Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) lernen: Interaktive Quizfragen für Studierende

Question 1

Welche ethische Überlegung ist bei der Entwicklung und dem Einsatz von NLP-Systemen am wichtigsten?

Accepted Answer

Schutz der Privatsphäre

Answer

Wirtschaftliche Effizienz

Answer

Einfache Bedienung

Answer

Kostengünstigkeit

Question 2

Welche Aufgabe fällt nicht in den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Bildbearbeitung

Answer

Analyse von Textdokumenten

Answer

Generierung von maschinenübersetzten Texten

Answer

Ermittlung der Stimmung in Texten

Question 3

Welcher Ansatz wird verwendet, um Wörter und Phrasen in Textdokumenten zu identifizieren und zu extrahieren?

Accepted Answer

Tokenisierung

Answer

Entitätenextraktion

Answer

Stimmungsanalyse

Answer

Maschinelles Lernen

Question 4

Welche Technik dient der Identifizierung semantischer Beziehungen zwischen Wörtern?

Accepted Answer

Semantische Rollenmarkierung

Answer

Part-of-Speech-Tagging

Answer

Entitätserkennung

Answer

Clustering

Question 5

Welcher Ansatz wird verwendet, um Wissen aus unstrukturierten Textquellen zu extrahieren?

Accepted Answer

Informationsgewinnung

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Wissensmodellierung

Answer

Datenbankabfrage

Question 6

Wie wird die semantische Ähnlichkeit zwischen Wörtern durch Wort-Einbettungen erfasst?

Accepted Answer

Durch Berechnung des Abstands zwischen ihren Vektoren im Vektorraum

Answer

Durch Zählen gemeinsamer Buchstaben

Answer

Durch Messen der Häufigkeit ihres gemeinsamen Auftretens

Answer

Durch Analyse ihrer grammatischen Kategorie

Question 7

Wie funktionieren Transformer-Modelle und welche Vorteile bieten sie gegenüber herkömmlichen NLP-Ansätzen?

Accepted Answer

Transformer-Modelle verarbeiten Sequenzen parallel und nutzen Selbstaufmerksamkeit, um Beziehungen zu erfassen.

Answer

Transformer-Modelle greifen sequenziell auf Daten zu und verwenden Faltungsnetzwerke.

Answer

Transformer-Modelle basieren auf rekursiven Architekturen mit Langzeitabhängigkeiten.

Answer

Transformer-Modelle verwenden Baumstrukturen, um Textdaten hierarchisch darzustellen.

Question 8

Wie wird Pragmatik in NLP-Modellen berücksichtigt?

Accepted Answer

Statistische Methoden können pragmatische Informationen aus Textdaten ableiten.

Answer

Pragmatik spielt in NLP-Modellen keine Rolle.

Answer

NLP-Modelle können Pragmatik vollständig durch Regeln erfassen.

Answer

Pragmatik ist nur für menschliche Kommunikation relevant.

Question 9

Welche Technik wird verwendet, um die Bedeutung von Text zu analysieren und zu verstehen?

Accepted Answer

Textanalyse

Answer

Sentimentanalyse

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Spracherkennung

Question 10

Welches Modell wird häufig als Sprachmodell eingesetzt?

Accepted Answer

BERT

Answer

Support Vector Machine (SVM)

Answer

Naive Bayes

Answer

Regressionsmodell

Question 11

Welche Aufgabe gehört NICHT zum Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Bildanalyse

Answer

Textzusammenfassung

Answer

Texterkennung

Answer

Stimmungsanalyse

Question 12

Welches Verfahren wandelt Wörter in Text in numerische Vektoren um, die von NLP-Modellen genutzt werden können?

Accepted Answer

Worte einbetten (Word Embeddings)

Answer

Tokenisierung

Answer

Stemming

Answer

Lemmatisierung

Question 13

Welches Tool ist ein Open-Source-Framework für NLP-Aufgaben?

Accepted Answer

Natural Language Toolkit (NLTK)

Answer

TensorFlow

Answer

scikit-learn

Answer

PyTorch

Question 14

Welche Anwendung basiert NICHT auf NLP?

Accepted Answer

Gesichtserkennung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Chatbots

Answer

Spracherkennung

Question 15

Erläutern Sie die Rolle von Reinforcement Learning in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und diskutieren Sie seine Vor- und Nachteile im Vergleich zu überwachten Lernmethoden.

Accepted Answer

Reinforcement Learning in NLP ermöglicht es Modellen, sich an sich ändernde Umgebungen anzupassen.

