Quiz dotyczący analizy zależności

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Jak podczas analizy zależności przedstawiana jest struktura zdania?
   • Jako drzewo ukierunkowanych, oznaczonych linków od każdego słowa do jego głowy
   • Tylko jako zagnieżdżone nawiasy fraz
   • Jako płaska lista częstotliwości słów
   • Jako spektrogram dźwięku
2. W „Pies gonił kota” – co jest zazwyczaj korzeniem drzewa zależności?
   • pies
   • goniony
   • the
   • kot
3. Czym różni się analiza zależności od analizy okręgu wyborczego?
   • Grupuje słowa w zagnieżdżone frazy, zamiast łączyć pojedyncze słowa
   • Działa tylko na liczbach
   • Łączy poszczególne słowa poprzez bezpośrednie relacje, zamiast grupować je w zagnieżdżone frazy
   • Całkowicie ignoruje czasowniki
4. Jaka jest zaleta parserów opartych na przejściach?
   • Nie wymagają danych szkoleniowych
   • Działają tylko w języku angielskim
   • Wysyłają dźwięk
   • Zazwyczaj są szybkie i działają w czasie liniowym
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