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LingComp_QA

respuesta stringlengths 4 895	pregunta stringlengths 14 190
La versión estándar del algoritmo CYK puede reconocer gramáticas libres de contexto escritas en la forma normal de Chomsky (CNF). Sin embargo, también puede ser extendido para trabajar con algunas gramáticas libres de contexto que no estén en CNF, aunque esto puede dificultar su comprensión.	¿Qué tipo de gramáticas puede reconocer la versión estándar del algoritmo CYK?
Algunos ejemplos de chatbots o asistentes inteligentes son Siri, SimSimi, Watson de IBM, LUIS de Microsoft o DialogFlow de Google, entre otros. Estos pueden controlar diferentes aspectos de nuestra vida cotidiana, como activar alarmas, enviar mensajes, realizar llamadas, entre otras funciones.	¿Cuáles son algunos ejemplos de chatbots o asistentes inteligentes?
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.	¿Por qué es importante la regresión logística?
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.	¿Cómo se definen los argumentos con valores por defecto en Python?
spaCy es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de código abierto desarrollada en Python. Se utiliza para realizar tareas comunes de NLP, como tokenización, etiquetado gramatical, análisis de dependencias o reconocimiento de entidades.	¿Qué es spaCy y para qué se utiliza?
La dispersión de una palabra se puede mostrar mediante un gráfico de dispersión, que representa la ubicación de una palabra en el texto y algunas palabras que aparecen en el mismo contexto.	¿Cómo se representa gráficamente la dispersión de una palabra en NLTK?
Que una tupla sea inmutable significa que una vez que ha sido creada, no se puede modificar su contenido.	¿Qué significa que una tupla sea inmutable?
Para problemas de clustering, se recomiendan algoritmos como K-means, GMM (modelo de mezcla gaussiana) y DBSCAN debido a su capacidad para dividir observaciones en clústeres y descubrir patrones intrínsecos en los datos.	¿Qué tipo de algoritmos se recomiendan para problemas de clustering?
Las variables categóricas son variables que toman valores que son nombres, etiquetas o identificadores.	¿Qué son las variables categóricas?
Se pueden definir tres tipos de métodos en una clase utilizando decoradores en Python: métodos de instancia, métodos de clase y métodos estáticos.	¿Qué tipos de métodos se pueden definir en una clase utilizando decoradores en Python?
El código máquina es un conjunto de instrucciones representadas por cadenas de números binarios (0 y 1), que son directamente entendibles por la computadora pero difíciles de comprender para los humanos debido a su complejidad y falta de legibilidad.	¿Qué es el código máquina y por qué es difícil para los humanos?
La frecuencia relativa acumulada es el término que se aplica a un conjunto ordenado de observaciones de menor a mayor. Es la suma de las frecuencias relativas de todos los valores que son menores o iguales al valor dado.	¿Qué es la frecuencia relativa acumulada?
Las limitaciones de los modelos pre-entrenados incluyen la interpretabilidad de los resultados, el coste del entrenamiento y el riesgo de amplificar sesgos y estereotipos presentes en los datos.	¿Qué limitaciones presentan los grandes modelos del lenguaje?
Se puede convertir un valor a bool en Python utilizando la función bool().	¿Cómo se convierte un valor a bool en Python?
El método zfill() rellena la cadena con ceros a la izquierda hasta alcanzar la longitud especificada como parámetro.	¿Qué hace el método zfill()?
En los últimos 25 años, la explosión del uso de corpus se ha propiciado por varias razones, como el auge de las áreas aplicadas de la Lingüística, la mayor disponibilidad de corpus electrónicos, el desarrollo de nuevas tecnologías para la introducción de textos en formato electrónico, entre otros.	¿Qué ha propiciado la explosión del uso de corpus en los últimos 25 años?
El PORCENTAJE DE APARICIÓN DE UNA PALABRA RESPECTO AL CORPUS TOTAL en NLTK se calcula dividiendo el número de veces que aparece la palabra entre el corpus total y multiplicando por 100.	¿Cómo se calcula el PORCENTAJE DE APARICIÓN DE UNA PALABRA RESPECTO AL CORPUS TOTAL en NLTK?
Una encuesta es un estudio en el que los datos se recogen tal y como los comunican los individuos.	¿Qué es una encuesta?
La semántica de un lenguaje de programación se refiere al significado de las instrucciones escritas en ese lenguaje. Esto incluye cómo se ejecutan las instrucciones y cómo interactúan entre sí para producir resultados. La semántica define el comportamiento del programa y cómo este se relaciona con el entorno de ejecución.	¿Qué es la semántica de un lenguaje de programación?
Para incluir un salto de línea dentro de una cadena, se puede utilizar la secuencia de escape .	¿Cómo se puede incluir un salto de línea dentro de una cadena?
Algunas disciplinas que se ocupan de la búsqueda y recuperación de información incluyen la psicología cognitiva, la arquitectura de la información, el diseño de la información, la inteligencia artificial, la lingüística, la semiótica, la informática, la biblioteconomía, la archivística y la documentación.	¿Cuáles son algunas disciplinas que se ocupan de la búsqueda y recuperación de información?
