PNL - Tema 1. Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL)?

• El área de la Inteligencia Artificial que permite que las computadoras comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.

• El estudio de algoritmos matemáticos complejos aplicados a las imágenes.

• Un proceso que convierte texto en código binario.

• l análisis de datos en tiempo real sin intervención humana.

¿Qué desafío principal enfrenta el PNL respecto al lenguaje humano?

• La creación de imágenes a partir de texto.

• La traducción de texto entre lenguajes matemáticos.

• La ambigüedad y polisemia en el lenguaje.

• La conversión de texto en música.

¿En qué década se empezó a aplicar el aprendizaje automático al procesamiento de lenguaje natural?

• 1950-1960

• 1990-2000

• 1970-1980

• 2010-2020

¿Qué tecnología reemplazó a las redes neuronales recurrentes (RNN) en muchas tareas de PNL?

• Modelos de Markov.

• TF-IDF.

• Redes neuronales convolucionales (CNN).

• Transformers (BERT, GPT).

¿Cuál de las siguientes aplicaciones NO está directamente relacionada con el PNL?

• Análisis de sentimientos.

• Generación automática de texto.

• Diagnóstico médico basado en imágenes.

• Traducción automática.

¿Qué es la ambigüedad léxica en el contexto del PNL?

• Ocurre cuando una palabra tiene varios significados, dependiendo del contexto.

• Es cuando se pierde la conexión entre palabras dentro de una frase.

• Es cuando las palabras se traducen incorrectamente entre lenguajes.

• Es la ausencia de significado en una palabra.

¿Qué técnica se utiliza para representar palabras en vectores y capturar relaciones semánticas en el PNL?

• Word embeddings.

• Algoritmos de compresión de texto.

• Algoritmos de predicción de imágenes.

• Reglas gramaticales fijas.

¿Qué es la lingüística computacional?

• El estudio de los algoritmos que permiten analizar imágenes.

• El uso de técnicas de IA para analizar y modelar el lenguaje.

• El estudio de la sintaxis matemática de los lenguajes de programación.

• El análisis de datos estructurados en bases de datos.

¿Qué problema clásico del PNL involucra palabras que tienen significados totalmente diferentes pero que se escriben o pronuncian igual?

• Ambigüedad léxica.

• Sinónimos.

• Homónimos.

• Análisis sintáctico.

¿Cuál de las siguientes aplicaciones utiliza el PNL para identificar si un texto expresa una opinión positiva, negativa o neutra?

• Análisis de sentimientos.

• Resumen automático de textos.

• Generación de respuestas automáticas.

• Clasificación de documentos.