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