Test de Lenguaje Natural: Pon a prueba tus conocimientos

Question 1

¿Qué técnica se utiliza para generar resúmenes de texto a partir de un texto de origen?

Accepted Answer

Modelo de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq)

Answer

Redes Generativas Adversarias (GAN)

Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Answer

Máquina de Aprendizaje Automatizado (AutoML)

Question 2

En el contexto de la comprensión del lenguaje natural, ¿qué representa un vector de incrustación de palabras?

Accepted Answer

Una representación numérica del significado semántico de una palabra

Answer

Un conjunto de reglas para identificar estructuras sintácticas

Answer

Un modelo entrenado para predecir la siguiente palabra en una secuencia

Answer

Un algoritmo para traducir texto entre diferentes idiomas

Question 3

Las redes neuronales recurrentes son ventajosas para las tareas de comprensión del lenguaje natural porque:

Accepted Answer

Pueden procesar secuencias de información

Answer

Son extremadamente eficientes computacionalmente

Answer

Requieren volúmenes masivos de datos de entrenamiento

Answer

Solo pueden procesar datos estructurados

Question 4

Los transformadores son un tipo de modelo de lenguaje natural que utiliza:

Accepted Answer

Mecanismos de autoatención

Answer

Operaciones de convolución

Answer

Redes de memoria

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Question 5

¿Cuál de las siguientes técnicas es la más adecuada para generar texto coherente y gramaticalmente correcto a partir de una distribución de probabilidad condicionada?

Accepted Answer

Redes neuronales recurrentes

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Árboles de decisión

Answer

Regresión lineal

Question 6

En el procesamiento del lenguaje natural, ¿qué algoritmo es particularmente adecuado para analizar estructuras sintácticas y semánticas basándose en reglas predefinidas?

Accepted Answer

Análisis sintáctico descendente

Answer

Transformadores

Answer

Lógica difusa

Answer

Redes neuronales convolucionales

Question 7

¿Cuál de los siguientes beneficios es exclusivo de las representaciones de incrustación de palabras en el procesamiento del lenguaje natural?

Accepted Answer

Capturar relaciones semánticas entre palabras y frases

Answer

Reducir la dimensionalidad de los datos

Answer

Mejorar la interpretabilidad de los modelos

Answer

Aumentar la eficiencia computacional

Question 8

En la generación de lenguaje basada en secuencias, ¿qué técnica emplea un decodificador para generar texto a partir de representaciones ocultas?

Accepted Answer

Traducción automática secuencial

Answer

Reconocimiento de entidades nombradas

Answer

Clasificación de texto

Answer

Análisis de sentimientos

Question 9

Para evaluar la calidad de los sistemas de generación de lenguaje, ¿qué métrica se centra específicamente en comparar el texto generado con el texto de referencia?

Accepted Answer

BLEU (Evaluación bilingüe de subestudio)

Answer

Curva ROC

Answer

Recuerdo

Answer

Precisión

Question 10

En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, ¿qué tipo de red neuronal ha demostrado ser particularmente eficaz para capturar relaciones de largo alcance y dependencias entre palabras?

Accepted Answer

Transformador

Answer

Red neuronal de memoria a corto plazo

Answer

Red neuronal convolucional

Answer

Red bayesiana

Question 11

Entre las siguientes opciones, ¿cuál ejemplifica una aplicación práctica de la generación de lenguaje natural?

Accepted Answer

Resumen de texto automatizado

Answer

Detección de plagio

Answer

Reconocimiento de imágenes

Answer

Minado de datos

Question 12

En el procesamiento del lenguaje natural, ¿qué técnica se utiliza para representar el significado del texto en un formato estructurado, facilitando el razonamiento y la inferencia?

Accepted Answer

Semántica composicional

Answer

Álgebra booleana

Answer

Teoría de grafos

Answer

Lógica proposicional

Question 13

Al desarrollar sistemas de comprensión del lenguaje natural, ¿cuál de los siguientes desafíos es inherente a la complejidad del lenguaje humano?