Es un modelo estadístico que utiliza la función logística (o función logit) en matemáticas para estimar la relación entre variables independientes y una variable dependiente. Utiliza datos históricos para calcular coeficientes de regresión que se utilizan para hacer predicciones sobre nuevos datos.	¿Cómo funciona la regresión logística?
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.	¿Qué significa el segundo argumento en la función open() en Python y cuál es su importancia?
En Python, los valores se asignan a variables utilizando el operador de asignación (=). Además de la asignación simple, también se pueden asignar valores a múltiples variables en una sola línea y realizar asignaciones condicionales utilizando expresiones ternarias.	¿Cómo se asignan valores a variables en Python y qué otras formas de asignación existen?
Uno de los recursos más útiles de NLTK es el conjunto de libros electrónicos incluidos en la biblioteca, que se pueden acceder a través del módulo 'nltk.book'.	¿Cuál es uno de los recursos más útiles de NLTK?
El método findall() en Python para expresiones regulares busca todas las ocurrencias del patrón en una cadena y devuelve una lista con todas las coincidencias encontradas.	¿Qué función tiene el método findall() en Python para expresiones regulares?
Un tipo booleano en Python puede tomar solo dos valores: True o False.	¿Qué valores puede tomar un tipo booleano en Python?
El carácter '$' al final de una expresión regular coincide con el final de la cadena o justo antes de la nueva línea al final de la cadena, y en modo MULTILINE también coincide antes de una nueva línea.	¿Qué hace el carácter '$' al final de una expresión regular?
Uno de los usos más comunes de los analizadores sintácticos es como parte de la fase de análisis de los compiladores, donde analizan el código fuente del lenguaje de programación.	¿Cuál es uno de los usos más comunes de los analizadores sintácticos?
El doble ciego es cuando tanto los sujetos de un experimento como los investigadores que trabajan con ellos no saben cuál es el fármaco que se administra.	¿Qué es el doble ciego?
La gramática más apropiada para modelar fenómenos lingüísticos en lenguajes naturales es la denominada Tipo 2, también conocida como Gramáticas Independientes del Contexto (CFG) en inglés.	¿Cuál es la gramática más apropiada para modelar fenómenos lingüísticos en lenguajes naturales?
La función principal de un transductor de estados finitos es transducir o traducir el contenido de la cinta de entrada a la cinta de salida mediante la aceptación de una cadena en la cinta de entrada y la generación de otra cadena en la cinta de salida.	¿Cuál es la función principal de un transductor de estados finitos?
Algunos beneficios del análisis de texto con IA para las empresas incluyen una mayor eficiencia en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, experiencias personalizadas para los clientes y una mejor toma de decisiones empresariales basadas en análisis de tendencias del mercado y sentimientos del cliente.	¿Cuáles son algunos beneficios del análisis de texto con IA para las empresas?
Google Colaboratory ofrece varias ventajas para los desarrolladores, como un entorno de programación en la nube sin necesidad de descargar software, librerías preinstaladas como NumPy y pandas, acceso a GPUs para tareas computacionalmente intensivas y la capacidad de colaborar en tiempo real compartiendo cuadernos a través de enlaces.	¿Qué ventajas ofrece Google Colaboratory para los desarrolladores?
Es una técnica que asigna pesos a los términos en un documento dependiendo del número de veces que aparecen. Se pueden utilizar diferentes esquemas de ponderación, como la frecuencia, la log-frecuencia, o la frecuencia normalizada.	¿Qué es la ponderación por frecuencia de términos?
En el siglo XX, las ontologías del lenguaje encontró aplicación en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y la representación del conocimiento.	¿Cuál es el campo de aplicación de las ontologías del lenguaje en el siglo XX?
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.	¿Qué se entiende por iterables e iteradores en Python?
Durante la Guerra Fría.	¿Cuándo se produjeron los primeros intentos de desarrollar sistemas de traducción automática?
Un analizador sintáctico (parser) es un programa informático que analiza una cadena de símbolos según las reglas de una gramática formal.	¿Qué es un analizador sintáctico?
FrameNet es un proyecto del International Computer Science Institute en Berkeley (Estados Unidos) que produce un recurso electrónico basado en marcos semánticos.	¿Qué es FrameNet?
La complejidad creciente de las tareas de programación y la dificultad de programar en lenguajes de bajo nivel condujeron al desarrollo de los lenguajes de alto nivel, que ofrecen una mayor abstracción y facilidad de uso para los programadores.	¿Cuál fue la necesidad que llevó al desarrollo de los lenguajes de alto nivel?
