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El efecto del operador <<= en Python realiza el desplazamiento a la izquierda de bits en el valor de la variable según el valor especificado, y asigna el resultado a la misma variable. Por ejemplo, x <<= 2 es equivalente a x = x << 2. | ¿Cuál es el efecto del operador <<= en Python? |
Modelos como SBERT y el modelo text-embedding-ada-002 de OpenAI han supuesto una revolución reciente en el campo de embeddings, ofreciendo mejores resultados con menor coste computacional. | ¿Qué modelos de embeddings han supuesto una revolución reciente en el campo? |
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. | ¿Qué es una gramática libre de contexto? |
Significa que una vez que se crea una cadena, no se puede modificar su contenido. Si se desea realizar algún cambio en la cadena, se debe crear una nueva. | ¿Qué significa que las cadenas en Python son inmutables? |
Un atributo de clase es aquel compartido por todos los objetos de esa clase. | ¿Qué es un atributo de clase? |
Una gramática que no genera la cadena vacía puede ser transformada en una equivalente en forma normal de Chomsky o en forma normal de Greibach. | ¿Qué implica que una gramática no genere la cadena vacía? |
Mechanical Translation, editada en 1954. | ¿Cuál fue la primera publicación periódica sobre traducción automática? |
Se puede convertir otro tipo de dato a float en Python utilizando la función float(). | ¿Cómo se convierte otro tipo de dato a float en Python? |
Los operadores aritméticos en Python son aquellos que nos permiten realizar operaciones matemáticas como suma, resta, multiplicación, división, módulo, exponente y cociente. | ¿Qué son los operadores aritméticos en Python? |
Para crear una cadena en Python, se debe incluir el texto entre comillas simples ('') o comillas dobles (""). | ¿Cómo se crea una cadena en Python? |
En Python, el orden de aplicación de los operadores lógicos es el siguiente, de mayor a menor prioridad: ‘not’, ‘and’, ‘or’. | ¿Cuál es el orden de aplicación de los operadores lógicos en Python? |
La diferencia entre los métodos de instancia y los métodos estáticos radica en que los métodos de instancia pueden acceder y modificar los atributos del objeto, mientras que los métodos estáticos no pueden acceder ni a la instancia ni a la clase, y por lo tanto no pueden modificar su estado. | ¿Qué diferencia hay entre los métodos de instancia y los métodos estáticos? |
La regresión logística tiene varias aplicaciones del mundo real en muchos sectores diferentes, incluyendo fabricación, sanidad, finanzas y marketing. Se utiliza para predecir resultados discretos en situaciones donde hay múltiples factores que influyen en la variable de interés. | ¿Cuáles son las aplicaciones de la regresión logística? |
1. Definir el problema que quiero resolver. 2. Identificar la salida del algoritmo. 3. Definir los pasos a seguir para convertir las entradas en la salida. 4. Seguir los pasos y comprobar que el algoritmo sea correcto analizando la salida. 5. Revisar los pasos y hacer las correcciones. 6. Resolver el problema. | ¿Cuáles son los pasos para la construcción de un algoritmo? |
La función del operador /= en Python es dividir el valor de la variable por el valor especificado y asignar el resultado a la misma variable. Por ejemplo, x /= 2 es equivalente a x = x / 2. | ¿Cuál es la función del operador /= en Python? |
Se puede iterar una cadena al revés en Python utilizando la técnica de rebanado (slicing) con la sintaxis '[::-1]'. Por ejemplo, 'for i in cadena[::-1]: bloque_codigo'. | ¿Cómo se puede iterar una cadena al revés en Python? |
Las principales diferencias entre las tuplas y las listas en Python son que las tuplas son inmutables, mientras que las listas son mutables. | ¿Cuáles son las principales diferencias entre las tuplas y las listas en Python? |
Las concordancias o contextos son el contexto lingüístico donde aparece una determinada forma o lema. Por ejemplo, para la forma 'coches', un contexto podría ser: ¡El Concello se apura a retirar los coches con la grúa, pero…'. | ¿Qué son las concordancias o contextos? |
Algunas características del pseudocódigo son: expresa de manera genérica los pasos del algoritmo, no provee detalles de la implementación particular del código final, y se inicia con la palabra 'Inicio' y termina con la palabra 'Fin'. | ¿Cuáles son algunas características del pseudocódigo? |
