• Descripción

Los datos en formato de texto (formato no estructurado) son uno de los grandes recursos que tenemos disponibles pero que, por su naturaleza, son extremadamente complejos de analizar y extraer automáticamente la información y conocimiento que contienen.

Esta asignatura propone un viaje al interesante y relevante mundo del procesamiento del lenguaje natural (o texto). Interesante porque la temática da mucho de sí, utiliza contenidos de diferentes disciplinas y es realmente estimulante. Por otra parte, su relevancia es clara, ya que hoy en día el texto es quizás el mayor recurso disponible y ser capaces de entenderlo y extraer automáticamente la información que contiene puede permitirnos hacer cosas que años atrás no parecían posibles, como por ejemplo generar el resumen de una imagen (un caption) automáticamente.

Durante este viaje estudiaremos las bases del procesamiento del lenguaje natural, bases que nos permitirán adentrarnos en el análisis de sentimientos y opiniones, que constituye un importante campo de investigación en la actualidad. Concretamente, aprenderemos a interpretar y analizar automáticamente la información textual, extraer sentimientos y opiniones de los textos y evaluar la calidad de estos sistemas. Todo esto lo haremos mediante técnicas clásicas de lingüística computacional, así como aplicando algunos de los principales métodos de aprendizaje automático (machine learning) y de aprendizaje profundo (deep learning).

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Esta asignatura pertenece al conjunto de asignaturas obligatorias del grado en ciencia de datos aplicada.

• Conocimientos previos

El curso requiere que los estudiantes tengan conocimientos de programación ( en lenguaje Python), así como conocimientos avanzados de aprendizaje automático (machine learning).

Se recomienda haber cursado la asignatura "Aprendizaje automático" antes de cursar esta asignatura, ya que se utilizan conceptos explicados en esta asignatura.

Además, como la metodología incluye estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.

Asimismo también es necesario que los estudiantes tengan la capacidad de leer y comprender el idioma inglés ya que una parte de los materiales y otros recursos, están en este idioma.

• Objetivos y competencias

Los objetivos que se desea que el estudiante alcance mediante esta asignatura son los siguientes:

• Conocer las principales técnicas y herramientas para el procesamiento y comprensión del lenguaje natural.
• Saber aplicar las técnicas y herramientas para las principales tareas de comprensión del lenguaje natural, incluyendo la identificación automática de temas e idiomas y la extracción de palabras clave.
• Conocer el proceso, junto con las principales técnicas y herramientas, para el análisis de sentimientos basados en textos.
• Saber cuándo aplicar las diferentes aproximaciones al análisis de sentimientos y las principales diferencias entre ellas.

• Contenidos

Los contenidos trabajados en el curso abarcan las siguientes temáticas:

• ¿Qué es el procesamiento de lenguaje? ¿Cómo se aborda? Y ¿Para qué sirve?
• ¿Cómo interpretar y analizar automáticamente la información textual?
• ¿Cómo extraer sentimientos automáticamente de un texto?
• ¿Cómo evaluar los sistemas de procesamiento de lenguaje?
• Conceptos básicos de Deep Learning para aplicarlos en el procesamiento del lenguaje
• ¿Cómo aplicar aprendizaje profundo por el procesamiento del lenguaje?
• Tendencias

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación