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