Processamento de Linguagem Natural

Imagem d@ João Paulo da Costa Cordeiro [Ficheiro Local]
João Paulo da Costa Cordeiro
Código:
16684
Ano:
3
Semestre:
S1
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
PL(30H)/T(30H)
Área Científica:
Informática
Objectivos de Aprendizagem:
OBJ1 - Compreender os fundamentos, o contexto e a motivação do Processamento de Linguagem Natural, articulando conceitos de linguística, estatística, lógica e aprendizagem automática.
OBJ2 - Aplicar operações textuais elementares no pré-processamento e manipulação de corpora reais.
OBJ3 - Dominar e implementar as técnicas clássicas e fundamentais de modelação léxica e sintática.
OBJ4 - Utilizar métodos de vetorização documental e lexical para a representação computacional de texto.
OBJ5 - Compreender e explorar modelos neuronais aplicados à linguagem humana, experimentando arquiteturas recentes, como os transformadores, e modelos pré-treinados.
OBJ6 - Desenvolver abordagens computacionais para a modelação de emoções e análise de sentimentos.
OBJ7 - Conceber, avaliar e aplicar soluções inovadoras para problemas práticos envolvendo a linguagem humana, mantendo uma visão crítica sobre os limites, desafios e responsabilidades inerentes a estes sistemas computacionais.
Conteúdos programáticos:
1. Introdução, contexto e motivação.
2. Operações textuais elementares.
3. Modelação léxica e sintática.
4. Vetorização documental e lexical.
5. Modelos neuronais na linguagem humana.
6. Representação semântica e pragmática.
7. Modelação de emoções.
8. Computação com linguagem humana.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação:
O processo de avaliação da UC é estruturado de forma a combinar avaliação contínua ao longo do semestre, motivando o envolvimento e a aprendizagem prática dos estudantes. A avaliação contínua inclui provas escritas, um trabalho final e atividades práticas, permitindo medir o desempenho de forma progressiva. Os exames finais integram uma prova escrita e o trabalho final, garantindo alternativas de recuperação. A assiduidade é também considerada, sendo obrigatória a presença em pelo menos 90% das aulas teóricas e práticas. Este modelo visa assegurar que os estudantes desenvolvam competências técnicas sólidas, responsabilidade académica e a capacidade do estudante de aplicar conhecimentos adquiridos em situações concretas.
Bibliografia principal:
[1] Daniel Jurafsky and James H. Martin. 2025. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models, 3rd edition. Online manuscript released August 19, 2026. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3.
[2] Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. 2009. Natural Language Processing with Python (1st. ed.). O'Reilly Media, Inc.
[3] Tunstall, L., Von Werra, L., & Wolf, T. 2022. Natural language processing with transformers. " O'Reilly Media, Inc.".
Língua:
Português
Esta informação promove os seguintes Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU:
Garantir o acesso à educação inclusiva, de qualidade e equitativa, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos