A) Konuşmayı metne dönüştürün. B) Metnin duygularını analiz edin. C) Metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirin. D) İnsan benzeri metin yanıtları oluşturun.
A) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi. B) Metinde ifade edilen duyguyu veya görüşü belirleyin. C) Bir cümlenin dilbilgisi ve sözdizimini analiz etme. D) Belirli bir modele dayalı olarak rastgele metin oluşturma.
A) Markov modeli B) Anlamsal model C) Sözdizimi modeli D) n-gram modeli
A) Çok dilli bir metinde farklı dilleri tanıma. B) Konuşmayı metne dönüştürme. C) Bir metnin genel duygusunu belirleme. D) İsimler, kuruluşlar ve konumlar gibi metin içindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama.
A) Mevcut kelimelere dayanarak yeni kelimeler üretme. B) Bir metnin duygusal tonunu analiz etme. C) Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkiyi tanımlama. D) Kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgemek.
A) Farklı diller arasında çeviri yapmanın zorluğu. B) Dil verilerini işlemek için uygun donanım eksikliği. C) Dilde bağlamsal anlayış gerektiren belirsizlik. D) Metindeki duyguları tespit edememe.
A) Bir cümlenin gramer yapısını analiz etme. B) Belirli bir metnin konusunu belirleme. C) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi. D) Metni kelimeler veya kelime öbekleri gibi ayrı birimlere ayırma.
A) Metin içindeki adlandırılmış varlıkları tanıma. B) Kelimeler için eş anlamlı kelimeler üretme. C) Kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek için gramer yapısını analiz etme. D) Konuşmayı metne dönüştürme.
A) Kelimeler arasında belirli bir bağımlılık ilişkisi türü. B) Dilbilimsel analiz için kullanılan bir metin koleksiyonu. C) Diller arasında çeviri yapmak için bir yöntem. D) Ayrıştırma algoritmalarında kullanılan bir tür sözdizimi ağacı.
A) Mevcut kelime dağarcığına dayalı olarak yeni kelimeler üretin. B) Verilen bir metnin duygusunu belirleyebilme. C) Analizi geliştirmek için kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgeyin. D) Bir cümlenin dilbilgisini belirleyin.
A) Metni diller arasında çevirin. B) Metindeki isimler, kuruluşlar ve yerler gibi belirli varlıkları tanımlayın. C) Bir cümlenin gramer yapısını ayrıştırın. D) Belirli bir metnin duygularını analiz edin.
A) Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkileri ve anlamsal rollerini belirleme. B) Duygu analizi yapmak. C) Metni diller arasında çevirme. D) Bir cümlenin sözdizimini analiz etme.
A) Anlamsal anlamı yakalamak için kelimeleri vektörler olarak temsil edin. B) Kelimeleri diller arasında çevirin. C) Adlandırılmış varlıkları tanımlayın. D) Cümle yapısını analiz edin.
A) Metni diller arasında çevirme. B) Daha uzun bir metin belgesinin kısa bir özetini oluşturmak. C) Bir metindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama. D) Bir cümlenin sözdizimini analiz etme.
A) Kamuoyu araştırması etiketleme. B) Konuşma parçası etiketleme. C) Satış noktası etiketleme. D) Güçlü optimizasyon sistemi etiketleme.
A) C++. B) Ruby. C) Python. D) Java.
A) Derin inanç ağı (DBN). B) Tekrarlayan sinir ağı (RNN). C) Evrişimli sinir ağı (CNN). D) Radyal tabanlı fonksiyon ağı (RBFN).
A) İstatistiksel makine çevirisi. B) Duygu tabanlı makine çevirisi. C) Kural tabanlı makine çevirisi. D) Görüntü tabanlı makine çevirisi.
A) Kural tabanlı çeviri algoritması. B) Sembol tabanlı çeviri yaklaşımı. C) Morfolojik analiz yöntemi. D) Sinirsel makine çevirisi.
A) İsimlendirilmiş varlık tanıma. B) Konu modelleme. C) Cümle bölümleme. D) Bağımlılık ayrıştırma.
A) Derleyici B) Sözdizimi C) İsim D) Algoritma
A) Dil Gelişimi Değerlendirmesi. B) Gizli Dirichlet Tahsisi. C) Yerelleştirilmiş Veri Toplama. D) Doğrusal Diskriminant Analizi.
A) Görüntü sınıflandırması. B) Rastgele metin oluşturma. C) Konuşma tanıma. D) Bilgi çıkarma.
A) Transkripsiyon. B) Tokenizasyon. C) Aktarım. D) Dönüşüm. |