Subject
LCT at Saarland University (Germany)
General details of the subject
- Mode
- Face-to-face degree course
- Language
- English
Description and contextualization of the subject
El estudiante realiza un primer curso completo en la misma.Competencies
Name | Weight |
---|---|
Conocimiento de las tecnologías del lenguaje basado en conocimiento lingüístico y estadístico. | 100.0 % |
Study types
Type | Face-to-face hours | Non face-to-face hours | Total hours |
---|---|---|---|
Lecture-based | 200 | 300 | 500 |
Applied computer-based groups | 400 | 600 | 1000 |
Training activities
Name | Hours | Percentage of classroom teaching |
---|---|---|
Analysing and discussing papers | 250.0 | 80 % |
Computer work practice, laboratory, site visits, field trips, external visits | 500.0 | 60 % |
Lectures | 500.0 | 40 % |
Seminars | 250.0 | 80 % |
Assessment systems
Name | Minimum weighting | Maximum weighting |
---|---|---|
Drawing up reports and presentations | 25.0 % | 25.0 % |
Practical tasks | 25.0 % | 25.0 % |
Written examination | 50.0 % | 50.0 % |
Learning outcomes of the subject
* Tener conocimientos básicos de teorías sintácticas y semánticas* Ser capaz de evaluar la importancia de las teorías sintácticas y semánticas para el PLN
* Ser capaz de procesar, visualizar e interpretar datos del lenguaje cuantitativos extraídos del corpus a través de interfaces web
* Ser capaz de evaluar la importancia de los datos extraídos del corpus para estudios teóricos y de lingüística aplicada
* Tener conocimiento de los formalismos y estándares de anotación usados para analizar y anotar texto a nivel léxico, sintáctico, semántico y a nivel del discurso
* Ser capaz de aplicar estos estándares a nuevos datos, de evaluar los resultados y de usar y desarrollar métodos para su anotación automática
Temary
1. Compulsory modules2. Advanced modules
* Language Technologies (Advanced LT-M4): at least 4 CP
Machine translation, information and knowledge representation, information retrieval, question answering, speech recognition and generation, models of human language processing and understanding, psycholinguistics
* Computer Science (Advanced CS-M4): at least 4 CP
Artificial intelligence, knowledge representation, automated reasoning, semantic web, intelligent and multi-modal interfaces, cognitive modelling, computational psychology, neural networks, machine learning