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
102467
2022-23
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 (clases en vídeo): visionado
inicial del material audiovisual que constituye las lecciones de la
asignatura. Se asume 2 veces el tiempo real de vídeo, puesto que el estudiante
deberá parar, repetir, etc. algunas secuencias (2 horas).
A2 - Trabajos individuales: realización de ejercicios, resolución de
problemas, realización de prácticas y/o trabajos/proyectos individuales (60
horas).
A3 - Trabajo autónomo: estudio del material básico, lecturas
complementarias y otros contenidos y estudio (40 horas).
A4 - Foros y chats: lanzamiento, lectura y contestación de cuestiones y
temas para la discusión general (9 horas).
A5 - Tutorías: consultas y resolución de dudas, aclaraciones, etc
(1,5 horas).
Puede consultar en este enlace el Cronograma
de Carga de Trabajo.
La evaluación de la asignatura consta de tres partes (E1, E2 y E3), en
concreto:
E1 - Valoración de los cuestionarios de evaluación: Cada
lección tiene asociado un cuestionario, los cuales serán evaluados en una
escala de 0 a 10. La nota final del concepto de cuestionarios será la media
aritmética de la nota alcanzada en cada uno de los cuestionarios. El objetivo
de la evaluación de los cuestionarios es comprobar que se han asimilado los
contenidos de cada una de las lecciones. Ponderación: 40%.
E2 - Valoración de la participación en foros y chats: Se
tendrá en cuenta la participación en los foros y chats de la plataforma de
docencia virtual. Se valorará la realización de consultas y la contestación a
preguntas de otros compañeros. Ponderación: 10%.
E3 - Valoración de los trabajos individuales: Trabajo final.
Como trabajo final se proponen dos temas de los que hay que elegir uno para
para elaborar un ensayo. Dicho trabajo también se evaluará en una escala de 0
a 10. El fin de la presentación del trabajo final es evaluar la madurez del
alumno para elaborar un contenido afín a la asignatura a partir de la lectura
y uso de bibliografía relacionada. Ponderación: 50%.
Los apartados E1 y E2 son complementarios, de forma que la puntuación
alcanzada en E1 y E2 se sumarán. La nota final de la asignatura se calculará
como la media aritmética entre los apartados E1-E2 y E3, siempre y cuando
ambas puntuaciones superen la calificación de 5, o dicho de otro modo, ambas
partes deben estar aprobadas. La intención es que el alumno intente realizar
todas las evaluaciones, para así poder tener un criterio a la hora de medir el
verdadero conocimiento sobre la asignatura y las destrezas del alumno.
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:
• 13/01/23
Habrá una convocatoria extraordinaria en todas las asignaturas.
Para su evaluación, la fecha límite para la entrega de trabajos será:
• 14/07/23
Las actas de la convocatoria ordinaria se cerrarán en julio de 2023 y las de
la convocatoria extraordinaria en septiembre de 2023.
• 17/03/23
• 31/05/23
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
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Catedrático de Universidad de Jaén
Jiménez Zafra, Salud María
Teaching Assistant
Ingeniera en Informática y Diplomatura en Estadística
Personal Docente e Investigador
Universidad de Jaén
Martínez Cámara, Eugenio
Profesor Contratado Doctor
Universidad de Jaén