| [ | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué significan las siglas COBOL y cuándo fue creado?", | |
| "respuesta": "COBOL significa Common Business Oriented Language, y fue creado en 1960. Es uno de los lenguajes de programación aún utilizados en informática de gestión." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función de la función COMMON_CONTEXTS en NLTK?", | |
| "respuesta": "La función COMMON_CONTEXTS en NLTK sirve para examinar los contextos que comparten dos o más palabras." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué consiste la programación dirigida por eventos?", | |
| "respuesta": "La programación dirigida por eventos determina tanto la estructura como la ejecución de los programas en función de los sucesos que ocurran en el sistema." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo funciona el enfoque de representaciones distribucionales de palabras?", | |
| "respuesta": "El enfoque de representaciones distribucionales de palabras funciona asociando a cada palabra en el vocabulario un vector numérico de dimensiones $d$, donde $d$ es la dimensión del vector. Estos vectores se utilizan para expresar la función de probabilidad y aprender la estructura del lenguaje." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el muestreo con reemplazo?", | |
| "respuesta": "El muestreo con reemplazo es un método en el que, una vez que se selecciona un miembro de la población para incluirlo en una muestra, ese miembro se devuelve a la población para volver a poder ser elegido." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué se puede esperar si un modelo de embedding preserva la similitud contextual?", | |
| "respuesta": "Si un modelo de embedding preserva la similitud contextual, palabras como 'perro' y 'gato' estarán representadas con vectores próximos entre sí, reflejando su proximidad semántica." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las COLOCACIONES en NLTK?", | |
| "respuesta": "Las COLOCACIONES en NLTK son secuencias de palabras que suelen aparecer juntas en un texto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué indica el indicador re.VERBOSE en una expresión regular?", | |
| "respuesta": "El indicador re.VERBOSE permite escribir expresiones regulares de manera más legible al ignorar los espacios en blanco y permitir comentarios. Esto facilita la separación visual de secciones lógicas del patrón y la adición de explicaciones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia entre re.search() y re.match()?", | |
| "respuesta": "re.search() busca el patrón en toda la cadena, devolviendo la primera coincidencia encontrada, mientras que re.match() solo busca al principio de la cadena y devuelve una coincidencia si el patrón coincide con los caracteres iniciales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son las dos categorías de unidades léxicas según su naturaleza?", | |
| "respuesta": "Las dos categorías de unidades léxicas según su naturaleza son: Categorías léxicas o abiertas, que poseen carácter referencial y forman un inventario abierto, representadas por sustantivos, verbos y adjetivos; y Categorías funcionales o cerradas, que solo poseen significado gramatical y forman un inventario cerrado, representadas por conjunciones y artículos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se utiliza la función super() en Python?", | |
| "respuesta": "La función super() en Python se utiliza dentro de una clase hija para llamar a los métodos de la clase padre, permitiendo extender la funcionalidad de la clase padre a la clase hija. Esto facilita el acceso y la modificación de los métodos y atributos heredados." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un compilador y cuál es su función en el proceso de desarrollo de software?", | |
| "respuesta": "Un compilador es un programa que traduce el código fuente escrito en un lenguaje de programación a código de máquina ejecutable. Su función en el proceso de desarrollo de software es convertir el código fuente legible por humanos en instrucciones entendibles por la computadora, lo que permite la ejecución del programa." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia del análisis sintáctico en el contexto del lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "En el contexto del lenguaje natural, el análisis sintáctico es importante para identificar la estructura de una oración, extrayendo información relevante de los límites de la frase y descubriendo relaciones entre conceptos y atributos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del operador ‘and’ en Python?", | |
| "respuesta": "El operador ‘and’ en Python devuelve ‘True’ si ambos elementos a su izquierda y derecha son verdaderos o se cumplen, y ‘False’ en caso contrario." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia entre lenguaje de programación y lenguaje informático?", | |
| "respuesta": "La diferencia radica en que los lenguajes informáticos incluyen no solo los lenguajes de programación, sino también otros tipos de lenguajes como HTML, que no son propiamente lenguajes de programación, sino que se utilizan para estructurar el contenido de documentos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué se basan los sistemas de recomendación basados en filtrado de contenidos?", | |
| "respuesta": "Los sistemas de recomendación basados en filtrado de contenidos se basan en los atributos de los productos. La idea es que a cada usuario le gustará un elemento similar a lo que le ha gustado en el pasado. Se necesita disponer de bastantes atributos o características de los elementos para poder proponer otros similares." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es una particularidad de la sintaxis de Python?", | |
| "respuesta": "Una particularidad de la sintaxis de Python es que no requiere el uso de ciertos caracteres como $ o ;, ni utiliza {} para delimitar bloques de código en estructuras de control como el if." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es la ‘poda’ en la construcción de árboles de decisión?", | |
| "respuesta": "La ‘poda’ es un proceso que consiste en eliminar una rama de un nodo, convirtiéndolo en una hoja (terminal), y asignándole la clasificación más común de los ejemplos de entrenamiento considerados en ese nodo. La poda ayuda a evitar el sobreajuste y a simplificar la estructura del árbol." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del operador != en Python?", | |
| "respuesta": "El operador != en Python devuelve True si los elementos a comparar son distintos, y False si son iguales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede llamar a un método de clase en Python?", | |
| "respuesta": "Un método de clase en Python se puede llamar tanto sobre la clase como sobre un objeto de la clase." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué algoritmo de aprendizaje profundo fue creado por Terrence Sejnowski y Charles R. Rosenberg en 1985?", | |
| "respuesta": "NETtalk" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los tres tipos de rasgos léxicos que distinguen las unidades léxicas?", | |
| "respuesta": "Los tres tipos de rasgos léxicos que distinguen las unidades léxicas son: Rasgos formales, que contienen información sobre el tipo de palabra, contexto sintáctico y tipo de flexión; Rasgos semánticos, que contienen información sobre la estructura argumental y propiedades inherentes de cada unidad; y Rasgos fonológicos, que contienen la información necesaria para asignar representación fonética a la unidad." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia entre los argumentos por posición y los argumentos por nombre en Python?", | |
| "respuesta": "La diferencia entre los argumentos por posición y los argumentos por nombre en Python radica en la forma en que se pasan los valores a la función. Los argumentos por posición se asignan según el orden en que se pasan a la función, mientras que los argumentos por nombre se asignan según los nombres especificados en la llamada a la función." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los componentes principales del lenguaje?", | |
| "respuesta": "Los componentes principales del lenguaje son los niveles fonológico, morfológico, léxico, sintáctico y pragmático.Cada uno de estos niveles se encarga de diferentes aspectos del lenguaje humano, desde los sonidos y la estructura de las palabras hasta el significado y el uso del lenguaje en contexto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia de seguir convenciones al nombrar variables en Python?", | |
| "respuesta": "Seguir convenciones al nombrar variables en Python es importante para mantener un código claro, legible y consistente. Esto facilita la comprensión del código por parte de otros programadores y ayuda a evitar errores y confusiones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia entre los cuantificadores '*' y '+' en expresiones regulares?", | |
| "respuesta": "La diferencia entre los cuantificadores '*' y '+' en expresiones regulares es que '*' coincide con cero o más ocurrencias del patrón, mientras que '+' coincide con una o más ocurrencias del patrón." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los primeros pasos del proceso de PLN?", | |
