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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects

Class 12 Artificial Intelligence - Part B: Subject Specific Skills - Natural Language Processing Easy Quiz

Level 8 • 4/50 questions • 60 seconds per question.

Level readiness 4/50 Questions
Time Left 04:00 60 sec/question
RewardsCoins + XP
ModeClassic Quiz
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This level needs 46 more active questions. Admin panel me same class, subject, difficulty aur level_no 8 par question add karein.
Question 1 / 4 0 score
Answered 0/4 Correct 0 Time 04:00

भाषा संसाधन में वाक्य के अर्थ को समझना क्यों कठिन हो सकता है?

Why can understanding sentence meaning be difficult in language processing?

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A. क्योंकि एक शब्द के कई अर्थ हो सकते हैंBecause one word can have many meanings

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सही उत्तर A है, क्योंकि एक ही शब्द का अर्थ उसके संदर्भ के अनुसार बदल सकता है। उदाहरण के लिए, “कल” का अर्थ बीता हुआ दिन या आने वाला दिन हो सकता है। इसलिए प्राकृतिक भाषा संसाधन में केवल शब्दों को पहचानना पर्याप्त नहीं है; वाक्य-संदर्भ और बहुअर्थकता को भी समझना पड़ता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि वाक्यों की संरचना और अर्थ अलग-अलग हो सकते हैं। विकल्प C भी गलत है, क्योंकि भाषा में व्याकरण और प्रयोग के नियम होते हैं। विकल्प D गलत है, क्योंकि संगणक मानव की तरह स्वाभाविक रूप से संदर्भ और अर्थ नहीं समझता। परीक्षा-युक्ति: NLP में अर्थ समझने की प्रमुख चुनौतियों के रूप में बहुअर्थकता और संदर्भ-निर्भरता याद रखें। / The correct answer is A because the meaning of a word can change according to its context. For example, “kal” in Hindi may refer to yesterday or tomorrow. Thus, natural language processing must consider the surrounding sentence and context, not just individual words. Option B is incorrect because sentences can have different structures and meanings. Option C is incorrect because languages do follow grammatical and usage rules. Option D is incorrect because computers do not naturally understand context and meaning in the same way humans do. Exam tip: Remember ambiguity and context dependence as major challenges in NLP.

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रुकावट शब्दों को हटाने का उद्देश्य क्या होता है?

What is the purpose of removing stop words?

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A. पाठ में कम उपयोगी सामान्य शब्दों की संख्या घटानाTo reduce less useful common words in the text

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रुकावट शब्द (stop words) जैसे “और”, “का” और “है” बहुत सामान्य शब्द होते हैं तथा कई NLP कार्यों में अर्थपूर्ण विश्लेषण के लिए कम उपयोगी होते हैं। उन्हें हटाने से पाठ का आकार घटता है और मॉडल अधिक महत्वपूर्ण शब्दों पर ध्यान दे सकता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि stop-word removal में सभी महत्वपूर्ण शब्द नहीं हटाए जाते। परीक्षा-युक्ति: stop-word removal को NLP की text preprocessing प्रक्रिया के रूप में याद रखें। / Stop words such as “and,” “the,” and “is” occur very frequently and often contribute little to meaningful analysis in many NLP tasks. Removing them reduces the text size and helps the model focus on more informative words. Option B is incorrect because stop-word removal does not delete all important words. Exam tip: remember stop-word removal as a text-preprocessing step in NLP.

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पाठ वर्गीकरण का उदाहरण कौन सा है?

Which is an example of text classification?

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A. संदेश को अवांछित या सामान्य बतानाMarking a message as spam or normal

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पाठ वर्गीकरण में लिखित पाठ को पहले से निर्धारित श्रेणियों में बाँटा जाता है। किसी संदेश को ‘अवांछित’ (spam) या ‘सामान्य’ (normal) बताना इसी प्रक्रिया का उदाहरण है। चित्र का आकार बदलना इमेज प्रोसेसिंग, ध्वनि की तीव्रता बढ़ाना ऑडियो प्रोसेसिंग और कुर्सी बनाना NLP से असंबंधित कार्य है। परीक्षा टिप: spam detection, sentiment analysis और topic labeling पाठ वर्गीकरण के सामान्य उदाहरण हैं। / Text classification assigns written content to predefined categories. Marking a message as “spam” or “normal” is therefore a text-classification task. Changing an image’s size is image processing, increasing sound volume is audio processing, and making a chair is unrelated to NLP. Exam tip: spam detection, sentiment analysis, and topic labelling are common examples of text classification.

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नामित सत्ता पहचान का सरल उपयोग क्या है?

What is a simple use of named entity recognition?

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A. पाठ में व्यक्ति, स्थान या संस्था की पहचान करनाIdentifying a person, place, or organization in text

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नामित सत्ता पहचान (Named Entity Recognition, NER) प्राकृतिक भाषा संसाधन की वह तकनीक है जो पाठ में व्यक्ति, स्थान और संस्थाओं जैसे नामित तत्वों को पहचानकर उनकी श्रेणी निर्धारित करती है। इसलिए विकल्प A सही है। भावनात्मक रुझान पहचानना sentiment analysis, अनुवाद machine translation और सार बनाना text summarization के कार्य हैं; ये NER के मुख्य कार्य नहीं हैं। परीक्षा-युक्ति: NER को पाठ से महत्वपूर्ण नामित जानकारी निकालने वाली तकनीक के रूप में याद रखें। / Named entity recognition (NER) is an NLP technique that identifies and classifies named elements such as people, places, and organizations in text. Therefore, option A is correct. Identifying emotional sentiment is sentiment analysis, translation is machine translation, and creating a summary is text summarization; these are different NLP tasks. Exam tip: Remember NER as a technique for extracting important named information from text.

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FAQs

Class 12 Artificial Intelligence Quiz FAQs

How many questions are in this quiz?

This level is designed for 50 active questions. Currently 4 questions are available for the selected class and difficulty.

Is there a timer in this quiz?

Yes, the timer uses 60 seconds per question for Easy difficulty and shows the total remaining time on the page.

Can I open each question separately?

Yes, every question has its own SEO-friendly page with answer, explanation and related practice links.