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