Prueba de análisis de dependencias

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. En el análisis de dependencias, ¿cómo se representa la estructura de una oración?
   • Como un árbol de enlaces dirigidos y etiquetados desde cada palabra hasta su encabezado.
   • Solo como corchetes de frases anidados
   • Como una lista plana de frecuencias de palabras
   • Como espectrograma del audio.
2. En 'El perro persiguió al gato', ¿cuál es normalmente la raíz del árbol de dependencia?
   • perro
   • perseguido
   • el
   • gato
3. ¿En qué se diferencia el análisis de dependencia del análisis de circunscripciones?
   • Agrupa palabras en frases anidadas en lugar de vincular palabras individuales.
   • Solo funciona con numeros
   • Vincula palabras individuales mediante relaciones directas en lugar de agruparlas en frases anidadas.
   • Ignora los verbos por completo.
4. ¿Cuál es una ventaja de los analizadores basados ​​en transiciones?
   • No requieren datos de entrenamiento.
   • Solo trabajan para ingles.
   • Ellos emiten audio
   • Por lo general, son rápidos y se ejecutan en tiempo lineal.
5. What does Universal Dependencies offer researchers and parser developers?
   • Shared annotation guidelines and dependency relations used across many language treebanks
   • A dataset containing only English audio
   • A fixed list of named entities for every document
   • A guarantee that every parser reaches the same accuracy
6. What does a biaffine scorer do in a neural dependency parser?
   • It converts sentences directly into audio
   • It scores candidate head-dependent arcs and their dependency labels
   • It assigns image masks to pixels
   • It guarantees a fixed accuracy on every benchmark
7. In a basic dependency tree, what is true of a non-root word?
   • It must be the sentence’s main verb
   • It has no relation label
   • It has one syntactic head
   • It belongs to exactly one nested phrase only
8. How does a graph-based parser commonly form a dependency tree?
   • By translating each token independently
   • By grouping words only into phrase brackets
   • By removing all function words before parsing
   • By scoring candidate arcs and selecting a well-formed tree