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 ====== Procesamiento de Lenguaje Natural 2019 ======
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 Materia optativa de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, y de postgrado del Doctorado en Ciencias de la Computación.
   * Horarios:
-    * **¡¡A DEFINIR!!**
+    * Lunes de 16 a 20 hs en el Aula 13 (FaMAF 2).
+    * Jueves de 16 a 20 hs en el Laboratorio IPT (FaMAF 3, 1er piso al fondo).
   * [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2019|Lista de correo]]
     * ([[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2015|2015]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2017|2017]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-uba-2018|UBA 2018]])
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 ===== Novedades =====
+  * 2019/05/02: Práctico 3 publicado.
+  * 2019/04/01: Práctico 2 publicado.
+  * 2019/03/14: Práctico 1 publicado.
   * 2019/02/06: ¡Página publicada!
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 ===== Resumen =====
-El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.
+El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos
+y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama
+de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que
+sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en
+lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística
+teórica y las ciencias cognitivas.
+En este curso daremos una introducción a las principales tareas que componen el PLN, y los
+diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el
+[[https://en.wikipedia.org/wiki/Corpus_linguistics|trabajo basado en corpus]] y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning|Machine Learning]]). Repasaremos métodos clásicos de aprendizaje automático así como también
+enfoques modernos basados en redes neuronales profundas.
-En esta materia daremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el [[https://en.wikipedia.org/wiki/Corpus_linguistics|trabajo basado en corpus]] y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning|Machine Learning]]).
+El objetivo del curso es dar a las y los estudiantes un conocimiento general del campo de PLN. Serán capaces de identificar y comprender problemas concretos de PLN, y proponer soluciones para ellos.
-El objetivo de la materia es que el alumno tenga un conocimiento general del campo de PLN, y sea capaz de comprender problemas computacionales de PLN, analizarlos, proponer soluciones, implementarlas y evaluarlas.
 ===== Descripción de la Materia =====
-  * [[materias:pln:descripcion#modalidad|Modalidad]]
+  * [[materias:pln:2019:descripcion#modalidad|Modalidad]]
-  * [[materias:pln:descripcion#contenidos|Contenidos]]
+  * [[materias:pln:2019:descripcion#programa|Programa]]
-  * [[materias:pln:descripcion#bibliografia|Bibliografía]]
-  * [[materias:pln:descripcion#enlaces|Enlaces]]
 ===== Teóricos =====
+  * [[materias:pln:2019:teoricos|Clases teóricas]]
 ===== Trabajos Prácticos =====
+  * [[materias:pln:2019:practico1|Práctico 1: Modelado de Lenguaje]]
+  * [[materias:pln:2019:practico2|Práctico 2: Análisis de Sentimiento]]
+  * [[materias:pln:2019:practico3|Práctico 3: Etiquetado de Secuencias]]
+  * [[materias:pln:2019:practico4|Práctico 4: Tema Libre]]
+  * [[materias:pln:2019:practicos#calendario|Calendario]]
+  * [[materias:pln:2019:practicos#repositorio|Repositorio]]
+  * [[materias:pln:2019:practicos#modalidad|Modalidad]]
+  * [[materias:pln:2019:practicos#documentacion|Documentación]]
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   * [[materias:pln:2017|Procesamiento de Lenguaje Natural 2017 (FaMAF)]]
   * [[materias:pln:2015|Procesamiento de Lenguaje Natural 2015 (FaMAF)]]
+Otros cursos del grupo de PLN:
+  * [[https://sites.google.com/view/mdt2017/text-mining-2017|Minería de Texto (2017)]]
 Cursos PLN + Deep Learning:
-  * [[http://web.stanford.edu/class/cs224n/|Natural Language Processing with Deep Learning (Chris Manning, Stanford, 2019)]]
+  * [[http://web.stanford.edu/class/cs224n/|Natural Language Processing with Deep Learning (Chris Manning, Stanford, 2019)]] ([[https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1184/|Winter 2018]], [[https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/|Winter 2017]])
-  * [[https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1184/|Natural Language Processing with Deep Learning (Richard Socher, Stanford, 2018)]]
+    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6|Video Lectures (2017)]]**
 Cursos clásicos:
-  * [[https://www.coursera.org/course/nlp|Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Coursera)]] (link muerto)
+  * Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford, 2014)
     * **[[http://web.stanford.edu/~jurafsky/NLPCourseraSlides.html|Lecture Slides]]**
-    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PL6397E4B26D00A269|Video Lectures]]**
+    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PLQiyVNMpDLKnZYBTUOlSI9mi9wAErFtFm|Video Lectures]]**
+    * **[[http://academictorrents.com/details/d2c8f8f1651740520b7dfab23438d89bc8c0c0ab|Torrent]]**
   * [[http://www.cs.columbia.edu/~cs4705/|Natural Language Processing (Michael Collins, Columbia, 2013)]]
-    * **[[https://www.youtube.com/user/afigfigueira/playlists?sort=dd&view=50&shelf_id=5|Video Lectures]]**
+    * **[[http://academictorrents.com/details/8a8f93e18dd6c46c48ee2936ed500b1ff4cc9175|Torrent]]**
+    * **[[https://www.youtube.com/channel/UCB_JX4jH3QQmp69rmkWpl1A|Video Lectures]]**
 Libro: