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Es importante cerrar un fichero después de utilizarlo en Python para liberar los recursos del sistema operativo asociados con el fichero. Aunque Python cierra automáticamente los ficheros al salir de un bloque 'with', cerrarlos explícitamente con el método close() garantiza que los recursos se liberen de inmediato y evita posibles problemas de memoria y manipulación de archivos. | ¿Cuál es la importancia de cerrar un fichero después de utilizarlo en Python? |
El operador / en Python realiza la división de los números presentes a la izquierda y derecha del operador. Si el resultado no es un número entero, el resultado será un número decimal. | ¿Qué hace el operador / en Python? |
La función re.purge() se utiliza para despejar la caché de expresión regular. | ¿Qué función se utiliza para despejar la caché de expresión regular? |
En el reconocimiento de voz, los fonemas se modelan empleando una distribución de n-gramas, permitiendo a los sistemas de reconocimiento de voz decidir entre varias interpretaciones posibles de lo que ha dicho el interlocutor. | ¿Cuáles son algunas aplicaciones prácticas del modelo de n-grama en el reconocimiento de voz? |
Una variable de tipo float en Python se declara asignándole un valor decimal. | ¿Cómo se declara una variable de tipo float en Python? |
Chomsky estableció una clasificación de lenguajes y gramáticas comúnmente utilizada en Lingüística e Informática. | ¿Quién estableció una clasificación de lenguajes y gramáticas comúnmente utilizada en Lingüística e Informática? |
La propiedad de Márkov implica que la probabilidad de un estado futuro depende únicamente del estado actual y no de los estados anteriores. | ¿Qué es la propiedad de Márkov? |
Se puede declarar una variable booleana en Python asignando los valores True o False. | ¿Cómo se declara una variable booleana en Python? |
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una técnica que identifica y extrae entidades importantes, como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones, fechas y horas, a partir de datos textuales. | ¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas (NER) en el análisis de texto con IA? |
Si se llama a 'next()' más veces de lo que la longitud del iterable en un iterador, se generará un error de tipo 'StopIteration'. Esto indica que no hay más elementos para iterar y se ha alcanzado el final del iterable. | ¿Qué sucede si se llama a 'next()' más veces de lo que la longitud del iterable en un iterador? |
El operador '+' hace que la expresión regular coincida con 1 o más repeticiones del elemento precedente. | ¿Qué hace el operador '+' en una expresión regular? |
Recopiló 500 muestras de 2000 palabras (1 millón de palabras en total) de publicaciones de Estados Unidos. | ¿Qué recopiló el Brown University Corpus of American English (Brown Corpus) en 1961? |
En NLTK, hay varias funciones de tokenización disponibles, como word_tokenize() para dividir texto en palabras y sent_tokenize() para dividirlo en oraciones. | ¿Cuáles son algunas funciones de tokenización disponibles en NLTK? |
En Python, dos cadenas de texto se comparan sus caracteres uno a uno en orden alfabético. Si un carácter de la primera cadena es menor que el correspondiente de la segunda cadena, entonces la primera cadena es considerada menor. | ¿Cómo se comparan dos cadenas de texto en Python? |
Los enfoques tradicionales del procesamiento del lenguaje natural incluyen métodos basados en reglas, que dependen de reglas lingüísticas manualmente definidas, y enfoques estadísticos, como los modelos de n-gramas, que inferían estructuras lingüísticas a partir de patrones en grandes volúmenes de texto. Por otro lado, los enfoques modernos se centran en el aprendizaje automático, utilizando tanto técnicas supervisadas como no supervisadas, y el aprendizaje profundo, con un énfasis especial en redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y, más recientemente, la arquitectura de transformadores y modelos de lenguaje preentrenados como BERT y GPT. Estos últimos han revolucionado el campo al aprender representaciones complejas del lenguaje a partir de extensos corpus de texto, mejorando significativamente el rendimiento en una amplia gama de tareas de PLN. | ¿Cuáles son los enfoques tradicionales y modernos del procesamiento del lenguaje natural? |
Los lenguajes de cuarta generación son herramientas que permiten construir aplicaciones sencillas combinando piezas prefabricadas. No son propiamente lenguajes, sino más bien herramientas de programación. | ¿Qué características tienen los lenguajes de cuarta generación? |
