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