Основная образовательная программа высшего профессионального образования (стр. 27 )

В процессе изучения дисциплины используются образовательные технологии в форме лекций, практических занятий, семинаров (проблемные, проектировочные, дискуссионные, тренинговые, организационно-деятельностные), внеаудиторная самостоятельная работа, подготовка рефератов, курсовых работ. Используются метод проектов, информационные технологии, тестирование, средства электронного обучения, работа в Интернете. Лекции оснащены компьютерными презентациями. В рамках курса предусмотрено использование специализированного ПО, лицензированного в учебных целях.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

Самостоятельная работа заключается в ознакомлении с теоретическим материалом по учебникам и монографиям, указанным в списке литературы, решении практических задач, подготовке семинаров, докладов, рефератов, выполнении курсовых работ, электронных тестов в режиме обучения, ответов на вопросы самоконтроля. Самостоятельная работа может происходить как в читальном зале библиотеки, так и в домашних условиях.

В течение семестра студенты самостоятельно закрепляют материал, полученный на лекциях, подготавливают к сдаче лабораторные работы (либо выполняют их непосредственно в терминал-классе) и отчитываются по ним. В качестве зачёта студент подготавливает курсовой проект, содержащий обзор одной конкретной темы, выбранной студентом самостоятельно и целиком не рассмотренной в рамках курса.

Примеры тем лабораторных работ

1)  Посчитать по заданному текстовому корпусу статистику совместных встречаемостей пар глаголов и существительных с использованием модуля морфологического анализа английского языка.

2)  Извлечь из заданного текста все субстантивные группы с помощью модуля синтаксического анализа русского языка.

3)  Построить парсер для КС-грамматики заданного вида.

4)  Сконструировать и применить к тексту набор регулярных выражений для извлечения конструкций заданного типа.

5)  Реализовать структуру хранения «Сжатое префиксное дерево» с помощью указателей и динамического распределения памяти на языке C++.

Примерные темы курсовых проектов к зачёту

1)  Оптимальные структуры хранения строковых множеств и их реализация.

2)  Декомпозиция сложных предложений на простые с помощью методов машинного обучения.

3)  Обработка лингвистических кванторов в задаче оценки мнений (sentiment analysis).

4)  Использование методов машинного обучения для извлечения именованных сущностей.

5)  Версионность в системах хранения и обработки иерархически структурированных текстов.

6)  Синтез грамматически верных текстов на основе формальных грамматик.
Совершенствование алгоритмов синтаксического анализа с помощью методов машинного обучения.

7)  Совершенствование синтаксического анализатора с помощью использования онтологий.

8)  Автоматизированное построение онтологий с помощью синтаксического анализа.

9)  Автоматизированное составление терминологического словаря по заданному набору текстов.

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)

а) основная литература:

1.  Juravsky D., Martin J. Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition. 2007.

2.  Ахо, Лам, Рави Сети, Ульман Компиляторы: принципы, технологии и инструментарий, 2 издание — М.: Вильямс, 2008.

3.  Введение в информационный поиск — Вильямс, 2011.

4.  Марчук лингвистика. Учебное пособие. — М.: Изд-во «Восток-Запад», 2007 г.

5.  Соловьёва русский язык в таблицах: от фонетики до синтаксиса. Оникс, 2009.

6.  Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / , , — М.: МИЭМ, 2011.

7.  Bo Pang, Lillian Lee. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval. Vol. 2, No 1-2 (2008) 1–135.

8.  Peterson puter programs for detecting and correcting spelling munications of the ACM, Vol. 23, No. 12. (1980), pp. 676-687.

б) дополнительная литература:

1.  Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval — Addison-Wesley, 1999.

2.  Kübler S., McDonald R., Nivre J. Dependency Parsing // Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Morgan & Claypool Publishers, 2009.

3.  Grune D., Jacobs Ceriel J. H. Parsing Techniques — а practical guide. Springer, 2008.

4.  Лукашевич в задачах информационного поиска. — М.: Издательство Московского университета, 2011.

