Ovaj predmet upoznaje studente s osnovnim metodama i modelima obrade prirodnog jezika u tehničkim sustavima, s naglaskom na metodama i algoritmima namijenjenim obradi jezičnih korpusa. Studenti će biti osposobljeni za razumijevanje i razvoj odgovarajućih metoda i alata za primjenjuju u sustavima za sintezu govora, prepoznavanje govora, strojno prevođenje i sličnim.

1. Sposobnost identificiranja računalne složenosti NLP problema
2. Sposobnos evaluacije slobodnosoftveskih NLP alata
3. Sposobnost manipuliranja tekstovnim i govornim korpusima
4. Sposonost sudjelovanja u projektima sinteze govora
5. Sposonost sudjelovanja u projektima prepoznavanja govora
6. Sposobnost sudjelovanja u projektima strojnog prevođenja

2 sata tjedno tijekom zimskog semestra

kontinuirano tijekom semestra; pisani međuispit; pisani završni ispit; usmeni ispit.

na traženje polaznika

seminarski zadaci

Projektni zadaci

1. Obrada prirodnog jezika (NLP) kao inženjerska disciplina; njezine lingvističke osnove i matematičko utemeljenje.
2. Organizacija rječnika, vrste rječnika. Označeni i neoznačeni korpusi, pitanje višestruke uporabljivosti, prikaz sustava obilježavanja i skupova oznaka.
3. Učenje riječi iz korpusa, nadzirano i nenadzirano poučavanje, načini vrednovanja.
4. Statistički estimatori i jezični modeli. Razrješavanje višeznačnosti vjerojatnosnim (Bayesovi) pristupom, odnosno uz pomoć rječnika, te nenadzirano rješavanje višeznačnosti.
5. Vjerojatnosni modeli izgovora i pravopisa. Ispravljanje pravopisnih grešaka: kriterij najmanje udaljenosti, Bayesova metoda u ispravljanju pogrešaka.
6. Skriveni Markovljevi modeli (HMM): tri temeljna pitanja, svojstva i varijacije modela. Implementacija HMM-a, polazne vrijednosti parametara.
7. Označavanje vrsta riječi u korpusu (POS tagging): informacijski izvori. Primjena HMM-a u POS tagging-u, točnost označavanja.
8. Uvod u sintaksu: gramatike neovisne o kontekstu (CFG). Osobine vjerojatnosnih CFG-a, problem njihove inicijalizacije.
9. Drugi sintaksni modeli (gramatike fraznih struktura, gramatike zavisnosti) i njihov odnos prema CF-gramatikama.
10. Parsiranje uz pomoć CF-gramatika. Leksikalizirano i vjerojatnosno (kategorijsko) parsiranje. Modeli parsiranje u odnosu na jezične modele.
11. NLP u sintezi i prepoznavanju govora: pregled metoda i alata.
12. Jezično pretprocesiranje u sintezi govora: morfološka i sintaksna analiza, generiranje prozodije.
13. Jezično i akustičko modeliranje za potrebe prepoznavanja govora: n-gramski modeli, vjerojatnosno procjenjivanje i vrednovanje.
14. Paralelni korpusi kao podloga za strojno prevođenje. Problem sravnjivanja teksta, metode i alati.
15. Tehničko vrednovanje strojnog prevođenja i alata za prevođenje. Pregled postojećih sustava i njihova korištenja.