Modulhandbuch Studiengang Master of Science Computational Linguistics Prüfungsordnung: 2011
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- Horst Fritz Maier
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1 Modulhandbuch Studiengang Master of Science Computational Linguistics Prüfungsordnung: 2011 Sommersemester 2015 Stand: 08. April 2015 Universität Stuttgart Keplerstr Stuttgart
2 Kontaktpersonen: Studiendekan/in: Studiengangsmanager/in: Prüfungsausschussvorsitzende/r: Fachstudienberater/in: Stundenplanverantwortliche/r: Univ.-Prof. Sebastian Pado Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Tel.: Stefanie Anstein Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Tel.: Univ.-Prof. Jonas Kuhn Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Tel.: Stefanie Anstein Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Tel.: Apl. Prof. Uwe Reyle Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Tel.: Stand: 08. April 2015 Seite 2 von 110
3 Inhaltsverzeichnis 19 Auflagenmodule des Masters Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung Vertiefungsmodule Vertiefungslinien (Concentrations) Concentration Computational Syntax und Semantics Concentration Laboratory Phonology and Speech Processing Concentration Statistical Natural Language Processing Methods in Computational Linguistics Spezialisierungsmodule Katalog MCL Applications of Statistical Natural Language Processing Foundations of Computational Linguistics Methods in Statistical Natural Language Processing Statistical Dependency Parsing Statistical Machine Translation Topics in Computational Semantics Topics in Computational Syntax Topics in Laboratory Phonology Topics in Speech Processing Tree Automata Katalog MCL Computational Linguistics Seminar A Computational Linguistics Seminar B Interaktive Systeme Language Technology in a South African Context Katalog MCL Katalog MCL Grammar Formalisms and Grammar Engineering Katalog MCL Katalog MCL Advanced Computational Semantics Advanced Computational Syntax Advanced Semantics Advanced Speech Perception Advanced Speech Production Advanced Statistical Natural Language Processing Distributional and statistical approaches to semantics Evaluation and statistical testing Experimental phonetics Laboratory Phonology Language and Speech in the Human Brain: Advanced methods in Neurolinguistics and 53 Neurophonetic Lexical semantics Machine learning for NLP Natural Language Generation Philosophy of language Probabilistic models of language and cognition Semantic Web Speech recognition Speech synthesis Statistical Dependency Parsing Stand: 08. April 2015 Seite 3 von 110
4 35470 Statistical NLP applications Statistical constituent parsing Statistical language models and smoothing Topics in Cognitive Science Unsupervised and semisupervised learning Katalog MCL Computational Linguistics Breadth Module A Computational Linguistics Breadth Module B Computational Linguistics Breadth Module C Advanced Information Management Advanced Service Computing Business Process Management Computational Linguistics Team Laboratory Computer Vision Correspondence Problems in Computer Vision Data Compression Datenbanken und Informationssysteme Distributed Systems I Entwurf und Implementierung eines Compilers Fachpraktikum Verteilte Systeme Fachpraktikum: Algorithmik Grundlagen der Künstlichen Intelligenz IT Service Management Machine Learning Mensch-Computer-Interaktion Multimodal Interaction for Ubiquitous Computers Net-based Applications and E-Commerce Network Security Non-Technical Module Selection III: Technology and Innovation Management, Business 99 Management and Administration Optimization Parallele Systeme Real-Time Programming Reinforcement Learning Research module Software Engineering for Real-Time Systems Programmierkurs Masterarbeit Computational Linguistics Stand: 08. April 2015 Seite 4 von 110
5 19 Auflagenmodule des Masters Zugeordnete Module: Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung Stand: 08. April 2015 Seite 5 von 110
6 Modul: Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 9.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, SoSe 4. SWS: Sprache: Deutsch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Sebastian Pado Antje Schweitzer Patrick Ziering M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Auflagenmodule des Masters 11. Empfohlene Voraussetzungen: Einführung in die Maschinelle Sprachverarbeitung 12. Lernziele: Die Studierenden sind mit den Grundlagen, zentralen Fragestellungen, Methoden und Anwendungsbereichen der Computerlinguistik und Sprachtechnologie vertraut. Sie kennen grundlegende Methoden der Signalprozessierung. Sie kennen formale Beschreibungsmodelle für einige Ebenen der Sprachbeschreibung sowie grundlegende algorithmische Verfahren zur Prozessierung dieser Modelle. Die Studierenden sind mit Grundbegriffen und Grundproblemen der deskriptiven wie theoretischen Syntax vertraut. 13. Inhalt: Das Modul setzt sich aus zwei Teilveranstaltungen zusammen: 1) Vorlesung mit Übungen "Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung" (4 SWS) 2) Vorlesung "Einführung in die Syntax" (2 SWS) (1.) Schall/Schwingungen, Eigenschaften von Schwingungen; Resonatoren, Quelle-Filter-Modell der Sprachproduktion; kurze Einführung in die Signalanalyse (Digitalisierung, Fensterung, RMS, Autokorrelationsmethode, Fouriertransformation). Beschreibung der Strukturen natürlicher Sprache (Syntax, Semantik) aus korpusbasierter Sicht mit Fokus auf Methodologie (Datenanalyse, Evaluation) und praktischer Erfahrung mit Modellierungsansätzen. (2.) Syntax: Konstituenz, Dominanz, Dependenz; Kategorien der syntaktischen Beschreibung; Feldermodell der deutschen Satzstruktur. Transformations-Grammatiken. Grundlagen der Lexikalisch-Funktionalen Grammatik: Konstituenten-Struktur, funktionale Struktur; Kohärenz/ Vollständigkeit. 14. Literatur: Daniel Jurafsky and James H. Martin: Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Prentice Hall, Carstensen, Kai-Uwe et al. (Hrsg.): Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Eine Einführung. Spektrum- Verlag, Keith Johnson. Acoustic and Auditory Phonetics. Blackwell, Stand: 08. April 2015 Seite 6 von 110
