Lingüística Computacional

(Páginas web de la asignatura).

Código: LC     Créditos ECTS: 3     Semestre: 1     Línea(s): IA, ID, RF, TL

Objetivos pedagógicos

Introducir el procesamiento del lenguaje natural. Estudiar los problemas de ambigüedad y las principales soluciones desde el punto de vista lingüístico y estadístico.

Pre/Co-requisitos recomendados

Aprendizaje y percepción. Métodos estadísticos en tecnologías del lenguaje.

Programa resumido

  1. Modelos de lenguaje, técnicas de suavizado y evaluación.
  2. Fases del procesamiento del lenguaje natural y ambigüedad.
  3. Análisis léxico: desambigüación morfosintáctica y semántica, reconocimiento de entidades nombradas.
  4. Análisis sintáctico parcial y total.
  5. Análisis semántico.

Prácticas

Estudio y uso de herramientas de modelado del lenguaje. Estudio comparativo de diferentes herramientas de desambiguación y recursos: etiquetadores morfosintácticos, analizadores sintácticos, desambiguadores del sentido de las palabras, corpora, WordNet y otros.

Actividades y dedicación (horas)

Actividades presenciales      Trabajo no presencial      Otros
Teoría Seminarios Problemas Prácticas Tutorías      práctico personal      (*)
12 3 6 9 8      12 25     

Evaluación

Para aprobar la asignatura habrá que superar satisfactoriamente un examen teórico y realizar las prácticas o un trabajo de investigación.

Bibliografía más relevante

  1. D. Jurafsky y J. Martin, "Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition", Prentice-Hall, 2000.
  2. C.D. Manning, H. Schütze y H. Hinrich, "Foundations of Statistical Natural Language Processing", MIT Press, 1999.
  3. A. James, "Natural Language Understanding", Benjamin Cummings, 1995.
  4. F. Jelinek, "Statistical methods for speech recognition", The MIT Press, 1997.
  5. S. Young y G. Bloothoft, "Corpus-based methods in language and speech processing", Kluwer Academic Pub., 1997.

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