Quality and Usability

Natural Language Processing

Intergrierte Veranstaltung
(Mohtaj; 6 LP; jeweils im SoSe)

LV-Nummer:
Sprache:
English

Lernergebnisse

Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse über den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zur Verarbeitung natürlicher Sprache und ein Verständnis für verschiedene Aufgaben und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung. Dazu gehört das Wissen über die Vor- und Nachteile verschiedener NLP-Technologien sowie das Wissen über die Interpretation der Ergebnisse eines NLP-Systems. Darüber hinaus vermittelt der Kurs die Bewertungsmetriken für verschiedene NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition und Keyphrase Extraction.

Inhalt

In der Lehrveranstaltung werden aktuelle grundlegende Themen der natürlichen Sprachverarbeitung vorgestellt. Dazu gehören Textvorverarbeitungsschritte, Textvektorisierung und Sprachmodelle. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben in der NLP wie Textklassifikation, Keyphrase-Extraktion, Named Entity Recognition und maschinelle Übersetzung sowie die Bewertungsmetriken für diese Aufgaben diskutiert. Der Kurs beinhaltet praktische Projektarbeit, um die erlernten Modelle auf reale Probleme anzuwenden; daher werden Grundkenntnisse in Python und maschinellem Lernen empfohlen.

Beschreibung der Lehr- und Lernmethoden
Studieren des Online-Videos auf der Lernplattform.
Diskussion des Themas und der Fragen im Forum sowie Bearbeitung von Quizfragen und Projekten.

Aktuelles Semester

Zeit: Dienstag 12.00-14.00 Uhr, beginntab 26.04.2022

ISIS-Link: https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=28041

Bitte beachten Sie, dass die Teilnahme an der ersten Sitzung des Kurses Voraussetzung für die Anmeldung ist.
Auf der ISIS-Seite finden Sie den Zoom-Link für die erste Sitzung.

Einschreibeschlüssel: NLP2022

Ort: online

AnmeldezeitraumPrüfung: 21.04.2022 - 08.05.2022