7 Yehuda Falk. Lexical-Functional Grammar: An Introduction to Parallel Constraint-Based Syntax. Stanford, CA: CSLI Publications, Folien, Skripte. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung mit Übung Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung Vorlesung Einführung in die Syntax 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit 63 h, Selbststudium 207 h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung (LBP), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0, Prüfungsleistung im Regelfall: lehrveranstaltungsbegleitende Tests, einerseits in der Veranstaltung "Grundlagen der MSV", andererseits in der Veranstaltung "Einführung in die Syntax"; die Modulnote ergibt sich aus dem Mittel der benoteten Tests Grundlagen der Maschinellen Sprachverarbeitung - Hausübungen (USL), Sonstiges, Gewichtung: 1.0, Erfolgreiche Bearbeitung der Hausübungen in beiden Teilveranstaltungen ist Voraussetzung für die Zulassung zur Prüfung. 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 7 von 110
8 100 Vertiefungsmodule Zugeordnete Module: 110 Vertiefungslinien (Concentrations) Methods in Computational Linguistics Stand: 08. April 2015 Seite 8 von 110
9 110 Vertiefungslinien (Concentrations) Zugeordnete Module: Concentration Computational Syntax und Semantics Concentration Laboratory Phonology and Speech Processing Concentration Statistical Natural Language Processing Stand: 08. April 2015 Seite 9 von 110
10 Modul: Concentration Computational Syntax und Semantics 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Jonas Kuhn Uwe Reyle Sabine Schulte im Walde Antje Roßdeutscher Andreas Maletti Stefanie Wiltrud Kessler Wolfgang Seeker Jens Stegmann Cerstin Mahlow M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Vertiefungsmodule -->Vertiefungslinien (Concentrations) 11. Empfohlene Voraussetzungen: Knowledge of syntactic and semantic theory; standard parsing techniques 12. Lernziele: Advanced knowledge in at least two subareas of Computational Syntax and Semantics; students are able to understand current scientific contributions in this field and apply concepts and methods from Computational Syntax and Semantics to new problem settings; they are able to relate insights from theoretical syntax and semantics to research questions in computational linguistics and language technology. 13. Inhalt: Selection of courses comprising a total of 8 SWS from at least two subareas of Computational Syntax and Semantics (please note that any course can be used for only one module over the entire course of studies!), such as: Grammar formalisms and grammar engineering (4 SWS) Distributional and statistical approaches to semantics (2 SWS) Statistical machine translation (2 SWS) Philosophy of language (2 SWS) Lexical Semantics (2 SWS) Advanced Semantics (2 SWS) Computational Morphology/Finite-State Morphology (2 SWS) Text Technology (2 SWS) Tree Automata (4 SWS) further courses from the MCL catalogue that are/will be announced for this concentration 14. Literatur: Joakim Nivre, 2005, Dependency grammar and dependency parsing. Technical report, Växjö University. Arturo Trujillo, 1999, Translation Engines: Techniques for Machine Translation. Springer. M. Butt, T. King, M.-E. Nino, and F. Segond, 1999, A Grammar Writer's Cookbook. CSLI Publications. Further literature, depending on the choice of courses. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung Grammar formalisms and grammar engineering Stand: 08. April 2015 Seite 10 von 110
11 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 112h, Selbststudium: 240h Vorlesung Machine Translation Vorlesung Statistical dependency parsing Vorlesung Philosophy of language Vorlesung Advanced Semantics Vorlesung Lexical Semantics Vorlesung Computational Lexicography 17. Prüfungsnummer/n und -name: Concentration Computational Syntax und Semantics (PL), mündliche Prüfung, 60 Min., Gewichtung: 1.0, There is a 60- minute oral exam covering the content of the concentration. As a precondition for taking this exam, the requirements for the individual courses used in the concentration have to be fulfilled (this can be submission of homework assignments, an oral presentation or other requirements, depending on the course). When the exam is taken, the student provides an upto-date version of the course table, showing which courses have been used for Electives, which ones are used for the Concentration etc. V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich Tafel, Folienprojektion 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 11 von 110
