Modulhandbuch. für das Bachelor Nebenfach Computerlinguistik gültig ab Wintersemester (Version: )

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1 Modulhandbuch für das Bachelor Nebenfach Computerlinguistik gültig ab Wintersemester 2013 (Version: ) 1

2 Modulübersicht V=Vorlesung, Ü=Übung, S=Seminar, P=Praktikum Semester Modulnr. Titel der Veranstaltung Art SWS Einführung in die Computerlinguistik S Introduction to Phonetics & Phonology S Introduction to Syntax S Introduction to Semantics S Tutorium General Linguistics Ü Mathematik für Linguisten: Logik S Computerlinguisik I: Texttechnologie S Datenstrukturen und Algorithmen für die Sprachverarbeitung I S+Ü Datenstrukturen und Algorithmen für die Sprachverarbeitung II S+Ü Computerlinguistik II: Parsing S Hauptseminar Computerlinguistik S 6 2

3 CLI-BANF-01 Einführungs-Modul Computerlinguistik Rahmendaten Turnus Dauer Studienabschnitt Credits Voraussetzungen jährlich: WiSe (1.1, 1 Semester 1. Studienjahr 15 keine 1.2) und SoSe (1.3) Modulstruktur Nr. Element/Lehrveranstaltung Prüfungsleistungen Credits 1.1 Einführung in die Computerlinguistik Klausur Datenstrukturen und Algorithmen für Programmierübungen, Klausur, Hausaufgaben 9 die Sprachverarbeitung I 1.3 Mathematik für Linguisten: Logik Klausur 3 Modulinhalte Lerninhalte: Das Einführungsmodul gibt einen ersten Überblick über Inhalte, Fragestellungen, Programmiertechniken und Methoden der Computerlinguistik. Die Einführung in die Computerlinguistik dient dem Erwerb der notwendigen Kenntnisse des fortgeschrittenen Gebrauchs von netzwerk-basierten Computersystemen. Es wird außerdem ein Überblick über die wichtigsten Teilgebiete der Computerlinguistik vermittelt. Datenstrukturen und Algorithmen für die Sprachverarbeitung I vermittelt Grundkenntnisse in einer höheren Programmiersprache und zentrale Konzepte und Datenstrukturen moderner Programmierung und die Komplexität von Algorithmen. Mathematik für Linguisten: Logik führt ein in die Notationen und Begriffe jener Bereiche der Mengenlehre, der Algebra und der Logik, die zum Grundrepertoire der Methoden gehören, die im weiteren Verlauf des Studiums zur Beschreibung formaler Zusammenhänge sprachlicher Kommunikation herangezogen werden. Lehr- und Lernziele: Die Studierenden bekommen einen Überblick über die Gegenstandsbereiche und Herangehensweisen in der Computerlinguistik, sie erwerben die notwendigen Grundlagen der Softwareentwicklung in modernen Programmiersprachen und erlernen die für ein erfolgreiches Studium benötigten mathematischen Begrifflichkeiten. Qualifikationsziele Beherrschung der Modulinhalte 3

4 Leistungen und Leistungsnachweis Selbststudium: Präsenzstudium: Leistungsnachweis: Arbeitsaufwand: Vor- und Nachbereitung des Seminarstoffes Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Seminaren und Übungen siehe Modulstruktur/Prüfungsleistungen Nr. Typ SWS Kontaktzeit Selbststudium benotet 1.1 S ja 1.2 S + Ü ja 1.3 S ja Weitere Bemerkungen Unterrichtssprache: Englisch Verpflichtend: 1.1, 1.2, 1.3 Verwendbarkeit: Orientierungsprüfung, CLI-BANF-03/04/05 Gruppengröße/beschränkte Teilnehmerzahl: 40 Studierende Literatur/Lehrmaterialien: Bekanntgabe zu Semesterbeginn Modulverantwortlicher: Prof. Dr. Erhard Hinrichs, Prof. Dr. Detmar Meurers, Prof. Dr. Gerhard Jäger 4

