Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Matematică
Programul de studii: Matematică-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. D.TATAR:  "Inteligenta artificiala. Aplicatii in prelucrarea limbajului natural", Ed. Albastra, Microinformatica, 2003

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
sapt.1. Informatie in text; legatura intre informatia sintactica si semantica 
           (Jurafsky, Tatar)
sapt.2. Metode statistice de prelucrare a limbajului natural.
           (Allen, Tatar)
sapt.3. Modelul Markov acoperit ( HMM). Drum de probabilitate maxima intr-un HMM 
           (Jurafsky, Manning)
sapt.4. Calculul probabilitatii unor secvente de intrare. 
           (Jurafsky, Manning)
sapt.5. Gramatici probabiliste.
           (Manning, Tatar)
sapt. 6. Analiza semantica. Dezambiguare supervizata
           ((Jurafsky, Allen, Tatar)
sapt. 7. dezambiguare nesupervizata. 
           (Manning, Tatar)
sapt. 8. Dezambiguare “bootstrapping”. 
           (Allen, Tatar)
sapt. 9. Aplicatii ale dezambiguarii.
           (Allen, Tatar)
sapt.10: Gramatici de unificare, gramatici ale clauzelor definite, formalismul PATR. Reguli de rescriere. 
           (Carpenter92, Jurafsky, Tatar)
sapt.11. Structuri de atribute (FS). Ierarhii de tipuri. Relatia de subsumare pe multimea FS. 
           (Carpenter92, Tatar)
sapt.12. Unificarea FS. Descriptori.. Teoria deductiva a descriptorilor. Cel mai general FS care satisface un descriptor. 
           (Carpenter92, Tatar)
sapt.13. Notiunile de buna-tipizare, total buna-tipizare a structurilor de atribute. 
           (Carpenter92, Tatar)
sapt.14. Legatura cu programarea logica. Gramatici HPSG. Programul ALE.
           (Carpenter92, Carpenter94)

VII. Metode didactice folosite
Expunerea: descrierea, explicaţia, prelegeri introductive. 
Conversaţia: conversaţia euristică, dezbaterea, dialogul, conversaţii introductive, conversaţii de fixare şi consolidare a cunoştinţelor, conversaţii de sistematizare şi sinteză, conversaţii de aplicare 
Algoritmizarea: algoritmi de rezolvare. 
Problematizarea: utilizarea întrebărilor-problemă, problemelor şi situaţiilor-problemă. 
Alte metode: studiul de caz; studiul individual, exerciţiul.	

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
1. G.MORILL:"Type LogicalGrammar.Categorial Logic of Signs", Kluwer Academic Publishers, 1994. 
2. S.J.RUSSELL, P.NORVIG: "Artificial intelligence.A modern approach", Prentice-Hall International, 1995.
3.E. CHARNIAK: "Statistical language learning", MIT Press, 1996.
4. D.TATAR: "Inteligenta artificiala: demonstrare automata de teoreme, prelucrarea limbajului natural", Editura Albastra, Microinformatica, 2001.

	Data,							Titular curs,
	1 iunie 2007						Lect. Dr. LUPSA Dana