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