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-====== Descripción de la Materia ======
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-===== Modalidad =====
-La materia se llevará a cabo mediante clases teóricas y Trabajos Prácticos supervisados de diferente alcance. No habrá parciales, si no que la regularización/promoción estará dada por los Trabajos Prácticos.
-Para aprobar la materia se debe rendir un examen teórico final (un coloquio en caso de promocionar). Los estudiantes de **postgrado** tendrán un último Trabajo Práctico diferenciado, en el que deberán replicar un trabajo de investigación publicado en alguna conferencia o revista del área.
-La nota final será una combinación de las notas obtenidas en los Trabajos Prácticos y en el examen final (con una proporción a determinar).
-Condiciones para regularizar:
-  * Aprobar al menos un 60% de los Trabajos Prácticos.
-Condiciones para promocionar:
-  * Aprobar todos los Trabajos Prácticos con nota no menor a 6 (seis) y con un promedio no menor a 7 (siete).
-  * Aprobar un coloquio.
-Correlatividades:
-  * Para cursar como regular:
-    * Regularizadas:
-      * Lenguajes Formales y Computabilidad
-      * Modelos y Simulación
-    * Aprobadas:
-      * Introducción a la Lógica y la Computación
-      * Probabilidad y Estadística
-  * Para rendir como regular:
-    * Aprobadas:
-      * Lenguajes Formales y Computabilidad
-      * Modelos y Simulación
-===== Contenidos =====
-  - Introducción:
-    - Fundamentos Matemáticos
-    - Conceptos Lingüísticos Fundamentales
-    - Trabajo basado en corpus
-  - Palabras
-    - Colocaciones
-    - Inferencia Estadística: n-gramas sobre datos dispersos
-    - Desambiguación de palabras
-    - Adquisición léxica
-  - Gramáticas
-    - Modelos Markovianos
-    - Etiquetado con partes del discurso
-    - Gramáticas libres de contexto probabilísticas
-    - Parsing probabilístico
-  - Aplicaciones
-    - Alineación estadística y traducción automática
-    - Extracción de Información
-    - Categorización de texto
-===== Bibliografía =====
-  * Manning, C. D. and Schütze, H. (1999). [[http://nlp.stanford.edu/fsnlp/|Foundations of Statistical Natural Language Processing]]. The MIT Press, 1 edition.
-  * [[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.
-  * Bird, S., Klein, E., and Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 1 edition. [[http://www.nltk.org/book/|(online)]]
-===== Enlaces =====
-Cursos relacionados:
-  * [[http://cs.famaf.unc.edu.ar/~laura/pln2013|PLN (Laura Alonso, FaMAF, 2013)]]
-  * [[http://www.cs.berkeley.edu/~klein/cs288/fa14/|Statistical NLP (Dan Klein, Berkeley, 2014)]]
-  * [[http://www.cs.columbia.edu/~cs4705/|Natural Language Processing (Michael Collins, Columbia, 2013)]]
-  * [[https://www.coursera.org/course/nlangp|Natural Language Processing (Michael Collins, Coursera, 2013)]]
-Tecnologías:
-  * [[http://git-scm.com/|Git]]
-  * [[http://www.python.org|Python]]
-  * [[http://scikit-learn.org/|scikit-learn]]
-  * [[http://www.nltk.org/|NLTK]]