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