Traducción automática
GUÍA DOCENTE    Curso 2024-25

-Mecanización de la adquisición de conocimiento para la traducción automática

-Modelos de traducción basados en redes neuronales.

-Papel de la probabilidad en los modelos de lenguaje.

-Aprendizaje por secuencias.

-Evaluación de las traducciones automáticas.

-Prácticas con aplicaciones informáticas

CG01 - Poseer y comprender conocimientos sobre procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo de soluciones dentro del ámbito de la lingüística computacional
CG02 - Aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos relacionados con las áreas de estudio de lingüística computacional, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística
CG03 - Integrar conocimientos y formular juicios a partir de una información que incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de la lingüística computacional, el procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística
CG04 - Comunicar las conclusiones sobre lingüística computacional, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambiguëdades

CG05 - Evaluar el progreso del propio aprendizaje de técnicas y recursos de procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial aplicada a la lingüística

CC18 - Comparar los modelos de traducción automática
CC19 - Explicar la relevancia de las redes neuronales para la traducción automática
CC20 - Explicar la relevancia de la probabilidad para la traducción automática
CE18 - Procesar los documentos textuales eficazmente para la traducción automática; la extracción de la información y clasificación de textos; y el análisis de sentimientos, el afecto y la connotación
CE19 - Sintetizar los principales logros del procesamiento del lenguaje natural
CE20 - Relatar los principales desafíos del procesamiento del lenguaje natural
HD20 - Preparar datos lingüísticos para aplicar programas de traducción automática
HD21 - Contrastar las traducciones automáticas obtenidas con y sin post-edición de los textos de la lengua fuente
CE22 - Comparar los resultados de la traducción automática