El método union() en Python se utiliza para realizar la unión de dos o más sets. La unión de sets combina todos los elementos únicos presentes en los sets. | ¿Cuál es la función del método union() en Python? |
Para ajustar un modelo de red neuronal para el procesamiento del lenguaje natural, se maximiza la verosimilitud de los datos de entrenamiento. Esto implica ajustar los pesos de la red para que la salida del modelo se aproxime lo más posible a la distribución de palabras observadas en el corpus de entrenamiento. | ¿Cómo se ajusta un modelo de red neuronal para el procesamiento del lenguaje natural? |
Los chatbots son aplicaciones software que simulan mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas. Su propósito principal es mejorar la atención al cliente, generar respuestas rápidas y concisas a cuestiones habituales, enviar información y publicidad automáticamente, y en el ámbito educativo, mantener una comunicación fluida entre alumnado, familia y centro. | ¿Qué son los chatbots y cuál es su propósito principal? |
La función enumerate() es útil en situaciones donde se necesita iterar sobre una colección y también se requieren los índices de los elementos de la colección. | ¿En qué situaciones es útil utilizar la función enumerate() en Python? |
Las valoraciones se pueden obtener de manera explícita, a través de encuestas o sistemas de recogida de votos/likes, o de manera implícita, a través de interacciones, compras, uso de aplicaciones, etc. | ¿Cómo se pueden obtener valoraciones en sistemas de recomendación? |
Gerald Tesauro | ¿Quién creó el algoritmo TD-Gammon, capaz de jugar al backgammon con habilidades equiparables a las de los mejores jugadores humanos? |
NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca de Python que proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, junto con bibliotecas de procesamiento de texto para realizar diversas tareas en PNL, como tokenización, derivación, etiquetado, análisis de sentimientos, entre otros. NLTK también admite la creación de chatbots y envoltorios para bibliotecas de PNL de nivel industrial. | ¿Qué es NLTK y cuáles son sus características? |
Operadores como el mayor que (>), menor que (<) o igual que (==) devuelven un valor bool al ser evaluados en Python. | ¿Qué operadores devuelven un valor bool al ser evaluados en Python? |
Los sistemas basados en reconocedores de habla continua de gran vocabulario ofrecen un óptimo rendimiento siempre y cuando la consulta del usuario esté dentro del diccionario del sistema. Una manera de solucionar los OOV es utilizar la búsqueda por fonética (sistemas basados en subunidades de palabras). De esta manera, la combinación de sistemas LVCS y sistemas de subunidades de palabra se convierte en un sistema robusto para aplicaciones de extracción de información en contenidos audiovisuales. | ¿Cuál es la conclusión acerca de los sistemas de reconocimiento de palabras clave? |
La diferencia entre los atributos de instancia y los atributos de clase en una clase es que los primeros pertenecen a cada objeto individual de la clase, mientras que los segundos son compartidos por todos los objetos de la clase. Por ejemplo, de los mamíferos, un atributo de clase sería que tienen glándulas mamarias productoras de leche, mientras que un atributo de instancia sería el tener cuatro patas, ya que no todos los mamíferos las tienen. | ¿Qué diferencia hay entre los atributos de instancia y los atributos de clase en una clase? |
La principal ventaja de las aproximaciones lingüísticas es que se construyen modelos de lenguaje desde un punto de vista lingüístico, lo que permite incluir muchas y complejas fuentes de información difíciles de capturar de manera automática, lo que las hace más expresivas y efectivas en tareas de desambiguación. | ¿Cuál es la ventaja principal de las aproximaciones lingüísticas para el etiquetado léxico? |
Con NLTK se pueden realizar diversas tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural, como tokenización, etiquetado gramatical, análisis sintáctico, stemming y lematización, entre otras. | ¿Qué tipo de tareas se pueden realizar con NLTK? |
Se utiliza la función classification_report() de la subbiblioteca metrics. | ¿Qué función de NLTK se utiliza para evaluar el rendimiento de los modelos de NLP? |
En la regresión logística, las variables independientes afectan la variable dependiente mediante una relación matemática que se modela utilizando la función logística. | ¿Cuál es la relación entre las variables independientes y dependientes en la regresión logística? |
