\begin
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\documentclass{beamer}
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\title{Big data - Parte 2}
\author{\href{mailto:oscar.bustos@javeriana.edu.co}{Oscar Bustos}}
\begin{document}
\maketitle
\begin{frame}
This template is a based on \hrefcol{https://www.overleaf.com/latex/templates/sintef-presentation/jhbhdffczpnx}{SINTEF Presentation} from \hrefcol{mailto:federico.zenith@sintef.no}{Federico Zenith} and its derivation \hrefcol{https://github.com/TOB-KNPOB/Beamer-LaTeX-Themes}{Beamer-LaTeX-Themes} from Liu Qilong and Andrea Gasparini
% This template is released under \hrefcol{https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode}{Creative Commons CC BY 4.0} license
\end{frame}
\section{Introducción}
\begin{frame}{¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?}
\begin{itemize}
\item El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y los lenguajes humanos.
\item Implica el desarrollo de algoritmos y modelos para comprender, interpretar y generar lenguaje humano.
\end{itemize}
\end{frame}
\section{Índice Invertido}
\begin{frame}{Índice Invertido}
\begin{itemize}
\item Un índice invertido es una estructura de datos utilizada en sistemas de recuperación de información.
\item Mapea términos (palabras) a sus ubicaciones en un conjunto de documentos o textos.
\item Esto permite búsquedas de texto completo eficientes y es un componente fundamental de los motores de búsqueda.
\end{itemize}
\end{frame}
\section{Embeddings de Palabras}
\begin{frame}{Embeddings de Palabras}
\begin{itemize}
\item Los embeddings de palabras son representaciones vectoriales de palabras en un espacio vectorial continuo.
\item Capturan relaciones semánticas entre palabras y se utilizan en diversas tareas de PLN como el análisis de sentimientos, la traducción automática y más.
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}[fragile]{Verbatim Code Example}
\begin{verbatim}
#include <stdio.h>
int main() {
printf("Hello, world!\n");
return 0;
}
\end{verbatim}
\end{frame}
\section{Conclusiones}
\begin{frame}{Conclusiones}
\begin{itemize}
\item El Procesamiento de Lenguaje Natural es un campo diverso y emocionante con muchas aplicaciones.
\item Los índices invertidos permiten una recuperación de texto eficiente.
\item Los embeddings de palabras capturan el significado semántico y son cruciales para varias tareas de PLN.
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{¿Preguntas?}
\begin{center}
¡Gracias por su atención!\\
¿Alguna pregunta?
\end{center}
\end{frame}
\end{document}