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