Gaia

XSLaren edukia

LCT Maltako unibertsitatean (Malta)

Gaiari buruzko datu orokorrak

Modalitatea
Ikasgelakoa
Hizkuntza
Ingelesa

Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

El estudiante realiza un primer curso completo en la misma.

Gaitasunak

IzenaPisua
Conocimiento de las tecnologías del lenguaje basado en conocimiento lingüístico y estadístico.100.0 %

Irakaskuntza motak

MotaIkasgelako orduakIkasgelaz kanpoko orduakOrduak guztira
Magistrala200300500
Ordenagailuko p.4006001000

Irakaskuntza motak

IzenaOrduakIkasgelako orduen ehunekoa
Eskola magistralak500.040 %
Lanak aztertzea eta horiei buruz eztabaidatzea250.080 %
Mintegiak250.080 %
Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak500.060 %

Ebaluazio-sistemak

IzenaGutxieneko ponderazioaGehieneko ponderazioa
Idatzizko azterketa50.0 % 50.0 %
Lan praktikoak25.0 % 25.0 %
Txostenak eta azalpenak lantzea25.0 % 25.0 %

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

* 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

Irakasgai-zerrenda

1. Foundational: Statistical methods; symbolic methods; cognition; corpus; text and speech; foundations of linguistics



2. Computational Syntax and Morphology: Finite state techniques; probabilistic approaches; formal grammars; tagging, chunking; parsing.



3. Computational Semantics, Pragmatics and Discourse. Syntax-semantics interface; semantic construction; dialogue; ontologies; formal semantics.



4. Data Structures, Data Organization and Processing: Algebraic data-types; relational databases; semi-structured data and XML; information retrieval; digital libraries.



5. Logic, Computability and Complexity: Logic and inference; automata theory; computability theory; complexity theory; discrete mathematics



6. Formal Languages and Algorithms: Formal grammars and languages hierarchy; parsing and compiler design; search techniques and constraint resolution; automated learning.



7. Advanced Language Technologies. Machine translation; information and knowledge representation; information retrieval; question answering; speech recognition and generation; models of human language processing and understanding; psycholinguistics.



8. Advance Computer Science: Artificial intelligence; knowledge representation; automated reasoning; semantic web; intelligent and multi-modal interfaces; cognitive modelling; computational psychology; neural networks; machine learning.