Una de las áreas principales de la Inteligencia Artificial (IA) es la comprensión del lenguaje, y es en esta área, por ejemplo, dónde se han creado muchas de las aplicaciones de nuestros móviles. Otros ejemplos del uso del PLN son los asistentes virtuales (Siri y Alexa, por ejemplo), los traductores automáticos y las aplicaciones que analizan conjuntos de textos grandes: por ejemplo, los detectores de sentimientos o las aplicaciones para la extracción de información de páginas web o redes sociales. A pesar del éxito de estos sistemas, aún quedan desafíos por delante dado que la comprensión del lenguaje incluye a toda la IA. En este curso primeramente se introducen los conceptos teóricos para posteriormente usar herramientas que permitirán al alumnado desarrollar aplicaciones prácticas en uso en la industria.



Esta asignatura se imparte en los dos grados de la Facultad, en el primer cuatrimestre. En el grado en Ingeniería Informática es una asignatura optativa del grupo de asignaturas de “sistemas inteligentes” de la especialidad de computación y es obligatoria en el grado en Inteligencia Artificial. No tiene ningún pre-requisito.



La asignatura tiene un enfoque totalmente práctico. Los contenidos del temario tratan las dos aproximaciones principales de la Inteligencia Artificial: la aproximación basada en el conocimiento (sistemas basados en reglas), y sobre todo, la aproximación basada en aprendizaje automático.

* Analizar un problema e identificar las opciones y ventajas de utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje para afrontarlo.



* Elegir los recursos, técnicas y representaciones más adecuadas para cada una de las tareas de PLN.



* Diseñar y desarrollar los componentes básicos de software para PLN (analizadores, desambiguadores, traductores etc.).



* Utilizando métodos empíricos de PLN, para cada tipo de tarea diseñar y llevar a cabo los experimentos necesarios y conocer cómo analizar los resultados obtenidos.

1. Introducción



2. Clasificación de textos



3. Modelado del lenguaje



4. Etiquetado de secuencias



5. Morfología



6. Sintáxis



7. Semántica



8. Pragmática

En la modalidad magistral el profesorado dará unas explicaciones cortas sobre el tema a tratar, tras lo que la mayoría del tiempo presencial se dedicará a realizar prácticas en el ordenador usando cuadernos Jupyter Notebook. La mayoría de las prácticas serán individuales y algunas se realizarán en grupo. El alumnado deberá reforzar el aprendizaje de los conceptos de manera autónoma trabajando fuera de las horas de clase (horas no presenciales), consultando bibliografía especializada y desarrollando los laboratorios.



En las horas de clase y de laboratorio y sistemáticamente se impulsarán momentos de discusión y se harán ejercicios y presentaciones, motivando la participación en el aula y con la intención de trabajar las competencias transversales.



Habitualmente se entregarán evidencias y resultados de las actividades realizadas las cuáles se evaluarán en modo de entregable para mejorar la retroalimentación y la mejora del aprendizaje.

• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba tipo test (%): 25
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 25
  • Trabajos individuales (%): 50

La asignatura tiene dos modos de evaluación: mediante el sistema de evaluación continua y mediante el sistema de evaluación final.



De forma preferente los y las estudiantes seguirán el sistema de evaluación continua. En caso contrario, los y las estudiantes deberán notificar por escrito la renuncia a la evaluación continua en las fechas que se establezcan (entre el 60% y el 80% del curso) y previa verificación del rendimiento parcial por parte del profesorado.



En esta asignatura se aplica el Protocolo en vigor en la UPV/EHU sobre ética académica y prevención de las prácticas deshonestas o fraudulentas en las pruebas de evaluación y en los trabajos académicos en la UPV/EHU.



Si el equipo docente no indica lo contrario, en cualquier prueba de evaluación quedará prohibida la utilización de libros, notas o apuntes, así como de aparatos o dispositivos telefónicos, electrónicos, informáticos, o de otro tipo, por parte del alumnado.



EVALUACIÓN CONTINUA:



- Entrega de laboratorios y resultados de los tests de evaluación: 50 %

- Proyecto individual con presentación: %50



Para poder ser evaluados con el sistema de evaluación continua, todas las tareas recién comentadas son obligatorias. Estas son las condiciones para superar la asignatura en evaluación continua:



- Como media conseguir en los laboratorios evaluados y en los tests de evaluación un 30% de la nota.

- Conseguir al menos el 40% de la nota en la práctica.

- Con todo ésto y tras aplicar la ponderación mencionada, la nota obtenida al final debe de ser de al menos un 5.



Si la/el alumna/o no expresa en plazo su renuncia a la evaluación continua y no cumple alguna de las condiciones para superar la evaluación continua, suspenderá la asignatura en la convocatoria ordinaria y optará a la evaluación final. Si no se presenta, tendrá un “no presentado”.



EVALUACIÓN FINAL:



Tanto en la convocatoria ordinaria como en la extraordinaria, se realizará un examen escrito.



- Examen escrito: 50% . Se hará en la fecha de examen según el calendario oficial.

- Proyecto individual: 50%



Para poder presentarse a la prueba escrita, previamente deberá de entregarse el proyecto individual. Para poder ser evaluado en evaluación final, todas las tareas comentadas son obligatorias. Estas son las condiciones para superar la asignatura en evaluación final:



- Conseguir al menos el 40% de la puntuación en la prueba escrita.

- Conseguir el 40% de la nota de la práctica.

- Con todo ésto y tras aplicar la ponderación mencionada, la nota obtenida al final debe de ser de al menos un 5.



Si la/el alumna/o no realiza la prueba escrita en la evaluación final, se entenderá que ha renunciado a la evaluación final y podrá optar a presentarse a la convocatoria extraordinaria. Si no presenta la práctica, tendrá un “no presentado”.

La evaluación en la convocatoria extraordinaria es igual a la evaluación final de la convocatoria ordinaria.

EVALUACIÓN FINAL:



Tanto en la convocatoria ordinaria como en la extraordinaria, se realizará un examen escrito.



- Examen escrito: 50% . Se hará en la fecha de examen según el calendario oficial.

- Proyecto individual: 50%



Para poder presentarse a la prueba escrita, previamente deberá de entregarse el proyecto individual. Para poder ser evaluado en evaluación final, todas las tareas comentadas son obligatorias. Estas son las condiciones para superar la asignatura en evaluación final:



- Conseguir al menos el 40% de la puntuación en la prueba escrita.

- Conseguir el 40% de la nota de la práctica.

- Con todo ésto y tras aplicar la ponderación mencionada, la nota obtenida al final debe de ser de al menos un 5.



Si la/el alumna/o no realiza la prueba escrita en la evaluación final, se entenderá que ha renunciado a la evaluación final y podrá optar a presentarse a la convocatoria extraordinaria. Si no presenta la práctica, tendrá un “no presentado”.



La evaluación en la convocatoria extraordinaria es igual a la evaluación final de la convocatoria ordinaria.

Bibliografía básica

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.