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