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