Una taxonomía es una lista jerárquica de términos que permite la clasificación de la información en categorías. Se utiliza en el proceso de enseñanza de algoritmos para proporcionar una estructura organizada de conceptos y categorías. | ¿Qué es una taxonomía y cómo se utiliza en el proceso de enseñanza de algoritmos? |
El algoritmo de Viterbi es un algoritmo de programación dinámica que permite encontrar la secuencia más probable de estados ocultos que produce una secuencia observada de sucesos (el llamado ‘camino de Viterbi’). Tiene su uso especialmente en el contexto de fuentes de información de Márkov y modelos ocultos de Márkov. | ¿Qué es el algoritmo de Viterbi? |
La frecuencia de palabras es un método utilizado para determinar qué términos o conceptos aparecen con más frecuencia en un conjunto de datos de texto. Se utiliza, por ejemplo, para analizar opiniones de clientes, conversaciones en redes sociales o comentarios de clientes. | ¿Qué es la frecuencia de palabras en la minería de textos? |
En el estudio del lenguaje natural, un n-grama puede formarse utilizando distintos tipos de elementos como fonemas, sílabas, letras o palabras. | ¿Qué tipos de elementos pueden formar un n-grama en el estudio del lenguaje natural? |
Kunihiko Fukushima | ¿Quién diseñó el Neocognitrón, una red jerárquica multicapa utilizada para detectar patrones? |
Se puede iterar sobre un diccionario en Python utilizando bucles for, y accediendo a las claves o a los pares clave-valor. | ¿Cómo se itera sobre un diccionario en Python? |
La función re.sub() reemplaza las ocurrencias no superpuestas de un patrón en una cadena con un texto de reemplazo dado. El patrón puede ser una cadena o una expresión regular compilada. Si el reemplazo es una función, se llama para cada ocurrencia encontrada. | ¿Qué hace la función re.sub()? |
Existen varios tipos de word embeddings, incluyendo Word2Vec (Google) que genera vectores a partir del contexto, GloVe (Stanford) que combina factorización de matrices con estadísticas de co-ocurrencia, FastText (Facebook) que incluye subpalabras para capturar morfología, ELMo que utiliza RNN para embeddings contextuales, y BERT (y derivados) que emplea Transformers para representaciones contextuales profundas. | ¿Cuáles son los tipos de word embeddings? |
El operador < en Python devuelve True si el primer valor es menor que el segundo, y False de lo contrario. | ¿Cuál es la función del operador < en Python? |
Si queremos usar un archivo de texto con las funciones de NLTK, lo tenemos que integrar en él. Como NLTK carga el texto como una lista, debemos pasarlo como una lista de elementos. Por ejemplo, utilizando la función split(). | ¿Cómo se integra un archivo de texto en NLTK? |
Las gramáticas libres de contexto permiten el diseño de eficientes algoritmos de análisis sintáctico, como los analizadores LL y LR, que tratan restringidos subconjuntos de gramáticas libres de contexto. | ¿Qué tipo de algoritmos de análisis sintáctico permite el diseño de las gramáticas libres de contexto? |
Además de la representación habitual y antigua en TreeBank como paréntesis, desde comienzos del siglo XXI se han venido empleando anotaciones más complejas, siendo una de las posibles representaciones en XML donde cada palabra se anota con su función sintáctica. | ¿Qué representaciones se pueden emplear en la representación de un TreeBank? |
El método strip() elimina los espacios en blanco al inicio y al final de una cadena. Si se proporciona un argumento opcional, elimina todos los caracteres que coincidan con ese argumento. | ¿Qué hace el método strip()? |
La prueba chi-cuadrado, también conocida como ji-cuadrado (χ²), se utiliza para determinar el comportamiento de una variable y para analizar si dos o más variables son estadísticamente independientes. | ¿Qué es la prueba chi-cuadrado y para qué se utiliza? |
La programación orientada a objetos encapsula elementos llamados objetos que incluyen tanto variables como funciones. | ¿Qué caracteriza a la programación orientada a objetos? |
Los n-gramas se utilizan en la detección de plagio de documentos al convertir una secuencia de elementos en un conjunto de n-gramas, permitiendo comparar eficientemente la secuencia con otras secuencias y detectar similitudes. | ¿Cómo se utilizan los n-gramas en la detección de plagio de documentos? |
La ACL, Association for Computational Linguistics. | ¿Cuál es la principal sociedad científica y profesional internacional sobre Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural? |
En Python, se puede iterar sobre una lista utilizando un bucle for o haciendo uso de funciones como enumerate() o zip(). | ¿Cómo se itera sobre una lista en Python? |
Una propiedad importante es que los lenguajes regulares son libres de contexto, ya que pueden ser descritos mediante una gramática de libre contexto. | ¿Cuál es una propiedad importante de las gramáticas libres de contexto? |
