mislo

Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani

Obdelava naravnega jezika

Za Obdelavo naravnega jezika še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Obdelavo naravnega jezika: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Seminarji10 ur
  • Vaje20 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Študenti rešujejo naloge, ki temeljijo na realnih raziskovalnih in praktičnih problemih, pretežno v slovenskem in angleškem jeziku.
  2. Uvod v obdelavo naravnega jezika: motivacija, razumevanje jezika, dvoumnost, tradicionalni, statistični in nevronski pristopi.
  3. Predobdelava in normalizacija besedila: regularni izrazi, gramatike, podobnost nizov, napredne tehnike normalizacije, lematizacija.
  4. Jezikovni viri: korpusi, slovarji, tezavri, mreže in semantične zbirke podatkov, WordNet.
  5. Podobnost besedil: mere, metode gručenja, kosinusna razdalja, jezikovne mreže in grafi.
  6. Predstavitev besedil: redke in goste vložitve; jezikovni modeli; vložitve besed, stavkov in dokumentov.
  7. Globoke nevronske mreže za besedila: rekurentne nevronske mreže, konvolucijske mreže za besedila, transformerji.
  8. Nevronske vložitve: word2vec, fastText, ELMo, BERT, medjezikovne vložitve.
  9. Veliki jezikovni modeli: BERT, GPT in T5, večmodalni modeli.
  10. Plitva računska in leksikalna semantika: oblikoskladenjsko označevanje, skladenjsko razčlenjevanje, prepoznavanje imenskih entitet, označevanje semantičnih vlog.
  11. Besedni pomeni in njihovo razločevanje.
  12. Afektivna analiza: sentiment, čustva.
  13. Povzemanje besedil, odgovarjanje na vprašanja in razumevanje besedil: metode in vrednotenje.
  14. Strojno prevajanje: metode in vrednotenje

Ocenjevanje

Sprotno preverjanje (domače naloge, projektno delo, javne predstavitve) 50 %, Končno preverjanje (pisni in ustni izpit) 50 %

Pogoji za vključitev

Priporočamo solidno predznanje verjetnosti in statistike, programiranja, strojnega učenja in algoritmov.

Literatura

  • Jurafsky, David and Martin, James H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, 3rd edition draft. 2023.
  • Jacob Eisenstein. Natural Language Processing, MIT press, 2019

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.