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