====== Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural - UBA 2019 ======

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

[[https://campus.exactas.uba.ar/course/view.php?id=1565|Materia corta del Programa de Profesores Visitantes]].

**Puntaje:** Dos (2) puntos para la Licenciatura y el Doctorado en Cs. de la Computación.

  * Horarios: martes, jueves y viernes de 9 a 14 hs.
  * Lugar: Laboratorio 4 (Depto de Computación, Pabellón 1, Ciudad Universitaria).
  * [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-uba-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]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2019|2019]])
  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019

===== Novedades =====

  * 2019/09/02: ¡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
Articial 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 trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de
aprendizaje automático (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:uba2019:descripcion#modalidad|Modalidad]]
  * [[materias:pln:uba2019:descripcion#programa|Programa]]
  * [[materias:pln:uba2019:descripcion#bibliografia|Bibliografía]]


===== Teóricos =====

  * [[materias:pln:uba2019:teoricos|Clases teóricas]]


===== Trabajos Prácticos =====

  * [[materias:pln:uba2019:practico1|Trabajo Práctico 1: Etiquetado de Secuencias]]
  * [[https://www.kaggle.com/c/intropln-analisis-de-sentimiento|Trabajo Práctico 2: Análisis de Sentimiento]]


===== Material =====

Cursos PLN anteriores:

  * [[materias:pln:2019|Procesamiento de Lenguaje Natural 2019 (FaMAF)]]
  * [[materias:pln:uba2018|Procesamiento de Lenguaje Natural UBA 2018]]

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=PLoROMvodv4rOhcuXMZkNm7j3fVwBBY42z|Video Lectures (2019)]]**

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]]