La asignatura "Descubrimiento de información en textos" se imparte en el Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial y en el Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. Es una asignatura optativa, de carácter anual, con una carga lectiva de 6 ECTS. Una asignatura equivalente se imparte en el Máster en Tecnologías del Lenguaje.
Esta asignatura tiene por objetivo estudiar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural que permiten analizar el contenido de los documentos, así como caracterizarlos, clasificarlos y agruparlos de forma que se pueda extraer la información relevante para distintas aplicaciones. Se presentan, tanto técnicas clásicas de análisis de textos, como técnicas avanzadas de aprendizaje automático aplicadas al contexto de información textual no estructurada. Toda estas técnicas se ilustran con aplicaciones presentes en sistemas que utilizamos en nuestra vida cotidiana.
El análisis y clasificación de documentos son partes fundamentales de las técnicas actuales de Tecnologías del Lenguaje; el análisis de documentos permite extraer datos específicos de grandes volúmenes de textos y la clasificación y agrupamiento de documentos son fundamentales para encontrar documentos relevantes para una necesidad de información específica. En cuanto a las aplicaciones profesionales son muchas y variadas, incluyendo la minería de opiniones, los sistemas de recomendación, el análisis de redes sociales, la extracción de datos en diferentes dominios, como médico, jurídico, turístico, etc.
Existen distintas asignaturas en ambos másteres relacionadas con esta asignatura, en especial las asignaturas de "Procesamiento del Lenguaje Natural" y "Minería de Datos". En la primera de ellas se estudian problemas y soluciones (modelos y técnicas) básicas en los niveles morfológico,sintáctico, semántico y pragmático, mientras que la segunda ofrece una visión panorámica de la teoría y conceptos fundamentales utilizados en Minería de Datos, aportando un enfoque orientado a su uso, independientemente de la implementación particular.
