Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETE959308
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe A természetes nyelvfeldolgozás matematikai alapjai
2. A tárgy angol címe Mathematical Foundations of Natural Language Processing
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 2 + 0 + 0 v Kredit 3
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1 Lineáris algebra Diszkrét mat
4.2 Algebra Analízis
4.3 Valszám villanykarról is felvehető legyen
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Sztochasztika Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Tóth Bálint beosztása egyetemi tanár
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2007.01.19. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2007.02.08.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
lineáris algebra, algebra, valszám, diszkrét matematika, analízis
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
Választható tárgy -- Az alkalmazott matematika egyre jelentősebbé váló és így elhelyezkedést is biztosító fejezetének megismertetése
11. A tárgy részletes tematikája
Az előadások célja a hallgatók megismertetése azoknak a nyelvészeti elméleteknek a matematikai alapjaival, amelyek felhasználása nélkül nem készíthető modern ember-komputer interakciós alkalmazás (emberi beszéddel, írással, szöveggel, nem pedig programnyelven vsló kommunikáció) és amelyek nélkül a modern multiligvális társadalom egyre kevésbé elképzelhető. 1: Nyelvészet, grammatika, axiomatikus módszer 2: Véges automaták és Turing gépek közötti nyelvosztályok. Generálás. 3: Hangtan: fonémák, jegyek, hangsúly intonáció, szupraszegmentális és autoszegmentális elemek, nyelvi ellenőrzés (spell checking). 4: Alaktan: prozódia, szóképzés, optimalitás, Zipf-törvénye. 5: Mondattan: kombinatorikus grammatikai és szemantikai elméletek. Súlyozott nyelvek, súlyozott véges automaták, rejtett Markov modellek 6: Jelentéstan: paradoxonok, Montague nyelvtan. Igatságértékeke, változó kötés, típus algebra. 7: Bonyolultság: információ, Kolmogorov bonyolultság 8: Nyelvi alakfelismerés: kvantizáció, magasszintű jelfeldolgozás, a jel információtartalma, dokumentum osztályozás 9: Beszédfelismerés: alacsony szintű jelfeldolgozás. A fonémák mint rejtett elemek. Fonológiai és fonetikai kategó riák. Beszédszintézis 10: Kézi és nyomtatott írás felismerése: lap dekompozíció, jegy számítás. 11: Tanuló algoritmusok: neurális hálók, rejtett Markov modellek, szabály indukció. 12: Egyéb alkalmazások: kereső motorok, gépi fordítás.
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 Évvégi vizsga félévközi projekttel kiváltható. vizsga-
időszakban		 Szóbeli vizsga
13. Pótlási lehetőségek
A hatályos TVSz szerint
14. Konzultációs lehetőségek
A hatályos TVSz szerint
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Kornai András: Mathematical Linguistics. Springer Verlag (20007)
(Advanced Information and Knowledge Processing series -- series editors Jain and Wu)
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
28
16.2 Félévközi felkészülés órákra
14
16.3 Felkészülés zárthelyire
0
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
14
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
10
16.8 Vizsgafelkészülés
24
16.9 Összesen
90
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
90
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Kornai András
c. egyetemi tanár
BME GTK MOKK
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Tóth Bálint