Osata rakendada ja kombineerida algoritme kirjaliku ja suulise keele andmete automatiseeritud töötluseks masinõppe meetodite abil

To gain skills to apply and combine algorithms for automated processing of natural language in written and vocal form.

Aine läbinud üliõpilane
• omab ülevaadet erinevatest loomuliku keele ja kõne töötluse valdkondadest;
• tunneb tähtsamaid loomuliku keele töötluse põhimõtteid ja ideid;
• oskab valida loomuliku keele andmete töötluseks sobiva algoritme ja neid kombineerida ning rakendada;
• tunneb kõnetuvastuse põhimõtteid.

The student who has passed the course:
• has an overview of different approaches to natural language and speech processing;
• knows the most important principles and ideas of natural language processing;
• Is able to select, combine and apply appropriate algorithms for processing natural language data.

Kaasaegse korpuse-põhise loomuliku keele töötluse põhimõisted ja rakendusvaldkonnad.
Loomuliku keele andmete tehniline eeltöötlus.
Teksti transformeerimine lõplike muundurite abil.
Masinõpe ja selle rakendamine loomuliku keele töötluses: sõnade ja dokumentide klassifitseerimine, sõna-vektor mudelid, rekurrentsed närvivõrgud.
Kõnetuvastus: tunnuste eraldamine kõnesignaalist, akustilised mudelid, keelemudelid, sügavate närvivõrkude kasutamine kõnetuvastuses.

Contemporary corpus based natural language processing concepts and application domains.
Technical preprocessing of natural language data.
Text transformation using finite transducers.
Application of machine learning in the context of natural language processing: classification of words and documents, word vector models, recurrent neural networks.
Speech processing: extraction of features from speech signal, acoustic models, language models, application of deep neural networks in speech processing.

...

...

-

-

Daniel Jurafsky, James H. Martin. “Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition”, Prentice Hall, 2008.
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press, 2016

-