fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de informatica	
1.4 Domeniul de studii	Informatica	
1.5 Ciclul de studii	Licenta	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Matematica Informatica	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Tehnici pentru regăsirea informaţiei	
2.2 Titularul activităţilor de curs	lect. dr. Lupsa Dana	
2.3 Titularul activităţilor de seminar/laborator	lect. dr. Lupsa Dana	
2.4 Anul de studiu	3	2.5 Semestrul	5	2.6. Tipul de evaluare	C	2.7 Regimul disciplinei	Facultativa	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	3	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1 lab	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	42	Din care: 3.5 curs	28	3.6 seminar/laborator	14	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	10	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	10	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	20	
Tutoriat	8	
Examinări 	10	
Alte activităţi: ..................		
3.7 Total ore studiu individual	58	
3.8 Total ore pe semestru	100	
3.9 Numărul de credite	4	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•	structuri de date si algoritmi	
4.2 de competenţe	•	abilitati de programare (nivel mediu)	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•		
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	laborator dotat cu calculatoare; acces Internet	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	·	cunoasterea, intelegerea si folosirea tehnicilor de regasire a informatiei

Competenţe transversale	•	abilitatea de a aplica tehnici specifice domeniului regasirii informatiei pentru diferite probleme din viata reala
•	imbunatatirea abilitatilor si cunostintelor din domeniul tehnologiei informatiei, pentru a avea un acces mai bun la informatiile si ofertele internetului

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	sa fie capabil sa inteleaga  tehnicile specifice domeniului regasirii informatiei	
7.2 Obiectivele specifice

	•	intelegerea  si capacitatea de a lucra cu concepte specifice domeniului stocarii si regasirii informatiei	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1.	Introducere in IR	Expunerea, descrierea, explicatia, exemplificarea		
2.	Caracteristici statistice ale textelor	Expunerea, explicatia, exemplificarea, studiu de caz		
3.	Caracteristici ale cuvintelor	Expunerea, exemplificarea, studiu de caz		
4.	Informatie in text: legatura intre informatia sintactica si semantica	Expunerea, explicatia, exemplificarea		
5.	Semantica lexicala 	Expunerea, explicatia, exemplificarea 		
6.	Structuri de date pentru IR	Expunerea, descrierea, explicatia, exemplificarea		
7.	Modele de regasire a informatiei: masuri de similaritate si ierarhizare	Expunerea,: descrierea, explicatia, exemplificarea		
8.	Clasificarea textelor	Expunerea,: descrierea, explicatia, exemplificarea		
9.	Importanta termenilor	Expunerea,: descrierea, explicatia, exemplificarea		
10.	Organizarea fisierelor pentru IR	Expunerea,: descrierea, explicatia, exemplificarea 		
11.	Metode statistice in IR	Expunerea,: descrierea, explicatia, exemplificarea 		
12.	Indexare automata si modele de indexare	Expunerea, , explicatia, exemplificarea		
13.	Sisteme IR si WWW	Expunerea, explicatia, exemplificarea		
14.	Problema raspunsului la intrebari	Expunerea, descrierea, explicatia, exemplificarea		
Bibliografie
1. ALLEN, J.F. "Natural Language Semantics", Wiley-Blackwell; 1 edition, 2001
2. R. BAEZA-YATES, B. RIBEIRO-NETO ,"Modern Information Retrieval", Addison-Wesley, 1999
3. B.CARPENTER: "The logic of typed feature structures", Cambridge University Press,1992.     
4. E. CHARNIAK: "Statistical language learning", MIT Press, 1996.
5. C.MANNING, H.SCHUTZE: "Foundation of statistical natural language processing", MIT, 1999.
6. C. MANNING, P. RAGHAVAN, H. SCHUTZE, "Introduction to Information Retrieval",Cambridge University Press, 2008.
7. R. MITKOV ed., The Oxford Handbook of Computational Linguistics (Oxford Handbooks in Linguistics), 2005
8. D.TATAR: "Inteligenta artificiala: demonstrare automata de teoreme, prelucrarea limbajului natural", Editura Albastra, Microinformatica, 2001.
	
8.2 Laborator	Metode de predare	Observaţii	
Tema 1: caracteristici statistice ale textelor
1.1 obtinerea unui mini-corpus	Explicatia, dialogul, studiu de caz, studiul individual, exerciţiul	Orele de laborator sint grupate cate 2, la fiecare 2 saptamani	
Tema 1: caracteristici statistice ale textelor
1.2 algoritmi pentru verificarea unor caracteristici statistice ale textelor	Explicatia, exemplificarea		
Tema 1: caracteristici statistice ale textelor
1.3 predare algoritmi; discutie rezultate	Studiu de caz
Discutarea datelor de test, evaluare		
Tema 2: mini-proiect in domeniul IR
2.1 definirea temei; analiza problemei	Explicatia, dialogul, studiu de caz		
Tema 2: mini-proiect in domeniul IR
2.2 implemetarea functiilor principale	Explicatia, exemplificarea, studiul individual, exerciţiul		
Tema 2: mini-proiect in domeniul IR
2.3 integrare module; program principal	Explicatia, exemplificarea, studiul individual, exerciţiul		
Tema 2: mini-proiect in domeniul IR
2.4 testare si predare	Discutarea datelor de test, evaluare		
Tema 3: dezbatere – moduri de reprezentare a cunostintelor	dezbatere colectiva – cu scopul de valorificare a experientei acumulate in timpul dezvolatrii mini-proiectului		
Bibliografie
1. ALLEN, J.F. "Natural Language Semantics", Wiley-Blackwell; 1 edition, 2001
2. R. BAEZA-YATES, B. RIBEIRO-NETO ,"Modern Information Retrieval", Addison-Wesley, 1999
3. C.MANNING, H.SCHUTZE: "Foundation of statistical natural language processing", MIT, 1999.
4. C. MANNING, P. RAGHAVAN, H. SCHUTZE, "Introduction to Information Retrieval",Cambridge University Press, 2008.
5. R. MITKOV ed., The Oxford Handbook of Computational Linguistics (Oxford Handbooks in Linguistics), 2005
6. TREC-QA: http://trec.nist.gov/data/qa.html

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•	Tematica cursului tine cont de recomandarile IEEE si ACM pentru studiile din domeniul informatica IM/InformationStorageAndRetrieval
•	Cursul exista in programul de studiu al unor universitati din intreaga lume

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs		Colocviu – lucrare scrisa	70%	
				
10.5 Seminar/laborator	- sa fie capabili sa implementeze conceptele si algoritmii cursului
	Verificare continua a activitatii in timpul orelor de laborator. Se are in vedere activitatea de seminar, incluzand mini-proiectul
	30%	
				
10.6 Standard minim de performanţă	
•	 Cel putin nota 5 la lucrarea scrisa, si cel putin nota 5 pentru media calculata

Data completării				Semnătura titularului de curs
...................................					Lect. Dr. LUPSA Dana
Semnătura titularului de laborator
							Lect. Dr. LUPSA Dana

Data avizării în departament			           Semnătura directorului de departament	
...........................................						…............................