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