SLO | EN

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je študentom predstaviti možnosti praktične uporabe jezikovnih in govornih tehnologij. Študenti bodo razvili kompetence poznavanja orodij s področja jezikovnih in govornih tehnologij, razumevanja delovanja aplikacij z vgrajenimi jezikovnimi in/ali govornimi tehnologijami ter kritične uporabe tovrstnih aplikacij.

Vsebina

Katere rešitve so v ozadju orodij umetne inteligence (npr. ChatGPT)? Odgovor na to podajajo jezikovne in govorne tehnologije: - Uvod: komunikacija človek – stroj, scenariji uporabe, gradniki jezikovnih in govornih tehnologij. Uporaba in ozadje ChatGPT in drugih orodij na osnovi velikih jezikovnih modelov. - Metode govornih tehnologij: zvok in govor, avtomatsko razpoznavanje govora, detekcija govorca, avtomatska sinteza govora, akustična klasifikacija zvoka. - Korpusi in vrste korpusov. - Različne vrste korpusnega označevanja (tokenizacija, lematizacija, oblikoskladenjsko označevanje, skladenjsko označevanje, imenske entitete...). - Iskanje po korpusih. - Metode jezikovnih tehnologij: jezikovni model, oblikoslovno označevanje, skladenjsko razčlenjevanje, semantika in razdvoumljanje. - Uporaba govornih tehnologij: tehnika, jezikoslovje, mediji, medicina,… - Uporaba jezikovnih tehnologij: popravljanje pravopisnih napak, klasifikacija besedila, rudarjenje v besedilih, avtomatsko povzemanje besedila, odgovori na vprašanja, strojno prevajanje, analiza sentimenta.

Metode poučevanja in učenja

- Predavanja - Računalniške vaje

Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje

Po zaključku tega predmeta bo študent sposoben: - opisati gradnike govornih in jezikovnih tehnologij - predstaviti možnosti uporabe govornih in jezikovnih tehnologij - kritično uporabljati jezikovne in govorne tehnologije v praksi.

Temeljni literatura in viri

• Gorjanc, V., & Fišer, D. (2013). Korpusna analiza (2., predelana in razširjena izd., p. 88). Znanstvena založba Filozofske fakultete. • Koehn, P. (2011). Statistical machine translation (Repr. with corr., p. XII, 433). Cambridge Univ. Press. • Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of statistical natural language processing (p. XXXVII, 680). MIT Press. • Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2000). Speech and language processing: an introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition (p. XXVI, 934). Prentice Hall.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

Priporočeno je osnovno poznavanje uporabe računalnika.

  • red. prof. dr. ANDREJ ŽGANK, univ. dipl. inž. el.
  • izr. prof. dr. DARINKA VERDONIK, prof. slov.
  • izr. prof. dr. MIRJAM SEPESY MAUČEC, univ. dipl. inž. rač. in inf.

  • Pisni izpit: 50
  • Seminarska naloga: 50

  • : 20
  • : 10
  • : 60

  • slovensko
  • slovensko