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自然語言處理智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年浙江大學代碼生成任務可以使用多輸入多輸出RNN。()

答案:對常用的非嵌套命名實體識別方法包括基于規(guī)則的方法和基于機器學習的方法(如條件隨機場、支持向量機等)。()

答案:對神經元是神經網絡的基礎組件之一。()

答案:對在Transformer模型中,可以使用掩碼技術。()

答案:對GPT-4性能優(yōu)于ChatGPT。()

答案:對n-gram模型是一種統(tǒng)計語言模型,用于預測下一個詞的概率分布,基于前n-1個詞的序列。()

答案:對雙向編碼器層是不能存在的。()

答案:錯非嵌套和嵌套的命名實體識別方法只能處理特定標注范式的實體,方法之間不具備普適性及遷移性。()

答案:對在自然語言處理發(fā)展的歷史上,沒有過寒冬期。()

答案:錯命名實體識別只能識別英文文本中的實體。()

答案:錯商湯創(chuàng)造了漢字。()

答案:錯BERT模型是一種只能用于英語文本處理的預訓練模型。()

答案:錯Bert像是在做填詞游戲,而GPT像是在做選詞接龍游戲。()

答案:對活字印刷術最早由英國人發(fā)明。()

答案:錯詞向量是對單詞的數(shù)字表示。()

答案:對Transformer模型由編碼器和解碼器組成。()

答案:對嵌套命名實體識別在處理實體之間的嵌套關系時需要考慮嵌套的層次。()

答案:對在進行文本分類任務時,增加模型的層數(shù)總是能提高模型的準確率。()

答案:錯GPT-4可以集成外部工具和插件。()

答案:對閱讀理解類別的智能問答系統(tǒng)可以根據文本中的語義和上下文信息回答問題。()

答案:對命名實體識別只能識別出現(xiàn)在訓練數(shù)據中的實體。()

答案:錯命名實體識別的評價方法只關注正確識別的實體數(shù)量。()

答案:錯深度學習期的廣泛流行基于神經網絡的技術。()

答案:對命名實體是指具有特定意義的實體。()

答案:對嵌套命名實體識別的方法通?;谛蛄袠俗⒛P?,如遞歸神經網絡(RecursiveNeuralNetworks,RNN)和遞歸神經網絡自動編碼器(RecursiveNeuralNetworkAutoencoder,RNNAE)等。()

答案:對Unigram模型考慮前后文關系。()

答案:錯文本數(shù)據包括()。

答案:新聞###論壇###博客###電子郵件GPT模型和BERT模型之間的主要區(qū)別包括哪些?()

答案:預訓練任務###是否雙向處理上下文信息###模型結構下列哪些任務屬于NLP中的序列標注任務?()

答案:詞性標注###命名實體識別BERT模型的預訓練任務包括哪些?()

答案:NextSentencePrediction(NSP)###MaskedLanguageModel(MLM)()是與可解釋性相關的方法。()

答案:LIME###SHAP下列關于BERT模型和GPT模型的描述有哪些是正確的?()

答案:BERT采用雙向Transformer結構,而GPT采用單向Transformer結構。###BERT模型的預訓練階段采用MaskedLanguageModel(MLM)任務,而GPT模型的預訓練階段采用的是自回歸語言模型任務。()是表格問答數(shù)據集。()

答案:Spider###FeTaQA離散表示法存在的問題包括()。

答案:具有主觀性###很難計算出準確的單詞相似度###難以衡量單詞間的細微差別###需要大量人力來構造和調整預訓練模型可以用于()。

答案:對話生成###文本分類###信息提取###機器翻譯詞向量可以應用于()。

答案:關系抽取###詞性和命名實體規(guī)則###情感分析###機器翻譯預訓練模型在微調階段通常需要調整哪些超參數(shù)?()

答案:批大?。╞atchsize)###學習率###正則化參數(shù)ELMo模型的主要特點包括哪些?()

答案:多層雙向LSTM結構###基于字符的表示###捕獲詞匯語境信息自然語言處理的難點包括()。

答案:詞語切分歧義###結構歧義###詞義歧義###語音歧義處理嵌套命名實體識別時常見的方法不包括:()

