En muchas aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural las entidades pueden representarse de forma natural como nodos de un grafo y las relaciones entre ellas como enlace entre dichos nodos.
Se ha desarrollado una amplia investigación que ha demostrado que las representaciones basadas en grafos de las unidades lingüísticas, como palabras, oraciones y documentos da lugar a nuevas y eficientes soluciones en numerosas tareas de procesamiento del lenguaje. Estas aplicaciones van desde el etiquetado léxico, el análisis sintáctico y la desambiguación del sentido de las palabras, a la extracción de información, o la generación de resúmenes.
Así mismo, la teoría de redes, tiene una gran relevancia en los sistemas de recuperación información, que ha permitido grandes avances en el desarrollo de aplicaciones en la web, que van desde el desarrollo de buscadores hasta el análisis de redes sociales.
En esta asignatura se dan a conocer los conceptos básicos de las redes y su representación matemática en forma de grafos, así como los algoritmos más utilizados en el procesamiento de grafos. Se presentan y utilizan herramientas existentes para la construcción, análisis y visualización de grafos. A continuación se describen las aplicaciones más importantes de la teoría de grafos a la recuperación de información en la web y al procesamiento del lenguaje natural.
Ficha técnica:
Tipo: Optativa
Duración: Anual
Créditos Totales y Horas: 6 / 150
Horas de estudio teórico: 70
Horas de trabajo práctico: 70
Horas de actividades complementarias: 10
La asignatura de caracter optativo "Técnicas basadas en grafos aplicados al procesamiento del lenguaje" pertenece al Máster Universitario en "Tecnologías del Lenguaje" y se imparte por profesores del Departamento de "Lenguajes y Sistemas Informáticos" de la ETSI Informática de la UNED. Esta asignatura es de carácter anual con una carga de 6 ECTS.
Las competencias relacionadas con la asignatura son:
Competencia 1 del máster:
Conocer la metodología de investigación: formular preguntas de investigación, generar hipótesis, utilizar técnicas y herramientas para desarrollar nuevos métodos, así como plantear una experimentación que pueda ser evaluada y permita validar las hipótesis de trabajo.
Competencia 2 del máster:
Contextualizar el trabajo en relación a otros trabajos existentes, recopilando y referenciando correctamente las referencias bibliográficas utilizadas. En particular, ser capaz de realizar estudios de síntesis bibliográfica de forma autónoma, identificando las técnicas y métodos computables aplicables a un problema determinado,
Competencia 3 del máster:
Abstraer el proceso seguido y los resultados obtenidos en la experimentación para proponer nuevos modelos y métodos, así como lineas de trabajo futuro.
Competencia 4 del máster:
Tener un conocimiento avanzado en el tema de la aplicación de grafos a problemas de procesamiento de lenguaje natural
