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