華東師范大學(xué)《自然語(yǔ)言處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)華東師范大學(xué)

《自然語(yǔ)言處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在情感分析中，若要處理跨領(lǐng)域的情感數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？（）A.領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)B.多領(lǐng)域聯(lián)合訓(xùn)練C.以上都是D.以上都不是2、對(duì)于文本分類中的不平衡數(shù)據(jù)問(wèn)題，以下哪種方法可以有效地處理少數(shù)類樣本？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是3、對(duì)于文本的自動(dòng)摘要，若要在保證摘要準(zhǔn)確性的同時(shí)提高摘要的簡(jiǎn)潔性，以下哪個(gè)策略可能有效？（）A.限制摘要的長(zhǎng)度B.選擇重要的句子C.以上都是D.以上都不是4、信息抽取是從自然語(yǔ)言文本中提取有用的信息。假設(shè)要從一篇醫(yī)學(xué)報(bào)告中抽取患者的癥狀、診斷結(jié)果和治療方案等信息，以下關(guān)于信息抽取技術(shù)的描述，正確的是：（）A.手動(dòng)編寫規(guī)則進(jìn)行信息抽取能夠適應(yīng)各種領(lǐng)域和文本類型的變化B.基于條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）的模型在序列標(biāo)注任務(wù)中表現(xiàn)不佳，不適合信息抽取C.深度學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取技術(shù)，可以有效地從復(fù)雜的文本中抽取關(guān)鍵信息D.信息抽取只關(guān)注文本的表面形式，不考慮語(yǔ)義和上下文的理解5、在語(yǔ)義角色標(biāo)注任務(wù)中，其目的是識(shí)別句子中與動(dòng)詞相關(guān)的各種語(yǔ)義成分。以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的語(yǔ)義角色？（）A.施事者B.受事者C.時(shí)間D.地點(diǎn)6、在自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，需要考慮語(yǔ)言的連貫性和邏輯性。假設(shè)要生成一篇關(guān)于科技發(fā)展的文章，以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述，正確的是：（）A.可以隨機(jī)組合單詞和句子來(lái)生成文本，無(wú)需遵循任何語(yǔ)言規(guī)則B.利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，能夠根據(jù)給定的主題和一些關(guān)鍵信息，生成較為連貫和合理的文本，但仍可能存在一些不準(zhǔn)確或不恰當(dāng)?shù)谋硎鯟.自然語(yǔ)言生成的質(zhì)量完全取決于所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模，與模型結(jié)構(gòu)和算法無(wú)關(guān)D.生成的文本無(wú)需考慮讀者的背景和需求，只要語(yǔ)法正確即可7、當(dāng)處理跨領(lǐng)域的自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，以下哪種方法能夠提高模型的泛化能力？（）A.領(lǐng)域自適應(yīng)B.多任務(wù)學(xué)習(xí)C.預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)D.以上都是8、在自然語(yǔ)言處理的可解釋性研究中，假設(shè)要解釋一個(gè)自然語(yǔ)言處理模型的決策過(guò)程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.自然語(yǔ)言處理模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無(wú)法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析和可視化技術(shù)能夠在一定程度上幫助理解模型的決策依據(jù)，但存在局限性C.模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒(méi)有太大意義，只要模型性能好就行D.所有的自然語(yǔ)言處理模型都具有相同的可解釋性難度和方法9、在文本情感分析中，若要捕捉文本中的隱含情感，以下哪種技術(shù)可能有幫助？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.語(yǔ)義分析C.上下文理解D.以上都是10、在自然語(yǔ)言處理的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，比如從新聞報(bào)道中識(shí)別出人名、地名和組織機(jī)構(gòu)名等。由于文本的領(lǐng)域和主題多樣，命名實(shí)體的形式和特點(diǎn)也各不相同。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別的準(zhǔn)確率？（）A.利用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.結(jié)合多種特征，如詞性、上下文C.引入領(lǐng)域知識(shí)和詞典D.以上都是11、在自然語(yǔ)言的信息檢索中，假設(shè)用戶輸入一個(gè)模糊的查詢?cè)~，以下哪種技術(shù)可能有助于提高檢索結(jié)果的相關(guān)性？（）A.詞干提取和詞形還原B.增加索引的維度C.優(yōu)化查詢算法D.以上技術(shù)都可能有幫助12、自然語(yǔ)言處理中的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)具有重要價(jià)值。假設(shè)要從一段醫(yī)療文本中識(shí)別出疾病名稱、藥物名稱等實(shí)體，以下關(guān)于命名實(shí)體識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以結(jié)合詞典匹配和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)提高命名實(shí)體識(shí)別的效果B.