Si queremos representar un valor muy alto en Python, podemos crear directamente una variable que contenga el valor 'inf' o infinito. | ¿Qué ocurre si queremos representar un valor muy alto en Python? |
Nos permite identificar las palabras más comunes y obtener información relevante sobre el contenido del texto. | ¿Qué nos permite identificar realizar un análisis de frecuencia de palabras en un texto? |
La arquitectura básica de un modelo de red neuronal para el procesamiento del lenguaje natural incluye capas de entrada, capas ocultas y capa de salida. En la capa de entrada, las palabras se representan como vectores numéricos, luego se procesan en capas ocultas utilizando funciones de activación como la logística o la tangente hiperbólica, y finalmente se genera una salida con probabilidades sobre el vocabulario. | ¿Cuál es la arquitectura básica de un modelo de red neuronal para el procesamiento del lenguaje natural? |
El operador == en Python devuelve True si los elementos a su izquierda y derecha son iguales, y False si son diferentes. | ¿Qué devuelve el operador == en Python? |
Se utiliza NLTK, que utiliza un enfoque basado en reglas para el análisis de sentimientos. | ¿Qué herramienta se utiliza para realizar análisis de sentimientos en el texto utilizando NLTK en Python? |
Existe una justificación formal que establece que los lenguajes libres de contexto son aquellos reconocibles por un autómata de pila, lo que implica que todo analizador sintáctico que reconozca un lenguaje libre de contexto es equivalente en capacidad computacional a un autómata de pila. | ¿Cuál es la justificación formal de que los lenguajes libres de contexto sean reconocibles por un autómata de pila? |
Las empresas pueden utilizar la regresión logística para predecir el comportamiento de los clientes, analizar respuestas a campañas de marketing, segmentar el mercado y personalizar estrategias de marketing para maximizar el rendimiento. | ¿Cómo pueden las empresas utilizar la regresión logística para mejorar sus estrategias de marketing? |
Los métodos estáticos en Python se utilizan para indicar que un método no modificará el estado ni de la instancia ni de la clase. Aunque podrían hacerse con métodos de instancia, los métodos estáticos permiten indicar de manera clara estas peculiaridades. | ¿Para qué se utilizan los métodos estáticos en Python? |
El método intersection() se utiliza para obtener los valores comunes entre dos o más sets en Python. Este método devuelve un nuevo set que contiene solo los elementos que están presentes en todos los sets involucrados. | ¿Qué método se utiliza para obtener los valores comunes entre dos o más sets en Python? |
Las 'aproximaciones lingüísticas' para el etiquetado léxico son aquellas que se basan en un conjunto de reglas establecidas manualmente o de forma automática por lingüistas, con el objetivo de restringir o predecir las posibles categorías gramaticales de una palabra. | ¿En qué consisten las 'aproximaciones lingüísticas' para el etiquetado léxico? |
DeepMind | ¿Quién creó AlphaFold, un algoritmo para predecir las formas 3D de las proteínas? |
En Python, se puede obtener un iterador a partir de una clase iterable usando la función 'iter()'. | ¿Cómo se puede obtener un iterador a partir de una clase iterable en Python? |
Los n-gramas sintácticos se utilizan en tareas donde la estructura sintáctica de una secuencia es relevante para el análisis. | ¿Cuáles son algunas áreas donde se utilizan los n-gramas sintácticos? |
Cuando se intenta representar un número demasiado grande en Python, se produce la excepción OverflowError. | ¿Qué excepción se produce cuando se intenta representar un número demasiado grande en Python? |
Python se utiliza en una variedad de industrias, incluyendo tecnología, finanzas, educación, ciencia, desarrollo web, machine learning, visualización de datos, entre otros. Se utiliza para desarrollo web, ciencia y educación, desarrollo de interfaces gráficas, desarrollo de software, machine learning, visualización de datos, finanzas y trading, entre otros. | ¿En qué industrias y para qué fines se utiliza Python? |
Se utiliza la función FreqDist() de NLTK. | ¿Qué función de NLTK se utiliza para calcular la frecuencia de palabras? |
El muestreo sistemático es un método para seleccionar una muestra aleatoria. Consiste en enumerar los miembros de la población y utilizar el muestreo aleatorio simple para seleccionar un punto de partida en la población. Luego, se elige cada 'k-ésima' persona de la lista empezando por la que se seleccionó al azar, donde 'k' es igual a (número de personas de la población) dividido por (número de personas necesarios en la muestra). Si es necesario, se vuelve al principio de la lista de población para completar la muestra. | ¿Qué es el muestreo sistemático? |
