Obdelava naravnega jezika (računalniško jezikoslovje)

Obdelava naravnega jezika (računalniško jezikoslovje) - Test

1. Obdelava naravnega jezika (NLP) je področje umetne inteligence, ki se osredotoča na interakcijo med računalniki in ljudmi z uporabo naravnega jezika. Vključuje razvoj algoritmov in modelov, ki strojem omogočajo razumevanje, razlago in ustvarjanje človeškega jezika. Računalniško jezikoslovje je podpodročje NLP, ki združuje jezikoslovje in računalništvo za preučevanje človeškega jezika in razvoj računalniških modelov za analizo in obdelavo jezikovnih podatkov. S pomočjo NLP in računalniškega jezikoslovja želijo raziskovalci zgraditi sisteme, ki lahko izvajajo naloge, kot so prevajanje jezika, analiza čustev, prepoznavanje govora in povzemanje besedil. Te tehnologije imajo širok spekter uporabe, od virtualnih pomočnikov in klepetalnih robotov do orodij za obdelavo jezika za raziskave in izobraževanje.

Kaj je cilj strojnega prevajanja v NLP?

A) Ustvarjanje človeku podobnih besedilnih odzivov.
B) Besedilo samodejno prevajajte iz enega jezika v drugega.
C) Pretvarjanje govora v besedilo.
D) Analizirajte mnenje v besedilu.

2. Kaj je analiza čustev v NLP?

A) Ugotovite, kakšno mnenje je izraženo v besedilu.
B) Ustvarjanje naključnega besedila na podlagi danega modela.
C) Analiza slovnice in skladnje stavka.
D) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.

3. Katera vrsta jezikovnega modela se uporablja za napovedovanje naslednje besede v stavku?

A) Markovov model
B) model n-gramov
C) Sintaktični model
D) Semantični model

4. Kaj je prepoznavanje poimenovanih entitet v NLP?

A) Prepoznavanje različnih jezikov v večjezičnem besedilu.
B) Določanje splošnega razpoloženja besedila.
C) Pretvarjanje govora v besedilo.
D) prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu, kot so imena, organizacije in lokacije.

5. Kaj je izvor v NLP?

A) ugotavljanje razmerja med besedami v stavku.
B) Analiza čustvenega tona besedila.
C) Ustvarjanje novih besed na podlagi obstoječih.
D) Zmanjševanje besed na njihovo osnovno ali korensko obliko.

6. Kaj je glavni izziv pri razumevanju naravnega jezika?

A) Nezmožnost zaznavanja čustev v besedilu.
B) pomanjkanje ustrezne strojne opreme za obdelavo jezikovnih podatkov.
C) dvoumnost v jeziku, ki zahteva razumevanje konteksta.
D) Težave pri prevajanju med različnimi jeziki.

7. Kaj je tokenizacija v NLP?

A) prepoznavanje teme določenega besedila.
B) Analiza slovnične strukture stavka.
C) Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
D) Segmentiranje besedila na posamezne enote, kot so besede ali besedne zveze.

8. Kaj je razčlenjevanje odvisnosti v NLP?

A) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu.
B) Pretvarjanje govora v besedilo.
C) Analiza slovnične strukture za ugotavljanje odnosov med besedami.
D) Ustvarjanje sinonimov za besede.

9. Kaj je korpus v kontekstu NLP?

A) Zbirka besedil, ki se uporablja za jezikovno analizo.
B) Vrsta sintaktičnega drevesa, ki se uporablja v algoritmih za razčlenjevanje.
C) Posebna vrsta odvisnostnega razmerja med besedami.
D) Metoda za prevajanje med jeziki.

10. Katera tehnika se uporablja v sistemih za jezikovno prevajanje za izboljšanje natančnosti in tekočnosti?

A) Nevronsko strojno prevajanje.
B) Prevajalski pristop, ki temelji na simbolih.
C) Algoritem za prevajanje, ki temelji na pravilih.
D) Metoda morfološke analize.

