西南林業(yè)大學《自然語言處理》2023-2024學年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁西南林業(yè)大學

《自然語言處理》2023-2024學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、自然語言處理中的文本聚類是如何進行的？文本聚類的應用場景有哪些？A.文本聚類根據文本特征進行分組，應用于文檔分類、信息檢索等場景，提高效率。B.文本聚類是隨機的，沒有應用場景。C.不確定。D.文本聚類沒有意義，也不可行。2、在自然語言處理的應用中，若要實現(xiàn)智能客服系統(tǒng)，以下哪個技術是核心？A.問題理解B.答案生成C.對話管理D.以上都是3、對于知識圖譜的推理，以下哪種方法可以根據已有的知識推導出新的知識？A.基于規(guī)則的推理B.基于機器學習的推理C.以上都是D.以上都不是4、自然語言處理中的文本分類是如何進行的？文本分類的關鍵步驟有哪些？A.文本分類通過提取特征和訓練模型來實現(xiàn)，關鍵步驟包括數據預處理、特征提取和模型訓練等。B.文本分類是隨機的，沒有關鍵步驟。C.不確定。D.文本分類就是猜測，不可靠。5、在文本分類中，以下哪種情況可能導致模型過擬合？A.訓練數據過少B.模型過于復雜C.特征選擇不當D.以上都是6、在語音識別與自然語言處理的結合中，以下哪個環(huán)節(jié)是將語音轉換為文字的關鍵步驟？A.聲學模型B.語言模型C.特征提取D.以上都是7、在自然語言處理中，語義消歧的目的是什么？A.確定多義詞在特定語境中的準確含義B.消除文本中的歧義結構C.統(tǒng)一不同文本中的語義表示D.以上都不是8、自然語言處理中的語義角色標注的作用是什么？它在哪些領域有應用？A.語義角色標注確定句子中詞語的語義角色，在信息抽取、機器翻譯等領域有應用。B.語義角色標注沒有作用，也沒有應用領域。C.不確定。D.語義角色標注只是為了增加文本復雜性，沒有實際用途。9、在機器翻譯的質量評估中，除了自動評估指標，以下哪種人工評估方法也被廣泛使用？A.對比評估B.盲測評估C.專家評估D.以上都是10、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.結果融合B.特征融合C.以上都是D.以上都不是11、在文本分類中，使用深度學習模型時，以下哪個因素對模型性能影響較大？A.網絡層數B.訓練數據的質量C.激活函數的選擇D.以上都是12、對于文本生成中的邏輯一致性問題，以下哪種方法可以進行有效的檢測和改進？A.基于邏輯規(guī)則的檢查B.引入邏輯推理模塊C.兩者結合D.以上都不是13、在情感分析任務中，若要判斷一段評論是積極、消極還是中性，以下哪個特征對于分類結果的影響較大？A.詞匯的詞性B.文本的長度C.特定的情感詞D.句子的結構14、在知識圖譜的推理任務中，以下哪種方法能夠基于已有知識進行新的推斷？A.基于規(guī)則的推理B.基于路徑的推理C.基于深度學習的推理D.以上都是15、在自然語言生成中，如何避免生成重復和單調的文本？A.增加模型的隨機性B.引入多樣化的訓練數據C.使用更復雜的生成策略D.以上都是16、在自然語言處理中，如何處理一詞多義現(xiàn)象？A.通過上下文確定詞義B.使用詞義消歧算法C.增加詞典中詞的釋義D.以上都是17、對于文本生成中的重復生成問題，以下哪種技術可以有效緩解？A.注意力機制B.束搜索C.強化學習D.以上都是18、以下哪種自然語言處理技術常用于信息抽取中的關系抽??？A.依存句法分析B.語義角色標注C.圖神經網絡D.以上都是19、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習、數據增強等實現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括數據稀缺、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)。20、在自然語言處理中，依存句法分析和短語結構分析的區(qū)別是什么？各有什么優(yōu)缺點？A.依存句法分析關注詞語之間的依存關系，短語結構分析關注句子的層次結構，優(yōu)缺點不同。B.兩者沒有區(qū)別，也沒有優(yōu)缺點。C.不確定。D.依存句法分析和短語結構分析都不可行。二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋自然語言處理中語義相似度計算的閾值設定原則。2、（本題10分）論述自然語言處理中機器翻譯的低資源語言翻譯實現(xiàn)方法及挑戰(zhàn)。3、（本題10分）分析自然語言處理中知識圖譜的知識融合的準確性問題。4、（本題10分）解釋自然語言處理中語義相似度計算的語義相似度度量改進方法。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）深入研究在文本的自動