03-IA-PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

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03 LENGUAJE NATURAL (NLP)

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#	Jeux	Précision	temps
1	EEJE, Enrique 30 Janvier 2026	% 100	13:06
2	eede, enrique 18 Février 2026	% 100	25:51
3	eede, enrique 16 Février 2026	% 100	47:15
4	cssp, Carlos 7 Janvier 2026	% 96	06:35
5	EEJE, Enrique 5 Février 2026	% 96	09:18
6	bdjo 22 Janvier 2026	% 89	08:03
7	EEJE, Enrique 6 Février 2026	% 86	04:15
8	HOVR, HUGO 12 Février 2026	% 75	05:58
9	gsrz,Gladys 7 Janvier 2026	% 57	05:47

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03-IA-PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)Version en ligne 03 LENGUAJE NATURAL (NLP) par HR Mexico 1 ¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)? a El procesamiento de imágenes b La interacción entre computadoras y lenguaje humano c Un tipo de hardware d Un sistema operativo 2 ¿Cuál es un objetivo principal del NLP? a Aumentar velocidad de red b Diseñar interfaces gráficas c Comprender y generar lenguaje humano d Optimizar bases de datos 3 ¿Qué son las intenciones en NLP? a Palabras irrelevantes b El objetivo del usuario en una frase c Errores de escritura d Tipos de datos 4 ¿Qué son las entidades en NLP? a Conectores gramaticales b Palabras vacías c Elementos clave como nombres, fechas o lugares d Verbos auxiliares 5 ¿Qué tarea identifica nombres de personas, lugares u organizaciones? a Tokenización b Análisis de sentimientos c Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) d Lematización 6 ¿Qué es la tokenización? a Traducción automática b División del texto en unidades más pequeñas c Eliminación de palabras d Conversión a audio 7 ¿Cuál es el propósito de eliminar StopWords? a Traducir texto b Aumentar precisión gramatical c Cambiar el idioma d Reducir ruido en el análisis 8 ¿Qué es la lematización? a Eliminar símbolos b Reducir palabras a su forma base c Contar palabras d Convertir texto en audio 9 ¿Qué diferencia hay entre stemming y lematización? a No hay diferencia b La lematización considera el contexto lingüístico c Stemming es más preciso d Stemming usa diccionarios 10 ¿Qué son los word embeddings? a Reglas gramaticales b Representaciones vectoriales de palabras c Listas de stopwords d Tipos de tokens 11 ¿Qué propiedad clave tienen los embeddings? a Son binarios b Capturan similitud semántica c Son aleatorios d No se entrenan 12 ¿Qué modelo popular genera embeddings de palabras? a SQL b HTTP c Word2Vec d DNS 13 ¿Qué es un Large Language Model (LLM)? a Un modelo de visión b Un modelo entrenado con grandes volúmenes de texto c Un sistema experto d Un algoritmo genético 14 ¿Cuál es una característica de los LLM? a Pueden generar texto coherente b Solo clasifican texto c No aprenden contexto d Requieren reglas manuales 15 ¿Qué arquitectura es base de los LLM modernos? a CNN b RNN c Transformers d Árboles de decisión 16 ¿Qué mecanismo clave utilizan los Transformers? a Convolución b Backtracking c Atención (Attention) d Hashing 17 ¿Para qué se usa la similitud del coseno en NLP? a Medir longitud de texto b Comparar similitud entre vectores c Traducir idiomas d Detectar errores gramaticales 18 ¿Qué valor indica mayor similitud del coseno? a -1 b 0 c 0.1 d Cercano a 1 19 ¿Qué es una anomalía en un modelo de lenguaje? a Una palabra frecuente b Una salida inesperada o incoherente c Un sinónimo d Un embedding 20 ¿Cuál es un ejemplo de uso de NLP? a Detección de rostros b Análisis de sentimientos c Segmentación de imágenes d OCR 21 ¿Qué tarea busca determinar si un texto es positivo o negativo? a NER b Traducción c Análisis de sentimientos d Tokenización 22 ¿Qué es un chatbot basado en NLP? a Un sistema manual b Un programa que entiende y responde lenguaje humano c Un sistema operativo d Una base de datos 23 ¿Qué problema ayuda a resolver el preprocesamiento en NLP? a Latencia b Ruido en los datos c Falta de hardware d Escalabilidad 24 ¿Qué técnica convierte texto en números para modelos ML? a Vectorización b Traducción c Compresión d Tokenización 25 ¿Qué ventaja tienen los Transformers frente a RNNs? a Procesan texto secuencialmente b Permiten paralelización c Usan menos datos d No usan atención 26 ¿Qué riesgo está asociado a los LLM? a Overfitting de hardware b Sesgos presentes en los datos c Falta de embeddings d Bajo consumo de memoria 27 ¿Qué se entiende por contexto en NLP? a ) El idioma b El tamaño del texto c El significado según palabras cercanas d El formato 28 ¿Qué métrica puede ayudar a detectar anomalías en texto generado? a Uso de CPU b Similaridad semántica c Tamaño del archivo d Color del texto

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par HR Mexico

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

¿Cuál es un objetivo principal del NLP?

¿Qué son las intenciones en NLP?

¿Qué son las entidades en NLP?

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

¿Qué es la tokenización?

¿Cuál es el propósito de eliminar StopWords?

¿Qué es la lematización?

¿Qué diferencia hay entre stemming y lematización?

¿Qué son los word embeddings?

¿Qué propiedad clave tienen los embeddings?

¿Qué modelo popular genera embeddings de palabras?

¿Qué es un Large Language Model (LLM)?

¿Cuál es una característica de los LLM?

¿Qué arquitectura es base de los LLM modernos?

¿Qué mecanismo clave utilizan los Transformers?

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

¿Qué valor indica mayor similitud del coseno?

¿Qué es una anomalía en un modelo de lenguaje?

¿Cuál es un ejemplo de uso de NLP?

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

¿Qué es un chatbot basado en NLP?

¿Qué problema ayuda a resolver el preprocesamiento en NLP?

¿Qué técnica convierte texto en números para modelos ML?

¿Qué ventaja tienen los Transformers frente a RNNs?

¿Qué riesgo está asociado a los LLM?

¿Qué se entiende por contexto en NLP?

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