Tartalomelemzés

Tartalomelemzés

Tárgykód	VITMM139
Általános infók
Szak	info MSc
Kredit	4
Ajánlott félév	1
Tanszék	TMIT
Követelmények
NagyZH	1 db
Vizsga	írásbeli
Elérhetőségek
Tantárgyi adatlap

ZH (2014. tavasz)

1. Naiv Bayes osztályozó
   1. Milyen képleten alapul; hogyan lehet a tényezőit becsülni?
   2. Hogy alkalmazható többcímkés osztályozásra?
   3. Milyen a tanulás és tesztelés időigénye, és miért?
2. Hogy segíthet a tokenizálásnál, ha ismert a dokumentum nyelve?
3. Mi a szó-dokumentum mátrix használatának hátránya?
4. Milyen hibát véthet egy szótövező?
5. Egy korpuszban a második leggyakrabban előforduló szó relatív gyakorisága r. Mennyi a 4. leggyakoribb szó relatív gyakorisága, ha a korpuszban előforduló szavak eloszlására igaz a Zipf-törvény (alfa = 1 esetén)?
6. Melyek a szótövező eljárások 3 nagy típusa? Mutassa be őket egy-két mondatban.
7. Egy osztályozó mért pontossága (presision) ⅔. Milyen határok között lehet az F1 mértéke?
8. Mi az a CRF és mire használható?

Médiainformatika - Mérnök informatikus MSc
1. félév (tavasz)	Adatbiztonság  •  Médiatartalom-kezelő rendszerek  •  Sztochasztika I.  •  Sztochasztika II.  •  Tartalomelemzés  •  Tömegkiszolgálás  •  Web- és e-szolgáltatások
2. félév (ősz)	Alkalmazott algebra  •  Döntéstámogatás a médiainformatikában  •  Ember-gép interfész  •  Matematikai logika  •  Médiarendszerek laboratórium  •  Nyelvek és automaták  •  Szoftverarchitektúrák
3. félév (tavasz)	Médiatartalom és -biztonság laboratórium
Egyéb	Kötelezően választható tárgyak  •  Mérnöki menedzsment  •  Befektetések  •  Érvelés, tárgyalás, meggyőzés  •  Információs társadalom joga  •  Minőségmenedzsment  •  Projektmenedzsment  •  Vállalati jog  •  Vezetői számvitel