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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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