12
Порядок формирования оценок по дисциплине
Преподаватель оценивает работу студентов на практических занятиях: активность студентов в дискуссиях, правильность выполнения заданий (на основании отчетов по практическим задани-
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины “Компьютерная лингвистика” для направления
45.04.03 «Компьютерная лингвистика» подготовки бакалавра ям), выполнение мини-тестов по теории. Оценки за работу на практических занятиях препода- ватель выставляет в рабочую ведомость. Оценка по 10-ти балльной шкале за работу на практи- ческих занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем - О
аудиторная
Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения до- машних работ, задания для которых выдаются на практических занятиях (имеются ввиду до-
машние работы, которые не включаются в ОУП, это не форма текущего контроля "Домаш-
нее задание"), полнота освещения темы, которую студент готовит для выступления с докладом на занятии-дискуссии. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед промежуточным или завершающим контролем - О
сам
Накопленная оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:
О
накопленная
= 0,5* О
текущий
+0,1* О
ауд
+ 0,4* О
сам.работа
Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:
О
текущий
= 0.5·О
дз +
0.5·О
дз
;
Способ округления накопленной оценки текущего контроля: – арифметический.
В диплом выставляется результирующая оценка по учебной дисциплине.
О
результ
= 0,71* О
накопл
+ 0,29 *·О
экз
]
Способ округления результирующей оценки по учебной дисциплине: [арифметический].
Примеры расчета оценки приведены в Приложении 1.
13 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
13.1 Базовый учебник
[ Jurafsky, D., Martin, J. H. (2000) Speech and language processing. NJ: Prentice Hall, 2000.. http://www.deepsky.com/merovech/voynich/voynich_manchu_reference_materials/PDFs/jurafsky_m artin.pdf
13.2 Основная литература
[ Большакова и др. (2011). Автоматическая обработка текстов на естественном языке и
компьютерная лингвистика : учеб. пособие / Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ
Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. — М.: МИЭМ, 2011. — 272 с.
http://clschool.miem.edu.ru/uploads/swfupload/files/011a69a6f0c3a9c6291d6d375f12aa27e349c
b67.pdf
].
Jurafsky, Daniel, and James H. Martin. (2009).
Speech and Language Processing: An Introduction to
Natural Language Processing, Speech Recognition, and Computational Linguistics
. 2nd edition. Pren- tice-Hall.
Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хайнрих Шютце
Введение в информационный поиск, М. Вильямс, 201
13.3 Дополнительная литература
Автоматическая обработка текста. Графематика. http://www.aot.ru/docs/graphan.html
Анисимович К. В. и др. Синтаксический и семантический парсер, основанный на лингвистических технологиях ABBYY Compreno. // В кн. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. (дата обращения: 27.01.2015)
Антонова А. А., Мисюрев А. В. Анализатор русского языка syntautom для соревнования синтаксических парсеров (диАлог-2012). // В кн. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины “Компьютерная лингвистика” для направления
45.04.03 «Компьютерная лингвистика» подготовки бакалавра "Диалог" (2012). Том 2. Доклады специальных секций. (http://www.dialog-
21.ru/digests/dialog2012/materials/pdf/98.pdf (дата обращения: 27.01.2015))
Апресян Ю. Д. и др. Синтаксически и семантически аннотированный корпус русского языка: современное состояние и перспективы //Национальный корпус русского языка. –
2003. – Т. 2005. – С. 193-214. URL: http://corpora.phil.spbu.ru/Works2008/Boguslavsky1_56_74.pdf (дата обращения:
27.01.2015)
Апресян Ю.Д., Богуславский И.М., Иомдин Л.Л. Лингвистический процессор для сложных информационных систем
Екатерина Протопопова, Виктор Бочаров. Автоматическое извлечение правил для снятия морфологической неоднозначности. // В кн.: Доклады всероссийской научной конференции АИСТ’2013 / Отв. ред.: Е. Л. Черняк; науч. ред.:Д. И. Игнатов, М. Ю.
Хачай, О. Баринова. М. : Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2013. С.
184-95. URL: http://aistconf.org/stuff/aist2013/submissions/aist2013_submission_28.pdf
Зеленков Ю.Г., Сегалович И.В., Титов В.А. Вероятностная модель снятия морфологической омонимии на основе нормализующих подстановок и позиций соседних слов. // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международного семинара Диалог’2005. – М., 2005. URL: http://www.dialog-
21.ru/Archive/2005/Zelenkov%20Segalovich/Zelenkov_Segalovich.htm
(http://download.yandex.ru/company/Zelenkov_Segalovich.pdf),
Иомдин Л.Л. и др. Синтаксический анализатор системы ЭТАП: современное состояние.
// В кн. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции "Диалог" (2012). Том 2. Доклады специальных секций – (URL: dialog2012/materials/pdf/Iomdin.pdf (дата обращения: 27.01.2015))
Искусственный интеллект: Справочник: Кн.1: Системы общения и экспертные системы. -
М.: Радио и связь, 1990.
Коваль С. А. Лингвистические проблемы компьютерной морфологии. - СПб.: Изд-во С.-
Петерб. ун-та, 2005. - 151 с.
Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хайнрих Шютце
. Введение в информационный поиск, М. 2011, Вильямс Гл. 1 пп.1.1.-1.2., гл.2. пп. 2.1-2.2.
Лакомкин Е. Д., Рыжова Д. А., Пузыревский И. Анализ статистических алгоритмов снятия морфологической омонимии в русском языке // В кн.: Доклады всероссийской научной конференции АИСТ’2013 / Отв. ред.: Е. Л. Черняк; науч. ред.:Д. И. Игнатов, М.
