Obdelava naravnega jezika (računalniško jezikoslovje)

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

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

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

4. Kaj je prepoznavanje poimenovanih entitet v NLP?

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

5. Kaj je izvor v NLP?

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

6. Kaj je glavni izziv pri razumevanju naravnega jezika?

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

7. Kaj je tokenizacija v NLP?

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

8. Kaj je razčlenjevanje odvisnosti v NLP?

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

9. Kaj je korpus v kontekstu NLP?

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

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

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

11. Kaj v NLP pomeni kratica LDA?

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

12. Kakšen je cilj besednih vgradenj v NLP?

A) Analizirajte zgradbo stavka.
B) Prepoznavanje poimenovanih entitet.
C) Predstavljanje besed kot vektorjev za zajemanje semantičnega pomena.
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) Analizirajte razpoloženje v danem besedilu.
D) v besedilu prepoznajte določene entitete, kot so imena, organizacije in lokacije.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

19. Kakšen je namen iztočnice v NLP?

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

20. Kaj je povzemanje besedila v NLP?

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

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

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

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

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

23. Kaj je označevanje semantičnih vlog v NLP?

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

24. Kaj pomeni označevanje POS pri obdelavi naravnega jezika?

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

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