A) Konuşmayı metne dönüştürün. B) Metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirin. C) Metnin duygularını analiz edin. D) İnsan benzeri metin yanıtları oluşturun.
A) Belirli bir modele dayalı olarak rastgele metin oluşturma. B) Bir cümlenin dilbilgisi ve sözdizimini analiz etme. C) Metinde ifade edilen duyguyu veya görüşü belirleyin. D) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi.
A) Sözdizimi modeli B) n-gram modeli C) Anlamsal model D) Markov modeli
A) Bir metnin genel duygusunu belirleme. B) Çok dilli bir metinde farklı dilleri tanıma. C) İsimler, kuruluşlar ve konumlar gibi metin içindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama. 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) 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) Metni kelimeler veya kelime öbekleri gibi ayrı birimlere ayırma. B) Metnin bir dilden diğerine çevrilmesi. C) Belirli bir metnin konusunu belirleme. D) Bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.
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) Dilbilimsel analiz için kullanılan bir metin koleksiyonu. B) Kelimeler arasında belirli bir bağımlılık ilişkisi türü. C) Diller arasında çeviri yapmak için bir yöntem. D) Ayrıştırma algoritmalarında kullanılan bir tür sözdizimi ağacı.
A) Metindeki isimler, kuruluşlar ve yerler gibi belirli varlıkları tanımlayın. B) Belirli bir metnin duygularını analiz edin. C) Metni diller arasında çevirin. D) Bir cümlenin gramer yapısını ayrıştırın.
A) Derleyici B) Algoritma C) Sözdizimi D) İsim
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) Konuşma tanıma. B) Rastgele metin oluşturma. C) Bilgi çıkarma. D) Görüntü sınıflandırması.
A) Gizli Dirichlet Tahsisi. B) Dil Gelişimi Değerlendirmesi. C) Yerelleştirilmiş Veri Toplama. D) Doğrusal Diskriminant Analizi.
A) Ruby. B) C++. C) Java. D) Python.
A) Kelimeleri diller arasında çevirin. B) Anlamsal anlamı yakalamak için kelimeleri vektörler olarak temsil edin. C) Cümle yapısını analiz edin. D) Adlandırılmış varlıkları tanımlayın.
A) Kural tabanlı çeviri algoritması. B) Sembol tabanlı çeviri yaklaşımı. C) Sinirsel makine çevirisi. D) Morfolojik analiz yöntemi.
A) Görüntü tabanlı makine çevirisi. B) Duygu tabanlı makine çevirisi. C) Kural tabanlı makine çevirisi. D) İstatistiksel makine çevirisi.
A) Tokenizasyon. B) Aktarım. C) Transkripsiyon. D) Dönüşüm.
A) Metni diller arasında çevirme. B) Daha uzun bir metin belgesinin kısa bir özetini oluşturmak. C) Bir metindeki adlandırılmış varlıkları tanımlama. D) Bir cümlenin sözdizimini analiz etme.
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) Radyal tabanlı fonksiyon ağı (RBFN). B) Derin inanç ağı (DBN). C) Tekrarlayan sinir ağı (RNN). D) Evrişimli sinir ağı (CNN).
A) İsimlendirilmiş varlık tanıma. B) Cümle bölümleme. C) Konu modelleme. D) Bağımlılık ayrıştırma.
A) Konuşma parçası etiketleme. B) Satış noktası etiketleme. C) Güçlü optimizasyon sistemi etiketleme. D) Kamuoyu araştırması etiketleme. |