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Natural Language Processing: Computing Meaning - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3112 Kurztext
Semester SoSe 2024 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Manuell (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 05.03.2024 - 04.04.2024 23:59:59

Anmeldepflicht
Anmeldung zweite Runde (Einzelvergabe) 05.04.2024 16:00:00 - 08.04.2024 12:00:00

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 1. Woche 05.04.2024 16:00:00 - 12.04.2024 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 2. Woche 05.04.2024 16:00:00 - 19.04.2024 23:59:59

Anmeldepflicht
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
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Do. 08:45 bis 10:15 s.t. wöchentlich 11.04.2024 bis 09.05.2024  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
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Do. 10:30 bis 12:00 s.t. wöchentlich 11.04.2024 bis 09.05.2024  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine ausblenden
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Do. 08:45 bis 10:15 s.t. Einzeltermin am 16.05.2024 Altbau Bühler-Campus - BC.L.0.46 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 16.05.2024
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Do. 10:30 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 16.05.2024 Neubau Bühler-Campus - BC.LN.3.04 (Konferenzraum) Raumplan        
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Do. 08:45 bis 10:15 s.t. wöchentlich 23.05.2024 bis 11.07.2024  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
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Do. 10:30 bis 12:00 s.t. wöchentlich 23.05.2024 bis 11.07.2024  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2024 01 11.07.2024 Klausur 07.07.2024 VERBINDLICH 07.07.2024 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Wartena, Christian, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Heid, Ulrich, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Schäfer, Johannes verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-BI6LP Ergänzung zu Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP (M WINF)
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
MDA-AppTM6 Application (6 CP)
MDA-NLP1 Natural Language Processing
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inst. für Informationswissenschaft und Sprachtechnologie
Inhalt
Bemerkung

Note: this lsf-course 3112 takes place together with lsf-course 4379 as one course. FB4 students (e.g. Master DA) register for lsf-course 3112, FB3 students (e.g. Master IIM/SWIKK) register for lsf-course 4379. Both use the learnweb-course "SoSe 2024: 3111 Natural Language Processing: Computing Meaning".

The course will take place on campus. While we will provide some material online, participating entirely remotely will not be possible.

Voraussetzungen

Basic programming (ideally Python).

Lerninhalte

Students will learn the most important phenomena in natural languages on different levels of granularity, starting with the combination of sounds to the meaning of words, sentences and texts.You will get an introduction to main symbolic and statistical approaches to model these phenomena. All theoretical topics will be accompanied by exercises dealing with these phenomena and demonstrating their use in practical applications, like spelling correction, auto completion, keyword extraction, topic detection, named entity recognition, relation extraction, synonym detection, etc.

The objective of this course is to introduce research questions from computational linguistics that can (and need to) be solved with large amounts of language data. Alongside, we introduce relevant basic linguistic phenomena and standard ways of describing them. We then discuss a number of tools and approaches that are based on large amounts of language data. Participants are familiarized with the notions, issues and approaches in the presentation part of the course and then can themselves experiment with data and tools, in order to contribute to a common descriptive and analytic task. Examples and data are taken from English (or paraphrased in EN).

This year we will focus on a specific topic: Computing Meaning. You may participate in this course if you already attended the NLP course of summer 2023 to extend your knowledge on NLP. However, we do not require the other course as a prerequesite.

Zielgruppe

MSc WI & IMIT & AINF & DA - MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2024 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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