Curso de Tecnologías del Lenguaje para Lingüistas Humanistas

El objetivo del curso es presentar una panorámica sobre el sector de las tecnologías del lenguaje a través de los conceptos y las técnicas más utilizadas en las principales áreas de aplicación del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
A diferencia de otros cursos especializados en el campo (normalmente orientados a ingenieros y perfiles computacionales), esta formación hace énfasis en los conocimientos y destrezas que realmente se esperan de los humanistas que hoy reclama el mercado de la inteligencia artificial. Se presta especial atención a las tareas de PLN donde filólogos, traductores, correctores u otros expertos en comunicación y lenguaje pueden desarrollar sus roles profesionales, independientemente de su nivel computacional. Todo ello con un enfoque pragmático que ayuda a la adquisición de conocimientos y la reflexión en las habilidades que se requieren de los lingüistas para trabajar en el sector.
Los primeros temas del curso abordan los fundamentos y metodologías básicas del procesamiento del lenguaje natural que permiten el análisis y la comprensión de textos por parte de la máquina, así como las técnicas más modernas y avanzadas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning). Todo ello con la pretensión de acompañar al humanista en una asimilación referencial de los distintos enfoques tecnológicos y sus capacidades.
En la segunda mitad del curso se aborda el análisis introductorio de las aplicaciones de tecnología lingüística más demandadas, como son las de extracción de información (reconocimiento de entidades, clasificación de texto, análisis de sentimiento y sistemas de respuesta a preguntas), el funcionamiento de aplicaciones de corrección y traducción automática y el desarrollo de interfaces conversacionales.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SECTOR

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• Definiciones y conceptos
  • Inteligencia artificial
  • Computación cognitiva
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• El sector de las tecnologías del lenguaje
  • Historia y evolución
  • Tendencias y futuro
• Barreras y retos
  • Barreras
  • Retos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL LINGÜISTA EN PLN

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• El lingüista computacional. Perfiles profesionales
• Conocimientos y habilidades requeridas del lingüista en PLN
  • Conocimientos
  • Destrezas
  • Competencias transversales
• Funciones del lingüista en proyectos PLN
  • Creación y mantenimiento de recursos léxico-semánticos
  • Diseño de ontologías y modelos lingüísticos
  • Etiquetado de corpus y control de calidad
  • Ajuste y/o asesoría lingüística para optimización de software
  • Dirección de proyectos
• Ejercicio 1: Optimización de softwares de corrección
• Ejercicio 2: Etiquetado de corpus de entrenamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 3. NIVELES LINGÜÍSTICOS: DEL ANÁLISIS A LA COMPRENSIÓN

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• Niveles de procesamiento lingüístico
  • Análisis fonético-fonológico
  • Análisis morfológico / léxico
  • Análisis sintáctico
  • Análisis semántico
  • Integración del discurso
  • Análisis pragmático

3. Tareas PLN vs. aplicaciones

• Ejercicio 3: Uso de aplicaciones para la desambiguación léxica
• Parte 1: Trabajar con WordNet
• Parte 2: Trabajar con NLTK

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• Sistemas de reglas
  • Fundamentos
  • Proceso de ejecución de las reglas
  • Ejemplos de aplicación
  • Aprendizaje automático
  • Fundamentos
  • Proceso de aprendizaje supervisado
• Aprendizaje profundo (deep learning)
  • Fundamentos de las redes neuronales
  • Deep learning
  • El aprendizaje por transferencia
• Métricas para control de calidad
• Modelos de representación del texto
  • Bolsa de palabras
  • Vectores de embeddings
• Ejercicio 4: Representación de conocimiento con bolsa de palabras

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL CORPUS EN PLN

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• El corpus en proyectos de PLN
  • Tipos de corpus
  • Uso del corpus en desarrollos PLN
• 3. Lingüística de corpus
  • Recopilación y diseño
  • Codificación y anotación de corpus
  • Gestión y explotación. Análisis de concordancias
• 4. Corpus compensado, algoritmo ético
• La ética del dato
• Detección y compensación de sesgos
• Ejercicio 5: Explotación de corpus propios