Accepted Answer

Ambigüedad en el significado y la interpretación

Answer

Sobreajuste a datos de entrenamiento específicos

Answer

Falta de datos de entrenamiento suficientes

Answer

Alta dimensionalidad de los datos de texto

Question 14

Para generar texto similar al humano, ¿qué técnica se utiliza habitualmente?

Accepted Answer

Modelos de lenguaje grandes

Answer

Árboles de decisión

Answer

Redes neuronales convolucionales

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Question 15

¿Qué tipo de red neuronal es comúnmente utilizada para la comprensión del lenguaje natural?

Accepted Answer

Red neuronal recurrente

Answer

Red neuronal convolucional

Answer

Red neuronal feedforward

Answer

Red neuronal bayesiana

Question 16

En un modelo de transformador, ¿qué capa es crucial para procesar secuencias de texto?

Accepted Answer

Capa de autoatención

Answer

Capa de agrupación

Answer

Capa convolucional

Answer

Capa de normalización por lotes

Question 17

¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar el rendimiento de los modelos de generación de lenguaje?

Accepted Answer

BLEU

Answer

RECALL

Answer

F1-score

Answer

Precisión

Question 18

La ambigüedad es un desafío asociado con:

Accepted Answer

Comprensión del lenguaje natural

Answer

Falta de datos

Answer

Alta dimensionalidad

Answer

Sobreajuste

Question 19

¿Cuál de las siguientes aplicaciones es un ejemplo de generación de lenguaje natural?

Accepted Answer

Generación de resúmenes de artículos de noticias

Answer

Clasificación de imágenes

Answer

Reconocimiento de voz

Answer

Detección de objetos

Question 20

¿Qué tipo de aprendizaje automático se utiliza en los modelos de comprensión del lenguaje natural?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 21

En el contexto de la generación de texto, ¿qué aproximación emplea una función de distribución de probabilidad para seleccionar la siguiente palabra a generar?

Accepted Answer

Modelo de lenguaje

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Traducción automática

Answer

Análisis sintáctico

Question 22

La técnica de procesamiento del lenguaje natural que asigna etiquetas gramaticales (sustantivo, verbo, adjetivo) a las palabras de una oración se denomina:

Accepted Answer

Etiquetado gramatical

Answer

Análisis sintáctico

Answer

Desambiguación del sentido

Answer

Reconocimiento de entidades nombradas

Question 23

El enfoque de entrenamiento supervisado para modelos de lenguaje se caracteriza principalmente por:

Accepted Answer

Utilizar datos etiquetados para ajustar los parámetros del modelo

Answer

Predecir la siguiente palabra en base a las anteriores

Answer

Generar texto aleatorio

Answer

Actualizar los pesos del modelo mediante retropropagación

Question 24

El algoritmo que utiliza una red neuronal para aprender representaciones de palabras a partir de un gran corpus de texto se llama:

Accepted Answer

Word2vec

Answer

BERT

Answer

Análisis de componentes principales

Answer

LSTM

Question 25

La tarea de generar una respuesta a una consulta de usuario basada en un conjunto de documentos relevantes se conoce como:

Accepted Answer

Búsqueda de Respuestas

Answer

Resumen automático

Answer

Reconocimiento de voz

Answer

Traducción automática

Question 26

Las arquitecturas de transformadores mejoran los modelos de lenguaje principalmente debido a su capacidad de:

Accepted Answer

Atender a información de contexto a larga distancia

Answer

Mejorar la precisión en el etiquetado gramatical

Answer

Reducir la complejidad computacional

Question 27

El proceso de dividir una oración en sus componentes sintácticos (sujeto, verbo, objeto) se conoce como:

Accepted Answer

Análisis sintáctico

Answer

Eliminación de palabras vacías

Answer

Lematización

Answer

Detección de entidades

Question 28

¿Qué técnica se utiliza para generar texto gramaticalmente correcto y coherente?

