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