Gaia
LCT Maltako unibertsitatean (Malta)
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
El estudiante realiza un primer curso completo en la misma.Gaitasunak
Izena | Pisua |
---|---|
Conocimiento de las tecnologías del lenguaje basado en conocimiento lingüístico y estadístico. | 100.0 % |
Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
---|---|---|---|
Magistrala | 200 | 300 | 500 |
Ordenagailuko p. | 400 | 600 | 1000 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
---|---|---|
Eskola magistralak | 500.0 | 40 % |
Lanak aztertzea eta horiei buruz eztabaidatzea | 250.0 | 80 % |
Mintegiak | 250.0 | 80 % |
Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak | 500.0 | 60 % |
Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
---|---|---|
Idatzizko azterketa | 50.0 % | 50.0 % |
Lan praktikoak | 25.0 % | 25.0 % |
Txostenak eta azalpenak lantzea | 25.0 % | 25.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
* Tener conocimientos básicos de teorías sintácticas y semánticas* Ser capaz de evaluar la importancia de las teorías sintácticas y semánticas para el PLN
* Ser capaz de procesar, visualizar e interpretar datos del lenguaje cuantitativos extraídos del corpus a través de interfaces web
* Ser capaz de evaluar la importancia de los datos extraídos del corpus para estudios teóricos y de lingüística aplicada
* Tener conocimiento de los formalismos y estándares de anotación usados para analizar y anotar texto a nivel léxico, sintáctico, semántico y a nivel del discurso
* Ser capaz de aplicar estos estándares a nuevos datos, de evaluar los resultados y de usar y desarrollar métodos para su anotación automática
Irakasgai-zerrenda
1. Foundational: Statistical methods; symbolic methods; cognition; corpus; text and speech; foundations of linguistics2. Computational Syntax and Morphology: Finite state techniques; probabilistic approaches; formal grammars; tagging, chunking; parsing.
3. Computational Semantics, Pragmatics and Discourse. Syntax-semantics interface; semantic construction; dialogue; ontologies; formal semantics.
4. Data Structures, Data Organization and Processing: Algebraic data-types; relational databases; semi-structured data and XML; information retrieval; digital libraries.
5. Logic, Computability and Complexity: Logic and inference; automata theory; computability theory; complexity theory; discrete mathematics
6. Formal Languages and Algorithms: Formal grammars and languages hierarchy; parsing and compiler design; search techniques and constraint resolution; automated learning.
7. Advanced Language Technologies. Machine translation; information and knowledge representation; information retrieval; question answering; speech recognition and generation; models of human language processing and understanding; psycholinguistics.
8. Advance Computer Science: Artificial intelligence; knowledge representation; automated reasoning; semantic web; intelligent and multi-modal interfaces; cognitive modelling; computational psychology; neural networks; machine learning.