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03-IA-PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

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03-IA-PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

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03 LENGUAJE NATURAL (NLP)

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03-IA-PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)
 

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03 LENGUAJE NATURAL (NLP)

by HR Mexico
1

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?

2

¿Cuál es un objetivo principal del NLP?

3

¿Qué son las intenciones en NLP?

4

¿Qué son las entidades en NLP?

5

¿Qué tarea identifica nombres de personas, lugares u organizaciones?

6

¿Qué es la tokenización?

7

¿Cuál es el propósito de eliminar StopWords?

8

¿Qué es la lematización?

9

¿Qué diferencia hay entre stemming y lematización?

10

¿Qué son los word embeddings?

11

¿Qué propiedad clave tienen los embeddings?

12

¿Qué modelo popular genera embeddings de palabras?

13

¿Qué es un Large Language Model (LLM)?

14

¿Cuál es una característica de los LLM?

15

¿Qué arquitectura es base de los LLM modernos?

16

¿Qué mecanismo clave utilizan los Transformers?

17

¿Para qué se usa la similitud del coseno en NLP?

18

¿Qué valor indica mayor similitud del coseno?

19

¿Qué es una anomalía en un modelo de lenguaje?

20

¿Cuál es un ejemplo de uso de NLP?

21

¿Qué tarea busca determinar si un texto es positivo o negativo?

22

¿Qué es un chatbot basado en NLP?

23

¿Qué problema ayuda a resolver el preprocesamiento en NLP?

24

¿Qué técnica convierte texto en números para modelos ML?

25

¿Qué ventaja tienen los Transformers frente a RNNs?

26

¿Qué riesgo está asociado a los LLM?

27

¿Qué se entiende por contexto en NLP?

28

¿Qué métrica puede ayudar a detectar anomalías en texto generado?

 
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