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Preguntas sobre Sumarización Lingüística

Total questions: 64

Worksheet time: 32mins

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1.

¿Qué busca lograr la sumarización lingüística de datos?

a)

Expandir información

b)

Traducir textos

c)

Agregar errores ortográficos

d)

Resumir información automáticamente

2.

¿Cuál es el primer paso en la sumarización lingüística?

a)

Presentación de resultados

b)

Selección de contenido

c)

Evaluación y ajuste

d)

Recopilación de datos

3.

¿Qué proceso incluye la tokenización?

a)

Búsqueda de sinónimos

b)

Traducción automática

c)

División de texto en unidades pequeñas

d)

Creación de nuevos textos

4.

¿Qué implica el preprocesamiento de datos?

a)

Crear gráficos

b)

Eliminar información irrelevante

c)

Añadir más contenido

d)

Traducir el resumen

5.

¿Qué modelos se usan para la generación de resúmenes?

a)

Modelos estadísticos

b)

Modelos gráficos

c)

Redes neuronales de imagen

d)

Modelos de lenguaje como GPT

6.

¿Qué se realiza después de la generación del resumen?

a)

Almacenamiento de datos

b)

Corrección de base de datos

c)

Traducción de idiomas

d)

Evaluación y ajuste

7.

¿Por qué es importante la sumarización lingüística?

a)

Hace los textos más largos

b)

Dificulta el acceso a la información

c)

Aumenta la complejidad de lectura

d)

Facilita la síntesis de información

8.

¿Cuál es una aplicación de la sumarización lingüística?

a)

Creación de videojuegos

b)

Análisis de grandes volúmenes de datos

c)

Escritura creativa

d)

Diseño gráfico

9.

¿Qué permite la accesibilidad de datos?

a)

Añadir más documentos

b)

Incrementar el tamaño de los datos

c)

Crear nuevos idiomas

d)

Obtener visión general de información sin leer todo

10.

¿Qué se busca en la generación automática de informes?

a)

Hacer informes más largos

b)

Generar informes manualmente

c)

Resumir automáticamente los datos

d)

Crear contenido irrelevante

11.

¿Qué facilita la búsqueda de información?

a)

Crear mapas conceptuales

b)

Sumarización lingüística

c)

Traducción simultánea

d)

Expansión de documentos

12.

¿Dónde se aplican los asistentes virtuales con sumarización?

a)

Procesadores de texto

b)

Motores de búsqueda

c)

Aplicaciones de clima

d)

Chatbots y asistentes de voz

13.

¿Qué tipo de resumen extrae oraciones originales del texto?

a)

Abstractivo

b)

Indicativo

c)

Informativo

d)

Extractivo

14.

¿Qué tipo de resumen crea contenido nuevo basado en el original?

a)

Extractivo

b)

Informativo

c)

Indicativo

d)

Abstractivo

15.

¿Cuál es un ejemplo de resumen indicativo?

a)

Documento completo

b)

Citas textuales

c)

Vista previa rápida del contenido

d)

Transcripción total

16.

¿Qué resumen transmite toda la información esencial?

a)

Extractivo

b)

Abstractivo

c)

Indicativo

d)

Informativo

17.

¿Qué resumen recopila citas textuales destacadas?

a)

Abstractivo

b)

De citas

c)

Indicativo

d)

Informativo

18.

¿Qué mezcla resumen extractivo y abstractivo?

a)

Resumen de citas

b)

Resumen de encabezados

c)

Resumen combinado

d)

Resumen indicativo

19.

¿Cuál es un reto en la sumarización lingüística?

a)

Mejorar la longitud del texto

b)

Aumentar la redundancia

c)

Comprender el contexto

d)

Reducir la coherencia

20.

¿Qué problema plantea la polisemia en la sumarización?

a)

Generar más texto

b)

Descartar palabras innecesarias

c)

Asociar múltiples significados de palabras

d)

Traducir oraciones

21.

¿Qué implica el tratamiento de ambigüedad?

a)

Agregar frases confusas

b)

Resolver interpretaciones vagas

c)

Traducir expresiones idiomáticas

d)

Copiar

22.

