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