bowang0911/lingcomp-qa-es huggingface dataset:
La regresión logística es una técnica importante en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning (AI/ML). Los modelos de ML creados mediante regresión logística ayudan a las organizaciones a obtener información procesable a partir de sus datos empresariales. Pueden usar esta información para el análisis predictivo a fin de reducir los costos operativos, aumentar la eficiencia y escalar más rápido.
Los argumentos con valores por defecto en Python se definen dentro de la declaración de la función, asignándoles un valor en los paréntesis de la declaración de la función. Estos valores se utilizan si no se proporciona un valor al llamar a la función para ese argumento en particular. Por ejemplo, en ‘def multiplicacion(a, b=2):’ el argumento b tiene un valor por defecto de 2; así, cuando llamemos la función multiplicacion, si no especificamos un número en el parámetro b, se ejecutará la función con el valor 2 por defecto.
El segundo argumento en la función open() en Python especifica el modo de apertura del fichero. Este argumento determina si el fichero se abrirá en modo lectura ('r'), escritura ('w'), creación ('x'), adición ('a') o en modo binario ('b'). Es importante especificar el modo de apertura adecuado para garantizar que el fichero se manipule correctamente y se respeten los permisos de acceso.
Los iterables son objetos que pueden ser iterados o indexados, esto es, que podemos recorrerlos o seleccionar elementos de su interior. Estos serían las listas, tuplas, cadenas y diccionarios. Por otro lado, los iteradores son los elementos u objetos que componen el iterable. En un diccionario (iterable, podemos recorrer sus elementos), los iteradores serían los pares clave:valor o key:value, o sea, los elementos que lo componen.
Los diferentes enfoques de la PNL incluyen PNL simbólico, PNL estadístico y PNL neuronal. El PNL simbólico se basa en reglas y gramática, el PNL estadístico utiliza algoritmos de aprendizaje automático para inferir reglas automáticamente, y el PNL neuronal se basa en redes neuronales profundas para manejar transformaciones de secuencia a secuencia.
El análisis sintáctico superficial se caracteriza por su enfoque en identificar y agrupar las partes constituyentes de las oraciones en unidades más grandes sin descomponerlas completamente en un árbol sintáctico detallado. Este enfoque, también conocido como chunking, se centra en las estructuras superficiales como frases nominales, verbales y adjetivales, obviando la estructura interna completa y las relaciones jerárquicas profundas entre estos componentes.
El uso de funciones en Python se guía por dos principios principales: el principio de reusabilidad y el principio de modularidad. La reusabilidad sugiere que el código utilizado en múltiples lugares debería ser encapsulado en funciones para evitar repeticiones y facilitar la modificación. La modularidad promueve la creación de funciones que agrupen fragmentos de código relacionados en funcionalidades específicas, lo que hace que el código sea más legible y mantenible.
Se utilizan herramientas como Python (versión 3.7) y Jupyter Notebook (versión 6.1), junto con las librerías Scikit-Learn (sklearn) y wordcloud. Python se emplea para el tratamiento de datos y la generación de visualizaciones, mientras que Scikit-Learn y wordcloud se utilizan para tareas relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural y la creación de nubes de palabras, respectivamente.
Python cuenta con el NLTK, una infraestructura que puede utilizarse para construir programas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en Python. Este proporciona clases básicas para representar datos relevantes para el procesamiento del lenguaje natural; interfaces estándar para realizar tareas como el etiquetado de partes del habla, el análisis sintáctico y la clasificación de textos. También hay otras librerías como spaCy o Stanford Core NLP.
Algunos de los objetivos de la lingüística computacional incluyen la traducción de textos, la recuperación de textos sobre temas específicos, el análisis textual o del lenguaje oral en busca de un contexto, de sentimientos u otras cualidades relacionadas, dar respuesta a distintas preguntas, incluidas las que requieren inferencia o respuestas más descriptivas o discursivas, la creación de resúmenes de texto, y el desarrollo de chatbots y programas complejos capaces de realizar tareas más elaboradas.
Algunas de las ventajas del trabajo con corpus electrónicos incluyen la objetividad, la posibilidad de verificar teorías, la rapidez, precisión y consistencia en el procesamiento de los datos, la facilidad de acceso y manipulación de los materiales, la disponibilidad de gran cantidad de datos accesibles como base para el estudio del lenguaje, la exploración de los aspectos cuantitativos del lenguaje, la posibilidad de estudios diacrónicos y de variación.
