Adimen Artifizialean (AA) oinarrizko eremuetako bat hizkuntzaren ulermena da eta eremu honetan sortu dira gaur egun gure mugikorretara iritsi diren hainbat aplikazio. Hala nola, laguntzaile birtualak (Siri eta Alexa adibidez), itzultzaile automatikoak edo testu-masa handiak analizatzen dituzten aplikazioak: adibidez, sentimendu detektatzaileak eta sare sozialetatik edo web-orrietatik informazioa erauzten edo gehitzen duten aplikazioak. Aldi berean, ebazteke erronka handiak geratzen zaizkigu aurretik, hizkuntzaren ulermenak AA osoa hartzen baitu bere baitan. Ikastaro honetan oinarri teorikoei sarrera bat egiten zaie alde batetik, eta bestetik, ikasleei aplikazio praktiko errealak garatzea ahalbidetuko dieten industrian erabiltzen diren tresnak azalduko zaizkie.



Irakasgai hau bi gradutan kokatzen da, beti lehen lauhilekoan. Informatikan Ingeniaritza Graduan konputazioko espezialitateari lotzen zaion “sistema adimendunak” hautazkoen multzokoa da eta Adimen Artifizialeko graduan derrigorrezkoa da. Irakasgaiak ez du inolako aurrebaldintzarik.



Irakasgaiak hurbilpen erabat praktikoa du. Gaitegiko edukiek Adimen Artifizialeko bi hurbilpen nagusiak lantzen dituzte: ezagutzan oinarritutako hurbilpena (erregeletan oinarritutako sistemak) eta, batez ere, ikasketa automatikoan oinarritutako hurbilpena.

* Problema bat analizatzea eta honi aurre egiteko hizkuntzaren prozesamenduko teknikak aplikatzearen aukerak eta abantailak identifikatzea.



* HPko ataza bakoitzerako baliabide, teknika, eta errepresentazio egokienak aukeratzea.



* HPko oinarrizko software-osagaiak (analizatzaileak, desanbiguatzaileak, itzultzaileak etab.) diseinatzea eta eraikitzea.



* HPko metodo enpirikoak erabilita, ataza bakoitzerako beharrezkoak diren esperimentuak diseinatzea eta aurrera eramatea, baita hauen emaitzak nola analizatu ezagutzea ere.

1. Sarrera



2. Testu-sailkapena



3. Hizkuntza modelatzea



4. Sekuentzia-etiketatzea



5. Morfologia



6. Sintaxia



7. Semantika



8. Pragmatika

Modalitate magistralean, irakasleak azalpen laburrak emango ditu, eta denbora presentzial gehiena ordenagailuaren aurrean praktika txikiak egiten pasako dute ikasleek Jupyter Notebooks koadernoak erabilita. Praktika gehienak indibidualak izango dira eta batzuk talde-lanean. Ikasleek kontzeptuen ikasketa indartu beharko dute modu autonomoan lan eginez eskola orduetatik kanpo (ordu ez presentzialak), bibliografia espezializatua kontsultatuz eta laborategiak garatuz.



Eskola eta laborategi orduetan eta sistematikoki, eztabaida uneak eta ariketen eta lanen aurkezpenak garatuko dira, partaidetza eta motibazioa bultzatu eta zeharkako gaitasunak garatzeko asmoz.



Oro har, klase bakoitzean, ikasgelan eginiko jardueren ebidentzia edo emaitza bat entregatuko zaio irakasleari, ebaluatu egingo direnak, proiektuaren entregagarriak bezala, haien jarraipen, berrelikadura eta hobekuntzari begira.

• Final Assessment System
• Tools and qualification percentages:
  • Multiple-Choice Test (%): 25
  • Realization of Practical Work (exercises, cases or problems) (%): 25
  • Individual works (%): 50

Irakasgaia bi modutan gainditu ahal izango da: etengabeko ebaluazioaren bidez edo amaierako ebaluazioaren bidez.



Etengabeko ebaluazioa da nagusiki ikasleei gomendatzen zaiena. Amaierako ebaluazioa erabili nahi izanez gero, ikasleek etengabeko ebaluazioari uko egiten diola jasotzen duen idatzi bat aurkeztu beharko dio irakasgaiaren ardura duen irakasleari adieraziko diren epeetan (ikastaroaren %60 - %80 igarota) eta irakasleak ikaslearen errendimendua egiaztatu ondoren.



