1000+ câu Trắc nghiệm Nhập môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên có đáp án - Phần 19
8 người thi tuần này 4.6 198 lượt thi 30 câu hỏi
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
🔥 Học sinh cũng đã học
10+ câu trắc nghiệm Đánh giá tác động môi trường có đáp án
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 6
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 5
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 4
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 3
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 2
1000+ câu Trắc nghiệm Hệ điều hành Windows Server có đáp án - Phần 1
Danh sách câu hỏi:
Câu 1/30
Lemmatization (Lema hóa)
Tokenization (Mã hóa)
Stemming (Gốc từ)
Parsing (Phân tích cú pháp)
Lời giải
Chọn đáp án B
Câu 2/30
Duy trì thứ tự từ và ngữ pháp
Mã hóa ngữ nghĩa của từ
Đếm tần suất xuất hiện của từ trong văn bản
Sử dụng mạng nơ-ron để biểu diễn từ
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 3/30
Đánh giá tầm quan trọng của một từ trong tài liệu so với toàn bộ tập hợp tài liệu
Phân tích cảm xúc của văn bản
Phát hiện ngôn ngữ của văn bản
Tóm tắt văn bản dài thành văn bản ngắn hơn
Lời giải
Chọn đáp án A
Câu 4/30
Yêu cầu ít bộ nhớ hơn để lưu trữ
Tính toán nhanh hơn
Dễ dàng diễn giải hơn
Nắm bắt được ngữ nghĩa và quan hệ giữa các từ
Lời giải
Chọn đáp án D
Câu 5/30
Transformer
Naive Bayes
LSTM
BERT
Lời giải
Chọn đáp án B
Câu 6/30
Phân loại hình ảnh
Phát hiện đối tượng trong ảnh
Xử lý dữ liệu chuỗi tuần tự như dịch máy và phân tích văn bản
Phân tích dữ liệu dạng bảng
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 7/30
Tăng tốc độ huấn luyện mô hình
Giảm thiểu overfitting
Cải thiện khả năng song song hóa tính toán
Cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của chuỗi đầu vào, khắc phục vấn đề "quên" thông tin ở xa
Lời giải
Chọn đáp án D
Câu 8/30
Self-attention (Tự chú ý)
Convolutional Neural Network (Mạng nơ-ron tích chập)
Recurrent Neural Network (Mạng nơ-ron hồi quy)
Generative Adversarial Network (Mạng đối nghịch sinh tạo)
Lời giải
Chọn đáp án A
Câu 9/30
Phân tích cảm xúc của văn bản
Xác định và phân loại các thực thể có tên như người, tổ chức, địa điểm trong văn bản
Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác
Tóm tắt nội dung chính của văn bản
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 10/30
Xác định chủ đề chính của văn bản
Phát hiện ngôn ngữ của văn bản
Xác định thái độ, cảm xúc hoặc quan điểm được thể hiện trong văn bản
Trích xuất thông tin có cấu trúc từ văn bản
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 11/30
Một độ đo để đánh giá chất lượng của bản dịch máy bằng cách so sánh nó với bản dịch tham khảo
Một thuật toán dịch máy dựa trên mạng nơ-ron
Một phương pháp tiền xử lý văn bản cho dịch máy
Một loại mô hình ngôn ngữ được sử dụng trong dịch máy
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 12/30
Stemming phức tạp hơn Lemmatization
Stemming loại bỏ hậu tố một cách đơn giản, có thể tạo ra từ không có nghĩa, trong khi Lemmatization đưa từ về dạng gốc có nghĩa dựa trên từ điển và ngữ pháp
Lemmatization nhanh hơn Stemming
Stemming chỉ áp dụng cho tiếng Anh, còn Lemmatization áp dụng cho nhiều ngôn ngữ
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 13/30
Tăng cường ngữ nghĩa của văn bản
Phát hiện ngôn ngữ của văn bản
Giảm kích thước dữ liệu và tập trung vào các từ quan trọng hơn
Cải thiện độ chính xác của phân tích cú pháp
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 14/30
Xử lý hình ảnh đầu vào từ camera
Điều khiển phần cứng của thiết bị
Tạo đồ họa giao diện người dùng
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và tạo ra phản hồi phù hợp
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 15/30
Thu thập dữ liệu -> Tiền xử lý văn bản -> Trích xuất đặc trưng -> Huấn luyện mô hình -> Đánh giá mô hình
Huấn luyện mô hình -> Thu thập dữ liệu -> Tiền xử lý văn bản -> Đánh giá mô hình -> Trích xuất đặc trưng
Trích xuất đặc trưng -> Thu thập dữ liệu -> Huấn luyện mô hình -> Tiền xử lý văn bản -> Đánh giá mô hình
Đánh giá mô hình -> Huấn luyện mô hình -> Trích xuất đặc trưng -> Tiền xử lý văn bản -> Thu thập dữ liệu
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 16/30
Nhận dạng thực thể có tên (NER)
Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
Dịch máy (Machine Translation)
Tóm tắt văn bản (Text Summarization)
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 17/30
Đo độ chính xác của mô hình
Đo tốc độ huấn luyện của mô hình
Đo khả năng dự đoán chuỗi từ tiếp theo của mô hình ngôn ngữ; perplexity càng thấp, mô hình càng tốt
Đo kích thước của mô hình ngôn ngữ
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 18/30
Đánh giá chất lượng của bản dịch
Tăng tốc độ dịch
Giảm kích thước mô hình dịch
Tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách dịch ngược văn bản đơn ngữ sang ngôn ngữ khác rồi dịch lại về ngôn ngữ gốc
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 19/30
Đơn giản hóa quá trình tiền xử lý dữ liệu
Tận dụng kiến thức ngôn ngữ đã học từ lượng lớn dữ liệu, giúp cải thiện hiệu suất và giảm nhu cầu dữ liệu huấn luyện cho các nhiệm vụ cụ thể
Giảm độ phức tạp tính toán khi huấn luyện mô hình
Cải thiện khả năng diễn giải của mô hình
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 20/30
Constituency parsing tập trung vào quan hệ giữa các từ, còn dependency parsing tập trung vào cấu trúc ngữ pháp
Dependency parsing phức tạp hơn constituency parsing
Dependency parsing biểu diễn cấu trúc câu dựa trên quan hệ phụ thuộc giữa các từ, còn constituency parsing phân chia câu thành các cụm từ và thành phần ngữ pháp
Constituency parsing chỉ áp dụng cho tiếng Anh, còn dependency parsing áp dụng cho nhiều ngôn ngữ
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Xem tiếp với tài khoản VIP
Còn 22/30 câu hỏi, đáp án và lời giải chi tiết.
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.