A) Convertire il parlato in testo. B) Tradurre automaticamente il testo da una lingua all'altra. C) Generare risposte testuali simili a quelle umane. D) Analizzare il sentiment del testo.
A) Determinare il sentimento o l'opinione espressa nel testo. B) Generazione di testo casuale basato su un modello dato. C) Tradurre un testo da una lingua all'altra. D) Analizzare la grammatica e la sintassi di una frase.
A) Modello di sintassi B) Modello semantico C) Modello di Markov D) modello a n-grammi
A) Riconoscimento di lingue diverse in un testo multilingue. B) Determinare il sentimento generale di un testo. C) Identificazione di entità nominate nel testo, come nomi, organizzazioni e località. D) Conversione del parlato in testo.
A) Generare nuove parole sulla base di quelle esistenti. B) Analizzare il tono emotivo di un testo. C) Ridurre le parole alla loro forma base o radice. D) Individuare la relazione tra le parole in una frase.
A) Ambiguità del linguaggio che richiede una comprensione contestuale. B) Impossibilità di rilevare il sentiment nel testo. C) Difficoltà di traduzione tra lingue diverse. D) Mancanza di hardware adeguato per l'elaborazione dei dati linguistici.
A) Identificare l'argomento di un testo dato. B) Segmentare il testo in singole unità, come parole o frasi. C) Analizzare la struttura grammaticale di una frase. D) Tradurre un testo da una lingua all'altra.
A) Riconoscere entità nominate in un testo. B) Analizzare la struttura grammaticale per determinare le relazioni tra le parole. C) Generare sinonimi per le parole. D) Conversione del parlato in testo.
A) Un tipo di albero sintattico utilizzato negli algoritmi di parsing. B) Una raccolta di testi utilizzata per l'analisi linguistica. C) Un metodo per tradurre tra le lingue. D) Un tipo specifico di relazione di dipendenza tra parole.
A) Generare nuove parole sulla base del vocabolario esistente. B) Identificare il sentimento di un testo dato. C) Ridurre le parole alla loro forma base o radice per migliorare l'analisi. D) Determinare la grammatica di una frase.
A) Identificare entità specifiche come nomi, organizzazioni e luoghi in un testo. B) Tradurre il testo tra le lingue. C) Analizzare il sentiment di un dato testo. D) Analizzare la struttura grammaticale di una frase.
A) Tradurre il testo tra le lingue. B) Identificare le relazioni tra le parole in una frase e il loro ruolo semantico. C) Analizzare la sintassi di una frase. D) Conduzione dell'analisi del sentiment.
A) Rappresentare le parole come vettori per catturare il significato semantico. B) Analizzare la struttura della frase. C) Identificare le entità denominate. D) Tradurre parole tra le lingue.
A) Creare un riassunto conciso di un documento di testo più lungo. B) Analizzare la sintassi di una frase. C) Identificazione di entità nominate in un testo. D) Tradurre il testo tra le lingue.
A) Potente sistema di ottimizzazione dei tag. B) Etichettatura dei sondaggi di opinione. C) Etichettatura del punto vendita. D) Etichettatura part-of-speech.
A) Rubino. B) C++. C) Java. D) Pitone.
A) Rete neurale convoluzionale (CNN). B) Rete di funzioni a base radiale (RBFN). C) Rete di credenze profonde (DBN). D) Rete neurale ricorrente (RNN).
A) Traduzione automatica basata sulle immagini. B) Traduzione automatica basata su regole. C) Traduzione automatica basata sul sentimento. D) Traduzione automatica statistica.
A) Approccio alla traduzione basato sui simboli. B) Traduzione automatica neurale. C) Algoritmo di traduzione basato su regole. D) Metodo di analisi morfologica.
A) Modellazione degli argomenti. B) Parsing delle dipendenze. C) Riconoscimento di entità denominate. D) Segmentazione delle frasi.
A) Algoritmo B) Compilatore C) Sintassi D) Sostantivo
A) Allocazione Latente Dirichlet. B) Valutazione dello sviluppo del linguaggio. C) Analisi discriminante lineare. D) Aggregazione di dati localizzata.
A) Generazione di testo casuale. B) Classificazione delle immagini. C) Riconoscimento vocale. D) Estrazione di informazioni.
A) Trasformazione. B) Transfert. C) Tokenizzazione. D) Trascrizione. |