引导式测验 · 中等等级

依存分析测验

检查您对依存树、头依赖关系、解析器策略、通用依存关系和双仿射评分的了解。

在依存句法分析中，句子的结构是如何表示的？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

在依存句法分析中，句子的结构是如何表示的？
- 作为从每个单词到其头部的有向、标记链接的树
- 仅作为嵌套短语括号
- 作为词频的平面列表
- 作为音频的频谱图
在“狗追猫”中，依赖树的根通常是什么？
- 狗
- 被追赶
- 的
- 猫
依存句法分析与选区句法分析有何不同？
- 它将单词分组为嵌套短语，而不是链接单个单词
- 它只适用于数字
- 它通过直接关系链接各个单词，而不是将它们分组为嵌套短语
- 它完全忽略动词
基于转换的解析器有什么优点？
- 他们不需要训练数据
- 他们只为英语工作
- 他们输出音频
- 它们通常速度很快，以线性时间运行
Universal Dependencies 为研究人员和解析器开发者提供了什么？
- 跨许多语言树库共享的标注准则和依存关系
- 仅包含英语音频的数据集
- 每个文档的固定命名实体列表
- 保证每个解析器都能达到相同的准确率
双仿射评分器（biaffine scorer）在神经依存解析器中起到什么作用？
- 它直接将句子转换为音频
- 它对候选的中心词-从属词弧及其依存标签进行评分
- 它为像素分配图像掩码
- 它保证在每个基准测试上都有固定的准确率
在基本的依存树中，关于非根节点词，以下哪项是正确的？
- 它必须是句子的主要动词
- 它没有关系标签
- 它有一个句法中心词
- 它仅属于且恰好属于一个嵌套短语
基于图的解析器通常如何形成依存树？
- 通过独立地转换每个Token
- 仅将单词分组到短语括号中
- 通过在解析前移除所有虚词
- 通过对候选弧进行评分并选择一个结构良好的树