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QUESTION NO: 1
IBM Watson Natural Language Classifierサービスの一般的な使用例は何ですか？
A.質問を明確にしたり、ユーザーが行動を起こしたりできるようにするために、ユーザーと
の間の自然言語による会話を可能に
B.マーケティング資料をデザインし、より個人的で関連性のある製品の推奨事項を提供する
。
C.個人の履歴書にある分類に基づいて、特定の仕事またはプロジェクトに最適な人を探す
D.ツイートをイベント、ニュース、意見などの一連のカテゴリに整理する
Answer: D

QUESTION NO: 2
どのIBM
Watsonサービスが事前にトレーニングされていて、カスタマイズができないのですか？
A.トーンアナライザー
B.発見
C.自然言語分類子
D.テキスト読み上げ
Answer: C

QUESTION NO: 3
IBM Watson AIサービスを使用してデータベースを検索する方法は何ですか？
A.クエリの一部としてNatural Language Classifierのインテントを使用する
B.データベースを検索する前に、自然言語理解を使用してクエリを英語に翻訳する
C.ドキュメント変換サービスを使用して、ユーザー入力と最も強い関係を持つエントリをデ
ータベースで検索する
D.ディスカバリサービスを使用して、候補クエリを検索し、ユーザー入力に最も関連するク
エリを表示する
Answer: D

QUESTION NO: 4
K平均クラスタリングとはどの種類の学習ですか？
A.自動学習
B.教師あり学習
C.教師なし学習
D.強化学習
Answer: C

QUESTION NO: 5
IBM Watson Natural Language
Understandingサービスがhtmlから抽出する情報、またはエンティティーを分析するときの
Webベースのコンテンツの例は何ですか？
A.テキストとタイトルの情報
B.人、企業、団体
C.主体 - 行動 - 対象関係
D.トピックのキーワード
Answer: C

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Updated: May 28, 2022