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Wahlkreisanalyse-Quiz

Untersuchen Sie, wie Wahlkreisparser Phrasenbäume erstellen, sich vom Abhängigkeitsparsen unterscheiden, Grammatikalgorithmen verwenden und anhand von Baumbanken ausgewertet werden.

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Frage 1 von 8

Was ergibt die Wahlkreisanalyse in erster Linie für einen Satz?

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Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

  1. Was ergibt die Wahlkreisanalyse in erster Linie für einen Satz?
    • Ein Baum verschachtelter Phrasen wie Nominalphrasen und Verbalphrasen
    • Eine Liste der Worthäufigkeiten
    • Eine Reihe von Synonymen für jedes Wort
    • Eine Übersetzung in eine andere Sprache
  2. Wie unterscheidet sich das Wahlkreis-Parsing vom Abhängigkeits-Parsing?
    • Es funktioniert nur auf Englisch
    • Es gruppiert Wörter in Phrasen, anstatt Wörter direkt miteinander zu verknüpfen
    • Die Grammatik wird völlig ignoriert
    • Es zählt Zeichen statt Wörter
  3. Welcher klassische Algorithmus ist mit der Wahlkreisanalyse mithilfe kontextfreier Grammatiken verbunden?
    • Dijkstras Algorithmus
    • Gefälleabstieg
    • Der CYK (CKY)-Algorithmus
    • Quicksort
  4. Was ist die Wurzel eines typischen Parsebaums für Wahlkreise?
    • Ein einziges Wort
    • Ein Satzzeichen
    • Nur ein Verb
    • Der S-Knoten (Satz).
  5. Welcher Datensatz wird bekanntermaßen zum Trainieren und Bewerten englischer Wahlkreisparser verwendet?
    • Die Penn Treebank
    • ImageNet
    • MNIST
    • Häufige Crawl-Bilder
  6. Was für ein Satz ist „Die Katze“ im Satz „Die Katze saß auf der Matte“?
    • Eine Verbalphrase (VP)
    • Eine Nominalphrase (NP)
    • Eine Präpositionalphrase (PP)
    • Eine Adjektivphrase
  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