Accepted Answer

Modelos de lenguaje

Answer

Redes neuronales convolucionales

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Árboles de decisión

Question 29

¿Qué tipo de representación se utiliza en los modelos de lenguaje para capturar las relaciones entre palabras?

Accepted Answer

Vectorial

Answer

Simbólica

Answer

Jerárquica

Answer

Discreta

Question 30

¿Qué métrica se utiliza para evaluar la calidad de los sistemas de generación de lenguaje natural?

Accepted Answer

BLEU

Answer

ACCURACY

Answer

F1-SCORE

Answer

PRECISION

Question 31

¿Qué tipo de tarea de procesamiento del lenguaje natural implica categorizar un texto?

Accepted Answer

Clasificación de textos

Answer

Generación de resúmenes

Answer

Reconocimiento del habla

Answer

Traducción automática

Question 32

¿Qué técnica se utiliza para representar el significado de una frase como un vector?

Accepted Answer

Codificación contextual

Answer

Desambiguación léxica

Answer

Segmentación morfológica

Answer

Análisis sintáctico

Question 33

¿Qué algoritmo se utiliza a menudo para resolver tareas de respuesta a preguntas?

Accepted Answer

Redes de memoria a largo plazo

Answer

Redes bayesianas

Answer

Redes de Markov ocultas

Answer

Redes convolucionales

Question 34

¿Qué técnica se utiliza para identificar el objetivo de comunicación de un usuario en una conversación?

Accepted Answer

Clasificación de intenciones

Answer

Generación de respuestas

Answer

Planificación de diálogos

Answer

Gestión del estado del diálogo

Question 35

¿Cuál de las siguientes NO es una técnica de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)?

Accepted Answer

Programación lineal

Answer

Procesamiento estadístico del lenguaje

Answer

Redes neuronales recurrentes

Answer

Aprendizaje automático

Question 36

En la comprensión del lenguaje natural, ¿qué logra la desambiguación de palabras?

Accepted Answer

Determinar el significado correcto de las palabras en contexto.

Answer

Generar nuevos textos a partir de un texto dado

Answer

Traducir palabras a diferentes idiomas.

Question 37

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para la generación de lenguaje?

Accepted Answer

Capacidad de generar textos similares a los humanos

Answer

Alta velocidad de procesamiento

Answer

Bajo coste computacional

Question 38

¿Qué algoritmo se emplea comúnmente para entrenar modelos de lenguaje?

Accepted Answer

Transformer

Answer

K-Means

Answer

Regresión lineal

Answer

SVM

Question 39

En la generación de lenguaje condicionada, ¿cuál es el objetivo del texto de entrada?

Accepted Answer

Proporcionar contexto y limitaciones para la generación.

Answer

Evaluar el rendimiento del modelo

Answer

Entrenar el modelo de lenguaje

Question 40

¿Qué tipo de red neuronal se emplea comúnmente para procesar secuencias, como el texto?

Accepted Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Red neuronal multicapa (MLP)

Answer

Red neuronal de avance (FFNN)

Question 41

¿Cuál es el objetivo de las técnicas de resumen automático?

Accepted Answer

Crear resúmenes concisos y precisos de textos extensos

Answer

Traducir textos a otros idiomas

Answer

Responder preguntas sobre textos

Question 42

¿Qué métrica se emplea comúnmente para evaluar el rendimiento de los modelos de generación de lenguaje?

Accepted Answer

BLEU (Evaluación bilingüe y unidireccional)

Answer

RMSE (Raíz del error cuadrático medio)

Answer

Precisión

Answer

AUC (Área bajo la curva)

Question 43

¿Cuál de las siguientes es una posible aplicación de la generación de lenguaje natural?

Accepted Answer

Crear contenido para sitios web y redes sociales

Answer

Diagnosticar enfermedades

Answer

Resolver ecuaciones matemáticas

Answer

Diseñar puentes