昆明理工大學(xué)《自然語言處理》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共6頁昆明理工大學(xué)《自然語言處理》

2022-2023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、在自然語言處理的信息檢索中，提高檢索的準(zhǔn)確性和召回率是重要目標(biāo)。假設(shè)要從大量的文檔中檢索與特定主題相關(guān)的信息，以下關(guān)于信息檢索方法的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確性和召回率的信息檢索B.基于向量空間模型（VectorSpaceModel）的檢索方法無法處理語義相似性C.結(jié)合文本分類、語義理解和相關(guān)性反饋等技術(shù)，能夠優(yōu)化信息檢索的效果，提高準(zhǔn)確性和召回率D.信息檢索的結(jié)果排序?qū)τ脩趔w驗(yàn)沒有影響2、在自然語言的情感分析中，假設(shè)要判斷一段客戶評(píng)論所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。評(píng)論中可能包含復(fù)雜的語言表達(dá)和隱喻。以下哪種情感分析方法可能更能準(zhǔn)確捕捉這種復(fù)雜的情感傾向？（）A.基于詞典和規(guī)則的方法，查找情感詞和模式B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法，訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)情感特征C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動(dòng)提取深層情感特征D.完全依靠人工閱讀和判斷情感3、在自然語言處理的情感分析中，除了文本內(nèi)容，以下哪個(gè)額外的信息可能對(duì)情感判斷有所幫助？（）A.作者的身份B.文本發(fā)布的平臺(tái)C.文本附帶的表情符號(hào)D.文本的字體和顏色4、自然語言生成技術(shù)旨在生成自然流暢的文本。假設(shè)要為一個(gè)智能客服系統(tǒng)生成回答，需要根據(jù)用戶的問題和歷史對(duì)話上下文，生成準(zhǔn)確、清晰且符合語言習(xí)慣的回答。同時(shí)，要考慮回答的多樣性和靈活性，以滿足不同用戶的需求。以下哪種自然語言生成方法在這種場(chǎng)景下更有可能生成高質(zhì)量的回答？（）A.模板生成法B.基于語法規(guī)則的生成C.基于深度學(xué)習(xí)的生成模型D.隨機(jī)生成文本5、在自然語言處理的模型評(píng)估中，若要評(píng)估模型在不同類別上的性能表現(xiàn)，以下哪個(gè)可視化方法較為直觀？（）A.混淆矩陣B.ROC曲線C.以上都是D.以上都不是6、在自然語言處理的篇章理解任務(wù)中，比如理解一篇議論文的結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系。需要綜合分析段落之間的銜接和語義關(guān)聯(lián)。以下哪種技術(shù)可能有助于實(shí)現(xiàn)更深入的篇章理解？（）A.基于圖結(jié)構(gòu)的表示和分析B.利用深度學(xué)習(xí)模型捕捉長(zhǎng)距離依賴C.結(jié)合篇章級(jí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.以上都是7、機(jī)器翻譯是自然語言處理的重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)要將一篇中文文章翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法通過對(duì)大量雙語語料的學(xué)習(xí)來建立翻譯模型B.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)語言之間的映射關(guān)系，提高翻譯質(zhì)量C.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)達(dá)到了人工翻譯的水平，在任何領(lǐng)域都可以替代人工翻譯D.領(lǐng)域適應(yīng)性和上下文理解對(duì)于提高機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性非常重要8、對(duì)于文本分類中的多標(biāo)簽分類問題，以下哪種模型結(jié)構(gòu)能夠同時(shí)處理多個(gè)類別？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以9、在自然語言的信息抽取中，假設(shè)要從法律文件中抽取關(guān)鍵的條款和規(guī)定。法律文件的語言嚴(yán)謹(jǐn)且具有特定的格式。以下哪種方法在處理這種特定領(lǐng)域的信息抽取時(shí)可能更適用？（）A.基于領(lǐng)域詞典和規(guī)則的方法B.通用的信息抽取模型應(yīng)用C.人工閱讀和整理，不依賴自動(dòng)化方法D.隨機(jī)抽取部分內(nèi)容作為關(guān)鍵信息10、對(duì)于文本的語義理解，以下哪種知識(shí)表示方法可以更好地捕捉語義關(guān)系？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)B.概念圖C.以上都是D.以上都不是11、自然語言處理中的語言模型評(píng)估指標(biāo)有很多，如困惑度（Perplexity）、準(zhǔn)確率等。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)新開發(fā)的語言模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.困惑度越低，說明語言模型的性能越好B.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，其他指標(biāo)都不重要C.不同的評(píng)估指標(biāo)適用于不同的任務(wù)和場(chǎng)景，需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)來全面評(píng)估語言模型的性能D.評(píng)估指標(biāo)的選擇對(duì)語言模型的評(píng)估結(jié)果沒有影響12、在自然語言處理中，句法分析用于確定句子的結(jié)構(gòu)。假設(shè)要分析一個(gè)復(fù)雜句子的句法結(jié)構(gòu)，以下關(guān)于句法分析的描述，正確的是：（）A.句法分析只對(duì)語法規(guī)則明確的句子有效，對(duì)于口語化和不規(guī)范的句子無法處理B.