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QUESTION NO: 1
What do first-order and second-order Markov processes have in common concerning next word prediction?
A. Both use WordNet to model the probability of the next word
B. Both are unsupervised methods
C. Both provide the foundation to build a trigram language model
D. Neither makes assumptions about the probability of the next word
Answer: C

QUESTION NO: 2
The naive Bayer classifier is trained over 1600 movie reviews and then tested over 400 reviews.
Here is the resulting confusion matrix:
190 (TP) 10(FN)
80 (FP) 120(TN)
What are the precision, recall, and the F1-score values?
A. Precision0.95; Recall: 0704; F1-score: 0.809
B. Precision 0.613, Recall: 0.95, F1-score: 0.745
C. Precision 0.704, Recall: 0.95; F1-score: 0.809
D. Precision 0.95; Recall: 0.613; F1-score: 0.745
Answer: C

QUESTION NO: 3
What elements are needed to determine the time complexity of finding all the cliques of size k in social network analysis?
A. Eigenvector centrality and betwenness
B. Clique size and total number of nodes in the network
C. Number of edges in the network and centrality measure of the cliques
D. Clique size and betweenness centrality
Answer: B

QUESTION NO: 4
In a connected, undirected graph of 5 nodes with 10 edges, how many more edges need to be added to make the clustering coefficient of every node equal 1 ?
A. 0
B. 5
C. 10
D. 15
Answer: A

QUESTION NO: 5
What is a characteristic of lemmatization?
A. Can be performed by calling the synset () function on a lemma in LNTK
B. Can be performed by calling the lemma() function on a synset in LNTK
C. Reduces words of variant forms to their base forms based on a set of heuristics
D. Reduces words of variant forms to their base forms based on a dictionary
Answer: D

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Updated: May 27, 2022