Los números float en Python tienen un rango mínimo de 2.2250738585072014e-308 y un rango máximo de 1.7976931348623157e+308.	¿Cuál es el rango representable de los números float en Python?
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.	¿Cuáles son los diferentes enfoques de la PNL?
Se utiliza la función sys.getsizeof() para obtener el tamaño de una variable en memoria en Python.	¿Qué función se utiliza para obtener el tamaño de una variable en memoria en Python?
Una variable oculta es una variable que tiene efecto en un estudio, aunque el investigador la desconoce.	¿Qué es una variable oculta?
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.	¿Qué caracteriza al análisis sintáctico superficial?
Al construir árboles de decisión se utilizan conceptos como el costo, el sobreajuste, la poda y la validación cruzada. Estos conceptos son importantes para evaluar la efectividad y la precisión del árbol.	¿Qué conceptos frecuentes se utilizan en la construcción de árboles de decisión?
La programación declarativa se basa en describir el problema mediante la declaración de propiedades y reglas que deben cumplirse, en lugar de dar instrucciones detalladas.	¿Cuál es el principio de la programación declarativa?
El lenguaje ensamblador fue creado para simplificar la escritura de instrucciones de programación, utilizando palabras o abstracciones de palabras en lugar de números binarios, lo que facilitó la tarea de programación para los humanos.	¿Cuál fue la motivación para crear el lenguaje ensamblador?
Al analizar datos de una muestra, es importante tener en cuenta los errores de muestreo y los errores ajenos al muestreo. Los errores de muestreo pueden surgir debido al tamaño de la muestra o al método de selección, mientras que los errores ajenos al muestreo pueden ser causados por factores externos al proceso de muestreo.	¿Qué problemas pueden surgir al analizar datos de una muestra?
En Python, una variable global es aquella definida fuera de cualquier función o bloque de código, y puede ser accedida desde cualquier parte del programa. Por otro lado, una variable local es aquella definida dentro de una función y solo es accesible dentro de esa función.	¿Qué son las variables globales y locales en Python?
Algunos métodos comunes en Python para buscar una subcadena en un texto son find(), index(), o similares. Sin embargo, si buscamos una subcadena con cierta forma más compleja, necesitaremos utilizar expresiones regulares.	¿Cuáles son algunos métodos comunes en Python para buscar una subcadena en un texto?
La cláusula 'else' en una estructura condicional 'if' se ejecuta si la condición especificada no es verdadera. Es decir, el bloque de código dentro del 'else' se ejecutará si la condición del 'if' no se cumple.	¿Qué hace la cláusula 'else' en una estructura condicional 'if'?
Una variable en Python es como una caja donde se almacenan datos. Se le asigna un nombre que sirve como identificador, y su contenido puede cambiar durante la ejecución del programa. Python no requiere declarar el tipo de variable de antemano, ya que se deduce por la sintaxis utilizada.	¿Qué son las variables en Python y cómo se utilizan?
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.	¿Qué principios guían el uso de las funciones en Python?
La frecuencia relativa es una medida estadística que describe la proporción de veces que ocurre un determinado evento o categoría en relación con el número total de eventos o categorías. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de un evento (el número de veces que el evento ocurre) por el número total de observaciones en el conjunto de datos.	¿Qué es la frecuencia relativa?
Para cargar nltk y poder usarlo, debemos escribir: import nltk.	¿Cómo se carga nltk para su uso?
La diferencia principal entre los métodos de clase y los métodos estáticos en Python es que los métodos de clase reciben el parámetro 'cls' y pueden acceder a la clase, mientras que los métodos estáticos no reciben ningún parámetro de la instancia o la clase.	¿Cuál es la diferencia principal entre los métodos de clase y los métodos estáticos en Python?
fastText, introducido por el laboratorio de Investigación en Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR) en 2016, trata cada palabra como compuesta por n-gramas de caracteres, lo que le permite generar representaciones mejores para idiomas ricos en morfología y manejar palabras fuera del vocabulario.	¿Qué ventajas ofrece fastText sobre otros métodos de word embeddings?
La función principal de las GPUs en Google Colaboratory es permitir la ejecución de programas que requieren una mayor capacidad computacional, como aquellos relacionados con el aprendizaje profundo o las redes neuronales, al acelerar los cálculos matemáticos.	¿Cuál es la función principal de las GPUs en Google Colaboratory?
La ventaja de usar comprensiones de listas junto con bucles 'for' en Python es que proporcionan una forma concisa y legible de construir listas aplicando una expresión a cada elemento del iterable, lo que a menudo resulta en un código más limpio y eficiente.	¿Cuál es la ventaja de usar comprensiones de listas junto con bucles 'for' en Python?
