Datalingvistisk modellering

Mål og innhald

Innhaldet i kurset vil variere noko over tid, men vil handle om teoriar og metodar for utvikling og bruk av ulike typar språklege kunnskapsbasar. Aktuelle emne er t.d. kunnskapsrepresentasjon, semantiske nettverk, mønstergjenkjenning, måldriven og datadriven planlegging, avanserte søkjestrategiar, heuristikkar, regelbaserte system, frames og arvehierarki, constraint propagation, logikk og resolusjon, maskinell læring, nevrale nettverk, sannsyn og statistiske modellar, evolusjon.

Dette emnet eignar seg også for studentar på informatikk, informasjonsvitskap og humanistisk informatikk.

Målet med kurset er å gjere studenten kjend med modelleringsmetodar, t.d. frå kunstig intelligens og maskinlæring.

Læringsutbyte/resultat

Studenten skal setjast i stand til å forstå relevansen av dei nemnde modelleringsmetodane for modellering av språkprosessar innan datalingvistikk, psykolingvistikk og språkteknologi. Studenten skal lære å nytte modellering på vitskaplege og teknologiske problem i samband med språkprosessering. Studenten skal kunne programmere og teste modellar basert på desse metodane.

Undervisningssemester

Haust.

Undervisningsspråk

Engelsk ved behov.

Studienivå

Master

Krav til studierett

Krav om gyldig studierett på masterprogrammet i datalingvistikk og språkteknologi ved UiB.

Krav til forkunnskapar

Ingen

Tilrådde forkunnskapar

Det blir tilrådd at DASP101 er avlagt.

Undervisning og omfang

Førelesingar, øvingar på datamaskin og rettleiing.

Om lag 3 timar pr. veke.

Om det melder seg færre enn fem studentar til eit emne kan instituttet innføre redusert undervisning, jamfør instituttet sine retningsliner for dette på Mi Side. På emne der dette kan verte aktuelt vil studentane få informasjon om det ved semesterstart, og før fristen for semesterregistrering 1. februar / 1. september.

Obligatoriske arbeidskrav

Rettleiing i samband med skriving av semesteroppgåva er obligatorisk, og skal minst ha omfang av eitt rettleiingsmøte der rettleiar har fått lese utkast til oppgåva.

Vurderingsformer

Rettleidd semesteroppgåve i form av programmeringsoppgåve og skriftleg prøve på 4 timar. I karakteren for emnet blir båe eksamenar vekta likt.

Karakterskala

Karakterskala A-F.

Læremiddelomtale

Pensum består hovudsakleg av ei innføring i kunstig intelligens og en vitskapleg beskriving av metodane som blir nytta innan dette feltet, særleg med vekt på kognitiv modellering. Datamaskin brukast til øvingar.

Undervisningsstad

Bergen

Emneevaluering

Evaluering av tilbodet vert gjennomført i tråd med UiBs kvalitetssikringssystem.

Kontaktinformasjon

Institutt for lingvistiske, litterære og estetiske studium

E-post: studierettleiar@lle.uib.no