Computational Linguistics [ LINGI2263 ]
5.0 crédits ECTS
30.0 h + 15.0 h
1q
Enseignant(s) |
Dupont Pierre ;
Fairon Cédrick ;
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Langue d'enseignement: |
Anglais
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Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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Ressources en ligne |
> https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=7865
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Thèmes abordés |
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Concepts de base en phonologie, morphologie, syntaxe et sémantique
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Ressources linguistiques
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Etiquetage en partie du discours
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Modélisation statistique de la langue (N-grams et modèles de Markov cachés)
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Algorithmes d'analyse robuste, grammaires hors-contexte probabilistes
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Applications de l'ingénierie linguistique telles que les logiciels de correction orthographique ou grammaticale, l'étiquetage en partie du discours ,l'indexation automatique de documents ou la catégorisation de textes
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Acquis d'apprentissage |
Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
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INFO1.1-3
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INFO2.3-4
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INFO5.3-5
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INFO6.1, INFO6.4
Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
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SINF1.M4
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SINF2.3-4
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SINF5.3-5
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SINF6.1, SINF6.4
Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de
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décrire les concepts fondamentaux de la modélisation du langage naturel
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maîtriser la méthodologie de l'utilisation de ressources linguistiques (corpus, dictionnaires, réseaux sémantiques, etc) et faire un choix argumenté entre les différentes ressources linguistiques
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appliquer de manière pertinente les techniques statistiques de modélisation du langage
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développer des applications en ingénierie linguistique
Les étudiants auront développé des compétences méthodologiques et opérationnelles. En particulier, ils auront développé leur capacité à
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s'intégrer dans une approche pluridisciplinaire à la frontière entre l'informatique et la linguistique, en utilisant à bon escient la terminologie et les outils de l'une ou l'autre discipline,
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gérer au mieux le temps disponible pour mener à bien des mini-projets,
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manipuler et exploiter de grandes quantités de données.
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des
compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de
cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant
cette unité d’enseignement (UE) ».
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Modes d'évaluation des acquis des étudiants |
25 % pour les travaux pratiques + 75 % examen final (livre fermé)
Pas de possibilité de refaire les travaux en seconde session
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Méthodes d'enseignement |
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12 cours magistraux
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3 miniprojets
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séance de discussion sur les corrections des miniprojets
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Contenu |
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Bibliographie |
Slides obligatoires disponibles sur le site :
http://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=7865
1 textbook conseillé :
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Autres infos |
Préalables:
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LSINF1121 : Algorithmique et structure de données
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Faculté ou entité en charge |
> INFO
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