Introduction to programming in Python for linguists, part II. The course is taught mainly in Czech and therefore requires sufficient proficiency in order to attend. Please refer to the Czech annotation for further details.
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (03.01.2021)
Seminář navazuje na předmět AMLV00058 (Programování pro korpusovou lingvistiku: Python a NLTK). Absolvování předchozího předmětu není přísnou prerekvizitou, nicméně:
1. studenti, kteří jej absolvovali, budou mít při zápisu přednost
2. předmět není vhodný pro začátečníky, předpokládá se předchozí znalost Pythonu přibližně na úrovni prvních pěti kapitol http://www.nltk.org/book/
Seminář je určen pro studenty humanitních, především filologických oborů se zájmem o korpusovou lingvistiku a počítačové zpracování textů. Oproti předchozímu semestru půjdeme více do hloubky: podíváme se na složitější algoritmy používané při zpracování přirozeného jazyka, a zároveň se naučíme psát delší a komplikovanější programy a propojovat je s dalšími existujícími nástroji.
Course completion requirements -
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (26.11.2019)
Credit requirements: regular attendance, active participation, completion of coursework including a final assignment.
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (26.11.2019)
Požadavky k zápočtu: pravidelná docházka, aktivní účast na seminářích, průběžné plnění zadávaných úkolů, vypracování zápočtového úkolu.
Literature -
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (16.08.2018)
Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2014). Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Retrieved from http://www.nltk.org/book/
Gries, P., Campbell, J., & Montojo, J. (2013). Practical Programming: An Introduction to Computer Science Using Python 3 (2nd ed.). Dallas, Texas: Pragmatic Bookshelf.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition (3rd ed.). Retrieved from https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Lukeš, D. (2016, January 27). How computers handle text: A gentle but thorough introduction to Unicode. Retrieved August 15, 2018, from https://dlukes.github.io/unicode.html
Matthes, E. (2015). Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (1st ed.). San Francisco: No Starch Press.
McEnery, T., & Hardie, A. (2011). Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice. Cambridge University Press.
Moran, S., & Cysouw, M. (2018). The Unicode cookbook for linguists: managing writing systems using orthography profiles. Berlin: Language Science Press. Retrieved from http://langsci-press.org/catalog/book/176
Sweigart, A. (2018). Cracking Codes with Python: An Introduction to Building and Breaking Ciphers. San Francisco: No Starch Press.
Vaughan, L. (2018). Impractical Python: Playful Programming Activities to Make You Smarter. San Francisco: No Starch Press.
Zinoviev, D. (2016). Data Science Essentials in Python: Collect – Organize – Explore – Predict – Value (1st ed.). Raleigh, North Carolina: Pragmatic Bookshelf.
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (16.08.2018)
Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2014). Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Retrieved from http://www.nltk.org/book/
Gries, P., Campbell, J., & Montojo, J. (2013). Practical Programming: An Introduction to Computer Science Using Python 3 (2nd ed.). Dallas, Texas: Pragmatic Bookshelf.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition (3rd ed.). Retrieved from https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Lukeš, D. (2016, January 27). How computers handle text: A gentle but thorough introduction to Unicode. Retrieved August 15, 2018, from https://dlukes.github.io/unicode.html
Matthes, E. (2015). Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (1st ed.). San Francisco: No Starch Press.
McEnery, T., & Hardie, A. (2011). Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice. Cambridge University Press.
Moran, S., & Cysouw, M. (2018). The Unicode cookbook for linguists: managing writing systems using orthography profiles. Berlin: Language Science Press. Retrieved from http://langsci-press.org/catalog/book/176
Sweigart, A. (2018). Cracking Codes with Python: An Introduction to Building and Breaking Ciphers. San Francisco: No Starch Press.
Vaughan, L. (2018). Impractical Python: Playful Programming Activities to Make You Smarter. San Francisco: No Starch Press.
Zinoviev, D. (2016). Data Science Essentials in Python: Collect – Organize – Explore – Predict – Value (1st ed.). Raleigh, North Carolina: Pragmatic Bookshelf.
Syllabus - Czech
Last update: Mgr. David Lukeš, Ph.D. (03.01.2021)
Hlavní okruhy (zde pro přehlednost tematicky sdružené, pořadí v rámci semestru se částečně liší):
1. pohled "pod kapotu" různých postupů využívaných při zpracování přirozeného jazyka
· generování textu
· morfologické značkování
· klasifikace textu
2. seznámení s příkazovou řádkou, psaní programů pro příkazovou řádku
3. správa zdrojového kódu
· organizace / strukturace delších programů, volba textového editoru
