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中国でこのような諺があります。天がその人に大任を降さんとする時、必ず先ず困窮の中におきてその心志を苦しめ、その筋骨を労し、その体膚を餓やし、その身を貧困へと貶めるのである。この話は現在でも真です。しかし、成功には方法がありますよ。正確な選択をしたら、そんなに苦労しなくても成功することもできます。NewValidDumpsのEMCのE20-065学習体験談試験トレーニング資料はIT職員を対象とした特別に作成されたものですから、IT職員としてのあなたが首尾よく試験に合格することを助けます。もしあなたは試験に準備するために知識を詰め込み勉強していれば、間違い方法を選びましたよ。こうやってすれば、時間とエネルギーを無駄にするだけでなく、失敗になるかもしれません。でも、今方法を変えるチャンスがあります。早くNewValidDumpsのEMCのE20-065学習体験談試験トレーニング資料を買いに行きましょう。その資料を手に入れたら、異なる人生を取ることができます。運命は自分の手にあることを忘れないでください。

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QUESTION NO: 1
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: 2
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

QUESTION NO: 3
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: 4
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: 5
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

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Updated: May 27, 2022