Test legat de ghid · Mediu Nivel
Test de analiză a dependenței
Verificați-vă cunoștințele despre arbori de dependență, relații dependente de cap, strategii de analiză, dependențe universale și scor biafin.
Întrebare 1 de 8
În analiza dependenței, cum este reprezentată structura unei propoziții?
Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări
Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.
- În analiza dependenței, cum este reprezentată structura unei propoziții?
- Ca un arbore de legături direcționate, etichetate de la fiecare cuvânt la capul său
- Numai ca paranteze de frază imbricate
- Ca o listă plată de frecvențe de cuvinte
- Ca spectrogramă a sunetului
- În „Câinele a urmărit pisica”, care este de obicei rădăcina arborelui dependenței?
- câine
- urmărit
- cel
- pisica
- Cum diferă analiza dependenței de analiza circumscripției?
- Grupează cuvintele în fraze imbricate, mai degrabă decât să lege cuvinte individuale
- Funcționează doar pe numere
- Leagă cuvintele individuale prin relații directe, mai degrabă decât să le grupeze în fraze imbricate
- Ignoră complet verbele
- Care este un avantaj al analizoarelor bazate pe tranziție?
- Nu necesită date de antrenament
- Lucrează doar pentru engleză
- Ei scot audio
- Ele sunt de obicei rapide, rulând în timp liniar
- 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
- 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
- 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
- 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