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) Створюйте текстові відповіді, схожі на людські.
B) Перетворюйте мову на текст.
C) Проаналізуйте настрій тексту.
D) Автоматично перекладайте текст з однієї мови на іншу.
  • 2. Що таке аналіз настрою в НЛП?
A) Аналіз граматики та синтаксису речення.
B) Переклад тексту з однієї мови на іншу.
C) Визначте почуття або думку, виражену в тексті.
D) Генерація випадкового тексту на основі заданої моделі.
  • 3. Який тип мовної моделі використовується для передбачення наступного слова в реченні?
A) Синтаксична модель
B) Марковська модель
C) n-грамова модель
D) Семантична 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) 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) Неможливість виявити сентименти в тексті.
B) Відсутність відповідного обладнання для обробки мовних даних.
C) Труднощі при перекладі з однієї мови на іншу.
D) Неоднозначність мови, що вимагає контекстуального розуміння.
  • 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) 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) Колекція текстів, що використовуються для лінгвістичного аналізу.
B) Специфічний тип відносин залежності між словами.
C) Тип синтаксичного дерева, що використовується в алгоритмах синтаксичного аналізу.
D) Метод перекладу між мовами.
  • 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) Виділяйте в тексті конкретні об'єкти, такі як імена, організації та місцезнаходження.
C) Проаналізуйте настрій тексту.
D) Перекладайте текст між мовами.
  • 12. Що таке резюме тексту в НЛП?
A) Виявлення іменованих об'єктів у тексті.
B) Переклад тексту між мовами.
C) Аналіз синтаксису речення.
D) Створення стислого резюме довшого текстового документа.
  • 13. Що розшифровується абревіатура LDA в НЛП?
A) Лінійний дискримінантний аналіз.
B) Локалізована агрегація даних.
C) Латентний розподіл Діріхле.
D) Оцінка мовного розвитку.
  • 14. Який тип нейронної мережі найчастіше використовується для завдань "від послідовності до послідовності" в НЛП?
A) Мережа глибоких переконань (DBN).
B) Радіальна мережа базисних функцій (RBFN).
C) Згорткова нейронна мережа (CNN).
D) Рекурентна нейронна мережа (RNN).
  • 15. Що таке семантичне рольове маркування в НЛП?
A) Аналіз синтаксису речення.
B) Переклад тексту між мовами.
C) Проведення аналізу настроїв.
D) Визначення зв'язків між словами в реченні та їхніх семантичних ролей.
  • 16. Яке завдання НЛП фокусується на вилученні структурованої інформації з неструктурованого тексту?
A) Видобуток інформації.
B) Випадкова генерація тексту.
C) Розпізнавання мови.
D) Класифікація зображень.
  • 17. Який підхід зазвичай використовується для машинного перекладу в НЛП?
A) Машинний переклад на основі зображень.
B) Машинний переклад на основі правил.
C) Машинний переклад на основі почуттів.
D) Статистичний машинний переклад.
  • 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) Символічний підхід до перекладу.
C) Метод морфологічного аналізу.
D) Алгоритм перекладу на основі правил.
  • 20. Що означає POS-тегування в обробці природної мови?
A) Потужна система оптимізації тегів.
B) Позначення частин мови.
C) Тегування опитування громадської думки.
D) Маркування торгових точок.
  • 21. Який метод НЛП фокусується на розумінні зв'язків між словами в реченні?
A) Розбір залежностей.
B) Сегментація речень.
C) Тематичне моделювання.
D) Розпізнавання іменованих об'єктів.
  • 22. Для чого потрібен стеммінг в НЛП?
A) Створюйте нові слова на основі наявного словника.
B) Скорочуйте слова до основи або кореневої форми, щоб покращити аналіз.
C) Визначте граматику речення.
D) Визначте настрій тексту.
  • 23. Яка мова програмування зазвичай використовується для обробки природної мови?
A) Пітон.
B) Рубі.
C) C++.
D) Ява.
  • 24. Яка мета вбудовування слів у НЛП?
A) Уявіть слова як вектори, щоб зафіксувати семантичне значення.
B) Визначте іменовані сутності.
C) Проаналізуйте структуру речення.
D) Перекладайте слова між мовами.
Створено з That Quiz — де створення тестів та їх використання є доступними для математики та інших предметних областей.