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