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NOMBRE DE LA ASIGNATURA |
ACCESO INTELIGENTE A LA INFORMACIÓN |
CÓDIGO |
31101019 |
CURSO ACADÉMICO |
2024/2025 |
TÍTULOS DE MASTER EN QUE SE IMPARTE |
MÁSTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍAS DEL LENGUAJE
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TIPO |
CONTENIDOS |
Nº ECTS |
6 |
HORAS |
150 |
PERIODO |
ANUAL
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IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE |
CASTELLANO |
Tipo |
Optativa |
Cuatrimestre |
Anual |
Créditos/horas totales |
6/150 |
Horas de estudio teórico |
100 |
Horas de prácticas |
50 |
Horas complementarias |
0 |
Esta asignatura se encuadra en el módulo "ESP-LSI-1 Tecnologías del Lenguaje en la Web" dentro de la especialidad con el mismo nombre de la titulación de posgrado "Master en Lenguajes y Sistemas Informáticos". Dentro de esta especialidad, "Acceso Inteligente a la Información" revisa las áreas de investigación más activas dentro de las tecnologías de la lengua y la recuperación de información.
Reseña del Profesorado:
LÓPEZ OSTENERO, FERNANDO
Fernando López forma parte del grupo de investigación NLP&IR de la UNED.
Su investigación en el ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural se centra en la recuperación de información y ha participado en la organización de varias tareas de evaluación internacional.
RODRIGO YUSTE, ÁLVARO
Alvaro Rodrigo forma parte del grupo de investigación NLP&IR de la UNED.
Investiga dentro del ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural, centrándose en la búsqueda de respuestas, habiendo participado en la organización de diversas tareas de evaluación internacional así como en el desarrollo de este tipo de sistemas. Además, también investiga en diversos métodos para la detección y mitigación de la desinformación.
Ha formado parte del comité de programa de diversos congresos y es revisor de diversas revistas y congresos internacionales.
Para realizar la asignatura es necesario tener un nivel de lectura fluido del inglés.
Esta asignatura puede ser cursada aisladamente, aunque el estudiante se beneficiaría si hubiera cursado previamente o curse en paralelo la asignatura de Fundamentos del procesamiento lingüístico.
La tutorización de los estudiantes se llevará a cabo a través de la plataforma de enseñanza virtual de posgrado de la UNED.
D. Fernando López Ostenero: Asistencia al estudiante Martes y Miércoles de 11:00 a 13:00 horas.
D. Álvaro Rodrigo Yuste: Asistencia al estudiante Jueves de 11:00 a 13:00 horas y de 15:00 a 17:00 horas.
COMPETENCIAS
C1 Comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
C2 Abstracción, análisis, síntexis y relación de ideas.
C3 Capacidad crítica y de decisión.
C4 Capacidad de estudio y autoaprendizaje
C5 Capacidad creativa y de investigación.
C6 Habilidades sociales para el trabajo en equipo
C7 Capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
C8 Capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología.
C9 Capacidad para proponer nuevas aproximaciones que de solución a las carencias detectadas.
CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS
CO1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CO2 Capacidad de comprender y manejar de forma básica los aspectos más importantes relacionados con los lenguajes y sistemas informáticos en general, y, de manera especial, en los siguientes ámbitos: Tecnologías del lenguaje y de acceso a la información en web.
HABILIDADES O DESTREZAS
H1 Capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios relacionados con su área de estudio.
H2 Capacidad de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
H3 Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
H4 Capacidad de especificar, diseñar, implementar y evaluar tanto cualitativa como cuantitativamente los modelos y sistemas propuestos.
H5 Capacidad para proponer y llevar a cabo experimentos con la metodología adecuada como para poder extraer conclusiones y determinar nuevas líneas de actuación e investigación.
COMPETENCIAS
C1 Comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
C2 Abstracción, análisis, síntexis y relación de ideas.
C3 Capacidad crítica y de decisión.
C4 Capacidad de estudio y autoaprendizaje
C5 Capacidad creativa y de investigación.
C6 Habilidades sociales para el trabajo en equipo
C7 Capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
C8 Capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología.
C9 Capacidad para proponer nuevas aproximaciones que de solución a las carencias detectadas.
