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