| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A1 | Adquirir coñecementos de Lóxicas Computacionais e as súas principais aplicacións a outras áreas específicas de investigación en Computación tales como Raonamento Automático, Representación do Coñemento, Razoamento Temporal e Espacial, Sistemas Multiaxente, Web semántica, Verificación Formal, etc. |
| A2 | Comprender os conceptos básicos da aprendizaxe computacional, as diferentes técnicas dispoñibles e o seu ámbito de aplicabilidade. Ser capaz de aplicar as distintas técnicas de aprendizaxe empregando unha metodoloxía axeitada. |
| A4 | Posuír unha ampla comprensión dos sistemas de Xestión da Información, desde os aspectos máis técnicos como as Estruturas de Datos Compactas e os correspondentes algoritmos de uso, ata as máis avanzadas técnicas de Recuperación da Información, Extracción de Información e Procura de Respostas. |
| B1 | Ser capaz de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos. |
| B2 | Destreza na adquisición do coñecemento, análise do estado da arte e bibliografía relevante nunha área de investigación. |
| B3 | Capacidade para identificar problemas e formular adecuadamente as hipóteses a contrastar seguindo unha metodoloxía científica. |
| B4 | Aplicación do método científico mediante análise empírico das hipóteses formuladas ou mediante demostración formal, no caso de propiedades matemáticas. Destreza no deseño de experimentos e a análise de resultados. |
| B5 | Aptitude para a correcta elaboración e redacción de publicacións científicas tales como artigos de revista ou informes técnicos. |
| B7 | Acostumarse ó uso do inglés como principal idioma de adquisición e transmisión de coñecemento científico e de investigación. |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
| C2 | Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro. |
| C3 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C4 | Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
| C5 | Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C7 | Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
| C8 | Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Comprender la descripción lingüística de los fenómenos presentes en el lenguaje natural | BI3 |
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| Reconocer los fenómenos del lenguaje que son tratables actualmente y aquellos que no lo son. | BI2 BI3 |
CM8 |
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| Conocer los algoritmos, técnicas y métodos más actuales utilizados en el procesamiento del lenguaje natural. | AI1 AI2 AI4 |
CM3 CM6 CM7 CM8 |
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| Diseñar e implementar algoritmos y estructuras de datos para el tratamiento de diversos fenómenos de los lenguajes humanos. | AI2 AI4 |
BI3 BI4 |
CM3 CM6 CM8 |
| Usar las técnicas y métodos del procesamiento del lenguaje natural para resolver problemas reales de comunicación hombre-máquina. | BI1 BI2 BI3 BI4 |
CM3 CM5 CM6 CM8 |
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| Asumir la complejidad del lenguaje humano y las limitaciones de los ordenadores para tratarlo. | CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 |
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| Aceptar soluciones parciales a un problema ante la imposibilidad de obtener soluciones completas. | BI3 |
CM3 CM6 CM8 |
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| Rechazar la compartimentación del saber en áreas cerradas (por ejemplo, ciencias contraposición a humanidades) | CM4 CM8 |
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| Presentar los resultados obtenidos conforme a las normas establecidas en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural | BI1 BI5 BI7 |
CM1 CM2 |
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| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Introdución al procesamiento avanzado del lenguaje natural | Recursos lingüísticos Preprocesamiento |
| Análisis a nivel de palabra | Etiquetación morfosintáctica - métodos basados en reglas - métodos estadísticos (modelos de markov ocultos, máxima entropía) Desambigüación del sentido de las palabras |
| Análisis sintáctico basado en constituyentes | Esquemas de análisis sintáctico Análisis con formalismos gramaticales independientes del contexto Análisis son formalismos gramaticales suavemente sensibles al contexto Análisis sintáctico con reparación automática de errores |
| Análisis sintáctico basado en dependencias | Análisis de dependencias basados en grafos Análisis de dependencias basado en transiciones Complejidad computacional y relaciones con otros modelos y formalismos |
| Análisis semántico | Formalismos de representación semántica; Correferencia y anáfora; Análisis semántico composicional |
| Traducción automática | Modelos de traducción automática Corpus paralelos y comparables |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 10 | 10 | 20 |
| Presentación oral | 2 | 24 | 26 |
| Traballos tutelados | 1 | 18 | 19 |
| Atención personalizada | 10 | 0 | 10 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | En las clases presenciales de teoría, el profesor realizará una breve descripción de los contenidos temáticos y de los objetivos básicos perseguidos, con el fin de dotar al alumno de una visión global de la materia. Además tratará de establecer interrelaciones con otros conceptos previamente adquiridos, de forma que se pueda establecer una línea temporal, y expondrá la bibliografía recomendada. Seguidamente pasará a desarrollar los contenidos teóricos, utilizando como método la clase magistral. |
| Presentación oral | Se propondrá al alumno el estudio de un tema concreto. Para ello se lo proporcionará un conjunto de artículos, cuyo contenido el alumno deberá ser capaz de asimilar, sintetizar y concretar en una presentación que estará sujeta a las críticas tanto del profesor como de otros alumnos. |
| Traballos tutelados | Se pretende que el alumno encuentre soluciones para un problema dado. Estas soluciones pueden venir tanto en la forma de la definición de estructuras teóricas como en la implementación de algoritmos. Se impondrán unos puntos de control para fomentar el estudio continuo. El enunciado, que se proporcionará con la suficiente antelación, detallará el problema y las especificaciones, que el alumno deberá respetar estrictamente. Este enunciado se analizará con los alumnos. Posteriormente, la labor del profesor será la de supervisar la actuación del alumno, solucionando dudas, corrigiendo errores de interpretación, sugiriendo lecturas, etc. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Sesión maxistral | Se valorará la participación activa en las clases | 20 |
| Presentación oral | Se valorará la capacidad de compresión del tema propuesto, la capacidad de síntesis y las habilidades de expresión, tanto escritas (realización de la presentación) como orales. | 40 |
| Traballos tutelados | Se valorará la profundidad del estudio realizada por el alumno, así como el grado de corrección y completud de la solución propuesta | 40 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Christopher D. Manning and Hinrich Schütze (1999.). Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press, Cambridge (Massachusetts) and London (England)
Nitin Indurkhya and Fred J. Damerau (2010). Handbook of Natural Language Processing (second edition). Chapman Hall/CRC, Boca Raton, FL
Carlos Gómez-Rodríguez (2010). Parsing Schemata for Practical Text Analysis. Imperial College Press, London
Daniel Jurafsky and James H. Martin (2009). Speech and Language Processing. Pearson Education, Upper Saddle River (New Jersey)
Ruslan Mitkov (editor) (2005.). The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press, Oxford |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | |
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | |
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| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |