Automatyczna ekstrakcja informacji - projekt
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | WZ.KLK-AEIp | Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
| Nazwa przedmiotu: | Automatyczna ekstrakcja informacji - projekt | ||
| Jednostka: | Katedra Lingwistyki Komputerowej | ||
| Grupy: |
Przedmioty dla programu WZKS-123-0-UD-4 stacjonarne II stopnia, rok 1, sem. letni, obowiązkowy |
||
| Punkty ECTS i inne: |
4.00
LUB
5.00
(zmienne w czasie)
  zobacz reguły punktacji |
||
| Język prowadzenia: | polski | ||
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/2019" (zakończony)
| Okres: | 2019-02-23 - 2019-06-14 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 15 godzin, 40 miejsc więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Wiesław Lubaszewski | |
| Prowadzący grup: | Wiesław Lubaszewski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: | Przedmiot - Zaliczenie na ocenę | |
| Efekty kształcenia: | Wiedza: – student zna podstawowe techniki ekstrakcji informacji z tekstu (K_W03+, K_W04++, K_W05+) – rozumie specyfikę informacji tekstowej (K_W04++) Umiejętności: – student potrafi zaimplementować algorytm ekstrahujący informację z korpusu tekstów (K_W05++) |
|
| Wymagania wstępne: | Zaliczenie przedmiotu: Zaawansowane techniki programowania 1 |
|
| Forma i warunki zaliczenia: | Wykonanie poprawnego projektu. Skala ocen zgodna z Regulaminem Studiów UJ. |
|
| Metody sprawdzania i kryteria oceny efektów kształcenia uzyskanych przez studentów: | Analiza poprawności algorytmu, tj. analiza zbioru wyekstrahowanych tekstów i stopnia dopasowania do wzorca Analiza wzorca informacji Pytania pomocnicze |
|
| Metody dydaktyczne: | Samodzielna praca studenta Konsultacje |
|
| Bilans punktów ECTS: | Wybór tematyki: 2 godz. Ekstrakcja testowego korpusu tekstów: 10 godz. Projektowanie wzorca informacji: 15 godz. Projektowanie metod oceny dopasowania tekstu i wzorca: 10 godz. Programowanie: 35 godz. Testowanie algorytmu: 20 godz. Konsultacje: 1 godz. Poprawa projektu: 5 godz. Łączny nakład pracy studenta: 98 godz., co odpowiada 4 pkt ECTS |
|
| Pełny opis: |
Wybór tematyki i stopnia trudności projektu Student wykonuje samodzielnie system ekstrakcji informacji z krótkich tekstów. System powinien spełniać następujące założenia: – testowy zbiór tekstów powinien zostać wyekstrahowany z Internetu, – testowy zbiór tekstów powinien zawierać teksty o różnym stopniu dopasowania do wzorca informacji oraz teksty, których dopasować nie można, – system ekstrakcji powinien zawierać wzorzec informacji składający się z: a) listy ról semantycznych, b) reguł rozpoznawania ról w tekście – system ekstrakcji powinien zawierać reguły lub algorytm oceniający stopień dopasowania wzorca i tekstu, – system ekstrakcji powinien mieć interfejs WWW. | |
| Literatura: |
C. Manning, H. Shutze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, Cambridge MA 1999. W. Lubaszewski (red.), Słowniki komputerowe i automatyczna ekstrakcja informacji, AGH, Kraków 2009. | |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/2020" (jeszcze nie rozpoczęty)
| Okres: | 2020-02-24 - 2020-06-14 |
zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 15 godzin, 40 miejsc więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Maciej Godny | |
| Prowadzący grup: | Maciej Godny | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: | Przedmiot - Zaliczenie na ocenę | |
| Pełny opis: |
Wybór tematyki i stopnia trudności projektu Student wykonuje samodzielnie system ekstrakcji informacji z krótkich tekstów. System powinien spełniać następujące założenia: – testowy zbiór tekstów powinien zostać wyekstrahowany z Internetu, – testowy zbiór tekstów powinien zawierać teksty o różnym stopniu dopasowania do wzorca informacji oraz teksty, których dopasować nie można, – system ekstrakcji powinien zawierać wzorzec informacji składający się z: a) listy ról semantycznych, b) reguł rozpoznawania ról w tekście – system ekstrakcji powinien zawierać reguły lub algorytm oceniający stopień dopasowania wzorca i tekstu, – system ekstrakcji powinien mieć interfejs WWW. | |
| Literatura: |
C. Manning, H. Shutze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, Cambridge MA 1999. W. Lubaszewski (red.), Słowniki komputerowe i automatyczna ekstrakcja informacji, AGH, Kraków 2009. | |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Jagielloński w Krakowie.