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