School/Faculty/Institute |
Faculty of Engineering |
Course Code |
COMP 451 |
Course Title in English |
Introduction to Natural Language Processing |
Course Title in Turkish |
Doğal Dil İşlemeye Giriş |
Language of Instruction |
EN |
Type of Course |
Flipped Classroom |
Level of Course |
Introductory |
Semester |
Fall |
Contact Hours per Week |
Lecture: 3 |
Recitation: - |
Lab: - |
Other: - |
|
Estimated Student Workload |
152 hours per semester |
Number of Credits |
6 ECTS |
Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
Pre-requisites |
None |
Expected Prior Knowledge |
Prior knowledge in programming, basic mathematics and probability. |
Co-requisites |
None |
Registration Restrictions |
Only Undergraduate Students |
Overall Educational Objective |
To gain an understanding of computational properties of natural languages, learn different aspects and basic fundamentals of natural language processing, and become familiar with how to design algorithms and applications to process linguistic information. |
Course Description |
This course covers the fundamentals of natural language processing: morphological analysis, syntactic analysis, parsing, language models, semantics, pragmatic analysis, and evaluation. Moreover, some NLP topics and algorithms are covered such as part-of-speech tagging, word sense disambiguation, dialogue systems, language generation, text classification, summarization, and question answering. |
Course Description in Turkish |
Bu ders doğal dil işlemede kullanılan temel yöntemleri içermektedir: biçimbilimsel çözümleme, sözdizimsel analiz, bağlılık ayrıştırma, dil modelleri, anlambilim, pragmatik analiz ve performans değerlendirmesi. Ek olarak, kelime türü etiketleme, kelime anlamı belirleme, diyalog sistemleri, dil üretimi, metin sınıflandırma, özet çıkarımı ve soru cevaplama gibi bazı doğal dil işleme konuları ve algoritmaları ele alınmaktadır. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) describe basic principles, algorithms and theoretical issues underlying natural language processing;
2) use probability and statistics to solve linguistic problems;
3) apply computational techniques and tools to process texts written in human languages;
4) analyze and interpret textual data used for natural language processing applications;
5) demonstrate team effort in identifying and solving a complex engineering problem using NLP techniques;
6) acquire and apply new knowledge to prepare a well-organized research report on a selected topic;
7) present research work in front of an audience
|
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
|
|
|
|
|
|
|
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
|
|
|
|
|
|
|
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
|
|
|
|
|
|
|
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
|
|
|
|
|
|
|
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
N None |
S Supportive |
H Highly Related |
|
|
|
|
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
1) |
Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
N |
|
2) |
Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
3) |
Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
H |
Exam,HW,Participation
|
4) |
Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
5) |
Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
N |
|
6) |
Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
N |
|
7) |
Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
N |
|
8) |
Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
N |
|
9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
S |
Participation
|
10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
S |
HW,Participation
|
11) |
Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
N |
|
12) |
Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
S |
Exam,HW
|
13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
H |
Exam,HW
|
Prepared by and Date |
ŞENİZ DEMİR , December 2020 |
Course Coordinator |
ŞENİZ DEMİR |
Semester |
Fall |
Name of Instructor |
Doç. Dr. ŞENİZ DEMİR |
Course Contents
Hafta |
Konu |
1) |
Introduction to Natural Language Processing |
2) |
Morphological Analysis and Disambiguation |
3) |
Language Models and N-grams |
4) |
Syntactic Analysis and Dependency Parsing |
5) |
Semantics, Discourse, and Pragmatics |
6) |
Evaluation Methods and Metrics |
7) |
Part-of-speech Tagging and Word Sense Disambiguation |
8) |
Text Classification and Named Entity Recognition |
9) |
Text Summarization |
10) |
Dialogue Systems |
11) |
Natural Language Generation |
12) |
Word Embeddings |
13) |
Sequence-to-sequence learning with RNNs |
14) |
Research report presentations |
15) |
Final Examination/Project/Presentation Period |
16) |
Final Examination/Project/Presentation Period |
Required/Recommended Readings | (Recommended) Speech and Language Processing, D. Jurafsky, J.H. Martin, 2nd Edition, Pearson-Prentice Hall, 2009.
(Supplementary) Foundations of Statistical Natural Language Processing, C.D. Manning, H. Schutze, MIT Press, 2002.
(Supplementary) Natural Language Processing with Python, S.Bird, E.Klein, E.Loper, O’Reilly Media, 2009. |
Teaching Methods | Flipped Classroom |
Homework and Projects | In-Class flipped Practices, Projects |
Laboratory Work | None |
Computer Use | Required |
Other Activities | None |
Assessment Methods |
Assessment Tools |
Count |
Weight |
Ödev |
1 |
% 15 |
Sunum |
1 |
% 20 |
Projeler |
1 |
% 35 |
Ara Sınavlar |
1 |
% 30 |
TOTAL |
% 100 |
|
Course Administration |
demirse@mef.edu.tr
535
Instructor’s office: Room 536 (5th floor)
Office hours: TBA.
E-mail address: demirse@mef.edu.tr
Rules for attendance: No attendance required
A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Statement on plagiarism: YÖK Regulations |