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Gaia
Aplikazioak (I) : LNP ulertzen
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
El objetivo del curso es introducir el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) a partir de aplicaciones ampliamente extendidas tanto en investigación como en la industria. El contenido constará de técnicas básicas de PLN: clasificación de documentos, técnicas que etiquetado secuencial para extraer opiniones, uso de representaciones vectoriales de palabras (word embeddings), normalización y pre-procesamiento de textos. Además, se analizará el papel de la traducción automática en el ámbito profesional y no profesional, atendiendo en particular al proceso de posedición. El curso tendrá un enfoque práctico basado en ejercicios mediante herramientas de software para el aprendizaje automático profundo (deep learning) utilizadas habitualmente en PLN.Irakasleak
| Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AGERRI GASCON, RODRIGO | Euskal Herriko Unibertsitatea | Ramón Y Cajal Ikertzailea | Doktorea | Elebakarra | Arloa ez dago adierazita edo behin-behinekoa da | rodrigo.agerri@ehu.eus |
| ARANBERRI MONASTERIO, NORA | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Itzulpengintza eta Interpretazioa | nora.aranberri@ehu.eus |
Gaitasunak
| Izena | Pisua |
|---|---|
| Capacidad de aplicar las herramientas existentes para el procesamiento de diferentes lenguas (analizadores morfológicos, sintácticos, semánticos). | 33.0 % |
| Capacidad de comprensión de las características del lenguaje humano que hacen difícil su tratamiento automático. | 33.0 % |
| Capacidad de utilizar las aplicaciones existentes en el área de la tecnología de la lengua. | 33.0 % |
Irakaskuntza motak
| Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
|---|---|---|---|
| Magistrala | 10 | 15 | 25 |
| Laborategiko p. | 20 | 30 | 50 |
Irakaskuntza motak
| Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
|---|---|---|
| Eskola magistralak | 25.0 | 40 % |
| Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak | 50.0 | 40 % |
Ebaluazio-sistemak
| Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
|---|---|---|
| Azalpenak | 20.0 % | 20.0 % |
| Idatzizko azterketa | 20.0 % | 20.0 % |
| Lan praktikoak | 40.0 % | 40.0 % |
| Portafolioa | 20.0 % | 20.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
Capacidad de usar, diseñar e investigar en aplicaciones de PLN basadas en clasificación de documentos y etiquetado secuencial básico para varios idiomas (euskera, español, inglés) y dominios (noticias, redes sociales).Identificar los recursos lingüísticos necesarios para adaptar aplicaciones de PLN.
Aprender a usar de manera autónoma herramientas y librerías para el procesamiento de textos y traducción automática.
Capacidad de entender el rol de la post-edición en la aplicación de Traducción Automática.
Autonomía para la resolución de problemas prácticos mediante la aplicación de tecnología de PLN.
Irakasgai-zerrenda
1. Introducción al PLN a través de casos de uso prácticos y aplicaciones (Traducción Automática, Análisis de Opiniones).2. Clasificación de documentos multilingüe: Detección de sentimiento y noticias falsas (fake news) en noticias y redes sociales.
3. Etiquetado Secuencial para análisis de opiniones y de sentimientos.
4. La post-edición la evaluación de sistemas de Traducción Automática.
Bibliografia
Nahitaez erabili beharreko materiala
Bing Liu. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.htmlNatural Language Processing in Python (http://www.nltk.org/book)
O¿Brien, S., Balling, L. W., Carl, M., Simar, M. and Specia, L. 2014. Post-editing of Machine Translation. Cambridge Scholars Publishing.