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