Procesamiento del Lenguaje Natural para la Ciencia del Dato I (PLNCD I)

Módulo I: Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural
- Introducción: de la Lingüística Computacional a la Ingeniería del Lenguaje Natural
- Niveles y técnicas para el estudio y tratamiento automático de los lenguajes naturales
- Nociones y técnicas básicas: Expresiones regulares, Autómatas y Gramáticas
- Recursos lingüístico
Módulo II: Lenguaje natural, datos y conocimiento
- Reconocimiento automático de la voz: Redes neuronales y otras tecnologías aplicadas al nivel acústico. Análisis del entrenamiento, adaptación y evaluación.
- Análisis léxico-morfológico: corpus lingüísticos y técnicas relacionadas con la ciencia del dato. Corrección ortográfica, lematización, tokenización.
- Análisis gramatical: sintaxis y semántica. Modelos basados en conocimiento y modelos estadísticos.
- Gestión del diálogo: Autómatas. Sistemas basados en agentes. El enfoque basado en el estado de información. Las técnicas POMDP (procesos de decisión de Markov parcialmente observables) como soporte al aprendizaje automático en gestión del diálogo.
- Traducción automática: Técnicas y enfoques. Paradigmas basados en reglas, basados en corpus y enfoques híbridos.
- Aplicaciones comerciales e industriales: Speech Analytics, Content Analytics, Text Mining, Information Retrieval and Extraction, Question Answering, Sentiment Analysis, Entity Names Recognition, etc.