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