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