Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
ERA 3057	Derlem Dilbilim	SEÇMELİ	3	0	0	6

Dersi Veren Birim

Dilbilimi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ÖZGÜN KOŞANER

Dersi Alan Birimler

Dilbilimi

Dersin Amacı

Bu dersin amacı derlemlerin yapısını, nasıl oluşturulduklarını, nasıl etiketlendiklerini, araştırmalarda nasıl kullanılabileceğini öğretmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Derlemlerin özelliklerini ve yapısını bilmesi
2	Derlemlerin nasıl oluşturulabileceğini bilmesi
3	Derlemlerin nasıl etiketlendiğini bilmesi ve yazılım kullanarak etiketleme yapabilmesi
4	Python kullanarak derlem üzerinde çözümleme yapabilmesi

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş: Bütünce Çözümlemesi
2	Dil özelliklerinin kullanımının incelenmesi: Sözcükbilim, Dilbilgisi, Sözcük-dilbilgisi
3	Dil özelliklerinin kullanımının incelenmesi: Söylem özelliklerinin incelenmesi
4	Giriş: Derlem Çözümlemesi
5	Derlemlerde kullanılan sözcük türü etiketleri, biçimbilimsel etiketler ve sözdizimsel bağımlılık etiketlerinin tanıtılması
6	Universal Dependencies projesinde kullanılan veri ve etiketler
7	Python ile derlem çözümlemeye giriş: Python kurulumu
8	Arasınav
9	Veri türleri, değişkenler, listeler
10	Derlem dilbilim için gerekli kütüphaneler: nltk, spacy
11	Veri görselleştirme için gereken kütüphaneler: numpy, seaborn, scikitlearn, matplotlib, pandas
12	Sözlükbirimlere ayrıştırma (lemmatization)
13	Sözcük türü etiketleme (POS tagging) ve biçimbirimsel çözümleme (morphological parsing)
14	Sözdizimsel çözümleme (syntactic parsing)
15	Genel tekrar
16	Final Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Biber Douglas, Conrad Susan & Reppen Randi (1998) Corpus Linguistics: Investigating Structure and Use. Cambridge: Cambridge University Press.

Yardımcı kaynaklar:
Meyer, Charles F. (2002) English Corpus Linguistics: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press.

Diğer ders materyalleri:
Python programlama dili

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders
2. Sunum
3. yazılım uygulamaları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ * 0.40 + FN * 0.60
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

ve 2 nolu öğrenme çıktıları ara sınav ve final sınavında sorulan kuramsal ve uygulamalı sorularla değerlendirilecektir.
3 ve 4 nolu öğrenme çıktıları ara sınav ve final sınavında sorulan uygulamalı sorularla değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Derslerin %70ine katılım zorunludur.
2. Arasınav ve finalde kopya ve intihal girişimleri 0 (sıfır) olarak değerlendirilir ve/ya fiili disiplin cezasıyla sonuçlanır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ozgun.kosaner@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Çarşamba: 12:00-12:30

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	5	65
Vize Sınavına Hazırlık	1	16	16
Final Sınavına Hazırlık	1	22	22
Diğer (Atölye, Laboratuvar vb. kapsamındaki çalışmalar)	1	4	4
Final Sınavı	1	1,5	2
Vize Sınavı	1	1,5	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			153

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.13
ÖK.1	5	5	5
ÖK.2	5	5	5
ÖK.3	5	5	5
ÖK.4	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI