1.
自然言語処理において、形態素解析の目的は何ですか？
2.
「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？
3.
Word2Vecの「スキップグラムモデル」とはどのような手法ですか？
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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？
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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？
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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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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？
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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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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？
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NLPモデルにおいて「アテンション機構」の役割は何ですか？
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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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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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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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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？
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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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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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「TF-IDF」はどのような目的で使用されますか？
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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？
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LSTM（長短期記憶）モデルの最大の利点は何ですか？
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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？