| "respuesta": "Los primeros pasos en un proyecto de PLN se centran en establecer los objetivos específicos del proyecto y en la recopilación o creación de un corpus de datos adecuado en función de la tarea hacia la que esté enfocado, como la clasificación de texto o el reconocimiento de entidades nombradas, y debe prepararse meticulosamente, lo cual incluye limpieza, normalización y, en casos necesarios, anotación manual o automática. Este paso es esencial, ya que la calidad y relevancia del conjunto de datos influirán directamente en el desempeño del modelo de PLN. Posteriormente, se procede a seleccionar o diseñar el enfoque algorítmico que mejor se ajuste a los objetivos del proyecto, ya sea a través de técnicas basadas en reglas, métodos estadísticos, o modelos de aprendizaje profundo. Finalmente, resulta fundamental establecer métricas de evaluación claras para medir el rendimiento del sistema y permitir ajustes iterativos basados en resultados empíricos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué papel tiene la lingüística computacional en la configuración de asistentes virtuales con IA?", | |
| "respuesta": "La lingüística computacional desempeña un papel relevante en la configuración de asistentes virtuales con IA, como Alexa, Siri y otros, contribuyendo al desarrollo tecnológico en campos como la atención al cliente, la investigación y la educación." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el error de muestreo?", | |
| "respuesta": "El error de muestreo es la variación natural que resulta de la selección de una muestra para representar una población mayor. Esta variación disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra, por lo que la selección de muestras más grandes reduce el error de muestreo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál fue el impacto de la introducción de los PC en los años 80 y 90 en la Lingüística Computacional?", | |
| "respuesta": "Facilitaron la generalización de la informática y el acceso a herramientas computacionales, lo que permitió un mayor desarrollo y aplicación de métodos empíricos en el análisis del lenguaje." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el tipo de dato de una cadena en Python?", | |
| "respuesta": "El tipo de dato de una cadena en Python es 'str', que es la abreviatura de 'string'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué mejoras introdujo Word2Vec en el campo de los word embeddings?", | |
| "respuesta": "Word2Vec, introducido por un equipo de Google liderado por Tomas Mikolov en 2013, mejoró la eficiencia y calidad de los embeddings al proporcionar arquitecturas como Continuous Bag of Words (CBOW) y Skip-Gram, y técnicas de optimización como softmax jerárquico y muestreo negativo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es la colocación y cómo se relaciona con la coocurrencia?", | |
| "respuesta": "La colocación ocurre cuando se produce de forma probada una frecuente dependencia semántica o gramatical entre dos términos. Ambos conceptos, coocurrencia y colocación, son importantes en el campo de la recuperación de información." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son las técnicas utilizadas en el análisis de texto con IA?", | |
| "respuesta": "El análisis de texto con IA utiliza técnicas como la categorización de texto, que asigna automáticamente datos de texto a categorías predefinidas, y el modelado de temas, que identifica temas ocultos en un corpus textual." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué realiza el operador **= en Python?", | |
| "respuesta": "El operador **= en Python calcula el exponente del valor de la variable elevado al valor especificado, y asigna el resultado a la misma variable. Por ejemplo, x **= 2 es equivalente a x = x ** 2." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál de las arquitecturas en Word2Vec es mejor?", | |
| "respuesta": "La elección entre CBOW y Skip Gram depende del tipo de datos y del objetivo específico. Según comentarios de Mikolov, Skip Gram funciona bien con conjuntos de datos pequeños y representa bien palabras o frases poco comunes, mientras que CBOW es más rápido en el entrenamiento y tiene un mejor rendimiento para palabras frecuentes." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los métodos básicos de la minería de textos?", | |
| "respuesta": "LLos métodos básicos de la minería de textos abarcan la tokenización, que descompone el texto en palabras o frases para su análisis; la eliminación de palabras vacías, quitando términos comunes con poca carga semántica; stemming y lematización, que simplifican las palabras a su raíz o forma base, agrupando variantes de una misma palabra; y el análisis de frecuencia de palabras, contabilizando cuántas veces aparecen ciertas palabras u oraciones en el texto o corpus." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son las fases de resolución de un problema mediante computadora?", | |
| "respuesta": "Las fases son: análisis del problema, diseño del programa y resolución del problema mediante computadora." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo funciona el algoritmo Pagerank de Google?", | |
| "respuesta": "El algoritmo Pagerank de Google asigna peso o importancia a las páginas web en función del número de páginas que apuntan a ellas y la importancia de esas páginas. Luego, representa las relaciones entre páginas mediante una matriz y calcula el autovector de dicha matriz cuyo valor es 1, determinando así el orden en el que se muestran los resultados de búsqueda." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son algunas consideraciones importantes al elegir un algoritmo para machine learning?", | |
| "respuesta": "Al elegir un algoritmo para machine learning, es importante considerar la precisión, el tiempo de entrenamiento y la facilidad de uso. Además, es fundamental recordar que probar diferentes algoritmos es necesario para determinar cuál es el mejor para la resolución de un problema específico." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia del algoritmo de Viterbi en el reconocimiento del habla?", | |
| "respuesta": "En el reconocimiento del habla, el algoritmo de Viterbi ayuda a determinar la secuencia más probable de fonemas o palabras que corresponde a una secuencia de señales de audio observadas, lo que facilita la transcripción automática del habla." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué año Deep Blue, de IBM, derrotó a Garry Kasparov, el campeón mundial de ajedrez?", | |
| "respuesta": "1997" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el efecto del 'continue' en un bucle 'for' en Python?", | |
| "respuesta": "El efecto del 'continue' en un bucle 'for' en Python es saltar el resto del código dentro del bucle en la iteración actual y pasar a la siguiente iteración, sin romper el bucle." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué describe la gramática de constitución?", | |
| "respuesta": "La gramática de constitución describe la estructura sintáctica de las frases en términos de jerarquías frasales, donde los grupos de palabras forman una única unidad o frase, denominada constituyente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Es posible multiplicar una cadena de texto por un número en Python?", | |
| "respuesta": "Sí, es posible multiplicar una cadena de texto por un número en Python. Esto resultará en la repetición de la cadena el número de veces especificado." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las variables numéricas?", | |
| "respuesta": "Las variables numéricas son variables que toman valores indicados por números." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede verificar si una clase es iterable en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede verificar si una clase es iterable en Python utilizando la función isinstance() y comprobando si la clase hereda de Iterable." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué importancia tiene el análisis de sentimientos en el procesamiento de texto?", | |
| "respuesta": "El análisis de sentimientos es crucial para comprender las emociones y opiniones expresadas en un texto. Permite a las empresas evaluar la reputación de la marca al rastrear las emociones y opiniones de los clientes en reseñas, publicaciones en redes sociales y otros contenidos en línea." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál fue el trabajo pionero que introdujo el concepto de word embeddings en el procesamiento del lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "El concepto de word embeddings en el procesamiento del lenguaje natural fue introducido por un equipo liderado por Yoshua Bengio a principios de la década de 2000, cuyo trabajo pionero se cita en dos papers clave: 'A Neural Probabilistic Language Model' (2001) y 'A Neural Network Architecture for Factored Language Modeling' (2003)." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipos de valores pueden representar los enteros en Python?", | |
