Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Табиғи тілдерді өңдеу (NLP) бойынша сұрақтар

Total questions: 50

Worksheet time: 25mins

Name
Class
Date
1.

Болашақтағы даму бағыттарының бірі:

a)

Explainable AI (түсіндірілүі мүмкін модельдер)

b)

Edge detection

c)

Sobel фильтрі

d)

Pooling әдісі

e)

kNN әдісі

2.

Суреттерді тану саласының қазіргі таңдағы маңызы қандай?

a)

Қоғамдық өмірдің түрлі салаларында инновацияларды жүзеге асыруда

b)

Тек ойын-сауықта қолданылады

c)

Маңызы төмен

d)

Сирек қолданылатын технология

e)

Тек математика пәнінде қолданылады

3.

NLP (Natural Language Processing) негізгі мақсаты қандай?

a)

Компьютерге адам тілін түсіну және өңдеу қабілетін беру

b)

Компьютерде бейнелерді өңдеу

c)

Желілік хаттамаларды басқару

d)

Графикалық интерфейс құру

e)

Мәліметтер қорын құру

4.

Токенизация дегеніміз не?

a)

Мәтінді сөздерге немесе символдарға бөлу

b)

Мәтінді басқа тілге аудару

c)

Мәтіннен кілт сөздерді шығару

d)

Мәтінді кодтау

e)

Мәтінді шифрлау

5.

Лемматизацияның негізгі мақсаты қандай?

a)

Сөзді морфологиялық негізде бастапқы формаға келтіру

b)

Сөзді қысқартып жазу

c)

Сөзді векторға айналдыру

d)

Сөйлемді токендерге бөлу

e)

Мәтінді кодтау

6.

POS-tagging нені анықтайды?

a)

Әр сөздің сөз табын

b)

Мәтіннің тақырыбын

c)

Сөйлемнің ұзындығын

d)

Сөйлемнің тоналдығын

e)

Әріптердің санын

7.

NER (Named Entity Recognition) міндеті:

a)

Атау тұлғаларды, ұйымдарды, жер атауларын табу

b)

Сөздерді сөйлемге біріктіру

c)

Сөздердің морфологиясын анықтау

d)

Сөйлемнің грамматикалық құрылымын талдау

e)

Тоналдықты анықтау

8.

Bag-of-Words әдісінің басты шектеуі қандай?

a)

Контекст жоғалады

b)

Мәтін қысқарып кетеді

c)

Деректерді жинай алмайды

d)

Нейрондық желі қолданбайды

e)

Тек қана эмодзимен жұмыс істейді

9.

Word2Vec әдісінің артықшылығы:

a)

Семантикалық ұқсастықты таба алады

b)

Контексті толық жоғалтады

c)

Тек қысқа мәтіндерде жұмыс істейді

d)

Сөздерді тек алфавит ретімен береді

e)

Сөздерге ғана жұмыс істейді

10.

FastText-тің ерекшелігі неде?

a)

Сөз ішіндегі n-gram арқылы жаңа сөздермен жұмыс істей алады

b)

Тек бір тілде ғана қолданылады

c)

Контексті мүлдем елемейді

d)

Сөздерді сандарға айналдырмайды

e)

Бағу әрі тиімсіз

11.

BERT моделі қандай ерекшелігімен танымал?

a)

Контексті екі бағытта да ескереді

b)

Тек аудармада қолданылады

c)

Тек қысқа мәтінде жұмыс істейді

d)

Тек статистикалық әдіске негізделген

e)

POS-tagging үшін ғана қолданылады

12.

Transformer архитектурасының басты артықшылығы?

a)

Self-attention арқылы ұзақ контексті ұстай алады

b)

Тек қысқа сөйлемдерде қолданылады

c)

Статистикалық жиілікке негізделген

d)

Грамматикалық ережелерге негізделген

e)

Тек аудио деректерде жұмыс істейді

13.

NLP үшін кеңінен қолданылатын Python кітапханасы емес:

a)

Matplotlib

b)

NLTK

c)

spaCy

d)

Hugging Face Transformers

e)

TensorFlow

14.

spaCy қандай мақсатта ыңғайлы?

a)

Өндірістік NLP-пайдалану құру

b)

Көрнекі график салу

c)

Бейне деректерді талдау

d)

Мәліметтер қорын жобалау

e)

Желі архитектурасын құру

15.

Hugging Face не ұсынады?

a)

Алдын ала үйретілген модельдер мен деректер репозиторийі

b)

Компьютерлік ойындар

c)

Операциялық жүйелер

d)

Жүйелік драйверлер

e)

Файлдарды сығу құралдары

16.

NLP pipeline-ның алғашқы қадамы қандай?

a)

Деректерді жинау

b)

Бағалау метрикаларын есептеу

c)

Модельді fine-tune жасау

d)

Валидация жүргізу

e)

Тестілеу

17.