1. Enfoque Lingüístico: Se encarga de la Lingüística computacional, modelando el lenguaje de manera entendible para las computadoras. 2. Enfoque Informático: Se enfoca en el Procesamiento del Lenguaje Natural, aplicando modelos de lenguaje para diversas tareas tecnológicas. | ¿Cuáles son los dos enfoques principales que han surgido del encuentro entre la Lingüística y la Informática? |
La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas, llamadas tokens. Un token puede ser una palabra, una oración, un párrafo, un símbolo o un signo de puntuación, dependiendo del contexto y del tipo de tokenización que se realice. | ¿Qué es la tokenización en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)? |
Las gramáticas formales manejan dos tipos de alfabetos: símbolos no terminales y símbolos terminales. | ¿Qué tipos de alfabetos manejan las gramáticas formales? |
Significa que los diccionarios en Python pueden crecer o disminuir en tamaño, es decir, se pueden añadir o eliminar elementos. | ¿Qué significa que un diccionario en Python es dinámico? |
En las gramáticas definidas en NLTK, los símbolos terminales se representan entre comillas simples. | ¿Cómo se representan los símbolos terminales en las gramáticas definidas en NLTK? |
El sobreajuste ocurre cuando los datos de entrenamiento son pocos o contienen incoherencias. Se dice que un árbol de decisión sobreajusta un conjunto de datos si clasifica mejor los elementos del conjunto de entrenamiento que otros conjuntos de datos, pero clasifica peor el conjunto completo de posibles instancias. | ¿Qué es el sobreajuste en el contexto de los árboles de decisión? |
Una proporción es el número de aciertos dividido entre el número total de la muestra. | ¿Qué es una proporción? |
Algunos de los principios éticos y valores que deben regir el uso de la IA en el entorno educativo incluyen: transparencia en las decisiones tomadas por algoritmos de IA, equidad para evitar la discriminación, privacidad para proteger los datos de los estudiantes, responsabilidad de los docentes e instituciones, honestidad en la creación de contenido original por parte de los estudiantes, entre otros. | ¿Cuáles son algunos de los principios éticos y valores que deben regir el uso de la IA en el entorno educativo según la normativa presentada? |
Otras funcionalidades de Python relacionadas con las comprensiones de listas incluyen las funciones filter() y map(), que también se utilizan para procesar iterables de manera compacta y eficiente. | ¿Qué otras funcionalidades de Python se relacionan con las comprensiones de listas? |
Situación en la que se encuentra un entorno en un momento dado. | ¿Qué se entiende por estado en el concepto de algoritmo en informática? |
Se pueden concatenar cadenas en Python utilizando el operador de suma (+) o utilizando métodos como format() o f-strings. | ¿Cómo se pueden concatenar cadenas en Python? |
Para acceder a los merónimos de un synset en WordNet, podemos utilizar el método .part_meronyms(). | ¿Cómo podemos acceder a los merónimos de un synset en WordNet? |
Un token es el nombre técnico de una secuencia de caracteres. Cuando contamos el número de tokens en un texto, estamos contando las ocurrencias de estas secuencias. | ¿Qué es un token? |
Las cadenas en Python o strings se pueden definir incluyendo el texto entre comillas dobles (''). También se pueden definir con comillas simples ('), y en versiones recientes de Python, se pueden utilizar triples comillas (''''''). | ¿Cómo se pueden definir cadenas en Python? |
La LC se enfoca en la construcción de modelos del lenguaje entendibles para las computadoras, mientras que el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se encarga de aplicar estos modelos, ocupándose de los aspectos técnicos, algorítmicos y matemáticos. | ¿Cuál es la diferencia entre LC y PLN? |
Las variables en Python siempre deben empezar por una letra y no pueden contener espacios. Además, se aconseja utilizar nombres en español, minúsculas y sin tildes. No se pueden usar palabras reservadas del lenguaje como nombres de variables. | ¿Qué reglas se deben seguir al nombrar variables en Python? |
Las colocaciones son secuencias de palabras que suelen aparecer juntas en un texto o corpus. Los bigramas y trigramas son ejemplos comunes de colocaciones, que consisten en dos y tres palabras que se presentan juntas con frecuencia, respectivamente. | ¿Qué son las colocaciones en la minería de textos? |
