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