12 Modul: Concentration Laboratory Phonology and Speech Processing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Grzegorz Dogil 9. Dozenten: Grzegorz Dogil Wolfgang Wokurek Katrin Schneider Antje Schweitzer Natalie Lewandowski Katrin Schweitzer Michael Walsh Jagoda Bruni M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Vertiefungsmodule -->Vertiefungslinien (Concentrations) 11. Empfohlene Voraussetzungen: Knowledge of phonetics and phonological theory, acoustic phonetics 12. Lernziele: Advanced knowledge in at least two subareas of laboratory phonology and speech processing; students are able to understand current scientific contributions in the field and apply concepts and methods from laboratory phonetics and speech processing to new problem settings; they are able to relate insights from phonetics and phonology to research questions in computational linguistics and speech technology. 13. Inhalt: Selection of courses comprising a total of 8 SWS from at least two subareas of laboratory phonology and speech processing: - Speech recognition (2 SWS) - Speech synthesis (2 SWS) - Experimental phonetics (2 SWS) - Laboratory phonology (2 SWS) - Language and speech in the human brain: Advanced methods in neurolinguistics and neurophonetics (2 SWS) - Probabilistic models of language and cognition (2 SWS) - further courses from the MCL catalogue that are announced for this concentration 14. Literatur: J. Clark, C. Yallop, J. Fletcher, 2007, An Introduction to Phonetics and Phonology, Blackwell Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2008, Speech and Language Processing, An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, Prentice Hall K. Johnson, 2003, Acoustic and Auditory Phonetics, Blackwell Paul Taylor, 2009, Text-to-speech synthesis, Cambridge University Press 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Speech Technology Experimental Phonetics / Laboratory Phonology Brain, Speech and Language Speech perception and production Miscellaneous Topics 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 112h, Selbststudium: 240h Stand: 08. April 2015 Seite 12 von 110
13 17. Prüfungsnummer/n und -name: Concentration Laboratory Phonology and Speech Processing (PL), mündliche Prüfung, Gewichtung: 1.0 V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich Tafel, Folienprojektion 20. Angeboten von: Experimentelle Phonetik Stand: 08. April 2015 Seite 13 von 110
14 Modul: Concentration Statistical Natural Language Processing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Sebastian Pado 9. Dozenten: Stefanie Wiltrud Kessler Christian Scheible Andreas Maletti Wolfgang Seeker Anders Johan Björkelund Roman Klinger M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Vertiefungsmodule -->Vertiefungslinien (Concentrations) 11. Empfohlene Voraussetzungen: Familiarity with the foundations of statistical natural language processing 12. Lernziele: Students have gained a deep understanding of the methods used in statistical natural language processing to address computational tasks involving written or spoken language. They have acquired in depth knowledge of at least two subareas of statistical natural language processing; they understand the strengths and weaknesses of different methods used in these subareas; they are familiar with the relevant literature; they know about existing software tools relevant to the subarea and which problems they can be applied to. 13. Inhalt: Selection of courses comprising a total of 8 SWS from at least two subareas of Statistical Natural Language Processing: - Advanced Statistical Natural Language Processing (2 SWS) - Statistical language models and smoothing (2 SWS) - Statistical constituent parsing (2 SWS) - Statistical machine translation (2 SWS) - Statistical Dependency Parsing (2 SWS) - Advanced information retrieval (2 SWS) - Machine learning for NLP (2 SWS) - Distributional and statistical approaches to semantics (2 SWS) - Statistical NLP applications (2 SWS) - Tree Automata (4 SWS) - further courses from the MCL catalogue that are announced for this concentration 14. Literatur: Manning, Christopher D.; Schütze, Hinrich: Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung Advanced Statistical Natural Language Processing Vorlesung Statistical language models and smoothing Vorlesung Statistical constituent parsing Vorlesung Statistical machine translation Vorlesung Advanced information retrieval Vorlesung Machine learning for NLP Vorlesung Distributional and statistical approaches to semantics Vorlesung Statistical NLP applications Stand: 08. April 2015 Seite 14 von 110
15 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 112h, Selbststudium: 240h Vorlesung Probabilistic models of language and cognition 17. Prüfungsnummer/n und -name: Concentration Statistical Natural Language Processing (PL), mündliche Prüfung, 60 Min., Gewichtung: 1.0, There is an oral exam covering the content of the concentration. As a precondition for taking this exam, the requirements for the individual courses used in the concentration have to be fulfilled (this can be submission of homework assignments, an oral presentation or other requirements, depending on the course). When the exam is taken, the student provides an upto-date version of the course table, showing which courses have been used for Electives, which ones are used for the Concentration, etc. V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich Tafel, Folienprojektion 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 15 von 110
16 Modul: Methods in Computational Linguistics 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 9.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, WiSe 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Diego Frassinelli Sabine Schulte im Walde Antje Schweitzer M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Vertiefungsmodule 11. Empfohlene Voraussetzungen: Programming skills (in a scripting language); undergraduate training in Computational Linguistics, Computer Science, and Formal Linguistics; students with an undergraduate background in only one of the relevant subdisciplines are expected to do extra readings and exercises to catch up. 12. Lernziele: Students become familiar with the main concepts, research questions and methodological frameworks of computational linguistics; they know what methodological and practical tool basis to start from if they want to do research or technological development in a particular subarea. 