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