Materia
LCT en la universidad de Saarland (Alemania)
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Inglés
Descripción y contextualización de la asignatura
El estudiante realice las asignaturas del 2º curso en la misma.Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Conocimiento de las tecnologías del lenguaje basado en conocimiento lingüístico y estadístico. | 100.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 100 | 150 | 250 |
P. Ordenador | 200 | 300 | 500 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Analizar y discutir trabajos | 125.0 | 80 % |
Clases magistrales | 250.0 | 40 % |
Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas | 250.0 | 60 % |
Seminarios | 125.0 | 80 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Examen escrito | 50.0 % | 50.0 % |
Realización y presentación de trabajos e informes | 25.0 % | 25.0 % |
Trabajos Prácticos | 25.0 % | 25.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
* Tener conocimientos básicos de teorías sintácticas y semánticas* Ser capaz de evaluar la importancia de las teorías sintácticas y semánticas para el PLN
* Ser capaz de procesar, visualizar e interpretar datos del lenguaje cuantitativos extraídos del corpus a través de interfaces web
* Ser capaz de evaluar la importancia de los datos extraídos del corpus para estudios teóricos y de lingüística aplicada
* Tener conocimiento de los formalismos y estándares de anotación usados para analizar y anotar texto a nivel léxico, sintáctico, semántico y a nivel del discurso
* Ser capaz de aplicar estos estándares a nuevos datos, de evaluar los resultados y de usar y desarrollar métodos para su anotación automática
Temario
1. Compulsory modules2. Advanced modules
* Language Technologies (Advanced LT-M4): at least 4 CP
Machine translation, information and knowledge representation, information retrieval, question answering, speech recognition and generation, models of human language processing and understanding, psycholinguistics
* Computer Science (Advanced CS-M4): at least 4 CP
Artificial intelligence, knowledge representation, automated reasoning, semantic web, intelligent and multi-modal interfaces, cognitive modelling, computational psychology, neural networks, machine learning