Sztuczna inteligencja - Przetwarzanie języka naturalnego

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

• Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina zajmująca się matematyką

• Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina zajmująca się sztuczną inteligencją

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina informatyki zajmująca się interakcją między komputerami a językiem ludzkim.

• Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina zajmująca się grafiką komputerową

Jakie są zastosowania przetwarzania języka naturalnego?

• Zastosowania przetwarzania języka naturalnego ograniczają się tylko do tłumaczenia pisemnego

• Przetwarzanie języka naturalnego służy jedynie do analizy gramatycznej

• Przetwarzanie języka naturalnego ma zastosowania takie jak tłumaczenie maszynowe, analiza sentymentu, generowanie podpowiedzi tekstowych, automatyczne odpowiadanie na pytania, analiza tekstu, klasyfikacja dokumentów, rozpoznawanie mowy, itp.

• Przetwarzanie języka naturalnego nie ma żadnych zastosowań

Czym różni się przetwarzanie języka naturalnego od tradycyjnego programowania?

• Przetwarzanie języka naturalnego wykorzystuje tylko języki programowania, a tradycyjne programowanie obejmuje analizę tekstu.

• Przetwarzanie języka naturalnego opiera się na matematyce, a tradycyjne programowanie na interpretacji obrazów.

• Przetwarzanie języka naturalnego polega na tworzeniu gier komputerowych, a tradycyjne programowanie na analizie tekstu.

• Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na analizie i generowaniu tekstu w języku naturalnym, podczas gdy tradycyjne programowanie skupia się na pisaniu kodu w językach programowania.

Jakie są wyzwania związane z przetwarzaniem języka naturalnego?

• Understanding context, word ambiguity, syntactic analysis, emotion recognition, language diversity.

• Speech recognition, image processing, machine learning, data visualization

• Sentiment analysis, computer vision, data mining, pattern recognition

• Algorithm complexity, software development, hardware optimization, network security

Co to jest tokenizacja w kontekście przetwarzania języka naturalnego?

• Podział tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub zdania, w celu ułatwienia analizy i przetwarzania tekstu.

• Zmiana języka tekstu na inny w celu analizy

• Zamiana tekstu na obraz w celu lepszej analizy

• Usunięcie interpunkcji z tekstu w celu ułatwienia analizy

Jakie są popularne narzędzia do przetwarzania języka naturalnego?

• NLTK, spaCy, Gensim, TensorFlow, BERT

• Scikit-learn

• SpaCy

• Word2Vec

Co to jest stemming w analizie tekstu?

• Tworzenie nowych słów

• Proces analizy tekstu

• Proces redukowania słów do ich podstawowej formy.

• Zmiana kolejności słów

Jakie są etapy przetwarzania języka naturalnego?

• Analiza morfologiczna, analiza semantyczna, analiza pragmatyczna, generowanie odpowiedzi

• Analiza leksykalna, analiza składniowa, analiza semantyczna, analiza pragmatyczna, generowanie tekstu

• Analiza leksykalna, analiza składniowa, analiza semantyczna, analiza pragmatyczna, generowanie pytań

• Analiza leksykalna, analiza składniowa, analiza semantyczna, analiza pragmatyczna, generowanie odpowiedzi

Co to jest rozpoznawanie nazw własnych (NER) w NLP?

• Proces analizy składniowej tekstu

• Klasyfikacja kategorii gramatycznych w zdaniach

• Oznaczanie stopni trudności językowych w tekście

• Proces identyfikacji i klasyfikacji nazw własnych, takich jak imiona, nazwiska, miejsca, organizacje, daty, itp. w tekście.

Jakie są metryki używane do oceny modeli przetwarzania języka naturalnego?

• miara F2

• dokładność, precyzja, czułość, miara F1, krzywa ROC, pole pod krzywą ROC

• dokładność precyzji

• sensywność