Una de las cualidades que diferencian a un ser con un comportamiento
inteligente de otro que carece de dicha cualidad es su capacidad de
comunicación mediante un protocolo de comunicación. El protocolo de
comunicación que usamos las personas es el lenguaje, mediante el cual podemos
relacionarnos.
Actualmente el protocolo de comunicación entre una persona y un dispositivo
informático está constituido o por una determinada secuencia de comandos o por
alguna metáfora gráfica. Por tanto, cabe preguntarse si sería posible que la
comunicación entre una persona y un ordenador puediera ser a través del
protocolo de comunicación de las personas, es decir, por medio de lenguaje
humano. Pues ese es el objetivo que persigue el Procesamiento del Lenguaje
Natural.
El Procesamiento del Lenguaje Natural, o también conocido como Tecnologías del
Lenguaje Humano, es el área de la Informática encargada del estudio de las
técnicas computacionales necesarias para que un ordenador pueda entender y
generar lenguaje humano.
En esta asigantura aprenderás los fundamentos, así como las aplicaciones
más avanzadas relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural. La
adquisición de los conocimientos que aprenderás en esta asignaturá te
permitirán estar formado en uno de las áreas de la informática con una mayor
demanda laboral tanto en el ámbito académico como en el de la empresa.
A4. Procesamiento del lenguaje natural
102121
2017-18
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4,5
OPTATIVA
Anual
Castellano
En esta materia se estudiarán los fundamentos de las tecnologías del lenguaje
humano, es decir del procesamiento computacional del lenguaje, el diseño y la
construcción de sistemas para comprender y generar lenguaje natural. Además de
estudiar una introducción general, se presentan los fundamentos y recursos
lingüísticos básicos que se han utilizado en esta área de la inteligencia
artificial. Las aplicaciones tradicionales así como las últimas tendencias
también serán desarrolladas:
Objetivos y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
Análisis del lenguaje
Recursos lingüísticos
Aplicaciones de las tecnologías del lenguaje humano
Tendencias futuras
Módulo 1: Introducción
Módulo 2: El Lenguaje. Análisis del Contenido
Módulo 3: Recursos lingüísticos
Módulo 4: Traducción y Resolución de la Ambigüedad
Módulo 5: Aplicaciones 1. Acceso y Búsqueda de Información
Módulo 6: Aplicaciones 2. Clasificación
Módulo 7: Aplicaciones 3. Generación de Resúmenes
Unidades
CG1 - Entender los conceptos, los métodos y las aplicaciones de la
inteligencia artificial.
CG3 - Gestionar de manera inteligente los datos, la información y su
representación.
CE3 - Seleccionar el mecanismo de representación del conocimiento y el método
de razonamiento más adecuados al contexto donde serán utilizados y diseñar su
aplicación para problemas en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
CE5 - Analizar las fuentes documentales propias del ámbito de la investigación
en Inteligencia Artificial para poder determinar cuáles de ellas son
relevantes en la resolución de problemas concretos.
A1 - Sesiones presenciales virtuales: visionado inicial del material
audiovisual (vídeos introductorios, presentaciones, animaciones) que se
elabore en cada una de las materias y que servirán presentación de cada uno de
los temas a los estudiantes (12 horas - 100% presencialidad).
A2 - Trabajos individuales: realización de ejercicios, resolución de
problemas, realización de prácticas y/o trabajos/proyectos individuales (17
horas - 0% presencialidad).
A3 - Trabajo autónomo: estudio del material básico, lecturas
complementarias y otros contenidos y estudio (72 horas - 0% presencialidad).
A4 - Foros y chats: lanzamiento de cuestiones y temas para la discusión
general (5,5 horas - 0% presencialidad).
A5 - Tutorías: consultas y resolución de dudas, aclaraciones, etc
(6 horas - 100% presencialidad).
E1 - Valoración de los cuestionarios de evaluación: los
estudiantes realizarán por cada unidad didáctica un cuestionario de evaluación
que será objeto de puntuación en la nota final (ponderación mínima 20% y
máxima 40%).
E2 - Valoración de la participación en foros y chats: se
valorará el nivel de participación/debate de los estudiantes que contará para
la nota final (ponderación mínima 10% y máxima 20%).
E3 - Valoración de los trabajos individuales: se valorarán los
problemas, proyectos, trabajos realizados y entregados a través de la
plataforma, y apoyado en los casos que sea necesario (sobre todo cuando se
trate de desarrollo de código) por plataformas de gestión de código como
GitHub. También se incluirá el video que el alumno deberá enviar al profesor
para cada asignatura (ponderación mínima 40% y máxima 70%).
Para la convocatoria ordinaria, habrá 3 fechas de entrega de trabajos
final de curso. Los alumnos podrán entregar sus trabajos en cualquier momento,
pero sólo en estas fechas se recogerán y evaluarán los que se hayan entregado.
Las fechas serán:
20/12/17
27/2/18
31/5/18
Habrá una convocatoria extraordinaria en todas las asignaturas.
Para su evaluación, la entrega de trabajos se cerrará el día:
01/07/18
Todas las asignaturas estarán en la plataforma a disposición de los
estudiantes desde octubre hasta julio.
Nitin Indurkhya and Fred J. Damerau (Eds.). 2010. Handbook of Natural Language
Processing 2nd edition. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 1420085921
Ruslan Mitkov (Ed.). 2014. The Oxford Handbook of Computational Linguistics
2nd edition. Oxford University Press. ISBN: 9780199573691.
DOI:10.1093/oxfordhb/9780199573691.001.0001
Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. 1998. Foundations of Statistical
Natural Language Processing. MIT Press, Cambridge, MA, USA. ISBN 0-262-13360-1
Bing Liu. 2012. Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis lectures on
human language technologies, 5(1), 1-167. DOI:
10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze. 2008.
Introduction to information retrieval. Cambridge University Press. ISBN:
0521865719
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Anual
Créditos ECTS: 4,5
Ureña López, Luis Alfonso
Catedrático de Universidad de Jaén
Martín Valdivia, María Teresa
Profesora Titular de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Universidad de Jaén
Martínez Cámara, Eugenio
Profesor Contratado Doctor
Universidad de Jaén