A) Analysieren Sie die Stimmung eines Textes. B) Sprache in Text umwandeln. C) Generieren Sie menschenähnliche Textantworten. D) Automatisches Übersetzen von Texten von einer Sprache in eine andere.
A) Bestimmen Sie die im Text ausgedrückte Stimmung oder Meinung. B) Übersetzen von Texten aus einer Sprache in eine andere. C) Analyse der Grammatik und Syntax eines Satzes. D) Generierung von Zufallstext auf der Grundlage eines vorgegebenen Modells.
A) Syntax-Modell B) Markov-Modell C) n-gramm-Modell D) Semantisches Modell
A) Bestimmung der allgemeinen Stimmung eines Textes. B) Identifizierung von benannten Entitäten in Texten wie Namen, Organisationen und Orten. C) Erkennen von verschiedenen Sprachen in einem mehrsprachigen Text. D) Umwandlung von Sprache in Text.
A) Generierung neuer Wörter auf der Grundlage bestehender Wörter. B) Erkennen der Beziehung zwischen Wörtern in einem Satz. C) Den emotionalen Ton eines Textes analysieren. D) Wörter auf ihre Grund- oder Stammform zurückführen.
A) Mehrdeutigkeit in der Sprache, die ein kontextuelles Verständnis erfordert. B) Schwierigkeit bei der Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen. C) Unfähigkeit, Stimmungen in Texten zu erkennen. D) Mangel an geeigneter Hardware für die Verarbeitung von Sprachdaten.
A) Identifizierung des Themas eines bestimmten Textes. B) Segmentierung von Text in einzelne Einheiten wie Wörter oder Sätze. C) Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes. D) Übersetzen von Texten aus einer Sprache in eine andere.
A) Generierung von Synonymen für Wörter. B) Umwandlung von Sprache in Text. C) Erkennung von benannten Entitäten in Texten. D) Analyse der grammatikalischen Struktur, um die Beziehungen zwischen den Wörtern zu bestimmen.
A) Eine Art von Syntaxbaum, der in Parsing-Algorithmen verwendet wird. B) Eine Textsammlung, die für linguistische Analysen verwendet wird. C) Eine Methode zum Übersetzen zwischen Sprachen. D) Eine bestimmte Art von Abhängigkeitsbeziehung zwischen Wörtern.
A) Die Stimmung eines gegebenen Textes erkennen. B) Generieren Sie neue Wörter auf der Grundlage des vorhandenen Wortschatzes. C) Bestimmen Sie die Grammatik eines Satzes. D) Reduzieren Sie Wörter auf ihre Grund- oder Stammform, um die Analyse zu verbessern.
A) Übersetzen Sie Text zwischen Sprachen. B) Analysieren Sie die Stimmung eines bestimmten Textes. C) Bestimmte Einheiten wie Namen, Organisationen und Orte in Texten identifizieren. D) Analysieren Sie die grammatikalische Struktur eines Satzes.
A) Durchführen von Stimmungsanalysen. B) Übersetzen von Text zwischen Sprachen. C) Erkennen der Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz und ihrer semantischen Rolle. D) Analyse der Syntax eines Satzes.
A) Identifizieren Sie benannte Entitäten. B) Analysieren Sie die Satzstruktur. C) Stellen Sie Wörter als Vektoren dar, um die semantische Bedeutung zu erfassen. D) Übersetzen Sie Wörter zwischen Sprachen.
A) Erstellen einer prägnanten Zusammenfassung eines längeren Textdokuments. B) Übersetzen von Text zwischen Sprachen. C) Analyse der Syntax eines Satzes. D) Identifizierung von benannten Entitäten in einem Text.
A) Kennzeichnung am Verkaufsort. B) Kennzeichnung von Meinungsumfragen. C) Leistungsstarkes Optimierungssystem zur Kennzeichnung. D) Part-of-Speech-Tagging.
A) Java. B) Python. C) Rubin. D) C++.
A) Rekurrentes neuronales Netz (RNN). B) Radiales Basisfunktionsnetz (RBFN). C) Faltungsneuronales Netz (CNN). D) Deep Belief Network (DBN).
A) Bildbasierte maschinelle Übersetzung. B) Regelbasierte maschinelle Übersetzung. C) Statistische maschinelle Übersetzung. D) Sentiment-basierte maschinelle Übersetzung.
A) Symbolbasierter Übersetzungsansatz. B) Regelbasierter Übersetzungsalgorithmus. C) Methode der morphologischen Analyse. D) Neuronale maschinelle Übersetzung.
A) Erkennung benannter Entitäten. B) Segmentierung von Sätzen. C) Modellierung von Themen. D) Parsing von Abhängigkeiten.
A) Compiler B) Nomen C) Algorithmus D) Syntax
A) Bewertung der Sprachentwicklung. B) Lineare Diskriminanzanalyse. C) Lokalisierte Datenaggregation. D) Latente Dirichlet-Allokation.
A) Extraktion von Informationen. B) Zufällige Texterzeugung. C) Spracherkennung. D) Bildklassifizierung.
A) Transkription. B) Tokenisierung. C) Umwandlung. D) Übertragung. |