| "respuesta": "Los enteros en Python pueden representar valores numéricos enteros, tanto positivos como negativos, de cualquier magnitud." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la limitación principal de los modelos secuencia a secuencia?", | |
| "respuesta": "Algunas de las limitaciones de los modelos secuencia a secuencia (Seq2Seq) son las siguientes: (1) Tienden a enfocarse más en los últimos estados o palabras que en los iniciales, ya que van perdiendo memoria, incluso al utilizar LSTMs (2) El vector de representación o atención que produce la red neuronal recurrente inicial tiene un número fijo de dimensiones, lo que limita la representación (3) Es bastante lento, ya que procesa una palabra a cada momento." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se crea un entero en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede crear un entero en Python simplemente asignando un valor numérico a una variable." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué consiste el método básico o naive basado en popularidad?", | |
| "respuesta": "El método básico o naive basado en popularidad calcula la popularidad de un elemento según la cantidad de votos, los votos positivos o la puntuación más alta. Sin embargo, tiene sesgos ya que asume que los elementos populares son los más efectivos, lo cual no siempre es cierto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo podemos encontrar la secuencia más probable de estados ocultos que puedan haber generado una salida concreta?", | |
| "respuesta": "Dados los parámetros del modelo, podríamos resolver este problema con el algoritmo de Viterbi" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del operador // en Python?", | |
| "respuesta": "El operador // en Python calcula el cociente de la división entre los números presentes a la izquierda y derecha del operador, sin tener en cuenta el residuo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se puede utilizar para eliminar espacios en blanco al inicio y al final de una cadena en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede utilizar el método strip() para eliminar espacios en blanco al inicio y al final de una cadena en Python." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia de seguir buenas prácticas de codificación?", | |
| "respuesta": "Seguir buenas prácticas de codificación es importante para producir código legible, mantenible y eficiente. Esto incluye escribir nombres descriptivos para variables y funciones, dividir el código en módulos cohesivos, utilizar comentarios y documentación adecuada, seguir convenciones de estilo y formatos, y realizar pruebas exhaustivas para garantizar la calidad del código." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el propósito de las anotaciones en funciones en Python?", | |
| "respuesta": "El propósito de las anotaciones en funciones en Python es proporcionar información adicional sobre el comportamiento y los tipos de datos esperados en una función. Esto puede ayudar a otros programadores a comprender cómo utilizar la función correctamente y a mejorar la legibilidad del código." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué significa el operador '*' en una expresión regular?", | |
| "respuesta": "El operador '*' hace que la expresión regular coincida con 0 o más repeticiones del elemento precedente, tantas repeticiones como sean posibles." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué aplicaciones son especialmente útiles los modelos ocultos de Márkov?", | |
| "respuesta": "Los modelos ocultos de Márkov son especialmente útiles en aplicaciones como el reconocimiento del habla, reconocimiento óptico de caracteres o etiquetado gramatical, entre otros." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un estudio de observación?", | |
| "respuesta": "Un estudio de observación es un estudio en el que el investigador no manipula la variable independiente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué notación se utiliza para representar un float en Python en notación científica?", | |
| "respuesta": "En Python, se puede representar un float en notación científica utilizando la letra 'e' seguida del exponente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo podemos acceder a los hipónimos de un synset en WordNet?", | |
| "respuesta": "Para acceder a los hipónimos de un synset en WordNet, podemos utilizar el método .hyponyms()." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la ventaja de usar listas de compresión en Python?", | |
| "respuesta": "Una de las principales ventajas de usar listas de compresión en Python es que permite escribir código de manera más clara y concisa en comparación con el uso de bucles for tradicionales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipos de métodos pueden existir en una clase hija?", | |
| "respuesta": "En una clase hija pueden existir métodos heredados de la clase madre, métodos sobrescritos que modifican el comportamiento de los métodos heredados, y métodos nuevos que son definidos únicamente en la clase hija." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede iterar una cadena saltándose elementos en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede iterar una cadena saltándose elementos en Python utilizando la técnica de rebanado (slicing) con un paso específico en la sintaxis '[::paso]'. Por ejemplo, 'for i in cadena[::2]: bloque_codigo' itera cada segundo elemento de la cadena." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué hace 'pass' en Python?", | |
| "respuesta": "El método 'pass' en Python no hace nada, pero se utiliza para evitar errores de sintaxis cuando se requiere tener una declaración sin contenido." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Se pueden usar los operadores relacionales para comparar booleanos?", | |
| "respuesta": "En Python, el tipo booleano es una subclase del tipo entero, donde True equivale a 1 y False equivale a 0. Esto significa que se pueden comparar valores booleanos como si fueran números enteros." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son algunas aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "El procesamiento del lenguaje natural (PLN) tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas áreas, destacando su versatilidad y su impacto en la interacción humana-computadora y el análisis de datos. Entre estas aplicaciones se encuentran los asistentes virtuales, que proporcionan interacciones conversacionales naturales con usuarios; la traducción automática, facilitando la comunicación entre hablantes de diferentes idiomas; el análisis de sentimientos, que permite identificar opiniones y emociones en textos de redes sociales, reseñas de productos, etc.; sistemas de recomendación personalizados que mejoran la experiencia del usuario en plataformas de streaming y comercio electrónico; la extracción automática de información y el reconocimiento de entidades nombradas, que extraen datos estructurados de textos no estructurados; y herramientas de resumen automático." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué concepto introdujo Donald O. Hebb en 'The Organization of Behavior'?", | |
| "respuesta": "La sinapsis de Hebb, que teoriza sobre la excitación de las neuronas y la comunicación entre ellas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo funciona el algoritmo CYK?", | |
| "respuesta": "El algoritmo CYK considera todas las posibles subsecuencias de una secuencia de palabras y establece si cada subsecuencia puede ser generada a partir de una regla de la gramática. Comienza con subsecuencias de longitud 1 y continúa hasta considerar subsecuencias de longitud n. Para subsecuencias de longitud mayor a 1, se evalúa cada posible partición de la subsecuencia y se comprueba si existe alguna regla de producción que pueda generar ambas partes." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipo de algoritmos se recomiendan para principiantes en machine learning?", | |
| "respuesta": "Para principiantes en machine learning, se recomiendan algoritmos como la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y los bosques aleatorios debido a su facilidad de implementación, ajuste de parámetros y buen rendimiento inicial." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el propósito del muestreo en estadística?", | |
| "respuesta": "El propósito del muestreo en estadística es recopilar información sobre una población utilizando una muestra representativa en lugar de recopilar datos de toda la población, lo cual puede ser costoso o prácticamente imposible." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué científicos desarrollaron el primer perceptrón multicapa?", | |
| "respuesta": "Alexey (Oleksii) Ivakhnenko y Valentin Lapa desarrollaron el primer perceptón multicapa en 1965" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del modificador re.IGNORECASE en expresiones regulares en Python?", | |
