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