Las dos etapas de madurez identificadas por Daugherty y Wilson en el estado de colaboración intermedio entre humanos y máquinas son: la primera etapa, donde los humanos complementan a las máquinas, como en el caso de enseñar a las máquinas a conducir (coches autónomos) o a entender el lenguaje humano (procesado del lenguaje natural); y la segunda etapa, donde la IA potencia o amplifica las capacidades humanas, otorgándoles 'superpoderes', según los autores.
Un corpus es una muestra de una lengua que se construye a partir de una selección de textos realizada según determinados criterios y con un determinado objetivo. También puede ser definido como un conjunto lo más extenso y ordenado posible de datos o textos científicos, literarios, etc., que pueden servir de base a una investigación. Además, es un reflejo del contexto en el que se utiliza la lengua e intenta ser un modelo de la realidad lingüística para mostrar el uso que sus hablantes hacen de ella.
MI es una medida de la fuerza de la asociación, mientras que T-score y LL test muestran el grado de seguridad que podemos tener en que haya una asociación entre elementos. Por ejemplo, una puntuación de MI de 3 o superior se considera evidencia de que dos elementos están relacionados. Un t score de 2 o mayor se considera estadísticamente significativo. Un LL test o chi-cuadrado de 3.84 o mayor también se considera estadísticamente significativo.
Los métodos de instancia reciben como parámetro de entrada 'self', que hace referencia a la instancia que llama al método, y pueden acceder y modificar los atributos del objeto. En cambio, los métodos de clase reciben como parámetro 'cls', que hace referencia a la clase, y no pueden acceder a los atributos de la instancia, pero sí pueden modificar los atributos de la clase.
El laboratorio de investigación de inteligencia artificial del Instituto Tecnológico de Georgia, en conjunto con el Grupo de Investigación de inteligencia artificial (FAIR) de Facebook, tuvieron que apagar dos chatbots denominados Bob y Alice, ya que habían desarrollado un lenguaje propio más eficiente que el inglés en el que habían sido entrenados, mostrando características de un inglés corrupto y patrones repetitivos.
La minería de textos es una rama específica de la minería de datos que se refiere al proceso de analizar y derivar información nueva de textos. Por medio de la identificación de patrones o correlaciones entre los términos se logra encontrar información que no está explícita dentro del texto. Los textos que se usan como recursos pueden ser páginas web, libros, correos electrónicos, reseñas de clientes, artículos, entre otros.
Los grupos con nombre en las expresiones regulares en Python permiten acceder al contenido de un grupo mediante un nombre específico, lo que facilita la identificación de partes específicas de una coincidencia. Los nombres de grupo deben ser identificadores válidos de Python y pueden ser referenciados en el mismo patrón, al procesar el objeto de coincidencia, o en una cadena pasada al argumento `repl` de `re.sub()`.
La cláusula 'elif' en Python se utiliza para evaluar múltiples condiciones después de un 'if' y antes de un 'else'. Si la condición del 'if' no se cumple, se evalúa la primera condición 'elif', y si esta es verdadera, se ejecuta su bloque de código correspondiente. Se pueden tener múltiples bloques 'elif' para evaluar diferentes condiciones.
Los operadores lógicos en Python son aquellos que nos permiten tomar una decisión cuando tenemos varias condiciones. Con ellos podemos comprobar si una condición se cumple, por ejemplo, ‘if 32 > 31 and 32 < 40:’ (if True and True: = if True:).  Estos operadores realizan diferentes operaciones con valores booleanos y devuelve otro valor booleano como resultado.
Algunos desafíos y limitaciones del análisis de texto con IA incluyen la dificultad para comprender el contexto y la ambigüedad del lenguaje humano, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas; la necesidad de grandes volúmenes de datos anotados para entrenar modelos eficaces, lo cual puede ser costoso y laborioso; y la gestión de sesgos en los datos, que puede resultar en decisiones o análisis sesgados.
El Zen de Python es una colección de 19 principios que influyen en el diseño del lenguaje. Estos principios reflejan la filosofía del lenguaje y pueden ser encontrados en la PEP20 https://peps.python.org/pep-0020/ . Algunos de estos principios incluyen la belleza sobre la fealdad, la simplicidad sobre la complejidad, la legibilidad, entre otros.
