Ciencias de la Computación FAMAF

Esta página es de solo lectura. Puedes ver la fuente pero no puedes cambiarla. Pregunta a tu administrador si crees que esto es incorrecto.
====== Procesamiento de Lenguaje Natural 2019 ======

{{ :materias:pln:45302144_10156884013159374_7302819780577198080_o.jpg?direct&200 |}}

Materia optativa de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, y de postgrado del Doctorado en Ciencias de la Computación.

  * Horarios:
    * 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]])
  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-2019
  * Ediciones anteriores:
    * [[materias:pln:2015|2015]]
    * [[materias:pln:2017|2017]]
    * [[materias:pln:uba2018|UBA 2018]]


===== Novedades =====

  * 2019/05/02: Práctico 3 publicado.
  * 2019/04/01: Práctico 2 publicado.
  * 2019/03/14: Práctico 1 publicado.
  * 2019/02/06: ¡Página publicada!


===== 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.
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.

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.


===== Descripción de la Materia =====

  * [[materias:pln:2019:descripcion#modalidad|Modalidad]]
  * [[materias:pln:2019:descripcion#programa|Programa]]


===== 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]]


===== Material =====

Curso PLN ediciones anteriores:

  * [[materias:pln:uba2018|Procesamiento de Lenguaje Natural UBA 2018]]
  * [[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)]] ([[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://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6|Video Lectures (2017)]]**

Cursos clásicos:

  * Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford, 2014)
    * **[[http://web.stanford.edu/~jurafsky/NLPCourseraSlides.html|Lecture Slides]]**
    * **[[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)]]
    * **[[http://academictorrents.com/details/8a8f93e18dd6c46c48ee2936ed500b1ff4cc9175|Torrent]]**
    * **[[https://www.youtube.com/channel/UCB_JX4jH3QQmp69rmkWpl1A|Video Lectures]]**

Libro:

  * [[http://web.stanford.edu/~jurafsky/|Jurafsky, D]]. and [[http://www.cs.colorado.edu/~martin/|Martin, J. H.]] (2008). [[http://www.cs.colorado.edu/~martin/slp.html|Speech and Language Processing]]. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2nd edition.
    * [[https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/|Draft de la 3ra edición]]