A) Traduzir texto de uma língua para outra automaticamente. B) Gerar respostas de texto semelhantes às humanas. C) Analisar o sentimento do texto. D) Converter a voz em texto.
A) Analisar a gramática e a sintaxe de uma frase. B) Tradução de textos de uma língua para outra. C) Geração de texto aleatório com base num determinado modelo. D) Determinar o sentimento ou a opinião expressa num texto.
A) Modelo de sintaxe B) Modelo de Markov C) modelo n-grama D) Modelo semântico
A) Determinar o sentimento geral de um texto. B) Reconhecer diferentes línguas num texto multilingue. C) Conversão de voz em texto. D) Identificação de entidades nomeadas no texto, tais como nomes, organizações e localizações.
A) Analisar o tom emocional de um texto. B) Identificar a relação entre palavras numa frase. C) Geração de novas palavras com base nas existentes. D) Reduzir as palavras à sua forma básica ou raiz.
A) Incapacidade de detetar sentimentos no texto. B) Ambiguidade na linguagem que exige uma compreensão contextual. C) Falta de hardware adequado para o tratamento dos dados linguísticos. D) Dificuldade de tradução entre diferentes línguas.
A) Segmentar o texto em unidades individuais, como palavras ou frases. B) Analisar a estrutura gramatical de uma frase. C) Identificar o tema de um determinado texto. D) Tradução de textos de uma língua para outra.
A) Analisar a estrutura gramatical para determinar as relações entre as palavras. B) Conversão de voz em texto. C) Reconhecimento de entidades nomeadas em texto. D) Geração de sinónimos para palavras.
A) Uma coleção de texto utilizada para análise linguística. B) Um tipo de árvore sintáctica utilizada em algoritmos de análise. C) Um método de tradução entre línguas. D) Um tipo específico de relação de dependência entre palavras.
A) Analisar a sintaxe de uma frase. B) Realização de análises de sentimentos. C) Identificar as relações entre as palavras de uma frase e as suas funções semânticas. D) Tradução de texto entre línguas.
A) Segmentação de frases. B) Modelação de tópicos. C) Análise de dependências. D) Reconhecimento de entidades nomeadas.
A) Rede de funções de base radial (RBFN). B) Rede neural convolucional (CNN). C) Rede neural recorrente (RNN). D) Rede de crenças profundas (DBN).
A) Sintaxe B) Algoritmo C) Substantivo D) Compilador
A) Python. B) Java. C) C++. D) Rubi.
A) Abordagem de tradução baseada em símbolos. B) Método de análise morfológica. C) Tradução automática neural. D) Algoritmo de tradução baseado em regras.
A) Análise Discriminante Linear. B) Agregação de dados localizada. C) Atribuição de Dirichlet Latente. D) Avaliação do desenvolvimento linguístico.
A) Representar as palavras como vectores para captar o significado semântico. B) Identificar entidades nomeadas. C) Traduzir palavras entre línguas. D) Analisar a estrutura das frases.
A) Analisar a estrutura gramatical de uma frase. B) Identificar entidades específicas como nomes, organizações e locais num texto. C) Traduzir texto entre línguas. D) Analisar o sentimento de um determinado texto.
A) Identificar o sentimento de um determinado texto. B) Gerar novas palavras com base no vocabulário existente. C) Reduzir as palavras à sua forma básica ou raiz para melhorar a análise. D) Determinar a gramática de uma frase.
A) Transcrição. B) Tokenização. C) Transferência. D) Transformação.
A) Classificação de imagens. B) Reconhecimento de voz. C) Geração de texto aleatório. D) Extração de informação.
A) Analisar a sintaxe de uma frase. B) Identificação de entidades nomeadas num texto. C) Criar um resumo conciso de um documento de texto mais longo. D) Tradução de texto entre línguas.
A) Poderoso sistema de otimização de etiquetas. B) Etiquetagem no ponto de venda. C) Marcação de parte do discurso. D) Marcação de inquéritos de opinião pública.
A) Tradução automática estatística. B) Tradução automática baseada no sentimento. C) Tradução automática baseada em imagens. D) Tradução automática baseada em regras. |