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