ThatQuiz Tesztkönyvtár Töltsd ki most ezt a tesztet
Természetes nyelvi feldolgozás (számítógépes nyelvészet)
Közreműködött: Enyedi
  • 1. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia olyan területe, amely a számítógépek és az emberek közötti interakcióra összpontosít természetes nyelvet használva. Olyan algoritmusok és modellek fejlesztését foglalja magában, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet. A számítógépes nyelvészet az NLP egyik részterülete, amely a nyelvészetet és a számítástechnikát ötvözi az emberi nyelv tanulmányozására, valamint a nyelvi adatok elemzésére és feldolgozására szolgáló számítási modellek kidolgozására. Az NLP és a számítógépes nyelvészet segítségével a kutatók olyan rendszereket kívánnak felépíteni, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, mint a nyelvi fordítás, a hangulatelemzés, a beszédfelismerés és a szövegösszegzés. Ezek a technológiák széleskörű alkalmazási körrel rendelkeznek, a virtuális asszisztensektől és chatbotoktól a kutatási és oktatási nyelvfeldolgozó eszközökig. Mi a gépi fordítás célja az NLP-ben?
A) Emberszerű szöveges válaszokat generál.
B) Konvertálja a beszédet szöveggé.
C) Elemezze a szöveg hangulatát.
D) Szöveg automatikus fordítása egyik nyelvről a másikra.
  • 2. Mi az a hangulatelemzés az NLP-ben?
A) A mondat nyelvtanának és szintaxisának elemzése.
B) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
C) Véletlenszerű szöveg generálása adott modell alapján.
D) Határozza meg a szövegben kifejezett érzést vagy véleményt.
  • 3. Milyen típusú nyelvi modellt használnak a mondat következő szavának előrejelzésére?
A) Szemantikai modell
B) Szintaxis modell
C) Markov modell
D) n-gram modell
  • 4. Mi az elnevezett entitás felismerés az NLP-ben?
A) Beszéd átalakítása szöveggé.
B) Megnevezett entitások azonosítása szövegben, például nevek, szervezetek és helyek.
C) A szöveg általános hangulatának meghatározása.
D) Különböző nyelvek felismerése többnyelvű szövegben.
  • 5. Mi az a sztem az NLP-ben?
A) A szöveg érzelmi tónusának elemzése.
B) A szavak közötti kapcsolat azonosítása egy mondatban.
C) Szavak visszaszorítása alap- vagy gyökérformájukra.
D) Új szavak generálása a meglévők alapján.
  • 6. Mi a fő kihívás a természetes nyelv megértésében?
A) Nehézségek a különböző nyelvek közötti fordítás során.
B) Kétértelműség a nyelvben, amely kontextuális megértést igényel.
C) Képtelenség érzékelni a hangulatot a szövegben.
D) A nyelvi adatok feldolgozásához megfelelő hardver hiánya.
  • 7. Mi a tokenizáció az NLP-ben?
A) Szöveg szegmentálása egyedi egységekre, például szavakra vagy kifejezésekre.
B) Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
C) Adott szöveg témájának azonosítása.
D) A mondat grammatikai szerkezetének elemzése.
  • 8. Mi az a függőségi elemzés az NLP-ben?
A) Nyelvtani szerkezet elemzése a szavak közötti kapcsolatok meghatározásához.
B) Beszéd átalakítása szöveggé.
C) Megnevezett entitások felismerése a szövegben.
D) Szinonimák generálása a szavakhoz.
  • 9. Mit jelent a korpusz az NLP kontextusában?
A) Az elemzési algoritmusokban használt szintaktikai fa típusa.
B) A szavak közötti függőségi kapcsolat sajátos típusa.
C) Nyelvi elemzéshez használt szöveggyűjtemény.
D) Nyelvek közötti fordítási módszer.
  • 10. Mi a sztemezés célja az NLP-ben?
A) Csökkentse a szavakat alap- vagy gyökérformájukra az elemzés javítása érdekében.
B) Hozzon létre új szavakat a meglévő szókincs alapján.
