A) Konuşmayı metne dönüştürün.
B) Metnin duygularını analiz edin.
C) İnsan benzeri metin yanıtları oluşturun.
D) Metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirin.

A) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi.
B) Bir cümlenin dilbilgisi ve sözdizimini analiz etme.
C) Belirli bir modele dayalı olarak rastgele metin oluşturma.
D) Metinde ifade edilen duyguyu veya görüşü belirleyin.

A) Sözdizimi modeli
B) Anlamsal model
C) Markov modeli
D) n-gram modeli

A) Çok dilli bir metinde farklı dilleri tanıma.
B) Bir metnin genel duygusunu belirleme.
C) İsimler, kuruluşlar ve konumlar gibi metin içindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama.
D) Konuşmayı metne dönüştürme.

A) Bir metnin duygusal tonunu analiz etme.
B) Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkiyi tanımlama.
C) Mevcut kelimelere dayanarak yeni kelimeler üretme.
D) Kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgemek.

A) Metindeki duyguları tespit edememe.
B) Dil verilerini işlemek için uygun donanım eksikliği.
C) Dilde bağlamsal anlayış gerektiren belirsizlik.
D) Farklı diller arasında çeviri yapmanın zorluğu.

A) Belirli bir metnin konusunu belirleme.
B) Metni kelimeler veya kelime öbekleri gibi ayrı birimlere ayırma.
C) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi.
D) Bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.

A) Metin içindeki adlandırılmış varlıkları tanıma.
B) Konuşmayı metne dönüştürme.
C) Kelimeler için eş anlamlı kelimeler üretme.
D) Kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek için gramer yapısını analiz etme.

A) Dilbilimsel analiz için kullanılan bir metin koleksiyonu.
B) Ayrıştırma algoritmalarında kullanılan bir tür sözdizimi ağacı.
C) Kelimeler arasında belirli bir bağımlılık ilişkisi türü.
D) Diller arasında çeviri yapmak için bir yöntem.

A) Kelimeleri diller arasında çevirin.
B) Cümle yapısını analiz edin.
C) Anlamsal anlamı yakalamak için kelimeleri vektörler olarak temsil edin.
D) Adlandırılmış varlıkları tanımlayın.

A) Duygu analizi yapmak.
B) Bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkileri ve anlamsal rollerini belirleme.
C) Bir cümlenin sözdizimini analiz etme.
D) Metni diller arasında çevirme.

A) Konuşma tanıma.
B) Rastgele metin oluşturma.
C) Görüntü sınıflandırması.
D) Bilgi çıkarma.

A) Derin inanç ağı (DBN).
B) Radyal tabanlı fonksiyon ağı (RBFN).
C) Tekrarlayan sinir ağı (RNN).
D) Evrişimli sinir ağı (CNN).

A) Gizli Dirichlet Tahsisi.
B) Yerelleştirilmiş Veri Toplama.
C) Doğrusal Diskriminant Analizi.
D) Dil Gelişimi Değerlendirmesi.

A) Kamuoyu araştırması etiketleme.
B) Satış noktası etiketleme.
C) Güçlü optimizasyon sistemi etiketleme.
D) Konuşma parçası 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) İsimlendirilmiş varlık tanıma.
B) Konu modelleme.
C) Cümle bölümleme.
D) Bağımlılık ayrıştırma.

A) Ruby.
B) Java.
C) C++.
D) Python.

A) Kural tabanlı çeviri algoritması.
B) Morfolojik analiz yöntemi.
C) Sembol tabanlı çeviri yaklaşımı.
D) Sinirsel makine çevirisi.

A) Metni diller arasında çevirin.
B) Belirli bir metnin duygularını analiz edin.
C) Metindeki isimler, kuruluşlar ve yerler gibi belirli varlıkları tanımlayın.
D) Bir cümlenin gramer yapısını ayrıştırın.

A) Aktarım.
B) Transkripsiyon.
C) Tokenizasyon.
D) Dönüşüm.

A) Bir cümlenin dilbilgisini belirleyin.
B) Mevcut kelime dağarcığına dayalı olarak yeni kelimeler üretin.
C) Verilen bir metnin duygusunu belirleyebilme.
D) Analizi geliştirmek için kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgeyin.

A) Algoritma
B) İsim
C) Derleyici
D) Sözdizimi

A) Duygu tabanlı makine çevirisi.
B) İstatistiksel makine çevirisi.
C) Görüntü tabanlı makine çevirisi.
D) Kural tabanlı makine çevirisi.