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