A) Analizar el sentimiento de un texto. B) Convierte la voz en texto. C) Generar respuestas textuales de tipo humano. D) Traduzca texto de un idioma a otro automáticamente.
A) Generación de texto aleatorio basado en un modelo dado. B) Traducir un texto de una lengua a otra. C) Analizar la gramática y la sintaxis de una frase. D) Determinar el sentimiento o la opinión expresada en un texto.
A) modelo n-gram B) Modelo semántico C) Modelo sintáctico D) Modelo de Markov
A) Reconocimiento de distintas lenguas en un texto multilingüe. B) Identificación de entidades con nombre en el texto, como nombres, organizaciones y ubicaciones. C) Conversión de voz a texto. D) Determinar el sentimiento general de un texto.
A) Analizar el tono emocional de un texto. B) Generar nuevas palabras a partir de las existentes. C) Identificar la relación entre las palabras de una frase. D) Reducir las palabras a su forma básica o raíz.
A) Ambigüedad en el lenguaje que requiere comprensión contextual. B) Incapacidad para detectar el sentimiento en el texto. C) Dificultad para traducir entre distintas lenguas. D) Falta de hardware adecuado para procesar los datos lingüísticos.
A) Traducir un texto de una lengua a otra. B) Identificar el tema de un texto determinado. C) Analizar la estructura gramatical de una frase. D) Segmentar el texto en unidades individuales, como palabras o frases.
A) Conversión de voz a texto. B) Analizar la estructura gramatical para determinar las relaciones entre las palabras. C) Reconocimiento de entidades con nombre en el texto. D) Generar sinónimos de palabras.
A) Tipo de árbol sintáctico utilizado en los algoritmos de análisis sintáctico. B) Conjunto de textos utilizados para el análisis lingüístico. C) Tipo específico de relación de dependencia entre palabras. D) Un método para traducir entre idiomas.
A) Generar nuevas palabras a partir del vocabulario existente. B) Reducir las palabras a su forma base o raíz para mejorar el análisis. C) Identificar el sentimiento de un texto dado. D) Determinar la gramática de una frase.
A) Traducir texto entre idiomas. B) Analizar el sentimiento de un texto dado. C) Identificar entidades específicas como nombres, organizaciones y lugares en un texto. D) Analizar la estructura gramatical de una frase.
A) Analizar la sintaxis de una frase. B) Identificar las relaciones entre las palabras de una frase y sus funciones semánticas. C) Realización de análisis de sentimientos. D) Traducir texto entre idiomas.
A) Representar palabras como vectores para captar el significado semántico. B) Analizar la estructura de las frases. C) Traducir palabras entre idiomas. D) Identificar entidades con nombre.
A) Identificación de entidades con nombre en un texto. B) Traducir texto entre idiomas. C) Creación de un resumen conciso de un documento de texto más largo. D) Analizar la sintaxis de una frase.
A) Etiquetado en el punto de venta. B) Etiquetado de partes del discurso. C) Potente sistema de optimización del etiquetado. D) Etiquetado de encuestas de opinión pública.
A) Python. B) Java. C) Rubí. D) C++.
A) Red de creencia profunda (DBN). B) Red neuronal convolucional (CNN). C) Red neuronal recurrente (RNN). D) Red de función de base radial (RBFN).
A) Traducción automática basada en reglas. B) Traducción automática basada en imágenes. C) Traducción automática basada en el sentimiento. D) Traducción automática estadística.
A) Enfoque de traducción basado en símbolos. B) Algoritmo de traducción basado en reglas. C) Traducción automática neuronal. D) Método de análisis morfológico.
A) Análisis sintáctico de dependencias. B) Reconocimiento de entidades con nombre. C) Modelado de temas. D) Segmentación de frases.
A) Sintaxis B) Algoritmo C) Sustantivo D) Compilador
A) Evaluación del desarrollo del lenguaje. B) Asignación latente de Dirichlet. C) Análisis discriminante lineal. D) Agregación de datos localizados.
A) Extracción de información. B) Generación aleatoria de texto. C) Clasificación de imágenes. D) Reconocimiento de voz.
A) Transferencia. B) Tokenización. C) Transformación. D) Transcripción. |