青海衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院《自然語言處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、自然語言處理中的文本摘要生成旨在從長篇文本中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。假設(shè)要為一篇冗長的技術(shù)報(bào)告生成摘要，需要準(zhǔn)確概括主要觀點(diǎn)、結(jié)論和重要細(xì)節(jié)。同時，要保持摘要的連貫性和可讀性。以下哪種文本摘要生成方法在處理這種專業(yè)文本時更能生成高質(zhì)量的摘要？（）A.抽取式摘要生成B.生成式摘要生成C.混合式摘要生成D.人工撰寫摘要2、自然語言處理中的事件抽取任務(wù)是從文本中提取事件的相關(guān)信息。假設(shè)要從新聞報(bào)道中抽取地震事件的時間、地點(diǎn)和傷亡情況等信息，以下關(guān)于事件抽取方法的描述，正確的是：（）A.手動編寫規(guī)則進(jìn)行事件抽取能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的文本結(jié)構(gòu)和語言表達(dá)B.基于深度學(xué)習(xí)的序列標(biāo)注模型結(jié)合事件模式和特征，可以有效地抽取事件的關(guān)鍵元素C.事件抽取只關(guān)注事件的核心要素，不考慮事件的背景和相關(guān)描述D.事件抽取的結(jié)果對后續(xù)的信息分析和決策沒有價(jià)值3、在自然語言處理的知識圖譜構(gòu)建中，比如從大量文本中抽取實(shí)體和關(guān)系構(gòu)建知識圖譜。需要對文本中的語義關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確理解和抽取。以下哪個步驟可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.實(shí)體識別B.關(guān)系抽取C.知識融合和消歧D.以上都是4、文本分類是自然語言處理中的常見應(yīng)用。假設(shè)要對大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下關(guān)于文本分類的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過提取文本的特征，如詞袋模型、TF-IDF等，作為分類的依據(jù)B.支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯等機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類中經(jīng)常被使用C.深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和多層感知機(jī)（MLP），在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色D.文本分類的準(zhǔn)確率只與所使用的分類算法有關(guān)，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和預(yù)處理無關(guān)5、在知識圖譜的補(bǔ)全任務(wù)中，以下哪種方法能夠利用已有實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行推斷？（）A.基于路徑的推理B.基于嵌入的推理C.基于規(guī)則的推理D.以上都是6、在文本分類的深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪個超參數(shù)對模型性能的影響較大？（）A.學(xué)習(xí)率B.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量C.以上都是D.以上都不是7、對于命名實(shí)體識別中的嵌套實(shí)體問題，以下哪種方法能夠更好地處理？（）A.多層標(biāo)注B.基于圖的模型C.序列標(biāo)注結(jié)合規(guī)則D.以上都是8、對于文本分類中的小樣本問題，以下哪種技術(shù)能夠利用有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效學(xué)習(xí)？（）A.遷移學(xué)習(xí)B.元學(xué)習(xí)C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上都是9、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本生成時，以下哪種方法可以控制生成文本的長度？（）A.設(shè)定生成步數(shù)B.引入長度約束C.基于概率的截?cái)郉.以上都是10、在自然語言處理的研究中，跨語言處理是一個重要的方向。假設(shè)要進(jìn)行不同語言之間的文本轉(zhuǎn)換和理解，以下關(guān)于跨語言處理的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以利用機(jī)器翻譯技術(shù)將一種語言的文本翻譯成另一種語言B.跨語言詞向量表示能夠捕捉不同語言之間的語義相似性C.跨語言處理只需要關(guān)注語言的語法和詞匯差異，不需要考慮文化背景D.零樣本學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)在跨語言處理中可以發(fā)揮作用11、信息檢索與自然語言處理密切相關(guān)。假設(shè)一個用戶在搜索引擎中輸入了一個復(fù)雜的查詢語句，搜索引擎需要理解用戶的意圖并提供準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。