El muestreo sin reemplazo es un método en el que a un miembro de la población lo pueden elegir para incluirlo en una muestra solo una vez. Si se elige, el miembro no se devuelve a la población antes de la siguiente selección. Este método garantiza que cada miembro de la población tenga una sola oportunidad de ser seleccionado para la muestra, lo que evita la posibilidad de que un mismo individuo sea seleccionado más de una vez en la muestra final.
Un modelo oculto de Markov o HMM (por sus siglas del inglés, Hidden Markov Model) es un modelo estadístico en el que se asume que el sistema a modelar es un proceso de Markov de parámetros desconocidos. El objetivo es determinar los parámetros desconocidos (u ocultos, de ahí el nombre) de dicha cadena a partir de los parámetros observables. Los parámetros extraídos se pueden emplear para llevar a cabo sucesivos análisis, por ejemplo en aplicaciones de reconocimiento de patrones. Un HMM se puede considerar como la red bayesiana dinámica más simple.
La diferencia principal entre CPUs y GPUs radica en su capacidad para realizar cálculos matemáticos. Mientras que las CPUs son unidades de procesamiento central utilizadas para administrar tareas generales en un ordenador, las GPUs están diseñadas específicamente para acelerar los cálculos gráficos y los cálculos matemáticos, lo que las hace especialmente útiles para tareas computacionalmente intensivas como el aprendizaje profundo.
Los enfoques tradicionales del procesamiento del lenguaje natural incluyen métodos basados en reglas, que dependen de reglas lingüísticas manualmente definidas, y enfoques estadísticos, como los modelos de n-gramas, que inferían estructuras lingüísticas a partir de patrones en grandes volúmenes de texto. Por otro lado, los enfoques modernos se centran en el aprendizaje automático, utilizando tanto técnicas supervisadas como no supervisadas, y el aprendizaje profundo, con un énfasis especial en redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y, más recientemente, la arquitectura de transformadores y modelos de lenguaje preentrenados como BERT y GPT. Estos últimos han revolucionado el campo al aprender representaciones complejas del lenguaje a partir de extensos corpus de texto, mejorando significativamente el rendimiento en una amplia gama de tareas de PLN.
NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca de Python que proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, junto con bibliotecas de procesamiento de texto para realizar diversas tareas en PNL, como tokenización, derivación, etiquetado, análisis de sentimientos, entre otros. NLTK también admite la creación de chatbots y envoltorios para bibliotecas de PNL de nivel industrial.
Los sistemas basados en reconocedores de habla continua de gran vocabulario ofrecen un óptimo rendimiento siempre y cuando la consulta del usuario esté dentro del diccionario del sistema. Una manera de solucionar los OOV es utilizar la búsqueda por fonética (sistemas basados en subunidades de palabras). De esta manera, la combinación de sistemas LVCS y sistemas de subunidades de palabra se convierte en un sistema robusto para aplicaciones de extracción de información en contenidos audiovisuales.
La diferencia entre los atributos de instancia y los atributos de clase en una clase es que los primeros pertenecen a cada objeto individual de la clase, mientras que los segundos son compartidos por todos los objetos de la clase. Por ejemplo, de los mamíferos, un atributo de clase sería que tienen glándulas mamarias productoras de leche, mientras que un atributo de instancia sería el tener cuatro patas, ya que no todos los mamíferos las tienen.
Existen varios tipos de word embeddings, incluyendo Word2Vec (Google) que genera vectores a partir del contexto, GloVe (Stanford) que combina factorización de matrices con estadísticas de co-ocurrencia, FastText (Facebook) que incluye subpalabras para capturar morfología, ELMo que utiliza RNN para embeddings contextuales, y BERT (y derivados) que emplea Transformers para representaciones contextuales profundas.
La arquitectura básica de un modelo de red neuronal para el procesamiento del lenguaje natural incluye capas de entrada, capas ocultas y capa de salida. En la capa de entrada, las palabras se representan como vectores numéricos, luego se procesan en capas ocultas utilizando funciones de activación como la logística o la tangente hiperbólica, y finalmente se genera una salida con probabilidades sobre el vocabulario.
El muestreo sistemático es un método para seleccionar una muestra aleatoria. Consiste en enumerar los miembros de la población y utilizar el muestreo aleatorio simple para seleccionar un punto de partida en la población. Luego, se elige cada 'k-ésima' persona de la lista empezando por la que se seleccionó al azar, donde 'k' es igual a (número de personas de la población) dividido por (número de personas necesarios en la muestra). Si es necesario, se vuelve al principio de la lista de población para completar la muestra.
