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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.