在這個過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)對于準(zhǔn)確解析用戶查詢和匹配相關(guān)文檔最為重要？（）A.關(guān)鍵詞匹配B.語義理解C.文檔索引構(gòu)建D.排序算法12、在自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練語言模型微調(diào)中，以下哪個因素會影響微調(diào)的效果？（）A.預(yù)訓(xùn)練模型的規(guī)模B.微調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.以上都是D.以上都不是13、自然語言處理中的知識圖譜構(gòu)建有助于更好地理解和處理文本。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下哪個數(shù)據(jù)源可能最為重要？（）A.歷史書籍和文獻(xiàn)B.網(wǎng)絡(luò)百科全書C.社交媒體上的相關(guān)討論D.以上數(shù)據(jù)源同等重要14、自然語言處理中的信息檢索需要快速準(zhǔn)確地找到用戶所需的信息。假設(shè)用戶在一個大型文檔庫中搜索特定的主題。以下關(guān)于信息檢索的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.可以通過構(gòu)建索引、使用排序算法等提高檢索效率B.檢索結(jié)果的相關(guān)性評估是信息檢索中的重要環(huán)節(jié)C.信息檢索只關(guān)注文本的標(biāo)題和關(guān)鍵詞，不考慮文本的內(nèi)容D.優(yōu)化查詢語句和選擇合適的檢索模型可以提高檢索效果15、信息抽取是從自然語言文本中提取有用的信息。假設(shè)要從一篇醫(yī)學(xué)報(bào)告中抽取患者的癥狀、診斷結(jié)果和治療方案等信息，以下關(guān)于信息抽取技術(shù)的描述，正確的是：（）A.手動編寫規(guī)則進(jìn)行信息抽取能夠適應(yīng)各種領(lǐng)域和文本類型的變化B.基于條件隨機(jī)場（CRF）的模型在序列標(biāo)注任務(wù)中表現(xiàn)不佳，不適合信息抽取C.深度學(xué)習(xí)中的長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合命名實(shí)體識別和關(guān)系抽取技術(shù)，可以有效地從復(fù)雜的文本中抽取關(guān)鍵信息D.信息抽取只關(guān)注文本的表面形式，不考慮語義和上下文的理解16、在自然語言處理的應(yīng)用中，語音識別與自然語言處理相結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)語音交互。假設(shè)在一個嘈雜的環(huán)境中進(jìn)行語音識別，以下哪個因素可能對識別準(zhǔn)確率的影響最大？（）A.說話人的口音B.背景噪聲的強(qiáng)度C.所使用的語音識別模型D.說話人的語速17、對于一個包含多種語言的文本數(shù)據(jù)集，要進(jìn)行語言識別，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.字符編碼識別B.語言模型C.詞頻統(tǒng)計(jì)D.語法分析18、對于文本的句法分析，以下哪種方法能夠更準(zhǔn)確地構(gòu)建句子的語法結(jié)構(gòu)？（）A.基于規(guī)則的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度學(xué)習(xí)的句法分析D.以上方法效果相同19、對于多語言自然語言處理，以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)跨語言的知識遷移？（）A.預(yù)訓(xùn)練多語言模型B.利用語言之間的相似性C.進(jìn)行跨語言的標(biāo)注和訓(xùn)練D.以上都是20、在自然語言處理中，知識圖譜的更新和維護(hù)是如何進(jìn)行的？有哪些挑戰(zhàn)？（）A.知識圖譜通過添加新實(shí)體、關(guān)系等更新，挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、時效性等B.知識圖譜無法更新和維護(hù)，挑戰(zhàn)也不存在C.不確定D.知識圖譜不需要更新和維護(hù)，也沒有挑戰(zhàn)21、情感分析用于判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析消費(fèi)者對一款新產(chǎn)品的評價(jià)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于詞典和詞頻統(tǒng)計(jì)的方法來判斷情感極性，如積極、消極或中性B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)文本中的情感特征，提高情感分析的準(zhǔn)確性C.上下文信息和語言的修辭手法會對情感分析的結(jié)果產(chǎn)生影響D.情感分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，能夠反映出真實(shí)的情感態(tài)度22、自然語言處理中的問答系統(tǒng)需要理解用戶的問題并給出準(zhǔn)確的答案。假設(shè)用戶提出了一個模糊不清、語義歧義的問題，以下哪種策略可能有助于系統(tǒng)更好地理解用戶意圖？（）A.要求用戶重新表述問題B.結(jié)合上下文和常識進(jìn)行推理C.隨機(jī)給出一個可能的答案D.忽略這個問題23、在自然語言處理中，問答系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？問答系統(tǒng)的性能如何評估？（）A.