Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Wprowadzenie do eksploracji danych tekstowych w sieci WWW
Koordynator przedmiotu:
Piotr Gawrysiak
Status przedmiotu:
Fakultatywny ograniczonego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Przedmioty techniczne - zaawansowane
Kod przedmiotu:
WEDT
Semestr nominalny:
4 / rok ak. 2012/2013
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
2 h wykładu tygodniowo plus projekt
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
3
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt30h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Znajomość podstawowych języków programowania (Java / C++_ Znajomość koncepcji SZBD
Limit liczby studentów:
70
Cel przedmiotu:
treść wykładu obejmuje zagadnienia związane z szeroko rozumianą eksploracją danych w nieustrukturalizowanych źródłach tekstowych oraz zasobach sieci Internet. W ramach wykładu omówione zostaną podstawowe pojęcia i metody wykorzystywane przy przetwarzaniu dokumentów tekstowych, ze szczególnym zwróceniem uwagi na metody statystyczne oraz ich praktyczne zastosowanie w eksploracji danych. Przedstawione zastaną m.in. metody takie jak analiza statystyczna tekstu (analiza współwystepowania słów itp.) reprezentacje dokumentów tekstowych (przestrzenie wektorowe dokumentów, n-gramy, zbiory odwrócone itp.) oraz analiza gramatyki (oznaczanie części mowy, budowa modeli języka, stemming itp.). Wykorzystanie przedstawionych metod zostanie zaprezentowane w praktycznych zastosowaniach w grupowaniu i klasyfikacji dokumentów, w tłumaczeniu automatycznym, w automatycznej generacji streszczeń i wyszukiwaniu słów kluczowych. W drugiej części wykładu omówione zostanie wykorzystanie technik text mining w środowisku sieci Internet. Przedstawione zostaną także algorytmy służące analizie grafu hiperpołączeń tej sieci.
Treści kształcenia:
Tematy wstępne Omówione zostaną podstawowe wiadomości ze statystyki matematycznej i lingwistyki. w fleksyjnych. Metody eksploracji dokumentów tekstowych Praca z korpusami tekstowymi: Omówione zostaną najpopularniejsze korpusy tekstu w języku angielskim (TREC, Brown Corpus, kolekcja Reutersa, Penn TreeBank, Wordnet). Przedstawione zostaną popularne sposoby kodowania metainformacji dotyczących dokumentów zgromadzonych w korpusach oraz typowe zastosowania repozytoriów (w tłumaczeniu automatycznym, jako sieci semantyczne itp.). Przetwarzanie informacji tekstowej: Omówione zostanie zagadnienie wstępnego przetwarzania dokumentów tekstowych i wyodrębniania pojedynczych jednostek takich jak zdania i słowa. Omówione zostaną wyrażenia regularne jako narzędzie niskopoziomowej analizy treści tekstowej. Następnie przedstawione zostaną podstawowe wiadomości dotyczące morfologii, w tym przede wszystkim metody sprowadzania słów do postaci kanonicznej (ang. stemming). Zostaną omówione metody analizy dokumentów tekstowych bazujące na miarach statystycznych (porównywanie dystrybucji częstości wystąpień słów, wyszukiwanie kolokacji, automatyczne wyszukiwanie synonimów i budowanie tezaurusów). Modele dokumentów tekstowych: Dokonany zostanie przegląd metod reprezentacji dokumentów tekstowych. Przedstawiony zostanie model wektorowy oparty na częstościach występowania unigramów i n-gramów oraz jego implementacje (m.in. zbiór odwrócony). Omówione zostaną metody wzbogacania modeli o informację nietekstową (formatowanie tekstu) oraz ich przetwarzania (stosowanie list słow nieistotnych – ang. stoplist, dystrybucja Zipfa, metoda TF-IDF). Analiza gramatyczna: Przedstawione zostaną metody analizy gramatycznej zdań, w tym automatycznego oznaczania części mowy (ang. part-of-speech tagging). Omówione zostaną modele Markowa, w tym HMM oraz gramatyki bezkontekstowe. Zastosowania Omówione zostaną zagadnienia związane z problemem wyszukiwania dokumentów w repozytoriach pełnotekstowych. Zostaną przedstawione sposoby analizy i wzbogacania zapytań, przedstawiania wyników wyszukiwania, omówione zostaną także metody oceny jakości działania narzędzi wyszukiwawczych (m.in. miary precision, recall). Przedstawione zostaną algorytmy grupowania i automatycznej kategoryzacji dokumentów tekstowych. : Omówiona zostanie problematyka automatycznego tłumaczenia dokumentów i automatcznej identyfikacji języka. Szczególny nacisk zostanie położony na metody statystyczne oparte na wykorzystaniu korpusów tekstów dwujęzycznych (ang. statistical text alignment). Przedstawione zostaną metody wyszukiwania istotnych słów kluczowych w dokumentach i generowania streszczeń. Omówione zostaną także algorytmy analizy grafu połączeń hipertekstowych (HITS, Page Rank, HillTop). Przedstawione zostaną podstawy działania wyszukiwarek sieciowych (Google), oraz tworzenia własnych robotów sieciowych. Poruszone zostaną także problemy manipulowania pozycjonowaniem stron internetowych w rankingach wyszukiwarek poprzez wykorzystanie specyficznych cech algorytmów stosowanych przez wyszukiwarki. Omówiona zostanie koncepcja Web Farming, jako stałego i ustrukturalizowanego procesu pozyskiwania informacji z sieci WWW.
Metody oceny:
Dwa kolokwia oraz projekt
Egzamin:
nie
Literatura:
1. Chris Manning, Hinrich Schütze, „Foundations of Statistical Natural Language Processing”, MIT Press, 1999 2. Dan Jurafsky, James H. Martin „Speech and Language Processing”, Prentice-Hall, 2000 3. Mieczysław Kłopotek, „Inteligentne wyszukiwarki internetowe”, Exit, 2001 oraz szereg dostępnych na stronach internetowych publikacji z dziedziny text mining oraz web mining, o których wykładowca będzie informował na bieżąco w trakcie zajęć.
Witryna www przedmiotu:
http://studia.elka.pw.edu.pl/pub/12L/WEDT.A/
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt Wpisz opis
Student zna podstawowe algorytmy i struktury danych służace do eksploracji danych pełnotekstowych
Weryfikacja: Kolokwia
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W05, K_W06, K_W07, K_W08, K_W09, K_W11
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07, T2A_W03, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt Wpisz opis
Student posiada umiejętność samodzielnego analizowania i wykorzystywania artykułów naukowych z dziedziny NLP
Weryfikacja: Kolokwia oraz tworzenie własnego projektu
Powiązane efekty kierunkowe: K_U01, K_U02, K_U03, K_U06, K_U07, K_U08, K_U09, K_U11, K_U12, K_U13
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U01, T2A_U02, T2A_U03, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U12, T2A_U11, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt Wpisz opis
Student rozumie znaczenie narzędzi automatycznego wyszukiwania i przetwarzania informacji pełnotekstowej dla rozwoju społeczno gospodareczego
Weryfikacja: Wpisz opis
Powiązane efekty kierunkowe: K_K02
Powiązane efekty obszarowe: T2A_K07