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