| "respuesta": "El modificador re.IGNORECASE en expresiones regulares en Python permite que el patrón coincida sin distinguir entre minúsculas y mayúsculas, lo que significa que ignora la diferencia entre letras mayúsculas y minúsculas durante la búsqueda." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué resultado se obtiene al utilizar el operador ‘and’ con dos valores ‘True’ en Python?", | |
| "respuesta": "Cuando se utiliza el operador ‘and’ con dos valores ‘True’ en Python, el resultado es ‘True’." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del operador ‘or’ en Python?", | |
| "respuesta": "El operador ‘or’ en Python devuelve ‘True’ si al menos uno de los elementos a su izquierda o derecha se cumplen o son verdaderos, y ‘False’ si ambos elementos son falsos o no se cumplen sus expresiones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué significa el principio DRY en programación?", | |
| "respuesta": "El principio DRY (Don't Repeat Yourself) es una filosofía de programación que busca evitar la repetición de código innecesario, promoviendo la reutilización y abstracción de código común en lugar de duplicarlo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué se considera a Python un lenguaje 'generalista'?", | |
| "respuesta": "Python se considera un lenguaje 'generalista' porque puede ser empleado en una amplia variedad de tareas, desde la creación de páginas web hasta el análisis de datos o la inteligencia artificial." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué caracteriza al muestreo de conveniencia?", | |
| "respuesta": "El muestreo de conveniencia implica seleccionar muestras basadas en la disponibilidad o accesibilidad de los sujetos. No garantiza que la muestra sea representativa de la población y puede dar lugar a resultados sesgados." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué función se utiliza para convertir una clase iterable en una lista en Python?", | |
| "respuesta": "En Python, la función 'list()' se utiliza para convertir una clase iterable en una lista." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede representar un número en hexadecimal en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede representar un número en hexadecimal en Python utilizando el prefijo '0x' seguido de la secuencia de dígitos hexadecimales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el objetivo del algoritmo de Viterbi en un Modelo Oculto de Márkov?", | |
| "respuesta": "El objetivo del algoritmo de Viterbi en un Modelo Oculto de Márkov es encontrar la secuencia óptima de estados que mejor explica una secuencia de observaciones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué modificadores se pueden utilizar al compilar un patrón en Python y cuál es su función?", | |
| "respuesta": "Al compilar un patrón en Python, se pueden utilizar varios modificadores, como re.I (IGNORECASE), re.M (MULTILINE), y re.S (DOTALL), entre otros. Estos modificadores alteran el comportamiento del patrón durante la búsqueda, por ejemplo, haciendo que ignore las diferencias entre mayúsculas y minúsculas, o que considere los saltos de línea como caracteres normales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se obtiene la longitud del texto en NLTK?", | |
| "respuesta": "Para obtener la longitud del texto en NLTK, se utiliza la función len(texto)." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipo de efecto se busca en un buen sistema de recomendación?", | |
| "respuesta": "En un buen sistema de recomendación se busca sorprender positivamente al usuario, dando con la tecla de lo que le gusta en lo que no sabía que existía. Se utilizan indicadores como la variedad de productos, el número de nuevos productos y la relevancia en el ranking de los contenidos para medir este efecto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los componentes del procesamiento de lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "El procesamiento de lenguaje natural se divide en dos partes principales: comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG). Los componentes de la NLU incluyen análisis léxico, análisis sintáctico, análisis semántico, análisis del discurso y análisis pragmático. Los componentes de la NLG incluyen generación del discurso, planificación de oraciones, elección léxica, estructuración de la oración y generación morfológica." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué se hace para recuperar el control y volver al prompt en Python?", | |
| "respuesta": "Para recuperar el control y volver al prompt en Python se escribe ^c (control-c). En Colab, se puede parar o ejecutar el código haciendo clic en los botones correspondientes a la izquierda." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué comprende el entorno en el concepto de algoritmo en informática?", | |
| "respuesta": "El entorno es el conjunto de utensilios que el procesador puede utilizar para resolver un problema." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué métricas proporciona la función classification_report() para evaluar modelos de NLP?", | |
| "respuesta": "Proporciona métricas como precisión, exhaustividad y puntuación F1." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los tipos de análisis de regresión logística?", | |
| "respuesta": "Los tipos de análisis de regresión logística incluyen la regresión logística binaria, la regresión logística multinomial y la regresión logística ordinal, dependiendo del número y la naturaleza de los resultados posibles de la variable dependiente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un árbol de decisión y para qué se utiliza?", | |
| "respuesta": "Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en diversos ámbitos que sirve para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Se utiliza en áreas como la inteligencia artificial y la Economía." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué recursos adicionales necesitamos descargar para realizar un análisis de frecuencia de palabras con NLTK?", | |
| "respuesta": "Necesitamos descargar el tokenizer 'punkt'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué es importante la tokenización en el procesamiento del lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "La tokenización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural, ya que facilita el análisis del texto al dividirlo en partes más manejables, lo que permite realizar análisis más detallados y precisos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es la técnica de bolsa de palabras (BoW) y cómo se aplica en el contexto del texto?", | |
| "respuesta": "La técnica de bolsa de palabras (BoW) consiste en asignar un peso a cada palabra proporcional a su frecuencia de aparición en un texto. En el contexto del texto proporcionado, se utiliza para convertir los textos en matrices de frecuencia de palabras, lo que permite realizar análisis posteriores y generar visualizaciones como nubes de palabras." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué problemas se pueden resolver utilizando el algoritmo de Viterbi en un Modelo Oculto de Márkov?", | |
| "respuesta": "El algoritmo de Viterbi en un Modelo Oculto de Márkov se utiliza principalmente para resolver el problema de encontrar la secuencia más probable de estados ocultos que produce una secuencia observada de sucesos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué realiza el operador %= en Python?", | |
| "respuesta": "El operador %= en Python calcula el módulo de la división entre el valor de la variable y el valor especificado, y asigna el resultado a la misma variable. Por ejemplo, x %= 2 es equivalente a x = x % 2." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué hace el indicador re.IGNORECASE en una expresión regular?", | |
| "respuesta": "El indicador re.IGNORECASE hace que la coincidencia sea insensible a mayúsculas y minúsculas. Las expresiones como [A-Z] coincidirán también con letras minúsculas. Además, permite la coincidencia de Unicode completo a menos que se use el indicador ASCII para desactivar las coincidencias no ASCII." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el análisis de texto?", | |
| "respuesta": "El análisis de texto es el proceso en el cual se utilizan los sistemas de computación para leer y comprender texto escrito por seres humanos y, así, obtener información relevante. El software de análisis de datos puede, de forma independiente, clasificar, ordenar y extraer información de distintos textos para identificar patrones, relaciones, opiniones y otra información que se pueda procesar." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia de cerrar un fichero después de escribir en él en Python?", | |
| "respuesta": "Es importante cerrar un fichero después de escribir en él en Python para garantizar que los datos se escriban correctamente en el disco y para liberar los recursos del sistema operativo asociados con el fichero. El cierre del fichero también previene problemas de manipulación de archivos y asegura que los cambios se guarden adecuadamente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué la búsqueda de respuestas se considera más compleja que otros tipos de sistemas de recuperación de documentos?", | |
