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Procesamiento de Lenguaje Natural con Python Edición Actualizada

Quiz Parte IV: Aplicaciones y Técnicas Avanzadas

Capítulo 9: Traducción Automática

  1. ¿Cuál es el propósito principal de un modelo de secuencia a secuencia en la traducción automática?
    • A) Clasificar texto en categorías predefinidas
    • B) Generar un resumen de un texto
    • C) Traducir texto de un idioma a otro
    • D) Detectar el sentimiento en un texto
  2. ¿Qué mecanismo ayuda a un modelo de secuencia a secuencia a enfocarse en partes específicas de la secuencia de entrada al generar la secuencia de salida?
    • A) Tokenización
    • B) Mecanismo de Atención
    • C) Lematización
    • D) Stemming
  3. ¿Cuál es una ventaja principal de usar modelos Transformer sobre RNNs tradicionales para la traducción automática?
    • A) Reducción de la complejidad computacional
    • B) Mejor manejo de dependencias de largo alcance
    • C) Arquitectura de modelo más simple
    • D) Menores requisitos de memoria

Capítulo 9: Traducción Automática

  1. ¿Cuál es el propósito principal de un modelo de secuencia a secuencia en la traducción automática?
    • A) Clasificar texto en categorías predefinidas
    • B) Generar un resumen de un texto
    • C) Traducir texto de un idioma a otro
    • D) Detectar el sentimiento en un texto
  2. ¿Qué mecanismo ayuda a un modelo de secuencia a secuencia a enfocarse en partes específicas de la secuencia de entrada al generar la secuencia de salida?
    • A) Tokenización
    • B) Mecanismo de Atención
    • C) Lematización
    • D) Stemming
  3. ¿Cuál es una ventaja principal de usar modelos Transformer sobre RNNs tradicionales para la traducción automática?
    • A) Reducción de la complejidad computacional
    • B) Mejor manejo de dependencias de largo alcance
    • C) Arquitectura de modelo más simple
    • D) Menores requisitos de memoria

Capítulo 9: Traducción Automática

  1. ¿Cuál es el propósito principal de un modelo de secuencia a secuencia en la traducción automática?
    • A) Clasificar texto en categorías predefinidas
    • B) Generar un resumen de un texto
    • C) Traducir texto de un idioma a otro
    • D) Detectar el sentimiento en un texto
  2. ¿Qué mecanismo ayuda a un modelo de secuencia a secuencia a enfocarse en partes específicas de la secuencia de entrada al generar la secuencia de salida?
    • A) Tokenización
    • B) Mecanismo de Atención
    • C) Lematización
    • D) Stemming
  3. ¿Cuál es una ventaja principal de usar modelos Transformer sobre RNNs tradicionales para la traducción automática?
    • A) Reducción de la complejidad computacional
    • B) Mejor manejo de dependencias de largo alcance
    • C) Arquitectura de modelo más simple
    • D) Menores requisitos de memoria

Capítulo 9: Traducción Automática

  1. ¿Cuál es el propósito principal de un modelo de secuencia a secuencia en la traducción automática?
    • A) Clasificar texto en categorías predefinidas
    • B) Generar un resumen de un texto
    • C) Traducir texto de un idioma a otro
    • D) Detectar el sentimiento en un texto
  2. ¿Qué mecanismo ayuda a un modelo de secuencia a secuencia a enfocarse en partes específicas de la secuencia de entrada al generar la secuencia de salida?
    • A) Tokenización
    • B) Mecanismo de Atención
    • C) Lematización
    • D) Stemming
  3. ¿Cuál es una ventaja principal de usar modelos Transformer sobre RNNs tradicionales para la traducción automática?
    • A) Reducción de la complejidad computacional
    • B) Mejor manejo de dependencias de largo alcance
    • C) Arquitectura de modelo más simple
    • D) Menores requisitos de memoria