510.607 (21S) Introduction to Natural Language Processing

Sommersemester 2021

Registration deadline has expired.

First course session
02.03.2021 08:00 - 10:00 online Off Campus
... no further dates known

Overview

Due to the COVID-19 pandemic, it may be necessary to make changes to courses and examinations at short notice (e.g. cancellation of attendance-based courses and switching to online examinations).

For further information regarding teaching on campus, please visit: https://www.aau.at/en/corona.
Lecturer
Course title german Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2)
Type Lecture - Course (continuous assessment course )
Course model Online course
Hours per Week 2.0
ECTS credits 3.0
Registrations 9 (30 max.)
Organisational unit
Language of instruction German
Course begins on 02.03.2021
eLearning Go to Moodle course

Time and place

Please note that the currently displayed dates may be subject to change due to COVID-19 measures.
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Course Information

Course content

Die Computerlinguistik ist eine Teildisziplin des großen Feldes der 'Künstlichen Intelligenz'. Primäre Aufgabe von computerlinguistischen Algorithmen und Werkzeugen ist, unstrukturierte Textdaten in Wissen (strukturierte Daten) umzuwandeln. In dieser LV werden wir uns weitere Themenbereiche anschauen, die im ersten Teil der Vorlesung aus dem vergangenen Wintersemester noch nicht behandelt wurden. Sie umfassen u.a.:

Information Retrieval

Neuronale Netze

Clustering & Word Embeddings

Semantik

Korpuslinguistik

In diesem zweiten Teil der Vorlesung werden wir uns vor allem auf statistische Methoden konzentrieren, die in der Computerlinguistik in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben.


Prior knowledge expected

Für Teilnehmer dieses Fortsetzungskurses ist die erfolgreiche Teilnahme am ersten Teil nicht unbedingt erforderlich. Kenntnisse über formale Methoden (z.B. Statistik), wie sie im ersten Teil vermittelt wurden, werden allerdings vorausgesetzt. (Die Unterlagen aus dem ersten Teil der Vorlesung werden zur Referenz ebenfalls zur Verfügung gestellt.)

Course content

Computational Linguistics (CL) is a sub-discipline of the large field of 'artificial intelligence'. The primary task of CL-algorithms and tools is to convert unstructured text data into knowledge (structured data).  In this course we will discuss topics that have not yet been addressed in the first part of this course held in the previous winter semester. These topics include:

information retrieval

neural networks

clustering & word embeddings

semantics

corpus linguistics

We will focus on statistical methods since they have become increasingly important in CL.


Prior knowledge expected

Participants of this follow-up course do not have to have attended the first part of the course in the previous semester. However, basic knowledge in formal methods (e.g. statistics), as they have been introduced in the first part of the course are required. (Participants of the  follow-up course will also be provided with all course materials from the previous course as a reference.) 

Examination information

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Examination methodology

Am Ende des Kurses findet eine Klausur (closed-book exam) statt.

Das erfolgreiche Abschneiden in der Klausur ist einziger Leistungsnachweis.

Grading scheme

Grade / Grade grading scheme

Position in the curriculum

  • Bachelor's degree programme English and American Studies (SKZ: 612, Version: 15W.3)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 20.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Applied Informatics (SKZ: 511, Version: 19W.2)
    • Subject: Artificial Intelligence (Compulsory elective)
      • 8.1 Artificial Intelligence ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Applied Informatics (SKZ: 511, Version: 19W.2)
    • Subject: Semantic Systems and Natural Language Processing (Compulsory elective)
      • 8.7 Semantic Systems and Natural Language Processing ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme German Studies (SKZ: 617, Version: 15W.1)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • FW Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
  • Bachelor's degree programme German Studies (SKZ: 617, Version: 17W.3)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • FW Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Applied Informatics (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Subject: Human-Centred Computing (Psychology) (Compulsory elective)
      • 1.6 Einführung in Natural Language Processing ( 2.0h VC / 3.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Applied Informatics (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Subject: Human-Centred Computing (Gender Studies) (Compulsory elective)
      • 1.6 Einführung in Natural Language Processing ( 2.0h VC / 3.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Applied Informatics (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Subject: Natural Language Processing (Compulsory elective)
      • 5.4 Einführung in Natural Language Processing ( 2.0h VC / 3.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Germanistik (SKZ: 817, Version: 15W.2)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
  • Bachelor's degree programme Romance Studies (SKZ: 646, Version: 17W.2)
    • Subject: Gebundenes Wahlfach III: Ergänzungsfach (Compulsory elective)
      • Ergänzungsfach ( 0.0h XX / 14.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Romance Studies (SKZ: 646, Version: 11W.1)
    • Subject: Gebundenes Wahlfach III: Ergänzungsfach (Compulsory elective)
      • Ergänzungsfach ( 0.0h XX / 14.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)
  • Master's degree programme Romance Studies (SKZ: 849, Version: 11W.1)
    • Subject: Gebundenes Wahlfach II: Romanistisches Erweiterungsfach / Ergänzungsfach (Compulsory elective)
      • Romanistisches Erweiterungsfach ( 0.0h LV / 12.0 ECTS)
        • 510.607 Introduction to Natural Language Processing (2.0h VC / 3.0 ECTS)

Equivalent courses for counting the examination attempts

Sommersemester 2024
  • 510.607 VC Neuere Methoden in der Computerlinguistik (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 510.607 VC Neuere Methoden in der Computerlinguistik (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 510.607 VC Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h / 3.0ECTS)