13. Inhalt: In the lectures, the most important concepts of computational linguistics are briefly introduced (or reviewed); standard methodologies are discussed and put to use in practical exercises. The following topics are covered: Speech sounds and phonetic transcription Introduction to articulatory and acoustic phonetics Variation and phonological processes Praat and Linux for analyzing speech corpora Text Corpora Tokenization, Tagging, Morphology Semantic Processing Methods Machine Learning Parsing (constituency; dependency) NLP Applications (e.g. Machine Translation; Information Extraction; Information Retrieval; Dialog) 14. Literatur: Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2008, Speech and Language Processing, An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, Prentice Hall. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Lectures with exercises Methods in Computational Linguistics 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 84h, Selbststudium: 180h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Methods in Computational Linguistics (PL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0 V Vorleistung (USL-V), Sonstiges Stand: 08. April 2015 Seite 16 von 110
17 Tafel, Folienprojektion 20. Angeboten von: Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Stand: 08. April 2015 Seite 17 von 110
18 200 Spezialisierungsmodule Zugeordnete Module: Datenbanken und Informationssysteme Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Mensch-Computer-Interaktion Parallele Systeme 210 Katalog MCL Katalog MCL IT Service Management 230 Katalog MCL Katalog MCL Katalog MCL Katalog MCL Katalog MCL Computer Vision Machine Learning Data Compression Real-Time Programming Computational Linguistics Team Laboratory Research module Network Security Distributed Systems I Optimization Business Process Management Fachpraktikum Verteilte Systeme Reinforcement Learning Advanced Information Management Correspondence Problems in Computer Vision Multimodal Interaction for Ubiquitous Computers Advanced Service Computing Software Engineering for Real-Time Systems Net-based Applications and E-Commerce Non-Technical Module Selection III: Technology and Innovation Management, Business Management and Administration Entwurf und Implementierung eines Compilers Fachpraktikum: Algorithmik Stand: 08. April 2015 Seite 18 von 110
19 210 Katalog MCL 1 Zugeordnete Module: Topics in Computational Syntax Topics in Computational Semantics Topics in Speech Processing Topics in Laboratory Phonology Methods in Statistical Natural Language Processing Applications of Statistical Natural Language Processing Tree Automata Foundations of Computational Linguistics Statistical Machine Translation Statistical Dependency Parsing Stand: 08. April 2015 Seite 19 von 110
20 Modul: Applications of Statistical Natural Language Processing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, WiSe 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Sebastian Pado 9. Dozenten: Sebastian Pado 11. Empfohlene Voraussetzungen: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Students broaden their knowledge on applications of statistical natural language processing; they understand the strengths and weaknesses of different applications in the subarea; they are familiar with the relevant literature; they know about existing software tools relevant to the subarea and which problems they can be applied to. 13. Inhalt: Recent publications on applications of statistical natural language processing are presented, analysed and discussed. 14. Literatur: Recent publications on applications of statistical natural language processing. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Statistical language models and smoothing Course Statistical NLP applications Course Statistical constituent parsing Course Statistical machine translation Course Advanced information retrieval 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 56h, Selbststudium: 120h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Applications of Statistical Natural Language Processing (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 20 von 110
21 Modul: Foundations of Computational Linguistics 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Uwe Reyle Jonas Kuhn Andreas Maletti Michael Walsh M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Familiarity with the standard methodology in Computational Linguistics 12. Lernziele: Students build up a deeper understanding of the foundations of theories, models and methodologies applied in current work in Computational Linguistics. 13. Inhalt: The module consists of courses comprising a total of 4 SWS that address mathematical, linguistic, cognitive, philosophical, historical, or other foundations of Computational Linguistics. The students can choose from the available course offerings. (But note: courses can only be used for one module.) Examples of eligible courses: - Philosophy of language (2 SWS) - Probabilistic models of language and cognition (2 SWS) - Formal Models in NLP (2 SWS) - Tree automata (4 SWS) 14. Literatur: Ruslan Mitkov (2003): The Oxford Handbook of Computational Linguistics, Oxford: Oxford University Press. Jason Stanley: "Philosophy of Language in the Twentieth Century", Rutgers University, Lehrveranstaltungen und -formen: Lecture Foundations of Computational Linguistics A Lecture Foundations of Computational Linguistics B 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Gesamt: Präsenzzeit: 56, Selbststudium: 120h Foundations of Computational Linguistics A: Präsenzzeit: 28h, Selbststudium: 60h Foundations of Computational Linguistics B: Präsenzzeit: 28h, Selbststudium: 60h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Foundations of Computational Linguistics (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0 Stand: 08. April 2015 Seite 21 von 110
