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