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EXTRACCIÓN Y GENERACIÓN DE INFORMACIÓN

• 0. Objetivos de la unidad
• 1. Introducción
  • Orígenes de la extracción de información
  • Información estructurada vs. información no estructurada
• 2. Tareas de extracción de información
  • Reconocimiento de entidades
  • Clasificación automática
  • Extracción de información elaborada 
  • Recuperación de información
  • Respuesta a preguntas 
  • Extracción de resúmenes 
• 3. Generación automática de texto 
  • Fundamentos 
  • Modelos GPT 

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CORRECCIÓN AUTOMÁTICA

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• Verificación automática vs. autocorrección vs. texto predictivo
• Técnicas de corrección automática
  • Técnicas de bajo nivel
  • Técnicas de alto nivel 
• Capacidades de la corrección automática 
  • Verificación ortográfica 
  • Verificación gramatical 
  • Verificación ortotipográfica 
  • Verificación de estilo 
• Corrector automático y corrector humano 
• Ejercicio 6: Reglas de verificación ortográfica

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA

• Objetivos de la unidad
• Introducción
• Técnicas de traducción automática (TA)
  • TA basada en reglas
  • TA estadística
  • TA neuronal 
  • Sistemas híbridos 
• Traductor automático y traductor humano 
  • Capacidades de la traducción automática 
  • Oportunidades del traductor humano poseditor 

UNIDAD DIDÁCTICA 9. TECNOLOGÍAS DEL HABLA. RECONOCIMIENTO Y SÍNTESIS DE VOZ

• Objetivos de la unidad
• Introducción a las tecnologías del habla
• Sistemas de reconocimiento de voz
  • Dificultades asociadas al reconocimiento de voz
  • Tipos de reconocedores de habla
  • Componentes y arquitectura
  • Técnicas
• Sistemas de síntesis de voz
  • Procedimiento
  • Técnicas
• El lingüista en tecnologías del habla
• Ejercicio 7: Análisis del servicio de voz a texto 

UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERFACES CONVERSACIONALES

• Objetivos de la unidad
• Introducción
  • Historia
  • Aplicaciones
  • Terminología
  • Tipos principales de sistemas conversacionales
• Funcionamiento de un sistema conversacional
• Diseño de un asistente y el papel del lingüista 
• Ecosistema tecnológico 

UNIDAD 11. ORIENTACIÓN PROFESIONAL Y PRÁCTICA FINAL

• Introducción
• Escenarios con más oportunidades
• La búsqueda de oportunidades
  • Modalidades
  • Tareas más demandadas
  • Expresiones clave para localizar ofertas
  • Portales generalistas
  • Portales especializados
• 4. Recomendaciones para presentar candidaturas
  • CV visualmente atractivo
  • Adaptación para cada oferta
• 5. Preparación previa/continua
  • Marca personal
  • Práctica
  • Porfolio
  • Comunidades
• Práctica final
  • Planteamiento
  • Descripción de la práctica
    • Escenario
    • Propuesta
  • Rúbrica de evaluación

Esta formación se dirige a filólogos, correctores, traductores, expertos en comunicación, especialistas en lenguaje claro u otros profesionales con formación filológica o conocimientos avanzados en el área de Humanidades y Letras que quieran desarrollar sus roles profesionales en el ámbito de las tecnologías del lenguaje, independientemente de su nivel computacional.

Descuento

• Gastos de matriculación no incluidos en el precio del curso (30 euros). Aplicamos un descuento de los gastos de matriculación a estudiantes, antiguos alumnos, desempleados, menores de 26 y miembros de asociaciones relacionadas con el sector editorial o la traducción (con las que tengamos acuerdo de colaboración). Este descuento no es aplicable cuando el curso lo abona una empresa o entidad jurídica.

Fundación Estatal para la Formación en el Empleo

• Si trabajas por cuenta ajena, tu empresa podrá bonificarse del importe de este curso y puede ser gratis para ti.