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