Обробка природної мови (Обчислювальна лінгвістика)
  • 1. Обробка природної мови (NLP) - це галузь штучного інтелекту, яка фокусується на взаємодії між комп'ютерами та людьми за допомогою природної мови. Вона передбачає розробку алгоритмів і моделей, які дозволяють машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Комп'ютерна лінгвістика - це підгалузь НЛП, яка поєднує лінгвістику та комп'ютерні науки для вивчення людської мови та розробки обчислювальних моделей для аналізу та обробки лінгвістичних даних. За допомогою НЛП та комп'ютерної лінгвістики дослідники прагнуть створити системи, які можуть виконувати такі завдання, як переклад мови, аналіз настроїв, розпізнавання мови та узагальнення текстів. Ці технології мають широкий спектр застосування - від віртуальних помічників і чат-ботів до інструментів обробки мови для досліджень і освіти.

    Яка мета машинного перекладу в НЛП?
A) Перетворюйте мову на текст.
B) Автоматично перекладайте текст з однієї мови на іншу.
C) Створюйте текстові відповіді, схожі на людські.
D) Проаналізуйте настрій тексту.
  • 2. Що таке аналіз настрою в НЛП?
A) Визначте почуття або думку, виражену в тексті.
B) Аналіз граматики та синтаксису речення.
C) Генерація випадкового тексту на основі заданої моделі.
D) Переклад тексту з однієї мови на іншу.
  • 3. Який тип мовної моделі використовується для передбачення наступного слова в реченні?
A) Семантична модель
B) n-грамова модель
C) Марковська модель
D) Синтаксична модель
  • 4. Що таке розпізнавання іменованих сутностей в НЛП?
A) Визначення загального настрою тексту.
B) Розпізнавання різних мов у багатомовному тексті.
C) Перетворення мови на текст.
D) Ідентифікація іменованих об'єктів у тексті, таких як імена, організації та місцезнаходження.
  • 5. Що таке стеммінг в НЛП?
A) Аналіз емоційної тональності тексту.
B) Скорочення слів до їхньої основи або кореневої форми.
C) Створення нових слів на основі вже існуючих.
D) Визначення зв'язку між словами в реченні.
  • 6. У чому полягає основна проблема розуміння природної мови?
A) Відсутність відповідного обладнання для обробки мовних даних.
B) Неможливість виявити сентименти в тексті.
C) Неоднозначність мови, що вимагає контекстуального розуміння.
D) Труднощі при перекладі з однієї мови на іншу.
  • 7. Що таке токенізація в НЛП?
A) Визначення теми заданого тексту.
B) Сегментація тексту на окремі одиниці, такі як слова або фрази.
C) Переклад тексту з однієї мови на іншу.
D) Аналіз граматичної структури речення.
  • 8. Що таке розбір залежностей в НЛП?
A) Розпізнавання іменованих об'єктів у тексті.
B) Аналіз граматичної структури для визначення зв'язків між словами.
C) Генерування синонімів до слів.
D) Перетворення мови на текст.
  • 9. Що таке корпус в контексті НЛП?
A) Специфічний тип відносин залежності між словами.
B) Колекція текстів, що використовуються для лінгвістичного аналізу.
C) Метод перекладу між мовами.
D) Тип синтаксичного дерева, що використовується в алгоритмах синтаксичного аналізу.
  • 10. Для чого потрібен стеммінг в НЛП?
A) Створюйте нові слова на основі наявного словника.
B) Визначте граматику речення.
C) Скорочуйте слова до основи або кореневої форми, щоб покращити аналіз.
D) Визначте настрій тексту.
  • 11. Яка мета розпізнавання іменованих сутностей в НЛП?
A) Розбір граматичної структури речення.
B) Перекладайте текст між мовами.
C) Проаналізуйте настрій тексту.
D) Виділяйте в тексті конкретні об'єкти, такі як імена, організації та місцезнаходження.
  • 12. Що таке семантичне рольове маркування в НЛП?
A) Визначення зв'язків між словами в реченні та їхніх семантичних ролей.
B) Проведення аналізу настроїв.
C) Аналіз синтаксису речення.
D) Переклад тексту між мовами.
  • 13. Яка мета вбудовування слів у НЛП?
A) Уявіть слова як вектори, щоб зафіксувати семантичне значення.
B) Перекладайте слова між мовами.
C) Визначте іменовані сутності.
D) Проаналізуйте структуру речення.
  • 14. Що таке резюме тексту в НЛП?
A) Створення стислого резюме довшого текстового документа.
B) Аналіз синтаксису речення.
C) Переклад тексту між мовами.
D) Виявлення іменованих об'єктів у тексті.
  • 15. Що означає POS-тегування в обробці природної мови?
A) Тегування опитування громадської думки.
B) Потужна система оптимізації тегів.
C) Позначення частин мови.
D) Маркування торгових точок.
  • 16. Яка мова програмування зазвичай використовується для обробки природної мови?
A) Ява.
B) Рубі.
C) Пітон.
D) C++.
  • 17. Який тип нейронної мережі найчастіше використовується для завдань "від послідовності до послідовності" в НЛП?
A) Згорткова нейронна мережа (CNN).
B) Рекурентна нейронна мережа (RNN).
C) Радіальна мережа базисних функцій (RBFN).
D) Мережа глибоких переконань (DBN).
  • 18. Який підхід зазвичай використовується для машинного перекладу в НЛП?
A) Машинний переклад на основі правил.
B) Машинний переклад на основі почуттів.
C) Машинний переклад на основі зображень.
D) Статистичний машинний переклад.
  • 19. Яка техніка використовується в системах перекладу для підвищення точності та плавності мови?
A) Символічний підхід до перекладу.
B) Нейронний машинний переклад.
C) Алгоритм перекладу на основі правил.
D) Метод морфологічного аналізу.
  • 20. Який метод НЛП фокусується на розумінні зв'язків між словами в реченні?
A) Розпізнавання іменованих об'єктів.
B) Сегментація речень.
C) Тематичне моделювання.
D) Розбір залежностей.
  • 21. Що з наведеного нижче є прикладом тега частини мови?
A) Компілятор
B) Алгоритм
C) Синтаксис
D) Іменник
  • 22. Що розшифровується абревіатура LDA в НЛП?
A) Локалізована агрегація даних.
B) Оцінка мовного розвитку.
C) Лінійний дискримінантний аналіз.
D) Латентний розподіл Діріхле.
  • 23. Яке завдання НЛП фокусується на вилученні структурованої інформації з неструктурованого тексту?
A) Класифікація зображень.
B) Видобуток інформації.
C) Розпізнавання мови.
D) Випадкова генерація тексту.
  • 24. Як називається процес розбиття тексту на слова або фрази?
A) Токенізація.
B) Перетворення.
C) Перенесення.
D) Транскрипція.
Створено з That Quiz — де створення тестів та їх використання є доступними для математики та інших предметних областей.