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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Ciências de Computação
 
Disciplina: SCC0633 - Processamento de Linguagem Natural
Natural Language Processing

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 1
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2021 Desativação:

Objetivos
Introduzir o aluno às técnicas, teorias e modelos utilizados em Processamento de Línguas Naturais, tornando-o apto a desenvolver recursos, ferramentas e aplicações computacionais que envolvam a língua humana, assim como a desenvolver pesquisa na área.
 
To introduce the students to the techniques, theories and models used in Natural Language Processing, enabling the student to develop computational resources, tools and applications that deal with human language, as well as to develop research in the area.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3761610 - Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
 
Programa Resumido
Introdução ao Processamento de Línguas Naturais. Técnicas, métodos e modelos para construção de recursos, ferramentas e aplicações de Processamento de Línguas Naturais. Tópicos recentes da área.
 
Introduction to Natural Language Processing. Techniques, methods and models for developing Natural Language Processing resources, tools, and applications. Recent topics in the area.
 
 
Programa
Visão geral da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) e sua relação com as áreas de Computação e Linguística. História da área e seus principais marcos. Níveis de representação e processamento linguístico: fonética e fonologia, morfologia, sintaxe, semântica, discurso e pragmática. Familiarização e prática com recursos, ferramentas e aplicações de PLN. Abordagens e paradigmas para a resolução de problemas de PLN. Construção e anotação de córpus. Prática de projeto e desenvolvimento de um protótipo computacional de PLN. Apresentação de tópicos relevantes atuais de PLN, assim como modelos e métodos associados.
 
Overview of the Natural Language Processing (NLP) area and its relationship with Computer Science and Linguistics areas. History of the area and its main landmarks. Levels of linguistic representation and processing: phonetics and phonology, morphology, syntax, semantics, discourse and pragmatics. Familiarization and practice with NLP resources, tools and applications. Approaches and paradigms for solving NLP problems. Corpus construction and annotation. Design and development of a NLP computational prototype. Presentation of current relevant NLP topics, as well as associated models and methods.
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas e exercícios práticos.
Critério
Provas obrigatórias e possíveis exercícios complementares.
Norma de Recuperação
Critério de Aprovação: NP+(Mrec/2,5), se Mrec >=7,5; ou Max {NP,Mrec}, se Mrec <=5,0; ou 5,0, se 5,0 <= Mrec < 7,5 (NP=1ª avaliação, Mrec=prova).
 
Bibliografia
     
Livros texto - Jurafsky, D. and Martin, J.H. (2008). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Prentice Hall. Parcialmente disponível em https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ Bibliografia complementar - Manning, C.D. and Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. 1a. edição. The MIT Press. - Mitkov, R. (2005). The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press. - Ferreira, M. e Lopes, M. (2019). Para Conhecer Linguística Computacional. 1a edição. Editora Contexto.
 

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