Análisis de Textos

El objetivo del curso es introducir los conceptos, los métodos y las aplicaciones principales del área Procesamiento de Lenguaje Natural, haciendo énfasis en problemas y enfoques actuales, basados principalmente en técnicas de Aprendizaje Automático. Se presentará un panorama completo de los desafíos que involucra el área y se experimentará con las herramientas y los recursos habituales, incluyendo alguna práctica orientada a problemas de dimensiones reales de gran desarrollo en la actualidad, como Análisis de Sentimientos y Extracción de Información en Redes Sociales.

Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural Conceptos generales, niveles clásicos de análisis. Aplicaciones más comunes del área: traducción automática, resumen automático, extracción de información, análisis de textos de prensa y de redes sociales. Herramientas y recursos usuales: analizadores lingüísticos, corpus. Evaluación. Conceptos generales de gramática del español: Definiciones básicas: oración y sintagma, categorías gramaticales (léxicas y sintagmáticas), funciones sintácticas y semánticas. Análisis gramatical básico de oraciones. Tratamiento previo y procesamiento usual de los textos: Obtención de textos. Pre-procesamiento: limpieza, tokenización, lematización, stemming, pos-tagging. Análisis sintáctico y semántico: recursos disponibles, aplicaciones y problemas. Recursos léxicos. Corpus anotados. Métodos clásicos y actuales para el PLN: Métodos simbólicos (reglas). Métodos de aprendizaje automático basados en atributos. Modelos de datos de desarrollo reciente: representaciones distribuidas de palabras y aprendizaje profundo. Problemas actuales del área: Análisis de sentimientos. Extracción de información.