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