Algunos procedimientos estándares y recomendables para escribir pseudocódigo son: empezar por la palabra 'Inicio' y terminar con la palabra 'Fin', escribir una acción por línea, subrayar o poner en negrita las palabras especiales, usar variables, e indentar las líneas si la acción está dentro de una estructura. | ¿Qué reglas o procedimientos estándares se pueden seguir al escribir pseudocódigo? |
Las líneas largas de código en Python se pueden dividir utilizando el carácter \ al final de la línea o colocando paréntesis () alrededor del bloque de código para indicar que continúa en la siguiente línea. | ¿Cómo se pueden dividir las líneas largas de código en Python? |
En Python, se puede iterar una lista usando un bucle 'for' de la siguiente manera: 'for elemento in lista:'. | ¿Cómo se puede iterar una lista en Python usando un bucle 'for'? |
La Programación Orientada a Objetos intenta resolver la creciente complejidad a la que los programadores se enfrentan al realizar tareas similares en el desarrollo de software. | ¿Qué problema intenta resolver la Programación Orientada a Objetos? |
Un n-grama es una subsecuencia de n elementos de una secuencia dada, ampliamente utilizado en procesamiento del lenguaje natural | ¿Qué es un n-grama? |
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. | ¿Cuáles son algunas de las ventajas del trabajo con corpus electrónicos? |
Si una comprensión en Python se vuelve demasiado larga o compleja, se debe considerar dividirla en varias líneas o utilizar bucles for tradicionales para mejorar la legibilidad y comprensión del código. | ¿Qué se debe hacer si una comprensión en Python se vuelve demasiado larga o compleja? |
Un modelo de lenguaje estadístico es aquel que utiliza probabilidades para predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto, basándose en las palabras anteriores. Estos modelos calculan la probabilidad de aparición de una palabra dada la secuencia de palabras previas, utilizando para ello grandes cantidades de datos textuales. | ¿Qué es un modelo del lenguaje de tipo estadístico? |
Se puede crear una cadena vacía en Python simplemente escribiendo dos comillas sin ningún carácter entre ellas ('' o ""). | ¿Qué sucede si se intenta crear una cadena vacía en Python? |
Algunos métodos que pueden utilizarse con tuplas en Python incluyen count() e index(). | ¿Qué métodos existen para trabajar con tuplas en Python? |
Fraccionar un problema en forma de instrucciones adecuadamente formuladas para que un ordenador pueda llevarlas a la práctica. | ¿Qué implica programar en el contexto de un algoritmo? |
Se utiliza la función type() para obtener el tipo de dato de una variable en Python. | ¿Qué función se utiliza para obtener el tipo de dato de una variable en Python? |
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. | ¿Cuáles son las dos etapas de madurez identificadas por Daugherty y Wilson en el estado de colaboración intermedio entre humanos y máquinas? |
El modelo 'punkt' es un tokenizador no supervisado basado en el aprendizaje automático que se entrena para reconocer abreviaturas, signos de puntuación y caracteres especiales que indican el final de una oración o el inicio de una nueva. | ¿Qué es el modelo 'punkt' en NLTK? |
La frecuencia absoluta acumulada es el número de apariciones de un elemento más el número de apariciones de los elementos que han aparecido hasta el momento. Es decir, se van sumando las frecuencias de todos los elementos anteriores hasta ese momento. | ¿Qué es la frecuencia absoluta acumulada? |
La notación más frecuentemente utilizada para expresar gramáticas libres de contexto es la forma Backus-Naur. | ¿Cuál es la notación más frecuentemente utilizada para expresar gramáticas libres de contexto? |
Sí, se puede usar la representación numérica (0 y 1) en lugar de True y False en Python para representar los valores booleanos. Los resultados de las operaciones lógicas no varían al utilizar esta representación. | ¿Se puede usar la representación numérica (0 y 1) en lugar de True y False en Python? |
Python es un lenguaje de programación que data de los años 1990s, creado por Guido van Rossum. Recibió su nombre en honor a los humoristas Monty Python. | ¿Cuál es la historia detrás del origen de Python? |
