Knowledge and Data Engineering
Uni Kassel

Übungen zur Vorlesung "NLP - Analyse des Wissensrohstoffs Text"


Hier finden Sie die Übungsblätter, den Programmcode und weitere Informationen zur Übung.
Ablauf der Übung und Leistungsnachweis:
  • Die Übungen werden im wöchentlichen Wechsel als "Papierübung" und Rechnerübung abgehalten. Bei den Rechnerübungen gibt es Gelegenheit, Fragen zur Implementierung der Aufgaben zu stellen.
  • Die Aufgabenstellung zur Rechnerübung wird jeweils auf der Papierübung bekanntgegeben. Die Ergebnisse müssen einen Tag vor der nächsten Papierübung (also 2 Wochen später) dem Tutorialleiter zugesandt werden. Das implementierte Resultat ist zur nächsten Papierübung vorzuführen. Eine alleinige Abgabe als Email reicht nicht aus!
Übungsblätter:
Lösungsvorschläge:
Programmcode:
Die Musterlösungen zu den Programmierübungen werden per Email an alle verschickt, die eine Lösung abgegeben haben.
Weitere Materialien:
Errata:
  • 1. Übung, Aufgabe 3 (Satzstruktur & Grammatiken): letzte Ableitungsregel IN -> {in, auf} anstatt IN -> {in}
  • 3. Übung, Aufgabe 3: ... , ansonsten entweder laufen oder radeln: die Wahrscheinlichkeit für laufen und radeln ist gleich.
  • 3. Übung, Aufgabe 3.3: Diese Aufgabe kann mit dem Viterbi Algorithmus gelöst werden (Praxisaufgabe). Eine Rechnung per Hand ist nicht erfordert.
  • 3. Übung, Praxisaufgabe: Es ist die dritte, nicht die vierte Aufgabe.
Allgemeine Tips zu Python:
  • Ein sehr gutes Online-Buch zur Nutzung von Python für NLP finden man auf der Seite des NLTK Toolkits. Dort wird auch der Einsatz des Toolkits, was für die Übung genutzt werden kann, erläutert.
  • Weitere Einführungen in Python bieten Dive into Python und How to think like a computer scientist.
  • Eine praktische Programmierumgebung für die Übungen bietet Eclipse mit dem Python-Plugin PyDev.
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