One semester course with a broad scope on mainly non-statistical algorithms for automatic learning of language phenomena. The most up-to-date works on rule-based approach, memory/analogy-based approach, neural networks and genetic algorithms, naive approaches, partial trees method (association to Tree-Adjoining Grammars), ways of combining various approaches, will be presented. Main part of the course duties will be focused on a complex case study on one of the above stated topics.
Last update: T_UFAL (15.05.2002)
Jednosemestrální seminář se širokým záběrem na převážně nestatistické algoritmy pro automatické učení různých jazykových jevů. Uchazeč bude seznámen s nejaktuálnějšími poznatky zpracování přirozeného jazyka pomocí: učení pravidel (Rule-based), učení na základě příkladů (Memory/Analogy-based), využití neuronových sítí a genetických algoritmů, naivní přístupy, metoda částečných stromů (asociace k Tree-Adjoining Grammars), způsoby kombinace různých přístupů.
Bude kladen důraz na samostatnou práci studentů v konkrétní aplikaci jednoho z uvedených paradigmat.
Last update: T_UFAL (15.05.2002)