5 CLI-BANF-02 Einführungs-Modul Allgemeine Sprachwissenschaft Rahmendaten Turnus Dauer Studienabschnitt Credits Voraussetzungen jährlich: WiSe 1 Semester 1. Studienjahr 12 keine Modulstruktur Nr. Element/Lehrveranstaltung Prüfungsleistungen Credits 2.1 Introduction to Phonetics & Phonology Hausaufgaben, Abschlussklausur(en) Introduction to Syntax Hausaufgaben, Abschlussklausur(en) Introduction to Semantics Hausaufgaben, Abschlussklausur(en) Tutorium General Linguistics Hausaufgaben, Abschlussklausur(en) 3 Modulinhalte Lerninhalte: Das Einführungsmodul gibt einen ersten Überblick über Inhalte, Fragestellungen und Methoden der Allgemeinen Sprachwissenschaft. In der Introduction to Phonetics & Phonology werden die Grundlagen der Artikulation von Sprachlauten anschaulich gemacht, und zusammen mit der entsprechenden Terminologie eingeübt. Dabei werden erste Kenntnisse phonetischer Transkriptionen vermittelt. Des Weiteren wird ein erstes Verständnis phonologischer Regeln und Derivationen erarbeitet, die auf einer phonologischen Merkmalsklassifkation beruhen. In der Introduction to Syntax werden die Grundlagen der generativen syntaktischen Analyse von Sätzen erarbeitet, mit Anwendung vorwiegend auf das Englische bzw. auf das Deutsche. Hierzu gehören zentrale Begriffe der Phrasen- und Satzstruktur, wie auch ein erstes Verständnis der Konzeption der syntaktischen Bewegung. In der Introduction to Semantics werden Grundbegriffe der semantischen Analyse eingeführt und verständlich gemacht. Diese umfassen Begriffe außerhalb der formalen Semantik und führen zu einem ersten Verständnis wichtiger Grundbegriffe der formalen Semantik. Das Tutorium General Linguistics begleitet die einführenden Veranstaltungen in die Phonetik und Phonologie, Syntax und Semantik. Lehr- und Lernziele: Die Studierenden erhalten einen Überblick über die wichtigsten Teilgebiete der Sprachwissenschaft und ihre grundlegenden Fragestellungen. Qualifikationsziele Beherrschung der Modulinhalte 5

6 Leistungen und Leistungsnachweis Selbststudium: Präsenzstudium: Leistungsnachweis: Arbeitsaufwand: Vor- und Nachbereitung des Seminarstoffes Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Seminaren siehe Modulstruktur/Prüfungsleistungen Nr. Typ SWS Kontaktzeit Selbststudium benotet 2.1 S ja 2.2 S ja 2.3 S ja 2.4 Ü nein Weitere Bemerkungen Unterrichtssprache: Englisch Gruppengröße/beschränkte Teilnehmerzahl: keine Beschränkung Verpflichtend: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4 Verwendbarkeit: Orientierungsprüfung Literatur/Lehrmaterialien: Bekanntgabe zu Semesterbeginn Modulverantwortlicher: Prof. Dr. Gerhard Jäger 6

7 CLI-BANF-03 Grundlagen-Modul Symbolische Computerlinguistik Rahmendaten Turnus Dauer Studienabschnitt Credits Voraussetzungen jährlich: SoSe (3.1), 2 Semester 1. und 2./3. Studienjahr , 1.3 WiSe (3.2) Modulstruktur Nr. Element/Lehrveranstaltung Prüfungsleistungen Credits 3.1 Computerlinguistik I: Texttechnologie Klausur, Referat Computerlinguistik II: Parsing* Klausur, Referat 6 * Der Parsing-Kurs ist für das 5. Semester vorgesehen, kann aber bei Bedarf auch im 3. Semester absolviert werden. Modulinhalte Lerninhalte: Texttechnologie: Für die Nutzung von Texten in der Computerlinguistik müssen diese zunächst in elektronischer Form verfügbar gemacht werden. Die Texttechnologie liefert hierfür Lösungsansätze und ebenso für die Kodierung und Nutzbarmachung von textuellen Daten für vielfältige Anwendungen. Hierbei spielen Auszeichnungssprachen eine besondere Rolle. Zur Texttechnologie als Anwendung in der Computerlinguistik gehören die Methoden, mit deren Hilfe Wörter und Phrasen in Korpora automatisch klassifiziert werden können, oder allgemein solche Methoden, die erlauben, Textsammlungen mit linguistischer Annotation auszustatten. Parsing: Eine Sprache ist auf den ersten Blick ein Kommunikationsmittel. Im Bereich der Computerlinguistik wird eine Sprache zu einem formalen Objekt, welches durch ein (endliches) Regelsystem (Grammatikformalismus) beschrieben werden kann. Einen Eingabesatz anhand einer Grammatik zu parsen heißt, eine Zerlegung des Satzes zu finden, die angibt, wie diese Eingabe aus den Regeln der Grammatik erzeugt wurde. Diese Analyse ist ein erster Schritt, der dem Computer das Verständnis einer sprachlichen Eingabe ermöglicht. 7

