Gaia

XSLaren edukia

Aplikazioak (I) : LNP ulertzen

Gaiari buruzko datu orokorrak

Modalitatea
Ikasgelakoa
Hizkuntza
Ingelesa

Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Ikastaro honetan Hizkuntzaren Prozesamenduan (HP) oinarritutako aplikazioak eraikitzeko gehien erabiltzen diren teknikak ezagutuko dira. Horrela, parte-hartzaileek dokumentuen sailkapena, sekuentzia etiketatzea eta bektoreetan oinarritutako hitzen irudikapenak (embedding-ak) bezalako teknikak nola aplikatu ikasiko dute, hala nola, Iritzi Meatzaritza, Izendun Entitateen Erauzketa, Berri Faltsuen Detekzioa eta Galdera-Erantzun sistemak.



Ikastaroak arreta praktikoa izango du (laborategien eta ataza zehatzen bidez) ikasketa sakonean oinarritutako eskuragarri dauden tresneriak (Spacy, Flair, etab.) erabiltzen ikasteko. Helburua da bertaratutakoek arazo praktikoak konpontzeko beharrezko autonomia eskuratzea Hizkuntza Teknologiako aplikazioak aplikatuz eta garatuz.

Irakasleak

IzenaErakundeaKategoriaDoktoreaIrakaskuntza-profilaArloaHelbide elektronikoa
AGERRI GASCON, RODRIGOEuskal Herriko UnibertsitateaRamón Y Cajal IkertzaileaDoktoreaElebakarraArloa ez dago adierazita edo behin-behinekoa darodrigo.agerri@ehu.eus

Gaitasunak

IzenaPisua
Capacidad de aplicar las herramientas existentes para el procesamiento de diferentes lenguas (analizadores morfológicos, sintácticos, semánticos).20.0 %
Capacidad de comprensión de las características del lenguaje humano que hacen difícil su tratamiento automático.20.0 %
Capacidad de utilizar las aplicaciones existentes en el área de la tecnología de la lengua.20.0 %
Capacidad de investigar en el diseño de sistemas de procesamiento de lenguaje.20.0 %
Capacidad de relacionar los métodos empíricos más relevantes para la investigación en las tecnologías de la lengua20.0 %

Irakaskuntza motak

MotaIkasgelako orduakIkasgelaz kanpoko orduakOrduak guztira
Magistrala101525
Ordenagailuko p.203050

Irakaskuntza motak

IzenaOrduakIkasgelako orduen ehunekoa
Eskola magistralak25.040 %
Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak50.040 %

Ebaluazio-sistemak

IzenaGutxieneko ponderazioaGehieneko ponderazioa
Azalpenak20.0 % 20.0 %
Idatzizko azterketa (arazoak)20.0 % 20.0 %
Lan praktikoak40.0 % 40.0 %
Portafolioa20.0 % 20.0 %

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

Hizkuntza Prozesamendurako tresna eleanitzak aplikatzeko gaitasuna (etiketatzaile morfologikoak, sintaktikoak eta semantikoak)



Hizkuntzaren ezaugarri nagusiak ulertzeko gaitasuna, HP prozesatzeko ahalegin erronka bihurtuz.



Hizkuntzen teknologian dauden aplikazioak erabiltzeko gaitasuna.



Hizkuntza Teknologiaren sistemak eta aplikazioak diseinatu eta garatzeko gaitasuna.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Ebaluazio arrunta adierazitako adierazleen arabera etengabeko ebaluazioaren bidez egingo da. Irakasgaiari uko egiteko, ikasleek masterreko zuzendaritzarekin jarri beharko dute harremanetan.

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Ezohiko ebaluazioak idatzizko proba (% 80) eta banakako lana (% 20) kurtsoan zehar ikusitako gaiei buruz.

Irakasgai-zerrenda

1. HP sarrera: aplikazio praktikoak.

2. Testuen sailkapen eleanitza: sentimenduen analisia, albiste faltsuak, jarrera eta propaganda hautematea albisteetan eta sare sozialetan.

3. Sekuentziaren etiketatzea: izendun entitateen erauzketa, testuinguruaren oinarritutako lematizazioa, aspektuan oinarritutako sentimenduen analisia (ABSA).

4. Sekuentzia etiketatzeko zereginak birformulatzea.

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

Bing Liu. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.html







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



O¿Brien, S., Balling, L. W., Carl, M., Simar, M. and Specia, L. 2014. Post-editing of Machine Translation. Cambridge Scholars Publishing.



Oinarrizko bibliografia

D. Jurafsky and J.H. Martin. Speech and Language Processing, 3rd edition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book_dec302020.pdf

Bing Liu. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.html



Flair: A state of the art NLP framework (https://github.com/flairNLP/flair)



Spacy: Industrial Strength Natural Language Processing (https://spacy.io/)



Huggingface Transformers (https://huggingface.co/transformers/)



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

XSLaren edukia

Ezin izan da edukia sortu, beranduago saiatu. Arazoak aurrera jarraitzen badu, jarri harremanetan CAUrekin (Tlf: 946014400 / Email: cau@ehu.eus / Web: https://lagun.ehu.eus).