Probabilidad de reglas gramaticales y parser libre de contexto

[[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)

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.

Generar nuevos modelos preentrenados.

Aprender las relaciones semánticas entre las palabras. (correct)

Facilitar la clasificación de textos.

Crear distancias grandes entre palabras semejantes.

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

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

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

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

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