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