Irakasgaiaren ebaluazioan “UPV/EHUko ebaluazio probetan eta lan akademikoetan jokabide makur eta iruzurrezkoak eragozteari eta etika akademikoari buruzko protokoloa” aplikatuko da.



Irakasleak besterik esaten ez badu, ebaluazio probetan ikasleek debekatuta izango dute liburuak, oharrak edo apunteak erabiltzea, bai eta tresna edo gailu telefoniko, elektroniko, informatiko edo bestelakoak erabiltzea ere.



ETENGABEKO EBALUAZIOA:



- Laborategiak entregatzearen eta ebaluazio-testen emaitzak: %50

- Banakako proiektua aurkezpena: %50



Etengabeko ebaluazioan ebaluatuak izateko goian aipatutako jarduera guztiak dira derrigorrezkoak. Etengabeko ebaluazioan irakasgaia gainditzeko baldintzak:



- Ebaluatutako laborategietako jardueren batezbestekoan eta ebaluazio-testetan % 30eko nota lortzea.

- Praktikan %40ko nota lortzea.

- Horiekin guztiekin, esandako haztapena aplikatu ondoren irakasgaia gainditzeko azken notak 5ekoa izan beharko du gutxienez.



Ikasleak epe barruan etengabeko ebaluazioa aukeratzen badu baina ebaluazio horretan gainditzeko baldintzak betetzen ez baditu, irakasgaia suspendituko du eta ez-ohiko deialdian izango du berriz aurkezteko aukera. Praktika ez bada aurkezten, ez aurkeztua jarriko zaio.





AMAIERAKO EBALUAZIOA:



Idatzizko azterketa ohiko eta ez-ohiko deialdietan egingo da.

- Froga idatzia: % 50

- Banakako proiektua: % 50

Froga idatzira aurkezteko banakako proiektua entregatu beharko da. Amaierako ebaluazioan ebaluatuak izateko goian aipatutako jarduera guztiak dira derrigorrezkoak.

Azken ebaluazioan irakasgaia gainditzeko baldintzak:



- Froga idatzian gutxienez % 40ko nota lortzea

- Praktikaren % 40ko nota lortzea

- Horiekin guztiekin, esandako haztapena aplikatuz irakasgaia gainditzeko azken notak 5ekoa izan beharko du gutxienez.



Amaierako ebaluazioaren proba idatzia egiten ez bada, ebaluazioari uko egin zaiola ulertuko da. Praktika ez bada aurkezten, ez aurkeztua jarriko zaio.

Ezohiko deialdia ohiko deialdiaren amaierako ebaluazioa bezalakoa izango da.

AMAIERAKO EBALUAZIOA:



Idatzizko azterketa ohiko eta ez-ohiko deialdietan egingo da.

- Froga idatzia: % 50

- Banakako proiektua: % 50

Froga idatzira aurkezteko banakako proiektua entregatu beharko da. Amaierako ebaluazioan ebaluatuak izateko goian aipatutako jarduera guztiak dira derrigorrezkoak.

Azken ebaluazioan irakasgaia gainditzeko baldintzak:



- Froga idatzian gutxienez % 40ko nota lortzea

- Praktikaren % 40ko nota lortzea

- Horiekin guztiekin, esandako haztapena aplikatuz irakasgaia gainditzeko azken notak 5ekoa izan beharko du gutxienez.



Amaierako ebaluazioaren proba idatzia egiten ez bada, ebaluazioari uko egin zaiola ulertuko da. Praktika ez bada aurkezten, ez aurkeztua jarriko zaio.

Ezohiko deialdia ohiko deialdiaren amaierako ebaluazioa bezalakoa izango da.

Basic bibliography

Einstein J. Introduction to Natural Language Processing. 2020. MIT Press, https://mitpress.mit.edu/books/introduction-natural-language-processing



Jurafsky D., Martin J. H. Speech and Language Processing (3rd edition draft) .An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Prentice Hall, 2018. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/



Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language processing with Python. O’Reilly, 2009 https://www.nltk.org/book/



Allen, J. Natural Language Understanding. Second edition. Benjamin Cummings Publishing Company, 1995.