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