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