ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Spanish Language and Literature, Theory of Literature and General Linguistics
Areas: General Linguistics
Center Faculty of Philology
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
鈥 Desarrollar destrezas para abordar los m煤ltiples problemas que presentan las lenguas naturales para su tratamiento computacional en sus diferentes niveles, atendiendo de modo integrado a las perspectivas ling眉铆stica, l贸gica, matem谩tica e inform谩tica.
鈥 Conocer los diferentes modelos de procesamiento computacional de las lenguas naturales.
鈥 Acercarse a los m茅todos y herramientas de trabajo emp铆rico de la Ling眉铆stica actual que permitan al estudiante manejar datos ling眉铆sticos reales procedentes de diversos corpus para su posterior tratamiento inform谩tico y computacional.
鈥 Conocer los recursos relacionados con el tratamiento computacional del lenguaje (bases de datos, herramientas de an谩lisis textual, programas de traducci贸n autom谩tica, sistemas de dictado autom谩tico, etc.).
鈥 Analizar estos recursos y los resultados obtenidos a partir de su manejo y aplicaci贸n con el fin de poder valorarlos cr铆ticamente de acuerdo con los conocimientos te贸ricos y metodol贸gicos adquiridos.
TEMA 1. Ling眉铆stica Computacional: evoluci贸n historiogr谩fica y principales l铆neas de investigaci贸n.
1. Introducci贸n al campo de la Ling眉铆stica Computacional.
1.1. Ling眉铆stica e Inform谩tica; Ling眉铆stica e Inteligencia artificial.
1.2. La Ling眉铆stica Computacional en el seno de la Ling眉铆stica aplicada: caracterizaci贸n e historiograf铆a.
2. El car谩cter transdisciplinar de la Ling眉铆stica Computacional: vertientes de estudio.
2.1. Ling眉铆stica inform谩tica: herramientas de manipulaci贸n y an谩lisis de datos, diccionarios autom谩ticos, dise帽o y explotaci贸n de corpus ling眉铆sticos.
2.2. Procesamiento de las lenguas naturales y traducci贸n autom谩tica.
2.3. Tecnolog铆as (del texto y del habla) e Industrias de la lengua.
TEMA 2. Utilidades inform谩ticas en Ling眉铆stica y desarrollos de la Ling眉铆stica de corpus como metodolog铆a de base emp铆rica.
1. Introducci贸n
1.1. Ubicaci贸n del campo de la Ling眉铆stica inform谩tica dentro de los estudios en Ling眉铆stica computacional.
1.2. Panor谩mica de las utilidades inform谩ticas en Ling眉铆stica.
2. Transcripci贸n de interacciones comunicativas (el sistema CHILDES)
2.1. Lenguaje adulto (de inter茅s para Pragm谩tica, An谩lisis del discurso, Dialectolog铆a, Socioling眉铆stica, Ense帽anza_Aprendizaje de lenguas, Planificaci贸n ling眉铆stica).
2.2. Lenguaje infantil (de inter茅s para Psicoling眉铆stica evolutiva, Ling眉铆stica cl铆nica, Ense帽anza/Aprendizaje de lenguas, Planificaci贸n ling眉铆stica).
3. Herramientas de manipulaci贸n y an谩lisis de datos
3.1. 脥ndices y frecuencias.
3.2. Concordancias y colocaciones.
4. Desarrollos de la Ling眉铆stica de Corpus como metodolog铆a de base emp铆rica:
4.1. Recursos, herramientas y aplicaciones en Ling眉铆stica computacional.
4.2. Tipos y utilidad de los corpus.
4.3. Procesos de enriquecimiento y extracci贸n de informaci贸n de un corpus: segmentaci贸n, an谩lisis, tipificaci贸n, etiquetado.
5. Lexicograf铆a computacional:
5.1. Bancos de datos lexicogr谩ficos.
5.2. Diccionarios electr贸nicos.
TEMA 3. Procesamiento de las lenguas naturales y Traducci贸n autom谩tica.
