Probabilidad de reglas gramaticales y parser libre de contexto
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Questions and Answers

¿Cómo se descompone la frase 'me gusta comer manzanas tempranas' en las entradas del modelo Skip-gram?

  • [[gusta,me],1] [[me, gusta],1] [[me, estudiar],1]
  • [[gusta,ab],0] [[gusta,pde],0] [[me,xyz],0]
  • [[me, comer],gusta] [[gusta,manzanas],comer] [[comer,tempranas],manzanas]
  • [[me, gusta],1] [[me, estudiar],1] [[gusta,me],1] (correct)

    • ¿Cuál es la característica principal de la arquitectura de Bolsa de Palabras Continuas en Word2Vec?

  • Emplea transformadores en las capas de atención.
  • Utiliza ventanas de entrada. (correct)
  • Es un modelo bidireccional.
  • Predice las palabras circundantes a partir de la palabra central.

    • ¿Qué función cumplen los embeddings de palabras en Word2Vec?

  • Generar nuevos modelos preentrenados.
  • Aprender las relaciones semánticas entre las palabras. (correct)
  • Facilitar la clasificación de textos.
  • Crear distancias grandes entre palabras semejantes.

    • ¿Qué modelo es una evolución de los modelos ELMO y analiza las palabras antes y después de cada término a analizar?

    <p>BERT</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué característica diferencia a GPT-3 de BERT?

    <p>Requiere afinado para identificar el contexto.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué variación de BERT reduce el número de parámetros y mejora el coste computacional sin perder precisión?

    <p>ALBERT</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la diferencia principal entre los modelos BERT y XLNET?

    <p>XLNET aumenta el tiempo de entrenamiento pero gana precisión.</p> Signup and view all the answers

    'Word2Vec' es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que se basa en:

    <p>Convertir las palabras en vectores embedding.</p> Signup and view all the answers

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