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