A) Convierte la voz en texto. B) Generar respuestas textuales de tipo humano. C) Traduzca texto de un idioma a otro automáticamente. D) Analizar el sentimiento de un texto.
A) Determinar el sentimiento o la opinión expresada en un texto. B) Analizar la gramática y la sintaxis de una frase. C) Generación de texto aleatorio basado en un modelo dado. D) Traducir un texto de una lengua a otra.
A) Modelo de Markov B) modelo n-gram C) Modelo sintáctico D) Modelo semántico
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) Dificultad para traducir entre distintas lenguas. C) Falta de hardware adecuado para procesar los datos lingüísticos. D) Incapacidad para detectar el sentimiento en el texto.
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) Reconocimiento de entidades con nombre en el texto. B) Conversión de voz a texto. C) Analizar la estructura gramatical para determinar las relaciones entre las palabras. D) Generar sinónimos de palabras.
A) Tipo específico de relación de dependencia entre palabras. B) Tipo de árbol sintáctico utilizado en los algoritmos de análisis sintáctico. C) Un método para traducir entre idiomas. D) Conjunto de textos utilizados para el análisis lingüístico.
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) Realización de análisis de sentimientos. B) Identificar las relaciones entre las palabras de una frase y sus funciones semánticas. C) Traducir texto entre idiomas. D) Analizar la sintaxis de una frase.
A) Reconocimiento de entidades con nombre. B) Modelado de temas. C) Análisis sintáctico de dependencias. D) Segmentación de frases.
A) Traducir texto entre idiomas. B) Analizar el sentimiento de un texto dado. C) Identificar entidades específicas como nombres, organizaciones y lugares en un texto. D) Analizar la estructura gramatical de una frase.
A) Algoritmo de traducción basado en reglas. B) Enfoque de traducción basado en símbolos. C) Método de análisis morfológico. D) Traducción automática neuronal.
A) Generación aleatoria de texto. B) Reconocimiento de voz. C) Extracción de información. D) Clasificación de imágenes.
A) Transferencia. B) Transformación. C) Transcripción. D) Tokenización.
A) Java. B) C++. C) Python. D) Rubí.
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) Agregación de datos localizados. B) Evaluación del desarrollo del lenguaje. C) Análisis discriminante lineal. D) Asignación latente de Dirichlet.
A) Representar palabras como vectores para captar el significado semántico. B) Analizar la estructura de las frases. C) Identificar entidades con nombre. D) Traducir palabras entre idiomas.
A) Traducción automática basada en reglas. B) Traducción automática basada en imágenes. C) Traducción automática basada en el sentimiento. D) Traducción automática estadística.
A) Generar nuevas palabras a partir del vocabulario existente. B) Identificar el sentimiento de un texto dado. C) Reducir las palabras a su forma base o raíz para mejorar el análisis. 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) Algoritmo C) Sintaxis D) Sustantivo |