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

A.基于共同话题对大量文档进行分组和分类
B.通过人为干预来标记数据集
C.使用机器学习算法来预测下一个单词或短语
D.根据作者的身份对文本进行分类

A.将文本按主题分组
B.根据内容将文本归入预定义的类别或标签
C.将长文本压缩成简短摘要
D.根据作者的风格对文本进行排序

A.检测和分类文本中的情绪倾向
B.创建情绪表达的艺术作品
C.测量文本的复杂性水平
D.自动完成文本写作任务

A.识别并链接指向同一实体的多个表达
B.确定哪个实体是句子的主语
C.从文本中删除冗余信息
D.根据上下文确定单词的确切含义

A.“stemming”是提取词根的过程，而“lemmatization”考虑了单词的语境和词性
B.“stemming”是提取词根的过程，而“stemming”考虑了单词的语境和词性
C.“stemming”和“lemmatization”是同一个概念的不同名称
D.“stemming”和“lemmatization”都是用于文本翻译的技术

A.它专门用于图像识别任务
B.它不关注序列顺序
C.它使用自注意力机制来处理序列数据
D.它主要用于语音到文本的转换

A.将文本分解成片段
B.将单词组合成短语或块以揭示其结构
C.删除不必要的停用词
D.将文本翻译成另一种语言

A.单词的语言学含义
B.单词在语句中的排列方式
C.单词之间的语义联系
D.句子的声音表达

A.整数值
B.二进制码
C.字符串
D.向量空间模型

A.所有自然语言都遵循同一套基本的语言规则
B.每种语言都有完全不同的结构和规则，无法通过普遍的方法来处理
C.人类语言无法被计算机所理解
D.语言习得是通过模仿和重复来实现的