Competències i objectius
Context de l'assignatura per al curs 2026-27
Podemos considerar como minería de textos cualquier proceso automático cuyo fin sea extraer información relevante y no explícita de documentos escritos en lenguaje natural. La minería de textos guarda una estrecha relación con el procesamiento del lenguaje natural, disciplina casi tan antigua como la informática misma, que a su vez tiene relación con disciplinas como la lingüística, la computación o la inteligencia artificial. Esta asignatura explora tanto desde la perspectiva simbólica como del aprendizaje automático las técnicas y métodos actuales de recuperación y extracción de información a partir de grandes corpus de textos, así como algunas de sus aplicaciones más relevantes.
Resultats d'aprenentatge / Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2026-27
Habilitats/Destreses
- HAB1 : Saber aplicar els coneixements adquirits per a resoldre problemes reals en entorns nous o multidisciplinaris relacionats amb la seua àrea d'estudi, i que posseïsquen les habilitats d'aprenentatge necessàries per a continuar estudiant de forma autodirigida i autònoma.
- HAB2 : Aplicar els coneixements adquirits en ciència de dades per a resoldre problemes reals, desenvolupant-se eficaçment en contextos multidisciplinaris i internacionals, gestionant la informació i els recursos disponibles, i demostrant competències informàtiques i informacionals pròpies de l'àmbit.
- HAB5 : Analitzar i aplicar mètodes analítics i estadístics avançats per a la preparació i processament de dades.
Coneiximents/Continguts
- CON1 : Posseir i comprendre coneixements que permeten l'originalitat en el desenvolupament i aplicació d'idees, en un context d'investigació, integrant sempre les responsabilitats socials, ètiques i legals vinculades a l'aplicació dels coneixements en ciència de dades.
- CON2 : Saber dirigir, projectar, dissenyar, desenvolupar, implantar i mantenir productes, aplicacions i serveis relacionats amb la ciència de dades, assegurant la qualitat del servei i complint la normativa vigent, així com considerant aspectes tècnics, econòmics i d'eficiència.
- CON3 : Saber utilitzar tècniques de la ciència de dades per a obtenir noves relacions i brindar informació sobre problemes d'investigació o processos organitzatius i recolzar la presa de decisions.
- CON4 : Adquirir les habilitats, estratègies i procediments per a saber actuar amb ètica i responsabilitat en la cerca de solucions que fomenten el desenvolupament sostenible, la igualtat de gènere, la no discriminació, la inclusió, la justícia, la pau i l'equitat social.
- CON5 : Conèixer en profunditat i aplicar tecnologies i mètodes d'anàlisis de dades, incloent-hi l'aprenentatge automàtic (supervisat, no supervisat i reforçat), així com tècniques d'anàlisi predictiva, prescriptiu, descriptiu i analítica qualitativa.
Capacitats/Competències
- CC1 : Ser capaç d'integrar coneixements i formular judicis en contextos complexos amb informació incompleta o limitada, considerant les implicacions socials i ètiques, comunicar de manera clara les seues conclusions i fonaments a públics especialitzats i no especialitzats, i desenvolupar un aprenentatge autodirigit i autònom en temes relacionats amb la ciència de dades.
- CC2 : Ser capaç d'adaptar-se a entorns canviants propis de la ciència de dades, fomentant el treball en equip, la creativitat, la capacitat crítica i l'esperit emprenedor, així com comprenent i aplicant els avanços tecnicocientífics de la disciplina.
- CC3 : Ser capaç d'utilitzar principis d'enginyeria i tecnologies informàtiques modernes per a investigar, dissenyar, implementar i desenvolupar experiments, processos, instruments, sistemes i infraestructures al llarg de tot el cicle de vida de les dades en ciència de dades.
- CC4 : Ser capaç de liderar projectes i equips de treball en Ciència de Dades, reunint competències efectives en comunicació oral i escrita.
- CC5 : Adoptar valors de sostenibilitat i equitat social, donant suport a la igualtat de dones i homes, l'eliminació de tota pràctica discriminatòria, la inclusió social, la justícia, la pau i els principis i valors democràtics i dels drets humans.
- CC6 : Aconseguir una comprensió crítica de la complexitat dels reptes i problemes socioambientals, incloses les arrels de les desigualtats de gènere, de les situacions de discriminació i exclusió social, de les amenaces a la pau i a la consecució dels drets humans, així com dels desafiaments mediambientals.
Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)
- Conèixer les principals tècniques de processament del llenguatge natural per a l'anàlisi automàtica de textos i la seua utilitat en tasques de mineria de textos.
- Saber processar automàticament corpus monolingües i plurilingües.
- Conèixer els aspectes específics de l'aplicació de tècniques supervisades i no supervisades a l'anàlisi automàtica de textos.
- Saber aplicar a textos concrets diferents models de recuperació d'informació, categorització i agrupació (clustering) de documents, extracció d'informació, mineria d'opinions i sentiments, mineria de textos plurilingües i altres possibles aplicacions de la mineria de textos.
Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2026-27
- Conocer las principales técnicas de procesamiento del lenguaje natural para el análisis automático de textos y su utilidad en tareas de minería de textos.
- Saber procesar automáticamente corpus monolingües y plurilingües.
- Conocer los aspectos específicos de la aplicación de técnicas supervisadas y no supervisadas al análisis automático de textos.
- Saber aplicar a textos concretos diferentes modelos de recuperación de información, categorización y agrupación (clustering) de documentos, extracción de información, minería de opiniones y sentimientos, minería de textos plurilingües y otras posibles aplicaciones de la minería de textos.
- Determinar el enfoque más adecuado para resolver una determinada tarea que implique el procesamiento de textos monolingües o multilingües.
- Desarrollar experimentos que evalúen la calidad de diferentes técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- Incorporar a una caja de herramientas personal las diferentes técnicas de pre y postprocesamiento necesarias para manipular eficientemente grandes cantidades de información textual.
Dades generals
Codi:
43459
Professor/a responsable:
Pérez Ortiz, Juan Antonio
Crèdits ECTS:
6,00
Crèdits teòrics:
1,20
Crèdits pràctics:
1,20
Càrrega no presencial:
3,60
Departaments amb docència
-
Dep.:
Llenguatges i Sistemes Informàtics
Àrea: Llenguatges i Sistemes Informàtics
Crèdits teòrics: 1,2
Crèdits pràctics: 1,2
Aquest departament és responsable de l'assignatura.
Aquest dep. és responsable de l'acta.
Estudis en què s'imparteix
-
MÀSTER UNIVERSITARI EN CIÈNCIA DE DADES
Tipus d'assignatura: OBLIGATÒRIA (Curs: 1)

