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Técnicas de Programación para el PLN

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Descripción y contextualización de la asignatura

El objetivo del curso es que los estudiantes conozcan las bases y aprendan a utilizar técnicas de programación útiles para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), con un enfoque totalmente práctico basado en ejercicios. El curso ofrecerá una breve introducción al lenguaje de programación Python, incluyendo ejercicios que utilizan librerías específicas para el PLN y estándares para representar la información lingüística de los textos.

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
SORALUZE IRURETA, ANDERUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Adjunto (Ayudante Doctor/A)DoctorBilingüeArquitectura y Tecnología de Computadoresander.soraluze@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Capacidad para gestionar y diseñar sistemas basados en lenguajes estándares para el etiquetado de información lingüística.25.0 %
Habilidad para gestionar, enriquecer y manejar recursos lingüísticos para el procesamiento del lenguaje humano.25.0 %
Habilidad para manejar las estrategias y herramientas basadas en conocimiento para el procesamiento del lenguaje humano.25.0 %
Habilidad para el manejo y la adaptación de los métodos simbólicos y basados en corpus (aprendizaje automático) más relevantes para la investigación en las tecnologías de la lengua.25.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral203050
P. Ordenador4060100

Resultados del aprendizaje de la asignatura

- Trabajar con problemas básicos que requieren tratamiento de secuencias, listas, texto plano etc.

- Conocer los elementos básicos de la programación estructurada y modular: (a) las estructuras de control: secuencial, condicional e iterativa, (b) los subprogramas y (c) las estructuras de datos.

- Aprender a escribir y utilizar librerías relevantes para el desarrollo de aplicaciones en PLN.

- Implementación de una tarea específica del procesamiento del lenguaje con autonomía utilizando técnicas de autogestión y autorregulación. Identificar el problema subyacente en una situación recopilando la información necesaria y seleccionando los elementos relevantes para su comprensión objetiva.

Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

Sistema de Evaluación Continua

Herramientas y porcentajes de calificación:

Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas): 70%

Trabajo final: 30%



Sistema de Evaluación Final

Herramientas y porcentajes de calificación:

Prueba escrita a desarrollar: 70%

Trabajo final: 30%

Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia

Sistema de Evaluación Final

Herramientas y porcentajes de calificación:

Prueba escrita a desarrollar: 70%

Trabajo final: 30%

Temario

1 Introducción

2 Programación básica

3 Aplicaciones avanzadas

Bibliografía

Bibliografía básica

- Notebook for learning basic Python: http://nbviewer.ipython.org/github/ehmatthes/intro_programming/blob/master/notebooks/syllabus.ipynb

- Natural Language Processing in Python (http://www.nltk.org/book)

- Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. O'Reilly Media, 2009

- Advanced Topics in Humanities Programming with Python. https://github.com/sonofmun/ESU-2014

(In Basque) Python programazio-lengoaia http://www.unibertsitatea.net/blogak/python/

- Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (http://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html) Downey, Allen,Second edition, updated for Python3. ISBN 9781491939420 PMC 932322857

- SPARQL + Wikidata tutorial: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_tutorial

- Programming Historian: https://programminghistorian.org/en/lessons/?topic=python

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