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	
MII0007	Tehnici pentru regăsirea informaţiei	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
5	2+0+2	specialitate	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, tehnici pentru regasirea informatiei cu aplicatii in prelucrarea limbajului natural. 
Cursul trece in revista atat abordari traditionale, precum si cateva  abordari in noul domeniu al regasirii "inteligente" a informatiei. Sunt prezentati algoritmi si modele folosite in IR (Information Retrieval).  Cautarea si regasirea informatiei este strans legata de organizarea si descrierea informatiei de regasit, motiv pentru care sunt prezentate tehnici de procesare a limbajului natural.	

IV. Conţinutul disciplinei
Introducere in NLP si IR.
Informatie in text: legatura intre informatia sintactica si semantica, informatia semantica (semantica lexicala). Modele de reprezentare a informatiei.
Proprietati ale textelor; procesarea textelor. Caracteristici statistice ale textelor, importanta termenilor, algoritmi de clasificare cu aplicatii la clasificarea textelor. Organizarea fisierelor pentru IR. Problema raspunsului la intrebari.
Modele statistice in procesarea limbajului natural si regasirea informatiei.	
Sisteme IR si WWW.	

V. Bibliografie
1. J.ALLEN : "Natural language understanding", Benjamin/Cummings Publ., 2nd ed., 1995. 
2. S.COZENS, P.WAINWRIGHT: “Beginning Perl”, Wrox Press, 2000
3. C.MANNING, P.RAGHAVAN, H.SCHÜTZE: “Introduction to Information Retrieval”, Cambridge University Press. 2007. http://www-csli.stanford.edu/~schuetze/information-retrieval-book.html
4. D.JURAFSKY, J.MARTIN: "Speech and language processing", Prentice Hall, 2000.
5. C.J. van RIJSBERGEN: “Information Retrieval”, 1979
6. D.TATAR:  "Inteligenta artificiala. Aplicatii in prelucrarea limbajului natural", Ed. Albastra, Microinformatica, 2003
7. TREC-QA: http://trec.nist.gov/data/qa.html	

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
sapt.1: 	Introducere. IR si NLP 
		(Allen, cap.1), (Rijsbergen, cap.1), (Tatar, cap.1)
sapt.2: 	O scurta prezentare Perl 
	 	 (Cozens)
sapt.3: 	Caracteristici statistice ale textelor 
	 	 (Jurafsky, cap.6), (Manning, cap.2,7)
sapt.4: 	Informatie in text: legatura intre informatia sintactica si semantica
		(Jurafsky, cap.14), (Tatar, cap.5)
sapt.5: 	Analiza semantica
	 	 (Jurafsky, cap. 15), (Allen, cap.9)
sapt.6: 	Reprezentarea informatiei folosind structuri de atribute
	 	 (Jurafsky, cap.11), (Tatar, cap.5)
sapt.7: 	Semantica lexicala
	 	 (Jurafsky, cap.16), (Tatar, cap.3)
sapt.8: 	Clasificarea textelor 
	 	 (Jurafsky, cap.17), (Manning cap.1,13)
sapt.9: 	Importanta termenilor
	 	 (Manning, cap. 6,7) 
sapt.10: Organizarea fisierelor pentru IR
	 	 (Manning, cap.2,4)
sapt.11: Metode statistice in NLP
	 	 (Allen, cap.7), (Tatar,cap.2)
sapt.12: Metode statistice in IR
	 	 (Tatar, cap.2), (Manning, cap.11)
sapt.13: Sisteme IR si WWW
	 	 (Manning  cap. 19, 21) 
sapt.14: Problema raspunsului la intrebari
		(TREC-QA)	

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 unor programe sau proiecte in legatura cu materia predata (30%).	

IX. Bibliografie suplimentară
1. B.CARPENTER: "The logic of typed feature structures", Cambridge University Press,1992.     
2. B.CARPENTER: "ALE:The attribute logic engine.User's guide". Carnegie Mellon University,1994.
3. E. CHARNIAK: "Statistical language learning", MIT Press, 1996.
4. C.MANNING, H.SCHUTZE: "Foundation of statistical natural language processing", MIT, 1999.
5. G.MORILL:"Type LogicalGrammar.Categorial Logic of Signs", Kluwer Academic Publishers, 1994. 
6.  S.J.RUSSELL, P.NORVIG: "Artificial intelligence.A modern approach", Prentice-Hall International, 1995.
7. D.TATAR: "Inteligenta artificiala: demonstrare automata de teoreme, prelucrarea limbajului natural", Editura Albastra, Microinformatica, 2001.	

	Data,							Titular curs,
								Lect. Dr. LUPSA Dana