1. Introducci贸n
1.1. El tratamiento computacional de las lenguas: de lo natural a lo autom谩tico.
2. Procesamiento de las lenguas naturales (vertientes oral y escrita).
2.1. Introducci贸n al procesamiento de las lenguas naturales. Los procesos de reconocimiento y s铆ntesis. Los sistemas de di谩logo.
2.2. Procesamiento de las lenguas naturales (vertiente escrita): las tecnolog铆as del texto.
2.3. Procesamiento de las lenguas naturales (vertiente oral): las tecnolog铆as del habla.
2.4. Modelos vectoriales
2.5. Aplicaciones del procesamiento de las lenguas naturales: presente y futuro.
3. La traducci贸n autom谩tica
3.1. Historiograf铆a del 谩mbito de la traducci贸n autom谩tica.
3.2. Traducci贸n autom谩tica frente a traducci贸n asistida por ordenador.
3.3. Clasificaci贸n de los sistemas de traducci贸n autom谩tica: criterios y tipolog铆a.
3.4. La traducci贸n autom谩tica en l铆nea.
TEMA 4. Tratamiento de la lengua 鈥揾ablada y escrita鈥 y desarrollo de productos comerciales: ling眉铆stica y tecnolog铆a.
1. Introducci贸n
1.1. Situaci贸n del campo de las Tecnolog铆as e Industrias ling眉铆sticas en el seno de la Ling眉铆stica Computacional. Relaci贸n de estas dos vertientes con los campos de la Tecnolog铆a de comunicaciones y de la Ingenier铆a ling眉铆stica.
1.2. Panor谩mica actualizada de las vertientes de aplicaci贸n en Tecnolog铆as del habla e Industrias de la lengua.
2. Tecnolog铆as del habla
2.1. Introducci贸n.
2.2. Aplicaciones: S铆ntesis del habla. Reconocimiento del habla. Traducci贸n oral autom谩tica. Identificaci贸n y/o verificaci贸n de la identidad de los interlocutores.
2.4. Sistemas de di谩logo persona-m谩quina.
3. Industrias de la lengua
3.1. Introducci贸n.
3.2. Aplicaciones: Conversi贸n de texto a habla; dictado autom谩tico; recuperaci贸n, b煤squeda y extracci贸n de informaci贸n; producci贸n asistida por ordenador (PAO) y edici贸n electr贸nica, y productos multimedia; traducci贸n autom谩tica y asistida; correctores (ortogr谩ficos, gramaticales y estil铆sticos) y verificadores; tesauros y diccionarios electr贸nicos; tratamiento multiling眉e de textos; E_ALAO (Ense帽anza_Aprendizaje de Lenguas Asistida por Ordenador); aplicaciones de la Ingenier铆a ling眉铆stica a la ayuda a personas con diversidad funcional (tratamiento de la escritura, lectura 贸ptica, Sistemas Aumentativos y Alternativos de Comunicaci贸n_SAAC), Tecnolog铆a y gesti贸n del multiling眉ismo.
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA (DE LECTURA RECOMENDADA)
LLISTERRI, J. (2007), "El espa帽ol y las nuevas tecnolog铆as", en M. Lacorte (ed.) Ling眉铆stica aplicada del espa帽ol. Madrid: Arco/Libros (Biblioteca Philologica), 483-520.
LLISTERRI, J. et alii (2003), 鈥淓l papel de la ling眉铆stica en el desarrollo de las tecnolog铆as del habla鈥, en M. Casas (dir.) e C. Varo (ed.), VII Jornadas de Ling眉铆stica, C谩diz: Servicio de Publicaciones Universidad de C谩diz, 137-191.
MART脥, M.陋 A. (coord.) (2003), Tecnolog铆as del Lenguaje, Barcelona: UOC.
MORENO FERN脕NDEZ, F. (1990), 鈥淟ing眉铆stica inform谩tica e inform谩tica ling眉铆stica鈥, Ling眉铆stica Espa帽ola Actual, 12/1, 5-16.
