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

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

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

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

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

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

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

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

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

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) İsim
B) Algoritma
C) Derleyici
D) Sözdizimi

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

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

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

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

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

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

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

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

A) Bir cümlenin sözdizimini analiz etme.
B) Bir metindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama.
C) Daha uzun bir metin belgesinin kısa bir özetini oluşturmak.
D) Metni diller arasında çevirme.

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

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

A) Bağımlılık ayrıştırma.
B) Cümle bölümleme.
C) İsimlendirilmiş varlık tanıma.
D) Konu modelleme.

A) Satış noktası etiketleme.
B) Kamuoyu araştırması etiketleme.
C) Konuşma parçası etiketleme.
D) Güçlü optimizasyon sistemi etiketleme.