Sentiment Analysis мақсаты:

a)

Мәтіннің эмоциялық тоналдығын анықтау

b)

Мәтінді аудару

c)

POS-tagging жасау

d)

Сөзді векторға айналдыру

e)

Мәтінді қысқарту

18.

VADER әдісі қай тәсілге жатады?

a)

Лексикондық тәсіл

b)

TF-IDF әдісі

c)

BERT fine-tune

d)

Кластерлеу

e)

Генеративті модель

19.

TF-IDF + SVM қандай жағдайда тиімді?

a)

Деректер жеткілікті, бірақ қарапайым модель қажет

b)

Контекстті түсіну қажет болғанда

c)

Деректе мүлдем жоқ кезде

d)

Жаңа сөздер жиі пайда болғанда

e)

Иронияны тану қажет болғанда

20.

BERT fine-tune негізгі артықшылығы:

a)

Контексті жақсы ұстап, жоғары дәлдік береді

b)

Тек бір тілде жұмыс істейді

c)

Көп есептеу қажет емес

d)

Интернетсіз жұмыс істемейді

e)

Деректерсіз үйренеді

21.

Sentiment Analysis-те қиындықтардың бірі:

a)

Сараптам мен иронияны тану

b)

Сөздердің ұзындығын есептеу

c)

Сөйлемдерді санап шығу

d)

Сөйлемді топтаңдарға бөлу

e)

Әріптерді кіріспету

22.

NLP-де Precision нені өлшейді?

a)

Дұрыс позитивтердің үлесін

b)

Дұрыс дұрыс классификация үлесін

c)

Жалпы қателер санын

d)

Жалған негативтерді

e)

Деректер көлемін

23.

BLEU метрикасы қай тапсырмаға тән?

a)

Машиналық аударма

b)

Sentiment analysis

c)

POS-tagging

d)

NER

e)

-IDF

24.

LIME/SHAP құралдарының мақсаты:

a)

Модель нәтижесін түсіндіру

b)

Мәтінді аудару

c)

Мәтінді жинау

d)

Сөздерді қысқарту

e)

Тональдікті өлшеу

25.

DistilBERT-тің басты ерекшелігі:

a)

Жеңілдетілген, өндірісте қолдануға тиімді

b)

Көлемді әрі баяу

c)

Тек бір тілмен жұмыс істейді

d)

Контекстті ұстамайды

e)

TF-IDF-ке негізделген

26.

NLP болашағындағы маңызды бағыттардың бірі:

a)

Көптілді модельдер (multilingual models)

b)

Тек ережелік тәсілдер

c)

Тек статистикалық әдістер

d)

Тек лексикалық тәсілдер

e)

Контекстті елемеу

27.

NLP-де негізгі қиындықтардың бірі емес:

a)

Сандарды қосу

b)

Сарказмды түсіну

c)

Code-mixed мәтіндер

d)

Эмоция талдау

e)

Код-мешап деректер

28.

ЖИ-дің деректерді визуализациялаудағы негізгі рөлі қандай?

a)

Маңызды трендтерді автоматты табу және визуализацияны тездету

b)

Қолмен диаграмма салу

c)

Тек деректерді сақтау

d)

Файлдарды сығу

e)

Кестелерді автоматты түрде бояу

29.

ЖИ визуализацияда қолданатын NL → Viz әдісінің мәні неде?

a)

Табиғи тілдегі сұранысты визуал спецификациясына түрлендіру

b)

Суретті мәтінге айналдыру

c)

Файлды SQL форматына көшіру

d)

Кестені автоматты сұрыптау

e)

Мәтінді аудару

30.

CompassQL / Voyager жобалары қандай мақсатта жасалған?

a)

Визуал ұсыныстар жасау және деректерді зерттеуді жылдамдату

b)

Мәтінді бейнеге айналдыру

c)

SQL сұраныстарын оңтайландыру

d)

Графикалық дизайн жасау

31.

Tableau Explain Data функциясының мақсаты қандай?

a)

Деректер арасындағы ықтимал себеп-салдарды түсіндіру

b)

Файлдарды экспорттау

c)

SQL кодын жазу

d)

Кесте құрылымын құру

e)

Графикалық интерфейс орнату

32.

Power BI Copilot-тың негізгі мүмкіндігі?

a)

Табиғи тілді сұрауды визуал есепке айналдыру

b)

Файлды PDF-ке экспорттау

c)

Тех деректерді фильтрациялау

d)

Excel кестелерін құру

e)

Файлды жүктеу

33.

Vega-Lite қандай технология?

a)

Интерактивті диаграмма сипаттау грамматикасы

b)

SQL оптимизаторы

c)

Файлдық жүйе

d)

Мәтіндік редактор

e)

Желілік хаттама

34.

Altair кітапханасы қандай мақсатта қолданылады?

a)

Python арқылы Vega-Lite визуализациясын құру

b)

SQL деректерін басқару

c)

Файлдарды сақтау

d)

Мәтінді аудару

e)

Суретті тану

35.

