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