Institución Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas
Disponible desde Otoño 2024
Cursos Asociados Otras realizaciones de este Curso
Descripción Objetivos
=======
El propósito del curso Procesamiento de Lenguaje Natural es introducir a los estudiantes a la disciplina del procesamiento de lenguaje natural (PLN). El estudiante utilizará este método para resolver tareas (task), con soluciones delimitadas respecto a su pertinencia y tamaño. Esta disciplina estudia el diseño de métodos y algoritmos que reciben como entrada y/o producen como salida datos en forma de lenguaje natural (e.g., texto, voz). El curso se centra en el procesamiento de texto aunque se mencionan aplicaciones en procesamiento de voz.

PLN abarca varias tareas (tasks) como por ejemplo: la traducción automática de documentos, el análisis de sentimientos, la detección de entidades y el parsing de árboles sintácticos. Cada tarea (task) se resuelve y se evalúa mediante técnicas y métricas que son propias a esta. El grueso de estas técnicas involucra el uso de algoritmos, métodos estadísticos y redes neuronales artificiales.

Durante el desarrollo del curso el estudiante se verá expuesto a las tareas más relevantes en PLN y reconocerá el funcionamiento detrás de las técnicas más efectivas para solucionar estas tareas como la forma de evaluar cuantitativamente la calidad de una solución. Es importante mencionar que PLN está fuertemente relacionado a la lingüística computacional. Por lo tanto, varios métodos de PLN serán motivados introduciendo conceptos lingüísticos.

El contexto del desarrollo de habilidades de aplicación metodológica será a través del planteamiento de tareas en PLN, con soluciones bien delimitadas respecto a su alcance y tamaño.
Desde el punto de vista teórico, el curso busca que los estudiantes sean capaces de leer artículos científicos en inglés con avances recientes en el área. Desde el punto de vista práctico, se apunta a que los estudiantes sean capaces de implementar soluciones a tareas de PLN utilizando la programación.

En resumen, se espera que los estudiantes desarrollen una metodología de trabajo que los lleve resolver problemas en PLN en base al razonamiento algorítmico, lingüístico y estadístico.


Metodología
=========
La metodología de enseñanza y aprendizaje fomenta la participación del estudiante en el aula, las clases son principalmente:

Clase expositiva asíncrona vía videos de Youtube, en donde el estudiante identifica los problemas fundamentales en PLN así como modelos y técnicas para abordarlos.
Resolución de problemas. En cada unidad el estudiante es expuesto a librerías de programación que permiten implementar modelos de solución a problemas en PLN.

La componente práctica del curso se explica a continuación.

Evaluación
===========================

4 tareas de programación y resolución de problemas en grupos de máximo 3 personas.
Atrasos: se descontará un punto por día hábil de atraso para las tareas.

Nota_Tarea: PROMEDIO(T1,T2,T3,T4)

3 Controles teóricos. El último se toma en la semana de exámenes y reemplaza la peor nota en caso de ser mejor que esta. Pueden traer una hoja tamaño carta u oficio con notas escritas a mano por los dos lados para cada control. Las notas tienen que ser a mano.

Nota_Control: SI(C3>PEOR(C1,C2),(MEJORX(2,C1,C2,C3)*2+C3)/3,PROMEDIO(C1,C2,C3))

Nota Final: 0.5*Nota_Tarea+0.5*Nota_Control.

Para aprobar el curso se debe tener una nota final igual o superior a 4.0 (pueden tener roja alguna de las partes individuales).
Programa del Curso 2019_2_CC6205.pdf
Compartir