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HT-10 Identifica principales aplicaciones del NLP.

Total questions: 20

Worksheet time: 3mins

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1.

¿Qué tecnologías se usan en el caso para mejorar el servicio al cliente?

a)

Flask y Django

b)

Scikit-Learn y PyTorch

c)

SciPy y NLTK

d)

NumPy y Pandas

2.

¿Para qué se utiliza SciPy en este caso práctico?

a)

Crear gráficos 3D

b)

Análisis estadístico de sentimientos

c)

Diseño de interfaces

d)

Traducción automática

3.

¿Para qué se utiliza NLTK en este caso?

a)

Generar dashboards

b)

Reconocimiento facial

c)

Procesamiento de texto y sentimientos

d)

Cargar archivos CSV

4.

¿Qué permite el SentimentIntensityAnalyzer de NLTK?

a)

Extraer datos

b)

Crear chatbots

c)

Analizar sentimientos en comentarios

d)

Enviar correos automáticos

5.

¿Qué indica un p-value > 0.05 en el test de Shapiro-Wilk?

a)

Alta polarización

b)

Error de lectura

c)

No hay evidencia de polarización

d)

Datos incompletos

6.

¿Qué indica un p-value <= 0.05 en el test de Shapiro-Wilk?

a)

Que los datos no siguen distribución normal

b)

Que hay evidencia de polarización

c)

Que el modelo falló

d)

Que el gráfico es incorrecto

7.

¿Qué prueba se usa para comparar sentimientos entre grupos?

a)

Anova

b)

Shapiro

c)

t-test

d)

K-means

8.

¿Con qué se asocia una diferencia significativa entre grupos?

a)

Duplicación de datos

b)

Sobreajuste del modelo

c)

Usuarios insatisfechos dejan más comentarios negativos

d)

Comentarios mal clasificados

9.

¿Qué sugiere un gráfico con un pico cerca de 0 en los sentimientos?

a)

Opiniones muy positivas

b)

Opiniones intermedias o neutras

c)

Comentarios irrelevantes

d)

Spam de usuarios

10.

¿Qué indican los picos en valores negativos (-0.3 y -0.5)?

a)

Alto nivel de satisfacción

b)

Comentarios neutros

c)

Sentimientos negativos significativos

d)

Valores faltantes

11.

¿Qué significa que la distribución esté sesgada hacia la izquierda?

a)

Hay más comentarios positivos

b)

La mayoría de opiniones son neutras

c)

Hay más sentimientos negativos

d)

No hay suficientes datos

12.

¿Qué significa "polarización" en los resultados del análisis?

a)

Los usuarios usan un solo canal

b)

Opiniones divididas entre muy buenas o muy malas

c)

Falta de datos

d)

Sobrecarga del servidor

13.

¿Qué sugiere la presencia de pocos comentarios positivos?

a)

Que el modelo está mal entrenado

b)

Que los aspectos positivos no se perciben frecuentemente

c)

Que hubo un error de carga

d)

Que los datos están invertidos

14.

¿Cuál es una recomendación final del análisis?

a)

Eliminar datos negativos

b)

Cerrar el proyecto

c)

Investigar causas de insatisfacción

d)

Cambiar de plataforma

15.

¿Qué se usa para visualizar la distribución de sentimientos?

a)

Matplotlib

b)

Tabla HTML

c)

Gráfico de distribución

d)

Audio de opiniones

16.

¿Qué contiene el archivo CSV usado en el análisis?

a)

Código fuente de un sitio

b)

Comentarios, usuario, fecha y calificación

c)

Datos biométricos

d)

Tokens de red

17.

¿Qué estructura se usa para crear el chatbot en Python?

a)

Diccionario JSON

b)

Lista de strings

c)

Lista de patrones y respuestas

d)

Archivo .ini

18.

¿Qué módulo de NLTK se usa para crear el chatbot?

a)

nltk.sentiment

b)

nltk.chat.util

c)

nltk.wordnet

d)

nltk.gui

19.

¿Qué patrón de entrada se usa para saludar en el chatbot?

a)

r"(bye)"

b)

r"(.)"

c)

r"Mi nombre es (.)"

d)

r"(hola|buenos días|buenas tardes|buenas noches)"

20.

¿Qué pasa si el chatbot no entiende lo que dice el usuario?

a)

Se apaga

b)

Pide una contraseña

c)

Responde que no entiende

d)

Lanza una excepción