陜西電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《自然語言處理課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁陜西電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《自然語言處理課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在自然語言處理中，如何評估模型在新領(lǐng)域或新數(shù)據(jù)集上的泛化能力？（）A.交叉驗(yàn)證B.遷移學(xué)習(xí)C.在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試D.以上都是2、關(guān)于自然語言的語義角色標(biāo)注，假設(shè)要確定句子中各個(gè)成分所扮演的語義角色，如施動(dòng)者、受動(dòng)者、地點(diǎn)等。以下哪種方法在處理語義角色標(biāo)注任務(wù)時(shí)可能更準(zhǔn)確？（）A.基于特征工程的方法，手動(dòng)設(shè)計(jì)特征B.基于深度學(xué)習(xí)的端到端學(xué)習(xí)方法C.基于句法分析結(jié)果的標(biāo)注方法D.不進(jìn)行語義角色標(biāo)注，忽略句子成分的角色信息3、對于中文自然語言處理，分詞是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。以下哪種分詞算法在處理歧義分詞問題上表現(xiàn)較好？（）A.基于詞典的分詞算法B.基于統(tǒng)計(jì)的分詞算法C.結(jié)合詞典和統(tǒng)計(jì)的分詞算法D.以上算法效果相同4、在自然語言處理中，知識(shí)圖譜的更新和維護(hù)是如何進(jìn)行的？有哪些挑戰(zhàn)？（）A.知識(shí)圖譜通過添加新實(shí)體、關(guān)系等更新，挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、時(shí)效性等B.知識(shí)圖譜無法更新和維護(hù)，挑戰(zhàn)也不存在C.不確定D.知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù)，也沒有挑戰(zhàn)5、在自然語言處理中，如何利用多模態(tài)信息（如圖像、音頻）來增強(qiáng)文本理解？（）A.融合多模態(tài)特征B.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練C.利用多模態(tài)信息進(jìn)行約束D.以上都是6、文本分類中的不平衡數(shù)據(jù)問題是常見的挑戰(zhàn)之一。假設(shè)我們要對一個(gè)類別分布極不均衡的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，其中一個(gè)類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法在處理這種不平衡數(shù)據(jù)時(shí)可能更有效？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成新樣本D.以上都是7、在自然語言的語義相似度計(jì)算中，假設(shè)要比較兩個(gè)句子的語義相似度，以下哪個(gè)方面可能是最需要重點(diǎn)考慮的？（）A.詞匯的重合度B.句子的結(jié)構(gòu)相似性C.詞匯的語義關(guān)系D.以上方面都需綜合考慮8、對于多模態(tài)自然語言處理，例如結(jié)合圖像和文本信息，以下哪個(gè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)融合的關(guān)鍵？（）A.跨模態(tài)注意力機(jī)制B.多模態(tài)特征提取C.以上都是D.以上都不是9、在自然語言處理的領(lǐng)域適應(yīng)問題中，當(dāng)將一個(gè)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到新的領(lǐng)域時(shí)，需要解決模型的適應(yīng)性和泛化能力。假設(shè)要將一個(gè)在新聞?lì)I(lǐng)域訓(xùn)練的語言模型應(yīng)用到科技論文領(lǐng)域，需要處理領(lǐng)域特定的詞匯、術(shù)語和語言風(fēng)格。同時(shí)，要在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)下進(jìn)行模型調(diào)整。以下哪種領(lǐng)域適應(yīng)方法在處理這種跨領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)更能提高模型的性能？（）A.直接使用原模型，不進(jìn)行調(diào)整B.基于少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的微調(diào)C.利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行自適應(yīng)D.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型10、對于文本分類中的小樣本學(xué)習(xí)問題，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.遷移學(xué)習(xí)B.元學(xué)習(xí)C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上都是11、自然語言處理中的語言模型用于評估文本的合理性和概率。假設(shè)要評估一個(gè)新生成的句子的合理性，以下關(guān)于語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.n-gram語言模型通過統(tǒng)計(jì)詞的共現(xiàn)頻率來計(jì)算句子的概率B.神經(jīng)語言模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的語言模式和語義表示C.