|
|
| BILL7141 | Doğal Dil İşleme | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Elif BAYKAL KABLAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin ana amaçları şunlardır:
-Doğal dil işlemenin temel kavramlarını ve ilkelerini anlamak.
-Metin madenciliği, dil modelleme ve duygu analizi gibi doğal dil işleme tekniklerini anlamak ve uygulamak.
-Makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemlerin doğal dil işleme uygulamalarında nasıl kullanılacağını öğrenmek.
Doğal dil işleme araçları ve kütüphanelerini etkili bir şekilde kullanmak.
Gerçek dünya doğal dil işleme projeleri üzerinde çalışarak teorik bilgileri pratiğe dönüştürmek.
Bu ders, öğrencilere doğal dil işleme alanında güçlü bir temel sağlamayı ve bu alanda uygulamalı beceriler kazanmalarını amaçlar. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Doğal dil işlemenin temel kavramlarını, ilkelerini ve uygulamalarını anlamış olacaklar. | 6,8 | 1, | | ÖK - 2 : | Metin madenciliği, dil modelleme, duygu analizi gibi doğal dil işleme tekniklerini uygulama yetenekleri gelişecektir. | | 1,5, | | ÖK - 3 : | Makine öğrenmesi ve istatistiksel yöntemlerin doğal dil işleme uygulamalarında nasıl kullanılacağını öğrenecekler. | | 1,5, | | ÖK - 4 : | Öğrencilere doğal dil işleme araçları ve kütüphanelerini etkili bir şekilde kullanma becerisi kazandırılmış olacaktır. | | 1,5, | | ÖK - 5 : | Metin madenciliği, dil modelleme, duygu analizi gibi doğal dil işleme tekniklerini uygulama yetenekleri gelişecektir. | | 1,5, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Doğal Dil İşlemeye Giriş, Temel Metin İşleme, Düzenleme Mesafesi, N-Gramlar, Duygu Analizi için Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Vektör Semantiği ve Gömüleri, POS Etiketleme için Sıra Etiketi
Doğal Dil İşlemeye Giriş, Temel Metin İşleme, Düzenleme Mesafesi, N-Gramlar, Duygu Analizi için Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Vektör Semantiği ve Gömüleri, POS Etiketleme için Sıra Etiketleme
|
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Doğal Dil İşlemeye Genel Bakış | | | Hafta 2 | Temel Metin İşleme
Düzenli İfadeler
Uygulama (Python ile Kodlama) | | | Hafta 3 | Minimum Düzenleme Mesafesi | | | Hafta 4 | N-Gramlara Giriş
N-Gramlara Giriş
| | | Hafta 5 | Metin Sınıflandırma Görevi, Naive Bayes, Duygu Sınıflandırması | | | Hafta 6 | Metin Sınıflandırma Görevi, Naive Bayes, Duygu Sınıflandırması | | | Hafta 7 | Duygu Sınıflandırması Uygulaması Örnek Python Kodu (Naive Bayes) | | | Hafta 8 | Üretici ve Ayırıcı Sınıflandırıcılar, Lojistik Regresyon | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Vektör Semantiği ve Gömmeler | | | Hafta 11 | Sinir Ağları (Duygu Sınıflandırma) | | | Hafta 12 | POS Etiketleme için Sıra Etiketi Verme | | | Hafta 13 | Öğrenci Sunumları Bölüm 1 | | | Hafta 14 | Öğrenci Sunumları Bölüm 2 | | | Hafta 15 | Öğrenci Sunumları Bölüm 3 | | | Hafta 16 | Final sınavı | | | |
| 1 | Jurafsky Daniel, Martin James H., Speech and Language Processin, Third Edition, Prentice Hall, 2018 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | - | 2 | 30 | | Proje | 14 | - | 12 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | - | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 5 | 10 | | Proje | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 5 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 106 |
|