Descripción de la Materia

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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. Para la aprobación del curso, deben ser aprobados todos los trabajos prácticos.

• 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).
• Otros temas: Análisis sintáctico (parsing), extracción de información (information extraction), traducción automática (machine translation), etc.

• Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2008). Speech and Language Processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2nd edition.
  • Draft de la 3ra edición
• Manning, C. D. and Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press, 1 edition.
• Bird, S., Klein, E., and Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 1 edition. (online)

Cursos relacionados:

• Procesamiento de Lenguaje Natural 2017 (Franco M. Luque, FaMAF)
• Procesamiento de Lenguaje Natural 2015 (Franco M. Luque y Laura Alonso Alemany, FaMAF)
• Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Coursera) (link muerto)
  • Lecture Slides
  • Video Lectures
• Natural Language Processing (Michael Collins, Columbia, 2013)
  • Video Lectures
• Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2008). Speech and Language Processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2nd edition.
  • Draft de la 3ra edición

Tecnologías:

• Git
• Python
• scikit-learn
• NLTK