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