Quiz Parte I: Fundamentos de NLP

Capítulo 1: Introducción al PLN

1. a) Un campo de la inteligencia artificial enfocado en permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano.
2. b) Mejora la comunicación entre humanos y máquinas.
3. c) NLTK

Capítulo 2: Procesamiento Básico de Texto

1. b) Dividir el texto en unidades más pequeñas como palabras u oraciones.
2. c) Lematización
3. a) Palabras que se usan con frecuencia y a menudo se eliminan durante el preprocesamiento de texto.
4. a) re

Capítulo 3: Ingeniería de Características para el PLN

1. a) Frecuencia de Términos - Frecuencia Inversa de Documentos
2. c) Word2Vec
3. b) BERT genera incrustaciones conscientes del contexto.
4. c) transformers

Aplicaciones Prácticas

1. b) CountVectorizer
2. b) api.load()
3. b) Eliminar palabras irrelevantes o menos informativas.

Implementación de Código

1. b) vectorizer = CountVectorizer()
2. c) model.most_similar()

Comprensión Conceptual

1. a) Las incrustaciones estáticas generan una sola representación para cada palabra, mientras que las incrustaciones contextuales generan diferentes representaciones basadas en el contexto.

Comprensión Avanzada

1. c) BERT procesa texto en ambas direcciones, capturando el contexto de ambos lados de una palabra.
2. b) Ajusta el modelo para que rinda mejor en tareas específicas entrenándolo en datos específicos de la tarea.
3. c) Ahorran tiempo y recursos al proporcionar un punto de partida sólido para tareas específicas.

Este cuestionario está diseñado para evaluar tu comprensión de los conceptos fundamentales en PLN cubiertos en la Parte I del libro. ¡Buena suerte!

Capítulo 1: Introducción al PLN

1. a) Un campo de la inteligencia artificial enfocado en permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano.
2. b) Mejora la comunicación entre humanos y máquinas.
3. c) NLTK

Capítulo 2: Procesamiento Básico de Texto

1. b) Dividir el texto en unidades más pequeñas como palabras u oraciones.
2. c) Lematización
3. a) Palabras que se usan con frecuencia y a menudo se eliminan durante el preprocesamiento de texto.
4. a) re

Capítulo 3: Ingeniería de Características para el PLN

1. a) Frecuencia de Términos - Frecuencia Inversa de Documentos
2. c) Word2Vec
3. b) BERT genera incrustaciones conscientes del contexto.
4. c) transformers

Aplicaciones Prácticas

1. b) CountVectorizer
2. b) api.load()
3. b) Eliminar palabras irrelevantes o menos informativas.

Implementación de Código

1. b) vectorizer = CountVectorizer()
2. c) model.most_similar()

Comprensión Conceptual

1. a) Las incrustaciones estáticas generan una sola representación para cada palabra, mientras que las incrustaciones contextuales generan diferentes representaciones basadas en el contexto.

Comprensión Avanzada

1. c) BERT procesa texto en ambas direcciones, capturando el contexto de ambos lados de una palabra.
2. b) Ajusta el modelo para que rinda mejor en tareas específicas entrenándolo en datos específicos de la tarea.
3. c) Ahorran tiempo y recursos al proporcionar un punto de partida sólido para tareas específicas.

Este cuestionario está diseñado para evaluar tu comprensión de los conceptos fundamentales en PLN cubiertos en la Parte I del libro. ¡Buena suerte!

Capítulo 1: Introducción al PLN

1. a) Un campo de la inteligencia artificial enfocado en permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano.
2. b) Mejora la comunicación entre humanos y máquinas.
3. c) NLTK

Capítulo 2: Procesamiento Básico de Texto

1. b) Dividir el texto en unidades más pequeñas como palabras u oraciones.
2. c) Lematización
3. a) Palabras que se usan con frecuencia y a menudo se eliminan durante el preprocesamiento de texto.
4. a) re

Capítulo 3: Ingeniería de Características para el PLN

1. a) Frecuencia de Términos - Frecuencia Inversa de Documentos
2. c) Word2Vec
3. b) BERT genera incrustaciones conscientes del contexto.
4. c) transformers

Aplicaciones Prácticas

1. b) CountVectorizer
2. b) api.load()
3. b) Eliminar palabras irrelevantes o menos informativas.

Implementación de Código

1. b) vectorizer = CountVectorizer()
2. c) model.most_similar()

Comprensión Conceptual

1. a) Las incrustaciones estáticas generan una sola representación para cada palabra, mientras que las incrustaciones contextuales generan diferentes representaciones basadas en el contexto.

Comprensión Avanzada

1. c) BERT procesa texto en ambas direcciones, capturando el contexto de ambos lados de una palabra.
2. b) Ajusta el modelo para que rinda mejor en tareas específicas entrenándolo en datos específicos de la tarea.
3. c) Ahorran tiempo y recursos al proporcionar un punto de partida sólido para tareas específicas.

Este cuestionario está diseñado para evaluar tu comprensión de los conceptos fundamentales en PLN cubiertos en la Parte I del libro. ¡Buena suerte!

Capítulo 1: Introducción al PLN

1. a) Un campo de la inteligencia artificial enfocado en permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano.
2. b) Mejora la comunicación entre humanos y máquinas.
3. c) NLTK

Capítulo 2: Procesamiento Básico de Texto

1. b) Dividir el texto en unidades más pequeñas como palabras u oraciones.
2. c) Lematización
3. a) Palabras que se usan con frecuencia y a menudo se eliminan durante el preprocesamiento de texto.
4. a) re

Capítulo 3: Ingeniería de Características para el PLN

1. a) Frecuencia de Términos - Frecuencia Inversa de Documentos
2. c) Word2Vec
3. b) BERT genera incrustaciones conscientes del contexto.
4. c) transformers

Aplicaciones Prácticas

1. b) CountVectorizer
2. b) api.load()
3. b) Eliminar palabras irrelevantes o menos informativas.

Implementación de Código

1. b) vectorizer = CountVectorizer()
2. c) model.most_similar()

Comprensión Conceptual

1. a) Las incrustaciones estáticas generan una sola representación para cada palabra, mientras que las incrustaciones contextuales generan diferentes representaciones basadas en el contexto.

Comprensión Avanzada

1. c) BERT procesa texto en ambas direcciones, capturando el contexto de ambos lados de una palabra.
2. b) Ajusta el modelo para que rinda mejor en tareas específicas entrenándolo en datos específicos de la tarea.
3. c) Ahorran tiempo y recursos al proporcionar un punto de partida sólido para tareas específicas.

Este cuestionario está diseñado para evaluar tu comprensión de los conceptos fundamentales en PLN cubiertos en la Parte I del libro. ¡Buena suerte!