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