Đề 10 – Đề thi, câu hỏi trắc nghiệm online Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để tạo ra văn bản mới, chẳng hạn như tạo ra các câu hoặc đoạn văn dựa trên một mô hình ngôn ngữ?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Sinh văn bản (Text Generation)

C. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

D. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

2. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để chuyển đổi văn bản thành giọng nói?

A. Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

B. Tổng hợp giọng nói (Text-to-Speech)

C. Xử lý giọng nói (Speech Processing)

D. Phân tích giọng nói (Speech Analysis)

3. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để xác định ngôn ngữ của một đoạn văn bản?

A. Dịch máy (Machine Translation)

B. Nhận dạng ngôn ngữ (Language Identification)

C. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

D. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

4. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào liên quan đến việc xác định ý kiến, cảm xúc hoặc thái độ được thể hiện trong một đoạn văn bản?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

C. Dịch máy (Machine Translation)

D. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

5. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các từ hoặc cụm từ trong một câu?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Phân giải đồng tham chiếu (Coreference Resolution)

C. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

D. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)

6. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình dịch máy (Machine Translation) bằng cách so sánh văn bản được dịch với văn bản tham chiếu?

A. Độ chính xác (Accuracy)

B. Độ đo BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)

C. F1-score

D. Độ đo Recall

7. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để chuẩn hóa văn bản bằng cách loại bỏ các ký tự đặc biệt, dấu câu và chuyển đổi tất cả các ký tự về chữ thường?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Loại bỏ stop words

C. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

D. Stemming

8. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mục đích của việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ n-gram là gì?

A. Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

B. Dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi.

C. Xác định các thực thể có tên trong văn bản.

D. Phân tích cảm xúc của văn bản.

9. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, 'stop words' là gì và tại sao chúng thường bị loại bỏ trong quá trình tiền xử lý văn bản?

A. Các từ mang thông tin quan trọng và cần được giữ lại.

B. Các từ phổ biến, ít mang ý nghĩa và có thể gây nhiễu cho quá trình phân tích.

C. Các từ hiếm gặp và cần được xử lý đặc biệt.

D. Các từ được sử dụng để đánh dấu cấu trúc ngữ pháp của câu.

10. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để đánh giá sự tương đồng giữa hai đoạn văn bản bằng cách so sánh các vector biểu diễn của chúng?

A. Đo khoảng cách Euclidean

B. Đo độ tương đồng cosine (Cosine Similarity)

C. Đo khoảng cách Manhattan

D. Tất cả các đáp án trên

11. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý các từ đồng nghĩa và các biến thể khác nhau của từ trong quá trình tiền xử lý văn bản?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Chuẩn hóa (Normalization)

C. Loại bỏ stop words

D. Gán nhãn POS (Part-of-Speech Tagging)

12. Mô hình nào sau đây thường được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các từ trong một câu, thể hiện cấu trúc cú pháp của câu đó?

A. Mô hình túi từ (Bag of Words)

B. Cây phụ thuộc (Dependency Tree)

C. Mô hình n-gram

D. Word2Vec

13. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để tạo ra các từ gốc từ các từ biến đổi bằng cách loại bỏ các tiền tố và hậu tố?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Stemming

C. Lemmatization

D. Loại bỏ stop words

14. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong NLP bằng cách chọn một tập hợp con các đặc trưng quan trọng nhất?

A. Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction)

B. Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)

C. Biến đổi đặc trưng (Feature Transformation)

D. Mở rộng đặc trưng (Feature Augmentation)

15. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để gán nhãn cho mỗi từ trong một câu với một phần lời nói (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ)?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Gán nhãn POS (Part-of-Speech Tagging)

C. Loại bỏ stop words

D. Stemming

16. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để chuyển đổi giọng nói thành văn bản?

A. Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

B. Tổng hợp giọng nói (Text-to-Speech)

C. Xử lý giọng nói (Speech Processing)

D. Phân tích giọng nói (Speech Analysis)

17. Mục tiêu chính của kỹ thuật 'word embedding' trong NLP là gì?

A. Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.