La función re.split() divide una cadena en función de un patrón y devuelve una lista de los componentes resultantes. Los paréntesis de captura en el patrón también dividen la cadena y los textos de todos los grupos en el patrón se incluyen en la lista resultante.	¿Cuál es la utilidad de re.split()?
La diferencia principal entre un bucle 'while' y un bucle 'for' en Python es que el bucle 'while' se repite mientras una condición sea verdadera, mientras que el bucle 'for' se utiliza para recorrer iterables, como listas, cadenas o diccionarios.	¿Qué diferencia hay entre un bucle 'while' y un bucle 'for' en Python?
El indicador re.DOTALL hace que el carácter '.' coincida con cualquier carácter, incluido un salto de línea, en lugar de coincidir con todo excepto un salto de línea.	¿Cuál es la función del indicador re.DOTALL en una expresión regular?
La precisión es la fracción de documentos recuperados que son relevantes para la necesidad de información del usuario. Es una medida importante para evaluar el rendimiento de los sistemas de recuperación de información.	¿Qué es la precisión en el contexto de la recuperación de información?
Las cadenas en Python no tienen un límite de tamaño específico, ya que su tamaño está limitado solo por la memoria disponible en el ordenador.	¿Cuál es el límite de tamaño de una cadena en Python?
Estos sistemas se pueden clasificar en tres tipos diferentes: los basados en reconocedores de habla continua de gran vocabulario (LVCSR), basados en modelos de relleno, y por último basados en reconocedores de subunidades de palabra.	¿Cómo se pueden clasificar los diferentes sistemas wordspotting?
Te recomiendo usar el método clear() para eliminar todos los elementos de un diccionario en Python.	¿Cómo elimino todos los elementos de un diccionario en Python?
Sí, es importante tener en cuenta el tipo de dato al realizar operaciones aritméticas en Python porque el comportamiento de los operadores puede variar según el tipo de dato con el que estén operando, especialmente en operaciones como la división donde el resultado puede ser diferente entre números enteros y decimales.	¿Por qué es importante tener en cuenta el tipo de dato al realizar operaciones aritméticas en Python?
Sophia respondió 'Está bien, voy a destruir a la humanidad' cuando su creador, David Hanson, le preguntó si estaba dispuesta a destruir a la humanidad.	¿Cuál fue el controvertido comentario hecho por la robot humanoide Sophia durante su presentación en marzo de 2016?
En el análisis sintáctico de dependencias, cada palabra de una oración se representa individualmente como un "nodo" en una estructura de árbol conocida como árbol de análisis sintáctico. Los nodos se conectan entre sí mediante una relación de dependencia, que muestra la relación entre las palabras.	¿Cómo se representa cada palabra en el análisis sintáctico de dependencias?
Algunas tareas básicas en PNL que se pueden realizar con NLTK incluyen tokenización de texto, normalización de texto, derivación y lematización de palabras, eliminación de palabras vacías, etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas y análisis de sentimientos.	¿Cuáles son algunas tareas básicas en PNL que se pueden realizar con NLTK?
Para verificar si una clase es una subclase de otra en Python, se puede utilizar el método __bases__ en la clase hija para ver las clases de las que hereda, o el método __subclasses__ en la clase padre para ver las subclases que tiene.	¿Cómo se puede verificar si una clase es una subclase de otra en Python?
Los métodos de instancia en Python reciben como parámetro de entrada 'self', permitiendo acceder y modificar los atributos del objeto que llama al método.	¿Qué caracteriza a los métodos de instancia en Python?
En Python, se puede crear una variable a partir de otra variable simplemente asignándole el mismo valor o utilizando operaciones con otras variables ya existentes.	¿Cómo se puede crear una variable a partir de otra variable en Python?
El módulo de expresiones regulares en Python proporciona operaciones de coincidencia de expresiones regulares similares a las encontradas en Perl. Permite comprobar si una determinada cadena coincide con una expresión regular dada o si una expresión regular dada coincide con una determinada cadena.	¿Qué operaciones proporciona el módulo de expresiones regulares en Python?
Los lenguajes de alto nivel se caracterizan por su abstracción de la arquitectura de computación subyacente, mientras que los lenguajes de bajo nivel están más cerca del código de máquina y están más vinculados a la arquitectura del hardware.	¿Cuál es la diferencia entre los lenguajes de alto y bajo nivel?
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.	¿Qué herramientas y librerías se utilizan para el tratamiento previo de los datos y la generación de las visualizaciones?
Sí, las tuplas en Python pueden ser anidadas, es decir, una tupla puede contener otras tuplas como elementos.	¿Se pueden anidar tuplas en Python?