Answer

Reinforcement Learning ist in NLP nicht anwendbar, da es keine Belohnungssignale gibt.

Answer

Reinforcement Learning in NLP ist immer überlegen, da es keine annotierten Daten benötigt.

Answer

Überwachte Lernansätze sind in NLP immer vorzuziehen, da sie mit weniger Daten bessere Ergebnisse erzielen.

Question 16

Welches ist das Hauptziel der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Analyse, Verarbeitung und Erzeugung menschlicher Sprache

Answer

Lösen mathematischer Gleichungen

Answer

Erstellung von Software

Answer

Verwaltung von Datenbanken

Question 17

Welche der folgenden Techniken wird in NLP häufig zur Vorverarbeitung von Textdaten verwendet?

Accepted Answer

Tokenisierung

Answer

Datenkompression

Answer

Rastergrafikbearbeitung

Answer

Quantenalgorithmen

Question 18

Welcher der folgenden Lernansätze ist für NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung am effektivsten?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Evolutionäres Lernen

Question 19

Welches der folgenden NLP-Tools wird typischerweise für Stimmungsanalysen verwendet?

Accepted Answer

Sentimentanalyse-Bibliothek

Answer

Datenbankverwaltungssystem

Answer

Bildbearbeitungssoftware

Answer

Textverarbeitungsprogramm

Question 20

Welche der folgenden Herausforderungen stellt sich häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache?

Accepted Answer

Mehrdeutigkeit von Wörtern

Answer

Begrenzte Rechenleistung

Answer

Mangel an qualifizierten Experten

Answer

Hohe Kosten

Question 21

Was ist das vorrangige Ziel der maschinellen Übersetzung, einem Teilgebiet der NLP?

Accepted Answer

Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen

Answer

Generierung von Text aus Bildern

Answer

Zusammenfassung von Dokumenten

Question 22

Welche der folgenden Anwendungen nutzt NLP-Techniken?

Accepted Answer

Chatbots

Answer

Datenbanken

Answer

Betriebssysteme

Answer

Webbrowser

Question 23

Welches der folgenden Konzepte ist ein grundlegender Bestandteil der Generierung natürlicher Sprache?

Accepted Answer

Sprachmodelle

Answer

Markov-Ketten

Answer

Lineare Algebra

Answer

Bayes'scher Satz

Question 24

Welchen Hauptvorteil bietet die Verwendung von Transformer-Modellen in NLP?

Accepted Answer

Parallele Verarbeitung und Selbstaufmerksamkeit

Answer

Geringerer Rechenaufwand

Answer

Verbesserte Genauigkeit

Answer

Einfachere Implementierung

Question 25

Welche der folgenden Aufgaben gehört **nicht** zum Aufgabenbereich der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)?

Accepted Answer

Bildklassifizierung

Answer

Textzusammenfassung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Sentimentanalyse

Question 26

Welcher Algorithmus wird häufig für die Zerlegung von Textdaten in kleinere Einheiten (Token) in NLP verwendet?

Accepted Answer

Tokenisierung

Answer

Dijkstra

Answer

Apriori

Answer

K-Means

Question 27

Welche Repräsentation wird häufig in NLP genutzt, um die semantische Bedeutung von Wörtern darzustellen?

Accepted Answer

Wortvektoren

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Assoziationsregeln

Answer

Kantenlisten

Question 28

Welches NLP-Modell verwendet einen Encoder-Decoder-Ansatz, um maschinelle Übersetzungen durchzuführen?

Accepted Answer

Transformer

Answer

K-Nearest Neighbors

Answer

Support Vector Machine

Answer

Naive Bayes

Question 29

Welche NLP-Aufgabe zielt darauf ab, die Stimmung oder Emotion eines Textes zu ermitteln?

Accepted Answer

Sentimentanalyse

Answer

Textzusammenfassung

Answer

Part-of-Speech Tagging

Answer

Named Entity Recognition

Question 30

Welche Metrik wird häufig zur Beurteilung der Genauigkeit von NLP-Modellen herangezogen?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

AUC-ROC

Answer

R-Quadrat

Answer

Mean Squared Error

Question 31

Welcher NLP-Ansatz konzentriert sich darauf, strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text zu extrahieren?

Accepted Answer

Informationsextraktion

Answer

Unsupervised Learning

Answer

Generative Adversarial Networks

Answer

Verstärkendes Lernen

Question 32

Welche Technologie wird in NLP typischerweise zur Verarbeitung von Audiodaten verwendet?

