四川鐵道職業(yè)學(xué)院《自然語(yǔ)言處理技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《自然語(yǔ)言處理技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠監(jiān)測(cè)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的系統(tǒng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報(bào)告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無(wú)人機(jī)搭載的圖像傳感器，定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲(chóng)害癥狀時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集D.隨機(jī)選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以節(jié)省成本2、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用3、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來(lái)提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細(xì)微模式和特征，提高診斷的準(zhǔn)確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生，獨(dú)立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補(bǔ)充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準(zhǔn)確的診斷4、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患5、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況6、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和解碼器等部分B.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率受到語(yǔ)音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語(yǔ)音識(shí)別的性能和準(zhǔn)確率7、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配8、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用9、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯10、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確就行B.可解釋性只對(duì)研究人員有意義，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過(guò)特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強(qiáng)用戶對(duì)模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無(wú)法解釋的黑盒部分11、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)B.能夠?yàn)橥顿Y者提供個(gè)性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤，保障了金融交易的絕對(duì)安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時(shí)，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印13、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用14、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對(duì)肺部影像的分析過(guò)程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡(jiǎn)單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿15、深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動(dòng)物類別的樣本數(shù)量過(guò)少，可能會(huì)導(dǎo)致什么問(wèn)題？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高16、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況，追求高準(zhǔn)確率17、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像18、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能19、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂(lè)或繪畫(huà)作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論20、在人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡(jiǎn)單易做，不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能營(yíng)銷精準(zhǔn)定位中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集和分析中的作用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诠?yīng)鏈管理中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋遺傳算法的原理和應(yīng)用。5、（本題5分）解釋自動(dòng)駕駛中的倫理困境和決策原則。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察某智能廣告投放效果評(píng)估系統(tǒng)中人工智能的數(shù)據(jù)分析和策略調(diào)整建議。2、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能戲曲產(chǎn)業(yè)傳承與發(fā)展策略系統(tǒng)，分析其如何助力戲曲產(chǎn)業(yè)的傳承和發(fā)展。3、（本題5分）以某智能廣播電視節(jié)目推薦系統(tǒng)為例，探討人工智能在內(nèi)容篩選和用戶興趣匹配中的應(yīng)用。4、（本題5分）以某智能皮影戲表演優(yōu)化系統(tǒng)為例，探討人工智能在動(dòng)作流暢性和劇情吸引力方面的作用。5、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影后期處理建議系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)照片特點(diǎn)提供后期處理思路。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音合成模型，將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音，提高合成質(zhì)量