Tabla de Contenidos
Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural - UBA 2019
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).
-
- 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
Teóricos
Trabajos Prácticos
Material
Cursos PLN anteriores:
Cursos PLN + Deep Learning:
- Natural Language Processing with Deep Learning (Chris Manning, Stanford, 2019) (Winter 2018, Winter 2017)
Cursos clásicos:
- Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford, 2014)
-
Libro:
- Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2008). Speech and Language Processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2nd edition.