme yöntemleri | | Hafta 7 | Sözel bulmaca tasarımları | | Hafta 8 | Dizinleme algoritması, | | Hafta 9 | Arasınav | | Hafta 10 | Şifreleme algoritmaları ve istatistik kullanarak şifre çözümü | | Hafta 11 | Türkçe sözcük türetmede ağaç yapıları | | Hafta 12 | İnsan sesinin oluşumunun istatistiksel modellemesi, | | Hafta 13 | Konuşmadan yazıya, yazıdan konuşmaya geçiş | | Hafta 14 | Türkçenin biçimsel çözümlemesi, kök ve ek yapıları ve bunların istatistikleri, yapısal olarak dillerin karşılaştırılması, | | Hafta 15 | Türkçenin dizimsel çözümlemesi, cümlenin öğelerine ayrılması, sözcük konum istatistikleri | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | |
1 | Chris Manning and Hinrich Schütze,1999, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge | | |
1 | Xuendong Huang, ...,2001, Spoken Language Processing, A Guide to Theory, Algorithm, and System Development, Prentice-Hall, | | 2 | Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2000, Speech and Language Processing, Prentice-Hall, | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Ödev | 030405060708101112 | | 6 | 50 | Dönem sonu sınavı | 16 | 28/05/2010 | 1 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Ödev | 4 | 14 | 56 | Toplam Çalışma Yükü | | | 56 |
|