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