Természetes nyelvi feldolgozás (számítógépes nyelvészet)

Természetes nyelvi feldolgozás (számítógépes nyelvészet) - Quiz

1. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia olyan területe, amely a számítógépek és az emberek közötti interakcióra összpontosít természetes nyelvet használva. Olyan algoritmusok és modellek fejlesztését foglalja magában, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet. A számítógépes nyelvészet az NLP egyik részterülete, amely a nyelvészetet és a számítástechnikát ötvözi az emberi nyelv tanulmányozására, valamint a nyelvi adatok elemzésére és feldolgozására szolgáló számítási modellek kidolgozására. Az NLP és a számítógépes nyelvészet segítségével a kutatók olyan rendszereket kívánnak felépíteni, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, mint a nyelvi fordítás, a hangulatelemzés, a beszédfelismerés és a szövegösszegzés. Ezek a technológiák széleskörű alkalmazási körrel rendelkeznek, a virtuális asszisztensektől és chatbotoktól a kutatási és oktatási nyelvfeldolgozó eszközökig. Mi a gépi fordítás célja az NLP-ben?

A) Emberszerű szöveges válaszokat generál.
B) Konvertálja a beszédet szöveggé.
C) Elemezze a szöveg hangulatát.
D) Szöveg automatikus fordítása egyik nyelvről a másikra.

2. Mi az a hangulatelemzés az NLP-ben?

A) Határozza meg a szövegben kifejezett érzést vagy véleményt.
B) Véletlenszerű szöveg generálása adott modell alapján.
C) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
D) A mondat nyelvtanának és szintaxisának elemzése.

3. Milyen típusú nyelvi modellt használnak a mondat következő szavának előrejelzésére?

A) n-gram modell
B) Szintaxis modell
C) Szemantikai modell
D) Markov modell

4. Mi az elnevezett entitás felismerés az NLP-ben?

A) Beszéd átalakítása szöveggé.
B) Megnevezett entitások azonosítása szövegben, például nevek, szervezetek és helyek.
C) Különböző nyelvek felismerése többnyelvű szövegben.
D) A szöveg általános hangulatának meghatározása.

5. Mi az a sztem az NLP-ben?

A) A szöveg érzelmi tónusának elemzése.
B) Szavak visszaszorítása alap- vagy gyökérformájukra.
C) Új szavak generálása a meglévők alapján.
D) A szavak közötti kapcsolat azonosítása egy mondatban.

6. Mi a fő kihívás a természetes nyelv megértésében?

A) Képtelenség érzékelni a hangulatot a szövegben.
B) A nyelvi adatok feldolgozásához megfelelő hardver hiánya.
C) Kétértelműség a nyelvben, amely kontextuális megértést igényel.
D) Nehézségek a különböző nyelvek közötti fordítás során.

7. Mi a tokenizáció az NLP-ben?

A) A mondat grammatikai szerkezetének elemzése.
B) Szöveg szegmentálása egyedi egységekre, például szavakra vagy kifejezésekre.
C) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
D) Adott szöveg témájának azonosítása.

8. Mi az a függőségi elemzés az NLP-ben?

A) Nyelvtani szerkezet elemzése a szavak közötti kapcsolatok meghatározásához.
B) Beszéd átalakítása szöveggé.
C) Szinonimák generálása a szavakhoz.
D) Megnevezett entitások felismerése a szövegben.

9. Mit jelent a korpusz az NLP kontextusában?

A) Nyelvek közötti fordítási módszer.
B) Nyelvi elemzéshez használt szöveggyűjtemény.
C) A szavak közötti függőségi kapcsolat sajátos típusa.
D) Az elemzési algoritmusokban használt szintaktikai fa típusa.

10. Mi a sztemezés célja az NLP-ben?

A) Csökkentse a szavakat alap- vagy gyökérformájukra az elemzés javítása érdekében.
B) Határozza meg egy adott szöveg hangulatát.
C) Hozzon létre új szavakat a meglévő szókincs alapján.
D) Határozza meg egy mondat nyelvtanát!

