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