Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Υπολογιστική γλωσσολογία)

1. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι ένα πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στην αλληλεπίδραση μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπων χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα. Περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα. Η υπολογιστική γλωσσολογία είναι ένα υποπεδίο του NLP που συνδυάζει τη γλωσσολογία και την επιστήμη των υπολογιστών για τη μελέτη της ανθρώπινης γλώσσας και την ανάπτυξη υπολογιστικών μοντέλων για την ανάλυση και την επεξεργασία γλωσσικών δεδομένων. Μέσω του NLP και της υπολογιστικής γλωσσολογίας, οι ερευνητές στοχεύουν να δημιουργήσουν συστήματα που μπορούν να εκτελέσουν εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας, η ανάλυση συναισθημάτων, η αναγνώριση ομιλίας και η σύνοψη κειμένου. Αυτές οι τεχνολογίες έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, από εικονικούς βοηθούς και chatbots έως εργαλεία επεξεργασίας γλώσσας για έρευνα και εκπαίδευση. Ποιος είναι ο στόχος της αυτόματης μετάφρασης στο NLP;

A) Αναλύστε το συναίσθημα του κειμένου.
B) Δημιουργήστε απαντήσεις κειμένου που μοιάζουν με ανθρώπους.
C) Μετατροπή ομιλίας σε κείμενο.
D) Μετάφραση κειμένου από μια γλώσσα σε άλλη αυτόματα.

2. Τι είναι η ανάλυση συναισθήματος στο NLP;

A) Μετάφραση κειμένου από τη μια γλώσσα στην άλλη.
B) Δημιουργία τυχαίου κειμένου με βάση ένα δεδομένο μοντέλο.
C) Αναλύοντας τη γραμματική και τη σύνταξη μιας πρότασης.
D) Προσδιορίστε το συναίσθημα ή τη γνώμη που εκφράζεται στο κείμενο.

3. Ποιος τύπος γλωσσικού μοντέλου χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της επόμενης λέξης σε μια πρόταση;

A) μοντέλο Markov
B) μοντέλο n-gram
C) Συντακτικό μοντέλο
D) Σημασιολογικό μοντέλο

4. Τι ονομάζεται αναγνώριση οντοτήτων στο NLP;

A) Μετατροπή ομιλίας σε κείμενο.
B) Προσδιορισμός της συνολικής αίσθησης ενός κειμένου.
C) Προσδιορισμός ονομασμένων οντοτήτων στο κείμενο, όπως ονόματα, οργανισμοί και τοποθεσίες.
D) Αναγνώριση διαφορετικών γλωσσών σε ένα πολύγλωσσο κείμενο.

5. Τι είναι το stemming στο NLP;

A) Αναγωγή των λέξεων στη βάση ή τη ρίζα τους.
B) Ανάλυση του συναισθηματικού τόνου ενός κειμένου.
C) Προσδιορισμός της σχέσης μεταξύ των λέξεων σε μια πρόταση.
D) Δημιουργία νέων λέξεων με βάση τις υπάρχουσες.

6. Ποια είναι η κύρια πρόκληση στην κατανόηση της φυσικής γλώσσας;

A) Αδυναμία εντοπισμού συναισθημάτων στο κείμενο.
B) Αμφισημία στη γλώσσα που απαιτεί κατανόηση από τα συμφραζόμενα.
C) Δυσκολία στη μετάφραση μεταξύ διαφορετικών γλωσσών.
D) Έλλειψη κατάλληλου υλικού για την επεξεργασία δεδομένων γλώσσας.

7. Τι είναι το tokenization στο NLP;

A) Τμηματοποίηση κειμένου σε μεμονωμένες ενότητες, όπως λέξεις ή φράσεις.
B) Ανάλυση της γραμματικής δομής μιας πρότασης.
C) Μετάφραση κειμένου από μια γλώσσα σε άλλη.
D) Προσδιορισμός του θέματος ενός δεδομένου κειμένου.

8. Τι είναι η ανάλυση εξάρτησης στο NLP;

A) Ανάλυση της γραμματικής δομής για τον προσδιορισμό των σχέσεων μεταξύ των λέξεων.
B) Δημιουργία συνωνύμων για λέξεις.
C) Μετατροπή ομιλίας σε κείμενο.
D) Αναγνώριση ονομασμένων οντοτήτων στο κείμενο.

9. Τι είναι ένα corpus στο πλαίσιο του NLP;

A) Μια μέθοδος μετάφρασης μεταξύ γλωσσών.
B) Μια συλλογή κειμένου που χρησιμοποιείται για γλωσσική ανάλυση.
C) Ένας συγκεκριμένος τύπος σχέσης εξάρτησης μεταξύ λέξεων.
D) Ένας τύπος δέντρου σύνταξης που χρησιμοποιείται σε αλγόριθμους ανάλυσης.

10. Ποια τεχνική χρησιμοποιείται στα συστήματα μετάφρασης γλωσσών για τη βελτίωση της ακρίβειας και της ευχέρειας;

A) Μέθοδος μορφολογικής ανάλυσης.
B) Αλγόριθμος μετάφρασης βασισμένος σε κανόνες.
C) Μεταφραστική προσέγγιση με βάση τα σύμβολα.
D) Μετάφραση νευρωνικών μηχανών.

