長春大學《自然語言處理》2022-2023學年期末試卷

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2022-2023學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分一、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、自然語言處理中的命名實體識別的準確率如何提高？有哪些有效的方法？A.通過增加數據、改進算法等提高準確率，如深度學習方法、結合外部知識等。B.命名實體識別準確率無法提高，方法也無效。C.不確定。D.命名實體識別準確率不重要，也沒有方法提高。2、對于文本生成中的重復生成問題，以下哪種方法可以有效緩解？A.增加懲罰項B.引入隨機性C.調整模型結構D.以上都是3、對于自然語言處理中的詞嵌入模型，如GloVe，其訓練過程主要基于什么？A.語言模型B.共現統(tǒng)計C.以上都是D.以上都不是4、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5、當處理跨領域的自然語言任務時，以下哪種方法能夠提高模型的泛化能力？A.領域自適應B.多任務學習C.預訓練和微調D.以上都是6、對于文本分類中的特征選擇，以下哪種方法能夠篩選出最具區(qū)分度的特征？A.卡方檢驗B.信息增益C.主成分分析D.以上都是7、自然語言處理中的信息抽取中的關系抽取是指什么？有哪些方法可以實現？A.關系抽取提取文本中實體之間的關系，方法有基于規(guī)則、機器學習等，用于知識圖譜構建。B.關系抽取沒有意義，方法也不可行。C.不確定。D.關系抽取只是概念，沒有實際用途。8、對于文本生成中的風格一致性問題，以下哪種方法可以保證生成文本的風格統(tǒng)一？A.引入風格模型B.增加風格約束C.基于預訓練的風格遷移D.以上都是9、對于文本的語義分割，其目的是將文本劃分為具有不同語義的片段。以下哪個技術常用于實現這一任務？A.基于詞向量的聚類B.基于深度學習的序列標注C.以上都是D.以上都不是10、對于文本分類中的不平衡數據，以下哪種評價指標更能反映模型的性能？A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都不是11、在信息抽取中，若要提取復雜的關系模式，以下哪種模型結構更具優(yōu)勢？A.圖神經網絡B.注意力機制C.遞歸神經網絡D.以上都不是12、在信息檢索與自然語言處理的結合中，以下哪個方面可以通過自然語言處理技術得到優(yōu)化？A.查詢擴展B.結果排序C.以上都是D.以上都不是13、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種模型能夠自動提取特征？A.支持向量機B.決策樹C.深度學習模型D.以上都不是14、對于命名實體識別中的嵌套實體問題，以下哪種方法能夠更好地處理？A.多層標注B.基于圖的模型C.序列標注結合規(guī)則D.以上都是15、在問答系統(tǒng)中，問題理解是關鍵的一步。以下哪種技術常用于問題的語義理解？A.詞袋模型B.語義網絡C.深度學習模型D.以上都是16、在語義角色標注任務中，以下哪個部分不是其主要標注的內容？A.施動者B.受動者C.時間D.文本的主題17、在機器翻譯的解碼器中，以下哪種策略能夠生成更符合語法和語義的譯文？A.貪心搜索B.集束搜索C.采樣D.以上都是18、當進行文本情感的細粒度分析時，以下哪個方面的信息需要重點關注？A.程度副詞B.標點符號C.隱喻和象征D.以上都是19、對于一個文本分類問題，若要提高模型的泛化能力，以下哪種策略是有效的？A.增加訓練數據B.正則化C.模型融合D.以上都是20、對于自然語言處理中的低資源語言，以下哪種方法可以提高處理效果？A.遷移學習B.利用相似語言的數據C.構建小規(guī)模的標注數據D.以上都是二、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習，說明其在文本結構理解中的應用和方法，并分析其優(yōu)勢。2、（本題10分）分析自然語言處理中問答系統(tǒng)的多語言問答方法。3、（本題10分）簡述自然語言處理中文本分類的特征工程方法。4、（本題10分）說明自然語言處理中詞性標注的意義，并列舉幾種常見的詞性標注方法。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（