北京郵電大學(xué)《自然語言理解》2022-2023學(xué)年期末試卷

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2022-2023學(xué)年期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、對于文本分類中的特征工程，除了詞袋模型和TF-IDF，以下哪種方法也可以提取有效的特征？A.詞性標(biāo)注B.命名實體識別C.以上都是D.以上都不是2、在自然語言處理中，如何提高模型對噪聲和錯誤輸入的魯棒性？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲B.使用正則化技術(shù)C.采用多模態(tài)信息D.以上都是3、對于文本分類中的可解釋性問題，以下哪種方法能夠幫助理解模型的決策過程？A.特征重要性分析B.可視化隱藏層C.示例解釋D.以上都是4、在命名實體識別任務(wù)中，以下哪種特征對于識別效果的提升有較大幫助？A.詞性特征B.上下文特征C.詞形特征D.以上都是5、自然語言處理中的語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源有哪些？如何選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源有文本語料庫等，根據(jù)任務(wù)需求選擇合適數(shù)據(jù)，提高模型性能。B.語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)隨機(jī)選擇，沒有特定來源。C.不確定。D.語言模型不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)。6、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(jī)交叉驗證D.以上都是7、在信息抽取中，若要從非結(jié)構(gòu)化文本中提取結(jié)構(gòu)化的知識，以下哪個技術(shù)是關(guān)鍵？A.命名實體識別B.關(guān)系抽取C.事件抽取D.以上都是8、在自然語言處理中，情感分析的目的是什么？情感分析可以應(yīng)用于哪些場景？A.情感分析判斷文本的情感傾向，可應(yīng)用于輿情監(jiān)測、產(chǎn)品評價等場景，為決策提供參考。B.情感分析沒有目的，也沒有應(yīng)用場景。C.不確定。D.情感分析只是為了娛樂，沒有實際價值。9、在機(jī)器翻譯的解碼器中，以下哪種策略能夠生成更符合語法和語義的譯文？A.貪心搜索B.集束搜索C.采樣D.以上都是10、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時，以下哪種正則化方法常用于防止過擬合？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.以上都是11、在自然語言處理中，機(jī)器翻譯中的領(lǐng)域適應(yīng)是指什么？有哪些方法可以實現(xiàn)？A.領(lǐng)域適應(yīng)是使機(jī)器翻譯適應(yīng)特定領(lǐng)域，方法有領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練、特征選擇等，提高翻譯質(zhì)量。B.領(lǐng)域適應(yīng)沒有意義，方法也不可行。C.不確定。D.領(lǐng)域適應(yīng)只是簡單的翻譯特定領(lǐng)域的文本，沒有方法。12、自然語言處理中的命名實體識別中的跨語言識別是如何實現(xiàn)的？有哪些挑戰(zhàn)？A.跨語言識別通過利用多語言資源、跨語言模型等實現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括語言差異、數(shù)據(jù)不足等。B.跨語言識別無法實現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在。C.不確定。D.跨語言識別只是簡單的識別不同語言的實體，沒有挑戰(zhàn)。13、在自然語言處理的應(yīng)用中，若要實現(xiàn)智能寫作助手，以下哪個功能是關(guān)鍵？A.語法檢查B.詞匯推薦C.以上都是D.以上都不是14、在自然語言處理的模型壓縮中，以下哪種技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量而不顯著降低性能？A.量化B.剪枝C.知識蒸餾D.以上都是15、在文本生成中，為了提高生成文本的多樣性，以下哪種方法可能有效？A.引入隨機(jī)噪聲B.使用不同的起始狀態(tài)C.以上都是D.以上都不是16、在信息抽取中，若要抽取文本中的關(guān)系三元組，以下哪種方法較為有效？A.基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取B.基于模板的關(guān)系抽取C.兩者結(jié)合D.以上都不是17、對于文本的句法分析，以下哪種方法能夠更準(zhǔn)確地構(gòu)建句子的語法結(jié)構(gòu)？A.基于規(guī)則的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度學(xué)習(xí)的句法分析D.以上方法效果相同18、在文本分類中，以下哪種情況可能導(dǎo)致模型過擬合？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少B.模型過于復(fù)雜C.特征選擇不當(dāng)D.以上都是19、當(dāng)處理文本中的指代消解問題時，以下哪種信息對于確定指代對象至關(guān)重要？A.上下文語義B.語法結(jié)構(gòu)C.詞匯共現(xiàn)D.以上都是20、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時，以下哪種方法可以處理變長的文本輸入？A.固定長度的向量表示B.動態(tài)長度的向量表示C.序列到序列模型D.以上都不是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋什么是自然語言處理中的增量學(xué)習(xí)，說明其在模型更新和適應(yīng)新數(shù)據(jù)中的作用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題10分）在知識圖譜的更新和維護(hù)中，自然語言處理技術(shù)如何發(fā)揮作用？請說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用場景。3、（本題10分）解釋什么是語言生成的多樣性控制，說明控制語言生成多樣性的方法和技術(shù)，并分析其在對話系統(tǒng)中的重要性。4、（本題10分）在情感分析中，如何捕捉文本中的隱含情感和微妙情感變化？請說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。三、分析題（本大題共2個小題，共20分