首都經(jīng)濟貿(mào)易大學《自然語言處理》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁首都經(jīng)濟貿(mào)易大學

《自然語言處理》2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于自然語言處理中的模型評估，以下哪種交叉驗證方法能夠更有效地利用數(shù)據(jù)？（）A.K折交叉驗證B.留一交叉驗證C.隨機交叉驗證D.以上都是2、在自然語言處理的模型壓縮中，量化方法可以將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，以下哪種量化方式精度損失較??？（）A.對稱量化B.非對稱量化C.難以確定D.以上都不是3、在自然語言處理的在線學習中，以下哪個算法可以根據(jù)新的數(shù)據(jù)實時更新模型？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.在線隨機森林C.以上都是D.以上都不是4、自然語言處理中的語義角色標注的作用是什么？它在哪些領(lǐng)域有應(yīng)用？（）A.語義角色標注確定句子中詞語的語義角色，在信息抽取、機器翻譯等領(lǐng)域有應(yīng)用B.語義角色標注沒有作用，也沒有應(yīng)用領(lǐng)域C.不確定D.語義角色標注只是為了增加文本復雜性，沒有實際用途5、文本分類是自然語言處理中的常見任務(wù)。假設(shè)要將大量的新聞文章分為政治、經(jīng)濟、體育等類別，以下關(guān)于文本分類的描述，正確的是：（）A.可以使用手工提取的特征結(jié)合傳統(tǒng)分類算法進行文本分類，效果優(yōu)于深度學習方法B.深度學習模型在文本分類中能夠自動學習特征，但對小規(guī)模數(shù)據(jù)集表現(xiàn)不佳C.文本分類的結(jié)果只取決于所選擇的分類算法，與數(shù)據(jù)預處理和特征工程無關(guān)D.不同類別的文本在特征分布上沒有明顯差異，因此分類難度較大6、信息檢索與自然語言處理密切相關(guān)。假設(shè)一個用戶在搜索引擎中輸入了一個復雜的查詢語句，搜索引擎需要理解用戶的意圖并提供準確的搜索結(jié)果。在這個過程中，以下哪項技術(shù)對于準確解析用戶查詢和匹配相關(guān)文檔最為重要？（）A.關(guān)鍵詞匹配B.語義理解C.文檔索引構(gòu)建D.排序算法7、在自然語言處理中，詞法分析是重要的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一段復雜的文本進行詞法分析，以下關(guān)于詞法分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞法分析需要識別單詞的詞性、詞形變化和詞匯類別等信息B.可以使用基于規(guī)則的方法或基于統(tǒng)計的方法來進行詞法分析C.詞法分析的結(jié)果對后續(xù)的句法分析和語義理解沒有任何影響D.現(xiàn)代的詞法分析工具通常能夠處理多種語言和復雜的詞匯現(xiàn)象8、自然語言處理中的文本摘要生成旨在從長篇文本中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。假設(shè)要為一篇冗長的技術(shù)報告生成摘要，需要準確概括主要觀點、結(jié)論和重要細節(jié)。同時，要保持摘要的連貫性和可讀性。以下哪種文本摘要生成方法在處理這種專業(yè)文本時更能生成高質(zhì)量的摘要？（）A.抽取式摘要生成B.生成式摘要生成C.混合式摘要生成D.人工撰寫摘要9、在自然語言處理中，對于文本分類任務(wù)，以下哪種算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時通常表現(xiàn)出色，并且能夠自動提取特征？（）A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10、假設(shè)要對一段含有多語言混合的文本進行處理，例如在一篇中文文章中夾雜著英文單詞和短語。為了準確理解和處理這種文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.分別對不同語言部分進行處理B.統(tǒng)一將所有語言轉(zhuǎn)換為一種語言C.忽略混合語言中的非主要語言部分D.不做特殊處理，按照常規(guī)方法處理11、在句法分析中，依存句法分析和成分句法分析是兩種常見的方法。以下關(guān)于它們的說法，哪一項是不正確的？（）A.依存句法分析關(guān)注詞與詞之間的依存關(guān)系B.成分句法分析將句子分解為不同的成分C.依存句法分析比成分句法分析更能準確地反映句子的結(jié)構(gòu)D.這兩種方法在不同的應(yīng)用場景中都有其優(yōu)勢12、在情感分析的深度學習模型中，以下哪種層能夠有效地捕捉文本的長期依賴關(guān)系？（）A.卷積層B.循環(huán)層C.全連接層D.池化層13、在自然語言處理中，若要處理具有噪聲和不規(guī)范表達的文本，以下哪種方法能夠提高模型的魯棒性？（）A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是14、自然語言處理中的句法分析用于確定句子的結(jié)構(gòu)。假設(shè)要分析一個包含嵌套從句和復雜短語結(jié)構(gòu)的長句子，需要清晰地揭示句子中各個成分之間的關(guān)系。同時，要應(yīng)對不同語言的句法差異和不規(guī)則性。以下哪種句法分析算法在處理這種復雜句法結(jié)構(gòu)時準確性更高？（）A.自頂向下句法分析B.自底向上句法分析C.基于概率的句法分析D.基于規(guī)則的嚴格句法分析15、在自然語言處理的可解釋性研究中，假設(shè)要解釋一個自然語言處理模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.