11. Mi a célja az elnevezett entitás felismerésének az NLP-ben?

A) Szöveg fordítása nyelvek között.
B) Határozzon meg konkrét entitásokat, például neveket, szervezeteket és helyeket a szövegben.
C) Elemezze egy adott szöveg hangulatát.
D) Elemezze a mondat nyelvtani szerkezetét.

12. Mi a szemantikai szerepcímkézés az NLP-ben?

A) Egy mondat szintaxisának elemzése.
B) Hangulatelemzés készítése.
C) Szöveg fordítása nyelvek között.
D) A mondatban szereplő szavak közötti kapcsolatok és azok szemantikai szerepének azonosítása.

13. Mi a célja a szóbeágyazásnak az NLP-ben?

A) Mondatszerkezet elemzése.
B) Fordítson szavakat a nyelvek között.
C) Azonosítsa a megnevezett entitásokat.
D) A szavakat vektorként ábrázolja a szemantikai jelentés megragadásához.

14. Mi a szövegösszegzés az NLP-ben?

A) Egy mondat szintaxisának elemzése.
B) Hosszabb szöveges dokumentum tömör összefoglalásának készítése.
C) Szöveg fordítása nyelvek között.
D) Megnevezett entitások azonosítása a szövegben.

15. Mit jelent a POS címkézés a természetes nyelvi feldolgozásban?

A) Közvélemény-kutatás címkézés.
B) Hatékony optimalizáló rendszer címkézés.
C) Eladáshelyi címkézés.
D) Beszédrész-címkézés.

16. Melyik programozási nyelvet használják általában természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz?

A) Jáva.
B) Piton.
C) Rubin.
D) C++.

17. Milyen típusú neurális hálózatot használnak általában szekvenciák közötti feladatokhoz az NLP-ben?

A) Konvolúciós neurális hálózat (CNN).
B) Deep belief Network (DBN).
C) Ismétlődő neurális hálózat (RNN).
D) Radiális bázisfüggvény hálózat (RBFN).

18. Melyik megközelítést használják általánosan a gépi fordításhoz az NLP-ben?

A) Statisztikai gépi fordítás.
B) Szabály alapú gépi fordítás.
C) Kép alapú gépi fordítás.
D) Érzelem alapú gépi fordítás.

19. Milyen technikát alkalmaznak a nyelvi fordítási rendszerekben a pontosság és a folyékonyság javítására?

A) Szabály alapú fordítási algoritmus.
B) Szimbólum alapú fordítási megközelítés.
C) Morfológiai elemzési módszer.
D) Neurális gépi fordítás.

20. Melyik NLP-módszer összpontosít a mondatban lévő szavak közötti kapcsolatok megértésére?

A) Témamodellezés.
B) Mondatszegmentáció.
C) Elnevezett entitás felismerés.
D) Függőség elemzése.

21. Az alábbiak közül melyik példa a beszédrész-címkére?

A) Fordítóprogram
B) Algoritmus
C) Főnév
D) Szintaxis

22. Mit jelent az LDA mozaikszó az NLP-ben?

A) Nyelvfejlesztési felmérés.
B) Látens Dirichlet-kiosztás.
C) Lokalizált adatösszesítés.
D) Lineáris diszkriminancia analízis.

23. Melyik NLP feladat összpontosít strukturált információk strukturálatlan szövegből való kinyerésére?

A) Véletlenszerű szöveggenerálás.
B) Információ kinyerése.
C) Beszédfelismerés.
D) Képosztályozás.

24. Mit használnak a szöveg szavakra vagy kifejezésekre bontásának folyamatára?

A) Átvitel.
B) Átírás.
C) Tokenizálás.
D) Átalakítás.

Létrehozva That Quiz — ahol a tesztkészítés és a tesztelés egyszerűvé válik a matematika és más tantárgyak számára.