Sylabus
Úvod a motivace, opakování
Vyhodnocování experimentů. Základní pojmy: recall, precision, accuracy, F-measure. Trénovací vs. testovací data. Použití křížové entropie a perplexity pro vyhodnocování v případech modelů částí systémů.
Značkování (diskrétní klasifikace). Typické případy: morfologické značkování. Algoritmy morfologické analýzy a syntézy. Metody značkování vč. nestatistických. Statistické značkování: transformation-based learning (TBL), značkování pomocí skrytých Markovových modelů, a značkování pomocí "feature-based" systemů a metody maximální entropie.
Syntaktická analýza (parsing). Statistické vs. nestatistické metody. Shift-reduce parsing pomocí tabulek. Pravděpodobnostní bezkontextové gramatiky (PCFG) a modely na nich založené. Odhad parametrů PCFG.
Přehled metod statistického strojového překladu.
Anotace
Přednáška navazuje na Statistické metody zpracování přirozených jazyků
I. Seznámí posluchače s pokročilejšími úlohami statistického zpracování přirozeného jazyka (diskriminativní a generativní modely, tagging, složkový a závislostní parsing), s prováděním a vyhodnocováním experimentů v úlohách zpracování přirozeného jazyka obecně, a s používáním a budováním korpusů pro účely statistického zpracování jazyka.