Bağımlılık Ayrıştırma Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Bağımlılık ayrıştırmasında bir cümlenin yapısı nasıl temsil edilir?
   • Her kelimenin başlığına yönlendirilmiş, etiketlenmiş bağlantılardan oluşan bir ağaç olarak
   • Yalnızca iç içe geçmiş ifade parantezleri olarak
   • Kelime sıklıklarının düz bir listesi olarak
   • Sesin spektrogramı olarak
2. 'Köpek kediyi kovaladı' bölümünde bağımlılık ağacının kökü genellikle nedir?
   • köpek
   • kovalandı
   • the
   • kedi
3. Bağımlılık ayrıştırmasının seçim bölgesi ayrıştırmasından farkı nedir?
   • Tek tek kelimeleri birbirine bağlamak yerine kelimeleri iç içe geçmiş ifadeler halinde gruplandırır
   • Sadece sayılar üzerinde çalışır
   • Bireysel kelimeleri iç içe geçmiş ifadeler halinde gruplamak yerine doğrudan ilişkilerle birbirine bağlar
   • Fiilleri tamamen yok sayar
4. Geçiş tabanlı ayrıştırıcıların avantajı nedir?
   • Eğitim verisi gerektirmezler
   • Sadece İngilizce için çalışıyorlar
   • Ses çıkışı veriyorlar
   • Genellikle hızlıdırlar ve doğrusal zamanda çalışırlar
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