Обчислювальна, статистична та квантитативна лінгвістика
Спеціальність: Філологія
Код дисципліни: 8.035.00.M.028
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: Н.Е. Кунанець
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: 1. володіння знаннями і розуміння наукового інструментарію дослідження лінгвістичних явищ, сучасної методики розроблення лінгвістичного забезпечення інформаційних систем;
2. здатність формувати теоретичні та практичні рішення в сучасній комп’ютерній лінгвістиці, принципів когнітивного моделювання;
3. глибинні знання сучасних наукових методів лінгвістичних досліджень у межах комунікативного та когнітивного напрямів лінгвістики.
Результати навчання: 1) Здатність здійснювати пошук, аналізувати і критично оцінювати інформацію з різних джерел.
2) Здатність застосовувати знання і розуміння для розв’язування задач синтезу та аналізу елементів та систем, характерних обраній області наукових досліджень;
3) Здатність досліджувати і моделювати явища та процеси в складних динамічних інформаційних системах;
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні
навчальні дисципліни Супутні і наступні
навчальні дисципліни
Корпусні лінгвістичні технології Методи когнітивної лінгвістики у прикладних дослідженнях
Теорія і методологія комунікативної лінгвістики
Короткий зміст навчальної програми: Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни базуються на сучасних методах та інструментах дослідження корпусів текстів, нових технологій та методик, орієнтованих на опрацювання природномовної інформації під час здійснення теоретичних й емпіричних досліджень, сприяє отриманню навиків використання інструментів дослідження мови за допомогою статистичних методів; вивчення законів, за якими функціонує мова.
Опис: Автоматизація складання та лінгвістичного опрацювання машинних словників
Комп’ютерні лексикографічні системи граматичного типу
Автоматичний морфологічний аналіз різномовних текстів
Автоматичний синтаксичний аналіз тексту
Автоматизація процесу побудови логіко-лінгвістичної моделі простого речення
Автоматичний логіко-семантичний аналіз тексту
Методи та критерії оцінювання: 1. Перевірка знань та виконаних робіт на лабораторних заняттях
2. Перевірка індивідуальних розрахунково-графічних робіт за графіком та згідно робочої програми
3. Проведення письмово екзамену згідно розкладу та перевірка робіт
4. Проведення усної компоненти екзамену з додатковим опитуванням
Критерії оцінювання результатів навчання: Виконання практичних робіт 40 балів
Залікова контрольна робота 60 балів.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 4. Бук С. Н. Основи статистичної лінґвістики: Навч.-метод. посіб. / Відп. ред. проф. Ф.С. Бацевич / С.Н. Бук. – Л. : Видавничий центр ЛНУ ім. І. Франка, 2008. – 124 с.
5. Гладкий А.В. Лекции по математической лингвистике / А.В. Гладкий. – Новосибирский госуниверситет, 1966. 3. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки / А.В. Гладкий. – Наука, 1973. – 368 с.
6. . Жлуктенко В. І. Теорія ймовірностей і математична статистика: Навч.-метод. посіб.: У 2-х ч. — Ч. ІІ. Математична статистика / В. І. Жлуктенко, С. І. Наконечний, С. С. Савіна. — К.: КНЕУ, 2001. — 336 с.
7. Иванов В.В. Глоттохронология // Лингвистический энциклопедический словарь / Гл. ред. В. Н. Ярцева. — М .: Сов. энциклопедия, 1990. – С. 109-110.
8. Ланде Д. В. Підхід до рішення проблем пошуку двомовного плагіату [Електронний ресурс] / Д.В. Ланде, В.В. Жигало//Проблеми інформатизації та управління: Збірник наукових праць. – К. : НАУ, 2008. – Вип. 2 (24). – С. 125– 129. — Режим доступу до журн : www.iit.nau.edu.ua/content/archive/125-129.pdf.
9. Мартыненко Г.Я. 392 Новые информационные технологии систематизации и исследования художественных текстов (на материале русского рассказа XX века) [Електронний ресурс] / Г.Я. Мартыненко // Российские электронные библиотеки 2001 – Т. 4 – вып. 5. — Режим доступу до журн.: http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/journal/2001/part5/martynenko.
10. Мещеряков Р.В. Модели определения авторства текста [Електронний ресурс] / Р.В. Мещеряков, Н.С. Васюков. — Режим доступу до журн.: http://db.biysk.secna.ru/conference/conference.conference.doc_download? id_thesis_dl=427.
11. Нікольський Ю. В. Дискретна математика: підручн. для студ. ВНЗ / Ю.В. Нікольський, В.В.Пасічник, Ю.М.Щербина. – К. : Видавнича група BHV, 2007. – 368 с.
12. Перебийніс В. С. Математична лінґвістика // Українська мова: Енциклопедія / Редкол.: В.М. Русанівський та інші. – К. : Українська енциклопедія, 2000, – С. 302–287.
13. Пиотровский Р.Г. Математическая лингвистика: Учебное пособие / Пиотровский Р. Г., Бектаев К. Б., Пиотровская А. А. – М. : Высшая школа, 1977. – 384 с.
14. . Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем: Пер. с англ. / Дж. Питерсон. — М.: Мир, 1984.— 264 с.
15. .
16. Щербина Ю. М. Предмет математичної лінґвістики / Ю. М. Щербина // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка». – Львів, 2002. – № 464 : Інформаційні системи та мережі. – С. 340– 349.
17. . Щербина Ю.М. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з курсу "Математична лінгвістика" / Ю.М. Щербина, В.А. Висоцька, Т.В. Шестакевич // Львів, 2006. – № 1–5.
18. Щербина Ю.М. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з курсу "Математична лінгвістика" / Ю.М. Щербина, В.А. Висоцька, Т.В. Шестакевич // Львів, 2007. – № 1–8.
19. Левицкий В.В. Квантитативные методы в лингвистике / В.В.Левицкий. – Винница: Нова Книга, 2007. – 264 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).