Los árboles de decisión están formados por nodos, vectores de números, flechas y etiquetas. Los nodos representan momentos de toma de decisión, los vectores de números son las soluciones finales, las flechas indican las diferentes acciones y las etiquetas dan nombre a cada acción. | ¿Cuáles son los elementos que componen un árbol de decisión? |
Los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo recomiendan elementos que les hayan gustado a otras personas parecidas. Se requiere tener información histórica de las valoraciones y perfiles de usuarios para implementarlo. | ¿Qué son los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo? |
La RAM (Memoria de Acceso Aleatorio) en un sistema informático almacena temporalmente los datos que la CPU o la GPU utilizan activamente durante la ejecución de programas. Es un tipo de memoria volátil que se borra cuando se apaga el sistema, y su capacidad afecta directamente a la cantidad de tareas que se pueden realizar simultáneamente. | ¿Qué función cumple la RAM en un sistema informático? |
La regresión lineal predice una variable dependiente continua mediante el uso de un conjunto dado de variables independientes, mientras que la regresión logística es un algoritmo de clasificación que no puede predecir los valores reales de los datos continuos, sino que responde a preguntas sobre probabilidades de eventos binarios. | ¿Cuál es la diferencia entre regresión logística y regresión lineal? |
Se considera como evento fundacional de este área el taller de Dartmouth de 1956 | ¿Cuándo surge la Inteligencia Artificial como campo? |
La regresión logística binaria se utiliza para problemas de clasificación binaria con dos resultados posibles, mientras que la regresión logística multinomial puede analizar problemas con varios resultados posibles siempre que sean finitos. | ¿Cuál es la diferencia entre regresión logística binaria y multinomial? |
Algunas propiedades de las listas en Python son: son ordenadas, pueden ser formadas por tipos arbitrarios, pueden ser indexadas, se pueden anidar, son mutables y dinámicas. | ¿Cuáles son algunas de las propiedades de las listas en Python? |
En lingüística general, la coocurrencia se refiere a la utilización conjunta de dos unidades léxicas, como palabras, en una unidad superior, como una oración o un documento. Se supone que los términos son mutuamente dependientes cuando su uso conjunto es muy común. | ¿Qué es la coocurrencia en lingüística general? |
En un espacio de embeddings de tres dimensiones donde cada eje representa un color primario, la palabra 'cielo' podría representarse como el vector (0, 0, 1) asociado con el color azul, mientras que 'hierba' podría representarse como (0, 1, 0) asociado con el color verde. | ¿Cómo se ilustra la esencia de los word embeddings en un ejemplo simplificado? |
El pseudocódigo provee la ventaja de que su uso durante la planificación de un programa permite al programador centrarse en la lógica y en las estructuras de control, en vez de en las reglas de un lenguaje específico. Además, es fácil de modificar si se descubren errores o anomalías. | ¿Cuál es el propósito del pseudocódigo? |
En el contexto de las CFG, una gramática es un conjunto de reglas de transformación o reescritura que describen la estructura de un lenguaje. | ¿Qué es una gramática en el contexto de las CFG? |
El operador ternario en Python es una forma de escribir una estructura condicional 'if-else' en una sola línea. La sintaxis general es: 'valor_verdadero if condicion else valor_falso'. Si la condición es verdadera, se devuelve el 'valor_verdadero'; de lo contrario, se devuelve el 'valor_falso'. | ¿Qué es el operador ternario en Python y cómo se utiliza? |
Las redes neuronales permiten construir modelos de lenguaje con estructura más compleja y capacidad para aprender dependencias de mayor distancia en el lenguaje. Estas redes pueden aprender representaciones distribucionales de palabras y utilizarlas para calcular probabilidades de palabras en un contexto dado. | ¿Qué papel juegan las redes neuronales en la construcción de modelos de lenguaje? |
El muestreo aleatorio simple es un método sencillo para seleccionar una muestra aleatoria; se le da a cada miembro de la población un número. Luego, se utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar un conjunto de identificadores. Estos identificadores seleccionados al azar precisan los miembros de su muestra. | ¿Qué es el muestreo aleatorio simple? |