El procesamiento del lenguaje natural implica desafíos significativos como la ambigüedad lingüística, puesto que puede ocurrir que determinadas palabras u oraciones puedan tener múltiples interpretaciones dependiendo del contexto, obstaculizando procesos como la desambiguación semántica. Otro de los desafíos es la diversidad lingüística, dado que cada lengua tiene sus propias reglas gramaticales y estructuras sintácticas. Por último, un reto importante es la interpretación del contexto, esencial para interpretar el significado real y las intenciones detrás de las expresiones naturalmente producidas por humanos, lo cual exige una comprensión profunda de las relaciones pragmáticas y discursivas.
El análisis de texto con inteligencia artificial se aplica en escenarios del mundo real como el servicio al cliente, utilizando chatbots para respuestas automáticas; en redes sociales, para monitorear sentimientos y tendencias; en salud, para analizar historiales clínicos y literatura médica, facilitando diagnósticos; y en el sector financiero, para detectar fraudes mediante el análisis de transacciones y comunicaciones. Estas aplicaciones demuestran cómo la IA puede procesar y analizar grandes volúmenes de texto.
El procesamiento, entendimiento y generación del lenguaje natural incluyen procesamiento de texto (división en palabras o frases, análisis de estructura de palabras), análisis sintáctico y semántico (identificación de relaciones gramaticales, comprensión del significado), reconocimiento y generación de entidades nombradas (identificación y producción de nombres propios), comprensión del lenguaje natural (NLU) (entender intenciones, análisis de sentimientos, extracción de relaciones), generación de lenguaje natural (NLG) (producción de texto coherente a partir de datos estructurados), traducción automática (convertir texto de un idioma a otro), clasificación de texto y análisis de sentimientos (categorizar textos y analizar opiniones expresadas), y reconocimiento de voz y síntesis de voz (conversión entre lenguaje hablado y texto), facilitando la interacción humano-máquina.
En word2vec, existen dos arquitecturas principales para generar word embeddings: CBOW (Continuous Bag of Words), que predice una palabra objetivo basándose en un contexto de palabras circundantes, y Skip-gram, que, a la inversa, utiliza una palabra objetivo para predecir las palabras de contexto. Ambas están diseñadas para capturar relaciones semánticas y sintácticas entre palabras en grandes corpus de texto.
El Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) en el procesamiento del lenguaje natural es crucial para varias aplicaciones, incluyendo la extracción de información, donde identifica y extrae datos clave como nombres, organizaciones y fechas de textos; mejora de motores de búsqueda y sistemas de recomendación al permitir búsquedas más precisas y contextualizadas; análisis de sentimientos y monitorización de marcas, al distinguir entidades específicas y evaluar opiniones asociadas; y en sistemas de respuesta a preguntas, facilitando respuestas precisas extrayendo entidades relevantes del texto.
El léxico empleado en la traducción automática puede diferir de uno tradicional en que algunos programas de traducción automática solo cuentan con diccionarios de formas flexionadas, mientras que en uno tradicional se emplea una forma base o 'canónica' de la palabra. Además, el léxico para traducción automática debe suministrar información sobre categoría gramatical, rasgos de subcategorización, información semántica y correspondencia entre unidades léxicas de distintas lenguas.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo interdisciplinario que combina inteligencia artificial, lingüística computacional e informática. Se enfoca en el tratamiento de datos de lenguaje humano, tanto escrito como hablado, y es fundamental para entender, interpretar y reconocer palabras en múltiples idiomas. Su importancia radica en habilitar innovaciones como motores de búsqueda, asistentes de voz, traductores automáticos, análisis de sentimientos en redes sociales, entre otros.
La estructura 'for' en Python se utiliza para iterar (recorrer) sobre un conjunto de elementos, como las listas. La sintaxis básica para poder emplearlo sería escribir una primera línea de la siguiente manera: ‘for elemento in iterable:’, sustituyendo ‘iterable’ por el nombre de la variable donde este esté almacenado. Añadiremos el código de lo que queremos que suceda en cada iteración en las siguiente líneas, las cuales aparecerán indentadas.