| "respuesta": "La búsqueda de respuestas se considera más compleja porque requiere una tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) más avanzada. Los sistemas de QA deben extraer fragmentos de texto de documentos que respondan a preguntas en lenguaje natural, lo cual es más difícil que simplemente buscar información en documentos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo evolucionó el nombre de la publicación periódica sobre traducción automática?", | |
| "respuesta": "En 1965 pasó a llamarse Mechanical Translation and Computational Linguistics. En 1974, American Journal of Computational Linguistics y, finalmente, en 1980, Computational Linguistics." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué impacto tienen los avances actuales en el área de la computación y la Lingüística computacional?", | |
| "respuesta": "Están multiplicando exponencialmente los recursos disponibles para el análisis lingüístico, filológico o literario." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se crea una tupla en Python?", | |
| "respuesta": "Una tupla en Python se crea utilizando paréntesis () y separando los elementos con comas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la última versión de Python y por qué se recomienda su uso?", | |
| "respuesta": "La última versión de Python es Python 3, y se recomienda su uso debido a que las versiones anteriores ya no cuentan con soporte oficial." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los métodos de muestreo aleatorio más comunes?", | |
| "respuesta": "Algunos de los métodos de muestreo aleatorio más comunes son: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados y muestreo sistemático." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es uno de los enfoques modernos en el análisis sintáctico?", | |
| "respuesta": "Uno de los enfoques modernos en el análisis sintáctico es el uso de redes neuronales profundas, especialmente las arquitecturas basadas en Transformadores, como BERT y GPT. Estos modelos utilizan el aprendizaje automático para entender la estructura gramatical del texto, generando representaciones vectoriales que capturan contextos y relaciones sintácticas complejas, lo que permite realizar análisis sintáctico y semántico con alta precisión sin depender de reglas manuales o estructuras predefinidas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué hace el cuantificador '{m,n}' en una expresión regular?", | |
| "respuesta": "El cuantificador '{m,n}' hace que la expresión regular coincida de m a n repeticiones del elemento precedente, tratando de coincidir con el mayor número de repeticiones posible." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es la recuperación de información?", | |
| "respuesta": "La recuperación de información es el proceso de encontrar material (usualmente documentos) de una naturaleza no estructurada (generalmente texto) dentro de una gran colección (como pueden ser bibliotecas digitales o Internet) que satisfaga una necesidad de información. Este proceso implica la búsqueda y recuperación de información relevante para satisfacer una consulta específica, utilizando algoritmos y modelos para buscar, indexar y clasificar los datos. La recuperación de información es fundamental en campos como la búsqueda en la web, sistemas de recomendación, y gestión de bases de datos, y utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural, minería de datos y aprendizaje automático para mejorar la precisión y relevancia de los resultados obtenidos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué problema intenta resolver tf-idf?", | |
| "respuesta": "Tf-idf intenta resolver el problema de destacar la relevancia de términos menos comunes pero más significativos en un documento, compensando la frecuencia de término con la frecuencia inversa de documento. De esta manera, se le da más peso a los términos que ocurren pocas veces en la colección de documentos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el pseudocódigo y cómo se utiliza?", | |
| "respuesta": "El pseudocódigo es un lenguaje cercano al humano para describir las operaciones de un algoritmo sin seguir una sintaxis específica de programación, facilitando la comprensión antes de la implementación." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es la búsqueda de respuestas?", | |
| "respuesta": "La búsqueda de respuestas, también conocida como Question Answering (QA), es un tipo de recuperación de la información. Consiste en que un sistema, dado un conjunto de documentos como la World Wide Web, sea capaz de recuperar respuestas a preguntas formuladas en lenguaje natural." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la utilidad de la sentencia 'return' en una función en Python?", | |
| "respuesta": "La sentencia 'return' en una función en Python se utiliza para salir de la función y devolver uno o más valores calculados por la función. Esto permite que los resultados de la función sean utilizados por el código que llamó a la función." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el principio DRY en programación y cómo se relaciona con la herencia?", | |
| "respuesta": "El principio DRY (Don't Repeat Yourself en inglés) busca evitar la repetición de código innecesario, promoviendo la reutilización y abstracción de código común. La herencia facilita la aplicación de esta filosofía al permitir compartir métodos y atributos entre clases, evitando la duplicación de código." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál fue el equipo responsable del desarrollo del lenguaje Fortran?", | |
| "respuesta": "El equipo responsable del desarrollo del lenguaje Fortran fue liderado por John Backus e incluyó a programadores como Richard Goldberg, Sheldon F. Best, Harlan Herrick, Peter Sheridan, Roy Nutt, Robert Nelson, Irving Ziller, Lois Haibt y David Sayre." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se relaciona la lingüística computacional con el Big Data?", | |
| "respuesta": "La lingüística computacional y el Big Data están estrechamente relacionadas, ya que el trabajo en lingüística computacional requiere grandes cantidades de información que se manejan con técnicas de Big Data y Data Science. Los datos estructurados y no estructurados se analizan para obtener pautas y establecer patrones sobre el funcionamiento del lenguaje humano, lo que facilita la construcción de aplicaciones de lingüística computacional." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se pueden crear diccionarios utilizando dictionary comprehension en Python?", | |
| "respuesta": "Para crear diccionarios utilizando dictionary comprehension en Python, se especifica la llave y el valor separados por dos puntos (:), y se usa la sintaxis {llave: valor} dentro de las llaves del dictionary comprehension." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué sucede si intentamos convertir un set en una lista en Python?", | |
| "respuesta": "Podemos convertir un set en una lista utilizando la función list(). Sin embargo, dado que los sets no mantienen un orden definido, el orden de los elementos en la lista puede ser diferente al orden en el set original." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son los sistemas híbridos de recomendación?", | |
| "respuesta": "Los sistemas híbridos de recomendación combinan diferentes métodos de recomendación, como la combinación matemática, la generación de características que enriquecen otro sistema, o el uso de un solo modelo que utiliza datos de filtrado colaborativo y de contenidos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los tipos de técnicas de análisis de textos?", | |
| "respuesta": "Algunas técnicas comunes de análisis de textos incluyen la clasificación de textos, la extracción de texto, el modelado de temas y la redacción de información de identificación personal (PII). Estas técnicas permiten al software de análisis de textos procesar y comprender el texto de manera eficiente, extrayendo información relevante para su análisis." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué problemas de precisión pueden surgir al trabajar con números float en Python?", | |
| "respuesta": "Al trabajar con números float en Python, pueden surgir problemas de precisión debido a la representación en coma flotante, especialmente en operaciones con números irracionales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué aspectos destacan Paul Daugherty y James Wilson sobre los tres estados de colaboración entre la IA y los humanos, según el informe 'Human + Machine'?", | |
| "respuesta": "Según el informe 'Human + Machine' de Paul Daugherty y James Wilson, los tres estados de colaboración entre la IA y los humanos son: el primero, donde la IA se entrena con características genuinamente humanas como el liderazgo, la creatividad y los juicios de valor; el segundo, donde las máquinas demuestran un mejor desempeño que los humanos en actividades repetitivas, precisas y continuas; y el tercero, donde los humanos y las máquinas realizan actividades híbridas complementándose mutuamente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué psicólogo publicó 'The Organization of Behavior: Una teoría neuropsicológica' en 1949?", | |
