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Verarbeitung natürlicher Sprache (Computerlinguistik)
Beigesteuert von: Bauer
  • 1. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung natürlicher Sprache befasst. Es geht um die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Die Computerlinguistik ist ein Teilbereich des NLP, der Linguistik und Informatik kombiniert, um die menschliche Sprache zu untersuchen und Computermodelle für die Analyse und Verarbeitung linguistischer Daten zu entwickeln. Mit Hilfe von NLP und Computerlinguistik versuchen Forscher, Systeme zu entwickeln, die Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse, Spracherkennung und Textzusammenfassung erfüllen können. Für diese Technologien gibt es eine Vielzahl von Anwendungen, von virtuellen Assistenten und Chatbots bis hin zu Sprachverarbeitungswerkzeugen für Forschung und Bildung.

    Was ist das Ziel der maschinellen Übersetzung im Bereich NLP?
A) Analysieren Sie die Stimmung eines Textes.
B) Sprache in Text umwandeln.
C) Automatisches Übersetzen von Texten von einer Sprache in eine andere.
D) Generieren Sie menschenähnliche Textantworten.
  • 2. Was ist Stimmungsanalyse im NLP?
A) Generierung von Zufallstext auf der Grundlage eines vorgegebenen Modells.
B) Analyse der Grammatik und Syntax eines Satzes.
C) Übersetzen von Texten aus einer Sprache in eine andere.
D) Bestimmen Sie die im Text ausgedrückte Stimmung oder Meinung.
  • 3. Welche Art von Sprachmodell wird für die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz verwendet?
A) Markov-Modell
B) Semantisches Modell
C) Syntax-Modell
D) n-gramm-Modell
  • 4. Was ist Named Entity Recognition im NLP?
A) Bestimmung der allgemeinen Stimmung eines Textes.
B) Umwandlung von Sprache in Text.
C) Identifizierung von benannten Entitäten in Texten wie Namen, Organisationen und Orten.
D) Erkennen von verschiedenen Sprachen in einem mehrsprachigen Text.
  • 5. Was ist Stemming im NLP?
A) Den emotionalen Ton eines Textes analysieren.
B) Erkennen der Beziehung zwischen Wörtern in einem Satz.
C) Wörter auf ihre Grund- oder Stammform zurückführen.
D) Generierung neuer Wörter auf der Grundlage bestehender Wörter.
  • 6. Was ist die größte Herausforderung beim Verstehen natürlicher Sprache?
A) Mangel an geeigneter Hardware für die Verarbeitung von Sprachdaten.
B) Unfähigkeit, Stimmungen in Texten zu erkennen.
C) Schwierigkeit bei der Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen.
D) Mehrdeutigkeit in der Sprache, die ein kontextuelles Verständnis erfordert.
  • 7. Was ist Tokenisierung im NLP?
A) Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes.
B) Identifizierung des Themas eines bestimmten Textes.
C) Übersetzen von Texten aus einer Sprache in eine andere.
D) Segmentierung von Text in einzelne Einheiten wie Wörter oder Sätze.
  • 8. Was ist Dependency Parsing im NLP?
A) Analyse der grammatikalischen Struktur, um die Beziehungen zwischen den Wörtern zu bestimmen.
B) Erkennung von benannten Entitäten in Texten.
C) Generierung von Synonymen für Wörter.
D) Umwandlung von Sprache in Text.
  • 9. Was ist ein Korpus im Kontext von NLP?
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.
  • 10. Was ist der Zweck von Stemming im NLP?
A) Die Stimmung eines gegebenen Textes erkennen.
B) Bestimmen Sie die Grammatik eines Satzes.
C) Generieren Sie neue Wörter auf der Grundlage des vorhandenen Wortschatzes.
D) Reduzieren Sie Wörter auf ihre Grund- oder Stammform, um die Analyse zu verbessern.
  • 11. Was ist der Zweck der Named Entity Recognition im NLP?
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.
  • 12. Was ist semantische Rollenbeschriftung im NLP?
A) Erkennen der Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz und ihrer semantischen Rolle.
B) Übersetzen von Text zwischen Sprachen.
C) Durchführen von Stimmungsanalysen.
D) Analyse der Syntax eines Satzes.
  • 13. Was ist das Ziel von Worteinbettungen im NLP?
A) Analysieren Sie die Satzstruktur.
B) Identifizieren Sie benannte Entitäten.
C) Stellen Sie Wörter als Vektoren dar, um die semantische Bedeutung zu erfassen.
D) Übersetzen Sie Wörter zwischen Sprachen.
  • 14. Was ist Textzusammenfassung im NLP?
A) Analyse der Syntax eines Satzes.
B) Übersetzen von Text zwischen Sprachen.
C) Erstellen einer prägnanten Zusammenfassung eines längeren Textdokuments.
D) Identifizierung von benannten Entitäten in einem Text.
  • 15. Was bedeutet POS-Tagging in der natürlichen Sprachverarbeitung?
A) Kennzeichnung am Verkaufsort.
B) Kennzeichnung von Meinungsumfragen.
C) Leistungsstarkes Optimierungssystem zur Kennzeichnung.
D) Part-of-Speech-Tagging.
  • 16. Welche Programmiersprache wird üblicherweise für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet?
A) C++.
B) Python.
C) Rubin.
D) Java.
  • 17. Welche Art von neuronalem Netz wird üblicherweise für Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben im NLP verwendet?
A) Deep Belief Network (DBN).
B) Faltungsneuronales Netz (CNN).
C) Rekurrentes neuronales Netz (RNN).
D) Radiales Basisfunktionsnetz (RBFN).
  • 18. Welcher Ansatz wird in der Regel für die maschinelle Übersetzung im NLP verwendet?
A) Bildbasierte maschinelle Übersetzung.
B) Statistische maschinelle Übersetzung.
C) Regelbasierte maschinelle Übersetzung.
D) Sentiment-basierte maschinelle Übersetzung.
  • 19. Welche Technik wird in Sprachübersetzungssystemen eingesetzt, um die Genauigkeit und den Redefluss zu verbessern?
A) Regelbasierter Übersetzungsalgorithmus.
B) Methode der morphologischen Analyse.
C) Symbolbasierter Übersetzungsansatz.
D) Neuronale maschinelle Übersetzung.
  • 20. Welche NLP-Methode konzentriert sich auf das Verständnis der Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz?
A) Segmentierung von Sätzen.
B) Parsing von Abhängigkeiten.
C) Erkennung benannter Entitäten.
D) Modellierung von Themen.
  • 21. Welcher der folgenden Begriffe ist ein Beispiel für ein Part-of-Speech-Tag?
A) Nomen
B) Algorithmus
C) Compiler
D) Syntax
  • 22. Wofür steht das Akronym LDA im NLP?
A) Lokalisierte Datenaggregation.
B) Lineare Diskriminanzanalyse.
C) Latente Dirichlet-Allokation.
D) Bewertung der Sprachentwicklung.
  • 23. Welche NLP-Aufgabe konzentriert sich auf das Extrahieren strukturierter Informationen aus unstrukturiertem Text?
A) Bildklassifizierung.
B) Spracherkennung.
C) Zufällige Texterzeugung.
D) Extraktion von Informationen.
  • 24. Wie nennt man den Vorgang, bei dem ein Text in Wörter oder Phrasen zerlegt wird?
A) Transkription.
B) Umwandlung.
C) Übertragung.
D) Tokenisierung.
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