Doğal Dil İşleme(IT 534)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IT 534 | Doğal Dil İşleme | 3 | 4 | 0 | 0 | 3 | 8 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans |
| Dersi Veren(ler) | İsmail Burak PARLAK bparlak@gsu.edu.tr (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı |
Introduce current aspects of the design and the implementation of computing systems that can process, understand, or communicate in human language. The course covers fundamental approaches, largely machine learning and deep learning, used across the field of NLP as well as a comprehensive set of NLP tasks both historical and contemporary. Problems range from syntax (part-of-speech tagging, parsing) to semantics (lexical semantics, question answering, grounding) and include various applications such as summarization, machine translation, information extraction, and dialogue systems. Assignments throughout the semester involve building scalable machine learning systems for various NLP tasks. Suggested Background: Data Structures and Algorithms, Linear Algebra, Introduction to Artificial Intelligence-Machine Learning |
| İçerik |
Week 1: Introduction to NLP, Regex, Finite State Machines, Edit Distance Week 2: Finite State Transducers, Text Normalization, Week 3: Language models, tf-idf, bag of words, n-grams Week 4: Lexical, syntactic and morphological analysis Week 5: Semantic analysis Week 6: Text classification, text summarization Week 7: Machine translation, Q&A Systems, Chatbots Week 8: Speech Analysis Week 9: Neural Nets, Embeddings Week 10: Deep Learning and Language Models Week 11: Projects |
| Dersin Öğrenme Çıktıları | |
| Öğretim Yöntemleri | |
| Kaynaklar |
1- Speech and Language Processing, D. Jurafsky& J.H. Martin, https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 3rd edition draft 2- Foundation of Statistical Natural Language Processing, C.D. Manning & H. Schütze, MIT Press, 2003 3- Natural Language Processing with Python, Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper O’Reilly, 2009: http://www.nltk.org/book/ Supplementary Books: 4- Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook, Jacob Perkins, Packt Publishing, 2014 5- Applied Text Analysis with Python, Benjamin Bengfort, Tony Ojeda, Rebecca Bilbro, O’Reilly, 2018 6- Turkish Natural Language Processing, Kemal Oflazer, Murat Saraçlar, Springer, 2018 7- Neural Network Methods for Natural Language Processing, Yoav Goldberg, Morgan & Claypool, 2017 |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Düzenli İfadeler, Metin normalizasyonu, düzenleme uzaklığı |
| 2 | Sonlu durum makineleri, telaffuz, yazım hatası düzeltme |
| 3 | Dil modelleri |
| 4 | Leksikal, sentaktik ve morfolojik analiz |
| 5 | Metin sınıflandırma, metin özetleme |
| 6 | Otomatik çeviri, soru-cevap sistemleri |
| 7 | Semantik çözümleme ve uygulamaları |
| 8 | Ses İşleme |
| 9 | Sinir ağları ve dil modelleri |
| 10 | Derin öğrenme ve dil modelleri |
| 11 | Proje sunumları |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 2 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 2 | 25 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 25 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 3 | 50 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Toplam İş Yükü | 0 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 0,00 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 0 | ||