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