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Docente
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ZANZOTTO FABIO MASSIMO
(programma)
Programma e Materiale Disponibile
•Introduzione e la sfida delle macchine parlanti (appunti per la lezione)
•Il Linguaggio: modelli e teorie linguistiche (appunti per la lezione e corso di linguistica da cui sono stati derivati)
•Modelli Linguistici e Sistemi
◦Come determinare che un modello è corretto e un sistema è efficace: inter-annotation agreement e statistical significance (appunti per la lezione)
◦Automi a stati finiti e trasduttori per la morfologia (appunti per la lezione)
◦Elaborazione sintattica con le grammatiche context-free
◦Parsing con le grammatiche context-free (appunti per la lezione)
◦Feature Structures e Unificazione (appunti per la lezione)
◦Tree Adjoining Grammars (appunti per la lezione)
◦Modular and Lexicalized Parsing (appunti per la lezione)
◦Probabilistic context-free grammar
◦Semantica ■Rappresentazione semantica simbolica(appunti per la lezione): Introduzione a WordNet e FrameNet
■Lambda Calcolo per la semantica del linguaggio naturale (appunti per la lezione)
■Rappresentazione semantica distribuzionale
◦Textual Entailment Recognition (Tutorial at ACL 2007)
 Libri di testo
•Daniel Jurafsky and James H. Martin, SPEECH and LANGUAGE PROCESSING: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition (Second Edition)
•I.Dagan, D.Roth, M.Sammons, F.M.Zanzotto, Recognizing Textual Entailment: Models and Applications, Synthesis Lectures on Human Language Technologies #23, Morgan&Claypool Publishers, 2013
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