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下列关于机器翻译任务的说法不正确的是
A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则
B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象
C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生
D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题
A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则
B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象
C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生
D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题
A. 常见的翻译软件只有金山词霸、金山快译两种
B. 机器翻译的英文全称是Machine Translation,简称MT
C. 百度和谷歌不具有在线翻译功能
D. 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种机器语言
A. 在汇编语言编程中,必须有数据段和代码段
B. 在汇编语言编程中,数据可以安排在代码段中
C. 在汇编语言编程中,必须分别完整的定义数据段、堆栈段、附加段和代码段
D. 在汇编语言编程中,必须采用过程的形式编写
A、计算机所完成的每一个基本动作称为一条指令
B、机器语言是计算机可以读懂的语言
C、高级语言编写的程序必须通过特定翻译程序翻译成机器语言后才能被计算机读懂
D、汇编语言和C++语言都是高级程序设计语言
A、内部表示,不依赖目标机的结构 机械生成目标代码
B、外部表示,不依赖目标机的结构 机械生成目标代码
C、内部表示,不依赖目标机的结构 机械生成中间代码
D、外部表示,不依赖目标机的结构 机械生成中间代码
A、模板匹配方法所识别的内容包括大词汇量、非特定人连续语音识别
B、统计机器学习模型存在对语音的鲁棒性低,容易受到杂音影响等问题
C、随着声学特征、改进的解码算法的提出,连续语音流的识别准确率不断提升
D、随着深度学习模型的应用,语音识别逐渐采用“端到端”的解决方案
A、语言是感知信息经过大脑处理后的抽象表示,因此语言智能属于“感知智能”的范畴
B、计算机视觉、语音处理的研究内容都属于“感知智能”
C、语言智能技术研究包括语言形式化模型的建立和使用两部分
D、乔姆斯基认为有限状态机模型和N-gram统计方法不适合描述语言
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