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