Vés al contingut

Introducció a la Tecnologia del Llenguatge Humà

Crèdits
5
Tipus
Obligatòria
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits , però té capacitats prèvies
Departament
CS
L'objectiu de l'assignatura és aportar els fonaments del Processament del Llenguatge Natural (PLN) a l'estudiant. Concretament, s'introdueix la problemàtica que presenta el PLN, les tècniques i recursos que es fan servir per tractar-los i els fonaments teòrics en que es basen. L'assignatura també introdueix breument les aplicacions més importants del PLN. El temari de l'assignatura es centra en les dues aproximacions més utilitzades en el PLN: l'aproximació basada en el coneixement lingüístic i l'aproximació basada en mètodes empírics (bàsicament de tipus estadístic i d'aprenentatge automàtic).

IHLT proporciona els coneixements bàsics de PLN de cara a cursar posteriorment les assignatures optatives AHLT i HLE. D'una banda, AHLT aprofundeix en les tècniques estadístiques de PLN. D'altra banda, HLE revisa l'estat de l'art sobre les aplicacions reals de la tecnologia de PLN.

Professorat

Responsable

Altres

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
1
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
5.93

Competències

Genèriques

  • CG1 - Capacitat per a projectar, dissenyar i implantar productes, processos, serveis i instal·lacions en tots els àmbits de la Intel·ligència Artificial.
  • CG3 - Capacitat per a la modelització, càlcul, simulació, desenvolupament i implantació en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques de recerca, desenvolupament i innovació en tots els àmbits relacionats amb la Intel·ligència Artificial.
  • Acadèmiques

  • CEA5 - Capacitat de comprendre els principis bàsics de funcionament de les tècniques de Processament del Llenguatge Natural, i saber utilitzar-les en l'entorn d'un sistema o servei intel·ligent.
  • Professionals

  • CEP4 - Capacitat per dissenyar, redactar i presentar informes sobre projectes informaticos en l'area especifica d'Intel·ligència Artificial.
  • CEP6 - Capacitat d'assimilar i integrar els canvis de l'entorn econòmic, social i tecnològic als objectius i procediments del treball informàtic en sistemes intel·ligents.
  • CEP7 - Capacitat de respectar la normativa legal i la deontologia en l'exercici professional.
  • Treball en equip

  • CT3 - Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o duent a terme tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, tot assumint compromisos considerant els recursos disponibles.
  • Ús solvent dels recursos d'informació

  • CT4 - Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació de l'àmbit d'especialitat, i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.
  • Raonament

  • CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.
  • Objectius

    1. Conèixer els conceptes fonamentals del Processament del Llenguatge Natural, les tècniques de processament més rellavants i els recursos existents utilitzats.
      Competències relacionades: CEA5, CG1, CG3, CEP6, CT4, CT6,
    2. Conèixer les aplicacions més importants del processament del llenguatge natural i relacionar-les amb les teories, técniques i recursos més rellevants.
      Competències relacionades: CEA5, CG1, CG3, CEP6, CT4, CT6,
    3. Realitzar programes per resoldre problemes que impliquin l'anàlisis de les tècniques i recursos del Processament del Llenguatge més apropiats, així com la utizació de recusos existents i el desenvolupament de nous. Un d'aquests programes serà de mitjana envergadura i es realitzarà en grups de dos estudiants.
      Competències relacionades: CEA5, CG1, CG3, CEP4, CEP6, CEP7, CT3, CT4, CT6,
    4. Resoldre problemes (de forma individual i en grup) en l'entorn del Processsament del llenguatge Natural en els que s'hagin d'analitzar les técniques i els recursos més apropiats per la seva solució.
      Competències relacionades: CEA5, CG1, CG3, CEP7, CT3, CT4, CT6,

    Continguts

    1. Estructura i idioma de document
      Selecció de zones textuals, tokenització, separació d'oracions.
      identificadors d'idioma
    2. Paraules
      Morfologia, Automats d'estats finits, Transductors d'estats finits.
      Desambiguació morfològica. Models ocults de Markov.
      Semàntica lèxica, Recursos semàntics.
      Desambiguació de sentits de paraules.
    3. Seqüències de paraules
      Reconocimiento y clasificación de secuencias de parabras que formen un significado.
      Models discriminatius BIO. Conditional Random Fields (CRF).
      Reconeixement i classificació d'entidades nombrades (NERC).
      Reconeixement de frases nominals.
    4. Oracions
      Gramàtiques sintàctiques, tipologia.
      Gramàtiques lliures de context.
      Gramàtiques probabilístiques lliures de context.
      Gramátiques en forma normal de Chomsky.

      Analitzadors sintàctics, propietats i estratègies. Analizadores CKY y CKY probabilístico.
    5. Sequències d'oracions
      Resolució de coreferencies. Deteccíó de mencions. Tipus de tècniques de generació de cadenes de mencions de coreferents. Model menció-menció. Model entitat-menció. Models de ranking.

    Activitats

    Activitat Acte avaluatiu


    Introducció


    Objectius: 1 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Estructura i idioma de document


    Objectius: 1 3
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Análisi morfològica

    Automats d'estats finits, Transductors d'estats finits.
    Objectius: 1 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Desambiguació morfològica

    Models ocults de Markov
    Objectius: 1 4 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Semàntica lèxica, Recursos semàntics.


    • Aprenentatge dirigit: 6.0
    Objectius: 1 4 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Desambiguació de sentits de paraules.


    Objectius: 1 4 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Reconeixement i classificació de seqüències de paraules que formin un significat.

    Models discriminatius BIO. Conditional Random Fields (CRF). Reconeixement i classificació d'entidades nombrades (NERC). Reconeixement de frases nominals.
    Objectius: 4 3 1
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Anàlisi sintàctica: Gramàtiques sintàctiques

    Tipologia. Gramàtiques lliures de context. Gramàtiques probabilístiques lliures de context. Gramátiques en forma normal de Chomsky.
    Objectius: 1 4 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Anàlisi sintàctica: analitzadors

    Analitzadors sintàctics, propietats i estratègies. Analizadores CKY y CKY probabilístico.
    Objectius: 1 4 2
    Teoria
    4h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Resolució de coreferencies


    Objectius: 1 2
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Presentació de projectes



    Teoria
    4h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    40h

    Exàmen final



    Setmana: 15 (Fora d'horari lectiu)
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Metodologia docent

    Les classes estan organitzades en sessions de teoria/problemes i de laboratori.

    A cada sessió de teoria/problemes es presentaran els nous conceptes, problemàtiques relacionades i aproximacions per resoldre-les, i es resoldràn exercicis per tal de fixar els conceptes, tècniques i algorismes explicats.

    A les sessions de laboratori es desenvoluparan petites pràctiques utilitzant eines i llenguatges adequats al PLN que permetran practicar i reforçar els coneixements apresos a les classes de teoria.

    Mètode d'avaluació

    L'avaluació consistirà en un examen final, un projecte i un lliurament per cada sessió de laboratori. A l'examen final entrarà el contingut de tot el curs.
    La nota del projecte i lliuraments de laboratori es calcularà a partir dels informes presentats pels estudiants.
    El càlcul de la nota final es farà de la següent manera:
    Nota Final = Nota examen final * 0.5 + Nota de laboratori * 0.5

    Bibliografia

    Bàsic

    Web links

    Capacitats prèvies

    Les adquirides a l'assignatura de Intel.ligència Artificial (IA) del Grau en Enginyeria Informàtica