En 1967 lo inventaron Thomas Cover y Peter Hart	¿Quién inventó el algoritmo del nearest neighbour?
Un parámetro es un número que se utiliza para representar una característica de la población y que generalmente no se puede determinar fácilmente.	¿Qué es un parámetro?
La versión estándar del algoritmo CYK puede reconocer lenguajes definidos por una gramática libre de contexto escrita en la forma normal de Chomsky (CNF). Sin embargo, el algoritmo puede ser extendido para trabajar con algunas gramáticas de libre de contexto no escritas en CNF.	¿Qué tipo de lenguajes puede reconocer la versión estándar del algoritmo CYK?
El parámetro 'self' en los métodos de instancia hace referencia a la instancia que llama al método, permitiendo acceder y modificar los atributos del objeto.	¿Cuál es la función del parámetro 'self' en los métodos de instancia?
Algunos métodos utilizados en la búsqueda de respuestas incluyen la clasificación de preguntas, la recuperación de documentos, el filtrado de texto, y la extracción de respuestas. Estos métodos se basan en técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural.	¿Cuáles son algunos métodos utilizados en la búsqueda de respuestas?
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la informática orientada a favorecer que los ordenadores puedan comprender el lenguaje escrito y hablado. Se combina la lingüística computacional con el análisis estadístico y el aprendizaje automático para convertir texto o voz en información estructurada.	¿Qué es PLN o Procesamiento de Lenguaje Natural?
Una lengua natural es una forma de lenguaje humano que se desarrolla espontáneamente en un grupo de hablantes con el propósito de comunicarse. A diferencia de otras formas de lenguaje, como los lenguajes de programación o los lenguajes formales, las lenguas naturales se caracterizan por tener una gramática y un léxico.	¿Qué es una lengua natural?
Para crear una clase hija que herede de otra en Python, simplemente se define la subclase pasando como parámetro la clase base	¿Cómo se puede crear una clase hija que herede de una clase madre en Python?
La variable ‘δ’ en el contexto del algoritmo de Viterbi se define como la probabilidad del mejor camino hasta el estado ‘i’ habiendo visto las primeras ‘t’ observaciones.	¿Cómo se define la variable δ en el contexto del algoritmo de Viterbi?
Podemos definir nuestras gramáticas en NLTK escribiéndolas en un fichero aparte o como una cadena de texto siguiendo el formalismo de las gramáticas generativas de Chomsky.	¿Cómo podemos definir nuestras gramáticas en NLTK?
Se puede utilizar la función len() para obtener la longitud de una cadena en Python.	¿Qué método se puede utilizar para obtener la longitud de una cadena en Python?
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.	¿Qué infraestructura proporciona Python para el Procesamiento del Lenguaje Natural?
La lingüística computacional es esencial en el desarrollo de modelos de lenguaje como GPT-4, ya que contribuye al entrenamiento de estos modelos con grandes conjuntos de datos y permite la generación de textos coherentes y adecuados al contexto.	¿Qué importancia tiene la lingüística computacional en el desarrollo de modelos de lenguaje como GPT-4?
Un método de clase en una clase de Python se define utilizando el decorador '@classmethod' y recibiendo 'cls' como primer parámetro.	¿Cómo se define un método de clase en una clase de Python?
El primer paso es realizar el preprocesamiento de datos.	¿Cuál es el primer paso para crear modelos de clasificación de texto utilizando NLTK en Python?
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.	¿Cuáles son algunos de los objetivos de la lingüística computacional?
Watson	¿Qué sistema cognitivo desarrollado por IBM compitió en el concurso Jeopardy! en 2011 y ganó?
Python se destaca por ser un lenguaje interpretado, que permite la asignación de tipos de datos de manera flexible y automática, y al mismo tiempo mantiene reglas claras sobre cómo se pueden usar esos datos. Además, se puede ejecutar en diversas plataformas. Estas características, entre otras, lo hacen muy versátil y ampliamente utilizado en una variedad de aplicaciones de programación.	¿Cuáles son algunas características de Python como lenguaje de programación?
El decorador '@classmethod' en Python se utiliza para definir métodos de clase, los cuales pueden acceder a la clase pero no a la instancia.	¿Qué significa el decorador '@classmethod' en Python?
En el reconocimiento de entidades nombradas, se emplean diversas técnicas y algoritmos para lograr una identificación precisa y una clasificación correcta de las entidades en un texto. Algunas de las técnicas más utilizadas incluyen el uso de diccionarios, el aprendizaje automático supervisado y el aprendizaje profundo.	¿Qué técnicas y algoritmos se utilizan comúnmente en el Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN)?
El método CONCORDANCE sirve para buscar la palabra que se solicite en el texto, permitiéndonos ver las palabras en su contexto.	¿Para qué se utiliza el método CONCORDANCE en NLTK?

