Lingüística computacional y procesamiento del lenguaje natural

1. ¿Qué es la lingüística computacional?

A) Campo que combina la lingüística y la informática para comprender y modelar el lenguaje natural.
B) Proceso de traducción de lenguas mediante algoritmos informáticos.
C) Subcampo de la biología que analiza la codificación genética en los organismos.
D) Estudio de cómo programar ordenadores para que entiendan el lenguaje humano.

2. ¿Cuál es el principal reto del tratamiento informático del lenguaje humano?

A) Volumen de datos.
B) Redundancia.
C) Errores de sintaxis.
D) Ambigüedad.

3. ¿Qué tipo de aprendizaje automático se utiliza habitualmente en PNL?

A) Árboles de decisión.
B) Máquinas de vectores soporte.
C) Aprendizaje profundo.
D) Algoritmos genéticos.

4. ¿Qué significa etiquetado POS en PNL?

A) Almacenamiento de objetos del proyecto.
B) Etiquetado de partes del discurso.
C) Selección de salida personalizada.
D) Sistema de orientación de la posición.

5. ¿Cuál de las siguientes es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada en PNL?

A) Árboles de decisión.
B) Agrupación.
C) Redes neuronales.
D) Máquinas de vectores soporte.

6. ¿Qué tipo de algoritmo se utiliza habitualmente para el reconocimiento de entidades con nombre?

A) Máquinas de vectores soporte.
B) Algoritmos genéticos.
C) Redes neuronales.
D) Campos aleatorios condicionales (CRF).

7. ¿Cuál es el objetivo principal de la extracción de información en PNL?

A) Para realizar la traducción automática.
B) Para resumir un documento de texto.
C) Clasificar las frases en categorías.
D) Extraer automáticamente información estructurada de textos no estructurados.

8. La clasificación de reseñas de libros es un ejemplo de ¿qué tarea de PNL?

A) Clasificación del texto.
B) Traducción automática.
C) Análisis sintáctico.
D) Análisis del sentimiento.

9. ¿Qué lenguaje de programación se utiliza habitualmente para implementar algoritmos de PNL?

A) JavaScript.
B) Python.
C) C++.
D) Java.

10. ¿Para qué sirve la traducción automática en PNL?

A) Generar nuevos textos a partir de contenidos existentes.
B) Analizar el sentimiento de un texto.
C) Para traducir automáticamente un texto de un idioma a otro.
D) Para resumir el texto.

Examen creado con That Quiz — el sitio para crear exámenes de matemáticas.