A) Analizzare il sentiment del testo. B) Generare risposte testuali simili a quelle umane. C) Tradurre automaticamente il testo da una lingua all'altra. D) Convertire il parlato in testo.
A) Generazione di testo casuale basato su un modello dato. B) Analizzare la grammatica e la sintassi di una frase. C) Determinare il sentimento o l'opinione espressa nel testo. D) Tradurre un testo da una lingua all'altra.
A) Modello di sintassi B) Modello semantico C) Modello di Markov D) modello a n-grammi
A) Identificazione di entità nominate nel testo, come nomi, organizzazioni e località. B) Conversione del parlato in testo. C) Determinare il sentimento generale di un testo. D) Riconoscimento di lingue diverse in un testo multilingue.
A) Ridurre le parole alla loro forma base o radice. B) Individuare la relazione tra le parole in una frase. C) Analizzare il tono emotivo di un testo. D) Generare nuove parole sulla base di quelle esistenti.
A) Impossibilità di rilevare il sentiment nel testo. B) Ambiguità del linguaggio che richiede una comprensione contestuale. C) Difficoltà di traduzione tra lingue diverse. D) Mancanza di hardware adeguato per l'elaborazione dei dati linguistici.
A) Tradurre un testo da una lingua all'altra. B) Identificare l'argomento di un testo dato. C) Segmentare il testo in singole unità, come parole o frasi. D) Analizzare la struttura grammaticale di una frase.
A) Analizzare la struttura grammaticale per determinare le relazioni tra le parole. B) Conversione del parlato in testo. C) Generare sinonimi per le parole. D) Riconoscere entità nominate in un testo.
A) Un metodo per tradurre tra le lingue. B) Un tipo di albero sintattico utilizzato negli algoritmi di parsing. C) Un tipo specifico di relazione di dipendenza tra parole. D) Una raccolta di testi utilizzata per l'analisi linguistica.
A) Etichettatura part-of-speech. B) Etichettatura del punto vendita. C) Etichettatura dei sondaggi di opinione. D) Potente sistema di ottimizzazione dei tag.
A) Conduzione dell'analisi del sentiment. B) Identificare le relazioni tra le parole in una frase e il loro ruolo semantico. C) Analizzare la sintassi di una frase. D) Tradurre il testo tra le lingue.
A) Analizzare la struttura della frase. B) Identificare le entità denominate. C) Rappresentare le parole come vettori per catturare il significato semantico. D) Tradurre parole tra le lingue.
A) Compilatore B) Sintassi C) Algoritmo D) Sostantivo
A) Analizzare la sintassi di una frase. B) Identificazione di entità nominate in un testo. C) Creare un riassunto conciso di un documento di testo più lungo. D) Tradurre il testo tra le lingue.
A) Modellazione degli argomenti. B) Riconoscimento di entità denominate. C) Segmentazione delle frasi. D) Parsing delle dipendenze.
A) Classificazione delle immagini. B) Riconoscimento vocale. C) Generazione di testo casuale. D) Estrazione di informazioni.
A) Approccio alla traduzione basato sui simboli. B) Algoritmo di traduzione basato su regole. C) Traduzione automatica neurale. D) Metodo di analisi morfologica.
A) Rete di funzioni a base radiale (RBFN). B) Rete di credenze profonde (DBN). C) Rete neurale ricorrente (RNN). D) Rete neurale convoluzionale (CNN).
A) Analizzare il sentiment di un dato testo. B) Identificare entità specifiche come nomi, organizzazioni e luoghi in un testo. C) Analizzare la struttura grammaticale di una frase. D) Tradurre il testo tra le lingue.
A) Analisi discriminante lineare. B) Valutazione dello sviluppo del linguaggio. C) Allocazione Latente Dirichlet. D) Aggregazione di dati localizzata.
A) Rubino. B) C++. C) Pitone. D) Java.
A) Tokenizzazione. B) Transfert. C) Trasformazione. D) Trascrizione.
A) Identificare il sentimento di un testo dato. B) Ridurre le parole alla loro forma base o radice per migliorare l'analisi. C) Generare nuove parole sulla base del vocabolario esistente. D) Determinare la grammatica di una frase.
A) Traduzione automatica statistica. B) Traduzione automatica basata su regole. C) Traduzione automatica basata sulle immagini. D) Traduzione automatica basata sul sentimento. |