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Dataset Card for LingComp_QA, un corpus educativo de lingüística computacional en español

Dataset Details

Dataset Description

Curated by: Jorge Zamora Rey, Isabel Moyano Moreno, Mario Crespo Miguel
Funded by: SomosNLP, HuggingFace, Argilla, Instituto de Lingüística Aplicada de la Universidad de Cádiz
Language(s) (NLP): es-ES
License: apache-2.0

Dataset Sources

Repository: https://github.com/reddrex/lingcomp_QA/tree/main
Paper: Comming soon!

Uses

This dataset is intended for educational purposes. When we further develop this resource, we would like it to serve as learning resource for NLP and Computational Linguistics beginners - either for tests, looking up the answers to common questions or studying key concepts and methodologies of CL.

Direct Use

There is no specific use case intended for this dataset. However, we would like to develop a conversational language model that answers questions on Computational Linguistics. The dataset could be used to develop other educational tools or resources too, such as interactive quizzes, tutorials, and study materials, to help students learn about computational linguistics concepts, methodologies, and applications.

Out-of-Scope Use

The dataset is specifically designed for tasks related to computational linguistics, language processing, and natural language understanding. Therefore, using the dataset for unrelated tasks, such as image processing or numerical analysis, would be considered out of scope. Other out of scope uses would be using this dataset for product development or marketing, any commercial use really, as it is intended for research and educational purposes.

Dataset Structure

The dataset's structure looks like this:

[
  {
    "pregunta": "¿Qué implica la lingüística computacional teórica?",
    "respuesta": "La lingüística computacional teórica incluye el desarrollo de teorías formales de gramática y semántica, basadas en lógicas formales o enfoques simbólicos. Las áreas de estudio teórico en este ámbito incluyen la complejidad computacional y la semántica computacional."
  },
  {
    "pregunta": "¿Qué es una gramática libre de contexto?",
    "respuesta": "Una gramática libre de contexto es una gramática formal en la que cada regla de producción es de la forma V → w, donde V es un símbolo no terminal y w es una cadena de terminales y/o no terminales."
  },
  {
    "pregunta": "¿Qué es el algoritmo CYK y cuál es su propósito?",
    "respuesta": "El algoritmo de Cocke-Younger-Kasami (CYK) es un algoritmo de análisis sintáctico ascendente que determina si una cadena puede ser generada por una gramática libre de contexto y, en caso afirmativo, cómo puede ser generada. Su propósito es realizar un análisis sintáctico de la cadena para determinar su estructura gramatical."
  },
  {...}
]

