Materia
Técnicas de Programación para el PLN
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Inglés
Descripción y contextualización de la asignatura
El objetivo del curso es que los estudiantes conozcan las bases y aprendan a utilizar técnicas de programación útiles para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), con un enfoque totalmente práctico basado en ejercicios. El curso ofrecerá una breve introducción al lenguaje de programación Python, incluyendo ejercicios que utilizan librerías específicas para el PLN y estándares para representar la información lingüística de los textos.Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
PEREZ DE VIÑASPRE GARRALDA, OLATZ | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | olatz.perezdevinaspre@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Capacidad para gestionar y diseñar sistemas basados en lenguajes estándares para el etiquetado de información lingüística. | 25.0 % |
Habilidad para gestionar, enriquecer y manejar recursos lingüísticos para el procesamiento del lenguaje humano. | 25.0 % |
Habilidad para manejar las estrategias y herramientas basadas en conocimiento para el procesamiento del lenguaje humano. | 25.0 % |
Habilidad para el manejo y la adaptación de los métodos simbólicos y basados en corpus (aprendizaje automático) más relevantes para la investigación en las tecnologías de la lengua. | 25.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 20 | 30 | 50 |
P. Ordenador | 40 | 60 | 100 |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
- Trabajar con problemas básicos que requieren tratamiento de secuencias, listas, texto plano etc.- Conocer los elementos básicos de la programación estructurada y modular: (a) las estructuras de control: secuencial, condicional e iterativa, (b) los subprogramas y (c) las estructuras de datos.
- Aprender a escribir y utilizar librerías relevantes para el desarrollo de aplicaciones en PLN.
- Implementación de una tarea específica del procesamiento del lenguaje con autonomía utilizando técnicas de autogestión y autorregulación. Identificar el problema subyacente en una situación recopilando la información necesaria y seleccionando los elementos relevantes para su comprensión objetiva.
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
Sistema de Evaluación ContinuaHerramientas y porcentajes de calificación:
Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas): 70%
Trabajo final: 30%
Sistema de Evaluación Final
Herramientas y porcentajes de calificación:
Prueba escrita a desarrollar: 70%
Trabajo final: 30%
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
Sistema de Evaluación FinalHerramientas y porcentajes de calificación:
Prueba escrita a desarrollar: 70%
Trabajo final: 30%
Temario
1 Introducción2 Programación básica
3 Aplicaciones avanzadas
Bibliografía
Bibliografía básica
- Notebook for learning basic Python: http://nbviewer.ipython.org/github/ehmatthes/intro_programming/blob/master/notebooks/syllabus.ipynb- Natural Language Processing in Python (http://www.nltk.org/book)
- Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. O'Reilly Media, 2009
- Advanced Topics in Humanities Programming with Python. https://github.com/sonofmun/ESU-2014
(In Basque) Python programazio-lengoaia http://www.unibertsitatea.net/blogak/python/
- Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (http://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html) Downey, Allen,Second edition, updated for Python3. ISBN 9781491939420 PMC 932322857
- SPARQL + Wikidata tutorial: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_tutorial
- Programming Historian: https://programminghistorian.org/en/lessons/?topic=python