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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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