Обработка на природните јазици

Обработка на природните јазици

1.

Наслов на наставниот предмет

Обработка на природните јазици

Natural language understanding and generation

2.

Код

F23L3W142

3.

Студиска програма

Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Software engineering and information systems, Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Информатичка едукација, Software engineering and information systems, Стручни студии за програмирање, Стручни студии за програмирање,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Прв циклус

6.

Академска година / семестар

3 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Ивица Димитровски проф. д-р Соња Гиевска

9.

Предуслови за запишување на предметот

Алгоритми и податочни структури или Примена на алгоритми и податочни структури

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


Целта на предметот е студентитеда се стекнат со основните теоретски и практични знаења за алгоритмите за обработка на природните јазици. Студентите ќе стекнат знаења за најновите техники на машинско учење со фокус на длабоки невронски мрежи наменети за разбирање и генерирање на текст.

11.

Содржина на предметната програма:


1. Вовед. Основна обработка на природните јазици. 2. Векторска репрезентација на зборови 3. Моделирање на природните јазици со длабоки невронски мрежи 4. Преглед на длабоки невронски архтектури. Извлекување знаење од текстуални податоци 5. Машински превод 6. Генерирање на текст 7. Трансфер на учење. Претходно обучени модели 8. Системи за одговор на прашања и сумирање на текст 9. Збогатена репрезентација и збогатени модели на природните јазици (интегрирање на бази на знаење, граф на знаење) 10. Преиспитување на моделите од аспект на етички и морални норми 11. Системи за водење дијалог 12. Преиспитување и анализа на моделите за разбирање и генерирање на текст (толкување на наученото)

12.

Методи на учење:


Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

30 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

45 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

15 часови

16.2.

Самостојни задачи

15 часови

16.3.

Домашно учење

75 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

10 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

15 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

70 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

реализирани активности 15.1 и 15.2

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

4560

Jurafsky & Martin

Speech and Language Processing

Prentice Hall

2021

4561

Ian Goodfellow, Joshua Bengio, Aaron Courvile

Deep Learning

MIT Press

2016

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година