語言模型的性能只與模型的架構(gòu)和參數(shù)有關(guān)，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模無關(guān)D.融合多種語言模型可以提高對文本合理性評估的準(zhǔn)確性12、在自然語言處理的語義角色標(biāo)注任務(wù)中，假設(shè)要分析句子“小明給了小紅一本書”中各個(gè)成分的語義角色，以下關(guān)于語義角色標(biāo)注的描述，正確的是：（）A.語義角色標(biāo)注只關(guān)注句子中的主語和賓語，不考慮其他成分B.可以通過基于規(guī)則的方法準(zhǔn)確標(biāo)注所有句子的語義角色，不受語言表達(dá)多樣性的影響C.深度學(xué)習(xí)方法在語義角色標(biāo)注中能夠自動(dòng)捕捉語義關(guān)系，但對語義模糊的句子處理能力有限D(zhuǎn).語義角色標(biāo)注的結(jié)果對文本情感分析等任務(wù)沒有幫助13、自然語言處理中的語言模型用于預(yù)測下一個(gè)單詞或字符。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)語言模型。以下關(guān)于語言模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.n-gram語言模型是一種常見的基于統(tǒng)計(jì)的語言模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的語言模式和語義表示C.語言模型的性能只取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模，與模型結(jié)構(gòu)無關(guān)D.語言模型可以用于文本生成、機(jī)器翻譯等任務(wù)14、假設(shè)要對一段含有多語言混合的文本進(jìn)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(zhǔn)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(jìn)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15、對于文本生成中的主題一致性問題，以下哪種方法可以增強(qiáng)主題的連貫性？（）A.引入主題模型B.增加約束條件C.優(yōu)化訓(xùn)練算法D.以上都是二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋自然語言處理中語言模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法。2、（本題5分）詳細(xì)闡述自然語言處理中的詞向量表示方法，如one-hot編碼、word2vec和glove等，并比較它們在語義表達(dá)上的差異。3、（本題5分）論述自然語言處理中依存句法分析的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方法。4、（本題5分）在自然語言處理中，如何進(jìn)行有效的文本預(yù)處理？請說明常見的文本預(yù)處理步驟，如分詞、去噪、詞性標(biāo)注等，并解釋其目的。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）自然語言處理在考古領(lǐng)域的應(yīng)用，如古代文獻(xiàn)解讀、文物描述分析等，可以為考古研究提供新的視角和方法。請深入分析自然語言處理在考古領(lǐng)域的具體應(yīng)用方式，所面臨的語言和文化障礙，以及如何與傳統(tǒng)考古方法相結(jié)合。2、（本題5分）自然語言處理中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可以用于優(yōu)化模型的決策過程。論述強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用場景，如對話系統(tǒng)、文本生成等，分析相關(guān)算法和技術(shù)，并探討如何有效地利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來提高自然語言處理任務(wù)的性能。3、（本題5分）自然語言處理在輿情監(jiān)測和分析中發(fā)揮著重要作用，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)公眾的關(guān)注點(diǎn)和情緒傾向。請論述自然語言處理在輿情監(jiān)測中的關(guān)鍵技術(shù)和方法，如話題發(fā)現(xiàn)、情感傾向分析、影響力評估等，分析其在應(yīng)對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和復(fù)雜輿論環(huán)境時(shí)的優(yōu)勢和不足。4、（本題5分）自然語言處理在智能交通領(lǐng)域，如交通信息播報(bào)、駕駛輔助系統(tǒng)中的語音交互等方面有潛在的應(yīng)用。請深入論述自然語言處理在這些場景中的具體功能和實(shí)現(xiàn)方式，分析其在復(fù)雜交通環(huán)境下的適應(yīng)性和可靠性，以及對交通安全和效率的影響。5、（本題5分）自然語言處理中的文本情感遷移技術(shù)，即將一種文本的情感風(fēng)格遷移到另一種文本上，是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域。論述文本情感遷移的方法和技術(shù)，如基于生成式模型的方法、基于特征轉(zhuǎn)換的方法等，以及在文學(xué)創(chuàng)作、廣告文案生成等方面的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，同時(shí)分析其對情感表達(dá)和語言創(chuàng)新的影響。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）詳細(xì)探討在文本生成的評價(jià)指標(biāo)中，除了BLEU得分和ROUGE得分，還有哪些指標(biāo)可以用于評估生