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