Informace o předmětu

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Zuzana Nevěřilová, Ph.D. (pomocník)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 32 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Zuzana Nevěřilová, Ph.D. (pomocník)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 12:00–13:50 C416

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 51 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Čt 16. 2. až Čt 11. 5. Čt 14:00–15:50 C511

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 51 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Čt 17. 2. až Čt 12. 5. Čt 12:00–13:50 C416

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 51 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 10:00–11:50 Virtuální místnost

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 51 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Po 17. 2. až Pá 15. 5. Po 12:00–13:50 A218

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 51 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

St 10:00–11:50 C525

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Po 14:00–15:50 B411

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).

Výstupy z učení

Na konci kurzu budou studenti schopni: používat nástroje pracující s jazykovými modely; rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům; navrhnout použití pravděpodobnostních modelů v aplikacích zpracování textů; implementovat vybrané techniky ve vlastních aplikacích.

Osnova

• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Čt 14:00–15:50 C525

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).
Na konci kurzu budou studenti nejen schopni tyto nástroje používat, ale zejména budou rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům, což často představuje klíčovou kompetenci pro správné (efektivní a korektní) použití těchto nástrojů.

Osnova

• Sada nástrojů NLTK
• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Po 10:00–11:50 C416

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).
Na konci kurzu budou studenti nejen schopni tyto nástroje používat, ale zejména budou rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům, což často představuje klíčovou kompetenci pro správné (efektivní a korektní) použití těchto nástrojů.

Osnova

• Sada nástrojů NLTK
• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Jazykové modelování

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

St 8:00–9:50 C416

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 18 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).
Na konci kurzu budou studenti nejen schopni tyto nástroje používat, ale zejména budou rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům, což často představuje klíčovou kompetenci pro správné (efektivní a korektní) použití těchto nástrojů.

Osnova

• Sada nástrojů NLTK
• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Statistické nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

St 10:00–11:50 G125

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 18 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).
Na konci kurzu budou studenti nejen schopni tyto nástroje používat, ale zejména budou rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům, což často představuje klíčovou kompetenci pro správné (efektivní a korektní) použití těchto nástrojů.

Osnova

• Sada nástrojů NLTK
• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Vít Suchomel, Ph.D. (pomocník)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 8:00–9:50 B411

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 25 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je seznámit studenty se soudobými, převážně statistickými metodami, algoritmy a nástroji, které se používají pro zpracování velkých textových korpusů při jejich vytváření a následné extrakci informací.
Tyto nástroje nacházející praktické využití v mnoha oblastech zpracování přirozeného jazyka (poloautomatická tvorba textových korpusů, morfologická analýza a desambiguace, syntaktická analýza, efektivní indexace a vyhledávání v textových korpusech, statistický strojový překlad, sémantická analýza aj.).
Na konci kurzu budou studenti nejen schopni tyto nástroje používat, ale zejména budou rozumět souvisejícím teoriím a algoritmům, což často představuje klíčovou kompetenci pro správné (efektivní a korektní) použití těchto nástrojů.

Osnova

• Sada nástrojů NLTK
• Základy pravděpodobnosti a informační teorie
• Jazykové modelování, Noisy Channel Model
• Vyhlazování, algoritmus Expectation-Maximization
• Markovovy modely, Skryté Markovovy modely (HMMs)
• Viterbiho algoritmus
• Značkovací metody, značkování pomocí HMM, značkování založené na statistických transformačních pravidlech
• Statistické zarovnávání a strojový překlad
• Kategorizace a shlukování textu
• Grafické modely
• Paralelizace, MapReduce

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Čt 14:00–15:50 G124

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 25 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Čt 10:00–11:50 C511

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 24 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Út 13:00–14:50 B313

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 24 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Výukové metody

přednáška

Metody hodnocení

Písemná zkouška.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Út 15:00–16:50 B410

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Metody hodnocení

Přednášky, písemná zkouška.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Čt 8:00–9:50 B410

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

St 18:00–19:50 B411

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Čt 10:00–11:50 B411

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Rozvrh

Út 18:00–19:50 B411

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

prof. PhDr. Karel Pala, CSc. (přednášející)

Garance

prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: prof. PhDr. Karel Pala, CSc.

Rozvrh

Út 18:00–19:50 B204

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

PA154 Nástroje pro korpusy

Rozsah

2/0. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.

Vyučující

prof. PhDr. Karel Pala, CSc. (přednášející)

Garance

prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: prof. PhDr. Karel Pala, CSc.

Rozvrh

Út 10:00–11:50 B204

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Předmět představuje úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie. Lze v něm získat základní informace o typech korpusů, korpusových nástrojů, o značkování and disambiguation. V části věnované počítačové lexikografii je možno seznámit se s elektronickými slovníky a lexikálními databázemi a principy jejich budování.

Osnova

• Textové korpusy a jejich typy. Standardizace korpusových dat - SGML, XML. Tvorba korpusů. Korpusové manažery a procesory (CQP, Manatee), grafická rozhraní (GCQP, Bonito), konkordanční programy (OCP). Značkování a značkovací nástroje (ajka). Morfologické, syntaktické a sémantické značkování (WSD). Desambiguace a desambiguátory (DIS aj., pravidlové, stochastické). Paralelní korpusy, zarovnávání a zarovnávače. Práce s korpusy, využití korpusových při budování slovníkü. Rozpoznávání významů slov v korpusových datech. Nástroje pro počítačovou lexikografii. Elektronické slovníky a jejich typy. Prohlížeče a editory pro elektronické slovníky. Lexikografická pracovní stanice. Lexikální databáze typu WordNet a EuroWordNet. Nástroje: Polaris, VisDic.

Literatura

• RYCHLÝ, Pavel. Korpusové manažery a jejich efektivní implementace. Brno, 2000, xiv, 128. info
• Studie z korpusové lingvistiky. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 531 s. ISBN 80-7184-893-X. info

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.

• Statistika zápisu (nejnovější)