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--- materias:pln:2019:practico4 [2019/06/03 21:11] – francolq
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   * **Fecha límite para la elección de tema:** 10/06 a las 23:59.
 ===== Propuestas de Temas =====
+{{:materias:pln:2019:researchmeme.png?direct&400|}}
-==== Parsing de Constituyentes ====
+==== 1. Parsing de Constituyentes ====
 Práctico 3 de PLN 2017:
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-==== Parsing de Dependencias ====
+==== 2. Parsing de Dependencias ====
 Assignment #3 de cs224n:
@@ Línea 21: / Línea 22: @@
-==== Attention is All You Need ====
+==== 3. Attention is All You Need ====
 Paper "Attention Is All You Need", Vaswani et al. (2017).
@@ Línea 29: / Línea 30: @@
-==== Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification ====
+==== 4. Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification ====
 Desafío Kaggle de detección de comentarios tóxicos:
@@ Línea 36: / Línea 37: @@
-==== Redes Neuronales para Sentiment Analysis ====
+==== 5. Redes Neuronales para Sentiment Analysis ====
 Franco.
-==== NER en Textos Legales ====
+Alternativas:
+  - Multi-Layer Perceptron (MLP):
+    * [[http://shop.oreilly.com/product/0636920063445.do|Natural Language Processing with PyTorch]] (capítulos 3, 4 y 5)
+    * https://github.com/joosthub/PyTorchNLPBook
+  - Deep Averaging Networks:
+    * https://people.cs.umass.edu/~miyyer/pubs/2015_acl_dan.pdf
+    * https://github.com/miyyer/dan
+  - BERT:
+    * https://github.com/google-research/bert
+==== 6. NER en Textos Legales ====
 Laura.
-==== Extracción de Relaciones en Textos Legales ====
+==== 7. Extracción de Relaciones en Textos Legales ====
 Laura.
-==== Detección de Texto Argumentativo en Twitter ====
+==== 8. Detección de Texto Argumentativo en Twitter ====
 Laura.
-==== Detección de Argumentos en Sentencias Judiciales ====
+==== 9. Detección de Argumentos en Sentencias Judiciales ====
 Laura.