5.  Bunt H. Trends in Parsing Technology: Dependency Parsing, Domain Adaptation, and Deep Parsing. Springer, 2010.

6.  , , Теленкова русский язык. — М., Рольф, 2001.

7.  Леонтьева понимание текстов: системы, модели, ресурсы. Издательский центр «Academia», 2006.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы

1.  Модули лингвистического анализа текстов на естественном языке DictaScope (http://www. dictum. ru)

2.  Link Grammar Parser (http://www. link. cs. cmu. edu/link/)

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)

Аудитории для лекций, терминал-класс, доска, мел, полотно для проецирования изображения (и в лекционной аудитории, и в терминал-классе), проектор, ноутбук. Компьютерный класс ПЭВМ с микропроцессором не ниже Pentium IV, с установленным ПО Microsoft Visual C++ не ниже 2008.

Программа составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта высшего профессионального образования, самостоятельно установленного Государственным образовательным учреждением высшего профессионального образования «Нижегородский государственный университет им. » (СУОС ННГУ) по направлению подготовки «Фундаментальная информатика и информационные технологии».

Авторы: , к. ф.-м. н.

Рецензент (ы) ________________________

Заведующий кафедрой МО ЭВМ, д. ф.-м. н., профессор

Программа одобрена на заседании ____________________________________________

(Наименование уполномоченного органа вуза (УМК, Ученый совет факультета)

от ___________ года, протокол № ________.

Приложение 4

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Нижегородский государственный университет им. »

Национальный исследовательский университет

Факультет вычислительной математики и кибернетики

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета ВМК

____________проф.

«_____» _______________2011 г.

Программа учебной практики

Направление подготовки

010300 Фундаментальная информатика и информационные технологии

Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр

Нижний Новгород

2011

1. Цели учебной практики

Целями учебной практики являются:

·  закрепление и углубление теоретических знаний;

·  приобретение практических навыков и компетенций в сфере профессиональной деятельности.

2. Задачи учебной практики

Задачами учебной практики являются:

·  построение и исследование математических моделей объектов и процессов;

·  развитие и применение современных математических методов и программного обеспечения;

·  использование современных информационных технологий для решения актуальных теоретических и прикладных задач в конкретных предметных областях.

3. Место учебной практики в структуре ООП

Учебная практика, проводимая по графику, сопровождает изучение дисциплин математического и естественнонаучного цикла и общепрофессиональных дисциплин, предусмотренных в СУОС ННГУ ВПО и ООП. Она способствует более глубокому усвоению теоретических знаний и получению практических навыков решения задач в сфере будущей профессиональной деятельности.

Закрепляя и углубляя приобретаемые знания, умения и навыки, учебная практика создает надежную платформу для освоения последующих дисциплин ООП и прохождения производственной практики.

4. Формы проведения учебной практики

Учебная практика проводится в форме лабораторных занятий в компьютерных классах.

5. Место и время проведения учебной практики

Учебная практика проводится в научно-исследовательских лабораториях кафедр факультета вычислительной математики и кибернетики:

– Объединенный центр компьютерных исследований при кафедре математического обеспечения ЭВМ

– Учебно-исследовательская лаборатория «Динамика и оптимизация» при кафедре теории управления и динамики машин

– Межфакультетская учебно-исследовательская лаборатория «Электрофизиология и моделирование живых систем» при кафедре теории управления и динамики машин

– Лаборатория прикладной информатики при кафедре математической логики и высшей алгебры

– НИИ прикладной математики и кибернетики ННГУ

Учебная практика проводится в 1-4 семестрах по графику, продолжительность – 3 1/3 недели.

6. Компетенции обучающегося, формируемые в результате прохождения учебной практики.

В результате прохождения учебной практики обучающийся должен приобрести практические навыки и умения, способствующие формированию следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

·  владение общей культурой мышления, способность к восприятию, обобщению и анализу информации (ОК1)

§  умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь;

·  способность к интеллектуальному, культурному, нравственному, физическому и профессиональному саморазвитию и самосовершенствованию (ОК2)

§  способность проявлять настойчивость в достижении цели с учетом моральных и правовых норм и обязанностей;