A) Tradurre automaticamente il testo da una lingua all'altra. B) Generare risposte testuali simili a quelle umane. C) Analizzare il sentiment del testo. D) Convertire il parlato in testo.
A) Analizzare la grammatica e la sintassi di una frase. B) Generazione di testo casuale basato su un modello dato. C) Tradurre un testo da una lingua all'altra. D) Determinare il sentimento o l'opinione espressa nel testo.
A) Modello di sintassi B) Modello semantico C) Modello di Markov D) modello a n-grammi
A) Conversione del parlato in testo. B) Riconoscimento di lingue diverse in un testo multilingue. C) Identificazione di entità nominate nel testo, come nomi, organizzazioni e località. D) Determinare il sentimento generale di un testo.
A) Analizzare il tono emotivo di un testo. B) Generare nuove parole sulla base di quelle esistenti. C) Ridurre le parole alla loro forma base o radice. D) Individuare la relazione tra le parole in una frase.
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) Identificare l'argomento di un testo dato. B) Analizzare la struttura grammaticale di una frase. C) Tradurre un testo da una lingua all'altra. D) Segmentare il testo in singole unità, come parole o frasi.
A) Generare sinonimi per le parole. B) Conversione del parlato in testo. C) Analizzare la struttura grammaticale per determinare le relazioni tra le parole. D) Riconoscere entità nominate in un 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) Etichettatura dei sondaggi di opinione. B) Potente sistema di ottimizzazione dei tag. C) Etichettatura del punto vendita. D) Etichettatura part-of-speech.
A) Conduzione dell'analisi del sentiment. B) Tradurre il testo tra le lingue. C) Identificare le relazioni tra le parole in una frase e il loro ruolo semantico. D) Analizzare la sintassi di una frase.
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) Sostantivo B) Algoritmo C) Compilatore D) Sintassi
A) Tradurre il testo tra le lingue. B) Identificazione di entità nominate in un testo. C) Creare un riassunto conciso di un documento di testo più lungo. D) Analizzare la sintassi di una frase.
A) Modellazione degli argomenti. B) Riconoscimento di entità denominate. C) Parsing delle dipendenze. D) Segmentazione delle frasi.
A) Riconoscimento vocale. B) Generazione di testo casuale. C) Classificazione delle immagini. D) Estrazione di informazioni.
A) Metodo di analisi morfologica. B) Traduzione automatica neurale. C) Approccio alla traduzione basato sui simboli. D) Algoritmo di traduzione basato su regole.
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 il sentiment di un dato testo. B) Tradurre il testo tra le lingue. C) Analizzare la struttura grammaticale di una frase. D) Identificare entità specifiche come nomi, organizzazioni e luoghi in un testo.
A) Aggregazione di dati localizzata. B) Analisi discriminante lineare. C) Allocazione Latente Dirichlet. D) Valutazione dello sviluppo del linguaggio.
A) Pitone. B) C++. C) Rubino. D) Java.
A) Transfert. B) Trascrizione. C) Trasformazione. D) Tokenizzazione.
A) Generare nuove parole sulla base del vocabolario esistente. B) Determinare la grammatica di una frase. C) Ridurre le parole alla loro forma base o radice per migliorare l'analisi. D) Identificare il sentimento di un testo dato.
A) Traduzione automatica basata sul sentimento. B) Traduzione automatica statistica. C) Traduzione automatica basata sulle immagini. D) Traduzione automatica basata su regole. |