22 Slides 20. Angeboten von: Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Stand: 08. April 2015 Seite 22 von 110
23 Modul: Methods in Statistical Natural Language Processing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Sebastian Pado 9. Dozenten: Sebastian Pado 11. Empfohlene Voraussetzungen: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Students broaden their knowledge on methods in statistical natural language processing; they understand the strengths and weaknesses of different methods used in the subarea; they are familiar with the relevant literature; they know about existing software tools relevant to the subarea and which problems they can be applied to. 13. Inhalt: Recent publications on methods in statistical natural language processing are presented, analysed and discussed. 14. Literatur: Recent publications on methods in statistical natural language processing. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Advanced Statistical Natural Language Processing Course Machine learning for NLP Course Distributional and statistical approaches to semantics Course Unsupervised and semisupervised learning Course Evaluation and statistical testing Course Probabilistic models of language and cognition 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 56h, Selbststudium: 120h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Methods in Statistical Natural Language Processing (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 23 von 110
24 Modul: Statistical Dependency Parsing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas KuhnUniv.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Wolfgang Seeker Anders Johan Björkelund M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Syntax, syntactic theories, statistical methods in NLP, programming 12. Lernziele: Students are familiar with the main approaches in dependency parsing. Students know how to combine dependency parsing algorithms with statistical methods to create data-driven dependency parsers. Students have implemented their own dependency parser. Requirements to pass: Every student is required to present a scientific paper on dependency parsing unless they take this class for concentration. Every student must implement a working dependency parser and write a report about it to pass the class. 13. Inhalt: - transition-based dependency parsing - graph-based dependency parsing - projectivity and algorithms for non-projective dependency parsing - online training of structured models for dependency parsing 14. Literatur: Kübler, S., McDonald, R., & Nivre, J. (2009). Dependency parsing. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 1(1), Lehrveranstaltungen und -formen: Seminar Statistical Dependency Parsing 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit in Stunden: 56 Selbststudiumszeit in Stunden: Prüfungsnummer/n und -name: Statistical Dependency Parsing (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 24 von 110
25 Modul: Statistical Machine Translation 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, SoSe 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Sebastian Pado 9. Dozenten: Sebastian Pado Abhijeet Gupta M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Knowledge of statistical methods for natural language processing 12. Lernziele: Students have acquired in-depth knowledge of statistical machine translation methods and are familiar with the relevant literature and an open source statistical machine translation system. 13. Inhalt: Basic statistical modeling for machine translation Automatic and manual evaluation of machine translation output Bitext alignment of parallel sentence pairs Basic phrase-based statistial machine translation models and decoding Log-linear models and minimum error rate training Advanced topics: discriminative word alignment, morphological modeling, syntactic modeling 14. Literatur: Philipp Koehn. Statistical Machine Translation. Cambridge University Press Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung Statistical Machine Translation 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit in Stunden: 60 Selbststudiumszeit in Stunden: Prüfungsnummer/n und -name: Statistical Machine Translation (BSL), schriftliche Prüfung, 90 Min., Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 25 von 110
26 Modul: Topics in Computational Semantics 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Nach Ankuendigung 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Uwe Reyle Antje Roßdeutscher Sabine Schulte im Walde Sebastian Pado 11. Empfohlene Voraussetzungen: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Students broaden their knowledge and skills in Computational Semantics; they are able to understand and apply insights and methods from current work in two subareas. 13. Inhalt: The module consists of two courses comprising 2 SWS each, specializing on a problem setting from the area of Theoretical and Computational Semantics. 14. Literatur: The students can choose from the available course offerings. (But note: courses can only be used for one module.) Examples of eligible courses: - Philosophy of language (2 SWS) - Lexical Semantics (2 SWS) - Advanced Semantics (2 SWS) - Distributional and statistical approaches to semantics (2 SWS) 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Philosophy of language Course Advanced Semantics Course Lexical Semantics Course Advanced Computational Semantics 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: 17. Prüfungsnummer/n und -name: Topics in Computational Semantics (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 26 von 110
