裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁安徽理工大學《自然語言處理》

2023-2024學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、對于文本的依存句法分析，其主要目的是揭示句子中詞與詞之間的什么關(guān)系？A.語義關(guān)系B.語法關(guān)系C.邏輯關(guān)系D.以上都是2、對于文本相似度計算，若要比較兩篇長文章的相似程度，以下哪種方法較為準確？A.基于詞頻的方法B.基于語義理解的方法C.編輯距離計算D.以上方法都不準確3、在信息抽取中，若要從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取文本信息，以下哪種技術(shù)可以使用？A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)映射C.以上都是D.以上都不是4、以下哪種自然語言處理應用對實時性要求較高？A.在線客服B.文本自動摘要C.情感分析D.機器翻譯5、對于一個包含噪聲的文本數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)增強C.人工標注D.以上都是6、對于語言的隱喻和修辭理解，自然語言處理面臨哪些挑戰(zhàn)？A.語義的復雜性B.缺乏大規(guī)模標注數(shù)據(jù)C.文化和背景的差異D.以上都是7、對于中文自然語言處理，分詞是一項基礎(chǔ)任務(wù)。以下哪種分詞算法在處理歧義分詞問題上表現(xiàn)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(jié)合詞典和統(tǒng)計的分詞算法D.以上算法效果相同8、當處理跨領(lǐng)域的自然語言任務(wù)時，以下哪種方法能夠提高模型的泛化能力？A.領(lǐng)域自適應B.多任務(wù)學習C.預訓練和微調(diào)D.以上都是9、在知識圖譜的推理任務(wù)中，以下哪種方法能夠基于已有知識進行新的推斷？A.基于規(guī)則的推理B.基于路徑的推理C.基于深度學習的推理D.以上都是10、對于一個跨語言的文本分類任務(wù)，以下哪種方法可以實現(xiàn)語言之間的特征映射？A.對抗學習B.預訓練語言模型C.多語言詞向量D.以上都是11、在文本分類任務(wù)中，若要處理類別不平衡的問題，以下哪種采樣方法可以增加少數(shù)類樣本的數(shù)量？A.隨機過采樣B.SMOTE采樣C.以上都是D.以上都不是12、對于自然語言處理中的模型壓縮，以下哪種技術(shù)能夠減少模型參數(shù)數(shù)量同時保持性能？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是13、在自然語言處理的領(lǐng)域適應中，當模型從一個領(lǐng)域遷移到另一個領(lǐng)域時，以下哪種方法可以緩解領(lǐng)域差異帶來的性能下降？A.多任務(wù)學習B.領(lǐng)域?qū)褂柧欳.以上都是D.以上都不是14、自然語言處理中的詞性消歧是指什么？詞性消歧的方法有哪些？A.詞性消歧確定多義詞的正確詞性，方法有基于上下文、統(tǒng)計等，提高詞性標注準確性。B.詞性消歧沒有意義，方法也不重要。C.不確定。D.詞性消歧無法實現(xiàn)，方法也不可行。15、以下哪種自然語言處理技術(shù)常用于信息抽取中的關(guān)系抽??？A.依存句法分析B.語義角色標注C.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是16、在自然語言處理的預訓練模型中，如BERT，其主要優(yōu)勢在于能夠?qū)W習到什么？A.通用的語言表示B.特定領(lǐng)域的知識C.語法規(guī)則D.以上都不是17、當進行文本情感分析時，以下哪種特征除了詞匯外，也對情感傾向有重要影響？A.句法結(jié)構(gòu)B.文本長度C.標點符號D.以上都是18、在文本生成任務(wù)中，以下哪種方法可以提高生成文本的多樣性？A.使用隨機采樣B.引入噪聲C.增加生成的步數(shù)D.以上都是19、在文本聚類任務(wù)中，以下哪種距離度量方法常用于衡量文本之間的相似度？A.歐氏距離B.余弦距離C.曼哈頓距離D.以上都不是20、在信息抽取中，若要從大規(guī)模文本中快速篩選出相關(guān)信息，以下哪種方法可以采用？A.基于關(guān)鍵詞的檢索B.基于模式匹配的抽取C.基于深度學習的篩選D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）詳細闡述自然語言處理中的模型壓縮中的低秩分解方法，說明其原理和應用場景，并分析其效果。2、（本題10分）解釋什么是自然語言處理中的倫理和社會問題，如算法偏見、數(shù)據(jù)隱私等，并說明如何解決這些問題。3、（本題10分）詳細闡述自然語言處理中的模型壓縮和加速技術(shù)，如量化、剪枝等，并說明其在實際應用中的效果和限制。4、（本題10分）分析自然語言處理中知識圖譜的構(gòu)建過程及作用。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）詳細探討在文本分類中的特征