NEW
Font size
WorksheetsТесты: «Нейронные системы машинного перевода»
Total questions: 30
Worksheet time: 15mins
Когда впервые появилось понятие машинного перевода?
Конец 1990‑х
Начало 1950‑х
Середина 1980‑х
Начало 2000‑х
В чём главный недостаток правил‑ориентированного машинного перевода?
Требует много вычислительных ресурсов
Не охватывает полностью грамматические правила
Низкая скорость перевода
Не основан на корпусе
На какой технологии в основном основан нейронный машинный перевод (NMT)?
Искусственные нейронные сети
Статистическая модель
Ручные правила
Морфологический анализ
Какую задачу выполняет RNN (Recurrent Neural Network) в NMT?
Преобразует текст в изображение
Сохраняет последовательность слов в контексте
Расширяет словарь
Определяет грамматику
Как называется набор текстов, используемый для машинного перевода?
Датасет
Корпус
Аннотация
Трансформер
Что оценивает метрика BLEU?
Скорость перевода
Качество перевода (на основе совпадений слов)
Сложность модели
Грамматику языка
На каком подходе изначально работал Google Translate?
Нейронном
Статистическом
Правил‑ориентированном
Гибридном
Чем система DeepL отличается от других систем?
Работает на правилах
Глубоко анализирует контекст
Автоматизирует только лекcическую замену
Создана для одной пары языков
Что означает механизм Attention в моделях NMT?
Механизм взвешивания внимания к каждому слову
Алгоритм, ограничивающий длину текста
Система обнаружения ошибок
Морфологический анализатор
Кем предложена модель Transformer?
Командой OpenAI
Исследователями Google Brain
Группой Microsoft Research
Лабораторией Facebook AI
Для чего нужна архитектура «encoder–decoder» в машинном переводе?
Для сжатия текстов
Чтобы связать входной и выходной языки
Для увеличения скорости перевода
Для расширения словаря
Какой фактор сильнее всего влияет на качество перевода?
Размер и качество корпуса
Грамматическая сложность языка
Архитектура модели
Количество правил
Для чего применяется техника back‑translation?
Чтобы обучать модель обратным переводом
Для проверки грамматики
Для создания словаря
Для обнаружения ошибок
Что означает термин «low‑resource language» в машинном переводе?
Модель для языка с низкой вычислительной мощностью
Язык с малым объёмом корпусных данных
Язык с большим набором данных
Язык, идеально подходящий для МО
Какова основная проблема при создании системы машинного перевода для узбекского языка?
Жёсткий порядок слов
Агглютинативная (аффиксальная) структура
Небогатый словарь
Отсутствие ресурсов модели
Что такое tokenization в машинном переводе?
Разбиение текста на слова или символы
Кодирование текста
Исправление ошибок
Оценка результата перевода
Какая программа в основном основана на технологии нейронного перевода?
SYSTRAN
DeepL
Apertium
PROMT
Какова функция слоя embedding в моделях NMT?
Преобразует текст в числовые векторы
Анализирует ошибки
Оценивает результат перевода
Устанавливает грамматические правила
Что учитывает метрика TER?
Только совпадение слов
Количество правок, нужных для перевода
Длину текста
Морфологическую точность
Что такое zero‑shot translation?
Способность модели переводить ранее невидимые пары языков
Сведение ошибок в переводе к нулю
Перевод только на один язык
Автоматический алгоритм оценки
В чём преимущество моделей NMT?
Переводят каждое слово отдельно
Учитывают контекст
Игнорируют грамматику
Имеют низкую скорость
Что такое «параллельный корпус» в машинном переводе?
Пара текстов на разных языках
Набор переводческих кодов
База грамматики языка
Архив кода модели
Какая система основана на архитектуре Transformer?
Google Translate (текущая версия)
Apertium
PROMT
SYSTRAN Classic
Между какими языками был самый первый опыт машинного перевода?
Английский — французский
Русский — английский
Немецкий — латинский
Испанский — английский
На чём главным образом основана модель Seq2Seq?
На частоте слов
На преобразовании последовательности в последовательность
На системе распознавания изображений
Почему важны «contextual embeddings»?
Чтобы понимать значение каждого слова в контексте
Чтобы быстро формировать словарь
Чтобы увеличить скорость модели
Чтобы оптимизировать код перевода
Что означает этап «inference» в системе машинного перевода?
Процесс обучения модели
Получение перевода с помощью готовой модели
Сбор корпуса
Грамматический анализ
Один из самых важных ресурсов для систем машинного перевода?
Параллельные тексты
Персональный компьютер
Лексический анализатор
Морфологический словарь
На каком принципе модели в основном основан процесс перевода в ChatGPT?
Transformer (GPT)
Seq2Seq
CNN
RNN
В чем основное ограничение систем NMT?
Потеря или неопределенность смысла контекста
Низкая скорость перевода
Работа только для одного языка
Игнорирование грамматики
