nireEHU 
Gaia
Aplikazioak (I) : LNP ulertzen
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
Ikastaro honetan Hizkuntzaren Prozesamenduan (HP) oinarritutako aplikazioak eraikitzeko gehien erabiltzen diren teknikak ezagutuko dira. Horrela, parte-hartzaileek dokumentuen sailkapena, sekuentzia etiketatzea eta bektoreetan oinarritutako hitzen irudikapenak (embedding-ak) bezalako teknikak nola aplikatu ikasiko dute, hala nola, Iritzi Meatzaritza, Izendun Entitateen Erauzketa, Berri Faltsuen Detekzioa eta Galdera-Erantzun sistemak.Ikastaroak arreta praktikoa izango du (laborategien eta ataza zehatzen bidez) ikasketa sakonean oinarritutako eskuragarri dauden tresneriak (Spacy, Flair, etab.) erabiltzen ikasteko. Helburua da bertaratutakoek arazo praktikoak konpontzeko beharrezko autonomia eskuratzea Hizkuntza Teknologiako aplikazioak aplikatuz eta garatuz.
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 |
| ORONOZ ANCHORDOQUI, MAITE | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | maite.oronoz@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 |
| Ordenagailuko 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
Hizkuntza Prozesamendurako tresna eleanitzak aplikatzeko gaitasuna (etiketatzaile morfologikoak, sintaktikoak eta semantikoak)Hizkuntzaren ezaugarri nagusiak ulertzeko gaitasuna, HP prozesatzeko ahalegin erronka bihurtuz.
Hizkuntzen teknologian dauden aplikazioak erabiltzeko gaitasuna.
Hizkuntza Teknologiaren sistemak eta aplikazioak diseinatu eta garatzeko gaitasuna.
Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
Ebaluazio arrunta adierazitako adierazleen arabera etengabeko ebaluazioaren bidez egingo da. Irakasgaiari uko egiteko, ikasleek masterreko zuzendaritzarekin jarri beharko dute harremanetan.Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
Ezohiko ebaluazioak idatzizko proba (% 80) eta banakako lana (% 20) kurtsoan zehar ikusitako gaiei buruz.Irakasgai-zerrenda
1. HP sarrera: aplikazio praktikoak.2. Testuen sailkapen eleanitza: sentimenduen analisia, albiste faltsuak, jarrera eta propaganda hautematea albisteetan eta sare sozialetan.
3. Sekuentziaren etiketatzea: izendun entitateen erauzketa, testuinguruaren oinarritutako lematizazioa, aspektuan oinarritutako sentimenduen analisia (ABSA).
4. Sekuentzia etiketatzeko zereginak birformulatzea.
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.
Oinarrizko bibliografia
Speech and Language Processing (3rd ed. draft). Dan Jurafsky and James H. Martin, 2021.Bing Liu. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.html
Natural 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.