Información de la convocatoria
El curso se impartirá del 4 al 6 de septiembre
DIRECCIÓN
Dra. María Luisa Lobato
Codirección: Dr. Álvaro Cuéllar
OBJETIVOS
El curso ofrece a los asistentes la posibilidad de conocer de forma teórica y práctica las investigaciones y procesos digitales y de Inteligencia Artificial que se están desarrollando recientemente en el ámbito de la Filología.
Entre estos destaca la aplicación de IA para la transcripción automática de documentos antiguos, la Estilometría para relacionar las obras literarias por sus usos léxicos y el uso de Python para el manejo informático de los textos del interés del investigador, así como del análisis rítmico de las obras poéticas. Se desglosan aquí los objetivos particulares del curso:
- Presentar las dificultades para la transcripción automática de documentos antiguos.
- Mostrar cómo transcribir documentos antiguos (impresos y manuscritos) a través de Inteligencia Artificial.
- Presentar de qué manera construir un detector de copistas o imprentas con Inteligencia Artificial.
- Presentar el problema filológico de la atribución textual de textos literarios.
- Mostrar la importancia de la modelización y manejo de un corpus.
- Aproximación al data mining: extracción de textos de la web.
- Aproximación al tratamiento de datos: del html al txt vía regex (Regular expressions).
- Introducción al XML/TEI. Codificación de una obra de teatro/poesía.
- Trabajar con transformación / extracción del XML al TXT.
- Explicar el almacenamiento, recuperación y gestión de datos. Github (control de cambios)
- Introducir a los métodos de análisis estilísticos con ayuda de ordenadores.
- Introducción teórico-práctica a la estilometría.
- Conocer lenguajes de programación. Vocabulario básico. Lenguaje R. Funciones, variables, paquetes, ayuda.
- Presentar y profundizar en Stylo, Metrics: Cluster, PCA, Bootstrap, etc.
- Métodos de análisis secuencial (estudio de caso de comedias colaboradas).
- Introducir a humanistas, en especial a filólogos, en los métodos que est án detrás del análisis estadístico: PCA, Machine Learning, Neural Networks, AI.
- Presentar el análisis y visualización con redes (Gephi).
- Dar a conocer Python como herramienta para el estudio de los textos.
- Mostrar las problemáticas en torno al estudio rítmico de la poesía.
- Enseñar cómo pueden construirse algoritmos para escandir automáticamente textos poéticos.
- Aproximarse a técnicas de Inteligencia Artificial y machine learning para la clasificación autorial.
NÚMERO DE HORAS
22, 5 horas
LUGAR DE CELEBRACIÓN
Universidad de Burgos / Biblioteca Universitaria
Aula de Formación
Plaza Infanta Doña Elena s/n
09001 Burgos
INFORMACIÓN GENERAL
• Para los alumnos que realicen el curso se reconocerá 0.5 créditos por cada curso o actividad equivalente a 12,5 h. para Grado en la UBU