答案:基于圖的方法BERT模型引入了哪種機制來理解語句中單詞的上下文關系?()

答案:雙向Transformer智能問答的閱讀理解任務是指:()

答案:通過分析文本中的問題和答案來回答問題關于GPT-4描述錯誤的是()。

答案:不具備文本處理能力。命名實體識別任務通??梢苑譃橐韵履男┳尤蝿眨海ǎ?/p>

答案:命名實體分類、命名實體關系抽取、命名實體消歧在預訓練模型中,MaskedLanguageModel(MLM)任務的目的是什么?()

答案:預測被掩蓋的詞是什么F1值是精確率(Precision)和召回率(Recall)的()平均值。()

答案:調和GPT模型在處理文本生成任務時的一個關鍵特性是什么?()

答案:單向性在自然語言處理中,LSTM通常指的是()。

答案:長短期記憶網絡(LongShort-TermMemory)ChatGPT的用途包括()。

答案:語言對話。在Transformer中,什么結構負責處理"序列中的每個位置與其他所有位置之間的依賴關系"?()

答案:Self-AttentionMechanism在命名實體識別任務中,常見的命名實體類型包括:()

答案:人名、地名、組織名NLP中的序列標注任務通常用于解決什么問題?()

答案:命名實體識別ChatGPT是一種()。

答案:神經網絡模型。Transformer應用于機器翻譯任務時,其主要優(yōu)勢是什么?()

答案:能夠捕捉長距離依賴在閱讀理解算法中,Quarc通常指的是()。

答案:QuestionAnsweringforReadingComprehension半馬爾可夫條件隨機場(Semi-MarkovConditionalRandomField,SCRF)是一種用于命名實體識別的模型,其主要特點是:()。

答案:考慮上下文中的整個句子。直接在命名實體識別任務上使用Transformer模型往往表現(xiàn)不佳,其主要原因包括:()。

答案:位置編碼無法捕捉方向信息。###平滑的注意力分布。智能問答系統(tǒng)的性能只取決于系統(tǒng)的搜索引擎的質量。()

答案:錯命名實體識別的評價方法之一是:()。

答案:所有選項都正確智能問答系統(tǒng)的構建需要考慮的關鍵問題包括:()

答案:問題理解###知識表示###答案生成關于Transformer模型和其應用的描述,以下哪些是正確的?()

答案:Transformer模型可以應用于包括文本生成、問答系統(tǒng)和序列標注在內的多種NLP任務###Transformer通過使用Self-Attention機制克服了RNN的長距離依賴問題下列哪個選項正確描述了Self-Attention機制的作用?()。

答案:能夠在序列內的任意兩個位置之間計算注意力權重在Transformer模型中,Multi-headAttention機制的主要目的是什么?()。

答案:允許模型同時從不同的表示子空間獲取信息抽取式問答任務中,模型是通過生成問題中的答案,而不是從給定文本中直接抽取答案。()

答案:錯關于預訓練模型和微調(Fine-tuning)的描述,以下哪些是正確的()。

答案:微調是在特定下游任務上調整預訓練模型的過程###微調可以幫助模型更好地理解特定領域的語言特征對于機器翻譯來說,在翻譯句子時,待翻譯句子的每一個詞都必須是同等重要的。()

答案:錯()注意力評分函數(shù)需要使用tanh。

答案:多層感知器與LSTM相比,普通RNN的弱點在于()。

答案:無法處理長序列依賴關系()是RNN機器翻譯中常用的組件。()

答案:編碼器(Encoder)###解碼器(Decoder)常見RNN架構存在包括()。

答案:多輸入多輸出RNN###單輸入多輸出RNN###多輸入單輸出RNN###雙向RNN下列哪項屬于循環(huán)神經網絡()。

答案:LSTM###GRU對于機器翻譯任務,我們通常會使用哪個指標來評價模型的性能?()。

答案:BLEU對于自動生成的文本摘要,如果一個句子的ROUGE分數(shù)很高,那么可以確定該句子是一個良好的摘要句嗎?()

答案:錯TF-IDF的全稱是()。

答案:詞頻-逆文檔概率(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)SHAP不是用于機器學習模型的預測結果的可解釋性的方法。(

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