গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · সহজ স্তর
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস কুইজ
টেস্ট টেক্সট লেবেল অ্যাসাইনমেন্ট, মাল্টি-লেবেল টাস্ক, ভারসাম্যহীনতা, রিকল, টাস্ক-নির্দিষ্ট শূন্য-শট ব্যবহার, এম্বেডিং, নির্ভুল গাণিতিক, এবং আউটপুট স্কোর।
প্রশ্ন 1 এর 8
How does a text classifier structure the output for an input document?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- How does a text classifier structure the output for an input document?
- By necessarily translating it into another language
- By assigning one or more predefined category labels
- By generating only a new unrelated paragraph
- By changing its compressed file format
- কোন দৃশ্যকল্প বহু-লেবেল শ্রেণীবিভাগের উদাহরণ?
- একটি ইমেলকে স্প্যাম হিসাবে চিহ্নিত করা বা স্প্যাম নয়৷
- ঠিক একটি বিভাগে একটি টিকিট রাউটিং
- একটি একক তারকা রেটিং নির্বাচন করা
- একই সাথে 'রাজনীতি' এবং 'অর্থনীতি' উভয়ের সাথে একটি নিবন্ধ ট্যাগ করা
- On a text dataset dominated by one class, what can a high overall accuracy conceal?
- An inability to calculate any metric
- Proof that recall equals one for every category
- Failure to identify cases of a rare class
- A guarantee that every minority example is correct
- একটি শ্রেণীবিন্যাস টাস্কে প্রত্যাহার পরিমাপ কি?
- সিস্টেম সফলভাবে কত বাস্তব কেস ধরা
- কতগুলি পতাকাঙ্কিত আইটেম আসলে সঠিক ছিল
- কত দ্রুত মডেল চলে
- মডেলটি কত বড়
- In task-specific zero-shot text classification, what is absent for the new classification task?
- All model pretraining of any kind
- Every description of the candidate categories
- The ability to use any learned representation
- Labeled training examples for that task
- How can learned text embeddings contribute to a classification pipeline?
- They guarantee perfect predictions on every new domain
- They provide numerical features used to compute label scores
- They delete every grammatical distinction by definition
- They replace all label definitions with filenames
- A stated text-classification evaluation has six true positives and two false positives. What is precision for the designated positive class?
- 75 percent
- 25 percent
- 100 percent
- Six percent
- Which output-score design permits several text labels to score highly at once rather than requiring scores to sum to one?
- A single softmax over mutually exclusive classes
- A rule requiring exactly one positive label
- A separate sigmoid output for each label
- A filename-only representation without label scores