ThatQuiz Tesztkönyvtár Töltsd ki most ezt a tesztet
Természetes nyelvi feldolgozás (számítógépes nyelvészet) - Quiz
Közreműködött: Enyedi
  • 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) Konvertálja a beszédet szöveggé.
B) Szöveg automatikus fordítása egyik nyelvről a másikra.
C) Emberszerű szöveges válaszokat generál.
D) Elemezze a szöveg hangulatát.
  • 2. Mi az a hangulatelemzés az NLP-ben?
A) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
B) Határozza meg a szövegben kifejezett érzést vagy véleményt.
C) A mondat nyelvtanának és szintaxisának elemzése.
D) Véletlenszerű szöveg generálása adott modell alapján.
  • 3. Milyen típusú nyelvi modellt használnak a mondat következő szavának előrejelzésére?
A) Szintaxis modell
B) Szemantikai modell
C) n-gram modell
D) Markov modell
  • 4. Mi az elnevezett entitás felismerés az NLP-ben?
A) A szöveg általános hangulatának meghatározása.
B) Különböző nyelvek felismerése többnyelvű szövegben.
C) Beszéd átalakítása szöveggé.
D) Megnevezett entitások azonosítása szövegben, például nevek, szervezetek és helyek.
  • 5. Mi az a sztem az NLP-ben?
A) A szöveg érzelmi tónusának elemzése.
B) Szavak visszaszorítása alap- vagy gyökérformájukra.
C) A szavak közötti kapcsolat azonosítása egy mondatban.
D) Új szavak generálása a meglévők alapján.
  • 6. Mi a fő kihívás a természetes nyelv megértésében?
A) Nehézségek a különböző nyelvek közötti fordítás során.
B) Képtelenség érzékelni a hangulatot a szövegben.
C) A nyelvi adatok feldolgozásához megfelelő hardver hiánya.
D) Kétértelműség a nyelvben, amely kontextuális megértést igényel.
  • 7. Mi a tokenizáció az NLP-ben?
A) Adott szöveg témájának azonosítása.
B) A mondat grammatikai szerkezetének elemzése.
C) Szöveg szegmentálása egyedi egységekre, például szavakra vagy kifejezésekre.
D) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
  • 8. Mi az a függőségi elemzés az NLP-ben?
A) Szinonimák generálása a szavakhoz.
B) Nyelvtani szerkezet elemzése a szavak közötti kapcsolatok meghatározásához.
C) Beszéd átalakítása szöveggé.
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) Az elemzési algoritmusokban használt szintaktikai fa típusa.
D) A szavak közötti függőségi kapcsolat sajátos típusa.
  • 10. Mi a sztemezés célja az NLP-ben?
A) Határozza meg egy mondat nyelvtanát!
B) Határozza meg egy adott szöveg hangulatát.
C) Hozzon létre új szavakat a meglévő szókincs alapján.
D) Csökkentse a szavakat alap- vagy gyökérformájukra az elemzés javítása érdekében.
  • 11. Mi a célja az elnevezett entitás felismerésének az NLP-ben?
A) Határozzon meg konkrét entitásokat, például neveket, szervezeteket és helyeket a szövegben.
B) Szöveg fordítása nyelvek között.
C) Elemezze a mondat nyelvtani szerkezetét.
D) Elemezze egy adott szöveg hangulatát.
  • 12. Mi a szemantikai szerepcímkézés az NLP-ben?
A) Hangulatelemzés készítése.
B) Egy mondat szintaxisának elemzése.
C) A mondatban szereplő szavak közötti kapcsolatok és azok szemantikai szerepének azonosítása.
D) Szöveg fordítása nyelvek között.
  • 13. Mi a célja a szóbeágyazásnak az NLP-ben?
A) Mondatszerkezet elemzése.
B) A szavakat vektorként ábrázolja a szemantikai jelentés megragadásához.
C) Fordítson szavakat a nyelvek között.
D) Azonosítsa a megnevezett entitásokat.
  • 14. Mi a szövegösszegzés az NLP-ben?
A) Megnevezett entitások azonosítása a szövegben.
B) Egy mondat szintaxisának elemzése.
C) Hosszabb szöveges dokumentum tömör összefoglalásának készítése.
D) Szöveg fordítása nyelvek között.
  • 15. Mit jelent a POS címkézés a természetes nyelvi feldolgozásban?
A) Közvélemény-kutatás címkézés.
B) Beszédrész-címkézés.
C) Hatékony optimalizáló rendszer címkézés.
D) Eladáshelyi címkézés.
  • 16. Melyik programozási nyelvet használják általában természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz?
A) C++.
B) Piton.
C) Jáva.
D) Rubin.
  • 17. Milyen típusú neurális hálózatot használnak általában szekvenciák közötti feladatokhoz az NLP-ben?
A) Ismétlődő neurális hálózat (RNN).
B) Deep belief Network (DBN).
C) Radiális bázisfüggvény hálózat (RBFN).
D) Konvolúciós neurális hálózat (CNN).
  • 18. Melyik megközelítést használják általánosan a gépi fordításhoz az NLP-ben?
A) Érzelem alapú gépi fordítás.
B) Kép alapú gépi fordítás.
C) Statisztikai gépi fordítás.
D) Szabály alapú gépi fordítás.
  • 19. Milyen technikát alkalmaznak a nyelvi fordítási rendszerekben a pontosság és a folyékonyság javítására?
A) Szabály alapú fordítási algoritmus.
B) Neurális gépi fordítás.
C) Szimbólum alapú fordítási megközelítés.
D) Morfológiai elemzési módszer.
  • 20. Melyik NLP-módszer összpontosít a mondatban lévő szavak közötti kapcsolatok megértésére?
A) Elnevezett entitás felismerés.
B) Témamodellezés.
C) Mondatszegmentáció.
D) Függőség elemzése.
  • 21. Az alábbiak közül melyik példa a beszédrész-címkére?
A) Algoritmus
B) Szintaxis
C) Főnév
D) Fordítóprogram
  • 22. Mit jelent az LDA mozaikszó az NLP-ben?
A) Lokalizált adatösszesítés.
B) Lineáris diszkriminancia analízis.
C) Látens Dirichlet-kiosztás.
D) Nyelvfejlesztési felmérés.
  • 23. Melyik NLP feladat összpontosít strukturált információk strukturálatlan szövegből való kinyerésére?
A) Beszédfelismerés.
B) Képosztályozás.
C) Véletlenszerű szöveggenerálás.
D) Információ kinyerése.
  • 24. Mit használnak a szöveg szavakra vagy kifejezésekre bontásának folyamatára?
A) Tokenizálás.
B) Átvitel.
C) Átalakítás.
D) Átírás.
Létrehozva That Quiz — ahol a tesztkészítés és a tesztelés egyszerűvé válik a matematika és más tantárgyak számára.