陜西電子信息職業(yè)技術學院《自然語言處理課程設計》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頁陜西電子信息職業(yè)技術學院

《自然語言處理課程設計》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、在自然語言處理中，如何評估模型在新領域或新數據集上的泛化能力？（）A.交叉驗證B.遷移學習C.在新數據集上進行測試D.以上都是2、關于自然語言的語義角色標注，假設要確定句子中各個成分所扮演的語義角色，如施動者、受動者、地點等。以下哪種方法在處理語義角色標注任務時可能更準確？（）A.基于特征工程的方法，手動設計特征B.基于深度學習的端到端學習方法C.基于句法分析結果的標注方法D.不進行語義角色標注，忽略句子成分的角色信息3、對于中文自然語言處理，分詞是一項基礎任務。以下哪種分詞算法在處理歧義分詞問題上表現較好？（）A.基于詞典的分詞算法B.基于統(tǒng)計的分詞算法C.結合詞典和統(tǒng)計的分詞算法D.以上算法效果相同4、在自然語言處理中，知識圖譜的更新和維護是如何進行的？有哪些挑戰(zhàn)？（）A.知識圖譜通過添加新實體、關系等更新，挑戰(zhàn)包括數據準確性、時效性等B.知識圖譜無法更新和維護，挑戰(zhàn)也不存在C.不確定D.知識圖譜不需要更新和維護，也沒有挑戰(zhàn)5、在自然語言處理中，如何利用多模態(tài)信息（如圖像、音頻）來增強文本理解？（）A.融合多模態(tài)特征B.基于多模態(tài)數據進行預訓練C.利用多模態(tài)信息進行約束D.以上都是6、文本分類中的不平衡數據問題是常見的挑戰(zhàn)之一。假設我們要對一個類別分布極不均衡的文本數據集進行分類，其中一個類別樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種方法在處理這種不平衡數據時可能更有效？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡生成新樣本D.以上都是7、在自然語言的語義相似度計算中，假設要比較兩個句子的語義相似度，以下哪個方面可能是最需要重點考慮的？（）A.詞匯的重合度B.句子的結構相似性C.詞匯的語義關系D.以上方面都需綜合考慮8、對于多模態(tài)自然語言處理，例如結合圖像和文本信息，以下哪個技術是實現融合的關鍵？（）A.跨模態(tài)注意力機制B.多模態(tài)特征提取C.以上都是D.以上都不是9、在自然語言處理的領域適應問題中，當將一個訓練好的模型應用到新的領域時，需要解決模型的適應性和泛化能力。假設要將一個在新聞領域訓練的語言模型應用到科技論文領域，需要處理領域特定的詞匯、術語和語言風格。同時，要在有限的標注數據下進行模型調整。以下哪種領域適應方法在處理這種跨領域應用時更能提高模型的性能？（）A.直接使用原模型，不進行調整B.基于少量標注數據的微調C.利用無監(jiān)督學習進行自適應D.重新訓練一個新的模型10、對于文本分類中的小樣本學習問題，以下哪種技術可能有助于提高模型的性能？（）A.遷移學習B.元學習C.自監(jiān)督學習D.以上都是11、自然語言處理中的語言模型用于評估文本的合理性和概率。假設要評估一個新生成的句子的合理性，以下關于語言模型的描述，哪一項是不準確的？（）A.n-gram語言模型通過統(tǒng)計詞的共現頻率來計算句子的概率B.神經語言模型能夠學習更復雜的語言模式和語義表示C.語言模型的性能只與模型的架構和參數有關，與訓練數據的規(guī)模無關D.融合多種語言模型可以提高對文本合理性評估的準確性12、在自然語言處理的語義角色標注任務中，假設要分析句子“小明給了小紅一本書”中各個成分的語義角色，以下關于語義角色標注的描述，正確的是：（）A.語義角色標注只關注句子中的主語和賓語，不考慮其他成分B.可以通過基于規(guī)則的方法準確標注所有句子的語義角色，不受語言表達多樣性的影響C.深度學習方法在語義角色標注中能夠自動捕捉語義關系，但對語義模糊的句子處理能力有限D.語義角色標注的結果對文本情感分析等任務沒有幫助13、自然語言處理中的語言模型用于預測下一個單詞或字符。假設要訓練一個語言模型。以下關于語言模型的描述，哪一項是錯誤的？（）A.n-gram語言模型是一種常見的基于統(tǒng)計的語言模型B.神經網絡語言模型能夠學習到更復雜的語言模式和語義表示C.語言模型的性能只取決于訓練數據的規(guī)模，與模型結構無關D.語言模型可以用于文本生成、機器翻譯等任務14、假設要對一段含有多語言混合的文本進行處理，例如在一篇中文文章中夾雜著英文單詞和短語。為了準確理解和處理這種文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.分別對不同語言部分進行處理B.統(tǒng)一將所有語言轉換為一種語言C.忽略混合語言中的非主要語言部分D.不做特殊處理，按照常規(guī)方法處理15、對于文本生成中的主題一致性問題，以下哪種方法可以增強主題的連貫性？（）A.引入主題模型B.增加約束條件C.優(yōu)化訓練算法D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋自然語言處理中語言模型的自適應學習方法。2、（本題5分）詳細闡述自然語言處理中的詞向量表示方法，如one-hot編碼、word2vec和glove等，并比較它們在語義表達上的差異。3、（本題5分）論述自然語言處理中依存句法分析的大規(guī)模數據處理方法。4、（本題5分）在自然語言處理中，如何進行有效的文本預處理？請說明常見的文本預處理步驟，如分詞、去噪、詞性標注等，并解釋其目的。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）自然語言處理在考古領域的應用，如古代文獻解讀、文物描述分析等，可以為考古研究提供新的視角和方法。請深入分析自然語言處理在考古領域的具體應用方式，所面臨的語言和文化障礙，以及如何與傳統(tǒng)考古方法相結合。2、（本題5分）自然語言處理中的強化學習方法可以用于優(yōu)化模型的決策過程。論述強化學習在自然語言處理中的應用場景，如對話系統(tǒng)、文本生成等，分析相關算法和技術，并探討如何有效地利用強化學習來提高自然語言處理任務的性能。3、（本題5分）自然語言處理在輿情監(jiān)測和分析中發(fā)揮著重要作用，能夠及時發(fā)現公眾的關注點和情緒傾向。請論述自然語言處理在輿情監(jiān)測中的關鍵技術和方法，如話題發(fā)現、情感傾向分析、影響力評估等，分析其在應對大規(guī)模網絡數據和復雜輿論環(huán)境時的優(yōu)勢和不足。4、（本題5分）自然語言處理在智能交通領域，如交通信息播報、駕駛輔助系統(tǒng)中的語音交互等方面有潛在的應用。請深入論述自然語言處理在這些場景中的具體功能和實現方式，分析其在復雜交通環(huán)境下的適應性和可靠性，以及對交通安全和效率的影響。5、（本題5分）自然語言處理中的文本情感遷移技術，即將一種文本的情感風格遷移到另一種文本上，是一個新興的研究領域。論述文本情感遷移的方法和技術，如基于生成式模型的方法、基于特征轉換的方法等，以及在文學創(chuàng)作、廣告文案生成等方面的應用和挑戰(zhàn)，同時分析其對情感表達和語言創(chuàng)新的影響。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）詳細探討在文本生成的評價指標中，除了BLEU得分和ROUGE得分，還有哪些指標可以用于評估生