Тест по анализу зависимостей

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Как при анализе зависимостей представляется структура предложения?
   • Как дерево направленных, помеченных ссылок от каждого слова до его головы.
   • Только как вложенные скобки фраз
   • В виде плоского списка частот слов.
   • Как спектрограмма звука
2. Что обычно является корнем дерева зависимостей в эпизоде «Собака гналась за котом»?
   • собака
   • преследовали
   • тот
   • кот
3. Чем анализ зависимостей отличается от анализа групп?
   • Он группирует слова во вложенные фразы, а не связывает отдельные слова.
   • Работает только с числами
   • Он связывает отдельные слова прямыми связями, а не группирует их во вложенные фразы.
   • Он полностью игнорирует глаголы
4. В чем преимущество парсеров на основе переходов?
   • Они не требуют данных для обучения
   • Они работают только на английском языке
   • Они выводят звук
   • Обычно они быстрые и работают в линейном времени.
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