A) Un concepto relacionado únicamente con los sistemas de reconocimiento de voz.
B) Una rama de la informática aplicada únicamente al desarrollo de software.
C) Un método de análisis de textos antiguos a través de algoritmos.
D) Un campo interdisciplinario que combina lingüística y computación.

A) Reducir las palabras a su forma base o lema.
B) Reemplazar las palabras con sinónimos para enriquecer el vocabulario.
C) Añadir prefijos y sufijos a las palabras para mejorar la comprensión.
D) Eliminar las palabras consideradas no relevantes para el análisis.

A) Corregir errores de ortografía en documentos digitales.
B) Comparar diferentes traducciones de un texto para seleccionar la mejor.
C) Resolver ambigüedades en el significado de las palabras.
D) Generar múltiples interpretaciones de un mismo texto.

A) Dividir un texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases.
B) Reemplazar las palabras con sinónimos en un texto para enriquecer el vocabulario.
C) Sumar el número total de palabras en un texto para obtener su longitud.
D) Eliminar los signos de puntuación de un texto.

A) Producir automáticamente textos legibles y coherentes en un lenguaje humano.
B) Traducir textos de un idioma a otro de forma manual.
C) Detectar la duplicación de información en documentos digitales.
D) Analizar la estructura gramatical de textos literarios clásicos.

A) Clasificar los mensajes de correo electrónico como spam o legítimos.
B) Analizar la entonación y el ritmo en la pronunciación de las palabras.
C) Generar automáticamente resúmenes de noticias en diferentes idiomas.
D) Identificar la estructura y formación de las palabras en un idioma.

A) Una palabra compuesta por dos raíces lingüísticas diferentes.
B) Un error común en la traducción automática de idiomas.
C) Una secuencia de dos elementos adyacentes, como pares de palabras.
D) Un código de encriptación utilizado para proteger la información lingüística.

A) Detectar errores ortográficos en documentos digitales.
B) Reemplazar por completo el análisis lingüístico tradicional.
C) Ayudar a construir modelos estadísticos del lenguaje a partir de datos.
D) Limitar el análisis de texto a reglas fijas predefinidas.