深度學(xué)習(xí)模型，如雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），在命名實(shí)體識(shí)別中表現(xiàn)良好C.命名實(shí)體識(shí)別的結(jié)果不受文本領(lǐng)域和語(yǔ)言風(fēng)格的影響D.多語(yǔ)言命名實(shí)體識(shí)別需要考慮不同語(yǔ)言的特點(diǎn)和差異13、在自然語(yǔ)言處理的情感分析中，除了文本內(nèi)容，以下哪個(gè)額外的信息可能對(duì)情感判斷有所幫助？（）A.作者的身份B.文本發(fā)布的平臺(tái)C.文本附帶的表情符號(hào)D.文本的字體和顏色14、在自然語(yǔ)言處理的信息檢索中，查詢擴(kuò)展是一種提高檢索效果的技術(shù)。假設(shè)用戶輸入“人工智能的發(fā)展”作為查詢?cè)~，以下關(guān)于查詢擴(kuò)展的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地添加相關(guān)的同義詞和近義詞作為擴(kuò)展詞，必然能提高檢索的準(zhǔn)確性B.利用語(yǔ)義分析和知識(shí)圖譜，可以挖掘出與查詢?cè)~相關(guān)的潛在概念和實(shí)體進(jìn)行擴(kuò)展，但可能引入噪聲C.查詢擴(kuò)展會(huì)增加檢索的時(shí)間和計(jì)算成本，因此不應(yīng)采用D.不考慮用戶的查詢意圖和語(yǔ)境，盲目進(jìn)行查詢擴(kuò)展總是有益的15、在自然語(yǔ)言的指代消解任務(wù)中，假設(shè)文本中存在多個(gè)代詞，需要確定每個(gè)代詞所指代的先行詞。以下哪種技術(shù)或方法在解決指代消解問(wèn)題時(shí)可能更有效？（）A.利用上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行推斷B.基于統(tǒng)計(jì)模型的概率計(jì)算C.依靠語(yǔ)法規(guī)則進(jìn)行判斷D.隨機(jī)指定代詞的指代對(duì)象二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）論述自然語(yǔ)言處理中依存句法分析的深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是語(yǔ)言模型，說(shuō)明常見(jiàn)的語(yǔ)言模型，如n-gram語(yǔ)言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型，并比較它們的性能。3、（本題5分）闡述自然語(yǔ)言處理中文本聚類的聚類結(jié)果可視化方法。4、（本題5分）詳細(xì)闡述自然語(yǔ)言處理中的遷移學(xué)習(xí)方法，包括如何利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，以及在不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)上的應(yīng)用效果。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）自然語(yǔ)言處理中的文本蘊(yùn)含識(shí)別旨在判斷兩個(gè)文本之間的邏輯關(guān)系。論述文本蘊(yùn)含識(shí)別的任務(wù)和方法，包括基于特征工程的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法，分析其在問(wèn)答系統(tǒng)、信息檢索等方面的應(yīng)用，并探討如何提升文本蘊(yùn)含識(shí)別的性能。2、（本題5分）自然語(yǔ)言處理中的遷移學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域和任務(wù)之間的應(yīng)用，可以加快模型訓(xùn)練和提高性能。論述遷移學(xué)習(xí)的原理和方法在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用方式，如何選擇合適的源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域，以及在遷移過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題和解決策略。3、（本題5分）文本分類是自然語(yǔ)言處理的常見(jiàn)任務(wù)之一。論述不同的文本分類算法，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹(shù)等，以及它們?cè)谔幚泶笠?guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)的性能和特點(diǎn)，并探討如何選擇合適的算法來(lái)提高分類的準(zhǔn)確性。4、（本題5分）金融行業(yè)涉及大量的文本數(shù)據(jù)，如財(cái)經(jīng)新聞、研究報(bào)告、客戶反饋等。分析自然語(yǔ)言處理在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策輔助、客戶服務(wù)優(yōu)化等方面的應(yīng)用可能性和實(shí)際案例，探討如何確保自然語(yǔ)言處理模型在金融領(lǐng)域的可靠性和安全性。5、（本題5分）在自然語(yǔ)言處理中，如何利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT、GPT等）來(lái)提升各種任務(wù)的性能是一個(gè)熱門研究方向。論述預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的原理、優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何針對(duì)特定任務(wù)對(duì)其進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)探討預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在未來(lái)自然語(yǔ)言處理發(fā)展中的地位和影響。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）在電商評(píng)論分析中，分析