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

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