Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: |
Para efeito de avaliação será observada a Resolução 043/95-CEPEX que regulamenta a Verificação do Rendimento Escolar nos Cursos de Graduação da Universidade Federal do Piauí. Serão realizadas três avaliações (uma prova escrita e dois trabalhos práticos), envolvendo os conteúdos apresentados e discutidos nas aulas teóricas e práticas, sendo considerado(a) aprovado(a) na disciplina o(a) aluno(a) que: Obtiver frequência igual ou superior a 75% da carga horária da disciplina. Obtiver média aritmética nas três avaliações maior ou igual a 7 (sete), ou média aritmética igual ou superior a 6 (seis), resultante da média aritmética das avaliações e da nota do exame final.
O(A) aluno(a) que obtiver média aritmética das 3 avaliações inferior a 4 (quatro) será considerado(a) reprovado(a) e não realizará avaliação final. A prova final consistirá de todo o conteúdo da disciplina. O(A) aluno(a) que não comparecer às avaliações e/ou exame final terá o direito de requerer a oportunidade de realizá-los em segunda chamada. O(A) candidato(a) a exame de segunda chamada poderá requerê-lo por si ou por procurador legalmente constituído, ao professor da disciplina, através do departamento responsável pela mesma, em um prazo de 3 dias úteis, justificando através de documento o motivo da ausência.
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Bibliografia:
| Bibliografia Básica: BIRD, S.; KLEIN, E.; LOPER, E. Natural Language Processing with Python. 1st. ed. [S.l.]: OReilly Media, Inc., 2009. NLTK book was updated for Python 3 and NLTK 3. Available in https://www.nltk.org/book/
Bibliografia Complementar: CASELI, H. M.; NUNES, M.G.V. (org.) Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. BPLN, 2023. Disponível em: https://brasileiraspln.com/livro-pln FACELI, K.; LORENA, A.; GAMA, J.; and CARVALHO, A. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC. 2021. JURAFSKY, D. and MARTIN, J. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall series in artificial intelligence. PearsonPrentice Hall. 2009. LIU, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Morgan & Claypool Publishers, v. 5, n. 1, 1167, 2012. PORIA, S.; CAMBRIA, E.; GELBUKH, A. F. Aspect Extraction for Opinion Mining with a Deep Convolutional Neural Network. Knowledge-Based Systems, 108, 4249, 2016. |