基于概率的句法分析模型能夠處理各種類型的句子，并給出最可能的結(jié)構(gòu)，但可能存在一定的不確定性C.句法分析的結(jié)果對(duì)文本理解和機(jī)器翻譯等任務(wù)沒有實(shí)際作用D.句法分析不需要考慮詞匯的語義信息，只關(guān)注句子的語法形式13、對(duì)于命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)，以下哪種模型結(jié)構(gòu)在處理復(fù)雜的實(shí)體邊界和類別時(shí)具有優(yōu)勢(shì)？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.門控循環(huán)單元D.條件隨機(jī)場(chǎng)14、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時(shí)，以下哪種方法可以處理變長(zhǎng)的文本輸入？（）A.固定長(zhǎng)度的向量表示B.動(dòng)態(tài)長(zhǎng)度的向量表示C.序列到序列模型D.以上都不是15、在跨語言自然語言處理中，機(jī)器翻譯是核心任務(wù)之一。以下關(guān)于機(jī)器翻譯的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.神經(jīng)機(jī)器翻譯比傳統(tǒng)機(jī)器翻譯性能更優(yōu)B.機(jī)器翻譯需要考慮源語言和目標(biāo)語言的語法和語義差異C.機(jī)器翻譯的質(zhì)量完全取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量D.零樣本機(jī)器翻譯是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一16、自然語言處理中的詞性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？（）A.通過分析上下文詞匯、語法等利用上下文信息，提高詞性消歧準(zhǔn)確率，如統(tǒng)計(jì)方法、深度學(xué)習(xí)方法等B.上下文信息無法利用，方法也無效C.不確定D.上下文信息不重要，也沒有方法利用17、當(dāng)進(jìn)行自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)時(shí)，例如在通用的預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)上針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。需要考慮模型的適應(yīng)性和泛化能力。以下哪個(gè)因素可能對(duì)微調(diào)效果產(chǎn)生重要影響？（）A.選擇合適的微調(diào)數(shù)據(jù)集B.調(diào)整模型的超參數(shù)C.設(shè)計(jì)有效的訓(xùn)練策略D.以上都是18、當(dāng)進(jìn)行文本摘要提取時(shí)，以下哪種策略能夠更好地保留關(guān)鍵信息并保持摘要的簡(jiǎn)潔性？（）A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上方法效果相同19、在自然語言的信息檢索中，假設(shè)用戶輸入一個(gè)模糊的查詢?cè)~，以下哪種技術(shù)可能有助于提高檢索結(jié)果的相關(guān)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(shù)都可能有幫助20、在自然語言處理的情感分類任務(wù)中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮其他因素來提高分類準(zhǔn)確性。假設(shè)要對(duì)社交媒體上的評(píng)論進(jìn)行情感分類，以下關(guān)于情感分類擴(kuò)展因素的描述，正確的是：（）A.評(píng)論的發(fā)布時(shí)間和用戶信息對(duì)情感分類沒有幫助B.結(jié)合表情符號(hào)、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和文本的長(zhǎng)度等特征，可以為情感分類提供更多線索，提高分類的準(zhǔn)確性C.情感分類只依賴于文本中的情感詞匯，其他因素都是干擾D.考慮擴(kuò)展因素會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度，降低分類效率，得不償失二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）詳細(xì)闡述自然語言處理中的語言模型的適應(yīng)性調(diào)整，如針對(duì)特定領(lǐng)域、任務(wù)的調(diào)整方法，并舉例說明其效果。2、（本題5分）在機(jī)器翻譯中，如何處理多義詞和語境相關(guān)的翻譯？請(qǐng)說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。3、（本題5分）在文本生成中，如何利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行條件生成？請(qǐng)說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。4、（本題5分）談?wù)勛匀徽Z言處理中詞向量表示的詞向量更新策略。5、（本題5分）談?wù)勛匀徽Z言處理中詞法分析對(duì)后續(xù)處理步驟的影響。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析在語音識(shí)別后的文本處理中，如何糾正識(shí)別錯(cuò)誤、進(jìn)行語法檢查和語義理解，以提高后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。2、（本題5分）在社交媒體情感分析中，分析如何處理表情符號(hào)、網(wǎng)絡(luò)用語等特殊元素，提高情感判斷的準(zhǔn)確性。3、（本題5分）分析自然語言處理中的模型壓縮中的量化誤差分析，以及對(duì)性能的影響評(píng)估。4、（本題5分）分析自然語言處理中的多模態(tài)文本分類中的特征融合方式，以及效果評(píng)估。5、（本題5分）分析在命名實(shí)體識(shí)別的跨語言遷移中，如何利用源語言的標(biāo)注數(shù)據(jù)和知識(shí)，提高目標(biāo)語言的識(shí)別效果。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，如電子病歷分析、疾病診斷輔助等，具有巨大潛力。請(qǐng)論述在醫(yī)療文本的特殊性、隱私保護(hù)、醫(yī)學(xué)術(shù)語的準(zhǔn)確