wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

NLP,RNN Quiz

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

Name
Class
Date
1.

กระบวนการแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยย่อยๆ เช่น คำ หรือ ตัวอักษร เรียกว่าอะไร

a)

Padding

b)

Tokenization

c)

Stopword Removal

d)

Embedding

2.

คำว่า "a", "an", "this" จะถูกจัดอยู่ในกลุ่มใดในการทำ NLP

a)
  • Keywords

b)
  • Tokens

c)

Stopwords

d)
  • N-grams

3.

พี่คนสอนชื่ออะไร

a)

ตี๋

b)

ตีฟ

c)
  • ต้อง

d)

เต๋อ

4.

การกำหนด 'truncating' และ 'padding' มีความสำคัญที่สุดในขั้นตอนใดของ Process

a)

Tuning Model

b)
Model Training
c)
Data Analysis
d)
Data Preprocessing
5.

เหตุใดเราจึงต้องทำ Padding กับข้อมูลข้อความก่อนส่งเข้าสู่โมเดล Deep Learning

a)
  • เพื่อลบคำที่ไม่มีความหมายออก

b)

เพื่อให้ข้อมูลทุก Input มีขนาดความยาว (Length) เท่ากัน

c)
  • เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดล

d)
  • เพื่อลดขนาดของเวกเตอร์

6.

หากกำหนด maxlen=5 และ truncating='post' ประโยคที่มี Token เป็น [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] จะถูกจัดการอย่างไร

a)
  • [1, 2, 3, 4, 5]

b)
  • [1, 2, 3, 4, 5, 0, 0]

c)
  • [3, 4, 5, 6, 7]

d)
  • [1, 2, 3]

7.

ถ้ากำหนด maxlen=4, padding='pre', และประโยคเดิมคือ [10, 11] ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นข้อใด? (สมมติให้ <PAD> = 0)

a)

ก. [10, 11, 0, 0]

b)

ข. [0, 0, 10, 11]

c)
  • ค. [10, 11]

d)
  • ง. [0, 10, 11, 0]

8.

กำหนด Vocabulary: {'<PAD>': 0, 'I': 1, 'love': 2, 'NLP': 3} หากต้องการแปลงประโยค 'I love NLP' เป็นตัวเลข จะได้ผลลัพธ์ข้อใด?

a)

[1, 2, 3]

b)

[0, 1, 2]

c)

[3, 2, 1]

d)

[1, 1, 1]

9.

1D Tensor มักใช้แทนข้อมูลในลักษณะใด?

a)

รูปภาพสี (RGB)

b)

วิดีโอ

c)

ตารางข้อมูล Excel

d)

เวกเตอร์ของตัวเลขชุดเดียว (Vector)

10.

ข้อมูลรูปภาพขาวดำขนาด 28 x 28 พิกเซล จัดเป็น Tensor มิติใด?

a)

1D Tensor

b)

2D Tensor

c)

3D Tensor

d)

4D Tensor

11.

ในการสร้างโมเดล NLP ข้อมูล 3D Tensor มักแสดงผลในรูปแบบใด?

a)

[Width, Height, Color]

b)

[Row, Column]

c)

[Batch, Sequence_length, Embedded Size]

d)

[Total_Words]

12.

ใน Python (เช่น Library NumPy หรือ PyTorch) รูปแบบ x = [ [1, 2], [3, 4] ] คือ Tensor ชนิดใด?

a)
3D Tensor
b)
1D Tensor
c)
2D Tensor
d)
Scalar Tensor
13.

ปัญหา 'Vanishing Gradient' ใน RNN แบบดั้งเดิมส่งผลเสียอย่างไร?

a)

ทำให้โมเดลจำลำดับข้อมูลที่อยู่ไกลกันมากๆ ไม่ได้ (Long-term dependency)

b)
  • ทำให้โมเดลทำงานเร็วเกินไป

c)
  • ทำให้โมเดลทำ Tokenization ผิดพลาด

d)
  • ทำให้โมเดลใช้หน่วยความจำมากเกินไป

14.

LSTM แตกต่างจาก RNN ทั่วไปอย่างไรในเชิงโครงสร้าง

a)

LSTM ไม่มีสถานะซ่อน

b)

LSTM ใช้เฉพาะกับข้อมูลรูปภาพเท่านั้น

c)

LSTM ไม่สามารถทำ Backpropagation ได้

d)

LSTM มี Gates เพื่อควบคุมการไหลของข้อมูล

15.

งานประเภท Sentiment Analysis วิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ จัดอยู่ในหัวข้อใด?

a)

Text Classification

b)

Machine Translation

c)

Object Detection

d)

Speech Recognition