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