西安電子科技大學(xué)《自然語言處理》2022-2023學(xué)年期末試卷

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《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、在自然語言處理中，如何處理語言的模糊性和不確定性？A.利用概率模型B.結(jié)合常識和背景知識C.引入人類的判斷D.以上都是2、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3、對于自然語言處理中的指代消解，以下哪個因素是關(guān)鍵的？A.上下文信息B.詞匯特征C.語法結(jié)構(gòu)D.以上都是4、自然語言處理中，當進行語音合成時，以下哪個因素會影響合成語音的自然度？A.韻律模型B.聲學(xué)模型C.文本前端處理D.以上都是5、在問答系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的改進是重要的？A.問題的擴展和改寫B(tài).知識庫的豐富和優(yōu)化C.以上都是D.以上都不是6、在自然語言生成中，若要生成符合特定領(lǐng)域知識的文本，以下哪種方法可以利用？A.引入領(lǐng)域詞典B.基于領(lǐng)域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練C.利用領(lǐng)域規(guī)則約束D.以上都是7、在自然語言處理中，對于詞法分析任務(wù)，以下哪種方法常用于識別單詞的詞性？A.基于規(guī)則的方法B.基于統(tǒng)計的方法C.深度學(xué)習(xí)方法D.以上方法都常用8、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動態(tài)性？A.在線學(xué)習(xí)B.增量學(xué)習(xí)C.流式處理D.以上都是9、在自然語言處理的模型融合中，以下哪種融合方式可以綜合多個模型的優(yōu)勢？A.結(jié)果融合B.特征融合C.以上都是D.以上都不是10、在信息抽取中，若要從大規(guī)模文本中快速篩選出相關(guān)信息，以下哪種方法可以采用？A.基于關(guān)鍵詞的檢索B.基于模式匹配的抽取C.基于深度學(xué)習(xí)的篩選D.以上都是11、當處理文本中的隱喻和修辭手法時，以下哪種自然語言處理技術(shù)面臨較大挑戰(zhàn)？A.語義理解B.句法分析C.情感分析D.以上都是12、在信息抽取中，若要提取復(fù)雜的關(guān)系模式，以下哪種模型結(jié)構(gòu)更具優(yōu)勢？A.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都不是13、對于多語言自然語言處理，以下哪種方法可以實現(xiàn)跨語言的知識遷移？A.預(yù)訓(xùn)練多語言模型B.利用語言之間的相似性C.進行跨語言的標注和訓(xùn)練D.以上都是14、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15、在命名實體識別中，若要處理新出現(xiàn)的實體類別，以下哪種方法具有較好的擴展性？A.基于詞典的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.結(jié)合規(guī)則和學(xué)習(xí)的方法D.以上都不是16、以下哪種自然語言處理任務(wù)需要考慮語言的韻律和節(jié)奏？A.詩歌生成B.語音合成C.口語理解D.以上都是17、在語音識別與自然語言處理的結(jié)合中，以下哪個環(huán)節(jié)是關(guān)鍵？A.語音特征提取B.語音到文本的轉(zhuǎn)換C.對轉(zhuǎn)換后的文本進行自然語言處理D.以上都是18、對于文本相似度計算，若要比較兩篇較長的文章的相似程度，以下哪種方法更適合？A.基于詞袋模型B.基于向量空間模型C.基于深度學(xué)習(xí)的編碼D.編輯距離計算19、在文本分類的深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪個超參數(shù)對模型性能的影響較大？A.學(xué)習(xí)率B.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量C.以上都是D.以上都不是20、在文本生成的評價指標中，除了BLEU得分，以下哪個指標也常被用于評估生成文本的質(zhì)量？A.ROUGE得分B.METEOR得分C.以上都是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）論述自然語言處理中對話系統(tǒng)的個性化交互方法。2、（本題10分）詳細闡述語音識別與自然語言處理的結(jié)合方式，包括語音轉(zhuǎn)文本后的處理步驟和應(yīng)用場景，并舉例說明其優(yōu)勢。3、（本題10分）詳細闡述自然語言處理中的可解釋性問題，包括為什么需要可解釋性、現(xiàn)有方法和面臨的挑戰(zhàn)，并舉例說明如何提高模型的可解釋性。4、（本題10分）詳細闡述自然語言處理中的文本分類中的特征增強方法，如詞嵌入增強、句法特征增強等，并舉例說明其效果。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)