8 Modulinhalte (Fortsetzung) Lehr- und Lernziele: Texttechnologie: In diesem Kurs werden die zur Verarbeitung großer Textmengen nötigen Voraussetzungen diskutiert. Es werden grundlegende Verfahren der automatischen Annotation eingeführt und ihr Nutzen an beispielhaften Anwendungen gezeigt. Es werden die Probleme diskutiert, die bei der elektronischen Erfassung von Texten, sowie bei weiteren Aufbereitungsschritten wie der Korrektur von Rechtschreibfehlern oder der linguistischen Annotation mit morphosyntaktischen Markierungen entstehen. Hierzu werden die für das Englische und Deutsche gebräuchlichen Klassifizierungen vorgestellt, und weit verbreitete Methoden erklärt und angewendet, um Wörter und Phrasen in Korpora automatisch zu klassifizieren. Weiterhin wird der Nutzen der Aufbereitung von Textkorpora bei der Identifizierung und Extraktion von Informationen in großen Textsammlungen gezeigt. Hier finden zum ersten Mal auch einfache statistische Anwendungen ihren Platz. Parsing: Dieser Kurs führt einfache nicht-numerische Ansätze für die Verarbeitung natürlicher Sprache ein. Es werden Grammatikformalismen für die Beschreibung von linguistischen Einheiten wie Wörtern, Phrasen und Sätzen vorgestellt. Diese Formalismen werden in Algorithmen zum Erkennen, Analysieren und Transformieren von natürlich-sprachlichen Eingaben angewandt. Die Inhalte des Kurses stellen die Basis für die fortgeschrittenen symbolischen und quantitativen Ansätze in den darauf aufbauenden Veranstaltungen des zweiten und dritten Jahres dar. Qualifikationsziele Beherrschung der Modulinhalte Leistungen und Leistungsnachweis Selbststudium: Präsenzstudium: Leistungsnachweis: Arbeitsaufwand: Weitere Bemerkungen Vor- und Nachbereitung des Vorlesungs- und Seminarstoffes Regelmäßige und aktive Teilnahme am Seminar, gegebenenfalls Präsentation eines Referats siehe Modulstruktur/Prüfungsleistungen Nr. Typ SWS Kontaktzeit Selbststudium benotet 3.1 S ja 3.2 S ja Unterrichtssprache: Englisch Verpflichtend: 3.1, 3.2 Verwendbarkeit: CLI-BANF-05 Gruppengröße/beschränkte Teilnehmerzahl: 40 Studierende Literatur/Lehrmaterialien: Bekanntgabe zu Semesterbeginn Modulverantwortlicher: Prof. Dr. Erhard Hinrichs, Prof. Dr. Detmar Meurers 8

