Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Informatică
Programul de studii: Informatică - linia de studiu română
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MI070	Prelucrarea limbajului natural	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
7	2+0+2		opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
LUPSA Dana	Dr.	Lect.	Limbaje şi Metode de Programare	*			

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
Prezentarea unuia dintre cele mai active domenii ale inteligentei artificiale, prelucrarea limbajului natural. In acest scop este prezentat modelul lingvistic de structura de atribute. Deasemenea sunt prezentate problemele de semantica si de pragmatica care apar in acest domeniu. Acestea sunt importante  atunci cand sunt abordate aspectele legate de dialogul (interfetele) om-calculator sau probleme care pot fi incadrate in "information retrieval" sau "text mining".	

IV. Conţinutul disciplinei
1. Structuri de atribute (FS) ca obiecte de reprezentare a cunostintelor lingvistice.
Ierarhii de tipuri. Relatia de subsumare pe multimea FS. Unificarea ca operatie pe multimea FS. Descriptori si legatura cu FS. Teoria deductiva a descriptorilor. Cel mai general FS care satisface un descriptor. Cazul variabilelor si legatura cu programarea logica. Notiunile de buna-tipizare, total buna-tipizare a structurilor de atribute. 
2. Gramatici de unificare, gramatici ale clauzelor definite, formalismul PATR, gramatici HPSG. Reguli de rescriere. Programul ALE.
3. Metode statistice de prelucrare a limbajului natural. Modelul Markov acoperit ( HMM). Drum de probabilitate maxima intr-un HMM, calculul probabilitatii unor secvente de intrare. Gramatici probabiliste.
4. Dezambiguare semantica. Dezambiguare supervizata, dezambiguare $bootstrapping$, dezambiguare nesupervizata. Aplicatii la categorizarea de text, sumarizarea de text si traducere automata.

V. Bibliografie
1. J.ALLEN : "Natural language understanding", Benjamin/Cummings Publ., 2nd ed., 1995. 
2. B.CARPENTER: "The logic of typed feature structures", Cambridge University Press,1992.     
3. B.CARPENTER: "ALE:The attribute logic engine.User's guide". Carnegie Mellon University,1994.
4. D.JURAFSKY, J.MARTIN: "Speech and language processing", Prentice Hall, 2000.
5. C.MANNING, H.SCHUTZE: "Foundation of statistical natural language processing", MIT, 1999.
6. G.MORILL:"Type LogicalGrammar.Categorial Logic of Signs", Kluwer Academic Publishers, 1994. 
7. S.J.RUSSELL, P.NORVIG: "Artificial intelligence.A modern approach", Prentice-Hall International, 1995.
8. D.TATAR: "Inteligenta artificiala: demonstrare automata de teoreme, prelucrarea limbajului natural", Editura Albastra, Microinformatica, 2001.
9. D.TATAR:  "Inteligenta artificiala. Aplicatii in prelucrarea limbajului natural", Ed. Albastra, Microinformatica, 2003
10.E. CHARNIAK: "Statistical language learning", MIT Press, 1996.

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni

VII. Metode didactice folosite

VIII. Evaluare
Examenul este oral, cu subiecte din intreaga materie (70%). In nota finala se va tine cont de activitatea de realizare a unui proiect in legatura cu materia predata (30%).	

IX. Bibliografie suplimentară

	Data,							Titular curs,
								Lect. Dr. LUPSA Dana