Profesorado

Antonio Frías Delgado

Situación

Prerrequisitos

Ninguno

Contexto dentro de la titulación

En el contexto de la titulación ofrece una introducción a los aspectos
aplicados de la lingüística en el campo de las tecnologías del lenguaje y el
tratamiento automatizado del lenguaje.

Recomendaciones

Es recomendable el uso de algún lenguaje de programación

Competencias

Competencias transversales/genéricas

•  Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
•  Planificación y gestión del tiempo
•  Conocimientos generales básicos sobre el área de estudio
•  Habilidades de investigación
•  Capacidad de aprender
•  Capacidad crítica y autocrítica
•  Capacidad de adaptarse a nuevas situaciones
•  Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)
•  Toma de decisión
•  Habilidades personales
•  Habilidad para trabajar de forma autónoma

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  •  Procesamiento automático del lenguaje
  •  Procesamiento automático para la formalización de lenguas
  •  Conocimientos teóricos y prácticos de la traducción
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •  Técnicas y métodos de reconocimiento del habla
  •  Técnicas y métodos empleados en traducción automática
  

• Actitudinales:

  Ser consciente de la necesidad de rigor metodológico

Objetivos

Conocer los problemas, los métodos y las aplicaciones estandarizadas en el
procesamiento automático del lenguaje natural. Adquirir las técnicas básicas
fundamentales.

Programa

1. Lingüística Computacional. Objetivos. Métodos.
2. Procesamiento morfológico
2.1. Técnicas de estados finitos
2.2. Morfología de dos niveles
3. Procesamiento sintáctico
3.1. Estrategias de análisis
3.2. Algoritmos de análisis
4. Interpretación semántica

Metodología

5. METODOLOGÍA
El concepto de crédito europeo, como se indica en la programación por sesiones
semanales de la asignatura, computa no sólo las clases impartidas por el
profesor, sino, de manera especial, las horas de trabajo del alumno, es decir,
tanto aquéllas incluidas como sesiones académicas programadas en el horario
oficial como las horas de preparación de las correspondientes actividades
docentes. En este sentido, se considera que corresponden 26/27 horas de trabajo
al crédito (40 semanas de curso X 40 horas de trabajo semanales = 1600 horas
por curso académico que, divididas entre los 60 créditos en los que el alumno
está matriculado cada curso, dan un resultado de 26,6 horas de trabajo para
cada crédito).
A esta asignatura cuatrimestral de 6 créditos le corresponden, por tanto, 160
horas de trabajo por parte del alumno, distribuidas en clases teóricas (18
horas), clases prácticas (24 horas), examen (3 horas)  y trabajo personal del
alumno (115 horas).

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 160

• Clases Teóricas: 18  
• Clases Prácticas: 24  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas:  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado:  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 115  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 3  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

Técnicas de evaluación:
Asistencia y participación en clase
Resolución de ejercicios
Examen

Criterios de evaluación:
El 50 % de la nota final se basará en la realización de un examen.
Dicho examen constará de cuestiones teóricas y prácticas referidas al temario
de la asignatura.
El 20 % de la nota final se basará en la asistencia participativa a clase.
El 30 % de la nota final se basará en la resolución de los ejercicios
propuestos a lo largo del curso.

Recursos Bibliográficos

1.- Allen, J: Natural language understanding. Cummings. Redwood City, 1994
2.- Dale, R; Oisl, H, and Somers, H. (Eds): Handbook of natural language
processing. Marcel Dekker. New York, 2000.
3.- Gazdar, G. and Mellish, C: Natural language processing in Prolog. Addison-
Wesley. Wokingham. 1989.
4.- Jurafsky, D. and Martin, J: Speech and language processing. Prentice Hall.
Upper Saddle River, 2000.
5.- Manning, C. and Schütze, H: Foundations of statistical natural language
processing. MIT Press. Cambridge, 2001.
6.- Moreno Boronat, L.  et al. Introducción al procesamiento del lenguaje
natural. Universidad de Alicante. Alicante, 1999.
7.- Moreno Sandoval, A: Lingüística computacional. Síntesis. Madrid, 1998.
8.- VVAA: The state of the art of human language technology.
http://cslu.cse.ogi.edu/HLTsurvey