Quiz Parte II: Procesamiento de Texto Avanzado y Modelado
Preguntas
Capítulo 4: Modelado del Lenguaje
1. ¿Qué es un N-gram?
◦ A) Un tipo de red neuronal
◦ B) Una secuencia de N palabras utilizada para el modelado del lenguaje
◦ C) Un método de clasificación de texto
◦ D) Un tipo de análisis de sentimientos
2. ¿Cuál de los siguientes problemas aborda un Modelo Oculto de Markov (HMM)?
◦ A) Problema de Evaluación
◦ B) Problema de Decodificación
◦ C) Problema de Aprendizaje
◦ D) Todos los anteriores
3. ¿Cuál es la principal ventaja de usar redes Long Short-Term Memory (LSTM) sobre las RNN estándar?
◦ A) Son más fáciles de entrenar
◦ B) Pueden capturar dependencias a largo plazo
◦ C) Requieren menos datos
◦ D) Son más interpretables
Capítulo 5: Sintaxis y Análisis Sintáctico
1. ¿Cuál es el propósito del etiquetado de Partes del Discurso (POS)?
◦ A) Clasificar texto en categorías
◦ B) Asignar categorías gramaticales a las palabras
◦ C) Detectar entidades nombradas en el texto
◦ D) Analizar la estructura sintáctica de una oración
2. ¿Qué biblioteca usamos para implementar el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en Python?
◦ A) NLTK
◦ B) spaCy
◦ C) TextBlob
◦ D) Afinn
3. ¿Qué hace un analizador de dependencias?
◦ A) Identifica la estructura gramatical de una oración
◦ B) Clasifica el sentimiento de una oración
◦ C) Detecta entidades nombradas en una oración
◦ D) Traduce texto de un idioma a otro
Capítulo 6: Análisis de Sentimientos
1. ¿Cuál de los siguientes es un enfoque basado en reglas para el análisis de sentimientos?
◦ A) Regresión Logística
◦ B) TextBlob
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
2. ¿Cuál es la principal ventaja de usar enfoques de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos?
◦ A) Son más fáciles de implementar
◦ B) Requieren menos datos
◦ C) Pueden capturar patrones complejos en los datos
◦ D) Son más interpretables
3. ¿Qué modelo de aprendizaje profundo aprovecha los mecanismos de autoatención y ha logrado un rendimiento de vanguardia en muchas tareas de PLN?
◦ A) CNN
◦ B) RNN
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
Preguntas
Capítulo 4: Modelado del Lenguaje
1. ¿Qué es un N-gram?
◦ A) Un tipo de red neuronal
◦ B) Una secuencia de N palabras utilizada para el modelado del lenguaje
◦ C) Un método de clasificación de texto
◦ D) Un tipo de análisis de sentimientos
2. ¿Cuál de los siguientes problemas aborda un Modelo Oculto de Markov (HMM)?
◦ A) Problema de Evaluación
◦ B) Problema de Decodificación
◦ C) Problema de Aprendizaje
◦ D) Todos los anteriores
3. ¿Cuál es la principal ventaja de usar redes Long Short-Term Memory (LSTM) sobre las RNN estándar?
◦ A) Son más fáciles de entrenar
◦ B) Pueden capturar dependencias a largo plazo
◦ C) Requieren menos datos
◦ D) Son más interpretables
Capítulo 5: Sintaxis y Análisis Sintáctico
1. ¿Cuál es el propósito del etiquetado de Partes del Discurso (POS)?
◦ A) Clasificar texto en categorías
◦ B) Asignar categorías gramaticales a las palabras
◦ C) Detectar entidades nombradas en el texto
◦ D) Analizar la estructura sintáctica de una oración
2. ¿Qué biblioteca usamos para implementar el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en Python?
◦ A) NLTK
◦ B) spaCy
◦ C) TextBlob
◦ D) Afinn
3. ¿Qué hace un analizador de dependencias?
◦ A) Identifica la estructura gramatical de una oración
◦ B) Clasifica el sentimiento de una oración
◦ C) Detecta entidades nombradas en una oración
◦ D) Traduce texto de un idioma a otro
Capítulo 6: Análisis de Sentimientos
1. ¿Cuál de los siguientes es un enfoque basado en reglas para el análisis de sentimientos?
◦ A) Regresión Logística
◦ B) TextBlob
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
2. ¿Cuál es la principal ventaja de usar enfoques de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos?
◦ A) Son más fáciles de implementar
◦ B) Requieren menos datos
◦ C) Pueden capturar patrones complejos en los datos
◦ D) Son más interpretables
3. ¿Qué modelo de aprendizaje profundo aprovecha los mecanismos de autoatención y ha logrado un rendimiento de vanguardia en muchas tareas de PLN?