Tema 1: Recuperación de Información Multilingüe.
- Necesidad del acceso multilingüe a la información
- Diferencia entre IR monolingüe e IR multilingüe
- Recursos para la Recuperación de Información dependientes del idioma:
- Lematizadores.
- Stemmers.
- Segmentación de compuestos y palabras.
- Traducción de Consultas, el problema de la Fusión Documental:
- Diccionarios bilingües, diccionarios con información gramatical.
- Estructuración de la consulta según la traducción.
- Idiomas pivote.
- Utilización de corpora paralelos/comparables.
- Programas de traducción automática.
- Tesauros.
- Múltiples idiomas: el problema de la fusión documental.
- Traducción de Documentos, otros enfoques al problema:
- Traducción de los documentos vs. traducción de las consultas.
- Traducciones bidireccionales.
- Representación conceptual.
- Sistemas interactivos de búsqueda de información multilingüe.
- Evaluación
- CLEF y otros foros de evaluación
- Consideraciones de evaluación (medidas, colecciones, etc)
Tema 2: Extracción de Información.
- Definición:
- Perspectiva histórica y objetivos
- Reconocimiento de información relevante
- Arquitectura de los sistemas de Extracción de Información:
- Preprocesado y análisis de los documentos.
- Reconocimiento de patrones y entidades
- Resolución de co-referencias.
- Generación de la salida esperada.
- Aprendizaje Máquina aplicado a la Extracción de Información:
- Aprendizaje de reglas para la extracción de información.
- Aprendizaje estadístico.
- Extracción de Información Multilingüe:
- Reconocedores del idioma.
- Traducción de la información extraída vs. traducción de los documentos:
- Sistemas de extracción de información translingües.
- Ejemplos de Sistemas de Extracción de Información:
- Freeling
- Annie
- Stanford NER
- Evaluación:
- foros de evaluación (MUC, ACE, TAC)
- consideraciones de evaluación (medidas, colecciones, etc)
Tema 3: Extracción Automática de Resúmenes y Síntesis de Información.
- Definición.
- Tipos de resumen: consideraciones sobre el texto a procesar y los objetivos del resumen:
- Resumen mono/multi-documento
- Resumen genérico vs. orientado a consulta
- Resumen informativo vs. indicativo
- Resumen multi-evento vs. mono-evento
- Caracterización de fragmentos relevantes:
- Localización y longitud del fragmento.
- Presencia de términos relevantes
- Expresiones indicativas de relevancia
- Nombres propios.
- Técnicas de resumen basadas en coherencia y cohesión:
- Conceptos de cohesión y coherencia.
- Aplicación de la cohesión y la coherencia en la generación automática de resúmenes.
- Aplicación combinada de cohesión y coherencia.
- Resumen multidocumento y síntesis de información:
- Características del resumen multi-documento frente a mono-documento.
- Síntesis de Información frente a resumen multi-documento.
- Resúmenes multilingües:
- Diversas aproximaciones al problema.
- Evaluación de resúmenes
- Evaluación basada en la coherencia o en la información contenida.
- Evaluación mediante resúmenes de referencia.
- Evaluación en relación a los documentos de partida.
- Consideraciones de evaluación (medidas, colecciones, etc)
Tema 4: Sistemas de Búsqueda Automática de Respuestas.
- Búsqueda de Respuestas vs. Recuperación de Información:
- Evolución de la Recuperación de Información hacia la Búsqueda de Respuestas.
- Arquitectura básica de un sistema de Búsqueda de Respuestas:
- Análisis de la pregunta.
- Selección de documentos.
- Extracción de respuestas.
- Validación de respuestas.
- Clasificación de Sistemas de búsqueda automática de respuestas:
- Nivel de utilización de técnicas de PLN.
- Taxonomía de Moldovan.
- Situación actual de la investigación en este campo.
- Tipos de preguntas y respuestas:
- Clasificación de los diferentes tipos y subtipos de preguntas.
- La barrera del idioma en la Búsqueda de Respuestas:
- El track QA@CLEF: búsqueda translingüe de respuestas.
- Diferentes enfoques al problema.
- Interacción con el usuario:
- Sistemas de ayuda para la búsqueda de respuestas.
