A) Traduzir texto de uma língua para outra automaticamente. B) Gerar respostas de texto semelhantes às humanas. C) Converter a voz em texto. D) Analisar o sentimento do texto.
A) Geração de texto aleatório com base num determinado modelo. B) Tradução de textos de uma língua para outra. C) Determinar o sentimento ou a opinião expressa num texto. D) Analisar a gramática e a sintaxe de uma frase.
A) Modelo semântico B) Modelo de Markov C) Modelo de sintaxe D) modelo n-grama
A) Reconhecer diferentes línguas num texto multilingue. B) Conversão de voz em texto. C) Identificação de entidades nomeadas no texto, tais como nomes, organizações e localizações. D) Determinar o sentimento geral de um texto.
A) Reduzir as palavras à sua forma básica ou raiz. B) Identificar a relação entre palavras numa frase. C) Geração de novas palavras com base nas existentes. D) Analisar o tom emocional de um texto.
A) Incapacidade de detetar sentimentos no texto. B) Ambiguidade na linguagem que exige uma compreensão contextual. C) Falta de hardware adequado para o tratamento dos dados linguísticos. D) Dificuldade de tradução entre diferentes línguas.
A) Tradução de textos de uma língua para outra. B) Analisar a estrutura gramatical de uma frase. C) Identificar o tema de um determinado texto. D) Segmentar o texto em unidades individuais, como palavras ou frases.
A) Conversão de voz em texto. B) Geração de sinónimos para palavras. C) Reconhecimento de entidades nomeadas em texto. D) Analisar a estrutura gramatical para determinar as relações entre as palavras.
A) Um método de tradução entre línguas. B) Um tipo de árvore sintáctica utilizada em algoritmos de análise. C) Uma coleção de texto utilizada para análise linguística. D) Um tipo específico de relação de dependência entre palavras.
A) Agregação de dados localizada. B) Análise Discriminante Linear. C) Avaliação do desenvolvimento linguístico. D) Atribuição de Dirichlet Latente.
A) Método de análise morfológica. B) Algoritmo de tradução baseado em regras. C) Abordagem de tradução baseada em símbolos. D) Tradução automática neural.
A) Análise de dependências. B) Modelação de tópicos. C) Reconhecimento de entidades nomeadas. D) Segmentação de frases.
A) Transcrição. B) Transferência. C) Transformação. D) Tokenização.
A) Compilador B) Algoritmo C) Sintaxe D) Substantivo
A) Identificação de entidades nomeadas num texto. B) Criar um resumo conciso de um documento de texto mais longo. C) Analisar a sintaxe de uma frase. D) Tradução de texto entre línguas.
A) Determinar a gramática de uma frase. B) Gerar novas palavras com base no vocabulário existente. C) Identificar o sentimento de um determinado texto. D) Reduzir as palavras à sua forma básica ou raiz para melhorar a análise.
A) Traduzir texto entre línguas. B) Identificar entidades específicas como nomes, organizações e locais num texto. C) Analisar o sentimento de um determinado texto. D) Analisar a estrutura gramatical de uma frase.
A) Etiquetagem no ponto de venda. B) Marcação de inquéritos de opinião pública. C) Marcação de parte do discurso. D) Poderoso sistema de otimização de etiquetas.
A) Reconhecimento de voz. B) Classificação de imagens. C) Extração de informação. D) Geração de texto aleatório.
A) C++. B) Java. C) Python. D) Rubi.
A) Tradução automática estatística. B) Tradução automática baseada no sentimento. C) Tradução automática baseada em regras. D) Tradução automática baseada em imagens.
A) Rede neural recorrente (RNN). B) Rede de crenças profundas (DBN). C) Rede de funções de base radial (RBFN). D) Rede neural convolucional (CNN).
A) Realização de análises de sentimentos. B) Analisar a sintaxe de uma frase. C) Identificar as relações entre as palavras de uma frase e as suas funções semânticas. D) Tradução de texto entre línguas.
A) Traduzir palavras entre línguas. B) Representar as palavras como vectores para captar o significado semântico. C) Identificar entidades nomeadas. D) Analisar a estrutura das frases. |