27 Modul: Topics in Computational Syntax 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Jonas Kuhn Andreas Maletti Cerstin Mahlow M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Knowledge of syntactic and semantic theory; standard parsing techniques 12. Lernziele: Students broaden their knowledge and skills in Computational Syntax; they are able to understand and apply insights and methods from current work in two subareas. 13. Inhalt: Selection of courses comprising a total of 4 SWS from at least two subareas of Computational Syntax (please note that any course can be used for only one module over the entire course of studies!): Examples of eligible courses: Statistical machine translation (2 SWS) Computational Lexicography (2 SWS) Natural Language Generation (2 SWS) Formal Models in NLP (2 SWS) Computational Morphology/Finite-State Morphology (2 SWS) Tree Automata (4 SWS) Text technology (2 SWS) 14. Literatur: Joakim Nivre, 2005, Dependency grammar and dependency parsing. Technical report, Växjö University. Arturo Trujillo, 1999, Translation Engines: Techniques for Machine Translation. Springer. Ehud Reiter, Robert Dale (2000): Building Natural Language Generation Systems (Studies in Natural Language Processing). Cambridge University Press. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Machine Translation Course Statistical dependency parsing Course Natural Language Generation Course Advanced Computational Syntax 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 56h, Selbststudium: 120h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Topics in Computational Syntax (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0 Stand: 08. April 2015 Seite 27 von 110
28 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 28 von 110
29 Modul: Topics in Laboratory Phonology 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Antje Schweitzer 9. Dozenten: 11. Empfohlene Voraussetzungen: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: 13. Inhalt: The module consists of two courses comprising 2 SWS each, specializing on a problem setting from the area of laboratory phonology, for instance: neurophonetics, speech prodcution speech perception. 14. Literatur: Selection of courses comprising a total of 4 SWS from at least two subareas of laboratory phonology (please note that any course can be used for only one module over the entire course of studies!): Examples of eligible courses: Laboratory Phonology Language and Speech in the Human Brain: Advanced methods in Neurolinguistics and Neurophonetics Advanced Speech Perception Advanced Speech Production 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Laboratory Phonology Course Language and Speech in the Human Brain: Advanced methods in Neurolinguistics and Neurophonetics Course Advanced Speech Perception Course Advanced Speech Production 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: 17. Prüfungsnummer/n und -name: Topics in Laboratory Phonology (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Experimentelle Phonetik Stand: 08. April 2015 Seite 29 von 110
30 Modul: Topics in Speech Processing 2. Modulkürzel: Moduldauer: 2 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Antje Schweitzer 9. Dozenten: Grzegorz Dogil Wolfgang Wokurek Antje Schweitzer 11. Empfohlene Voraussetzungen: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: 13. Inhalt: The module consists of two courses comprising 2 SWS each, specializing on a problem setting from the area of speech processing, for instance: speech recognition, speech synthesis, signal processing, experimental phonetics. 14. Literatur: Selection of courses comprising a total of 4 SWS from at least two subareas of speech processing (please note that any course can be used for only one module over the entire course of studies!): Examples of eligible courses: Speech recognition Speech synthesis Experimental phonetics 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Course Speech recognition Course Speech synthesis Course Experimental phonetics 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: 17. Prüfungsnummer/n und -name: Topics in Speech Processing (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Experimentelle Phonetik Stand: 08. April 2015 Seite 30 von 110
31 Modul: Tree Automata 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, WiSe 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Andreas Maletti 9. Dozenten: Andreas Maletti Fabienne Braune 11. Empfohlene Voraussetzungen: Keine M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Theorie kontextfreier Parser Theorie von XML-Datenbanken formales Arbeiten und Beweisführung 13. Inhalt: This class is an introduction to the theory of tree automata and their applications. Properties of recognizable tree languages as well as their relation to natural language parsing will be studied. The lecture (Vorlesung) will be supplemented by a tutorial (Übung) where the contents of the lecture will be recapitulated with weekly assignments and programming exercises. The theory of tree automata and tree grammars has been studied since the 1960s. Tree automata and tree transducers have proved a useful tool in compiler construction, XML processing, verification and not least natural language processing. 14. Literatur: H. Comon, M. Dauchet, R. Gilleron, C. Löding, F. Jacquemard, D. Lugiez, S. Tison and M. Tommasi (2007): Tree Automata Techniques and Applications (available online) 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Lecture Tree Automata Tutorial Tree Automata 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: 120h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Tree Automata (PL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Prerequesite Tree Automata (USL), Sonstiges, Gewichtung: 1.0, successful participation at the programming exercise Elektronische Folien, Tafel 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 31 von 110
