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