B. Biểu diễn từ dưới dạng vector số để máy tính có thể hiểu và xử lý.

C. Xác định chủ đề chính của văn bản.

D. Tạo ra văn bản mới dựa trên văn bản đã cho.

18. Mô hình nào sau đây thường được sử dụng để thực hiện các tác vụ phân loại văn bản, chẳng hạn như phân loại email là spam hoặc không spam?

A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

B. Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine)

C. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis)

D. K-means Clustering

19. Kỹ thuật nào sau đây trong NLP được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể có tên (ví dụ: tên người, tổ chức, địa điểm) trong một đoạn văn bản?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

C. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)

D. Mô hình hóa chủ đề (Topic Modeling)

20. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để xác định các cụm từ hoặc biểu thức đa từ có ý nghĩa đặc biệt, chẳng hạn như 'New York' hoặc 'artificial intelligence'?

A. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)

B. Phân tích cú pháp (Parsing)

C. Nhận dạng cụm từ (Phrase Identification)

D. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

21. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kỹ thuật nào thường được sử dụng để giảm số lượng chiều của dữ liệu văn bản, đồng thời giữ lại thông tin quan trọng?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Mô hình hóa chủ đề (Topic Modeling)

C. Biểu diễn Word Embedding

D. Sinh văn bản (Text Generation)

22. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để chia một chuỗi văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, chẳng hạn như từ hoặc cụm từ?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Stemming

C. Lemmatization

D. Loại bỏ stop words

23. Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật ngữ nào mô tả quá trình phân tích cấu trúc ngữ pháp của một câu để xác định các thành phần và mối quan hệ giữa chúng?

A. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

B. Phân tích cú pháp (Parsing)

C. Sinh văn bản (Text Generation)

D. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)

24. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để chuyển đổi một từ về dạng gốc của nó (ví dụ: 'running' thành 'run')?

A. Tách từ (Tokenization)

B. Stemming

C. Lemmatization

D. Loại bỏ stop words

25. Kỹ thuật nào sau đây được sử dụng để tạo ra các câu trả lời tự động cho các câu hỏi dựa trên một tập dữ liệu văn bản?

A. Phân tích cú pháp (Parsing)

B. Trả lời câu hỏi (Question Answering)

C. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

D. Dịch máy (Machine Translation)

26. Mô hình nào sau đây thường được sử dụng để xử lý các chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, bằng cách duy trì một trạng thái ẩn để ghi nhớ thông tin từ các bước thời gian trước đó?

A. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network)

B. Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network)

C. Mạng nơ-ron lan truyền ngược (Backpropagation Neural Network)

D. Mạng nơ-ron đối kháng (Generative Adversarial Network)

27. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, 'TF-IDF' là viết tắt của thuật ngữ nào?

A. Term Frequency - Inverse Document Frequency

B. Text Frequency - Inverse Data Frequency

C. Term Frequency - Identical Document Frequency

D. Text Frequency - Identical Data Frequency

28. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật nào được sử dụng để tóm tắt một văn bản dài thành một phiên bản ngắn gọn hơn mà vẫn giữ được ý chính?

A. Sinh văn bản (Text Generation)

B. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

C. Tóm tắt văn bản (Text Summarization)

D. Phân tích cú pháp (Parsing)

29. Trong các mô hình ngôn ngữ, perplexity được sử dụng để làm gì?

A. Đo lường độ phức tạp của văn bản.

B. Đánh giá khả năng dự đoán của mô hình.

C. Xác định các thực thể có tên trong văn bản.

D. Phân tích cảm xúc của văn bản.

30. Mô hình nào sau đây thường được sử dụng để tạo ra các biểu diễn vector của từ dựa trên ngữ cảnh của chúng trong một tập dữ liệu lớn?

A. Mô hình túi từ (Bag of Words)

B. TF-IDF

C. Word2Vec

D. Mô hình n-gram