| "respuesta": "Donald O. Hebb" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un lema o forma canónica?", | |
| "respuesta": "Un lema o forma canónica es la forma primigenia de una palabra. Por ejemplo, la forma 'hablara' tiene asociado el lema 'hablar'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se utiliza para obtener todos los valores únicos de múltiples sets en Python?", | |
| "respuesta": "El método union() se utiliza para obtener todos los valores únicos de múltiples sets en Python. Este método combina todos los elementos únicos presentes en los sets involucrados." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué algoritmo básico de reconocimiento de patrones se desarrolló en 1967?", | |
| "respuesta": "El algoritmo del vecino más cercano o K-nearest neighbor" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipos de analizadores sintácticos existen?", | |
| "respuesta": "Existen analizadores sintácticos descendentes (Top-Down Parsers) y analizadores sintácticos ascendentes (Bottom-Up Parsers), así como otros tipos como los analizadores sintácticos descendentes recursivos, chart parsers, left corner parsers, analizadores sintácticos LR, LALR, entre otros." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede utilizar 'break' con bucles 'for' en Python?", | |
| "respuesta": "'Break' se puede usar con bucles 'for' en Python para detener la ejecución del bucle en cualquier momento, rompiendo el flujo normal de iteración." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué consiste la validación cruzada en la construcción de árboles de decisión?", | |
| "respuesta": "La validación cruzada es el proceso de construir un árbol con la mayoría de los datos y luego usar la parte restante de los datos para probar la precisión del árbol. Es una técnica importante para evaluar la capacidad de generalización del árbol." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un atributo de instancia?", | |
| "respuesta": "Los atributos de instancia son aquellos que pertenecen únicamente a un objeto individual de una clase. Cada objeto tiene sus propios atributos de instancia." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función de los paréntesis en Python?", | |
| "respuesta": "Los paréntesis en Python se utilizan para agrupar expresiones y modificar el orden de evaluación de las operaciones. También se utilizan en llamadas a funciones y en la definición de tuplas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Quiénes son los autores del innovador artículo sobre la 'memoria a largo plazo' (LSTM) publicado en 1997?", | |
| "respuesta": "Sepp Hochreiter y Jürgen Schmidhuber" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué hace el parámetro 'self' en un método de instancia en Python?", | |
| "respuesta": "El parámetro 'self' en un método de instancia en Python hace referencia a la instancia que llama al método, permitiendo acceder y modificar los atributos del objeto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué filósofos antiguos sentaron las bases de las ontologías del lenguaje?", | |
| "respuesta": "Filósofos como Platón y Aristóteles, durante la Antigüedad Clásica, sentaron las bases de la ontología del lenguaje con sus teorías sobre las formas y la categorización del ser." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los tipos básicos de datos en Python?", | |
| "respuesta": "Los tipos básicos de datos en Python son: str (cadenas de texto), int (números enteros), float (números decimales) y boolean (valores lógicos True y False)." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se utiliza para eliminar todos los elementos de un set en Python?", | |
| "respuesta": "El método clear() se utiliza para eliminar todos los elementos de un set en Python, dejándolo vacío." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el muestreo de conveniencia?", | |
| "respuesta": "El muestreo de conveniencia es un método no aleatorio de selección de una muestra; este método selecciona personas que son fácilmente accesibles. Tiene el problema de que puede generar datos sesgados y no permite la inferencia estadístico." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se pueden ordenar las coapariciones?", | |
| "respuesta": "Las coapariciones se pueden ordenar por frecuencia o de acuerdo con varias medidas estadísticas de asociación, como Mutual Information (MI), T-score, LL simple (Loglikelihood) y Chi-Square (chi cuadrado)." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué herramientas proporcionan los tests estadísticos para analizar la dependencia de coocurrencia?", | |
| "respuesta": "Los tests estadísticos, como variantes del test de información mutua o el cociente de verosimilitud, proveen medios para analizar la supuesta dependencia de coocurrencia entre términos. Estos tests permiten determinar si la utilización conjunta de dos términos es significativamente más común de lo esperado por azar." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿En qué consisten las aproximaciones lingüísticas para el etiquetado léxico?", | |
| "respuesta": "Las aproximaciones lingüísticas para el etiquetado léxico se basan en un conjunto de reglas establecidas manualmente por expertos o aprendidas de forma (semi)automática. Estas reglas se utilizan para restringir o predecir las posibles categorías de una palabra." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se puede utilizar para rellenar una cadena con ceros a la izquierda en Python?", | |
| "respuesta": "Se puede utilizar el método zfill() para rellenar una cadena con ceros a la izquierda en Python." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se obtiene la frecuencia absoluta de un grupo de palabras en NLTK?", | |
| "respuesta": "Para obtener la frecuencia absoluta de un grupo de palabras en NLTK, se utiliza la función FreqDist() pasando las palabras como argumento." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se utiliza para crear un analizador a partir de una gramática definida en NLTK?", | |
| "respuesta": "Para crear un analizador a partir de una gramática definida en NLTK, primero se debe parsear la gramática con el método nltk.CFG.fromstring(), luego se crea el analizador con el método nltk.ChartParser()." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se mide el rendimiento de un sistema de recuperación?", | |
| "respuesta": "El rendimiento del sistema de recuperación puede ser medido de distintas formas. Una de las más usuales es usando precisión y recall/exhaustividad. La precisión se refiere a la fracción de documentos recuperados que son relevantes a la búsqueda, mientras que la exhaustividad se refiere a la fracción de los documentos relevantes que son recuperados." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es una ontología y cómo se diferencia de una taxonomía?", | |
| "respuesta": "Una ontología es un modelo sofisticado que contiene un conjunto de taxonomías, llamadas clases, que representan familias de conceptos y se relacionan entre sí. Se diferencia de la taxonomía en que proporciona una representación más completa y sofisticada de los conceptos y sus relaciones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son ASCII y Unicode y por qué son importantes al trabajar con cadenas en Python?", | |
| "respuesta": "ASCII y Unicode son sistemas de codificación de caracteres que asignan un valor numérico a cada carácter. Son importantes al trabajar con cadenas en Python porque permiten representar una amplia variedad de caracteres de diferentes idiomas y símbolos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es una variable aleatoria discreta?", | |
| "respuesta": "Una variable aleatoria discreta es una variable aleatoria cuyos resultados se cuentan y solo permiten número enteros. Por ejemplo, número de accidentes.." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un grupo de control?", | |
| "respuesta": "Un grupo de control es un grupo en un experimento aleatorio que recibe un tratamiento inactivo pero que se gestiona exactamente igual que los demás grupos." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede definir una gramática libre de contexto formalmente?", | |
| "respuesta": "Una gramática libre de contexto puede ser definida mediante la 4-tupla G = (V_t, V_n, P, S), donde V_t es un conjunto finito de terminales, V_n es un conjunto finito de no terminales, P es un conjunto finito de producciones y S es el Símbolo Inicial." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué problemas puede abordar la gramática de dependencia en comparación con la gramática constitutiva?", | |
| "respuesta": "La gramática de dependencia puede abordar problemas como la identificación del verbo y las dependencias entre las distintas partes de la frase, incluso en construcciones pasivas o frases más largas donde la gramática constitutiva podría fallar en identificar correctamente el sujeto y el objeto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué resultado se obtiene al utilizar el operador ‘not’ con el valor ‘True’ en Python?", | |
