Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen
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- Albert Möller
- vor 5 Jahren
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1 Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen Lehrstuhl Grundlagen der Programmierung Forschungslinie Einführung in die Forschung SS 2018 NLP = natural language processing
2 Lehrstuhl Grundlagen der Programmierung: Frau Kerstin Achtruth Dipl.-Inf. Tobias Denkinger Dipl.-Inf. Kilian Gebhardt Luisa Herrmann, M.Sc. (DFG) Thomas Ruprecht, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr.h.c. Heiko Vogler
3 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) Weighted Tree Automata and Logics
4 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch Weighted Tree Automata and Logics
5 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Weighted Tree Automata and Logics
6 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Kooperation mit St Andrews/Schottland und Umea/Schweden Weighted Tree Automata and Logics
7 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Kooperation mit St Andrews/Schottland und Umea/Schweden Weighted Tree Automata and Logics
8 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Kooperation mit St Andrews/Schottland und Umea/Schweden Weighted Tree Automata and Logics theoretisch, mit Motivation aus NLP
9 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Kooperation mit St Andrews/Schottland und Umea/Schweden Weighted Tree Automata and Logics theoretisch, mit Motivation aus NLP bilaterale Forschung mit Leipzig und Szeged (Ungarn)
10 Forschung: Maschinelle Analyse und Übersetzung natürlicher Sprachen (syntax-based machine translation, parsing of natural languages) theoretisch und praktisch praktisches System VANDA in Haskell, SHK-Stellen Kooperation mit St Andrews/Schottland und Umea/Schweden Weighted Tree Automata and Logics theoretisch, mit Motivation aus NLP bilaterale Forschung mit Leipzig und Szeged (Ungarn) DFG-Graduiertenkolleg Quantitative Logics and Automata (Beginn: Okt. 2012), Stipendien
11 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t
12 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing
13 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing k-best
14 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing k-best rule extraction
15 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing k-best rule extraction training
16 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing k-best rule extraction training preservation of recognizability
17 Syntax-based Machine Translation τ Ptrans τ Pparser unparse w L s τ st(w) L t probabilistic parsing k-best rule extraction training preservation of recognizability compositionality of the formalism
18 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0)
19 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0)
20 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0)
21 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0) Formale Baumsprachen (V2/Ü2/P0)
22 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Gewichtete Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0) Formale Baumsprachen (V2/Ü2/P0)
23 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Gewichtete Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Seminar (V0/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0) Formale Baumsprachen (V2/Ü2/P0)
24 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Gewichtete Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Seminar (V0/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0) Formale Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Project NLP (Komplexpraktikum) (V0/Ü0/P4)
25 Lehre: Wintersemester n/n+1: Algorithmen und Datenstrukturen (V2/Ü2/P0) Maschinelles Übersetzen natürlicher Sprachen (V4/Ü2/P0) Gewichtete Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Seminar (V0/Ü2/P0) NLP Reading Group (V0/Ü2/P0) Sommersemester n+1: Programmierung (V2/Ü2/P0) Parsing von natürlichen Sprachen (V4/Ü2/P0) Formale Baumsprachen (V2/Ü2/P0) Project NLP (Komplexpraktikum) (V0/Ü0/P4) NLP Reading Group (V0/Ü2/P0)
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R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r G r e v e n T e l / F a x / e
R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r. 5 4 8 6 2 8 G r e v e n T e l. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 0 F a x. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 2 e - m a i l r a i n e r. n i e u w e n h u i z e n @ c
F r e i t a g, 3. J u n i
F r e i t a g, 3. J u n i 2 0 1 1 L i n u x w i r d 2 0 J a h r e a l t H o l l a, i c h d a c h t e d i e L i n u x - L e u t e s i n d e i n w e n i g v e r n ü n f t i g, a b e r j e t z t g i b t e
S o n n t a g, 5. A u g u s t
S o n n t a g, 5. A u g u s t 2 0 1 8 R ü c k b l i c k, A b s c h i e d, v i e l p a s s i e r t u n d k e i n e Z e i t D r e i M o n a t e s i n d v e r g a n g e n, v o l l g e s t o p f t m i t s
S o n n t a g, 2 6. N o v e m b e r
S o n n t a g, 2 6. N o v e m b e r 2 0 1 7 A u s f l u g n a c h N e v a d a u n d A r i z o n a D e r g r o ß e S o h n u n d i c h g i n g e n a u f e i n e F a h r t i n R i c h t u n g N e v a d a
L 3. L a 3. P a. L a m 3. P a l. L a m a 3. P a l m. P a l m e. P o 4. P o p 4. L a. P o p o 4. L a m. Agnes Klawatsch
1 L 3 P 1 L a 3 P a 1 L a m 3 P a l 1 L a m a 3 P a l m 2 P 3 P a l m e 2 P o 4 L 2 P o p 4 L a 2 P o p o 4 L a m 4 L a m p 6 N a 4 L a m p e 6 N a m 5 5 A A m 6 6 N a m e N a m e n 5 A m p 7 M 5 A m p
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