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Procesamiento del lenguaje natural
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En este curso podrás aprender los fundamentos y las aplicaciones más avanzadas sobre procesamiento automático de lenguaje humano

¿Sobre qué trata el curso?

Una de las cualidades que diferencian a un ser con un comportamiento inteligente de otro que carece de dicha cualidad es su capacidad de comunicación mediante un protocolo de comunicación. El protocolo de comunicación que usamos las personas es el lenguaje, mediante el cual podemos relacionarnos.

Actualmente el protocolo de comunicación entre una persona y un dispositivo informático está constituido o por una determinada secuencia de comandos o por alguna metáfora gráfica. Por tanto, cabe preguntarse si sería posible que la comunicación entre una persona y un ordenador puediera ser a través del protocolo de comunicación de las peronas, es decir, por medio de lenguaje humano. Pues ese es el objetivo que persigue el Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural, o también conocido como Tecnologías del Lenguaje Humano, es el área de la Informática encargada del estudio de las técnicas computacinoales necesarias para que un ordenador pueda entender y generar lenguaje humano.

En el presente curso aprenderás los fundamentos, así como las aplicaciones más avanzadas relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural. La adquisición de los conocimientos que aprenderás en esta asignaturá te permitirán estar formado en uno de las áreas de la informática con una mayor demanda laboral tanto en el ámbito académico como en el de la empresa.

Estructura del curso

  • Módulo 1: Introducción
  • Módulo 2: El Lenguaje. Análisis del Cotenido
  • Módulo 3: Recursos lingüísticos
  • Módulo 4: Traducción y Resolución de la Ambigüedad
  • Módulo 5: Aplicaciones 1. Acceso y Búsqueda de Información
  • Módulo 6: Aplicaciones 2. Clasificación
  • Módulo 7: Aplicaciones 3. Generación de Resúmenes

Requisitos

Tener conocimientos básicos relacionados con Ingeniería Informática o con Lingüística Computacional

Bibliografía

Nitin Indurkhya and Fred J. Damerau (Eds.). 2010. Handbook of Natural Language Processing 2nd edition. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 1420085921

Ruslan Mitkov (Ed.). 2014. The Oxford Handbook of Computational Linguistics 2nd edition. Oxford University Press. ISBN: 9780199573691. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199573691.001.0001

Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. 1998. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, Cambridge, MA, USA. ISBN 0-262-13360-1

Bing Liu. 2012. Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis lectures on human language technologies, 5(1), 1-167. DOI: 10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016

Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze. 2008. Introduction to information retrieval. Cambridge University Press. ISBN: 0521865719

Profesores

Course Staff Image #1

L. Alfonso Ureña López

Realizó sus estudios de Licenciatura en Informática en la Universidad de Granada y es Doctor en Informática por la misma universidad. Actualmente L. Alfonso es Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Jaén en la que imparte la asignatura de Procesamiento de Lenguaje Natural. Los principales intereses de investigación de L. Alfonso son la desambigüación textual, la recuperación de información, la búsquedas de respuetas y la generación de lenguaje a través del procesamiento de impulsos cerebrales. L. Alfonso Ureña es director del grupo de investigación Sistemas Inteligentes de Acceso a la Información (SINAI) y también es el Presidente de la Sociedad de Procesamiento del Lenguaje Natural.

Course Staff Image #2

M. Teresa Martín Valdivia

Realizó sus estudios de Licenciatura en Informática en la Universidad de Granada y es Doctora en Informática por la Universidad de Málaga. Actualemente M. Teresa Martín es Profesora Titular de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Jaén. Los intereses de investigación de M. Teresa están relacionados con el Análisis de Opiniones y con la apliación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural al dominio médico y sanitario. M. Teresa Martín también es la Tesorera de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural.

MOOC es el acrónimo en inglés de Massive Online Open Course (que puede traducirse como Curso masivo abierto online).

Las siglas MOOC se utilizan para referirse a una iniciativa que comenzó en 2011 con un curso de Introducción a la Inteligencia artificial de la Universidad de Stanford en el que se inscribieron 160.000 estudiantes de 190 países, y que se ha convertido ya en un movimiento global al que se han incorporado las mejores universidades del mundo con la creación de diversas plataformas MOOC y miles de cursos que comparten un objetivo: proporcionar acceso gratuito a una formación superior de calidad a cualquiera que tenga una conexión a internet.

Los MOOCs están basados en la integración de tecnologías que existen desde hace tiempo en Internet: el vídeo en red, la evaluación automática a distancia y los foros de preguntas y respuestas en la web. Pero es ahora cuando los usuarios se han acostumbrado a usar el vídeo en red y las redes sociales en su día a día en Internet, lo que facilita que se creen comunidades de alumnos situados en cualquier parte del mundo que comparten conocimientos y experiencias y se ayudan en el proceso de aprendizaje, dándole a la formación online un nuevo enfoque colaborativo. Esto, unido a la disponibilidad de acceso a los cursos MOOC en cualquier momento y desde cualquier lugar en donde se tenga acceso a Internet, ha permitido crear una nueva comunidad global de estudiantes.

Los MOOCs de UPV[X] están diseñados para ayudarte a aprender trabajando a tu ritmo de forma independiente y proporcionarte el apoyo de la comunidad de aprendizaje si te hace falta.

Para ello los MOOCs están estructurados en módulos que suelen corresponder a una semana de trabajo (aunque no siempre es así). Los módulos se estructuran en lecciones con un vídeo, que dura normalmente entre 3 y 10 minutos, y una pregunta de refuerzo al final para ayudarte a fijar su contenido. Las lecciones están orientadas a tratar un concepto (o un número reducido de ellos) de forma que sean lo más atómicas que sea posible.

Los cursos MOOC de UPV[X] pueden tener distintos esquemas de evaluación, pero lo habitual es que al terminar cada módulo haya un examen (normalmente tipo test) que te permitirá comprobar tu evolución y fijar los conocimientos, y que cuenta en cierto porcentaje para la evaluación final. Con ello tendrás una realimentación frecuente de tu progreso que te permitirá ir mejorar tu proceso de aprendizaje.

Al acabar el MOOC habrá a un examen final para evaluar si has alcanzado los objetivos de aprendizaje que contará en un porcentaje mayor para la evaluación final.

En los MOOC también hay un foro de debate moderado por el equipo del curso donde los alumnos pueden consultar sus dudas sobre el contenido del curso y comentar aquellas cosas que les parezcan interesantes. El acceso a una comunidad online de internautas con tus mismos intereses y que están aprendiendo a la vez enriquece la experiencia del curso.

Esperamos sinceramente que disfrutes de nuestros MOOCs y aprendas con nosotros