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