Materia

Contenido de XSL

Sintaxis Computacional

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Descripción y contextualización de la asignatura

Este curso presentará los principales enfoques para el tratamiento computacional de la sintaxis. Entre otros, sintaxis de estado finito, gramáticas independientes del contexto y modelos estadísticos. Se presentarán varios formalismos, como las gramáticas independientes del contexto, gramáticas probabilísticas, gramáticas de unificación, y la gramática de restricciones. También presentaremos una descripción general principal de etiquetado morfosintáctico (Part of Speech tagging), sintaxis parcial (chunking) y análisis sintáctico de constituyentes y de dependencias.

Se dará una descripción general del papel que desempeña la sintaxis en las aplicaciones que utilizan la tecnología del lenguaje.

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
BARNES , JEREMY CLAUDEUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Adjunto (Ayudante Doctor/A)DoctorBilingüeLenguajes y Sistemas Informáticosjeremy.barnes@ehu.eus
URIZAR ENBEITA, RUBENUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Titular De UniversidadDoctorBilingüeDidáctica de la Lengua y la Literaturaruben.urizar@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Capacidad para manejar, enriquecer y utilizar recursos lingüísticos para el procesamiento del lenguaje humano.20.0 %
Comprensión de las estrategias básicas para el análisis del lenguaje y la capacidad de extender estas estrategias para su uso en aplicaciones para el procesamiento del lenguaje.20.0 %
Capacidad para usar y adaptar las herramientas (analizadores morfológicos, sintácticos y semánticos) disponibles para diferentes idiomas.20.0 %
Capacidad para diseñar y desarrollar recursos, herramientas y aplicaciones informáticas para tecnologías del lenguaje.20.0 %
Capacidad para usar y adaptar los métodos relevantes para la investigación en tecnologías del lenguaje.20.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral1522.537.5
P. Ordenador304575

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Clases magistrales37.540 %
Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas75.040 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Asistencia y Participación5.0 % 5.0 %
Examen escrito20.0 % 20.0 %
Trabajos y proyectos75.0 % 75.0 %

Resultados del aprendizaje de la asignatura

Conocer los elementos básicos de la sintaxis computacional: (a) gramáticas independientes del contexto, (b) gramáticas probabilísticas, (c) gramáticas de unificación, (d) sintaxis basada en constituyentes y (e) sintaxis de dependencias.

Aprender a escribir código y utilizar librerías para el desarrollo de analizadores sintácticos en PLN.

Implementación de tareas específicas de análisis sintáctico computacional con autonomía.

Temario

1.Introducción a la Sintaxis Computacional



2. Sintaxis de estado finito

2.1. Modelos de lenguaje

2.2. Asignación de categorías sintácticas (POS tagging)

- Basada en el conocimiento (Constraint Grammar)

- Basada en datos (métodos estadísticos)

2.3. Chunking



3. Gramáticas independientes del contexto

3.1. Modelo básico

3.2. Gramáticas independientes del contexto probabilísticas

3.3. Gramáticas basadas en unificación



4. Sintaxis de dependencias

4.1. Basada en reglas

4.2. Basada en datos

Bibliografía

Bibliografía básica

- Jacob Eisenstein. Natural Language Processing. 2019. the MIT Press.



- Brian Roark and Richard Sproat. 2007. Computational Approaches to Morphology and Syntax. Oxford University Press.



- D. Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing (Second Edition), Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J. , 2008.



- C. Manning, H. Schütze (1999) Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press Cambridge, Mass., 1999.



- Bird S., Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language Processing with Python --- Analyzing Text with the Natural Language Toolkit (2009). O'Reilly Media. http://www.nltk.org/book/



- Yoav Goldberg, Graeme Hirst. Neural Network Methods in Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies). 2017. Primer. http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf



- Chomsky, N. (1957). Syntactic structures. The Hague: Mouton.

Bibliografía de profundización

- Jacob Eisenstein. Natural Language Processing. 2019. the MIT Press.







- Brian Roark and Richard Sproat. 2007. Computational Approaches to Morphology and Syntax. Oxford University Press.







- D. Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing (Second Edition), Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J. , 2008.







- C. Manning, H. Schütze (1999) Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press Cambridge, Mass., 1999.







- Bird S., Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language Processing with Python --- Analyzing Text with the Natural Language Toolkit (2009). O'Reilly Media. http://www.nltk.org/book/







- Yoav Goldberg, Graeme Hirst. Neural Network Methods in Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies). 2017. Primer. http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf







- Chomsky, N. (1957). Syntactic structures. The Hague: Mouton.