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 El curso será evaluado a través de trabajos prácticos en los que se deben
 realizar diversos ejercicios de programación de modelos y experimentación con
-datos. El último trabajo práctico será de temática libre. Para la aprobación del
+datos. Para la aprobación del curso, deben ser aprobados todos los trabajos prácticos.
-curso, deben ser aprobados todos los trabajos prácticos.
 ===== Programa =====
-  * Procesamiento básico de texto: Expresiones regulares, tokenización, segmentación, normalización, lematización y stemming. Modelado de lenguaje: N-gramas, suavizado add-one y por interpolación, back-off. Evaluación con perplexity. Aplicaciones: Generación de lenguaje y atribución de autoría.
+  * Procesamiento básico de texto: Expresiones regulares, tokenización, segmentación, normalización, lematización y stemming.
+  * Modelado de lenguaje: N-gramas, suavizado add-one y por interpolación, back-off. Evaluación con perplexity. Aplicaciones: Generación de lenguaje y atribución de autoría.
   * Etiquetado de secuencias: Etiquetado morfosintáctico (PoS tagging) y Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). Modelos Ocultos de Markov (HMMs). Modelos de Máxima Entropía (MEMMs). Algoritmo de Viterbi y beam search. Ingeniería de features, evaluación y análisis de error.
   * Análisis de sentimiento (sentiment analysis): Detección de polaridad. Corpus y métricas de evaluación. Pipeline básico: preprocesamiento, features y clasificadores. Recursos: Lexicones de sentimiento, representaciones de palabras (word embeddings).