Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Este curso presentar¿os principales enfoques para el tratamiento computacional de la sintaxis. Entre otros, gram¿cas sin contexto, sintaxis de estado finito y modelos estad¿icos. Se presentar¿varios formalismos, como las gram¿cas independientes del contexto, gram¿cas probabil¿icas, gram¿cas de unificaci¿y la gram¿ca de restricciones. Tambi¿presentaremos una descripci¿eneral principal de etiquetado morfosint¿ico (Part of Speech tagging), reconocimiento parcial (chunking) y an¿sis sint¿ico de constituyentes y de dependencias (parsing).

Se dar¿na descripci¿eneral del papel que desempe¿la morfolog¿y la sintaxis en las aplicaciones que utilizan la tecnolog¿del lenguaje.

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

Conocer los elementos b¿cos de la sintaxis computacional: (a) gram¿cas independientes del contexto, (b) gram¿cas probabil¿icas, (c) gram¿cas de unificaci¿(d) sintaxis basada en constituyentes y (e) sintaxis de dependencias.

Aprender a escribir c¿o y utilizar librer¿ para el desarrollo de analizadores sint¿icos en PLN.

Implementaci¿e tareas espec¿cas de an¿sis sint¿ico computacional con autonom¿

Irakasgai-zerrenda

1.Introducci¿ la Sintaxis Computacional



2. Sintaxis de estado finito

2.1. Asignaci¿e categor¿ sint¿icas (POS tagging)

Basada en el conocimiento (Constraint Grammar)

Basada en datos (m¿dos estad¿icos)

2.2. Chunking



3. Expresiones multipalabra (MWE)



4. Gram¿cas independientes del contexto

4.1. Modelo b¿co

4.2. Gram¿cas independientes del contexto probabil¿icas

4.3. Gram¿cas basadas en unificaci¿5. Sintaxis de dependencias

5.1. Basada en reglas

5.2. Basada en datos

Bibliografia

Oinarrizko bibliografia

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. Sch¿tze (1999) Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press Cambridge, Mass., 1999.

Bemova A., Hajic J., Hladka B. eta Panevova J. (1999). Morphological and Syntactic Tagging of the Prague Dependency Treebank. Journ¿ Atala, Corpus annot¿pour la syntaxe. Paris, France.

Bick, E. (2000). The Parsing System "Palavras": Automatic Grammatical Analysis of Portuguese in a Constraint Grammar Framework, Aarhus University Press, Aarhus.

Basic Constrint Grammar Tutorial for CG-3 (Vislcg3) http://beta.visl.sdu.dk/cg3_howto.pdf

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/

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

Karlsson F., Voutilainen A., Heikkil¿. eta Anttila A. (1995). Constraint Grammar: A Language-independent System for Parsing Unrestricted Text. Mouton de Gruyter, Berlin.

R Socher, J Bauer, CD Manning. Parsing with compositional vector grammars Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2013

Gehiago sakontzeko bibliografia

- 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.