Cuestionario Parte III: Modelado de Temas y Resumen de Texto
Respuestas
1. B) Identificar los temas subyacentes en una colección de documentos
2. C) Latent Semantic Analysis (LSA)
3. B) HDP determina automáticamente el número de temas
4. C) Gensim
5. C) La distribución de probabilidad de palabras dadas un tema
6. B) El resumen extractivo selecciona oraciones clave del texto original, mientras que el resumen abstractive genera nuevas oraciones.
7. B) PageRank
8. C) BART
9. B) El resumen abstractive produce resúmenes más coherentes y legibles
10. D) Hugging Face Transformers
Respuestas
1. B) Identificar los temas subyacentes en una colección de documentos
2. C) Latent Semantic Analysis (LSA)
3. B) HDP determina automáticamente el número de temas
4. C) Gensim
5. C) La distribución de probabilidad de palabras dadas un tema
6. B) El resumen extractivo selecciona oraciones clave del texto original, mientras que el resumen abstractive genera nuevas oraciones.
7. B) PageRank
8. C) BART
9. B) El resumen abstractive produce resúmenes más coherentes y legibles
10. D) Hugging Face Transformers
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1. B) Identificar los temas subyacentes en una colección de documentos
2. C) Latent Semantic Analysis (LSA)
3. B) HDP determina automáticamente el número de temas
4. C) Gensim
5. C) La distribución de probabilidad de palabras dadas un tema
6. B) El resumen extractivo selecciona oraciones clave del texto original, mientras que el resumen abstractive genera nuevas oraciones.
7. B) PageRank
8. C) BART
9. B) El resumen abstractive produce resúmenes más coherentes y legibles
10. D) Hugging Face Transformers
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1. B) Identificar los temas subyacentes en una colección de documentos
2. C) Latent Semantic Analysis (LSA)
3. B) HDP determina automáticamente el número de temas
4. C) Gensim
5. C) La distribución de probabilidad de palabras dadas un tema
6. B) El resumen extractivo selecciona oraciones clave del texto original, mientras que el resumen abstractive genera nuevas oraciones.
7. B) PageRank
8. C) BART
9. B) El resumen abstractive produce resúmenes más coherentes y legibles
10. D) Hugging Face Transformers