¿Qué implica el tratamiento de ambigüedad?

a)

Agregar frases confusas

b)

Resolver interpretaciones vagas

c)

Traducir expresiones idiomáticas

d)

Copiar y pegar textos

23.

¿Qué se busca mantener en un buen resumen?

a)

Ambigüedad

b)

Complejidad extrema

c)

Coherencia temática

d)

Redundancia

24.

¿Qué se puede perder al comprimir información?

a)

Claridad

b)

Detalles importantes

c)

Espacio de almacenamiento

d)

Palabras comunes

25.

¿Qué métrica se usa para evaluar resúmenes?

a)

KPI

b)

ROUGE

c)

API

d)

FAQ

26.

¿Dónde se utilizan resúmenes de noticias?

a)

Publicidad

b)

Resúmenes escolares

c)

Motores de búsqueda de noticias

d)

Juegos interactivos

27.

¿Qué ventaja ofrece la generación automática de resúmenes en negocios?

a)

Reducción de ingresos

b)

Lentitud en la toma de decisiones

c)

Análisis más rápido de información

d)

Complejidad en informes

28.

¿Qué uso tiene la sumarización en educación?

a)

Complicar el aprendizaje

b)

Crear novelas

c)

Facilitar el aprendizaje de materiales extensos

d)

Enseñar únicamente ortografía

29.

¿Qué facilita la sumarización en redes sociales?

a)

Ocultar información

b)

Resumir opiniones y sentimientos

c)

Aumentar la longitud de las publicaciones

d)

Crear spam

30.

¿Qué modelo se utiliza frecuentemente en PLN?

a)

CNN

b)

GPT

c)

GAN

d)

YOLO

31.

¿Qué lenguaje de programación es común en sumarización lingüística?

a)

JavaScript

b)

Java

c)

Ruby

d)

Python

32.

¿Qué biblioteca de Python es útil en procesamiento de lenguaje natural?

a)

React

b)

Django

c)

NLTK

d)

NumPy

33.

¿Qué hace spaCy?

a)

Desarrollar videojuegos

b)

Analizar sintácticamente textos

c)

Crear páginas web

d)

Traducir idiomas

34.

¿Qué permite Hugging Face?

a)

Crear memes

b)

Gestionar bases de datos

c)

Acceder a modelos de PLN

d)

Editar imágenes

35.

¿Qué mide BLEU?

a)

Calidad de resúmenes

b)

Velocidad de lectura

c)

Número de palabras

d)

Tasa de error gramatical

36.

¿Qué ofrece Google Cloud Natural Language?

a)

Traducción de archivos

b)

Sumarización y análisis de texto

c)

Diseño de imágenes

d)

Búsqueda web

37.

¿Qué herramienta es útil para transcribir videos?

a)

Canva

b)

WordPress

c)

FFmpeg

d)

Photoshop

38.

¿Qué mide el análisis de sentimiento?

a)

Emociones en textos

b)

Gramática de textos

c)

Cantidad de palabras

d)

Frecuencia de aparición

39.

¿Qué hace VADER?

a)

Analiza sentimientos en texto

b)

Traduce libros

c)

Crea páginas web

d)

Diseña gráficos

40.

¿Qué mejora la sumarización multilingüe?

a)

Reduce el acceso a idiomas

b)

Aumenta barreras culturales

c)

Fomenta la inclusión global

d)

Limita el acceso a información

41.

¿Qué impacto tiene la IA en la sumarización futura?

a)

Peores resultados

b)

Resultados lentos

c)

Mayor precisión y calidad

d)

Reducción de coherencia

42.

¿Qué se busca lograr en la sumarización personalizada?

a)

Estándares únicos

b)

Uniformidad de textos

c)

Adaptación a intereses de usuario

d)

Homogeneización de datos

43.

¿Qué incluirá la sumarización de contenido multimedia?

a)

Solamente imágenes

b)

Exclusivamente texto

c)

Video y audio

d)

Diagramas de flujo

44.

