Tema Nombre Descripción
URL Ver Bibliografía Recomendada de la asignatura
URL Ver Enlaces de Interés de la asignatura
Sesión 9 Archivo Transparencias

Transparencias de la Sesión 1 del módulo 2.

Paradigmas de Machine Learning para diferentes problemas de ambigüead

-POS tagging

-Shallow Parsing

-NER

-WSD

-Uso del NLTK

Archivo Ejercicio 4

Chunking usando regex

Archivo Ejercicio 5

Chunker usando HMM

Archivo Ejercicio 6

Uso de Wordnet con NLTK

Archivo Ejercico 7

Algoritmo de Lesk para WSD

Archivo Ejercicio 8

Uso de WordEmbeddings

Sesión 10 Archivo Métricas y métodos de evaluación

Diapositivas de la sesión.

URL Código con métricas automáticas
Sesión 11 Archivo Competiciones y Campañas de Evaluación
Sesión 12 Archivo S12 Preparación de Datos
Archivo S12 Representación de Textos para Aprendizaje Automático (Intro)
Sesión 13 Archivo Sistemas PLN

Métodos estadísticos, basados en reglas (no ML, LLM)

Material para la clase

Sesión 14 Archivo S14 Aprendizaje No Supervisado. Algoritmos de Agrupamiento
Sesión 15 Archivo S15 Aprendizaje Automático. Selección de Instancias.
Archivo S15 Aprendizaje Automático. Datos Desbalanceados.
Archivo S15 Aprendizaje Automático. Ingeniería de Características
Archivo S15 Aprendizaje Automático. Combinación de Clasificadores
Sesión 16 Archivo Caso de uso - Análisis de Sentimientos
Archivo Recursos para ejercicio con Weka(EjemploTextoDeClase))
Archivo Recursos para ejercicio con Weka (EjemploNoTexto)
Archivo Recursos para ejercicio con Weka(TextoAS_Dataset))
Archivo Datsets BBC Reviews-Para el desarrollo de la tarea
Archivo BBC train como texto
Archivo BBC test como texto