Processamento de Linguagem Natural

Objetivo Geral

Introduzir o aluno às técnicas, teorias e modelos utilizados em Processamento de Linguagens Naturais, tornando-o apto a desenvolver recursos, ferramentas e aplicações computacionais que envolvam a língua humana.

Ementa

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.

Bibliografia Básica

• EISENSTEIN, Jacob. Introduction to Natural Language Processing. Illustrated ed. Cambridge, Massachusetts (USA): MIT Press, 2019.
• HAGIWARA, Masato. Real-World Natural Language Processing: Practical Applications with Deep Learning. New York: Manning Publications, 2021.
• VAJJALA, Sowmya; MAJUMDER, Bodhisattwa; GUPTA, Anuj; SURANA, Harshit. Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World Nlp Systems. Cambridge, Massachusetts (USA): O'Reilly Media, 2020.

Bibliografia Complementar

• BIRD, Steve; KLEIN, Ewan; LOPER, Edward. Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Cambridge, Massachusetts (USA): O'Reilly Media, 2009.
• LANE, Hobson; HAPKE, Hannes; HAWORD, Cole. Natural Language Processing in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python. Illustrated ed. New York: Manning Publications, 2019.
• ROTMAN, Denis. Trasformers for natural language processing: build innovate deep neural network architectures for NLP with phiton, pytorch, tensorflow, BERT, RoBERTA, and more. Packt Publishing Ltd, 2021.