問答系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)包括問題理解、答案檢索等，性能可通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評估B.問答系統(tǒng)沒有關(guān)鍵技術(shù)，也無法評估性能C.不確定D.問答系統(tǒng)只是簡單的搜索，沒有技術(shù)和評估方法24、在自然語言處理的輿情監(jiān)測和分析中，比如跟蹤社交媒體上關(guān)于某一事件的輿論動態(tài)。需要及時捕捉和分析大量的文本數(shù)據(jù)。以下哪種方法可能有助于快速獲取關(guān)鍵信息？（）A.實(shí)時數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理B.基于關(guān)鍵詞和話題的監(jiān)測C.情感傾向分析和趨勢預(yù)測D.以上都是25、自然語言處理中的文本分類中的特征選擇方法有哪些？不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？（）A.特征選擇方法有信息增益、卡方檢驗(yàn)等，優(yōu)缺點(diǎn)在計(jì)算復(fù)雜度、準(zhǔn)確性等方面不同B.特征選擇沒有方法，也沒有優(yōu)缺點(diǎn)C.不確定D.特征選擇只是隨機(jī)選擇，沒有實(shí)際意義26、對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)能夠同時處理多個類別？（）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27、自然語言處理中的文本摘要生成是如何實(shí)現(xiàn)的？文本摘要的評價(jià)指標(biāo)有哪些？（）A.文本摘要通過提取關(guān)鍵信息實(shí)現(xiàn)，評價(jià)指標(biāo)有準(zhǔn)確性、簡潔性等，為用戶提供簡潔內(nèi)容B.文本摘要隨機(jī)生成，沒有評價(jià)指標(biāo)C.不確定D.文本摘要沒有意義，也無法評價(jià)28、對于自然語言處理中的詞匯語義相似度計(jì)算，假設(shè)要比較兩個單詞在語義上的相似程度。以下哪種方法可能提供更準(zhǔn)確的相似度度量？（）A.基于詞向量的余弦相似度計(jì)算B.基于詞典定義的比較C.基于共現(xiàn)頻率的計(jì)算D.主觀判斷詞匯的相似度，不使用任何計(jì)算方法29、在自然語言處理的情感分類中，假設(shè)要將電影評論分為積極、消極和中性三類，以下關(guān)于情感分類的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在情感分類中已經(jīng)被深度學(xué)習(xí)算法完全取代，沒有應(yīng)用價(jià)值B.深度學(xué)習(xí)模型在處理不平衡的情感數(shù)據(jù)集時能夠自動調(diào)整權(quán)重，保證分類的準(zhǔn)確性C.情感分類只需要考慮文本中的情感詞，不需要考慮文本的整體語境D.不同的情感分類方法在不同的數(shù)據(jù)集和應(yīng)用場景中表現(xiàn)相同，沒有差異30、在自然語言處理的情感分析任務(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)，需要考慮語言的主觀性、諷刺和夸張等表達(dá)方式。同時，要能夠區(qū)分不同強(qiáng)度的情感。以下哪種情感分析方法在處理這種復(fù)雜的情感表達(dá)時更為準(zhǔn)確？（）A.基于詞典的情感分析B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類器的情感分析C.基于深度學(xué)習(xí)的情感分析模型D.依靠人工判斷二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在環(huán)保領(lǐng)域，自然語言處理可以用于環(huán)境報(bào)告分析、環(huán)保政策解讀等。請?jiān)敿?xì)論述自然語言處理在環(huán)保相關(guān)場景中的應(yīng)用方式和效果評估，分析其在處理環(huán)境科學(xué)專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜數(shù)據(jù)時面臨的困難，以及如何推動環(huán)保工作的科學(xué)決策和公眾參與。2、（本題5分）自然語言處理中的文本自動摘要在信息過載的時代很有必要。請論述文本自動摘要的主要方法和挑戰(zhàn)，并分析其在自然語言處理中的應(yīng)用。3、（本題5分）自然語言處理中的篇章級語義表示學(xué)習(xí)旨在捕捉整個篇章的語義信息。論述篇章級語義表示學(xué)習(xí)的方法和模型，分析其在篇章理解、文本分類等任務(wù)中的應(yīng)用，并探討如何有效地融合篇章內(nèi)的局部和全局語義信息。4、（本題5分）自然語言處理中的模型壓縮和加速技術(shù)對于在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用至關(guān)重要。論述模型壓縮的方法，如剪枝、量化和知識蒸餾，分析它們對模型性能和效率的影響，以及在移動設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等場景中的應(yīng)用前景。5、（本題5分）自然語言處理中的語義相似度計(jì)算方法有哪些？闡述語義相似度在文本匹配和信息檢索中的應(yīng)用，以及面臨的挑戰(zhàn)。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述自然語言處理中對話系統(tǒng)的類型及各自的特點(diǎn)。2、（本題5分）解釋什么是文本蘊(yùn)含識別，說明文本蘊(yùn)含識別的任務(wù)和常用方法，并分析其在文本推理等