| "respuesta": "Cuando se utiliza el operador ‘not’ con el valor ‘True’ en Python, el resultado es False." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se utiliza la estructura condicional 'if' en Python?", | |
| "respuesta": "La estructura condicional 'if' en Python se utiliza para ejecutar un bloque de código si una condición especificada es verdadera. La sintaxis básica es: 'if condición: bloque_código_indentado'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia de la comunidad en el Python?", | |
| "respuesta": "La comunidad de Python desempeña un papel fundamental en el desarrollo, la promoción y el soporte del lenguaje. Proporciona recursos, herramientas, bibliotecas y conocimientos compartidos que enriquecen la experiencia de programación en Python. Además, fomenta la colaboración, el aprendizaje y la difusión del conocimiento entre los desarrolladores de Python de todo el mundo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la ventaja de representar palabras como vectores numéricos?", | |
| "respuesta": "La ventaja de representar palabras como vectores numéricos es que permite capturar relaciones semánticas y sintácticas entre palabras. Esto facilita el aprendizaje de palabras por su contexto, incluso cuando no se han observado previamente en el corpus de entrenamiento." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función principal de la librería NLTK?", | |
| "respuesta": "La función principal de NLTK es facilitar el procesamiento del lenguaje natural en Python. Proporciona herramientas para tareas como tokenización, etiquetado gramatical, análisis sintáctico, stemming y lematización." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se estiman las probabilidades en un modelo de n-gramas usando conteos?", | |
| "respuesta": "Las probabilidades en un modelo de n-gramas se estiman contando las ocurrencias de n-gramas en un corpus y dividiéndolas por las ocurrencias de n-1 gramas para obtener las probabilidades condicionales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué se entiende por procesador en el concepto de algoritmo en informática?", | |
| "respuesta": "Cualquier entidad capaz de resolver un problema." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son algunas áreas de aplicación de los n-gramas?", | |
| "respuesta": "Los n-gramas se utilizan en el estudio del lenguaje natural, la bioinformática, el reconocimiento de voz, la detección de plagio, la clasificación de textos, la compresión de datos, el reconocimiento de patrones, entre otras áreas de la informática y la lingüística computacional." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué software se utiliza para entrenar y utilizar word embedding?", | |
| "respuesta": "Entre el software para entrenar y utilizar word embedding se hallan word2vec, GloVe de Stanford, Gensim, Indra y Deeplearning4j." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué biblioteca es una alternativa a NLTK en el procesamiento de lenguaje natural en Python?", | |
| "respuesta": "Spacy es una alternativa a NLTK en el procesamiento de lenguaje natural en Python." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué compañía lanzó su propia plataforma de aprendizaje automático en 2015?", | |
| "respuesta": "Amazon" | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia entre los métodos search() y match() en Python para expresiones regulares?", | |
| "respuesta": "La diferencia entre los métodos search() y match() en Python para expresiones regulares radica en que search() busca cualquier ocurrencia del patrón en toda la cadena, mientras que match() busca una ocurrencia del patrón solo al principio de la cadena." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué tipos de arquitecturas de transformers existen?", | |
| "respuesta": "Existen tres tipos de arquitecturas de transformers: codificador-decodificador, solo codificador o solo decodificador." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son los docstrings y cómo se utilizan en Python?", | |
| "respuesta": "Los docstrings son cadenas de documentación que se utilizan para describir el propósito y el funcionamiento de una función en Python. Se colocan como el primer elemento dentro de la definición de la función, entre triple comillas, y proporcionan información sobre cómo utilizar la función, qué parámetros acepta y qué devuelve." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué ocurrió con los modelos probabilísticos en los años 80 y 90?", | |
| "respuesta": "Dejaron de ser de dominio primordial de los ingenieros en el área de reconocimiento de voz y comenzaron a ser utilizados para el análisis morfológico y sintáctico, para la traducción automática y para muchas otras áreas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función de la función 'iter()' en Python?", | |
| "respuesta": "La función 'iter()' en Python se utiliza para obtener un iterador a partir de un objeto iterable. Devuelve un iterador que hace referencia al primer elemento del iterable y permite acceder a los siguientes elementos utilizando el método 'next()'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las listas de compresión en Python?", | |
| "respuesta": "Las listas de compresión en Python son una sintaxis que permite crear listas de elementos en una sola línea de código de manera compacta y legible." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué realiza el operador ** en Python?", | |
| "respuesta": "El operador ** en Python realiza la operación de exponente, elevando el número a la izquierda del operador al exponente especificado por el número a la derecha del operador." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el primer paso para realizar un análisis de frecuencia de palabras en Python utilizando NLTK?", | |
| "respuesta": "El primer paso para realizar un análisis de frecuencia de palabras en Python utilizando la biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) es instalar y cargar esta biblioteca, y luego cargar o importar el texto que se va a analizar." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son las fases del Procesamiento de Lenguaje Natural?", | |
| "respuesta": "El PLN consta de 6 fases: preprocesamiento, análisis morfológico o léxico, análisis sintáctico, análisis semántico, discurso y pragmática. Estas fases van desde la preparación del texto hasta la interpretación del significado y el contexto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué caracteriza a los lenguajes de programación de propósito general?", | |
| "respuesta": "Los lenguajes de programación de propósito general son aquellos diseñados para ser utilizados en una amplia variedad de aplicaciones y dominios, en lugar de estar orientados a una tarea o dominio específico. Estos lenguajes ofrecen una amplia gama de características y funcionalidades para abordar diferentes tipos de problemas de programación." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué se entiende por variación en los datos y en las muestras?", | |
| "respuesta": "La variación en los datos se refiere a las diferencias entre los valores observados en una muestra o población. La variación en las muestras se refiere a las diferencias entre las muestras tomadas de la misma población, incluso si se utilizan métodos de muestreo aleatorio." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué ocurre si intentamos acceder a una clave que no existe en un diccionario en Python?", | |
| "respuesta": "Si intentamos acceder a una clave que no existe en un diccionario en Python, se genera un error de tipo KeyError." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la relación entre la Lingüística Computacional y la Informática en términos de su aparición y desarrollo?", | |
| "respuesta": "Su aparición y desarrollo están directamente relacionados con la aparición de la Informática en el siglo XX, y el uso de máquinas para automatizar tareas lingüísticas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué indica el método INDEX en NLTK?", | |
| "respuesta": "El método INDEX indica la posición en la que aparece una palabra por primera vez en el texto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es una matriz de incidencias términos-documentos?", | |
| "respuesta": "Una matriz de incidencias términos-documentos es una estructura de datos utilizada en el campo de la recuperación de información para representar la relación entre términos (o palabras) y documentos en una colección. En esta matriz, las filas representan términos únicos en el corpus, mientras que las columnas representan documentos individuales. Cada entrada en la matriz indica la presencia (y posiblemente la frecuencia) de un término en un documento. Si un término aparece en un documento, la entrada correspondiente en la matriz se marca con un 1 (o la frecuencia del término), y con un 0 si el término no aparece." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué debería elegir Python para trabajar en lingüística computacional?", | |