MORENO SANDOVAL, A. (1998), Ling眉铆stica computacional, Madrid: S铆ntesis. (pp. selecc.)
MOURE, T. e J. LLISTERRI (1996), 鈥淟enguaje y nuevas tecnolog铆as. El campo de la ling眉铆stica computacional鈥, en M. Fern谩ndez P茅rez (coord.), Avances en Ling眉铆stica Aplicada, Santiago: 奇趣腾讯分分彩, 147-227.
PARODI, G. (2008), 鈥淟ing眉铆stica de Corpus: una introducci贸n al 谩mbito鈥, Revista de Ling眉铆stica Te贸rica y Aplicada, 46/1, 93-119.
PERI脩脕N, C. (2005) 鈥淧rocesamiento del lenguaje natural: de ling眉ista a ingeniero del conocimiento鈥, en I. K. Brady, M. Navarro e C. Peri帽谩n (eds.), Nuevas Tendencias en Ling眉铆stica Aplicada, Murcia: Quaderna, 293-317.
ROJO, G. (2005-2006), 鈥淚nform谩tica y Ling眉铆stica: Las lenguas en la sociedad del conocimiento鈥, Bolet铆n de RedIRIS, 74-75. []
RUIZ, J. C. (2005), 鈥淟enguaje e inform谩tica/Lenguaje y ordenadores鈥, en 脕. L贸pez e B. Gallardo (eds.), Conocimiento y lenguaje, Val猫ncia: Universitat, 401-436.
S脕NCHEZ RAMOS, M.陋 del Mar e Celia Rico P茅rez (2020): Traducci贸n autom谩tica: conceptos clave, procesos de evaluaci贸n y t茅cnicas de posedici贸n, Granada: Comares.
TORDERA YLLESCAS, J.C. (2011). "Sobre la Ling眉铆stica Computacional: Fundamentos". In Ling眉铆stica Computacional. Tecnolog铆as del Habla. Anejo n.潞 74 Revista QUADERNS DE FILOLOGIA
TORRIJOS, Carmen (2020). 鈥淟ing眉铆stica computacional y tecnolog铆as del lenguaje." Revista de privacidad y derecho digital, 5(19) pp. 25-64.
TORRUELLA, J. e J. LLISTERRI (1999), "Dise帽o de corpus textuales y orales", en J.M. Blecua et alii (eds.) Filolog铆a e inform谩tica (...). Barcelona: UAB / Milenio, 45-77.
TORRUELLA, J. (2017), Ling眉铆stica de corpus: g茅nesis y bases metodol贸gicas de los corpus (hist贸ricos) para la investigaci贸n en Ling眉铆stica, Frankfurt am Main: Peter Lang.
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
ADOLPHS, S. (2006): Introducing Electronic Text Analysis. A practical guide for language and literary studies, London/New York: Routledge.
AERES, F. (2008), El robot enamorado. Una historia de la Inteligencia Artificial, Barcelona: Ariel.
BARONI, M. (2008). "Distributions in text.". In Corpus Linguistics: An International Handbook, Volume 2, article 39: 803-822. Mouton de Gruyter, Berlin. []
BOLEDA, G. (2020). "Distributional Semantics and Linguistic Theory." Annual Review of Linguistics 6:213-34. []
CANTOS, P. e A. S谩nchez (eds.) (2009), A Survey of Corpus-based Research. Panorama de investigaciones basadas en corpus, AELINCO: Murcia.
ERK, K. (2012). "Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey." Language and Linguistics Compass 6.10: 635-653.
Rocha, Marcos (2016)."Uma hist贸ria da lingu铆stica computacional no 芒mbito das ci锚ncias cognitivas". Circumscribere:Int. J.for the History of Science,18
Adem谩s de las competencias generales propias de los estudios universitarios y especificadas en los t铆tulos de Grado, los estudiantes de esta materia deberan alcanzar las siguientes competencias espec铆ficas:
4.1.1.Competencias disciplinares cognitivas (saber)
(1) Capacidad de reflexi贸n cr铆tica sobre las relaciones entre las lenguas y las nuevas tecnolog铆as.
