南京信息工程大學(xué)《自然語言處理Ⅰ》2023-2024學(xué)年期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁南京信息工程大學(xué)《自然語言處理Ⅰ》

2023-2024學(xué)年期末試卷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，如何利用預(yù)訓(xùn)練模型進行特定任務(wù)的微調(diào)？A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.調(diào)整模型的架構(gòu)C.優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)D.以上都是2、在自然語言處理中，模型的可解釋性是一個重要問題。以下哪種方法可以增強模型的可解釋性？A.可視化模型的中間輸出B.分析模型的參數(shù)C.與基于規(guī)則的方法結(jié)合D.以上都是3、在文本聚類中，若要確定聚類的個數(shù)，以下哪種方法常常被使用？A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.以上都是D.以上都不是4、自然語言處理中的文本聚類中的聚類算法有哪些？不同算法的優(yōu)缺點是什么？A.聚類算法有K-Means、層次聚類等，優(yōu)缺點在計算復(fù)雜度、聚類效果等方面不同。B.文本聚類沒有算法，也沒有優(yōu)缺點。C.不確定。D.文本聚類算法不重要，也沒有優(yōu)缺點。5、自然語言處理中，當(dāng)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(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)C.主動學(xué)習(xí)D.以上都是6、對于問答系統(tǒng)中的語義匹配問題，以下哪種表示方法能夠更好地捕捉語義相似性？A.詞向量平均B.句子向量C.基于深度學(xué)習(xí)的語義編碼D.以上都是7、在信息檢索中，除了準確性，還有哪些重要的評價指標？A.召回率B.F1值C.平均準確率D.以上都是8、在自然語言處理中，機器翻譯中的低資源語言翻譯是如何實現(xiàn)的？有哪些挑戰(zhàn)？A.低資源語言翻譯通過遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強等實現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)稀缺、語言特殊性等。B.低資源語言翻譯無法實現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在。C.不確定。D.低資源語言翻譯只是簡單的翻譯，沒有挑戰(zhàn)。9、自然語言處理中的文本摘要生成是如何實現(xiàn)的？文本摘要的評價指標有哪些？A.文本摘要通過提取關(guān)鍵信息實現(xiàn)，評價指標有準確性、簡潔性等，為用戶提供簡潔內(nèi)容。B.文本摘要隨機生成，沒有評價指標。C.不確定。D.文本摘要沒有意義，也無法評價。10、對于知識圖譜的推理，以下哪種方法可以根據(jù)已有的知識推導(dǎo)出新的知識？A.基于規(guī)則的推理B.基于機器學(xué)習(xí)的推理C.以上都是D.以上都不是11、對于文本的語義依存分析，其與句法分析的主要區(qū)別在于？A.關(guān)注語義關(guān)系而非語法結(jié)構(gòu)B.分析粒度更細C.以上都是D.以上都不是12、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13、當(dāng)進行文本聚類時，以下哪種距離度量方法在處理高維文本數(shù)據(jù)時較為常用？A.歐式距離B.余弦相似度C.杰卡德距離D.以上都不是14、以下哪種自然語言處理應(yīng)用對實時性要求較高？A.在線客服B.文本自動摘要C.情感分析D.機器翻譯15、以下哪種自然語言處理應(yīng)用需要考慮用戶的個性化需求？A.個性化推薦B.智能寫作助手C.定制化問答系統(tǒng)D.以上都是16、在自然語言處理中，情感分析中的細粒度情感分析是指什么？有哪些實現(xiàn)方法？A.細粒度情感分析更精確地判斷情感，方法有基于方面的情感分析等，滿足特定需求。B.細粒度情感分析沒有意義，方法也不可行。C.不確定。D.細粒度情感分析就是更復(fù)雜的情感分析，沒有具體方法。17、在自然語言處理的分布式訓(xùn)練中，以下哪個技術(shù)可以提高訓(xùn)練效率和擴展性？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.以上都是D.以上都不是18、在文本分類中，若要提高模型對新領(lǐng)域數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，以下哪種方法較為有效？A.領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)B.零樣本學(xué)習(xí)C.少樣本學(xué)習(xí)D.以上都是19、對于一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，若要進行高效的存儲和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是合適的？A.哈希表B.B樹C.倒排文件D.以上都可以20、對于一個文本分類問題，若要提高模型的泛化能力，以下哪種策略是有效的？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.模型融合D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）論述自然語言處理中對話系統(tǒng)的用戶體驗優(yōu)化方法。2、（本題10分）在文本分類中，如何處理類別不平衡問題？請說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其在實際數(shù)據(jù)集中的應(yīng)用。3、（本題10分）闡述自然語言處理中詞性標注的未登錄詞處理方法。4、（本題10分）解釋自然語言處理中語言模型的增量學(xué)習(xí)方法。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）分析