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