Accepted Answer

Spracherkennung

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Natural Language Generation

Answer

Computer Vision

Question 33

Welches NLP-Werkzeug wird für die Tokenisierung, das Part-of-Speech-Tagging und die syntaktische Analyse von Text verwendet?

Accepted Answer

spaCy

Answer

scikit-learn

Answer

TensorFlow

Answer

NumPy

Question 34

Welche der folgenden Anwendungen nutzt NLP-Techniken?

Accepted Answer

Chatbots

Answer

Bildbearbeitungssoftware

Answer

Betriebssysteme

Answer

Datenbanken

Question 35

Welches der folgenden Gebiete gehört **nicht** zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Fehlererkennung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Textextraktion

Answer

Textklassifizierung

Question 36

Welche Technik wird verwendet, um Wörter in einer Sequenz in eine numerische Darstellung zu konvertieren, die von Machine-Learning-Modellen verarbeitet werden kann?

Accepted Answer

Worteinbettung

Answer

Stemming

Answer

Lemmatisierung

Question 37

Welches Modell wird typischerweise für die maschinelle Übersetzung natürlicher Sprache verwendet?

Accepted Answer

Seq2Seq-Modell

Answer

K-NN-Modell

Answer

Entscheidungsbaummodell

Answer

Naive-Bayes-Modell

Question 38

Welche Metrik wird hauptsächlich verwendet, um die Leistung eines Textklassifikators zu messen, der mehrere Klassen vorhersagt?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

R-Quadrat

Answer

ROC-AUC

Answer

MAE

Question 39

Was ist das primäre Ziel der Textzusammenfassung?

Accepted Answer

Erstellung einer prägnanten Darstellung eines längeren Textes, die seine wichtigsten Punkte zusammenfasst

Answer

Übersetzung des Textes in eine andere Sprache

Answer

Erkennung von Rechtschreibfehlern

Question 40

Welche Technik wird verwendet, um unbekannte Wörter in Textdaten zu identifizieren und ihnen eine Wortart zuzuweisen?

Accepted Answer

POS-Tagging

Answer

Chunking

Answer

Parsing

Answer

Namenserkennung

Question 41

Welches Tool wird häufig für die Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten in Python verwendet?

Accepted Answer

NLTK

Answer

TensorFlow

Answer

Scikit-learn

Answer

PyTorch

Question 42

Was ist das Ziel der semantischen Analyse natürlicher Sprache?

Accepted Answer

Ermittlung der Bedeutung von Wörtern und Sätzen im Kontext

Answer

Übersetzung des Textes in eine andere Sprache

Answer

Identifizierung der Satzstruktur

Answer

Erkennung von Rechtschreibfehlern

Question 43

Nenne eine wichtige Anwendung von NLP im Bereich der Medizin.

Accepted Answer

Automatisierung der medizinischen Diagnostik durch Analyse von Patientenakten und anderen medizinischen Texten

Answer

Erkennung von Betrug bei Versicherungsansprüchen

Answer

Personalisierte Behandlungspläne

Answer

Entwicklung neuer Medikamente

Question 44

Welche der folgenden Aussagen zu grundlegenden Konzepten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist korrekt?

Accepted Answer

NLP beinhaltet die Analyse, Erzeugung und das Verständnis natürlicher Sprache.

Answer

Sentimentanalyse ist kein wesentlicher Bestandteil von NLP.

Answer

Tokenisierung dient nicht der Aufteilung von Text in Wörter oder Sätze.

Answer

NLP beschränkt sich ausschließlich auf maschinelles Lernen.

Question 45

Welche der folgenden Aufgaben gehört zur Textanalyse in NLP?

Accepted Answer

Entitätenextraktion

Answer

Sprachsynthese

Answer

Bildgenerierung

Question 46

Welcher der folgenden Ansätze nutzt neuronale Netze, um Sätze in mehrere Vektoren aufzuteilen und diese dann zur Übersetzung zu verwenden?

Accepted Answer

Transformer

Answer

Statistisch

Answer

Regelbasiert

Question 47

Welche der folgenden Anwendungen nutzt NLP?

Accepted Answer

Suchmaschinen

Answer

Datenbankverwaltung

Answer

Bildbearbeitung

Answer

Wettervorhersage

Question 48

Welche Art von neuronaler Netzwerkarchitektur ist für NLP-Aufgaben besonders geeignet?