El error ajeno al muestreo es un problema que afecta la fiabilidad de los datos del muestreo, aparte de la variación natural. Incluye una variedad de errores humanos, como un diseño deficiente del estudio, métodos de muestreo sesgados, información inexacta proporcionada por los participantes en el estudio, errores de introducción de datos y un análisis deficiente.
La Conferencia de Recuperación de Texto (TREC), patrocinada por el Departamento de Defensa de los Estados Unidos y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) en 1992, proporcionó la infraestructura necesaria para la evaluación de metodologías de recuperación de texto en una escala más amplia, lo que contribuyó al desarrollo de sistemas de recuperación con mayor capacidad.
Los chatbots se clasifican en basados en recuperación y basados en generación. Los basados en recuperación dan respuestas delimitadas a entradas específicas del usuario, mientras que los basados en generación se enfocan en conversaciones más largas. También se clasifican en chatbots de dominio abierto, que generan respuestas de todo tipo, y chatbots de dominio cerrado, enfocados en temas específicos.
Las aproximaciones de aprendizaje automático construyen un modelo de lenguaje utilizando métodos de aprendizaje a partir de datos. Estas aproximaciones difieren en el método de aprendizaje y en la complejidad del modelo construido, utilizando formalismos como Modelos de Markov Ocultos o n-gramas, reglas de transformación, árboles de decisión, redes neuronales, entre otros.
Se puede iterar un número entre 0 y n en Python de varias formas. Una de ellas es hacer uso de una tupla que contenga todos los números deseados, por ejemplo, 'for i in (0, 1, 2, 3, 4, 5): bloque_codigo'. Otra forma más eficiente es utilizando la función 'range()', como en 'for i in range(n+1): bloque_codigo', donde 'n+1' especifica el número final de la secuencia.
Se esperan funciones más potentes y una integración más estrecha con otras tecnologías de IA, como la visión artificial y el reconocimiento de voz, para una comprensión más integral de los datos. Además, se espera que los modelos de análisis de texto con IA mejoren en la comprensión del lenguaje humano y en la adaptación a nuevos términos y frases a medida que evoluciona el lenguaje.
El transformer es clave en el procesamiento del lenguaje natural, ya que es uno de los mayores avances en este campo. Es especialmente importante puesto que es la base de los modelos de lenguaje pre-entrenados, los cuales han sido entrenados para realizar tareas concretas de PLN. También pueden ser entrenados en conjuntos más pequeños de datos para que realicen estas tareas en ámbitos más específicos.
La diferencia entre los modos de apertura 'w' y 'a' en la función open() de Python radica en cómo manejan la escritura en un fichero existente. El modo 'w' (escritura) sobrescribe el contenido existente del fichero o crea uno nuevo si no existe, mientras que el modo 'a' (añadir) agrega contenido al final del fichero sin sobrescribir su contenido actual.
El Word Embedding es una técnica en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que consiste en convertir palabras en vectores de números reales en un espacio de alta dimensión, donde palabras con significados similares tienen representaciones vectoriales similares. Esta técnica permite a las máquinas entender el lenguaje humano capturando las relaciones semánticas y sintácticas entre las palabras. Los embeddings se generan utilizando modelos de aprendizaje automático sobre grandes conjuntos de datos de texto, aprendiendo a partir del contexto en el que aparecen las palabras.
Los word embeddings son fundamentales en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) porque proporcionan una representación densa y continua de las palabras, capturando similitudes semánticas y sintácticas en un espacio vectorial de baja dimensión. Esto permite que las máquinas procesen y comprendan el texto de manera más eficiente, mejorando el rendimiento en diversas tareas de PLN, como la clasificación de texto, la traducción automática y el reconocimiento de entidades nombradas.
Los principales beneficios de usar grandes modelos de lenguaje son: el empleo de arquitecturas transformer, que nos permiten realizar tareas de diferente índole; y la disposición de grandes modelos pre-entrenados en enormes conjuntos de datos, listos para usar en estas tareas o ser entrenados para otra más específica. Además, la ingente cantidad de datos con las que han sido entrenados estos modelos nos permiten reproducir mejor el lenguaje humano.}
El procesamiento de lenguaje natural tiene sus raíces en la pregunta planteada por Alan Turing en su artículo de 1950, 'Maquinaria informática e inteligencia', donde propuso la idea de medir la inteligencia de las máquinas mediante la capacidad de hablar como un humano. El éxito temprano llegó con programas como ELIZA, que imitaba a un psicólogo, y allanó el camino para el desarrollo del PNL.