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