(2) Adquisici贸n de las bases te贸rico-metodol贸gicas de la Ling眉铆stica Computacional.
(3) Conocimiento de las herramientas, aplicaciones y recursos de naturaleza diversa desarrolladas por y para el estudio computacional de las lenguas.
(4) Comprensi贸n, evaluaci贸n y aprovechamiento de estas herramientas y recursos.
4.1.2. Competencias profesionales procedimentales (saber hacer)
(1) Manejo eficaz de los recursos t茅cnicos sobre lenguas y comunicaci贸n 鈥搃ncluidos los accesibles en l铆nea鈥 en particular los orientados a la investigaci贸n y a la formaci贸n en 谩mbitos ling眉铆sticos, literarios, de creaci贸n o de investigaci贸n filol贸gica.
(2) Capacidad para poner en pr谩ctica algunos de los conocimientos adquiridos en 谩mbitos como: traducci贸n autom谩tica, confecci贸n y explotaci贸n de corpus ling眉铆sticos, y reconocimiento y s铆ntesis de habla.
4.1.3. Competencias acad茅micas actitudinales (ser)
(1) Capacidad para poner en relaci贸n las distintas disciplinas en las que se sostiene el estudio computacional de las lenguas.
(2) Inter茅s por la diversidad ling眉铆stica y cultural y sensibilidad en la valoraci贸n de sus repercusiones en el manejo y dise帽o de herramientas computacionales para el estudio de los fen贸menos comunicativos.
(3) Capacidad para analizar, valorar y promover las aplicaciones t茅cnicas de comunicaci贸n multimodal en aquellos casos de trastornos comunicativos derivados de lesiones motoras y/o sensoriales.
(4) Desarrollo de una actitud cr铆tica ante el manejo y la gesti贸n de las TIC y de Internet en los 谩mbitos acad茅mico, investigador y profesional.
En esta materia adoptaremos una metodolog铆a de ense帽anza presencial que garantice la interacci贸n entre el profesorado y los estudiantes sin que esto suponga minusvalorar el proceso de aprendizaje aut贸nomo. As铆, el curso de Ling眉铆stica Computacional se desarrollar谩 a trav茅s de las clases presenciales (3 h. semanales) y del trabajo persoal de los estudiantes en horas no presenciales (estudio del temario a trav茅s de las lecturas obligatorias y preparaci贸n de los ejercicios de aplicaci贸n).
Las clases presenciales ser谩n de tres tipos:
1. Sesiones expositivas (1 hora/semana): el profesorado proporcionar谩 la informaci贸n te贸rica b谩sica de los temas del programa, reforzada con la presentaci贸n de diversos materiales representativos de los conceptos estudiados. M谩s concretamente, asignamos a cada tema de esta materia una serie de lecturas espec铆ficas recomendadas que presentan con claridad los contenidos te贸rico-pr谩cticos sobre el procesamento ling眉铆stico y sus aplicaciones inform谩ticas.
2. Sesiones seminario o interactivas (2 horas/semana): en las sesiones de seminario se propondr谩n ejercicios pr谩cticos, acompa帽ados de explicaciones detalladas, para trabajar con los conceptos te贸ricos m谩s relevantes.
3. Tutor铆as programadas (1 hora y media) con el objetivo de guiar el trabajo aut贸nomo de los estudiantes.
Como complemento de las sesiones expositivas e interactivas, se habilitar谩 un aula virtual que se utilizar谩 para el dep贸sito de los materiales digitales que el profesorado vaya preparando a lo largo del curso y para difundir cualquier tipo de informaci贸n de inter茅s general.
Los ejercicios de aplicaci贸n que los estudiantes elaborar谩n en las horas no presenciales responder谩n a los siguientes tipos:
a) Respuesta a cuestiones breves relacionadas con el contenido de los temas, que obliguen a enfrentarse con los aspectos de m谩s dif铆cil comprensi贸n para aclarar las posibles dudas o que sirvan de aplicaci贸n pr谩ctica de conceptos explicados en las sesiones de clase.
b) Revisi贸n cr铆tica de distintas fuentes documentales relacionadas con los contenidos de la materia.
