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