Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

- die theoretischen Grundlagen moderner Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung zu erläutern
- sowohl ML-basierte als auch regelbasierte Lösungen für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben zu konzipieren und auszuwerten
- Explainability und bias von NLP-Lösungen auszuwerten
- die Herausforderungen von NLP für Sprachen mit geringen Ressourcen zu verstehen und anzugehen

Voraussichtliche Themen:

- Aufgaben und Methoden im NLP
- Distributionale Modelle im NLP
- Erklärbarkeit von NLP-Modellen
- Verstehen und Semantik
- Semantisches Parsing und Repräsentation

Einführende Vorlesungen, selbständige Forschungsarbeit, Gruppendiskussionen

Lectures: 24h
Coursework: 35h
Project: 16h

Total: 75h

Präsentation des eigenen Forschungsergebnisses