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