華南理工大學(xué)《自然語言處理》2022-2023學(xué)年期末試卷

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頁華南理工大學(xué)

《自然語言處理》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、在自然語言處理中，語義相似度計算中的語義表示方法有哪些？不同方法的特點是什么？A.語義表示方法有詞向量、語義網(wǎng)絡(luò)等，特點在表達能力、計算效率等方面不同。B.語義相似度計算沒有語義表示方法，也沒有特點。C.不確定。D.語義表示方法不重要，也沒有特點。2、當利用詞嵌入技術(shù)表示單詞時，以下哪種模型能夠捕捉單詞之間的語義關(guān)系？A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.以上都是3、對于命名實體識別任務(wù)，以下哪種模型結(jié)構(gòu)在處理復(fù)雜的實體邊界和類別時具有優(yōu)勢？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.門控循環(huán)單元D.條件隨機場4、對于文本分類中的不平衡數(shù)據(jù)問題，以下哪種方法可以有效地處理少數(shù)類樣本？A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是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)進行預(yù)訓(xùn)練C.利用多模態(tài)信息進行約束D.以上都是6、在信息檢索中，為了提高檢索結(jié)果的相關(guān)性，以下哪種自然語言處理技術(shù)可以用于查詢擴展？A.詞干提取B.同義詞擴展C.以上都是D.以上都不是7、在自然語言處理中，如何處理文本中的省略和指代現(xiàn)象？A.基于上下文推理B.利用語法規(guī)則C.參考語義知識D.以上都是8、在情感分析任務(wù)中，常常需要對文本的情感傾向進行判斷。以下哪種方法常用于提取文本中的情感特征？A.使用情感詞典B.基于詞向量的聚類C.構(gòu)建語法樹D.以上都不是9、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.交叉驗證B.遷移學(xué)習C.在新數(shù)據(jù)集上進行測試D.以上都是10、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種方法可以提高對新類別數(shù)據(jù)的適應(yīng)性？A.在線學(xué)習B.增量學(xué)習C.主動學(xué)習D.以上都是11、自然語言處理中的詞性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？A.通過分析上下文詞匯、語法等利用上下文信息，提高詞性消歧準確率，如統(tǒng)計方法、深度學(xué)習方法等。B.上下文信息無法利用，方法也無效。C.不確定。D.上下文信息不重要，也沒有方法利用。12、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(xué)習的方法D.以上都不是13、對于文本生成中的重復(fù)生成問題，以下哪種方法可以有效緩解？A.增加懲罰項B.引入隨機性C.調(diào)整模型結(jié)構(gòu)D.以上都是14、在文本分類的模型融合中，以下哪種融合方式能夠充分利用多個模型的優(yōu)勢？A.平均融合B.加權(quán)融合C.投票融合D.以上都是15、對于自然語言處理中的模型壓縮，以下哪種技術(shù)能夠減少模型參數(shù)數(shù)量同時保持性能？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是16、在自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練語言模型微調(diào)中，以下哪個因素會影響微調(diào)的效果？A.預(yù)訓(xùn)練模型的規(guī)模B.微調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.以上都是D.以上都不是17、對于文本分類中的小樣本問題，以下哪種技術(shù)能夠利用有限的數(shù)據(jù)進行有效學(xué)習？A.遷移學(xué)習B.元學(xué)習C.自監(jiān)督學(xué)習D.以上都是18、在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如BERT具有出色的表現(xiàn)。以下關(guān)于BERT的說法，哪一項是錯誤的？A.BERT可以根據(jù)上下文動態(tài)地生成詞向量B.BERT在預(yù)訓(xùn)練時使用了大量的無標注文本C.BERT只能用于文本分類任務(wù)，不能用于其他自然語言處理任務(wù)D.BERT的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過程可以提高模型的性能19、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文本的多模態(tài)信息？A.融合圖像信息B.融合音頻信息C.兩者結(jié)合D.以上都不是20、對于機器翻譯任務(wù)，以下哪種模型能夠更好地處理長序列的輸入文本？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制模型C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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）詳細闡述自然語言處理中的零資源學(xué)習，包括其挑戰(zhàn)和解決方法，并舉例說明其在新語言處理中的應(yīng)用。2、（本題10分）分析自然語言處理中知識圖譜的知識融合挑戰(zhàn)。3、（本題10分）談?wù)勛匀徽Z言處理中語義理解的難點在哪里，以及目前有哪些解決方法。4、（本題10分）說明自然語言處理中信息抽取的自動化實現(xiàn)難點。三、分析題（本大題共2