Profesores

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):

  •Conocimientos teóricos y prácticos de procesamiento automático de
  lenguaje
  . Conocimiento de métodos formales de tratamiento del lenguaje
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •Técnicas y métodos de procesamiento automático del lenguaje
  

• 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

0. Introducción a la Lingüística Computacional.
1. Morfología computacional
2. Modelos de lenguaje
3. Sintaxis computacional
4. Semántica computacional

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

Nº de Horas (indicar total): 160

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 14  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas:  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesor:  
  • Sin presencia del profesor:  
• 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

Evaluación. Examen sin materiales de consulta en las fechas establecidas por el
centro: 100% de la calificación.
El examen constará de cuestiones teóricas y prácticas y ejercicios referidos al
temario de la
asignatura.

Recursos Bibliográficos

Indurkhya, Nitin and Fred J. Damerau (editors): Handbook of Natural Language
Processing (second edition). Boca Raton, FL: CRC Press. 2010
Jurafsky, D. and Martin, J: Speech and language processing. Prentice Hall. Upper
Saddle River. 2009.
Manning, Christopher D. and Hinrich
Schütze: Foundations of Statistical
Natural Language Processing. The MIT
Press, Cambridge, MA. 1999
Mitkov, Ruslan (ed.):The Oxford
Handbook of Computational Linguistics.
Oxford University Press, Oxford. 2003