En l铆neas generales, los estudiantes deber谩n ser capaces de demostrar la asimilaci贸n de los contenidos y el dominio de las destrezas que contribuyan al desarrollo de competencias profesionales a trav茅s de la redacci贸n y presentaci贸n oral de tareas que no solo estimulen la reflexi贸n cr铆tica a partir del material estudiado, sin贸 que adem谩s exijan la necesidad de tomar decisiones motivadas, anticipen problemas potenciales y propongan posibles soluciones desde la perspectiva de un/a investigador/a en Ling眉铆stica Computacional.
i) ESTUDIANTES QUE ASISTEN REGULARMENTE:
1陋 OPORTUNIDAD:
Al comienzo del cuatrimestre, cada estudiante podr谩 escoger entre estas dos opciones de evaluaci贸n:
(a) Prueba final de toda la materia, que incluir谩 cuestiones de naturaleza te贸rica y pr谩ctica sobre la base de los contenidos presentados en las sesiones expositivas e interactivas as铆 como de las lecturas b谩sicas. Esta prueba se realizar谩 en el aula de inform谩tica en la fecha establecida por la Secretar铆a de la Facultad (26/05/2025).
2) Evaluaci贸n continua (atendiendo a la distribuci贸n de la carga ECTS):
* un 70% de la calificaci贸n corresponder谩 al trabajo desarrollado en las sesiones interactivas
* un 30% de la calificaci贸n corresponder谩 al trabajo desarrollado en las sesiones expositivas
Los aspectos, criterios e instrumentos de la evaluaci贸n continuada aparecen reflejados en el siguiente esquema:
ASPECTOS
- Conceptos, m茅todos y herramientas aprendidos durante todo el curso
- Asistencia, participaci贸n y aprovechamiento de las sesiones
CRITERIOS
- Dominio de los conocimientos te贸ricos y operativos de la materia
- Aprovechamiento de las lecturas
- Participaci贸n activa en las sesiones
- Calidad cient铆fica de los trabajos: asimilaci贸n de contenidos, comprensi贸n de los textos, an谩lisis e interpretaciones adecuados.
INSTRUMENTOS
- Trabajos (entregados por escrito y/o expuestos de manera oral)
- Pruebas de evaluaci贸n de contenidos
2陋 OPORTUNIDAD:
Cada estudiante podr谩 escoger entre estas dos opciones de evaluaci贸n:
(a) Prueba final de toda la materia, que incluir谩 cuestiones de naturaleza te贸rica y pr谩ctica sobre la base de los contenidos presentados en las sesiones expositivas e interactivas as铆 como de las lecturas b谩sicas. Esta prueba se realizar谩 en el aula de inform谩tica en la fecha establecida por la Secretar铆a de la Facultad (01/07/2025).
(b) Presentaci贸n -hasta el 01/07/2025- de una nueva versi贸n de aquellos trabajos de curso que no hubiesen alcanzado el nivel suficiente o, de ser el caso, se propondr铆an una serie de actividades substitutivas que se anunciar铆an en el momento de hacer p煤blicas las calificaciones de la 1.陋 oportunidad.
ii) ESTUDIANTES CON DISPENSA DE ASISTENCIA A CLASE
Las personas que tengan concedida por el Decanato la dispensa de asistencia a clase y, por lo tanto, no puedan seguir la evaluaci贸n continua, ser谩n evaluadas exclusivamente a trav茅s de una prueba final de toda la materia que podr谩n realizar tanto en la 1.陋 (26/05/2025) como en la 2.陋 oportunidad (01/07/2025). Esta prueba incluir谩 cuestiones de naturaleza te贸rica y pr谩ctica sobre la base de los contenidos presentados en las sesiones expositivas e interactivas as铆 como de las lecturas b谩sicas.
