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