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LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL APLICADA A LA LENGUA INGLESA

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Código | Nombre | |||
Asignatura | 513048 | LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL APLICADA A LA LENGUA INGLESA | Créditos Teóricos | 3 |
Descriptor | COMPUTATIONAL LINGUISTICS APPLIED TO ENGLISH LANGUAGE | Créditos Prácticos | 3 | |
Titulación | 0513 | LICENCIATURA EN FILOLOGÍA INGLESA | Tipo | Optativa |
Departamento | C115 | FILOLOGIA FRANCESA E INGLESA | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 5 |
Para el curso | Créditos superados frente a presentados | Créditos superados frente a matriculados |
2007-08 | 83.3% | 50.0% |
ASIGNATURA OFERTADA SIN DOCENCIA
Pulse aquí si desea visionar el fichero referente al cronograma sobre el número de horas de los estudiantes.
Profesores
Mª ÁNGELES ZARCO TEJADA
Situación
Prerrequisitos
Ninguno.
Contexto dentro de la titulación
Asignatura optativa de segundo ciclo.
Recomendaciones
- Tener conocimientos de lingüística formal. - Tener conocimientos de la lengua inglesa.
Competencias
Competencias transversales/genéricas
- Destreza en el uso de una lengua extranjera. - Análisis y síntesis de conocimientos lingüísticos. - Manejo de textos lingüísticos.
Competencias específicas
Cognitivas(Saber):
- Conocimiento lógico, sistémico, crítico, creativo.
Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):
- Formalización y procesamiento del lenguaje. - Comparación de modelos lingüísticos. - Análisis y comparación de sistemas de traducción automática.
Actitudinales:
- Curiosidad ante los hechos lingüísticos e intento de formalización del lenguaje. - Curiosidad y actitud crítica ante los diferentes modelos automáticos de precesamiento del lenguaje natural.
Objetivos
El objetivo principal de esta asignatura es que el alumno tome conciencia de la utilidad y aplicabilidad de las distintas teorías lingüísticas, en nuestro caso,para el procesamiento automático del lenguaje, que logre formalizar y aplicar computacionalmente dichos conocimientos teóricos lingüísticos y que llegue a dominar los modelos básicos de procesamiento sintáctico y semántico del lenguaje natural. Asimismo, que el alumno adquiera nociones básicas de los distintos sistemas de traducción automática que actualmente son operativos.
Programa
1. Introduction to Natural Language Understanding: definition and origin. 2. Syntactic Processing. 2.1 Grammars. 2.1.1 Context-free grammars. 2.1.2 Simple transition networks. 2.1.3 Recursive transition networks. 2.2 Basic parsing techniques. 2.2.1 Top-down and bottom-up parsing methods. 2.2.2 Mixed-mode methods. 2.3 Features and augmented grammars. 2.3.1 Augmented transition networks 2.3.2 Unification. 2.4 Deterministic parsing. 3. Semantic Interpretation. 3.1 The logical form. 3.2 Selectional restrictions and case relations. 3.3 Semantic networks. 3.4 Strategies for semantic interpretation. 3.5 Ambiguity. 4. Natural Language Toolkit (NLTK) 4.1 Description 4.2 Applications 5. Machine Translation. 5.1 Introduction and history. 5.2 Basic strategies. 5.2.1 Multilingual versus bilingual systems. 5.2.2 Direct systems, transfer systems and interlinguas. 5.2.3 Non-intervention versus on-line interactive systems. 5.3 Analysis. 5.3.1 Morphological problems. 5.3.2 Lexical ambiguity. 5.3.3 Structural ambiguity. 5.4 Transfer and interlingua: main problems. 5.5 Generation. 5.6 Machine translation systems. 5.6.1 Systran. 5.6.2 SUSY. 5.6.3 Météo. 5.6.4 Eurotra. 5.6.5 METAL. 5.6.6 Rosetta. 5.6.7 Ariane (GETA).
Distribución de horas de trabajo del alumno
Nº de Horas (indicar total):
- Clases Teóricas:
- Clases Prácticas:
- 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:
- Preparación de Trabajo Personal:
- ...
- Realización de Exámenes:
- Examen escrito: 3
- Exámenes orales (control del Trabajo Personal):
Criterios y Sistemas de Evaluación
Dominio, desde un punto de vista teórico y práctico, de los principales problemas que se producen en el procesamiento automático de las lenguas, cómo se resuelven los problemas de ambigüedad o de estructura entre lenguas diferentes y cuáles son las principales aplicaciones de los corpus lingüísticos. Asimismo, conocimiento de los distintos sistemas de traducción automática. Dado que la asignatura se oferta sin docencia, la evaluación consistirá en una prueba escrita teórico-práctica sobre los contenidos del programa (100% de la nota).
Recursos Bibliográficos
Allen, J. (1994) Natural Language Understanding. Addison Wesley. Arnold, D., L. Balkan, R. Lee Humphreys, S. Meijer & L. Sadler (1994) Machine Translation: An Introductory Guide, Manchester: NCC Blackwell. Gazdar, G. & C. Mellish (1989) Natural Language Processing in Prolog. An Introduction to computational linguistics, Wokingham, England: Academic Press. Hirst, G. (1987) Semantic interpretation and the resolution of ambiguity, Cambridge: Cambridge University Press. Hutchins, W.J. (1986) Machine translation: past, present, future, Chichester:Ellis Horwood. Hutchins, W.J. & Somers, H.L. (1992) An introduction to machine translation,London: Academic Press. King, M. (1987) (ed) Machine translation today: the state of the art, Edinburgh:Edinburgh University Press. Lawson, V. (1982) (ed) Practical experience of machine translation, Amsterdam:North-Holland. Maxwell, D. et al. (1988) (eds) New directions in machine translation, Dordrecht: Foris. McEnery, A.M. (1992) Computational Linguistics: a handbook & toolbox for natural language processing, Wilmslow, UK: Sigma Press. Nirenburg, S. (1987) (ed) Machine translation: theoretical and methodological issues, Cambridge: Cambridge University Press. Nirenburg, S., H. Somers & Y. Wilks (eds.) (2003) Readings in Machine Translation, Cambridge, Mass.: MIT Press. Somers, H.L. (1987) Valency and case in computational linguistics, Edinburgh:Edinburgh University Press. Somers, H.L. (ed.) (2003) Computers and Translation. A translator's guide, Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente.