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