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