自然語言處理模型的內(nèi)部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析和可視化技術(shù)能夠在一定程度上幫助理解模型的決策依據(jù)，但存在局限性C.模型可解釋性對于實際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行D.所有的自然語言處理模型都具有相同的可解釋性難度和方法16、在自然語言處理的多模態(tài)融合中，例如結(jié)合文本和圖像信息進行理解和生成。假設(shè)要開發(fā)一個能夠根據(jù)圖片和相關(guān)描述生成文字說明的系統(tǒng)，以下哪個環(huán)節(jié)在多模態(tài)融合中可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.特征提取和表示B.模態(tài)間的對齊和關(guān)聯(lián)C.融合策略的選擇D.以上都是17、自然語言處理中的對話系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的輸入生成合理的回復。假設(shè)要開發(fā)一個客服對話系統(tǒng)，以下關(guān)于對話系統(tǒng)設(shè)計的描述，正確的是：（）A.采用固定的回復模板，不考慮用戶輸入的多樣性和語境B.基于規(guī)則的對話管理能夠靈活應(yīng)對各種復雜的對話場景C.利用深度學習模型學習大量的對話數(shù)據(jù)，結(jié)合上下文和用戶意圖，生成自然和恰當?shù)幕貜虳.對話系統(tǒng)不需要考慮回復的禮貌性和情感因素18、在文本分類任務(wù)中，若要處理類別不平衡的問題，以下哪種采樣方法可以增加少數(shù)類樣本的數(shù)量？（）A.隨機過采樣B.SMOTE采樣C.以上都是D.以上都不是19、在自然語言處理的模型評估中，除了準確率和召回率，以下哪個指標也常常被用于衡量模型性能？（）A.F1值B.均方誤差C.混淆矩陣D.以上都不是20、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種方法可以處理類別不平衡和噪聲數(shù)據(jù)的同時問題？（）A.集成學習B.半監(jiān)督學習C.主動學習D.以上都是21、在自然語言處理的模型訓練中，若要加快訓練速度，以下哪個硬件設(shè)備的提升可能最為顯著？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.以上都不是22、在自然語言處理的應(yīng)用中，智能寫作助手可以提供語法檢查、詞匯推薦等幫助。假設(shè)用戶正在撰寫一篇科技論文，以下哪個功能對于提高論文質(zhì)量可能最為有用？（）A.實時語法錯誤提醒B.相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)詞匯推薦C.文章結(jié)構(gòu)的建議D.以上功能都同樣重要23、在文本相似度計算中，若要考慮詞序和語法結(jié)構(gòu)對相似度的影響，以下哪種方法更合適？（）A.基于句法樹的方法B.基于語義圖的方法C.基于深度學習的方法D.以上都不是24、對于一個包含多種語言的文本數(shù)據(jù)集，要進行語言識別，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.字符編碼識別B.語言模型C.詞頻統(tǒng)計D.語法分析25、自然語言處理中的情感分析用于判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析消費者對一款產(chǎn)品的評價的情感。以下關(guān)于情感分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于詞典和規(guī)則的方法，也可以基于機器學習和深度學習的方法進行情感分析B.不僅要考慮文本中的詞匯，還要考慮句子的結(jié)構(gòu)和上下文對情感的影響C.情感分析的結(jié)果通常是明確的積極、消極或中性，不存在模糊的情況D.情感分析在市場營銷、客戶服務(wù)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在自然語言處理中，依存句法分析的目的是什么？請說明依存句法分析的基本概念和常用方法，并舉例其在文本理解中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明自然語言處理中信息抽取的關(guān)系抽取的深度學習方法。3、（本題5分）解釋什么是自然語言處理中的文本風格遷移，說明其任務(wù)和方法，并分析其在文學創(chuàng)作和文本轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋什么是句法分析，說明句法分析的目的和常見的句法分析算法，如基于概率的算法和基于規(guī)則的算法，并分析它們的優(yōu)缺點。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析在機器閱讀理解的推理能力培養(yǎng)中，如何讓模型學會根據(jù)文本進行邏輯推理和判斷，回答需要推理的問題。2、（本題5分）分析在知識圖譜構(gòu)建中，如何從文本中抽取知識并構(gòu)建有效的知識表示，以及如何利用知識圖譜提升自然語言處理任務(wù)的性能。3、（本題5分）分析自然語言處理中的多模態(tài)情感分析，如何整合文本與圖像等模態(tài)的情感信息。4、（本題5分）分析自然語言處理中的模型融合中的模型選擇策略，以及依據(jù)和方法。5、（本題5分）在金融投資建議文本生成，分析如何根據(jù)市場數(shù)據(jù)和用戶需求生成合理建議。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理在智能安防預警系統(tǒng)中的應(yīng)用有哪些？論述其在安全風險評估、預警信息發(fā)布等方面的作用，以及面臨的技術(shù)問題和解決方案。2、（本題10分）自然語言處理在智能教育培訓質(zhì)量評