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Natural Language Processing: Methods for Dealing with Words - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3108 Kurztext
Semester SoSe 2023 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) 07.03.2023 - 05.04.2023 23:59:59

Anmeldung zweite Runde (Einzelvergabe) 06.04.2023 16:00:00 - 12.04.2023 23:59:59

Abmeldung bis Ende 1. Woche 06.04.2023 16:00:00 - 14.04.2023 23:59:59

Abmeldung bis Ende 2. Woche 06.04.2023 16:00:00 - 21.04.2023 23:59:59

Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Do. 08:15 bis 09:45 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
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Do. 10:00 bis 11:30 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2023 01 01.09.2023 Hausarbeit 25.05.2023 31.08.2023 VERBINDLICH 31.08.2023 VERBINDLICH

Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Wartena, Christian, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Heid, Ulrich, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Schäfer, Johannes , MSc verantwortlich und durchführend
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
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MDA-AppTM6 Application (6 CP)
MDA-NLP1 Natural Language Processing
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Note: this lsf-course 3108 takes place together with lsf-course 4379 as one course. FB4 students (e.g. Master DA) register for lsf-course 3108, FB3 students (e.g. Master IIM/SWIKK) register for lsf-course 4379. Both use the learnweb-course 3108.

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


Basic programming (ideally Python).


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: methods for dealing with words. You may participate in this course if you already attended the NLP course of summer 2022 to extend your knowledge on NLP. However, we do not require the other course as a prerequesite.


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

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: WiSe 2023/24
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