C) Határozza meg egy adott szöveg hangulatát.
D) Határozza meg egy mondat nyelvtanát!
  • 11. Mi a célja az elnevezett entitás felismerésének az NLP-ben?
A) Határozzon meg konkrét entitásokat, például neveket, szervezeteket és helyeket a szövegben.
B) Szöveg fordítása nyelvek között.
C) Elemezze a mondat nyelvtani szerkezetét.
D) Elemezze egy adott szöveg hangulatát.
  • 12. Mi a szemantikai szerepcímkézés az NLP-ben?
A) Hangulatelemzés készítése.
B) Egy mondat szintaxisának elemzése.
C) A mondatban szereplő szavak közötti kapcsolatok és azok szemantikai szerepének azonosítása.
D) Szöveg fordítása nyelvek között.
  • 13. Mi a célja a szóbeágyazásnak az NLP-ben?
A) A szavakat vektorként ábrázolja a szemantikai jelentés megragadásához.
B) Fordítson szavakat a nyelvek között.
C) Azonosítsa a megnevezett entitásokat.
D) Mondatszerkezet elemzése.
  • 14. Mi a szövegösszegzés az NLP-ben?
A) Megnevezett entitások azonosítása a szövegben.
B) Szöveg fordítása nyelvek között.
C) Hosszabb szöveges dokumentum tömör összefoglalásának készítése.
D) Egy mondat szintaxisának elemzése.
  • 15. Mit jelent a POS címkézés a természetes nyelvi feldolgozásban?
A) Hatékony optimalizáló rendszer címkézés.
B) Eladáshelyi címkézés.
C) Beszédrész-címkézés.
D) Közvélemény-kutatás címkézés.
  • 16. Melyik programozási nyelvet használják általában természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz?
A) Rubin.
B) Jáva.
C) C++.
D) Piton.
  • 17. Milyen típusú neurális hálózatot használnak általában szekvenciák közötti feladatokhoz az NLP-ben?
A) Ismétlődő neurális hálózat (RNN).
B) Konvolúciós neurális hálózat (CNN).
C) Deep belief Network (DBN).
D) Radiális bázisfüggvény hálózat (RBFN).
  • 18. Melyik megközelítést használják általánosan a gépi fordításhoz az NLP-ben?
A) Szabály alapú gépi fordítás.
B) Statisztikai gépi fordítás.
C) Érzelem alapú gépi fordítás.
D) Kép alapú gépi fordítás.
  • 19. Milyen technikát alkalmaznak a nyelvi fordítási rendszerekben a pontosság és a folyékonyság javítására?
A) Szabály alapú fordítási algoritmus.
B) Neurális gépi fordítás.
C) Morfológiai elemzési módszer.
D) Szimbólum alapú fordítási megközelítés.
  • 20. Melyik NLP-módszer összpontosít a mondatban lévő szavak közötti kapcsolatok megértésére?
A) Témamodellezés.
B) Elnevezett entitás felismerés.
C) Mondatszegmentáció.
D) Függőség elemzése.
  • 21. Az alábbiak közül melyik példa a beszédrész-címkére?
A) Fordítóprogram
B) Algoritmus
C) Szintaxis
D) Főnév
  • 22. Mit jelent az LDA mozaikszó az NLP-ben?
A) Lokalizált adatösszesítés.
B) Látens Dirichlet-kiosztás.
C) Nyelvfejlesztési felmérés.
D) Lineáris diszkriminancia analízis.
  • 23. Melyik NLP feladat összpontosít strukturált információk strukturálatlan szövegből való kinyerésére?
A) Beszédfelismerés.
B) Véletlenszerű szöveggenerálás.
C) Képosztályozás.
D) Információ kinyerése.
  • 24. Mit használnak a szöveg szavakra vagy kifejezésekre bontásának folyamatára?
A) Átírás.
B) Átalakítás.
C) Tokenizálás.
D) Átvitel.
Létrehozva That Quiz — ahol a tesztkészítés és a tesztelés egyszerűvé válik a matematika és más tantárgyak számára.