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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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, ki temelji na občutkih.
C) Strojno prevajanje, ki temelji na pravilih.
D) Strojno prevajanje na podlagi slik.

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

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

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

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

A) Lokalizirano združevanje podatkov.
B) Latentna dirichletna porazdelitev.
C) Linearna diskriminantna analiza.
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) Konvolucijsko nevronsko omrežje (CNN).
C) Globoka verjetnostna mreža (DBN).
D) Rekurentna nevronska mreža (RNN).

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

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

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

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.