En el diseño de aplicaciones informáticas, los árboles de decisión se utilizan para indicar las acciones a realizar en función del valor de una o varias variables. Sirven como representación visual de las decisiones secuenciales que deben tomarse en una aplicación, ayudando a determinar las opciones y resultados. | ¿Cómo se aplican los árboles de decisión en el diseño de aplicaciones informáticas? |
Se puede unir una cadena a cada elemento de una lista utilizando el método join(). Este método devuelve la primera cadena unida a cada uno de los elementos de la lista. | ¿Cómo se puede unir una cadena a cada elemento de una lista? |
Google Colaboratory es un servicio gratuito en la nube que ofrece un entorno de programación en Python. Cuenta con librerías preinstaladas, permite la colaboración en tiempo real, el almacenamiento en Google Drive y el acceso a GPUs para tareas computacionalmente intensivas. | ¿Qué es Google Colaboratory y cuáles son sus características principales? |
Los cuantificadores permiten buscar un número específico de ocurrencias de un patrón, desde cero hasta un número máximo definido. | ¿Cuál es la función de los cuantificadores en las Expresiones Regulares? |
Se puede representar un número en octal en Python utilizando el prefijo '0o' seguido de la secuencia de dígitos octales. | ¿Cómo se puede representar un número en octal en Python? |
Para crear una tupla de un solo elemento en Python, se coloca entre paréntesis un único elemento seguido de una coma | ¿Cómo se crea una tupla de un solo elemento en Python? |
Las dos grandes aproximaciones para el etiquetado léxico son las 'lingüísticas', que utilizan un conjunto de reglas establecidas manualmente o de forma automática, y las 'de aprendizaje automático', que emplean textos anotados con información lingüística para construir modelos subyacentes. | ¿Cuáles son las dos grandes aproximaciones propuestas en la literatura para el etiquetado léxico? |
Los corpus Treebanks pueden ser creados manualmente por un grupo de lingüistas que anotan cada frase con una estructura sintáctica, o mediante procedimientos semiautomáticos donde un analizador sintáctico asigna la estructura bajo la supervisión de un lingüista. | ¿Cómo se pueden crear los corpus Treebanks? |
Python es un lenguaje de alto nivel, lo que significa que se asemeja más al lenguaje humano que al de la máquina. Esto lo hace más fácil de leer y escribir para los seres humanos. | ¿Cuál es la característica principal de Python que lo hace más similar al lenguaje humano que al de la máquina? |
Los iterables en Python son objetos que se pueden recorrer secuencialmente, mientras que los iteradores son objetos que mantienen un estado interno y permiten acceder secuencialmente a los elementos de un iterable. | ¿Cuál es la diferencia entre iterables e iteradores en Python? |
El propósito principal de un modelo de n-grama en el procesamiento del lenguaje natural es hacer predicciones estadísticas sobre la próxima palabra o elemento en una secuencia, basándose en los elementos previos. | ¿Cuál es el propósito principal de un modelo de n-grama en el procesamiento del lenguaje natural? |
Algunos de los métodos para generar el Word Embedding incluyen el uso de redes neuronales, la reducción de dimensionalidad con matrices de co-ocurrencia de palabras, modelos probabilísticos y la representación explícita en términos del contexto en el cual estas palabras figuran. | ¿Cuáles son algunos métodos para generar el Word Embedding? |
El indicador re.LOCALE hace que \w, \W, , \B y la coincidencia sin distinción de mayúsculas y minúsculas dependan de la configuración regional actual. Este indicador solo puede usarse con patrones de bytes. | ¿Cuál es la función del indicador re.LOCALE en una expresión regular? |
El proceso de acceder a los métodos de la clase madre desde una clase hija en Python se llama 'extender' la clase madre. | ¿Cómo se llama el proceso de acceder a los métodos de la clase madre desde una clase hija en Python? |
Algunos corpus destacados de la segunda generación de trabajos en lingüística de corpus son el Survey Of English Usage Corpus (SEU) y el Brown University Corpus of American English (Brown Corpus). | ¿Cuáles son algunos corpus destacados de la lingüística de corpus? |
