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