Obdelava naravnega jezika (računalniško jezikoslovje)

Obdelava naravnega jezika (računalniško jezikoslovje) - Izpit

1. Obdelava naravnega jezika (NLP) je področje umetne inteligence, ki se osredotoča na interakcijo med računalniki in ljudmi z uporabo naravnega jezika. Vključuje razvoj algoritmov in modelov, ki strojem omogočajo razumevanje, razlago in ustvarjanje človeškega jezika. Računalniško jezikoslovje je podpodročje NLP, ki združuje jezikoslovje in računalništvo za preučevanje človeškega jezika in razvoj računalniških modelov za analizo in obdelavo jezikovnih podatkov. S pomočjo NLP in računalniškega jezikoslovja želijo raziskovalci zgraditi sisteme, ki lahko izvajajo naloge, kot so prevajanje jezika, analiza čustev, prepoznavanje govora in povzemanje besedil. Te tehnologije imajo širok spekter uporabe, od virtualnih pomočnikov in klepetalnih robotov do orodij za obdelavo jezika za raziskave in izobraževanje.

Kaj je cilj strojnega prevajanja v NLP?

A) Pretvarjanje govora v besedilo.
B) Ustvarjanje človeku podobnih besedilnih odzivov.
C) Besedilo samodejno prevajajte iz enega jezika v drugega.
D) Analizirajte mnenje v besedilu.

2. Kaj je analiza čustev v NLP?

A) Analiza slovnice in skladnje stavka.
B) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
C) Ustvarjanje naključnega besedila na podlagi danega modela.
D) Ugotovite, kakšno mnenje je izraženo v besedilu.

3. Katera vrsta jezikovnega modela se uporablja za napovedovanje naslednje besede v stavku?

A) Sintaktični model
B) Markovov model
C) Semantični model
D) model n-gramov

4. Kaj je prepoznavanje poimenovanih entitet v NLP?

A) Pretvarjanje govora v besedilo.
B) prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu, kot so imena, organizacije in lokacije.
C) Določanje splošnega razpoloženja besedila.
D) Prepoznavanje različnih jezikov v večjezičnem besedilu.

5. Kaj je izvor v NLP?

A) Analiza čustvenega tona besedila.
B) ugotavljanje razmerja med besedami v stavku.
C) Zmanjševanje besed na njihovo osnovno ali korensko obliko.
D) Ustvarjanje novih besed na podlagi obstoječih.

6. Kaj je glavni izziv pri razumevanju naravnega jezika?

A) Težave pri prevajanju med različnimi jeziki.
B) Nezmožnost zaznavanja čustev v besedilu.
C) dvoumnost v jeziku, ki zahteva razumevanje konteksta.
D) pomanjkanje ustrezne strojne opreme za obdelavo jezikovnih podatkov.

7. Kaj je tokenizacija v NLP?

A) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
B) Segmentiranje besedila na posamezne enote, kot so besede ali besedne zveze.
C) Analiza slovnične strukture stavka.
D) prepoznavanje teme določenega besedila.

8. Kaj je razčlenjevanje odvisnosti v NLP?

A) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu.
B) Analiza slovnične strukture za ugotavljanje odnosov med besedami.
C) Ustvarjanje sinonimov za besede.
D) Pretvarjanje govora v besedilo.

9. Kaj je korpus v kontekstu NLP?

A) Zbirka besedil, ki se uporablja za jezikovno analizo.
B) Posebna vrsta odvisnostnega razmerja med besedami.
C) Metoda za prevajanje med jeziki.
D) Vrsta sintaktičnega drevesa, ki se uporablja v algoritmih za razčlenjevanje.

10. Kako se imenuje postopek razčlenjevanja besedila na besede ali besedne zveze?

A) Preobrazba.
B) Tokenizacija.
C) Prenos.
D) Transkripcija.

11. Kaj v NLP pomeni kratica LDA?

A) Ocenjevanje jezikovnega razvoja.
B) Latentna dirichletna porazdelitev.
C) Lokalizirano združevanje podatkov.
D) Linearna diskriminantna analiza.

12. Kakšen je cilj besednih vgradenj v NLP?

A) Predstavljanje besed kot vektorjev za zajemanje semantičnega pomena.
B) Prepoznavanje poimenovanih entitet.
C) Analizirajte zgradbo stavka.
D) Prevajajte besede med jeziki.

13. Kakšen je namen prepoznavanja poimenovanih entitet v NLP?

A) razčlenite slovnično zgradbo stavka.
B) Prevajajte besedilo med jeziki.
C) v besedilu prepoznajte določene entitete, kot so imena, organizacije in lokacije.
D) Analizirajte razpoloženje v danem besedilu.

14. Katera metoda NLP se osredotoča na razumevanje odnosov med besedami v stavku?

A) Segmentiranje stavkov.
B) Modeliranje tem.
C) Razčlenjevanje odvisnosti.
D) Prepoznavanje poimenovanih entitet.

15. Kateri programski jezik se običajno uporablja za naloge obdelave naravnega jezika?

A) C++.
B) Python.
C) Java.
D) Rubin.

16. Kateri pristop se običajno uporablja za strojno prevajanje v NLP?

A) Strojno prevajanje, ki temelji na občutkih.
B) Strojno prevajanje na podlagi slik.
C) Strojno prevajanje, ki temelji na pravilih.
D) Statistično strojno prevajanje.

17. Katera naloga NLP se osredotoča na pridobivanje strukturiranih informacij iz nestrukturiranega besedila?

A) Prepoznavanje govora.
B) Klasifikacija slik.
C) Ustvarjanje naključnega besedila.
D) Pridobivanje informacij.

18. Katera tehnika se uporablja v sistemih za jezikovno prevajanje za izboljšanje natančnosti in tekočnosti?

A) Prevajalski pristop, ki temelji na simbolih.
B) Algoritem za prevajanje, ki temelji na pravilih.
C) Metoda morfološke analize.
D) Nevronsko strojno prevajanje.

19. Kakšen je namen iztočnice v NLP?

A) Ustvarjanje novih besed na podlagi obstoječega besedišča.
B) prepoznati razpoloženje v danem besedilu.
C) Za boljšo analizo besed zmanjšajte njihovo osnovno ali korensko obliko.
D) Določite slovnico stavka.

20. Kaj je povzemanje besedila v NLP?

A) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu.
B) Analiza skladnje stavka.
C) Oblikovanje jedrnatega povzetka daljšega besedilnega dokumenta.
D) Prevajanje besedila med jeziki.

21. Katera vrsta nevronskega omrežja se običajno uporablja za naloge zaporedja za zaporedjem v NLP?

A) Globoka verjetnostna mreža (DBN).
B) Konvolucijsko nevronsko omrežje (CNN).
C) Omrežje radialnih baznih funkcij (RBFN).
D) Rekurentna nevronska mreža (RNN).

22. Katera od naslednjih možnosti je primer delne govorne oznake?

A) Samostalnik
B) Algoritem
C) Sintaksa
D) Prevajalnik

23. Kaj je označevanje semantičnih vlog v NLP?

A) Prevajanje besedila med jeziki.
B) Izvajanje analize čustev.
C) Analiza skladnje stavka.
D) prepoznavanje odnosov med besedami v stavku in njihovih pomenskih vlog.

24. Kaj pomeni označevanje POS pri obdelavi naravnega jezika?

A) Označevanje na prodajnem mestu.
B) Zmogljiv sistem za optimizacijo označevanja.
C) Označevanje delov govora.
D) Označevanje raziskav javnega mnenja.

Ustvarjeno z That Quiz — kjer je utrjevanje matematike s testi vedno le en klik stran.