Para escribir texto en un fichero en Python, se puede utilizar el método write() sobre el objeto de archivo abierto. Por ejemplo, después de abrir un fichero en modo escritura con la función open(), se puede llamar a fichero.write('texto_a_escribir') para escribir el texto en el fichero. | ¿Cómo se puede escribir texto en un fichero en Python utilizando el método write()? |
Un sistema de question answering es uno de los sistemas más complejos en la recuperación de información. Debe ser capaz de extraer de documentos un fragmento de texto que responda a una pregunta dada en lenguaje natural, una tarea mucho más compleja que buscar información en documentos. | ¿Qué es un sistema de question answering y cuál es su complejidad? |
Ambas funciones realizan reemplazos en una cadena, pero re.subn() retorna una tupla que incluye la nueva cadena resultante y el número total de reemplazos realizados, mientras que re.sub() solo retorna la nueva cadena. | ¿Cuál es la diferencia entre re.sub() y re.subn()? |
Un estadístico es una medida que resume o describe características relevantes de un conjunto de datos. | ¿Qué es un estadístico? |
Los símbolos no terminales son componentes intermedios que se utilizan en las reglas de la gramática. Representan categorías sintácticas y deben ser definidos como secuencias de otros símbolos. | ¿Qué son los símbolos no terminales en una gramática formal? |
En el muestreo por conglomerados, la población se divide en grupos llamados conglomerados, y luego se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar para formar la muestra. Todos los miembros de los conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra. | ¿En qué consiste el muestreo por conglomerados? |
La sintaxis general de las listas de compresión en Python es: [expresión for elemento in iterable]. | ¿Cuál es la sintaxis general de las listas de compresión en Python? |
Los primeros sistemas de question answering se desarrollaron alrededor de 1960 como interfaces de lenguaje natural para sistemas expertos centrados en dominios específicos. Desde entonces, han evolucionado utilizando documentos de texto como base de conocimiento y diversas técnicas de procesamiento de lenguaje natural. | ¿Cuál es la historia detrás de los sistemas de question answering? |
La desambiguación léxica categorial es el proceso de asignar categorías gramaticales a palabras en un contexto dado. El algoritmo de Viterbi se utiliza para determinar la secuencia más probable de categorías gramaticales para una secuencia de palabras, lo que ayuda en la desambiguación léxica categorial. | ¿En qué consiste la desambiguación léxica categorial y cómo se relaciona con el algoritmo de Viterbi? |
Se puede añadir un nuevo elemento a un diccionario en Python asignando un valor a una nueva clave o utilizando el método update(). | ¿Cómo se añade un nuevo elemento a un diccionario en Python? |
En el muestreo sistemático, se selecciona aleatoriamente un punto de partida y luego se toma cada n-ésima unidad de la población para formar la muestra. Este método es simple y fácil de implementar. | ¿Cómo funciona el muestreo sistemático? |
En las gramáticas definidas en NLTK, los símbolos no terminales se escriben en mayúsculas siguiendo convenciones habituales para las estructuras sintácticas y las categorías de palabras. | ¿Qué convención se sigue para los símbolos no terminales en las gramáticas definidas en NLTK? |
Vannevar Bush popularizó la idea del uso de computadoras para la búsqueda de información relevante a través de su artículo 'As We May Think' en 1945, lo que contribuyó al desarrollo de los primeros sistemas automatizados de recuperación de información durante las décadas de 1950 y 1960. | ¿Cuál fue el papel de Vannevar Bush en el desarrollo de la búsqueda y recuperación de información? |
Una vez creado el analizador a partir de una gramática definida en NLTK, se puede utilizar el método .parse() para analizar sintácticamente cualquier oración especificada como una cadena de palabras. | ¿Cómo se puede utilizar el analizador creado a partir de una gramática definida en NLTK? |
La función SET en NLTK sirve para consultar el vocabulario no repetido de un texto. | ¿Para qué sirve la función SET en NLTK? |
Una ventaja de utilizar enteros en Python es que no es necesario preocuparse por el tamaño del número almacenado, ya que Python asigna automáticamente la cantidad adecuada de memoria según sea necesario. | ¿Cuál es la ventaja de utilizar enteros en Python en comparación con otros lenguajes de programación? |
Los métodos de instancia en Python pueden acceder y modificar los atributos del objeto que los llama. | ¿Qué tipo de métodos en Python pueden acceder y modificar los atributos del objeto? |