A.提取文本中的事实信息
B.确定作者对某个主题或产品的情感倾向
C.翻译文本从一种语言到另一种语言
D.检测和纠正拼写

A.表示文本的语义内容
B.表示文本中的单词出现频率，忽略语法和单词顺序
C.用于语音识别
D.用于生成艺术和诗歌

A.罕见的词汇
B.没有实际含义的填充词
C.重要的关键词
D.常见的、通常无意义的词汇

A.识别并标记单词的词性
B.翻译文本到另一种语言
C.生成摘要
D.对文本进行情感分析

A.将文本转换为小写
B.将句子分割成单词或短语
C.删除停用词
D.对单词进行词干提取

A.增加模型的大小
B.使用递归神经网络
C.使用固定大小的上下文窗口
D.使用注意力机制

A.加速训练过程
B.提高模型的透明度
C.减少过拟合风险
D.降低计算资源需求

A.不同层之间共享参数
B.不同模型之间共享参数
C.同一模型内不同部分共享参数
D.不使用任何参数

A.分别处理每种模态数据
B.同时处理所有模态数据
C.忽略某些模态数据
D.仅使用单一模态数据

A.高性能要求
B.低能耗要求
C.大存储容量要求
D.以上都是

A.离散化空间
B.直接在连续空间操作
C.只处理离散空间
D.避免使用强化学习