wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

NLP және BERT туралы сұрақтар

Total questions: 22

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

BERT моделі қандай ерекшелігімен танымал?

a)

Тек аудармада қолданылады

b)

Тек қысқа мәтінде жұмыс істейді

c)

Тек статистикалық әдіске негізделген

d)

POS-tagging үшін ғана қолданылады

e)

Контекстті екі бағытта да ескереді

2.

Transformer архитектурасының басты артықшылығы?

a)

Тек қысқа сөйлемдерге қолданылады

b)

Статистикалық жиілікке негізделген

c)

Грамматикалық ережелерге негізделген

d)

Тек аудио деректерде жұмыс істейді

e)

Self-attention арқылы ұзақ контекстті ұстай алады

3.

NLP үшін кеңінен қолданылатын Python кітапханасы емес:

a)

NLTK

b)

spaCy

c)

Hugging Face Transformers

d)

TensorFlow

e)

Matplotlib

4.

spaCy қандай мақсатта ыңғайлы?

a)

Өндірістік NLP-пайплайн құру

b)

Көрнекі график салу

c)

Бейне деректерді талдау

d)

Мәліметтер қорын жобалау

e)

Желі архитектурасын құру

5.

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

6.

NLP pipeline-ның алғашқы қадамы қандай?

a)

Бағалау метрикаларын есептеу

b)

Модельді fine-tune жасау

c)

Валидация жүргізу

d)

Тестілеу

e)

Деректерді жинау

7.

Sentiment Analysis мақсаты:

a)

Мәтінді аудару

b)

POS-tagging жасау

c)

Сөзді векторға айналдыру

d)

Мәтінді қысқарту

e)

Мәтіннің эмоционалды тональдігін анықтау

8.

VADER әдісі қай тәсілге жатады?

a)

TF-IDF әдісі

b)

BERT fine-tune

c)

Кластерлеу

d)

Генеративті модель

e)

Лексикондық тәсіл

9.

VADER әдісі қай тәсілге жатады?

a)

TF-IDF әдісі

b)

BERT fine-tune

c)

Кластерлеу

d)

Генеративті модель

e)

Лексикондық тәсіл

10.

TF-IDF + SVM қандай жағдайда тиімді?

a)

Контексті түсіну қажет болғанда

b)

Деректер мүлдем жоқ кезде

c)

Жаңа сөздер жиі пайда болғанда

d)

Иронияны тану қажет болғанда

e)

Деректер жеткілікті, бірақ қарапайым модель қажет

11.

BERT fine-tune негізгі артықшылығы:

a)

Тек бір тілде жұмыс істейді

b)

Көп есептеу қажет емес

c)

Интернетсіз жұмыс істемейді

d)

Деректерсіз үйренеді

e)

Контекстті жақсы ұстап, жоғары дәлдік береді

12.

Sentiment Analysis-те қиындықтардың бірі:

a)

Сөздердің ұзындығын есептеу

b)

Сөйлемдерді санап шығу

c)

Сөйлемді токендерге бөлу

d)

Әріптерді кішірейту

e)

Сарказм мен иронияны тану

13.

NLP-де Precision нені өлшейді?

a)

Дұрыс позитивтердің үлесін

b)

Барлық дұрыс классификация үлесін

c)

Жалпы қателер санын

d)

Жалған негативтерді

e)

Деректер көлемін

14.

BLEU метрикасы қай тапсырмаға тән?

a)

Машиналық аударма

b)

Sentiment analysis

c)

POS-tagging

d)

NER

e)

TF-IDF

15.

LIME/SHAP құралдарының мақсаты:

a)

Мәтінді аудару

b)

Мәтінді жинау

c)

Сөздерді қысқарту

d)

Тональдікті өлшеу

e)

Модель нәтижесін түсіндіру

16.

DistilBERT-тің басты ерекшелігі:

a)

Көлемді әрі баяу

b)

Тек бір тілмен жұмыс істейді

c)

Контекстті ұстамайды

d)

TF-IDF-ке негізделген

e)

Жеңілдетілген, өндірісте қолдануға тиімді

17.

lBERT-тің басты ерекшелігі:

a)

Көлемді әрі баяу

b)

Тек бір тілмен жұмыс істейді

c)

Контекстті ұстамайды

d)

TF-IDF-ке негізделген

e)

Жеңілдетілген, өндірісте қолдануға тиімді

18.

NLP болашағындағы маңызды бағыттардың бірі:

a)

Тек ережелік тәсілдер

b)

Тек статистикалық әдістер

c)

Тек лексикондық тәсілдер

d)

Контекстті елемеу

e)

Көптілді модельдер (multilingual models)

19.

NLP-де негізгі қиындықтардың бірі емес:

a)

Сарказмды түсіну

b)

Code-mixed мәтіндер

c)

Эмодзи талдау

d)

Код-мешап деректер

e)

Сандарды қосу

20.

ЖИ-дің деректерді визуализациялаудағы негізгі рөлі қандай?

a)

Қолмен диаграмма салу

b)

Тек деректерді сақтау

c)

Файлдарды сығу

d)

Кестелерді автоматты түрде бояу

e)

Маңызды трендтерді автоматты табу және визуализацияны тездету

21.

ЖИ визуализацияда қолданатын NL→Viz әдісінің мәні неде?

a)

Суретті мәтінге айналдыру

b)

Файлды SQL форматына көшіру

c)

Кестені автоматты сұрыптау

d)

Мәтінді аударуТабиғи тілдегі сұранысты визуал спецификациясына түрлендіру

22.

CompassQL / Voyager жобалары қандай мақсатта жасалған?

a)

Мәтінді бейнеге айналдыру

b)

SQL сұраныстарын оңтайландыру

c)

Графикалық дизайн жасау

d)

Файл форматтарын конвертациялау

e)

Визуал ұсыныстар жасау және деректерді зерттеуді жылдамдату

Similar Resources on Wayground

tu 22-43

22 questions

tu 22-43

quiz

Worksheet

•

University

анатомия

25 questions

анатомия

quiz

Worksheet

•

University

Сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдени негіздер

25 questions

Сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдени негіздер

quiz

Worksheet

•

University

философия#26-50

25 questions

философия#26-50

quiz

Worksheet

•

University

YouTube

25 questions

YouTube

quiz

Worksheet

•

5th Grade - University

Емдік тамақтану бойынша тест

20 questions

Емдік тамақтану бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University

81-100

20 questions

81-100

quiz

Worksheet

•

University

Uji Pengetahuan tentang Kecerdasan Buatan

20 questions

Uji Pengetahuan tentang Kecerdasan Buatan

quiz

Worksheet

•

University