iii) INDICACI脫N GENERAL PARA TODO EL ESTUDIANTADO: Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la 'Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de calificaciones'
Teniendo en cuenta el calendario oficial aprobado por la 奇趣腾讯分分彩, la distribuci贸n temporal de la materia a lo largo del cuatrimestre queda como sigue:
DISTRIBUCI脫N DE LA CARGA ECTS
SESIONES EXPOSITIVAS: 14 (horas presenciales) + 66 (horas no presenciales) = Total 80 horas
SESIONES SEMINARIO: 28 (horas presenciales) + 36 (horas no presenciales) = Total 64 horas
SESIONES TUTOR脥A GRUPO: 3 (horas presenciales) + 3 (horas no presenciales) = Total 6 horas
TOTAL: 45 (horas presenciales) + 106 (horas no presenciales) = Total 150 horas
No se requieren conocimientos previos, m谩s all谩 de la formaci贸n b谩sica adquirida hasta este momento en las materias de contenido ling眉铆stico cursadas en los diferentes Grados; la materia est谩 planificada para que pueda ser cursada por cualquier estudiante de la Facultad.
Se recomienda que el estudiantado posea habilidades para la lectura (con capacidad de s铆ntesis) y comprensi贸n cr铆tica de la informaci贸n recogida en diferentes soportes.
Tambi茅n conviene poseer un nivel medio-alto de comprensi贸n escrita de las lenguas espa帽ola, gallega e inglesa, ya que los materiales de consulta recomendados as铆 como los empleados en las sesiones de clase incluyen textos publicados en estos idiomas.
Por otra parte, debe tenerse muy en cuenta que para superar la materia, adem谩s de alcanzar el nivel requerido en cuanto a contenidos y pr谩cticas, ser谩 requisito indispensable mostrar en la realizaci贸n de las diferentes pruebas 鈥搊rales y/o escritas鈥 un nivel de dominio (exposici贸n y argumentaci贸n, redacci贸n y ortograf铆a) acorde con la situaci贸n acad茅mica.
(1) ATENCI脫N A ESTUDIANTES (HORARIO, LUGAR E INFORMACI脫N DE CONTACTO)
* Horario: ser谩 fijado al comienzo del 2.潞 cuatrimestre (aparecer谩 en la secretar铆a virtual y estar谩 visible en la puerta del despacho de cada docente)
* Contacto:
- Prof. Marcos Garcia Gonz谩lez: Filolox铆a_gab. 129 | +34 881 811 769 || marcos.garcia.gonzalez [at] usc.gal (marcos[dot]garcia[dot]gonzalez[at]usc[dot]gal)
- Prof. Marcos Garcia Gonz谩lez: CiTIUS_gab: 106 | +34 881 816 427
- Prof. Pablo Gamallo Otero: Filolox铆a_gab. 126 | +34 881 811 772 || pablo.gamallo [at] usc.gal (pablo[dot]gamallo[at]usc[dot]gal)
- Prof. Pablo Gamallo Otero: CiTIUS_gab: 106 | +34 881 816 426
* Lengua vehicular de docencia: GALLEGO
Marcos Garcia Gonzalez
Coordinador/a- Department
- Spanish Language and Literature, Theory of Literature and General Linguistics
- Area
- General Linguistics
- marcos.garcia.gonzalez [at] usc.gal
- Category
- Researcher: Ram贸n y Cajal
Pablo Gamallo Otero
- Department
- Spanish Language and Literature, Theory of Literature and General Linguistics
- Area
- General Linguistics
- Phone
- 881816426
- pablo.gamallo [at] usc.gal
- Category
- Professor: University Professor
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|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIL_01 | Galician | D02-Teaching computer room |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIL_01 | Galician | D02-Teaching computer room |
| 05.26.2025 09:30-13:30 | Grupo /CLE_01 | D09 |
| 05.26.2025 09:30-13:30 | Grupo /CLIL_01 | D09 |
| 07.01.2025 09:30-13:30 | Grupo /CLE_01 | D03 |
| 07.01.2025 09:30-13:30 | Grupo /CLIL_01 | D03 |