Detail předmětu

Zpracování přirozeného jazyka

FIT-ZPDAk. rok: 2017/2018

Východiska počítačového zpracování přirozeného jazyka, jazyková data v korpusech, roviny: fonetika, fonologie, morfologie, syntax, sémantika, pragmatika, klasické a formální gramatiky: reprezentace morfologických a syntaktických struktur, reprezentace významu, bezkontextové gramatiky a jejich kontextová rozšíření, gramatiky DCG (Definite Clause Grammars), algoritmus CKY (Cocke-Kasami-Younger), chart-parsing, problém víceznačnosti, počítačové slovníky: reprezentace znalostí o lexikálních jednotkách, typy slovníků, lexikální sémantika, reprezentace významu věty, princip kompozicionality: skládání významů, sémantické klasifikace: valenční rámce, predikáty, ontologie, transparentní intenzionální logika a její aplikace na analýzu významů vět přirozeného jazyka, pragmatika: sémantická a pragmatická povaha jmenných skupin, struktura promluvy, deiktické výrazy, kontexty, porozumění jazyku: význam, inference a reprezentace znalostí.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

0

Výsledky učení předmětu

Studenti se seznámí s metodami, postupy a nástroji, které se používají v oblasti zpracování přirozeného jazyka, budou schopni navrhovat programy pro komunikaci v přirozeném jazyce, analyzátory a jednoduché odvozovací systémy pracující s přirozeným jazykem.

Prerekvizity

Nejsou žádné prerekvizity.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Osnovy výuky

Osnova přednášek:
  1. Pokročilé metody kategorizace textů, podobnost dokumentů
  2. Morfologická analýza na počítači, flektivní a derivativní morfologie, struktura trie pro uložení slovníku
  3. Syntaktická analýza přirozeného jazyka pro jazykové modelování
  4. Pravděpodobnostní syntaktická analýza, automatické zarovnávání textů, strojový překlad
  5. Lexikální sémantika, slovníky vs. encyklopedie, princip kompozicionality
  6. Technologie sémantického webu, ontologie, OWL

Učební cíle

Porozumět počítačovému zpracování přirozeného jazyka a naučit se aplikovat základní algoritmy a metody v této oblasti. Seznámit se s algoritmickým popisem jednotlivých jazykových rovin: morfologické, syntaktické, sémantické a pragmatické a se zdroji jazykových dat - korpusy. Pochopit základní principy reprezentace znalostí, inference a vztahů k umělé inteligenci. Na každé rovině se vždy seznámit s teoretickými východisky, ale i používaným algoritmickým popisem a nástroji. Seznámit se s možnostmi kombinace těchto nástrojů do složitějších systémů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Výuka není kontrolována.

Základní literatura

  • Allen, J., Natural language understanding. 2nd ed. Redwood City : Benjamin/Cummings Publishing Company, 1995. ISBN 0-8053-0334-0.
  • Manning, C. D., Schütze, H., Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, 1999, ISBN 0-262-13360-1.

Doporučená literatura

  • Hajičová, E., Panevová, J., Sgall, P., Úvod do teoretické a počítačové lingvistiky, sv. I., Teoretická lingvistika, Praha: Karolinum, 2002, ISBN 8024604701.
  • Mařík,V., Štěpánková,O., Lažanský, J. a kol.: Umělá inteligence (4), ACADEMIA Praha, 2003, ISBN 80-200-1044-0.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program VTI-DR-4 doktorský

    obor DVI4 , libovolný ročník, zimní semestr, volitelný