গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর

নির্বাচনী এলাকা পার্সিং কুইজ

নির্বাচনী এলাকা বিশ্লেষণকারীরা কীভাবে শব্দগুচ্ছ বৃক্ষ তৈরি করে, নির্ভরতা পার্সিংয়ের থেকে আলাদা, ব্যাকরণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং ট্রিব্যাঙ্কে মূল্যায়ন করা হয় তা অধ্যয়ন করুন।

সম্পর্কিত গাইড পাথনির্বাচনী এলাকা পার্সিং
প্রশ্ন 1 এর 8

নির্বাচনী এলাকা পার্সিং প্রাথমিকভাবে একটি বাক্যের জন্য কী তৈরি করে?

প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

  1. নির্বাচনী এলাকা পার্সিং প্রাথমিকভাবে একটি বাক্যের জন্য কী তৈরি করে?
    • বিশেষ্য বাক্যাংশ এবং ক্রিয়া বাক্যাংশের মতো নেস্টেড বাক্যাংশের একটি গাছ
    • শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি একটি তালিকা
    • প্রতিটি শব্দের জন্য সমার্থক একটি সেট
    • অন্য ভাষায় অনুবাদ
  2. নির্বাচনী এলাকা পার্সিং নির্ভরতা পার্সিং থেকে কীভাবে আলাদা?
    • এটি শুধুমাত্র ইংরেজিতে কাজ করে
    • এটি শব্দগুলিকে একে অপরের সাথে সরাসরি লিঙ্ক করার পরিবর্তে বাক্যাংশে গোষ্ঠীভুক্ত করে
    • এটি ব্যাকরণকে সম্পূর্ণরূপে উপেক্ষা করে
    • এটি শব্দের পরিবর্তে অক্ষর গণনা করে
  3. কোন ক্লাসিক অ্যালগরিদমটি প্রসঙ্গ-মুক্ত ব্যাকরণ ব্যবহার করে নির্বাচনী এলাকা পার্সিংয়ের সাথে যুক্ত?
    • Dijkstra এর অ্যালগরিদম
    • গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট
    • CYK (CKY) অ্যালগরিদম
    • কুইকসর্ট
  4. একটি সাধারণ নির্বাচনী এলাকা পার্স গাছের মূলে কী থাকে?
    • একক শব্দ
    • একটি বিরাম চিহ্ন
    • শুধুমাত্র একটি ক্রিয়া
    • এস (বাক্য) নোড
  5. ইংরেজি নির্বাচনী পার্সারদের প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করতে কোন ডেটাসেটটি বিখ্যাতভাবে ব্যবহৃত হয়?
    • পেন ট্রিব্যাঙ্ক
    • ইমেজনেট
    • MNIST
    • সাধারণ ক্রল ছবি
  6. 'বিড়াল মাদুরে বসেছিল' বাক্যটিতে 'বিড়াল' কোন ধরনের বাক্যাংশ?
    • একটি ক্রিয়াপদ বাক্যাংশ (ভিপি)
    • একটি বিশেষ্য বাক্যাংশ (NP)
    • একটি অব্যয় বাক্যাংশ (পিপি)
    • একটি বিশেষণ বাক্যাংশ
  7. What does an internal node in a constituency parse tree represent?
    • A word’s audio timestamp
    • A link between two unrelated documents
    • A labeled phrase spanning a contiguous part of the sentence
    • A predicted translation of the sentence
  8. What does a span-based neural constituency parser score?
    • Only the sentence’s punctuation frequency
    • The speaker identity for each word
    • The similarity between two audio waveforms
    • Candidate spans and their possible phrase labels