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