ЖИ қолдану визуализация пайплайнда алғашқы қадам қандай?

a)

Деректерді жинау

b)

SQL кодын жазу

c)

Визуалды экспорттау

d)

Файлды PDF-ке сақтау

e)

Диаграмманы бояу

36.

ЖИ визуалда аномалия табуда қандай әдіс қолданылады?

a)

Change point detection және ML-based detectors

b)

Файл шифрлау

c)

SQL join

d)

Hash функциясы

e)

Файлды архивтеу

37.

Auto-insight модельдері көбіне қандай әдістерге негізделеді?

a)

Статистикалық тесттер мен корреляция талдауына

b)

Мәтін аудару

c)

Сурет классификациясы

d)

SQL сұраныстары

e)

Кесте сығу

38.

Narrative generation әдісі не істейді?

a)

SQL кодын автоматты жазады

b)

Диаграммаларды бояйды

c)

Файлды форматтайды

d)

Суретті үлкейтеді

e)

Визуалды мәтін түрінде түсіндірмелер генерациялайды

39.

Human-in-the-loop қағидасы нені білдіреді?

a)

Адам ұсынылған визуалды тексеріп соңғы шешім қабылдайды

b)

ЖИ барлық шешімді автоматты қабылдайды

c)

Адам тек деректерді енгізеді

d)

ЖИ тек сурет салады

e)

Адам тек нәтижені көреді

40.

ЖИ визуалда қандай этикалық қатер бар?

a)

Hallucination және жалған корреляциялар

b)

Файл өлшемінің ұлғаюы

c)

Код ұзындығының артуы

d)

Сервер жылдамдығының төмендеуі

e)

Жаңа тапшылығы

41.

ЖИ ұсыныстарын сенімді ету үшін не қажет?

a)

Статистикалық тесттер мен effect size есептеу

b)

Файл форматтау

c)

SQL сұраныстарын қысқарту

d)

График түсін өзгерту

e)

Диаграммаларды көбейту

42.

Multiple testing correction қандай мақсатта қолданылады?

a)

False positive нәтижелерді азайту үшін

b)

SQL кодын оңтайландыру

c)

Файлдарды біріктіру

d)

Графикті әдемілеу

e)

Диаграмма масштабы

43.

Streamlit қандай құрал?

a)

Интерактивті панельдер құруға арналған кітапхана

b)

SQL менеджері

c)

Файл архиваторы

d)

Мәтіндік редактор

e)

Желілік протокол

44.

ObservableHQ платформасы не үшін қолданылады?

a)

D3 негізінде интерактивті веб-ноутбуктар жасауға

b)

SQL оптимизациясына

c)

PDF редакциясына

d)

Файл аудармасына

e)

Кесте форматтауға

45.

ЖИ визуалда explainability функциясының мәні неде?

a)

Нәтижені статистикалық негізбен түсіндіру

b)

Диаграмманы әдемілеу

c)

Файлды экспорттау

d)

SQL кодын қысқарту

e)

Кесте құру

46.

Деректерді тазалау кезеңінде не істеледі?

a)

NaN және формат қателері түзету

b)

SQL сұраныс жазу

c)

Диаграмманы бояу

d)

Файлды архивтеу

e)

Мәтінді көшіру

47.

Visualization recommendation жүйелерінің мақсаты?

a)

Қолайлы диаграмма түрлерін автоматты ұсыну

b)

SQL кесте құру

c)

Файл өлшемін кішірейту

d)

Мәтінді аудару

e)

Суретті тану

48.

Auto-insight мәтін генерациясы қандай құралға ұқсайды?

a)

Tableau Explain Data

b)

Word редактор

c)

Excel кестесі

d)

SQL CLI

e)

PowerPoint

49.

Vega-Lite спецификациясы қай форматта жазылады?

a)

JSON

b)

XML

c)

CSV

d)

TXT

e)

DOCX

50.

Қай BI құралында NL → Viz функциясы бар?

a)

Power BI Copilot

b)

Excel

c)

Word

d)

Photoshop

e)

Paint

Similar Resources on Wayground

PNETSEC Final Examination (II-BINS)

50 questions

PNETSEC Final Examination (II-BINS)

quiz

Worksheet

•

University

Bases de Datos: Repaso 2

53 questions

Bases de Datos: Repaso 2

quiz

Worksheet

•

University

Cyber Security and Digital Awareness - Assessment 2

50 questions

Cyber Security and Digital Awareness - Assessment 2

quiz

Worksheet

•

University

Infoman -Final Examination

50 questions

Infoman -Final Examination

quiz

Worksheet

•

University

Domain 2 - Network Security

55 questions

Domain 2 - Network Security

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

Білім берудегі цифрлық технологиялар

50 questions

Білім берудегі цифрлық технологиялар

quiz

Worksheet

•

University

ÔN TẬP TIN HỌC K 11

50 questions

ÔN TẬP TIN HỌC K 11

quiz

Worksheet

•

11th Grade - University

Информатика 7

51 questions

Информатика 7

quiz

Worksheet

•

1st Grade - University