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