Lehrveranstaltungsbeschreibung

Für das maschinelle Übersetzen von Texten in einer natürlichen Sprache in eine andere spielen Übersetzungsmodelle eine wichtige Rolle: sie sollen gewährleisten, dass eine inhaltsgetreue Übersetzung entsteht. Wir werden uns im wesentlichen mit syntaxbasierten Übersetzungsmodellen beschäftigen, beginnend mit Baumübersetzern, sowie mit dazugehörigen Algorithmen (z. B. Regelextraktion und Training). Ein genauerer Überblick über die Inhalte der Vorlesung wird am ersten Vorlesungstermin gegeben. Die Vorlesung wird durch theoretische und praktische Übungen ergänzt.

Voraussetzungen

Zum Verständnis dieser Vorlesung wird grundlegendes Wissen zur Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Außerdem sollten die Begriffe relative frequency estimation, maximum likelihood estimation und der Expectation-Maximization-Algorithmus bekannt sein. Wurde die Vorgängerveranstaltung „Verarbeitung natürlicher Sprache – Sprachmodelle“ nicht besucht, müssen diese Voraussetzungen gegebenenfalls selbstständig nachgeholt werden.

Termine

Praktikum

In Verlauf des Semesters soll ein komplettes Übersetzungssystem entwickelt werden.

Termine

• erstes Treffen: 3. April (Di)
• zweites Treffen: 8. Mai (Di), 5.DS, Raum 3027
• Konsultation: 12. Juni (Di), 5.DS, Raum 3027
• Abschlusstreffen: 6. Juli (Fr), 4.DS, Raum 3027

Materialien

• Folien zur Einführung und erste Aufgabenstellung
• Trainingskorpus (das Passwort erhalten Sie in der ersten Übung bzw. können Sie per Mail anfragen.)
• Decoding