DERS ADI

: Hesaplamalı Dilbilim Uygulamaları

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
DSM 5011 Hesaplamalı Dilbilim Uygulamaları SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. METE EMİNAĞAOĞLU

Dersi Alan Birimler

Veri Bilimi Yüksek Lisans
Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Öğrencilerin ağırlıklı olarak uygulamalı biçimde doğal dillerin istatistiksel, kural tabanlı veya yapay öğrenmeye dayalı modellemesinin yanı sıra veri bilimindeki dil problemlerine uygun hesaplama yaklaşımlarının incelemesi ve öğrenmesini amaçlar. Metin işleme, etiketleme, kaynak oluşturma, sözdizimsel analiz, ayrıştırma ve sığ ayrıştırma, anlamsal analiz, sözcüksel kaynaklar, sözlükler ve makine tarafından okunabilir sözlükler, anafor çözümlemesi, kelime duyumu anlamsızlaştırma, bilgi alma ve bilgi çıkarma, belge sınıflandırması, yazım denetimi ve web madenciliği konularında uygulama geliştirebilecek bilgi ve beceriyi öğrencilerin kazanmasını amaçlar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Şirketler veya kurumlardaki dil işleme tabanlı problemler için çözümler uyarlamak ve geliştirmek.
2   Doğal dil işleme, dil çevirisi ve duygu analizi için çeşitli modelleri etkin bir şekilde tasarlamak ve uygulayabilmek.
3   Hesaplamalı dilbilim için istatistiksel ve yapay öğrenme modellerinde ileri düzeyde bilgi sahibi olmak.
4   Doğal dil işleme ve metin işlemede farklı gelişmiş yöntemleri, prosedürleri ve teknikleri planlamak, yönetmek ve kullanmak.
5   Hesaplamalı dilbilim ve metin madenciliği alanında araştırma projelerinde görev almak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Hesaplamalı dilbilimdeki temel kavramlar ve terimler.
2 Uygulamalı dilbilim sistemleri 1. Bölüm. Kurallı ifadeler ve Automata, bağlam duyarsız diller ve Chomsky normal biçimleri, gramer and yazım denetleyicileri.
3 Uygulamalı dilbilim sistemleri 2. Bölüm. Ayrıştırıcılar ve sığ ayrıştırıcılar, örnekçe çıkarıcıları, sözcük kök düzenleyicileri. Anafor çözümlemesi. Sözdizimsel analiz.
4 İstatistiksel dil modelleme. Ngram. Word2vec modelleri: Skipgram ve CBOW.
5 Sayısal and sözlüksel anlambilim. WordNet. Sözcük duyu netleştirmesi. Duygu analizi.
6 Bilgi erişiminde temel konular 1. Bölüm. Arama motorları. Web madenciliğinde sıralama ve öneri sistemleri.
7 Bilgi erişiminde temel konular 2. Bölüm. Benzerlik ölçüleri ve belge erişimi algoritmaları. LSA ve LSI.
8 İstatistiksel hizalama ve makine çevirimi. Dil çeviri sistemleri. Soru yanıtlama sistemleri.
9 Metin ve belge sınıflandırma modelleri ve algoritmaları 1. Bölüm.
10 Metin ve belge sınıflandırma modelleri ve algoritmaları 2. Bölüm.
11 Metin madenciliğinde kümeleme algoritmaları ve modelleri.
12 Sosyal medya ve sosyal ağ analizleri.
13 Metin kaynaklı verilerin görselleştirilmesinde kullanılan modeller, yöntemler ve araçlar.
14 Proje sunumları. Dönem boyu işlenen konuların genel tekrarı ve değerlendirmesi.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

A. Clark, C. Fox, and S. Lappin, The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing, Wiley-Blackwell, 2013.

C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.

C. D. Manning, and H. Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, 1999.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu, çeşitli programlama dilleri ve araçlarıyla uygulamalı örnekler ve tartışma biçiminde öğretilecektir. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + ODV * 0.40 + YSS * 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + ODV * 0.40 + BUT * 0.40


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

mete.eminagaoglu@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Ödev Hazırlama 2 30 60
Sunum Hazırlama 2 12 24
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7
ÖK.13444335
ÖK.25434345
ÖK.34535444
ÖK.44544433
ÖK.53442424