Subject

XSL Content

Applications (I): Understanding NLP

General details of the subject

Mode
Face-to-face degree course
Language
English

Description and contextualization of the subject

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.

Teaching staff

NameInstitutionCategoryDoctorTeaching profileAreaE-mail
AGERRI GASCON, RODRIGOUniversity of the Basque CountryInvestigador Ramón Y CajalDoctorNot bilingual** n o c o n s t a e l a r e a * ó " á r e a p r o v i s i o n a l"rodrigo.agerri@ehu.eus
ARANBERRI MONASTERIO, NORAUniversity of the Basque CountryProfesorado Laboral Interino UniversidadDoctorBilingualTranslation and Interpretationnora.aranberri@ehu.eus

Competencies

NameWeight
Ability to apply existing NLP multilingual tools (morphological, syntactic and semantic taggers).33.0 %
Ability to understand the main characteristics of human language which made NLP processing such a challenging endeavor.33.0 %
Ability to use existing applications in human language technology.33.0 %

Study types

TypeFace-to-face hoursNon face-to-face hoursTotal hours
Lecture-based101525
Applied laboratory-based groups203050

Training activities

NameHoursPercentage of classroom teaching
Lectures25.040 %
Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas50.040 %

Assessment systems

NameMinimum weightingMaximum weighting
Portfolio20.0 % 20.0 %
Practical tasks40.0 % 40.0 %
Presentations20.0 % 20.0 %
Written examination20.0 % 20.0 %

Learning outcomes of the subject

Being able to use, design and do research on NLP applications based on document classification and sequence labeling, from a multilingual and multi-domain (news, social networks) point of view.

To identify the required linguistic resources in order to adapt NLP applications for our own needs.

Learning to use various tools and APIs for NLP and Machine Translation.

Being able to understand the role of post-edition when applying technology based on Machine Translation.

Autonomy in order to solve practical problems by applying NLP technology.

Temary

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.