¿Qué es lingüística? - Ciencia que estudia el lenguaje y sus estructuras, incluyendo su origen, evolución, significado, sonidos, gramática y uso en la comunicación. Se divide en varias ramas, como la fonética y fonología (sonidos), morfología (estructura de las palabras), sintaxis (estructura de las oraciones), semántica (significado) y pragmática (uso del lenguaje en contexto)., ¿Qué es el lenguaje formal? - Sistema de símbolos y reglas que se usa para expresar ideas de manera exacta, sin ambigüedades. Se encuentra en matemáticas, lógica y programación., ¿Qué es la traducción automática? - Es el proceso en el que un software convierte un texto de un idioma a otro sin intervención humana, utilizando reglas, bases de datos o inteligencia artificial., ¿Qué es un n-grama? - Un n-grama es una secuencia continua de n elementos dentro de un texto o conjunto de datos. Estos elementos pueden ser letras, sílabas, palabras o incluso números. Se utiliza en procesamiento de lenguaje natural para tareas como predicción de palabras, análisis de texto y traducción automática., ¿Qué es una red neuronal recurrente? - Una red neuronal recurrente (RNN) es un tipo de red neuronal artificial diseñada para procesar datos secuenciales, como texto, voz o series de tiempo. Se usan en traducción automática, reconocimiento de voz y generación de texto, aunque pueden tener problemas para recordar información lejana en una secuencia larga., ¿Qué es un modelo transformers? - Un modelo transformers es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza principalmente en procesamiento de lenguaje natural. Introducido en 2017, los transformers han revolucionado el campo al permitir el procesamiento paralelo de secuencias de datos, ¿Cuáles son las tareas del Procesamiento del Lenguaje Natural? - Las tareas del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) incluyen el reconocimiento de voz, análisis de sentimientos, extracción de información, traducción automática, generación de texto, y reconocimiento de entidades nombradas (NER), entre otras, ¿Qué es la clasificación de texto? - Es el proceso de asignar automáticamente una o más categorías a un fragmento de texto con base en su contenido. Se utiliza para organizar, filtrar y analizar grandes cantidades de información de manera estructurada, facilitando su procesamiento y búsqueda., ¿Qué es el análisis de sentimientos? - El análisis de sentimientos es una técnica del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que identifica la emoción o actitud en un texto, clasificándolo como positivo, negativo o neutro. Se usa en redes sociales, atención al cliente y estudios de mercado para evaluar opiniones y tendencias., ¿Qué es la traducción automática? - La traducción automática es el proceso mediante el cual un sistema de inteligencia artificial convierte un texto de un idioma a otro sin intervención humana. Utiliza modelos basados en reglas, aprendizaje automático o redes neuronales para mejorar la precisión y fluidez de las traducciones. Ejemplos de su aplicación incluyen Google Translate y asistentes virtuales., ¿Qué es la generación de texto? - La generación de texto es una técnica del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que permite a una inteligencia artificial crear contenido escrito de forma autónoma. Utiliza modelos de lenguaje entrenados para producir texto coherente y relevante en función de una entrada o contexto dado. Se emplea en chatbots, redacción automática, generación de resúmenes y asistentes virtuales., ¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas (NER)? - El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es una técnica del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que identifica y clasifica automáticamente elementos clave en un texto, como nombres de personas, lugares, organizaciones, fechas y valores numéricos. Se usa en minería de datos, análisis de textos y búsqueda de información., ¿Qué son las redes neuronales? - Las redes neuronales son un modelo de inteligencia artificial inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por neuronas artificiales organizadas en capas que procesan información mediante conexiones ponderadas. Se utilizan en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y predicción de datos., ¿Qué es el aprendizaje profundo? - El aprendizaje profundo es una subdisciplina del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (profundas) para modelar y entender datos complejos. Es especialmente eficaz en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural, ¿Qué son las entidades léxicas? - Las entidades léxicas son unidades de significado en un lenguaje, como palabras, frases o expresiones. En procesamiento de lenguaje natural, se utilizan para analizar y comprender el contenido de los textos, ¿Qué es la ontología? - En informática y ciencias de la información, una ontología es una representación formal de un conjunto de conceptos y las relaciones entre ellos. Se utiliza para modelar el conocimiento en un dominio específico, ¿Qué es la transferencia de estilo o dominio? - La transferencia de estilo o dominio es una técnica en aprendizaje automático que consiste en aplicar el conocimiento adquirido en un dominio o tarea a otro dominio o tarea diferente. Es útil para adaptar modelos a nuevos contextos con poca información disponible, ¿Cuáles son las métricas para evaluar el rendimiento de modelos PLN? - Las métricas comunes para evaluar el rendimiento de modelos de procesamiento de lenguaje natural incluyen la precisión, el recall, la F1-score, y la exactitud. Estas métricas ayudan a medir la eficacia de los modelos en tareas específicas, ¿Qué es el Aprendizaje Supervisado? - El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. El objetivo es aprender una función que pueda predecir las etiquetas de nuevos datos no vistos, ¿Qué es el Aprendizaje No Supervisado? - El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos no etiquetados. El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos, ¿Cuál es la diferencia entre Aprendizaje Supervisado y No Supervisado? - La principal diferencia es que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar el modelo, mientras que el aprendizaje no supervisado utiliza datos no etiquetados. El aprendizaje supervisado se enfoca en la predicción, mientras que el no supervisado se enfoca en la detección de patrones, ¿Qué desafíos se tienen que enfrentar en la Lingüística Computacional? - Los desafíos en la lingüística computacional incluyen la ambigüedad del lenguaje, la comprensión del contexto, la traducción entre idiomas con estructuras gramaticales diferentes, y la creación de modelos que puedan generalizar bien a nuevos datos, ¿Qué es la entropía? - En teoría de la información, la entropía es una medida de la incertidumbre o impredecibilidad de una fuente de información. Se utiliza para cuantificar la cantidad de información contenida en un mensaje,

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