1.
NLPモデルにおいて「アテンション機構」の役割は何ですか？
2.
トランスフォーマーモデルが従来のRNNに対して持つ優位性として正しいものはどれですか？
3.
テキスト生成モデル「GPT」において、自己回帰型モデルとしての特徴は何ですか？
4.
自然言語処理において、形態素解析の目的は何ですか？
5.
Word2Vecの「スキップグラムモデル」とはどのような手法ですか？
6.
GPTモデルのような自己回帰型モデルとBERTのような双方向モデルの違いは何ですか？
7.
読み書き表現において、AIがテキストデータを処理する際に、まず行われる処理はどれですか？
8.
BERTとTransformerの関係性について正しい説明はどれですか？
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自然言語処理において、形態素解析が難しいとされる言語はどれですか？
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自然言語処理において、生成的敵対ネットワーク（GAN）がテキスト生成に使用される際の特徴は何ですか？
11.
「TF-IDF」はどのような目的で使用されますか？
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テキストデータを用いた自然言語処理において、「BERT」の特徴として正しいものはどれですか？
13.
「正規表現（regex）」の使用例として適切でないものは次のうちどれですか？
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BERTモデルが従来の自然言語処理モデルと異なる点として、特に注目されるのはどの特徴ですか？
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テキストの前処理で「ストップワード」とは何を指しますか？
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自然言語処理において、ニューラルネットワークを使ってテキストを分類するために広く使用されるモデルはどれですか？
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自然言語処理（NLP）において、最も一般的に使用される「ベクトル表現」はどれですか？
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トランスフォーマーモデルがテキスト分類や翻訳において効果的である理由は何ですか？
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テキストデータの前処理として正しくないものは次のうちどれですか？
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LSTM（長短期記憶）モデルの最大の利点は何ですか？