- Comparación entre sistemas automáticos de búsqueda de respuestas y asistentes interactivos de ayuda a la búsqueda de respuestas.
- Ejemplos de Sistemas de Búsqueda de Respuestas.
- Watson de IBM en el desafío Jeopardy!
- Evaluación:
- Conferencias TREC, CLEF y NTCIR.
- Consideraciones de evaluación (medidas, colecciones, etc)
La general del programa de posgrado. En particular, los estudiantes realizan dos tipos de actividades en esta asignatura: una serie de tareas para cada uno de los temas que componen la asignatura. Éstas son comunes a todos los estudiantes y están fijadas dentro del material de estudio correspondiente a cada tema. En una segunda parte de la asignatura, cada estudiante realiza un trabajo individual sobre un tema acordado con el equipo docente. Todo el material de estudio está disponible en el entorno virtual del posgrado, y toda la interacción entre profesores y estudiantes se puede llevar a cabo en este entorno.
TIPO DE PRIMERA PRUEBA PRESENCIAL
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Tipo de examen |
Tipo de examen |
No hay prueba presencial |
TIPO DE SEGUNDA PRUEBA PRESENCIAL
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Tipo de examen |
Tipo de examen |
No hay prueba presencial |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS
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Requiere Presencialidad |
Requiere Presencialidad |
No |
Descripción |
Descripción |
No existen exámenes en esta asignatura.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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¿Hay PEC? |
¿Hay PEC? |
Si,PEC no presencial |
Descripción |
Descripción |
La evaluación de la asignatura se basa en los trabajos realizados por los estudiantes como respuesta a las actividades propuestas en cada tema y al trabajo final de la asignatura.
Estos trabajos deberán realizarse con la estructura de los artículos de investigación, con una extensión mínima de entre cinco y siete páginas, donde se deberán incluir (al menos) las siguientes secciones:
- Resumen
- Introducción
- Conclusiones
El estudiante podrá añadir cualesquiera otras secciones que considere oportunas para poder completar la tarea o aquellas que se indiquen en la descripción de cada tarea concreta.
Además se deberá incluir la bibliografía utilizada, con especial atención a aquella no proporcionada por el Equipo Docente que haya sido encontrada en la fase de búsqueda bibliográfica de cada tema. Es importante que TODA la bibliografía se referencie desde el texto, en aquellos puntos donde se comenten temas relacionados con la fuente referenciada.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Para cada tarea se valorará:
- Completitud: se tratan todos los puntos importantes de la tarea.
- Corrección: el análisis realizado no contiene incorrecciones.
- Bibliografía: ha de cubrir la temática de la tarea y deberá ser referenciada correctamente desde el texto.
Cuando se haga una referencia a una fuente hay que abstenerse de copiar literalmente fragmentos de la misma, se deberá optar por realizar una descripción de los conceptos relevantes que se quieren citar. Si un trabajo incluye copias literales, se calificará como suspenso.
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Ponderación de la PEC en la nota final |
Ponderación de la PEC en la nota final |
100%, la asignatura se evalúa únicamente mediante estos trabajos. |
Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
Las fechas aproximadas de entrega de cada tarea se encuentran indicadas en el plan de trabajo de la asignatura. |
Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
No |
Descripción |
Descripción |
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación en la nota final |
Ponderación en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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¿Cómo se obtiene la nota final?
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Para aprobar la asignatura se deberán entregar todas las tareas y el trabajo final. Los pesos de las tareas de los temas y el trabajo final serán los siguientes:
- Tema 1: 15%
- Tema 2: 15%
- Tema 3: 15%
- Tema 4: 15%
- Trabajo Final: 40%
Los pesos de las tareas individuales de cada tema se encontrarán detallados en el curso virtual.
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Como bibliografía se aportarán referencias a trabajos de investigación dentro del curso virtual.
En el curso virtual se propondrá una serie de artículos de investigación complementarios para cada una de las tareas a realizar por los estudiantes.
El campus virtual de posgrados de la UNED, proporcionará interfaz de interacción entre el estudiante y sus profesores. La plataforma UNED (Alf) permite impartir y recibir formación, gestionar y compartir documentos, crear y participar en comunidades temáticas, así como realizar proyectos online.