沈陽城市學(xué)院《自然語言人工智能處理》2022-2023學(xué)年期末試卷

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《自然語言人工智能處理》2022-2023學(xué)年期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、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、在文本分類中，若要處理文本中的時間信息，以下哪種方法可以采用？A.時間特征提取B.基于時間的模型C.兩者結(jié)合D.以上都不是2、自然語言處理中的詞性標(biāo)注有什么作用？常見的詞性標(biāo)注方法有哪些？A.詞性標(biāo)注確定單詞的詞性，有助于語法分析和語義理解，常見方法有基于規(guī)則和統(tǒng)計的方法。B.詞性標(biāo)注沒有作用，方法也不重要。C.不確定。D.詞性標(biāo)注只是為了增加文本復(fù)雜性，方法不可行。3、自然語言生成是自然語言處理的重要方向之一。以下關(guān)于自然語言生成的描述，哪一項是正確的？A.自然語言生成只關(guān)注生成語法正確的文本B.自然語言生成不需要考慮文本的語義和語境C.自然語言生成的目標(biāo)是生成自然流暢、有意義的文本D.自然語言生成比自然語言理解更容易實現(xiàn)4、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時，以下哪種方法可以處理文本的動態(tài)性？A.在線學(xué)習(xí)B.增量學(xué)習(xí)C.流式處理D.以上都是5、自然語言處理中的命名實體識別中的跨語言識別是如何實現(xiàn)的？有哪些挑戰(zhàn)？A.跨語言識別通過利用多語言資源、跨語言模型等實現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括語言差異、數(shù)據(jù)不足等。B.跨語言識別無法實現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在。C.不確定。D.跨語言識別只是簡單的識別不同語言的實體，沒有挑戰(zhàn)。6、在信息檢索中，若要提高檢索結(jié)果的相關(guān)性，以下哪種技術(shù)常常被運用？A.倒排索引B.向量空間模型C.概率模型D.以上都是7、對于自然語言處理中的語義相似度計算，除了基于詞匯和語法，還可以考慮什么？A.語義角色B.概念層次C.上下文語境D.以上都是8、在機器翻譯的質(zhì)量評估中，除了自動評估指標(biāo)，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9、以下哪種自然語言處理任務(wù)需要對語言的文化和社會背景有深入理解？A.跨文化交流中的文本處理B.社交媒體文本分析C.文學(xué)作品的分析D.以上都是10、在自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練模型中，如BERT，其主要優(yōu)勢在于能夠?qū)W習(xí)到什么？A.通用的語言表示B.特定領(lǐng)域的知識C.語法規(guī)則D.以上都不是11、在知識圖譜的應(yīng)用中，以下哪個領(lǐng)域能夠充分利用知識圖譜的結(jié)構(gòu)化信息？A.智能問答B(yǎng).推薦系統(tǒng)C.風(fēng)險評估D.以上都是12、自然語言處理中的語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源有哪些？如何選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源有文本語料庫等，根據(jù)任務(wù)需求選擇合適數(shù)據(jù)，提高模型性能。B.語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)隨機選擇，沒有特定來源。C.不確定。D.語言模型不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)。13、在信息抽取任務(wù)中，若要從大量文本中提取出人物、地點和事件等關(guān)鍵信息，以下哪種技術(shù)常常被使用？A.命名實體識別B.關(guān)系抽取C.以上都是D.以上都不是14、自然語言處理中的語義理解是如何實現(xiàn)的？語義理解的難度主要體現(xiàn)在哪些方面？A.語義理解通過分析詞匯和句子結(jié)構(gòu)來推斷含義，難度在于詞匯多義性和語境復(fù)雜性等。B.語義理解是隨機的，沒有特定方法，難度也不確定。C.不確定。D.語義理解就是查字典，難度不大。15、在文本分類中，若要提高模型對新領(lǐng)域數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，以下哪種方法較為有效？A.領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)B.零樣本學(xué)習(xí)C.少樣本學(xué)習(xí)D.以上都是16、在文本聚類中，若要確定最佳的聚類數(shù)量，以下哪種方法可以使用？A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.以上都是D.以上都不是17、在情感分析中，若要判斷一段文本所表達(dá)的情感傾向是積極還是消極，以下哪種模型更適合？A.支持向量機（SVM）B.樸素貝葉斯分類器C.決策樹D.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18、當(dāng)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(xué)習(xí)C.預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)D.以上都是19、對于機器翻譯系統(tǒng)，評價其性能的常用指標(biāo)之一是BLEU值。以下關(guān)于BLEU值的描述，哪一項是不正確的？A.BLEU值越高，表示翻譯質(zhì)量越好B.BLEU值只考慮譯文與參考譯文的詞匯匹配程度C.BLEU值計算時需要多個參考譯文D.BLEU值不受譯文長度的影響20、自然語言處理中的命名實體識別中的實體類型有哪些？不同類型的實體識別有什么特點？A.實體類型有人名、地名、機構(gòu)名等，不同類型識別方法和難度不同，滿足不同需求。B.命名實體識別沒有實體類型，也沒有特點。C.不確定。D.命名實體識別實體類型不重要，也沒有特點。二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋什么是自然語言處理中的層次化學(xué)習(xí)，說明其在文本結(jié)構(gòu)理解中的應(yīng)用和方法，并分析其優(yōu)勢。2、（本題10分）論述自然語言處理中對話系統(tǒng)的個性化交互方法。3、（本題10分）分析自然語言處理中語言模型的長期依賴問題解決方法。4、（本題10分）分析自然語言處理中問答系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分及工作原理。三、分析題（本大題共2個小