Ю. Хачай, О. Баринова. М. : Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2013. С.
184-195. URL: http://aistconf.org/stuff/aist2013/submissions/aist2013_submission_33.pdf
По материалам ежегодной Международной конференции "Диалог" (2012). Том 2.
Доклады специальных секций – (URL: http://www.dialog-
21.ru/digests/dialog2012/materials/pdf/anisimovich.pdf (дата обращения: 27.01.2015))
Сокирко А.В., Толдова С.Ю. Сравнение эффективности двух методик снятия лексической и морфологической неоднозначности для русского языка (скрытая модель Маркова и синтаксический анализатор именных групп). URL: http://www.aot.ru/docs/RusCorporaHMM.htm,
Структурная и прикладная лингвистика. Под ред. А. С. Герда. Вып. 1. Л., 1978. — Вып. 7.
СПб., 2008
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины “Компьютерная лингвистика” для направления
45.04.03 «Компьютерная лингвистика» подготовки бакалавра
Урюпина. O. Автоматическое разбиение текста на предложения для русского языка.
Результат: три вопроса к тексту http://www.dialog-
21.ru/digests/dialog2008/materials/html/83.htm
Справочники, словари, энциклопедии
13.4 Программные средства
Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные средства:
Программа обработки текстовых массивов (составление конкордансов и частотных словарей) AnrConc. http://www.laurenceanthony.net/software/antconc/
mystem. Морфологический анализатор для русского языка. http://company.yandex.ru/technologies/mystem/
Python 3
FreeLing http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/
Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml
TreeTagger http://corpus.leeds.ac.uk/mocky/
FreeLing: http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/index.php?option=com_content&task=view&id=18
&Itemid=47
13.5 Дистанционная поддержка дисциплины
Материалы курса представлены в LMS
Для освоения программы используются электронные ресурсы: http://text0.mib.man.ac.uk:8080/scottpiao/sent_detector http://beta.visl.sdu.dk/visl/en/parsing/automatic/parse.php http://ruscorpora.ru/
http://www.corpus-i.compling.net/res01/rtb.php http://www.connexor.fi/
СинТагРус http://ruscorpora.ru/search-syntax.html (дата обращения: 27.01.2015),
Тестовый корпус с параллельной синтаксической разметкой http://otipl.philol.msu.ru/soiza/testsynt/, (дата обращения: 27.01.2015),
Rus-Treebank http://otipl.philol.msu.ru/soiza/rtb/res01/rtb.php (дата обращения: 27.01.2015)
14 Материально-техническое обеспечение дисциплины
Практические занятия проводятся с использованием мультимедийного проектора в компьютер- ных классах [
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Программа дисциплины “Компьютерная лингвистика” для направления 45.04.03 «Компьютерная лингвистика» подготовки бакалавра Приложение 1 Примеры подсчета оценки за дисциплину в различных случаях Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом: О накопленная= k 1 * Отекущий + k 2 * О ауд + k 3 * О сам.работа где Отекущий рассчитывается как взвешенная сумма всех форм текущего контроля, предусмотренных в ОУП Отекущий = n1·Оэссе + n2·Ок/р + n3·Ореф + n4·Окол + n5·Одз ; [Оставьте те формы текущего контроля, которые предусмотрены в ОУП. сумма удельных весов должна быть равна единице: ∑n i = 1] Способ округления накопленной оценки текущего контроля: [указывается способ – арифметический, в пользу студента, другое]. Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом: 1. Если дисциплина преподается один модуль: Орезульт = k1* Онакопл + k2 *·Оэкз Способ округления накопленной оценки промежуточного (завершающего) контроля: [указывается способ – арифметический, в пользу студента, другое]. 2. Если дисциплина преподается несколько модулей (например, 3): Опромежуточная i = m1·Отекущая i этапа + m2·Опромежуточный экзаменГде Отекущая i этапа рассчитывается по приведенной выше формуле О накопленная завершающая = (О промежуточная 1+ О промежуточная 2+ О накопленная 3):на число модулей
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины “Компьютерная лингвистика” для направления
45.04.03 «Компьютерная лингвистика» подготовки бакалавра
Где
О
промежуточная 1
+ О
промежуточная 2
–
промежуточные оценки этапов 1 и 2, а
О
накопленная 3
–
накопленная оценка последнего этапа перед завершающим экзаменом
Способ округления накопленной оценки промежуточного (завершающего) контроля в форме экзамена: [указывается способ – арифметический, в пользу студента, другое].
[Сумма удельных весов должна быть равна единице: ∑m i
= 1, при этом, 0,2 ≤ m
1
≤ 0,8 (согласно Положению об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости студентов НИУ ВШЭ, утвержденному приказом НИУ ВШЭ от 19.08.2014 №6.18.1-01/1908-02)
ОПЦИОНАЛЬНО: На экзамене студент может получить дополнительный вопрос (дополнительную практическую задачу, решить к пересдаче домашнее задание), ответ на который оценивается в 1 балл.
[Оставьте те оценки, которые учитываются при выставлении результирующей оценки за промежуточный или завершающий контроль. Сумма удельных весов должна быть равна единице: ∑k i
= 1, при этом, 0,2 ≤ k
1
≤ 0,8 После всех формул в обязательном порядке приводится способ
округления полученного результата.]
[Только для многомодульных дисциплин, по которым предусмотрен промежуточный контроль, укажите один из предложенных вариантов формирования оценки, которая идет в диплом]
|
Скачать 0.69 Mb.