11. Ποιος είναι ο σκοπός της αναγνώρισης ονομαστικής οντότητας στο NLP;

A) Προσδιορίστε συγκεκριμένες οντότητες, όπως ονόματα, οργανισμούς και τοποθεσίες στο κείμενο.
B) Αναλύστε το συναίσθημα ενός δεδομένου κειμένου.
C) Μετάφραση κειμένου μεταξύ γλωσσών.
D) Αναλύστε τη γραμματική δομή μιας πρότασης.

12. Ποια εργασία NLP εστιάζει στην εξαγωγή δομημένων πληροφοριών από μη δομημένο κείμενο;

A) Τυχαία δημιουργία κειμένου.
B) Εξαγωγή πληροφοριών.
C) Ταξινόμηση εικόνων.
D) Αναγνώρισης ομιλίας.

13. Ποια προσέγγιση χρησιμοποιείται συνήθως για τη μηχανική μετάφραση στο NLP;

A) Μηχανική μετάφραση βασισμένη σε κανόνες.
B) Μηχανική μετάφραση βάσει εικόνας.
C) Μηχανική μετάφραση βασισμένη στο συναίσθημα.
D) Στατιστική αυτόματη μετάφραση.

14. Τι είναι η σημασιολογική επισήμανση ρόλων στο NLP;

A) Διεξαγωγή ανάλυσης συναισθημάτων.
B) Αναλύοντας τη σύνταξη μιας πρότασης.
C) Προσδιορισμός των σχέσεων μεταξύ των λέξεων σε μια πρόταση και των σημασιολογικών ρόλων τους.
D) Μετάφραση κειμένου μεταξύ γλωσσών.

15. Ποια μέθοδος NLP εστιάζει στην κατανόηση των σχέσεων μεταξύ των λέξεων σε μια πρόταση;

A) Τμηματοποίηση προτάσεων.
B) Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας.
C) Ανάλυση εξάρτησης.
D) Μοντελοποίηση θεμάτων.

16. Τι σημαίνει η προσθήκη ετικετών POS στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας;

A) Ισχυρή προσθήκη ετικετών συστήματος βελτιστοποίησης.
B) Επισήμανση μέρους του λόγου.
C) Επισήμανση σημείου πώλησης.
D) Ετικέτες έρευνας κοινής γνώμης.

17. Ποιος τύπος νευρωνικού δικτύου χρησιμοποιείται συνήθως για εργασίες αλληλουχίας σε ακολουθία στο NLP;

A) Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN).
B) Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο (RNN).
C) Δίκτυο βαθέων πεποιθήσεων (DBN).
D) Δίκτυο λειτουργίας ακτινικής βάσης (RBFN).

18. Ποια γλώσσα προγραμματισμού χρησιμοποιείται συνήθως για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας;

A) Ιάβα.
B) Πύθων.
C) Ρουμπίνι.
D) C++.

19. Τι είναι η σύνοψη κειμένου στο NLP;

A) Μετάφραση κειμένου μεταξύ γλωσσών.
B) Προσδιορισμός ονομαστικών οντοτήτων σε ένα κείμενο.
C) Αναλύοντας τη σύνταξη μιας πρότασης.
D) Δημιουργία μιας συνοπτικής περίληψης ενός εγγράφου κειμένου μεγαλύτερου μήκους.

20. Ποιος είναι ο όρος που χρησιμοποιείται για τη διαδικασία διάσπασης του κειμένου σε λέξεις ή φράσεις;

A) Μεταφορά.
B) Μεταμόρφωση.
C) Μεταγραφή.
D) Tokenization.

21. Ποιος είναι ο σκοπός του stemming στο NLP;

A) Μειώστε τις λέξεις στη βάση ή τη ρίζα τους για να βελτιώσετε την ανάλυση.
B) Προσδιορίστε το συναίσθημα ενός δεδομένου κειμένου.
C) Προσδιορίστε τη γραμματική μιας πρότασης.
D) Δημιουργήστε νέες λέξεις με βάση το υπάρχον λεξιλόγιο.

22. Τι σημαίνει το ακρωνύμιο LDA στο NLP;

A) Γραμμική Διακριτική Ανάλυση.
B) Λανθάνουσα κατανομή Dirichlet.
C) Αξιολόγηση Γλωσσικής Ανάπτυξης.
D) Τοπική συγκέντρωση δεδομένων.

23. Ποιο από τα παρακάτω είναι παράδειγμα ετικέτας μέρους του λόγου;

A) Ουσιαστικό
B) Αλγόριθμος
C) Μεταγλωττιστής
D) Σύνταξη

24. Ποιος είναι ο στόχος των ενσωματώσεων λέξεων στο NLP;

A) Αναλύστε τη δομή της πρότασης.
B) Προσδιορίστε επώνυμες οντότητες.
C) Μεταφράστε λέξεις μεταξύ γλωσσών.
D) Αναπαριστά τις λέξεις ως διανύσματα για να συλλάβει το σημασιολογικό νόημα.

Δημιουργήθηκε με That Quiz — η παραγωγή δοκιμασιών στα μαθηματικά με στοιχεία για άλλες θεματικές ενότητες.