¿Qué desafío enfrenta la generación abstractiva?

a)

Copiar textos literalmente

b)

Crear textos redundantes

c)

Generar lenguaje coherente nuevo

d)

Repetir datos sin sentido

45.

¿Qué representa ROUGE y BLEU?

a)

Tipos de datos

b)

Métricas de evaluación de resumen

c)

Tecnologías de video

d)

Plataformas de música

46.

¿Qué rol tendrá la ética en la sumarización?

a)

Aumentar sesgos

b)

Propagar errores

c)

Reducir sesgos y garantizar transparencia

d)

Eliminar contexto

47.

¿Qué impulsará el desarrollo de asistentes virtuales?

a)

Traducción automática

b)

Generación de audio

c)

Mejora de respuestas concisas

d)

Creación de memes

48.

¿Qué representa la tokenización?

a)

Agrupamiento de párrafos

b)

División en palabras o frases

c)

Eliminación de sinónimos

d)

Expansión de textos

49.

¿Qué paso sigue tras preprocesar los datos?

a)

Análisis de imágenes

b)

Creación de base de datos

c)

Análisis de texto

d)

Traducción de contenido

50.

¿Qué se utiliza en selección de contenido?

a)

Selección de textos irrelevantes

b)

Identificación de palabras clave

c)

Traducción de idiomas

d)

Expansión de documentos

51.

¿Qué técnica mejora la comprensión de datos resumidos?

a)

Compresión sin análisis

b)

Uso de gráficos y viñetas

c)

Aumento del número de páginas

d)

Eliminación de encabezados

52.

¿Qué se busca en la evaluación del resumen?

a)

Repetir la información original

b)

Introducir errores

c)

Medir calidad y relevancia

d)

Extender textos

53.

¿Qué mejora la normalización del texto?

a)

Traducción simultánea

b)

Eliminación de significado

c)

Conversión de palabras a forma base

d)

División de documentos

54.

¿Qué estructura textual se considera en la selección de contenido?

a)

Número de caracteres

b)

Tiempos verbales

c)

Introducción, cuerpo y conclusión

d)

Palabras comunes

55.

¿Qué representa ROUGE?

a)

Tasa de errores ortográficos

b)

Comparación de resumen con referencia humana

c)

Número de palabras eliminadas

d)

Medición de longitud de resumen

56.

¿Qué objetivo tiene el ajuste en un resumen?

a)

Hacerlo más largo

b)

Corregir y mejorar calidad

c)

Generar redundancia

d)

Ocultar información importante

57.

¿Qué puede incluir la presentación de un resumen?

a)

Exclusivamente imágenes

b)

Títulos confusos

c)

Encabezados y viñetas

d)

Palabras sin contexto

58.

¿Qué representa el resumen abstractivo en comparación al extractivo?

a)

Copiar oraciones

b)

Usar el texto original

c)

Generar nuevo contenido coherente

d)

Omitir palabras claves

59.

¿Qué se busca en la personalización de resúmenes?

a)

Crear textos irrelevantes

b)

Adaptarlos a cada usuario

c)

Redactar textos uniformes

d)

Ampliar todos los resúmenes

60.

¿Qué es una aplicación clave de la sumarización en negocios?

a)

Reducción de capital

b)

Creación de contenido publicitario

c)

Generación de reportes automáticos

d)

Producción de videos musicales

61.

¿Qué facilita el monitoreo de noticias mediante sumarización?

a)

Ignorar eventos importantes

b)

Seguir noticias irrelevantes

c)

Comprender información clave en tiempo real

d)

Aumentar el volumen de artículos

62.

¿Qué permite la generación de encabezados automáticos?

a)

Resúmenes lingüísticos

b)

Ampliación de documentos

c)

Eliminación de metadatos

d)

Traducción simultánea

63.

61. ¿Qué permite la generación de encabezados automáticos?

a)

a) Resúmenes lingüísticos

b)

b) Ampliación de documentos

c)

c) Eliminación de metadatos

d)

d) Traducción simultánea

64.

¿Qué técnica usa BERTSUM?

a)

a) Traducción automática

b)

b) Extracción de entidades

c)

c) Generación de resúmenes

d)

d) Creación de bases de datos