9 CLI-BANF-04 Grundlagen-Modul Programmierung Rahmendaten Turnus Dauer Studienabschnitt Credits Voraussetzungen jährlich: SoSe 1 Semester 2. Studienjahr Modulstruktur Nr. Element/Lehrveranstaltung Prüfungsleistungen Credits 4.1 Datenstrukturen und Algorithmen für Klausur, Programmieraufgaben, Programmierprojekte, 12 die Sprachverarbeitung II Hausaufgaben Modulinhalte Lerninhalte: Datenstrukturen und Algorithmen für die Sprachverarbeitung II: Datenstrukturen und Algorithmen stellen Kernbestandteile der linguistischen Programmierung dar. Hier sind Datenstrukturen insbesondere zum Speichern und Auslesen von Daten relevant, wobei Algorithmen als Rezepte für die Verarbeitung dieser Daten betrachtet werden können. Dieser Kurs ermöglicht den Studierenden das generelle Verständnis grundlegender Datenstrukturen wie beispielsweise Linked-Lists oder Bäumen sowie deren Verwendung in Java. Die Implementierung von computerlinguistischen Programmen, die Informationen in solchen Datenstrukturen speichern bzw. auslesen können, ist ebenfalls Bestandteil dieses Kurses. Vertiefend behandelte Datenstrukturen und Konzepte umfassen Felder, Listen, Stapel und Bäume und schließen Rekursion sowie die Spezifikation und Analyse von Algorithmen mit ein. Lehr- und Lernziele: Datenstrukturen und Algorithmen für die Sprachverabeitung II: Die Basiskenntnisse aus dem einführenden Kurs werden hier erweitert und vertieft, so dass die Studierenden über ein breites Grundwissen über die in der computerlinguistischen Praxis benötigten Datenstrukturen und Algorithmen verfügen. In diesem Kurs wird insbesondere auch die Arbeit in Projektgruppen eingeübt. Qualifikationsziele Beherrschung der Modulinhalte Leistungen und Leistungsnachweis Selbststudium: Präsenzstudium: Leistungsnachweis: Arbeitsaufwand: Vor- und Nachbereitung des Seminarstoffes, Programmieraufgaben Regelmäßige und aktive Teilnahme am Seminar, Programmierübungen siehe Modulstruktur/Prüfungsleistungen Nr. Typ SWS Kontaktzeit Selbststudium benotet 4.1 S + Ü ja 9

10 Weitere Bemerkungen Unterrichtssprache: Englisch Verpflichtend: 4.1 Verwendbarkeit: CLI-BANF-05 Gruppengröße/beschränkte Teilnehmerzahl: 40 Studierende Literatur/Lehrmaterialien: Bekanntgabe zu Semesterbeginn Modulverantwortlicher: Prof. Dr. Erhard Hinrichs, Prof. Dr. Detmar Meurers 10

11 CLI-BANF-05 Grundlagen-Modul Vertiefung und Anwendung Rahmendaten Turnus Dauer Studienabschnitt Credits Voraussetzungen jährlich zum SoSe 1 Semester 3. Studienjahr 9 1.1, 1.3 Modulstruktur Nr. Element/Lehrveranstaltung Prüfungsleistungen Credits 5.1 Hauptseminar Computerlinguistik Klausur oder mündliche Prüfung 9 oder schriftliche Hausarbeit Modulinhalte Lerninhalte: Die Hauptseminare der Computerlinguistik betreffen fortgeschrittene Themen in den Feldern Statistische Computerlinguistik, Maschinelle Übersetzung, Texttechnologie, Machine Learning, Computational Semantics, Finite State Technologies, Spezialseminare zu verschiedenen Programmiersprachen und Programmiertechniken, Web Technologies, Suchmaschinen, u.a. Zusammen mit inhaltlichen Aspekten erwerben die Studierenden Fähigkeiten zur Präsentation wissenschaftlicher Forschung und Resultate in Wort, Schrift und mit multimedialen Mitteln. Lehr- und Lernziele: Die Studierenden erwerben vertiefte Kenntnisse in einem aktuellen Bereich der Computerlinguistik. Sie werden zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten und zur kritischen Auseinandersetzung mit sprachtechnologischen Aufgaben angeleitet. Qualifikationsziele Beherrschung der Modulinhalte Leistungen und Leistungsnachweis Selbststudium: Präsenzstudium: Leistungsnachweis: Arbeitsaufwand: Vor- und Nachbereitung des Vorlesungs- und Seminarstoffes, Vorbereitung von Präsentationen im Seminar Regelmäßige und aktive Teilnahme an Seminar und Vorlesung, gegebenenfalls Präsentation eines Referats siehe Modulstruktur/Prüfungsleistungen Nr. Typ SWS Kontaktzeit Selbststudium benotet 5.1 S ja 11

12 Weitere Bemerkungen Unterrichtssprache: Englisch Verpflichtend: 5.1 Verwendbarkeit: Abschlussprüfung Gruppengröße/beschränkte Teilnehmerzahl: 40 Studierende Literatur/Lehrmaterialien: Bekanntgabe zu Semesterbeginn Modulverantwortlicher: Prof. Dr. Erhard Hinrichs, Prof. Dr. Detmar Meurers 12