ThatQuiz Бібліотека тестів Виконайте цей тест зараз
Обробка природної мови (Обчислювальна лінгвістика)
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) Перетворюйте мову на текст.
D) Проаналізуйте настрій тексту.
  • 2. Що таке аналіз настрою в НЛП?
A) Генерація випадкового тексту на основі заданої моделі.
B) Визначте почуття або думку, виражену в тексті.
C) Переклад тексту з однієї мови на іншу.
D) Аналіз граматики та синтаксису речення.
  • 3. Який тип мовної моделі використовується для передбачення наступного слова в реченні?
A) Семантична модель
B) n-грамова модель
C) Марковська модель
D) Синтаксична модель
  • 4. Що таке розпізнавання іменованих сутностей в НЛП?
A) Розпізнавання різних мов у багатомовному тексті.
B) Визначення загального настрою тексту.
C) Ідентифікація іменованих об'єктів у тексті, таких як імена, організації та місцезнаходження.
D) Перетворення мови на текст.
  • 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) Труднощі при перекладі з однієї мови на іншу.
B) Неможливість виявити сентименти в тексті.
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) Визначення теми заданого тексту.
D) Сегментація тексту на окремі одиниці, такі як слова або фрази.
  • 8. Що таке розбір залежностей в НЛП?
A) Аналіз граматичної структури для визначення зв'язків між словами.
B) Перетворення мови на текст.
C) Генерування синонімів до слів.
D) Розпізнавання іменованих об'єктів у тексті.
  • 9. Що таке корпус в контексті НЛП?
A) Специфічний тип відносин залежності між словами.
B) Тип синтаксичного дерева, що використовується в алгоритмах синтаксичного аналізу.
C) Метод перекладу між мовами.
D) Колекція текстів, що використовуються для лінгвістичного аналізу.
  • 10. Для чого потрібен стеммінг в НЛП?
A) Визначте граматику речення.
B) Визначте настрій тексту.
C) Скорочуйте слова до основи або кореневої форми, щоб покращити аналіз.
D) Створюйте нові слова на основі наявного словника.
  • 11. 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.
  • 12. Що таке семантичне рольове маркування в НЛП?
A) Аналіз синтаксису речення.
B) Переклад тексту між мовами.
C) Визначення зв'язків між словами в реченні та їхніх семантичних ролей.
D) Проведення аналізу настроїв.
  • 13. 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.
  • 14. 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.
  • 15. Що означає POS-тегування в обробці природної мови?
A) Позначення частин мови.
B) Потужна система оптимізації тегів.
C) Маркування торгових точок.
D) Тегування опитування громадської думки.
  • 16. Яка мова програмування зазвичай використовується для обробки природної мови?
A) Рубі.
B) Пітон.
C) C++.
D) Ява.
  • 17. Який тип нейронної мережі найчастіше використовується для завдань "від послідовності до послідовності" в НЛП?
A) Згорткова нейронна мережа (CNN).
B) Радіальна мережа базисних функцій (RBFN).
C) Рекурентна нейронна мережа (RNN).
D) Мережа глибоких переконань (DBN).
  • 18. 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.
  • 19. Яка техніка використовується в системах перекладу для підвищення точності та плавності мови?
A) Алгоритм перекладу на основі правил.
B) Символічний підхід до перекладу.
C) Нейронний машинний переклад.
D) Метод морфологічного аналізу.
  • 20. Який метод НЛП фокусується на розумінні зв'язків між словами в реченні?
A) Тематичне моделювання.
B) Розпізнавання іменованих об'єктів.
C) Сегментація речень.
D) Розбір залежностей.
  • 21. Що з наведеного нижче є прикладом тега частини мови?
A) Іменник
B) Синтаксис
C) Компілятор
D) Алгоритм
  • 22. Що розшифровується абревіатура LDA в НЛП?
A) Латентний розподіл Діріхле.
B) Лінійний дискримінантний аналіз.
C) Оцінка мовного розвитку.
D) Локалізована агрегація даних.
  • 23. Яке завдання НЛП фокусується на вилученні структурованої інформації з неструктурованого тексту?
A) Видобуток інформації.
B) Випадкова генерація тексту.
C) Розпізнавання мови.
D) Класифікація зображень.
  • 24. Як називається процес розбиття тексту на слова або фрази?
A) Перетворення.
B) Токенізація.
C) Транскрипція.
D) Перенесення.
Створено з That Quiz — де створення тестів та їх використання є доступними для математики та інших предметних областей.