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Los contenidos de esta asignatura se estructuran en torno a la programación en Python. Se trata de una iniciación a la programación dirigida a los alumnos que no hayan cursado asignaturas de programación antes. La asignatura guía al alumno desde la instalación de Python hasta la implementación de soluciones básicas para aplicaciones relacionadas con la Lingüística Computacional.

En este proceso el alumno aprenderá a utilizar los diferentes tipos de variables, implementar condiciones e iteraciones, desarrollar funciones y procesar ficheros. También el alumno debería ser capaz de buscar las diferentes fuentes y localizar los diferentes módulos de Python que les ayuden a desarrollar sus soluciones.

desarrollar sus soluciones.

El objetivo de esta asignatura es aprender a programar en Python para la Lingüística Computacional. Este objetivo se realizará utilizando el lenguaje de programación Python y los módulos asociados.

Este objetivo general se desgrana en los siguientes objetivos específicos:

• O1. Entender el concepto de lenguaje de programación y cómo se diferencia de un lenguaje natural.
• O2. Entender el concepto de programación y su importancia para la Lingüística Computacional.
• O3. Saber instalar Python y los módulos necesarios.
• O4. Conocer el concepto de variables y los diferentes tipos de datos (variables numéricas, cadenas, listas, tuplas, etc.)
• O5. Saber utilizar las variables.
• O6. Conocer cómo se definen las expresiones regulares.
• O7. Saber implementar condiciones.
• O8. Saber implementar iteraciones.
• O9. Saber desarrollar funciones.
• O10. Conocer los mecanismos de tratar argumentos.
• O11. Saber desarrollar scripts con iteraciones.
• O12. Saber procesar ficheros.
• O13. Saber documentar el código
• O14. Saber desarrollar una solución completa que integre diferentes funciones.
• O15. Aprender a buscar, de forma crítica, información sobre algún aspecto relacionado con los contenidos de la asignatura.
• O16. Aprender a planificar, diseñar, desarrollar, documentar y presentar un proyecto relacionado con el análisis textual en equipo.

cumentar y presentar un proyecto relacionado con el análisis textual en equipo.

Semana 1: - Lenguaje de programación vs. Lenguaje Natural - ¿Por qué necesitamos aprender a programar? - Instalación de Python - Tipos de datos I

Semana 2: Variables y tipos de datos II

Semana 3: Cadenas + El uso de las condiciones

Semana 4: Implementar iteraciones

Semana 5: Otros tipos de variables y su uso (listas, diccionarios, tuplas)

Semana 6: Expresiones regulares

Semana 7: Funciones (I)

Semana 8: Funciones (II)

Semana 9: Procesar ficheros (txt, json)

Semana 10: Programación orientada a objetos

Semana 11: Módulos de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)

Semana 12: Utilización de un IDE y depuración de código (debugging)

 

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Procedimiento de evaluación
La asignatura se evalúa a partir de las actividades siguientes:

Asistencia y participación: 10% de la nota final
Tareas evaluables de la semana: 40% de la nota final
Examen final: 50% nota final. Es requisito indispensable aprobar el examen final.

Bibliografía básica:
Severance, C. Python para informáticos: Explorando la información con Pyhton 3 (Fernando Tardío, trad.). 2016. Disponible en: http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/

Bibliografía complementaria:
Bird, S., Klein, E., Loper, E. Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media. 2009.
Einsenstein, J. Introduction to Natural Language Processing. 2019. Borrador disponible en: https://github.com/jacobeisenstein/gt-nlp-class/blob/master/notes/eisenstein-nlp-notes.pdf
Hortalá, M. T., Leach, J., Rodríguez, M. Matemática discreta y lógica matemática. Editorial Complutense. 3a edición. 2008.
Jurafsky, D. and Martin, J.H. Speech and Language Processing. Pearson Prentice Hall. 2008.
Manning, C. and Schütze, H. Foundations of Statistical NLP. MIT Press. 1999.
Manning, C., Raghavan, P. and Schütze, H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. 2008. Disponible en: https://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/irbookonlinereading.pdf

Cursos online y MOOCs:
Coursera: Michigan University. Python para todos: https://www.coursera.org/specializations/python
Coursera: Pontificia Universidad Católica de Chile. Introducción a la programación en Python: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python