A) Convierte la voz en texto. B) Generar respuestas textuales de tipo humano. C) Analizar el sentimiento de un texto. D) Traduzca texto de un idioma a otro automáticamente.
A) Analizar la gramática y la sintaxis de una frase. B) Generación de texto aleatorio basado en un modelo dado. C) Determinar el sentimiento o la opinión expresada en un texto. D) Traducir un texto de una lengua a otra.
A) Modelo sintáctico B) Modelo de Markov C) modelo n-gram D) Modelo semántico
A) Identificación de entidades con nombre en el texto, como nombres, organizaciones y ubicaciones. B) Reconocimiento de distintas lenguas en un texto multilingüe. C) Determinar el sentimiento general de un texto. D) Conversión de voz a texto.
A) Identificar la relación entre las palabras de una frase. B) Generar nuevas palabras a partir de las existentes. C) Analizar el tono emocional de un texto. D) Reducir las palabras a su forma básica o raíz.
A) Dificultad para traducir entre distintas lenguas. B) Incapacidad para detectar el sentimiento en el texto. C) Falta de hardware adecuado para procesar los datos lingüísticos. D) Ambigüedad en el lenguaje que requiere comprensión contextual.
A) Traducir un texto de una lengua a otra. B) Identificar el tema de un texto determinado. C) Segmentar el texto en unidades individuales, como palabras o frases. D) Analizar la estructura gramatical de una frase.
A) Analizar la estructura gramatical para determinar las relaciones entre las palabras. B) Reconocimiento de entidades con nombre en el texto. C) Conversión de voz a texto. D) Generar sinónimos de palabras.
A) Tipo de árbol sintáctico utilizado en los algoritmos de análisis sintáctico. B) Tipo específico de relación de dependencia entre palabras. C) Un método para traducir entre idiomas. D) Conjunto de textos utilizados para el análisis lingüístico.
A) C++. B) Java. C) Rubí. D) Python.
A) Transferencia. B) Transformación. C) Tokenización. D) Transcripción.
A) Reconocimiento de entidades con nombre. B) Análisis sintáctico de dependencias. C) Modelado de temas. D) Segmentación de frases.
A) Análisis discriminante lineal. B) Evaluación del desarrollo del lenguaje. C) Agregación de datos localizados. D) Asignación latente de Dirichlet.
A) Algoritmo de traducción basado en reglas. B) Traducción automática neuronal. C) Método de análisis morfológico. D) Enfoque de traducción basado en símbolos.
A) Red neuronal convolucional (CNN). B) Red neuronal recurrente (RNN). C) Red de creencia profunda (DBN). D) Red de función de base radial (RBFN).
A) Analizar la estructura de las frases. B) Traducir palabras entre idiomas. C) Identificar entidades con nombre. D) Representar palabras como vectores para captar el significado semántico.
A) Analizar la sintaxis de una frase. B) Creación de un resumen conciso de un documento de texto más largo. C) Identificación de entidades con nombre en un texto. D) Traducir texto entre idiomas.
A) Generación aleatoria de texto. B) Extracción de información. C) Reconocimiento de voz. D) Clasificación de imágenes.
A) Analizar la sintaxis de una frase. B) Realización de análisis de sentimientos. C) Identificar las relaciones entre las palabras de una frase y sus funciones semánticas. D) Traducir texto entre idiomas.
A) Identificar entidades específicas como nombres, organizaciones y lugares en un texto. B) Traducir texto entre idiomas. C) Analizar el sentimiento de un texto dado. D) Analizar la estructura gramatical de una frase.
A) Traducción automática basada en imágenes. B) Traducción automática estadística. C) Traducción automática basada en el sentimiento. D) Traducción automática basada en reglas.
A) Compilador B) Sustantivo C) Algoritmo D) Sintaxis
A) Etiquetado de encuestas de opinión pública. B) Potente sistema de optimización del etiquetado. C) Etiquetado de partes del discurso. D) Etiquetado en el punto de venta.
A) Determinar la gramática de una frase. B) Reducir las palabras a su forma base o raíz para mejorar el análisis. C) Generar nuevas palabras a partir del vocabulario existente. D) Identificar el sentimiento de un texto dado. |