◦ A) CNN
◦ B) RNN
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
Preguntas
Capítulo 4: Modelado del Lenguaje
1. ¿Qué es un N-gram?
◦ A) Un tipo de red neuronal
◦ B) Una secuencia de N palabras utilizada para el modelado del lenguaje
◦ C) Un método de clasificación de texto
◦ D) Un tipo de análisis de sentimientos
2. ¿Cuál de los siguientes problemas aborda un Modelo Oculto de Markov (HMM)?
◦ A) Problema de Evaluación
◦ B) Problema de Decodificación
◦ C) Problema de Aprendizaje
◦ D) Todos los anteriores
3. ¿Cuál es la principal ventaja de usar redes Long Short-Term Memory (LSTM) sobre las RNN estándar?
◦ A) Son más fáciles de entrenar
◦ B) Pueden capturar dependencias a largo plazo
◦ C) Requieren menos datos
◦ D) Son más interpretables
Capítulo 5: Sintaxis y Análisis Sintáctico
1. ¿Cuál es el propósito del etiquetado de Partes del Discurso (POS)?
◦ A) Clasificar texto en categorías
◦ B) Asignar categorías gramaticales a las palabras
◦ C) Detectar entidades nombradas en el texto
◦ D) Analizar la estructura sintáctica de una oración
2. ¿Qué biblioteca usamos para implementar el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en Python?
◦ A) NLTK
◦ B) spaCy
◦ C) TextBlob
◦ D) Afinn
3. ¿Qué hace un analizador de dependencias?
◦ A) Identifica la estructura gramatical de una oración
◦ B) Clasifica el sentimiento de una oración
◦ C) Detecta entidades nombradas en una oración
◦ D) Traduce texto de un idioma a otro
Capítulo 6: Análisis de Sentimientos
1. ¿Cuál de los siguientes es un enfoque basado en reglas para el análisis de sentimientos?
◦ A) Regresión Logística
◦ B) TextBlob
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
2. ¿Cuál es la principal ventaja de usar enfoques de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos?
◦ A) Son más fáciles de implementar
◦ B) Requieren menos datos
◦ C) Pueden capturar patrones complejos en los datos
◦ D) Son más interpretables
3. ¿Qué modelo de aprendizaje profundo aprovecha los mecanismos de autoatención y ha logrado un rendimiento de vanguardia en muchas tareas de PLN?
◦ A) CNN
◦ B) RNN
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
Preguntas
Capítulo 4: Modelado del Lenguaje
1. ¿Qué es un N-gram?
◦ A) Un tipo de red neuronal
◦ B) Una secuencia de N palabras utilizada para el modelado del lenguaje
◦ C) Un método de clasificación de texto
◦ D) Un tipo de análisis de sentimientos
2. ¿Cuál de los siguientes problemas aborda un Modelo Oculto de Markov (HMM)?
◦ A) Problema de Evaluación
◦ B) Problema de Decodificación
◦ C) Problema de Aprendizaje
◦ D) Todos los anteriores
3. ¿Cuál es la principal ventaja de usar redes Long Short-Term Memory (LSTM) sobre las RNN estándar?
◦ A) Son más fáciles de entrenar
◦ B) Pueden capturar dependencias a largo plazo
◦ C) Requieren menos datos
◦ D) Son más interpretables
Capítulo 5: Sintaxis y Análisis Sintáctico
1. ¿Cuál es el propósito del etiquetado de Partes del Discurso (POS)?
◦ A) Clasificar texto en categorías
◦ B) Asignar categorías gramaticales a las palabras
◦ C) Detectar entidades nombradas en el texto
◦ D) Analizar la estructura sintáctica de una oración
2. ¿Qué biblioteca usamos para implementar el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en Python?
◦ A) NLTK
◦ B) spaCy
◦ C) TextBlob
◦ D) Afinn
3. ¿Qué hace un analizador de dependencias?
◦ A) Identifica la estructura gramatical de una oración
◦ B) Clasifica el sentimiento de una oración
◦ C) Detecta entidades nombradas en una oración
◦ D) Traduce texto de un idioma a otro
Capítulo 6: Análisis de Sentimientos
1. ¿Cuál de los siguientes es un enfoque basado en reglas para el análisis de sentimientos?
◦ A) Regresión Logística
◦ B) TextBlob
◦ C) LSTM
◦ D) BERT
2. ¿Cuál es la principal ventaja de usar enfoques de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos?
◦ A) Son más fáciles de implementar
◦ B) Requieren menos datos
◦ C) Pueden capturar patrones complejos en los datos
◦ D) Son más interpretables
3. ¿Qué modelo de aprendizaje profundo aprovecha los mecanismos de autoatención y ha logrado un rendimiento de vanguardia en muchas tareas de PLN?
◦ A) CNN
◦ B) RNN
◦ C) LSTM
◦ D) BERT