32 220 Katalog MCL 2 Zugeordnete Module: Computational Linguistics Seminar A Computational Linguistics Seminar B Language Technology in a South African Context Interaktive Systeme Stand: 08. April 2015 Seite 32 von 110
33 Modul: Computational Linguistics Seminar A 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Dozenten des Instituts 11. Empfohlene Voraussetzungen: as in the course chosen M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Students become familiar with an advanced topic area of computational linguistics and at the same time develop their oral presentation skills and scientific writing skills; they practise self-organized work in an independent study and train their competence to put specific scientific contributions in a broader context and provide a critical discussion. 13. Inhalt: This module consists of (1) a course in an advanced topic area of computational linguistics (comprising 2 SWS), such as Machine Translation, Natural Language Generation, Advanced Semantics, Advanced Speech Perception, Advanced Speech Production, Statistical constituent parsing, Statistical machine translation, etc., and 14. Literatur: as in the course chosen (2) students' independent studies (and/or practical implementation) of a specific thematic complex from the area covered in the course; the investigations are conveyed in a long student presentation during the course and written up as a seminar paper of c. 20 pages. NOTE: the instructor of the course chosen has to agree AT THE BEGINNING OF THE COURSE to the option of using the course as part of the seminar module; the course cannot be used for any other modues. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung Computational Linguistics Seminar A 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 28h, Selbststudium: 150h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Computational Linguistics Seminar A (LBP), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 33 von 110
34 Modul: Computational Linguistics Seminar B 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Dozenten des Instituts 11. Empfohlene Voraussetzungen: as in the course chosen M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Lernziele: Students become familiar with an advanced topic area of computational linguistics and at the same time develop their oral presentation skills and scientific writing skills; they practise self-organized work in an independent study and train their competence to put specific scientific contributions in a broader context and provide a critical discussion. 13. Inhalt: This module consists of (1) a course in an advanced topic area of computational linguistics (comprising 2 SWS), such as Machine Translation, Natural Language Generation, Advanced Semantics, Advanced Speech Perception, Advanced Speech Production, Statistical constituent parsing, Statistical machine translation, etc., and (2) students' independent studies (and/or practical implementation) of a specific thematic complex from the area covered in the course; the investigations are conveyed in a long student presentation during the course and written up as a seminar paper of ca. 20 pages. NOTE: the instructor of the course chosen has to agree AT THE BEGINNING OF THE COURSE to the option of using the course as part of the seminar module; the course cannot be used for any other modules. 14. Literatur: as in the course chosen 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Vorlesung Computational Linguistics Seminar B 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 28h, Selbststudium: 150h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Computational Linguistics Seminar B (LBP), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 34 von 110
35 Modul: Interaktive Systeme 2. Modulkürzel: - 5. Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes Semester 4. SWS: Sprache: Nach Ankuendigung 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Albrecht Schmidt 9. Dozenten: Albrecht Schmidt Niels Henze M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Vorlesung Mensch-Computer Interaktion 12. Lernziele: Die Studierenden lernen, wie interaktive Systeme entwickelt werden. Sie verstehen den Entwicklungsprozess und können interaktive Systeme für spezifische Plattform entwickeln. 13. Inhalt: 14. Literatur: 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Fachpraktikum Interaktive Systeme 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden 17. Prüfungsnummer/n und -name: Interaktive Systeme (LBP), Sonstiges, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 35 von 110
36 Modul: Language Technology in a South African Context 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 3.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Antje Schweitzer 9. Dozenten: M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Elementary knowledge of phonetics and phonology 12. Lernziele: Overview of Language Technology (LT) activities in South Africa. Knowledge of, and experience in applying software tools to African languages as well as to Afrikaans. Challenges for LTs in tone languages. 13. Inhalt: Language Technology (text and speech) activities in South African languages. Role of LTs in the promotion of multilingualism. Issues in text and speech processing. Specific needs and opportunities for software development for applications in the South African context. 14. Literatur: NET.LANG: Towards the Multilingual Cyberspace E-Book, ISBN Additional material to be provided. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Seminar Language Technology in a South African Context 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit 28 h Selbststudiumszeit 56 h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Language Technology in a South African Context (BSL), schriftliche Prüfung, 90 Min., Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 36 von 110