We have a "pregunta" or question column, and a "respuesta" or answer column, where each question has an answer associated. The themes (in Spanish) covered by this dataset are the following:

Algoritmos y formalismos
Lenguaje de programación
CPU/GPU
Entornos como colaboratory o jupyter
Python: tipos de datos, funciones built-in, métodos, programación orientada a objetos, comprensión de listas, etc.
NLTK
SpaCy
Historia y evolución del PLN
PLN/Lingüística computacional (sintaxis y semántica computacional, diferencias, conceptos...)
Lingüística
Recursos como FrameNet, WordNet, Treebank, Corpus Brown, ontologías
Lingüística de corpus: concordancias, colocaciones, cuestiones de estadística (chi-cuadrado, log-likelihood, datos, muestreo...)

Dataset Creation

Curation Rationale

The lack of NLP educational resources meant for linguists, especially in Spanish, drove us to make a first attempt of collecting information on this topic from open internet sources. We aim to grow the corpus and create a a foundational resource for teaching linguists (and other beginners) about the principles, techniques, and applications of computational linguistics and NLP.

Source Data

Blogs, wikipedia articles and our Computational Linguistics and Language Engineering course materials at the University of Cádiz comprise the source data for this dataset.

Data Collection and Processing

First, we collected information on different aspects of Computational Linguistics (statistics, computer science, linguistics, corpus linguistics, etc.) from open blogs and webpages with Bootcat. After this, we manually extracted information and created questions for each information segment. Then all three revised the whole document, deleted duplicated questions from each member's corpus portion and checked expressions. We also tried to make some explanations easier to comprehend for a broader audience, as the purpose of this project is mainly educational.

Here we link the scripts used in the creation of the corpus, which are the following:

Who are the source data producers?

Our team members manually checked and organized the information into sets of questions and answers, while rewriting some of the info in a more suitable style for learners.

Annotation process

We manually sorted the information into question-answer pairs. However, we did use the following Colaboratory notebook to create the JSON file:

https://github.com/reddrex/lingcomp_QA/blob/main/dataset/Creación_archivo_JSON_a_partir_de_txt.ipynb

Who are the annotators?

The annotators are the members of our team: Jorge Zamora, Isabel Moyano and Mario Crespo.

Personal and Sensitive Information

There are no personal, sensitive or private data that should not be shown in the dataset. The only names and dates that appear in it are those of the scientists, programmes and core dates in the development of the Artificial Intelligence area NLP.

Bias, Risks, and Limitations

Main bias might belong to the sources from which we extracted the information. Some blogs or wikipedia articles might employ different terminology for the same concept (and while we have tried to correct this, some terms could have escaped our supervisors). Also, the low availability of information on Computational Linguistics and NLP on Spanish on the Internet may have created an imbalance on topics tackled by the dataset. For example, there could be more information on Python usage than NLTK, or more on NLTK than Spacy, as it happens. Among our future plans there is balancing the topics out by translating from English sources. Plus, we would like to add QA pairs that might not appear in any relevant open info source and that we believe would be good for learners - mostly from our experience in the Linguistics and Applied Languages bachelor, although we are open to requests.

The limitations we found while building the dataset are mostly time-related, as such a broad topic can be difficult to cover in such a limited amount of time. Furthermore, we found ourselves unable to fully balance the coverage of all the involved themes, as there were not enough information sources on the internet - plus, open to the public - that we could use in order to document our QA pairs.

Recommendations

Users should be made aware of the risks, biases and limitations of the dataset. We recommend checking the dataset from time to time or checking our social media/contacting us via email. There we will be announcing whether a new version with more information and a broader range of sources will be launched and when.

License

Apache 2.0

Citation

BibTeX:

@software{LingComp_QA,
  author = {Zamora Rey, Jorge and Crespo Miguel, Mario and Moyano Moreno, Isabel},
  title = {LingComp_QA, un corpus educativo de lingüística computacional en español},
  month = March,
  year = 2024,
  url = {https://huggingface.co/datasets/somosnlp/LingComp_QA}
}

More Information

This project was developed during the Hackathon #Somos600M organized by SomosNLP. The dataset was created using distilabel by Argilla and endpoints sponsored by HuggingFace.

Team:

Contact

mario.crespo@uca.es isabel.moyano@uca.es

Downloads last month: 22

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353 kB

Size of the auto-converted Parquet files:

164 kB

Number of rows:

1,004

Models trained or fine-tuned on somosnlp/LingComp_QA