(INF 513)
| Nom du Cours | Semestre du Cours | Cours Théoriques | Travaux Dirigés (TD) | Travaux Pratiques (TP) | Crédit du Cours | ECTS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF 513 | 2 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
| Cours Pré-Requis | |
| Conditions d'Admission au Cours |
| Langue du Cours | Anglais |
| Type de Cours | Électif |
| Niveau du Cours | Master |
| Enseignant(s) du Cours | İsmail Burak PARLAK bparlak@gsu.edu.tr (Email) |
| Assistant(e)s du Cours | |
| Objectif du Cours | Faire acquérir les fondements théoriques et les principaux outils, techniques et méthodes permettant de traiter des données langagières |
| Contenus | - Introduction au Traitement Automatique du Langage Naturel, - TALN et machines d’états finis , - Application : Nooj, Unitex,…, - N-grams, - Etiquetage morpho-syntaxique, - Application : Porter Stemmer, Brill Tagger,…, - Modèles de Markov Cachés (HMM), - Analyse syntaxique, - Sémantique, - Application : construction d’un analyseur superficiel, - Sémantique lexicale calculatoire, - Modélisation informatique du discours, - Extraction d’information, Extraction des évènements temporels, - Application : Reconnaissance des entités nommées |
| Acquis d'Apprentissage du Cours |
-Compréhension des particularités liées aux données langagières -Connaissance des bases théoriques et des outils -Ëtre capable de réaliser une application liée au domaine |
| Méthodes d'Enseignement | |
| Ressources |
Foundation of Statistical Natural Language Processing, C.D. Manning & H. Schütze, The MIT Press, 6th ed, 2003 Speech and Language Processing, D. Jurafsky & J.H. Martin, Pearson, 2009 Natural Language Processing with Python, Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper, O'Reilly Media, June 2009 |
Intitulés des Sujets Théoriques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|---|
| 1 | Expressions regulieres, Normalisation du texte, Edit Distance |
| 2 | Machines états finis, Correction de l'articulation |
| 3 | Reseaux de neurones, Apprentissage profond-I |
| 4 | Apprentissage profond-II |
| 5 | Modeles de Markov, ngrams, modeles stochastiques |
| 6 | Part of Speech (POS) Tagging, Grammaires formelles |
| 7 | Analyse syntaxique et morphologique |
| 8 | Lexicons; design et implementation |
| 9 | Sémantique, extraction de l'information |
| 10 | Classification du texte, résumé automatique du texte |
| 11 | Traduction automatique, Systemes question-réponse |
| 12 | Traitement du son-I |
| 13 | Traitement du son-II: reconnaissance et synthese |
| 14 | Projets |
Intitulés des Sujets Pratiques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|
Contribution à la Note Finale
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Contribution du contrôle continu à la note finale | 1 | 60 |
| Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 40 |
| Toplam | 2 | 100 |
Contrôle Continu
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Devoir | 2 | 20 |
| Présentation | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 0 | 0 |
| Projet | 0 | 0 |
| Travail de laboratoire | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 1 | 40 |
| Portefeuille | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 |
| Toplam | 3 | 60 |
| No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | X | |||||
| 2 | X | |||||
| 3 | X | |||||
| 4 | X | |||||
| 5 | X | |||||
| 6 | X | |||||
| 7 | X | |||||
| 8 | X | |||||
| 9 | X | |||||
| 10 | X | |||||
| 11 | X | |||||
| 12 | X | |||||
| 13 | X | |||||
| Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
|---|---|---|---|
| Charge totale de Travail | 0 | ||
| Charge totale de Travail / 25 | 0,00 | ||
| Crédits ECTS | 0 | ||