answer:De las opciones proporcionadas, la que más se acerca a una verdad sobre los sistemas de text-to-speech (TTS) es: C. Un sistema TTS tiene que ser robusto a audios de diferentes hablantes Aunque esta afirmación es más relevante para el Reconocimiento Automático de Habla (ASR), se podría interpretar de cierta manera para TTS. Un sistema TTS no necesita ser robusto en el sentido de entender audios de diferentes hablantes, pero sí necesita ser capaz de generar una voz que suene natural para diferentes tipos de texto, lo que podría incluir simulaciones de cómo diferentes hablantes pronunciarían ciertos textos. Además, en el diseño de sistemas TTS avanzados, sería beneficioso que el modelo pueda modular la voz sintetizada para ajustarse a diversas características de habla observadas en distintos hablantes, incluso si en la implementación práctica se usa un conjunto limitado de voces. Por lo tanto, por el contexto de generación de habla, que un sistema TTS maneje datos de distintos hablantes es relevante si consideramos el entrenamiento de modelos avanzados que buscan generar diversas voces. Esto puede permitir que un sistema TTS proporcione opciones de voz más personalizables y adaptables a diferentes contextos, incluyendo diferentes estilos, acentos e idiolectos. Nota que esta interpretación es algo forzada y no encaja perfectamente con la pregunta formulada.

answer:1. En el corpus se han contado 4.000.000 de palabras con etiqueta ADJ, y la palabra "pesada" aparece en el corpus 30.000 veces con dicha etiqueta. ¿Cuál es el valor en la tabla de emisión para la palabra "pesada" siendo esta ADJ? ¿Cómo se calculan los valores de la tabla de emisión y qué representan? Razone su respuesta Para calcular el valor de la probabilidad de emisión de la palabra "pesada" para la categoría ADJ (adjetivo), utilizaríamos la frecuencia relativa de la palabra "pesada" dada la etiqueta ADJ. Usamos la fórmula de probabilidad de emisión: [ P(text{emisión}) = frac{text{Número de veces que la etiqueta ADJ emite la palabra "pesada"}}{text{Número total de palabras etiquetadas como ADJ}} ] Insertando los valores dados, obtenemos: [ P(text{"pesada"|ADJ}) = frac{30.000}{4.000.000} = frac{3}{400} = 0.0075 ] Por lo tanto, el valor de la tabla de emisión para la palabra "pesada" siendo ADJ es 0.0075. Los valores en la tabla de emisión representan la probabilidad de que una determinada etiqueta (como un adjetivo ADJ) produzca una determinada palabra (como "pesada"). Estos valores se calculan en base a las frecuencias del corpus anotado manualmente y representan qué tan común es encontrar esa palabra específica dada la categoría gramatical correspondiente. 2. A partir de la matriz de Viterbi vista arriba, calcule el valor de las celdas que faltan y utilice el algoritmo de decodificación de Viterbi para determinar la categoría más probable para cada palabra de la secuencia. La matriz de Viterbi no está adjunta en su totalidad, por lo que no puedo calcular los valores faltantes ni aplicar el algoritmo de decodificación de Viterbi; sin embargo, puedo explicar el proceso general que seguirías para completar esta tarea: - Inicializar la matriz de Viterbi: para cada estado en el primer paso de tiempo (la primera palabra), calcula la probabilidad de transición desde el estado inicial (INIT) multiplicada por la probabilidad de emisión de la palabra actual para ese estado. - Para cada palabra subsecuente y para cada estado posible, calcula la probabilidad más alta de llegar a ese estado desde cualquier estado anterior, multiplica esta probabilidad por la probabilidad de emisión de la palabra actual para ese estado. - Almacena el estado anterior que dio lugar a la probabilidad más alta para cada celda para poder rastrear el camino al final. - Una vez que llegas a la última palabra, selecciona el estado con la probabilidad más alta y usa el rastreo para ir hacia atrás y determinar la secuencia más probable de etiquetas gramaticales para toda la secuencia de palabras. Si tuvieras todos los datos de la matriz de Viterbi y la tabla de probabilidades de emisión, podrías aplicar estos pasos para llegar a la secuencia de etiquetas más probable.

answer:Parece que tu última entrada está vacía. Si tienes alguna pregunta adicional o necesitas aclaraciones sobre el algoritmo de Viterbi, el análisis morfosintáctico, o cualquier otro tema, ¡no dudes en preguntar!

answer:La Forma Normal de Chomsky (CNF) impone ciertas restricciones en la forma de las reglas de producción de una gramática libre de contexto. En CNF, cada regla de producción debe tener uno de los dos formatos siguientes: 1. A → BC (donde A, B y C son símbolos no terminales y B y C no son el símbolo de inicio) 2. A → a (donde A es un no terminal y a es un símbolo terminal) Además, en CNF está permitida una regla especial de la forma S → ε, donde S es el símbolo de inicio, y ε denota la cadena vacía. Esta regla solo se utiliza si es posible generar la cadena vacía en el lenguaje. Examinemos las opciones: A. R ={O → Pron SV, SV → V SN, SN → D N, Pron → el, V → mira, D → un, N → cuadro} Todas las producciones cumplen con la forma normal de Chomsky: las producciones no terminales son binarias y las producciónes terminales van directo a un terminal. B. R ={O → SN V, SN → D N, SV → V SN, Pron → el, V → mira, D → un, N → cuadro} Esta gramática también tiene todas las producciones en la forma correcta para CNF. C. R ={O → SN SV, SV → V SN, SN → D N, Pron → el, V → mira, D → un, N → cuadro} Igualmente, todas las producciones están en forma correcta de CNF. D. R = {O → Pron SV, SV → V SN, SN → Pron, Pron → el, V → mira, D → un, N → cuadro} Aquí hay una producción, SN → Pron, que no cumple con ninguno de los dos formatos permitidos en CNF, ya que es una producción no terminal a no terminal (debería ser no terminal a dos no terminales o no terminal a un terminal). Por tanto, esta es la regla que no está en forma normal de Chomsky. La respuesta correcta es: D. R = {O → Pron SV, SV → V SN, SN → Pron, Pron → el, V → mira, D → un, N → cuadro}