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