哈爾濱師范大學(xué)《中文信息處理技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁哈爾濱師范大學(xué)《中文信息處理技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯2、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測和分類車輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測算法D.光流法3、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是4、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮5、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)6、深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(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)來識別不同種類的動物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導(dǎo)致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高7、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個(gè)步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量9、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價(jià)情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響10、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個(gè)電商平臺要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘11、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機(jī)器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性12、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，對多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號進(jìn)行處理，增強(qiáng)有用信號，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強(qiáng)算法，提高語音的信噪比13、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是14、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個(gè)圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時(shí)不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求15、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論16、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要合作訓(xùn)練一個(gè)模型，但又不想共享原始數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心？（）A.加密通信B.模型參數(shù)的加密共享和聚合C.分布式計(jì)算框架D.數(shù)據(jù)脫敏17、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)18、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是19、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達(dá)能力越強(qiáng)，但計(jì)算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化20、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預(yù)測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能物流資源分配中的策略。2、（本題5分）簡述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能安防系統(tǒng)，討論其在視頻監(jiān)控中的人物識別、行為分析和預(yù)警功能。2、（本題5分）剖析某智能民間音樂文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略制定系統(tǒng)中人工智能的策略科學(xué)性和可持續(xù)性。3、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂作品推廣方案生成系統(tǒng)，討論其如何生成有效的推廣方案。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，討論其如何實(shí)時(shí)檢測水質(zhì)指標(biāo)和預(yù)警污染事件。5、（本題5分）以某智能民間藝術(shù)作品收藏管理系統(tǒng)為例，探討人工智能在作品評估和保管建議方面的作用。四