Minería de Textos / Text Mining

Código:
Acrónimo: MT
Nombre: Minería de Textos / Text Mining
Centro: E. S. de Enxeñaría Informática
Titulación: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Curso: 2º Curso
Periodo: Primer cuatrimestre
Tipo: Optativa
Créditos: 3
Resultados del aprendizaje:

− Conocer, comprender y analizar la representación formal de diversos fenómenos léxicos, sintácticos y semánticos del lenguaje natural
− Conocer, comprender y saber usar las tecnologías, marcos y librerías para la construcción de sistemas de procesamiento del lenguaje natural
− Diseñar, implementar y saber usar algoritmos y estructuras de datos para tratar y dar soporte a los diversos fenómenos característicos del lenguaje natural
− Conocer, comprender y analizar las técnicas de procesamiento del lenguaje natural para el procesado y desambiguación a nivel léxico, sintáctico y semántico.
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− Conocer y comprender los problemas que plantea la ambigüedad e imprecisión en las fuentes de datos en lenguaje natural y técnicas para resolverlos.
− Saber usar las técnicas y métodos del procesamiento del lenguaje natural para resolver problemas reales de análisis de textos en lenguaje natural.
− Conocer, comprender y analizar las técnicas basadas en ontologías aplicadas al procesamiento del lenguaje natural
− Conocer, comprender y analizar las técnicas de aprendizaje profundo aplicadas al procesamiento del lenguaje natural
− Saber usar las técnicas y métodos del aprendizaje profundo para resolver problemas prácticos de procesamiento del lenguaje natural
− Conocer y comprender los problemas medioambientales que plantea el coste computacional de las técnicas de aprendizaje profundo cuando son aplicadas al análisis de textos.
− Conocer, comprender y analizar las técnicas actuales de búsqueda y minería en la web.
− Conocer, comprender y analizar las técnicas actuales de las tecnologías semánticas.
− Saber usar las técnicas y métodos de representación del conocimiento y razonamiento mediante ontologías y grafos de conocimiento para resolver problemas reales.
− Saber técnicas, métodos y buenas prácticas para la representación y publicación de datos y su posterior consulta, utilizando tecnologías semánticas.
− Diseñar, implementar y saber usar algoritmos y estructuras de datos para sistemas de recomendación.
− Saber aplicar diferentes modelos de recuperación y extracción de información, análisis del sentimiento y otras posibles aplicaciones de la minería de textos.

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