A) Besedilo samodejno prevajajte iz enega jezika v drugega. B) Pretvarjanje govora v besedilo. C) Ustvarjanje človeku podobnih besedilnih odzivov. D) Analizirajte mnenje v besedilu.
A) Analiza slovnice in skladnje stavka. B) Ustvarjanje naključnega besedila na podlagi danega modela. C) Ugotovite, kakšno mnenje je izraženo v besedilu. D) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
A) model n-gramov B) Semantični model C) Markovov model D) Sintaktični model
A) Prepoznavanje različnih jezikov v večjezičnem besedilu. B) Določanje splošnega razpoloženja besedila. C) Pretvarjanje govora v besedilo. D) prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu, kot so imena, organizacije in lokacije.
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.
A) dvoumnost v jeziku, ki zahteva razumevanje konteksta. B) Težave pri prevajanju med različnimi jeziki. C) pomanjkanje ustrezne strojne opreme za obdelavo jezikovnih podatkov. D) Nezmožnost zaznavanja čustev v besedilu.
A) Analiza slovnične strukture stavka. B) Segmentiranje besedila na posamezne enote, kot so besede ali besedne zveze. C) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega. D) prepoznavanje teme določenega besedila.
A) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu. B) Ustvarjanje sinonimov za besede. C) Pretvarjanje govora v besedilo. D) Analiza slovnične strukture za ugotavljanje odnosov med besedami.
A) Zbirka besedil, ki se uporablja za jezikovno analizo. B) Metoda za prevajanje med jeziki. C) Vrsta sintaktičnega drevesa, ki se uporablja v algoritmih za razčlenjevanje. D) Posebna vrsta odvisnostnega razmerja med besedami.
A) Transkripcija. B) Tokenizacija. C) Preobrazba. D) Prenos.
A) Ocenjevanje jezikovnega razvoja. B) Linearna diskriminantna analiza. C) Lokalizirano združevanje podatkov. D) Latentna dirichletna porazdelitev.
A) Analizirajte zgradbo stavka. B) Prevajajte besede med jeziki. C) Prepoznavanje poimenovanih entitet. D) Predstavljanje besed kot vektorjev za zajemanje semantičnega pomena.
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.
A) Modeliranje tem. B) Razčlenjevanje odvisnosti. C) Segmentiranje stavkov. D) Prepoznavanje poimenovanih entitet.
A) Python. B) Java. C) Rubin. D) C++.
A) Strojno prevajanje, ki temelji na pravilih. B) Statistično strojno prevajanje. C) Strojno prevajanje na podlagi slik. D) Strojno prevajanje, ki temelji na občutkih.
A) Prepoznavanje govora. B) Klasifikacija slik. C) Pridobivanje informacij. D) Ustvarjanje naključnega besedila.
A) Prevajalski pristop, ki temelji na simbolih. B) Algoritem za prevajanje, ki temelji na pravilih. C) Nevronsko strojno prevajanje. D) Metoda morfološke analize.
A) prepoznati razpoloženje v danem besedilu. B) Za boljšo analizo besed zmanjšajte njihovo osnovno ali korensko obliko. C) Določite slovnico stavka. D) Ustvarjanje novih besed na podlagi obstoječega besedišča.
A) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu. B) Analiza skladnje stavka. C) Oblikovanje jedrnatega povzetka daljšega besedilnega dokumenta. 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) Prevajalnik B) Sintaksa C) Samostalnik D) Algoritem
A) Izvajanje analize čustev. B) prepoznavanje odnosov med besedami v stavku in njihovih pomenskih vlog. C) Prevajanje besedila med jeziki. D) Analiza skladnje stavka.
A) Označevanje na prodajnem mestu. B) Označevanje delov govora. C) Označevanje raziskav javnega mnenja. D) Zmogljiv sistem za optimizacijo označevanja. |