AULA DOCENTE · AVANZADO
Lenguaje y sistemas computacionales
Relacionar representaciones del lenguaje con evaluación y límites de inferencia en sistemas computacionales.
Dirigida a: Lingüística computacional, comunicación digital, informática y humanidades digitales.
Resultados de aprendizaje esperados
- Diferenciar unidades de tokenización y representaciones distribucionales.
- Describir qué pregunta responde una evaluación y qué deja sin medir.
- Analizar errores pragmáticos, calibración e interacción situada.
Plan de tres sesiones
SESIÓN 1
Representar textos
Lecturas para preparar:
- Historia del procesamiento computacional del lenguaje
- Tokenización, subpalabras y representación textual
- Embeddings y semántica distribucional
- Representaciones contextuales
Actividad: Contrastar representaciones de una expresión ambigua y explicar qué información preserva cada nivel.
SESIÓN 2
Evaluar salidas
Lecturas para preparar:
- Arquitectura Transformer
- Evaluación, benchmarks y análisis de errores
- Semantic parsing y salidas estructuradas
- Alucinación, calibración e incertidumbre
Actividad: Proponer una rúbrica de evaluación para respuestas y detectar fuentes de incertidumbre o alucinación.
SESIÓN 3
Fallos de interacción
Lecturas para preparar:
- Interacción humano-computador y lenguaje
- Errores semánticos y fallos de alcance en IA
- Fallos pragmáticos en implicatura, presuposición y contexto
Actividad: Analizar un diálogo artificial y separar fallos semánticos, pragmáticos y de alcance.
Evaluación sugerida
Informe breve de evaluación de ejemplos producidos por un sistema conversacional, con criterios y límites explícitos.
Qué observar al calificar
- Adecuación de la unidad y la representación analizadas.
- Distinción entre descripción del error y conjetura causal.
- Claridad de criterios y límites de evaluación.