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La detección de idioma en los grandes modelos de lenguaje (LLMs) es el proceso mediante el cual estos modelos identifican el idioma del texto de entrada, permitiendo un procesamiento preciso para aplicaciones multilingües como chatbots, traducción y moderación de contenido.
El Etiquetado de Partes de la Oración (POS tagging) es una tarea fundamental en la lingüística computacional y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Consiste en asignar a cada palabra de un texto su correspondiente categoría gramatical, basándose en su definición y contexto dentro de la oración. El objetivo principal es clasificar las palabras en categorías gramaticales como sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, etc., lo que permite a las máquinas procesar y comprender el lenguaje humano de manera más efectiva.
El puntaje BLEU, o Evaluación Bilingüe de Referencia (Bilingual Evaluation Understudy), es una métrica fundamental para evaluar la calidad del texto producido por sistemas de traducción automática. Desarrollada por IBM en 2001, fue una métrica pionera que mostró una fuerte correlación con las evaluaciones humanas de la calidad de la traducción. El puntaje BLEU sigue siendo una piedra angular en el campo del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y se utiliza ampliamente para evaluar sistemas de traducción automática.
La puntuación ROUGE es un conjunto de métricas utilizadas para evaluar la calidad de resúmenes y traducciones generados por máquinas, comparándolos con referencias humanas. Ampliamente utilizada en PLN, ROUGE mide la coincidencia de contenido y el recall, ayudando a evaluar sistemas de resumen y traducción.
El ventaneo en inteligencia artificial se refiere al procesamiento de datos en segmentos o "ventanas" para analizar información secuencial de manera eficiente. Esencial en PLN y LLMs, el ventaneo optimiza el manejo del contexto, el uso de recursos y el rendimiento del modelo en tareas como traducción, chatbots y análisis de series temporales.
