A.处理源语言和目标语言之间的语法差异
B.翻译无法被人类翻译的文本
C.快速执行翻译任务以满足实时需求
D.确保翻译后的文本保持原始文本的精确意义和语境

A.它解决了单词有多个意义的问题，确保使用正确的意义
B.它解决了文本中的拼写错误问题
C.它解决了单词的发音问题
D.它解决了文本中的语法错误问题

A.它忽略了单词的顺序和上下文
B.它不能用于处理非英语文本
C.它需要大量的计算资源
D.它不能识别出专有名词

A.确保所有单词都被拼写
B.识别不同语言的专有名词
C.从文本中删除停用词以减少噪音
D.识别和分类特定于领域的术语

A.一个编写注释的人
B.一个用于自动添加注释或标签的工具
C.一个收集数据集的程序
D.一个评估NLP模型性能的指标

A.它关注词形变化和构词法规则
B.它用于将文本转换为小写字母
C.它用于识别和标记句子中的名词短语
D.它用于生成自动摘要

A.基于硬编码规则的系统，用于处理语言问题
B.基于统计方法的系统
C.基于深度学习的系统
D.基于进化算法的系统

A.一种用于治疗语言障碍的设备
B.一组文本或语音数据，用于分析和开发NLP应用
C.一个存储多种语言的软件程序
D.一个用于机器学习训练的硬件加速器

A.预测给定文本序列中的下一个单词或字符
B.生成新的语言或创建人造语言
C.分析文本以确定作者的性别和年龄
D.评估文本的语法正确性

A.将单词表示为多维空间中的点，以便捕获其语义关系
B.将单词转换为基本的语言单位，如音素
C.从文本中删除停用词和标点符号
D.将一种语言翻译成另一种语言的过程

A.提供基于规则的响应来与用户交互
B.自动生成针对特定话题的新闻文章
C.将口语转换为书面形式
D.分析和报告社交媒体趋势