Master Oficial en Ingeniería Lingüística

Objetivos:
El Master en Ingeniería Lingüística tiene como objeto proporcionar la formación técnica necesaria para la investigación sobre el diseño y desarrollo de sistemas pertenecientes a lo que se conoce como "industrias de la lengua", y más concretamente en aquellos ámbitos que requieran el procesamiento de textos multilingües.

Metodología:
El Master en Ingeniería Lingüística ofrece una modalidad de enseñanza semi-presencial. Un instrumento fundamental para este tipo de enseñanza es el sistema e-learning diseñado por la Universidad Católica San Antonio y denominado "Campus Virtual UCAM". Gracias a herramientas de comunicación electrónica como el correo electrónico, el chat y el foro, este Campus Virtual permite el contacto entre el profesor y los alumnos y de éstos entre sí. Igualmente, los alumnos pueden disponer a través de este entorno de toda la documentación necesaria para el estudio, así como de información administrativa de la propia Universidad.

El Master adopta un enfoque metodológico basado en la "resolución de problemas". Con este propósito, el Master capacita al alumno con conocimientos teóricos, técnicas y estrategias que posteriormente podrá aplicar en situaciones reales dentro de un ámbito laboral específico.

Se ha confeccionado una guía didáctica para cada asignatura, donde aparece información sobre la descripción general de la asignatura, sus objetivos y contenidos, las lecturas obligatorias y recomendadas, los trabajos y prácticas, la evaluación y la tutorización.

Módulos:
Master Oficial en Ingeniería Lingüística
Posibilidad de obtención del Título de Doctor

El alumno debe cubrir un mínimo de 60 créditos ECTS para la obtención del "Master en Ingeniería Lingüística", habiendo realizado todas las asignaturas de carácter obligatorio.

Módulo 1: Lingüística computacional
Objetivos: Adquirir los conocimientos fundamentales sobre las principales teorías lingüísticas que se han aplicado al procesamiento del lenguaje natural en los últimos años. Desarrollar una comprensión detallada en el diseño y análisis de los algoritmos más utilizados en el procesamiento del lenguaje natural. Conocer los modelos de representación del conocimiento más utilizados en el procesamiento del lenguaje natural. Capacitar a los alumnos para el diseño, la construcción y la evaluación de ontologías para el procesamiento del lenguaje natural.

Contenido: Morfología computacional. Sintaxis computacional. Semántica computacional. Lexicografía computacional. Algoritmos para el análisis del lenguaje. Algoritmos de búsqueda. Algoritmos para la generación del lenguaje. Modelos para la representación del conocimiento. Modelado del conocimiento conceptual y ontologías.

• Asignaturas:
• Fundamentos de lingüística computacional
• Algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural
• Representación y gestión del conocimiento cognitivo
• Modelo computacional de la gramática funcional

Módulo 2: Estadística y procesamiento del lenguaje natural
Objetivos: Conocer los modelos estadísticos más utilizados en el procesamiento del lenguaje natural y saber aplicarlos en tareas específicas.

Contenido: Inferencia estadística. Cadenas de Markov. Modelos Ocultos de Markov. Modelos de Máxima Entropía. Redes bayesianas. Clustering.

• Asignaturas:
• Probabilidad y estadística en la lingüística computacional
• Modelos estadísticos avanzados en el procesamiento del lenguaje natural

Módulo 3: Desarrollo de sistemas de ingeniería lingüística
Objetivos: Conocer los problemas actuales y futuras investigaciones en el desarrollo de sistemas del procesamiento del lenguaje natural, haciendo un mayor énfasis en la traducción mecánica y la recuperación de información multilingüe. Adquirir los conocimientos básicos necesarios para la investigación en todos aquellos aspectos relacionados con el tratamiento del habla, incluyendo procesamiento de la señal, síntesis y reconocimiento de voz.

Contenido: Traducción automática. Traducción asistida. Recuperación de información multilingüe. Modelado de la percepción y la producción del habla. Sistemas de análisis y/o síntesis de voz. Paradigmas para el reconocimiento del habla.

• Asignaturas:
• Traducción mecánica
• Recuperación de información multilingüe
• Tecnologías del habla

Módulo 4: Trabajo de Investigación
Objetivos: Desarrollar un trabajo de investigación relacionado con alguna de las materias incluidas en el programa de este Master.

• Asignaturas:
• Metodología de la investigación científica
• Tesis de Master

A continuación presentamos la secuenciación temporal de las asignaturas de este Master:

• Semestre 1
1. Fundamentos de lingüística computacional 5 créditos (Obl)
2. Algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural 5 créditos (Obl)
3. Probabilidad y estadística en la lingüística computacional 5 créditos (Obl)
4. Representación y gestión del conocimiento cognitivo 5 créditos (Obl)
• Semestre 2
1. Metodología de la investigación científica 12 créditos (Obl)
2. Modelo computacional de la gramática funcional 4 créditos (Opt)
3. Modelos estadísticos avanzados en el procesamiento del lenguaje natural 4 créditos (Opt)
4. Traducción mecánica 4 créditos (Opt)
5. Recuperación de información multilingüe 4 créditos (Opt)
6. Tecnologías del habla 4 créditos (Opt)
• Semestre 3
1. Tesis de Master 20 créditos (Obl)

Obl: asignatura obligatoria
Opt: asignatura optativa

Titulación:
Para la obtención del Título de Master Oficial, el alumno deberá superar un mínimo de 60 créditos ECTS de los que consta el Master.