Descripción:
Esta asignatura se centra en el procesamiento del lenguage natural mediante el uso de modelos generativos, modelos discrinativos y el uso de redes neuronales recurrentes. Se estudian modelos de aprendizaje automáticos, modelos de grandes lenguajes para finalizar con su aplicación a la traducción automática.
Tipo asignatura
Tercer - Obligatoria
Semestre
Segundo
Curso
3
Créditos
6.00
Conocimientos previos:
Ninguno.
Objetivos:
Contenidos:
1. Procesamiento del texto y count vectorizer
2. Word embeddings
3. Modelos generativos: hidden Markov model
4. Modelos discriminativos: perceptrón estructurado
5. Redes neuronales recurrentes aplicadas a procesamiento del lenguaje natural
6. Transformadores (modelos de aprendizaje automático)
7. Modelos grandes de lenguaje
8. Traducción automática
Metodología:
Evaluación:
Criterios evaluación:
Bibliografía básica:
Material complementario: