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