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