11. Kaj v NLP pomeni kratica LDA?

A) Ocenjevanje jezikovnega razvoja.
B) Linearna diskriminantna analiza.
C) Latentna dirichletna porazdelitev.
D) Lokalizirano združevanje podatkov.

12. Katera od naslednjih možnosti je primer delne govorne oznake?

A) Algoritem
B) Prevajalnik
C) Sintaksa
D) Samostalnik

13. Kakšen je namen iztočnice v NLP?

A) Ustvarjanje novih besed na podlagi obstoječega besedišča.
B) Določite slovnico stavka.
C) prepoznati razpoloženje v danem besedilu.
D) Za boljšo analizo besed zmanjšajte njihovo osnovno ali korensko obliko.

14. Kakšen je cilj besednih vgradenj v NLP?

A) Prepoznavanje poimenovanih entitet.
B) Predstavljanje besed kot vektorjev za zajemanje semantičnega pomena.
C) Analizirajte zgradbo stavka.
D) Prevajajte besede med jeziki.

15. Katera metoda NLP se osredotoča na razumevanje odnosov med besedami v stavku?

A) Segmentiranje stavkov.
B) Prepoznavanje poimenovanih entitet.
C) Razčlenjevanje odvisnosti.
D) Modeliranje tem.

16. Katera naloga NLP se osredotoča na pridobivanje strukturiranih informacij iz nestrukturiranega besedila?

A) Prepoznavanje govora.
B) Ustvarjanje naključnega besedila.
C) Klasifikacija slik.
D) Pridobivanje informacij.

17. Kateri programski jezik se običajno uporablja za naloge obdelave naravnega jezika?

A) C++.
B) Java.
C) Rubin.
D) Python.

18. Kaj pomeni označevanje POS pri obdelavi naravnega jezika?

A) Označevanje raziskav javnega mnenja.
B) Zmogljiv sistem za optimizacijo označevanja.
C) Označevanje na prodajnem mestu.
D) Označevanje delov govora.

19. Kako se imenuje postopek razčlenjevanja besedila na besede ali besedne zveze?

A) Prenos.
B) Tokenizacija.
C) Transkripcija.
D) Preobrazba.

20. Katera vrsta nevronskega omrežja se običajno uporablja za naloge zaporedja za zaporedjem v NLP?

A) Konvolucijsko nevronsko omrežje (CNN).
B) Globoka verjetnostna mreža (DBN).
C) Omrežje radialnih baznih funkcij (RBFN).
D) Rekurentna nevronska mreža (RNN).

21. Kaj je povzemanje besedila v NLP?

A) Analiza skladnje stavka.
B) Oblikovanje jedrnatega povzetka daljšega besedilnega dokumenta.
C) Prepoznavanje poimenovanih entitet v besedilu.
D) Prevajanje besedila med jeziki.

22. Kaj je označevanje semantičnih vlog v NLP?

A) Izvajanje analize čustev.
B) prepoznavanje odnosov med besedami v stavku in njihovih pomenskih vlog.
C) Prevajanje besedila med jeziki.
D) Analiza skladnje stavka.

23. Kakšen je namen prepoznavanja poimenovanih entitet v NLP?

A) Analizirajte razpoloženje v danem besedilu.
B) v besedilu prepoznajte določene entitete, kot so imena, organizacije in lokacije.
C) Prevajajte besedilo med jeziki.
D) razčlenite slovnično zgradbo stavka.

24. Kateri pristop se običajno uporablja za strojno prevajanje v NLP?

A) Strojno prevajanje, ki temelji na občutkih.
B) Strojno prevajanje na podlagi slik.
C) Strojno prevajanje, ki temelji na pravilih.
D) Statistično strojno prevajanje.

Ustvarjeno z That Quiz — kjer je utrjevanje matematike s testi vedno le en klik stran.