Accepted Answer

Transformer

Answer

CNN

Answer

SVM

Answer

GAN

Question 49

Welcher der folgenden Ansätze beinhaltet die Identifizierung von Gruppen in unbeschrifteten Daten durch Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Generatives Modell

Answer

Verstärkungslernen

Question 50

Welche der folgenden Techniken unterteilt einen Satz in seine Bestandteile wie Wörter oder Satzzeichen?

Accepted Answer

Tokenisierung

Answer

Parsing

Answer

Lemmatisierung

Answer

Stemming

Question 51

Welche der folgenden Aufgaben beinhaltet die automatische Zuweisung einer emotionalen Stimmung zu Texten?

Accepted Answer

Sentimentanalyse

Answer

Spracherkennung

Answer

Bildklassifizierung

Answer

Objekterkennung

Question 52

Welche der folgenden Architekturen basiert auf dem Konzept der Aufmerksamkeit und verarbeitet Eingabesequenzen in parallelen Schichten?

Accepted Answer

Transformatoren

Answer

Rekurrente Neuronale Netzwerke (RNNs)

Answer

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Answer

Naive Bayes

Question 53

Welche der folgenden Metriken misst die harmonische Gewichtung von Genauigkeit und Rückruf?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Accuracy

Answer

Recall

Answer

AUC

Question 54

Was ist der primäre Zweck von Stimmungsanalysen in NLP?

Accepted Answer

Die Ermittlung der in einem Text ausgedrückten emotionalen Stimmung

Answer

Erkennung von Grammatikfehlern

Answer

Übersetzung zwischen Sprachen

Answer

Generierung von Texten

Question 55

Was ist der Hauptunterschied zwischen Stemming und Lemmatisierung?

Accepted Answer

Stemming entfernt nur Suffixe, während Lemmatisierung sowohl Präfixe als auch Suffixe entfernt und die zugrunde liegende Wortform identifiziert.

Answer

Lemmatisierung berücksichtigt den Wortkontext, während Stemming dies nicht tut.

Answer

Stemming ist langsamer als Lemmatisierung.

Question 56

Welches ist das vorrangige Ziel des Parsens in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Ermittlung der syntaktischen Struktur (z. B. Subjekt, Verb, Objekt) eines Satzes

Answer

Generierung von Texten

Answer

Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen

Answer

Identifikation von Entitäten (z. B. Personen, Orte, Organisationen)

Question 57

Welche der folgenden Aufgaben gehört zu den wesentlichen Zielen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Ableitung von Bedeutungen aus Texten

Answer

Erkennung von Objekten in Bildern

Answer

Vorhersage von Aktienkursen

Answer

Optimierung von Suchmaschinenergebnissen

Question 58

Welches NLP-Modell wird typischerweise für Aufgaben wie die maschinelle Übersetzung eingesetzt?

Accepted Answer

Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT)

Answer

Endliche Zustandsautomaten (FSA)

Answer

Vektorraummodelle (VRM)

Answer

Hidden-Markov-Modell (HMM)

Question 59

Welche Technik wird in NLP häufig zur Tokenisierung von Text verwendet?

Accepted Answer

Regelbasierte Tokenisierung

Answer

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Answer

Clustering

Answer

Regressionsanalyse

Question 60

Welchen Zweck erfüllt eine Word2Vec-Einbettung in NLP?

Accepted Answer

Repräsentation von Wörtern als Vektoren, um semantische Ähnlichkeiten abzubilden

Answer

Speicherung großer Textmengen

Answer

Generierung zufälliger Texte

Question 61

Welche der folgenden Anwendungen nutzt NLP grundlegend?

Accepted Answer

Chatbots

Answer

Betriebssysteme

Answer

Datenbankverwaltungssysteme

Question 62

Was ist die Funktion eines Stemmers in NLP?

Accepted Answer

Reduktion von Wörtern auf ihre Wortstämme

Answer

Klassifizierung von Texten

Answer

Suche und Ersetzung von Text

Question 63

Wie unterscheiden sich unüberwachtes und überwachtes Lernen in NLP?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen erfolgt ohne annotierte Daten, während überwachtes Lernen annotierte Daten verwendet.

Answer

Unüberwachtes Lernen ist in der Regel schneller als überwachtes Lernen.

Answer

Beide Lerntypen verwenden annotierte Daten.

Question 64

Welche NLP-Technik wird zur Extraktion von Schlüsselwörtern aus Text verwendet?

Accepted Answer

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

Answer

Naive-Bayes-Klassifikation

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

K-Means-Clustering