| "respuesta": "Algunas razones para elegir Python son: tiene una curva de aprendizaje poco pronunciada, su sintaxis y su semántica son transparentes, tiene una buena funcionalidad en el manejo de cadenas, es el lenguaje de programación más aprendido a nivel internacional, y es el principal lenguaje de programación de los lingüistas computacionales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué significa que una variable en Python no necesita ser declarada con un tipo específico de antemano?", | |
| "respuesta": "En Python, no es necesario declarar el tipo de una variable antes de usarla, como se hace en otros lenguajes de programación como Java. El tipo de la variable se deduce automáticamente según la sintaxis utilizada en el código." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el tipo bool en Python?", | |
| "respuesta": "El tipo bool en Python es un tipo de dato que permite almacenar dos valores: True o False." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué hace el operador '?' en una expresión regular?", | |
| "respuesta": "El operador '?' hace que la expresión regular coincida con 0 o 1 repeticiones del elemento precedente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se asigna un valor a una variable en Python?", | |
| "respuesta": "Para asignar un valor a una variable en Python se utiliza el signo igual (=). Por ejemplo, nombre_variable = valor." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es una posible extensión del algoritmo CYK?", | |
| "respuesta": "Una posible extensión del algoritmo CYK es permitir que no solo determine si una frase pertenece a un lenguaje, sino que también construya un árbol sintáctico que represente la estructura gramatical de la frase. Esto se logra guardando los nodos del árbol como elementos de un array durante la ejecución del algoritmo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es el origen del procesamiento del lenguaje natural?", | |
| "respuesta": "El origen del procesamiento del lenguaje natural (PLN) se remonta a los años 50, siendo una de las áreas fundacionales de la inteligencia artificial (IA). El primer proyecto notable en esta área fue el programa de traducción automática de textos entre el ruso y el inglés durante la Guerra Fría, motivado por la necesidad de traducir rápidamente grandes cantidades de documentos científicos y técnicos. En 1950, Alan Turing publicó su famoso artículo 'Computing Machinery and Intelligence', proponiendo el Test de Turing como criterio de inteligencia de una máquina, que implicaba la capacidad de usar el lenguaje de manera indistinguible de un humano." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué es importante utilizar la notación de cadena raw de Python para los patrones de expresiones regulares?", | |
| "respuesta": "Es importante usar la notación de cadena raw de Python para los patrones de expresiones regulares porque las barras inversas no se manejan de ninguna manera especial en un literal de cadena prefijado con 'r'." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Por qué es importante el uso de 'self' en los métodos de una clase?", | |
| "respuesta": "Es importante el uso de 'self' en los métodos de una clase porque hace referencia a la instancia de la clase, permitiendo acceder a los atributos y métodos de esa instancia dentro del método." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las raw strings en Python?", | |
| "respuesta": "Las raw strings en Python son cadenas en las que se ignoran todas las secuencias de escape, lo que significa que los caracteres con barras invertidas se tratan como caracteres literales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la diferencia principal entre 'break' y 'continue' en Python?", | |
| "respuesta": "La diferencia principal entre 'break' y 'continue' en Python es que 'break' termina completamente la ejecución del bucle actual, mientras que 'continue' finaliza solo la iteración actual y pasa a la siguiente." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué permite hacer la función enumerate() en Python?", | |
| "respuesta": "La función enumerate() en Python permite iterar sobre una colección obteniendo tanto los elementos de la colección como sus índices asociados." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se puede convertir una clase en un iterable en Python?", | |
| "respuesta": "Para convertir una clase en un iterable en Python, se debe implementar el método __iter__() en la clase, que devuelva un iterador que pueda recorrer los elementos de la clase." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la importancia de los comentarios en Python?", | |
| "respuesta": "Los comentarios son una buena práctica, ya que nos permiten explicar el código, lo cual puede ser útil cuando no está claro su funcionamiento." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es un ejemplo de uso de un bucle while para generar la secuencia de Fibonacci en Python?", | |
| "respuesta": "Un ejemplo de uso de un bucle while para generar la secuencia de Fibonacci en Python sería el siguiente: 'a, b = 0, 1\nwhile b < 25:\n print(b)\n a, b = b, a + b'. Este código imprimirá los números de la sucesión de Fibonacci menores que 25." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cómo se crea un set en Python?", | |
| "respuesta": "Para crear un set en Python utilizamos la función set(), a la que le pasamos como argumento cualquier tipo iterable que contenga los elementos del set." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son algunos métodos avanzados de la minería de textos?", | |
| "respuesta": "Algunos métodos avanzados de la minería de textos incluyen el aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales para capturar complejidades del lenguaje; el modelado de temas que identifica temas subyacentes en colecciones de documentos; y el análisis de sentimientos, que utiliza modelos de PLN para determinar las opiniones y emociones expresadas en el texto. Estos métodos permiten extraer patrones, tendencias y insights valiosos de grandes volúmenes de datos textuales." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es el Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) y cuál es su importancia en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?", | |
| "respuesta": "El Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) es una técnica del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que consiste en identificar, clasificar y extraer entidades específicas dentro de un texto, como nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas, cantidades, entre otros. Esta herramienta es fundamental para el análisis de grandes volúmenes de datos, la extracción de información relevante y la comprensión de la semántica de un texto." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son los principios clave para entender la programación orientada a objetos?", | |
| "respuesta": "Los principios clave de la OOP son la herencia, abstracción, polimorfismo y encapsulamiento." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las listas en Python?", | |
| "respuesta": "Las listas en Python son un tipo de dato que permite almacenar datos de cualquier tipo. Son mutables y dinámicas." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué son las estructuras de control en programación?", | |
| "respuesta": "Las estructuras de control en programación son herramientas que permiten cambiar el flujo de ejecución de un programa, haciendo que ciertos bloques de código se ejecuten solo si se cumplen ciertas condiciones." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuál es la función del operador + en Python?", | |
| "respuesta": "El operador + en Python realiza la suma de los números presentes a la izquierda y derecha del operador. Por ejemplo, 10 + 3 = 13." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Cuáles son las etapas del análisis de textos?", | |
| "respuesta": "Las etapas del análisis de textos incluyen la recopilación de datos, la preparación de los datos, el análisis de textos y la visualización. Estas etapas permiten implementar el análisis de textos de manera sistemática, desde la adquisición de datos hasta la presentación de los resultados de manera comprensible." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué método se utiliza para buscar un patrón en una cadena en Python?", | |
| "respuesta": "Para buscar un patrón en una cadena, que hemos convertido previamente a objeto patrón, se utilizan los métodos search() o match(). El método search() busca en la cadena cualquier ocurrencia del patrón, mientras que match() busca únicamente una coincidencia al principio de la cadena. Si no lo hemos convertido en objeto patrón, podemos comprobar si existe una subcadena en una cadena con 'in', por ejemplo." | |
| }, | |
| { | |
| "pregunta": "¿Qué es un corpus? ¿Y un vocabulario?", | |
| "respuesta": "Un corpus es una colección de textos utilizada para el análisis y entrenamiento en procesamiento del lenguaje natural. El vocabulario se refiere al conjunto de todas las palabras únicas en un corpus, esencial para modelar y entender el lenguaje en tareas computacionales." | |
| } | |
| ] |