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) Перетворюйте мову на текст.
D) Створюйте текстові відповіді, схожі на людські.
  • 2. Що таке аналіз настрою в НЛП?
A) Визначте почуття або думку, виражену в тексті.
B) Генерація випадкового тексту на основі заданої моделі.
C) Аналіз граматики та синтаксису речення.
D) Переклад тексту з однієї мови на іншу.
  • 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) Перетворення мови на текст.
D) Визначення загального настрою тексту.
  • 5. Що таке стеммінг в НЛП?
A) Аналіз емоційної тональності тексту.
B) Визначення зв'язку між словами в реченні.
C) Скорочення слів до їхньої основи або кореневої форми.
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) Неоднозначність мови, що вимагає контекстуального розуміння.
D) Відсутність відповідного обладнання для обробки мовних даних.
  • 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) Генерування синонімів до слів.
B) Аналіз граматичної структури для визначення зв'язків між словами.
C) Перетворення мови на текст.
D) Розпізнавання іменованих об'єктів у тексті.
  • 9. Що таке корпус в контексті НЛП?
A) Тип синтаксичного дерева, що використовується в алгоритмах синтаксичного аналізу.
B) Специфічний тип відносин залежності між словами.
C) Колекція текстів, що використовуються для лінгвістичного 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) Перекладайте текст між мовами.
C) Виділяйте в тексті конкретні об'єкти, такі як імена, організації та місцезнаходження.
D) Проаналізуйте настрій тексту.
  • 12. Що таке резюме тексту в НЛП?
A) Аналіз синтаксису речення.
B) Виявлення іменованих об'єктів у тексті.
C) Переклад тексту між мовами.
D) Створення стислого резюме довшого текстового документа.
  • 13. Що розшифровується абревіатура LDA в НЛП?
A) Локалізована агрегація даних.
B) Оцінка мовного розвитку.
C) Латентний розподіл Діріхле.
D) Лінійний дискримінантний аналіз.
  • 14. Який тип нейронної мережі найчастіше використовується для завдань "від послідовності до послідовності" в НЛП?
A) Радіальна мережа базисних функцій (RBFN).
B) Рекурентна нейронна мережа (RNN).
C) Згорткова нейронна мережа (CNN).
D) Мережа глибоких переконань (DBN).
  • 15. Що таке семантичне рольове маркування в НЛП?
A) Аналіз синтаксису речення.
B) Визначення зв'язків між словами в реченні та їхніх семантичних ролей.
C) Переклад тексту між мовами.
D) Проведення аналізу настроїв.
  • 16. Яке завдання НЛП фокусується на вилученні структурованої інформації з неструктурованого тексту?
A) Видобуток інформації.
B) Випадкова генерація тексту.
C) Класифікація зображень.
D) Розпізнавання мови.
  • 17. Який підхід зазвичай використовується для машинного перекладу в НЛП?
A) Статистичний машинний переклад.
B) Машинний переклад на основі правил.
C) Машинний переклад на основі зображень.
D) Машинний переклад на основі почуттів.
  • 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) Алгоритм перекладу на основі правил.
B) Метод морфологічного аналізу.
C) Символічний підхід до перекладу.
D) Нейронний машинний переклад.
  • 20. 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.
  • 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) Скорочуйте слова до основи або кореневої форми, щоб покращити аналіз.
B) Визначте граматику речення.
C) Створюйте нові слова на основі наявного словника.
D) Визначте настрій тексту.
  • 23. Яка мова програмування зазвичай використовується для обробки природної мови?
A) C++.
B) Рубі.
C) Ява.
D) Пітон.
  • 24. 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.
Створено з That Quiz — де створення тестів та їх використання є доступними для математики та інших предметних областей.