華東師范大學《自然語言處理》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁華東師范大學

《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，若要處理跨領域的情感數據，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？（）A.領域自適應學習B.多領域聯合訓練C.以上都是D.以上都不是2、對于文本分類中的不平衡數據問題，以下哪種方法可以有效地處理少數類樣本？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡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。假設要從一篇醫(yī)學報告中抽取患者的癥狀、診斷結果和治療方案等信息，以下關于信息抽取技術的描述，正確的是：（）A.手動編寫規(guī)則進行信息抽取能夠適應各種領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中表現不佳，不適合信息抽取C.深度學習中的長短時記憶網絡（LSTM）結合命名實體識別和關系抽取技術，可以有效地從復雜的文本中抽取關鍵信息D.信息抽取只關注文本的表面形式，不考慮語義和上下文的理解5、在語義角色標注任務中，其目的是識別句子中與動詞相關的各種語義成分。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中，需要考慮語言的連貫性和邏輯性。假設要生成一篇關于科技發(fā)展的文章，以下關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.利用預訓練的語言模型，能夠根據給定的主題和一些關鍵信息，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的表述C.自然語言生成的質量完全取決于所使用的訓練數據的規(guī)模，與模型結構和算法無關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8、在自然語言處理的可解釋性研究中，假設要解釋一個自然語言處理模型的決策過程和輸出結果，以下關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部運作非常復雜，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能夠在一定程度上幫助理解模型的決策依據，但存在局限性C.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，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中，比如從新聞報道中識別出人名、地名和組織機構名等。由于文本的領域和主題多樣，命名實體的形式和特點也各不相同。以下哪種技術可能有助于提高識別的準確率？（）A.利用大規(guī)模預訓練語言模型B.結合多種特征，如詞性、上下文C.引入領域知識和詞典D.以上都是11、在自然語言的信息檢索中，假設用戶輸入一個模糊的查詢詞，以下哪種技術可能有助于提高檢索結果的相關性？（）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.以上技術都可能有幫助12、自然語言處理中的命名實體識別任務具有重要價值。假設要從一段醫(yī)療文本中識別出疾病名稱、藥物名稱等實體，以下關于命名實體識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以結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絡（BiLSTM）結合條件隨機場（CRF），在命名實體識別中表現良好C.命名實體識別的結果不受文本領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。假設用戶輸入“人工智能的發(fā)展”作為查詢詞，以下關于查詢擴展的描述，正確的是：（）A.簡單地添加相關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中，假設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系進行推斷B.基于統計模型的概率計算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語言模型和神經網絡語言模型，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，包括如何利用預訓練模型進行微調，以及在不同領域數據上的應用效果。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系。論述文本蘊含識別的任務和方法，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、信息檢索等方面的應用，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域和任務之間的應用，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用方式，如何選擇合適的源領域和目標領域，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)模文本數據時的性能和特點，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)涉及大量的文本數據，如財經新聞、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、客戶服務優(yōu)化等方面的應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，如何利用預訓練語言模型（如BERT、GPT等）來提升各種任務的性能是一個熱門研究方向。論述預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對其進行微調，同時探討預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