Los Modelos de Markov Ocultos son utilizados en las aproximaciones de aprendizaje automático para el etiquetado gramatical para construir modelos estadísticos de lenguaje, que se utilizan para asignar secuencias de etiquetas léxicas a partir de una frase de entrada, basándose en la probabilidad de ocurrencia de cada etiqueta. | ¿Qué papel juegan los Modelos de Markov Ocultos en las aproximaciones de aprendizaje automático para el etiquetado gramatical? |
Si se intenta representar un número aún mayor que el límite en Python, se obtendrá 'inf' en lugar de una excepción. | ¿Qué ocurre si se intenta representar un número aún mayor que el límite en Python? |
Si sumamos dos cadenas de texto en Python, se concatenarán para formar una sola cadena que contiene los caracteres de ambas cadenas. | ¿Qué ocurre si sumamos dos cadenas de texto en Python? |
Frank Rosenblatt | ¿Qué informático creó el Perceptrón en 1958? |
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. | ¿Qué es un corpus? |
La principal diferencia entre un set y una lista en Python es que los sets no mantienen un orden específico de los elementos y no permiten elementos duplicados, mientras que las listas sí mantienen un orden y permiten elementos repetidos. Además, los elementos de los sets son inmutables. | ¿Cuál es la diferencia principal entre un set y una lista en Python? |
Representó una recopilación significativa de muestras textuales para su análisis lingüístico, marcando un hito en la disponibilidad de datos para la investigación en este campo. | ¿Qué significó el desarrollo del Brown University Corpus of American English (Brown Corpus) en 1961 para la Lingüística Computacional? |
Dados los parámetros del modelo, esta cuestión puede resolverse mediante el algoritmo de Baum-Welch. | ¿Cómo puedo encontrar el conjunto de estados de transición y probabilidades de salida más probables para un output o conjunto de outputs concreto? |
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. | ¿Qué indican las puntuaciones de MI, T-score y LL test? |
Los modelos matemáticos son descripciones de un fenómeno utilizando conceptos matemáticos, como ecuaciones, desigualdades, distribuciones, etc. | ¿Qué son los modelos matemáticos? |
Para acceder a los valores de un diccionario anidado en Python, se utilizan múltiples índices para acceder a cada nivel del anidamiento, separados por corchetes. | ¿Cómo se accede a los valores de un diccionario anidado en Python? |
Los modelos estadísticos son descripciones de un fenómeno mediante distribuciones de probabilidad que describen el comportamiento esperado del fenómeno y la variabilidad de las observaciones esperadas. | ¿Qué son los modelos estadísticos? |
El uso de Word y phrase embeddings, tanto para palabras como para frases respectivamente, demostró aumentar el rendimiento de tareas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) como en el análisis sintáctico y análisis de sentimiento. | ¿Qué aumenta el rendimiento en tareas de procesamiento del lenguaje natural según se demostró? |
Se puede acceder a un elemento específico en un diccionario utilizando el nombre de la clave correspondiente entre corchetes [] o utilizando el método get(). | ¿Qué método se utiliza para acceder a un elemento específico en un diccionario? |
El método upper() convierte todos los caracteres de una cadena en mayúsculas, mientras que el método lower() convierte todos los caracteres en minúsculas. | ¿Cuál es la diferencia entre el método upper() y el método lower()? |
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. | ¿Cómo se diferencian los métodos de instancia de los métodos de clase? |
En Python, para hacer una clase iterable, se debe implementar el método especial '__iter__()', el cual debe devolver un iterador para la clase. | ¿Qué método se debe implementar en una clase para hacerla iterable en Python? |
Las clases en Programación Orientada a Objetos son estructuras que nos permiten agrupar un conjunto de variables y funciones relacionadas. | ¿Qué son las clases en Programación Orientada a Objetos? |