37 230 Katalog MCL 3 Stand: 08. April 2015 Seite 37 von 110
38 240 Katalog MCL 4 Zugeordnete Module: Grammar Formalisms and Grammar Engineering Stand: 08. April 2015 Seite 38 von 110
39 Modul: Grammar Formalisms and Grammar Engineering 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, WiSe 4. SWS: Sprache: Nach Ankuendigung 8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof. Jonas Kuhn 9. Dozenten: Jonas Kuhn Özlem Cetinoglu M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Background in formal grammars (regular expressions, context-free grammars); good knowledge of the terminology of grammatical description; background in syntactic theory, ideally in Lexical-Functional Grammar (if lacking, this can be covered in individual reading) 12. Lernziele: Students have an understanding of the theoretical and computational issues in the representation and processing of grammatical and lexical knowledge; they are familiar with engineering methods for language resources and the specification of linguistic knowledge; they have gathered practical experience in the specification of linguistic resources for computational linguistics. 13. Inhalt: Constraint-based grammar formalisms (exemplified by LFG, using the XLE framework); computational implementation of the core components of LFG: subcategorization, lexical rules, functional uncertainty; algorithmic considerations; means of abstraction in broadcoverage grammar writing; integration of linguistic ressources (such as morphological components). 14. Literatur: Slides, articles. This module is typically offered in English. It is mainly designed for students who did not do the BSc MSV in Stuttgart; it is assumed that students without a prior background in syntactic theory and LFG will acquire a background in the main theoretical components of LFG in individual reading (Falk 2001). M. Butt, T. King, F. Segond, M.-E. Nino, A grammar writer's cookbook. Stanford, CA: CSLI Publications. Background reading for theoretical components of LFG (individual reading required for students without an LFG background): Y. Falk, Lexical-Functional Grammar: An Introduction to Parallel Constraint-Based Syntax. Stanford, CA: CSLI Publications. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Seminar course Grammar Formalisms and Grammar Engineering 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 56h, Selbststudium: 120h Stand: 08. April 2015 Seite 39 von 110
40 17. Prüfungsnummer/n und -name: Grammar Formalisms and Grammar Engineering (PL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0 V Vorleistung (USL-V), Sonstiges 20. Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 40 von 110
41 250 Katalog MCL 5 Stand: 08. April 2015 Seite 41 von 110
42 260 Katalog MCL 6 Zugeordnete Module: Machine learning for NLP Statistical Dependency Parsing Natural Language Generation Advanced Computational Syntax Philosophy of language Lexical semantics Advanced Semantics Advanced Computational Semantics Speech recognition Speech synthesis Experimental phonetics Laboratory Phonology Language and Speech in the Human Brain: Advanced methods in Neurolinguistics and Neurophonetic Advanced Speech Perception Advanced Speech Production Advanced Statistical Natural Language Processing Statistical language models and smoothing Statistical NLP applications Statistical constituent parsing Distributional and statistical approaches to semantics Unsupervised and semisupervised learning Evaluation and statistical testing Probabilistic models of language and cognition Semantic Web Topics in Cognitive Science Stand: 08. April 2015 Seite 42 von 110
43 Modul: Advanced Computational Semantics 2. Modulkürzel: Moduldauer: 1 Semester 3. Leistungspunkte: 3.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig 4. SWS: Sprache: Englisch 8. Modulverantwortlicher: Apl. Prof. Uwe Reyle 9. Dozenten: Uwe Reyle M.Sc. Computational Linguistics, PO 2011 Spezialisierungsmodule -->Katalog MCL Empfohlene Voraussetzungen: Thorough background in Computational Syntax and Semantics 12. Lernziele: Students develop an understanding of state-of-the-art research in particular subfields of Computational Semantics; they are able to assess the advantages and disadvantages of particular approaches against a theoretical background; they are able to put to use available systems for the subfield covered. 13. Inhalt: Current original scientific contributions from particular subfields of Computational Semantics are discussed and contextualized. 14. Literatur: K. von Heusinger, C. Maienborn, P. Portner (eds.) Semantics: An International Handbook of Natural Language Meaning. Vol 2. Berlin: de Gruyter. J. van Genabith, H. Kamp und U. Reyle Discourse Representation Theory. In: Dov Gabbay (ed.): Handbook of Philosophical Logic. Kluwer. Patrick Blackburn und Johan Bos Representation and Inference for Natural Language. A First Course in Computational Semantics. CSLI Publications. 15. Lehrveranstaltungen und -formen: Seminar course Advanced Computational Semantics 16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 28h, Selbststudium: 60h 17. Prüfungsnummer/n und -name: Advanced Computational Semantics (BSL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: Angeboten von: Stand: 08. April 2015 Seite 43 von 110
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