華東師范大學《自然語言處理》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《自然語言處理》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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)學習B.多領(lǐng)域聯(lián)合訓練C.以上都是D.以上都不是2、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3、對于文本的自動摘要，若要在保證摘要準確性的同時提高摘要的簡潔性，以下哪個策略可能有效？（）A.限制摘要的長度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言文本中提取有用的信息。假設(shè)要從一篇醫(yī)學報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.手動編寫規(guī)則進行信息抽取能夠適應(yīng)各種領(lǐng)域和文本類型的變化B.基于條件隨機場（CRF）的模型在序列標注任務(wù)中表現(xiàn)不佳，不適合信息抽取C.深度學習中的長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合命名實體識別和關(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，不考慮語義和上下文的理解5、在語義角色標注任務(wù)中，其目的是識別句子中與動詞相關(guān)的各種語義成分。以下哪個不是常見的語義角色？（）A.施事者B.受事者C.時間D.地點6、在自然語言生成任務(wù)中，需要考慮語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)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.可以隨機組合單詞和句子來生成文本，無需遵循任何語言規(guī)則B.利用預(yù)訓練的語言模型，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確或不恰當?shù)谋硎鯟.自然語言生成的質(zhì)量完全取決于所使用的訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模，與模型結(jié)構(gòu)和算法無關(guān)D.生成的文本無需考慮讀者的背景和需求，只要語法正確即可7、當處理跨領(lǐng)域的自然語言任務(wù)時，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)學習C.預(yù)訓練和微調(diào)D.以上都是8、在自然語言處理的可解釋性研究中，假設(shè)要解釋一個自然語言處理模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.自然語言處理模型的內(nèi)部運作非常復(fù)雜，無法進行任何形式的解釋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.模型可解釋性對于實際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行D.所有的自然語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.深度學習模型B.語義分析C.上下文理解D.以上都是10、在自然語言處理的命名實體識別任務(wù)中，比如從新聞報道中識別出人名、地名和組織機構(gòu)名等。由于文本的領(lǐng)域和主題多樣，命名實體的形式和特點也各不相同。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識別的準確率？（）A.利用大規(guī)模預(yù)訓練語言模型B.結(jié)合多種特征，如詞性、上下文C.引入領(lǐng)域知識和詞典D.以上都是11、在自然語言的信息檢索中，假設(shè)用戶輸入一個模糊的查詢詞，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、自然語言處理中的命名實體識別任務(wù)具有重要價值。假設(shè)要從一段醫(yī)療文本中識別出疾病名稱、藥物名稱等實體，以下關(guān)于命名實體識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以結(jié)合詞典匹配和機器學習算法來提高命名實體識別的效果B.深度學習模型，如雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）結(jié)合條件隨機場（CRF），在命名實體識別中表現(xiàn)良好C.命名實體識別的結(jié)果不受文本領(lǐng)域和語言風格的影響D.多語言命名實體識別需要考慮不同語言的特點和差異13、在自然語言處理的情感分析中，除了文本內(nèi)容，以下哪個額外的信息可能對情感判斷有所幫助？（）A.作者的身份B.文本發(fā)布的平臺C.文本附帶的表情符號D.文本的字體和顏色14、在自然語言處理的信息檢索中，查詢擴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”作為查詢詞，以下關(guān)于查詢擴展的描述，正確的是：（）A.簡單地添加相關(guān)的同義詞和近義詞作為擴展詞，必然能提高檢索的準確性B.利用語義分析和知識圖譜，可以挖掘出與查詢詞相關(guān)的潛在概念和實體進行擴展，但可能引入噪聲C.查詢擴展會增加檢索的時間和計算成本，因此不應(yīng)采用D.不考慮用戶的查詢意圖和語境，盲目進行查詢擴展總是有益的15、在自然語言的指代消解任務(wù)中，假設(shè)文本中存在多個代詞，需要確定每個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題時可能更有效？（）A.利用上下文信息和語義關(guān)系進行推斷B.基于統(tǒng)計模型的概率計算C.依靠語法規(guī)則進行判斷D.隨機指定代詞的指代對象二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）論述自然語言處理中依存句法分析的深度學習方法應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是語言模型，說明常見的語言模型，如n-gram語言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，并比較它們的性能。3、（本題5分）闡述自然語言處理中文本聚類的聚類結(jié)果可視化方法。4、（本題5分）詳細闡述自然語言處理中的遷移學習方法，包括如何利用預(yù)訓練模型進行微調(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個小題，共25分)1、（本題5分）自然語言處理中的文本蘊含識別旨在判斷兩個文本之間的邏輯關(guān)系。論述文本蘊含識別的任務(wù)和方法，包括基于特征工程的方法和基于深度學習的方法，分析其在問答系統(tǒng)、信息檢索等方面的應(yīng)用，并探討如何提升文本蘊含識別的性能。2、（本題5分）自然語言處理中的遷移學習在不同領(lǐng)域和任務(wù)之間的應(yīng)用，可以加快模型訓練和提高性能。論述遷移學習的原理和方法在自然語言處理中的應(yīng)用方式，如何選擇合適的源領(lǐng)域和目標領(lǐng)域，以及在遷移過程中可能遇到的問題和解決策略。3、（本題5分）文本分類是自然語言處理的常見任務(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、決策樹等，以及它們在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時的性能和特點，并探討如何選擇合適的算法來提高分類的準確性。4、（本題5分）金融行業(yè)涉及大量的文本數(shù)據(jù)，如財經(jīng)新聞、研究報告、客戶反饋等。分析自然語言處理在金融風險評估、投資決策輔助、客戶服務(wù)優(yōu)化等方面的應(yīng)用可能性和實際案例，探討如何確保自然語言處理模型在金融領(lǐng)域的可靠性和安全性。5、（本題5分）在自然語言處理中，如何利用預(yù)訓練語言模型（如BERT、GPT等）來提升各種任務(wù)的性能是一個熱門研究方向。論述預(yù)訓練語言模型的原理、優(yōu)勢和局限性，以及如何針對特定任務(wù)對其進行微調(diào)，同時探討預(yù)訓練語言模型在未來自然語言處理發(fā)展中的地位和影響。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）在電商評論分析中，分析