Los grupos de captura en expresiones regulares permiten delimitar partes específicas de un patrón para extraer información relevante de una cadena. Al utilizar paréntesis en el patrón, se crea un grupo de captura que puede ser accedido posteriormente para obtener la parte de la cadena que coincide con ese grupo. | ¿Cómo se pueden utilizar los grupos de captura en expresiones regulares para extraer información específica de una cadena? |
En un modelo de unigramas, la probabilidad de ocurrencia de cada palabra se considera independiente del contexto, por lo que P(W) = P(w1)P(w2) ... P(wn). | ¿Cómo se define un modelo de unigramas? |
La sintaxis en programación se refiere al conjunto de reglas que definen cómo se debe escribir el código en un lenguaje de programación específico. En Python, la sintaxis es especialmente importante porque el lenguaje se destaca por su legibilidad y simplicidad, lo que facilita la comprensión del código y reduce la posibilidad de errores. | ¿Qué es la sintaxis en programación y cuál es su importancia en Python? |
Los tipos de datos adecuados para el análisis de regresión logística son aquellos en los que la variable dependiente es binaria o categórica, y las variables independientes son numéricas o categóricas. | ¿Qué tipos de datos son adecuados para el análisis de regresión logística? |
El operador - en Python realiza la resta de los números presentes a la izquierda y derecha del operador. Por ejemplo, 10 - 3 = 7. | ¿Qué realiza el operador - en Python? |
La diferencia principal entre los argumentos por posición y los argumentos por nombre en Python es que los argumentos por posición se asignan en función del orden en que se pasan a la función, mientras que los argumentos por nombre se asignan según los nombres especificados en la llamada a la función, lo que permite cambiar el orden o incluso omitir algunos argumentos. | ¿Cuál es la diferencia entre los argumentos por posición y los argumentos por nombre en Python? |
El método update() se utiliza para añadir múltiples elementos a un diccionario en Python, pasando otro diccionario como argumento. | ¿Qué método se utiliza para añadir múltiples elementos a un diccionario en Python? |
La RIQUEZA LÉXICA en NLTK representa el número de palabras diferentes dividido por el número total de palabras en el texto. | ¿Qué representa la RIQUEZA LÉXICA en NLTK? |
Algunos problemas asociados con la recuperación de información incluyen el silencio (debido a la sinonimia), el ruido (debido a la polisemia), la homografía, la ambigüedad y otros desafíos provocados por el uso del lenguaje natural. | ¿Qué son algunos de los problemas asociados con la recuperación de información? |
El resultado de la comprensión de lista 'sum(i for i in range(10))' en Python es 45. Esta expresión calcula la suma de todos los números en el rango del 0 al 9 (exclusivo), es decir, 0 + 1 + 2 + ... + 9 = 45. | ¿Cuál es el resultado de la siguiente expresión en Python? 'sum(i for i in range(10))' |
Las variables en Python son utilizadas para almacenar un valor bajo un nombre específico y así poder usarlo más tarde sin repetir una determinada operación. | ¿Qué son las variables en Python? |
El enfoque principal de los modelos pre-entrenados es aprender representaciones y patrones del contexto durante el entrenamiento, que luego se utilizan en tiempo de ejecución de una tarea concreta. | ¿Cuál es el enfoque principal de los modelos pre-entrenados? |
Los operadores relacionales en Python son aquellos que nos permiten comparar la relación entre dos variables, como por ejemplo si un número es mayor o menor que otro. Estos operadores devuelven valores booleanos ‘True’ o ‘False’ según se cumpla la relación o no. | ¿Qué son los operadores relacionales en Python? |
La Lingüística Computacional es una disciplina que aborda el estudio científico del lenguaje desde una perspectiva computacional, interesada en proporcionar modelos computacionales a los diversos tipos de fenómenos lingüísticos. | ¿Qué es la Lingüística Computacional (LC) según la ACL? |
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. | ¿Qué suceso inesperado ocurrió con los chatbots Bob y Alice a finales de julio de 2017? |
Una característica relevante es que más de un programador puede usar un conjunto común de instrucciones que sean comprendidas entre ellos para realizar la construcción de un programa de forma colaborativa. | ¿Qué característica relevante tienen los lenguajes de programación? |