Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по анализу избирательного округа

Изучите, как анализаторы групповых групп строят деревья фраз, отличаются от анализа зависимостей, используют грамматические алгоритмы и оцениваются в банках деревьев.

Связанные направляющие путиАнализ избирательного округа
Вопрос 1 из 8

Что в первую очередь дает анализ избирательного округа для предложения?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Что в первую очередь дает анализ избирательного округа для предложения?
    • Дерево вложенных фраз, таких как существительные и глагольные фразы.
    • Список частот слов
    • Набор синонимов к каждому слову
    • Перевод на другой язык
  2. Чем анализ избирательного округа отличается от анализа зависимостей?
    • Это работает только на английском языке
    • Он группирует слова в фразы, а не связывает слова напрямую друг с другом.
    • Он полностью игнорирует грамматику
    • Он считает символы вместо слов
  3. Какой классический алгоритм связан с анализом округа с использованием контекстно-свободных грамматик?
    • Алгоритм Дейкстры
    • Градиентный спуск
    • Алгоритм CYK (CKY)
    • Быстрая сортировка
  4. Что лежит в основе типичного дерева разбора избирательного округа?
    • Одно слово
    • Знак препинания
    • Только глагол
    • Узел S (предложение)
  5. Какой набор данных обычно используется для обучения и оценки анализаторов англоязычного округа?
    • Пенн-Трибэнк
    • ImageNet
    • МНИСТ
    • Общие изображения для сканирования
  6. К какому типу словосочетания относится слово «Кот» в предложении «Кот сидел на коврике»?
    • Глагольная группа (ВП)
    • Существительная группа (NP)
    • Предложная фраза (ПП)
    • Прилагательная фраза
  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