Lingüística computacional y procesamiento del lenguaje natural

1. ¿Qué es la lingüística computacional?

A) Subcampo de la biología que analiza la codificación genética en los organismos.
B) Proceso de traducción de lenguas mediante algoritmos informáticos.
C) Campo que combina la lingüística y la informática para comprender y modelar el lenguaje natural.
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) Redundancia.
B) Errores de sintaxis.
C) Volumen de datos.
D) Ambigüedad.

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

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

4. ¿Qué significa etiquetado POS en PNL?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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