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