Комп’ютерна лінгвістика (126 Інформаційні системи та технології)

Тип: Нормативний

Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
74Іспит

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
732професор Кушнір О. С.ФеС-42

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
732ФеС-42Мостова  М. Р., професор Кушнір О. С.

Опис навчальної дисципліни

 Метою викладання навчальної дисципліни є одержання студентами необхідних теоретичних знань з основ комп’ютерної лінгвістики, а також формування в студентів практичних навичок, які б дали змогу ефективно застосовувати засвоєні знання та методи комп’ютерної лінгвістики.
Основні завдання вивчення дисципліни: ознайомити студентів з основними
поняттями лінгвістики, ідеями, підходами та методами комп’ютерної лінгвістики, структурним підходом у комп’ютерній лінгвістиці, класифікацією та особливостями продуктів
комп’ютерної лінгвістики, проблемами автоматичного аналізу та розпізнавання мови, синтезом мови та мовними технологіями, основами машинного перекладу та комп’ютерної лексикографії.
 Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студенти повинні
знати:
 поняття, методи та продукти комп’ютерної лінгвістики
 основні методи комп’ютерної лінгвістики;
 теоретично аналізувати основні теорії та моделі комп’ютерної лінгвістики
вміти:
 класифікувати та вирішувати типові задачі комп’ютерної лінгвістики;
 теоретично аналізувати основні теорії та моделі комп’ютерної лінгвістики
 працювати з відповідними програмними продуктами;
 застосовувати комп’ютерну техніку для вирішення лінгвістичних задач;
 виробляти та реалізувати лінгвістичні комп’ютерні алгоритми;
 користуватися програмами для машинного перекладу.

Міждисциплінарні зв’язки. Для вивчення цієї дисципліни потрібні знання, одер-
жані за результатами вивчення загальних і спеціальних дисциплін відповідних галузі
знань і спеціальності, насамперед «Вища математика», «Дискретна математика», «Теорія ймовірності та математична статистика», «Програмування», «Бази даних»

Рекомендована література

Bolshakov I. Computational linguistics. Models, resources, applications /
I. Bolshakov, A. Gelbukh. – Mexico : Ciencia de la Computacion, 2004.
– 198 p.
2. Волошин В. Г. Комп’ютерна лінгвістика / В. Г. Волошин. – Суми :
Університетська книга, 2004. – 382 с.
3. Шемакин Ю. И. Начала компьютерной лингвистики / Ю. И.
Шемакин. – Москва : Изд-во МГОУ, 1992. – 182 с.
4. Баранов А. Н. Введение в прикладную лингвистику / А. Н. Баранов.
– Москва : Эдиториал УРСС. – 2001. – 360 с.
5. Мирам Г. Алгоритмы перевода: Вступительный курс по формализации перевода / Г. Мирам. – Киев : Эльга, Ника-Центр, 2004. – 176 с.
6. Хархалис Р. И. Компьютерный перевод иностранных текстов / Р. И.
Хархалис. Киев : Терези, 1998. – 193 с.
7. Белоногов Г. Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные технологии / Г. Г. Белоногов. – Москва : Русский
мир, 2004. – 248 с.
8. Большакова Е. И. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика / Е. И. Большакова, Э. С.
Клышинский, Д. В. Ландэ, А. А. Носков, О. В. Пескова, Е. В. Ягунова. – Москва : МИЭМ, 2011. – 272 с.
9. https://www.gutenberg.org/
Додаткова література:
10. Пиотровский Р. Г. Математическая лингвистика / Р. Г. Пиотровский,
К. Б. Бектаев, А. А. Пиотровский. – Москва : Высшая школа, 1977. –
383 с.
11. Фланаган Дж. Л. Анализ, синтез и восприятие речи / Дж. Л. Фланаган. – Москва : Связь, 1968. – 398 с.
12. Маркел Дж. Д. Линейное предсказание речи / Дж. Д. Маркел, А. Х.
Грэй. – Москва : Связь, 1980. – 308 с.
13. Рассел C. Искусственный интеллект. Современный подход / C. Рассел, П. Норвинг. – Москва : Изд. дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.
14. Анисимов А. В. Компьютерная лингвистика для всех: Мифы. Алгоритмы. Язык / А. В. Анисимов. – Киев : Наукова думка, 1991. –
208 с.
15. Espitia D. Universal and non-universal text statistics: Clustering coefficient for language identification / D. Espitia, H. L. Ridaura // Physica A. –
2020. – Vol. 553. – 123905 (25 рр.).

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму

Силабус:

Завантажити силабус