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(yè)，共3頁(yè)大連外國(guó)語(yǔ)大學(xué)

《人工智能與藥物設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車(chē)輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率2、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類(lèi)的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類(lèi)完全相同B.可以直接使用人類(lèi)情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值3、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)B.能夠?yàn)橥顿Y者提供個(gè)性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤，保障了金融交易的絕對(duì)安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時(shí)，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求4、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即模型正確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異5、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過(guò)多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值6、在人工智能的異常檢測(cè)任務(wù)中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對(duì)較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識(shí)別異常7、在人工智能的圖像語(yǔ)義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類(lèi)別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車(chē)輛等區(qū)分開(kāi)來(lái)。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類(lèi)別多樣，以下哪種方法能夠提高語(yǔ)義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行分割8、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域9、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置10、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像11、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和音頻。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標(biāo)注和對(duì)齊B.模型的訓(xùn)練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴(kuò)展性12、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識(shí)圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識(shí)的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來(lái)源，不進(jìn)行篩選和評(píng)估13、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通流量和識(shí)別車(chē)輛類(lèi)型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類(lèi)車(chē)輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場(chǎng)景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法D.光流法14、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)，也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要，準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果15、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑷祟?lèi)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和解碼器等部分B.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率受到語(yǔ)音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語(yǔ)音識(shí)別的性能和準(zhǔn)確率16、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在面臨不可避免的事故時(shí)，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會(huì)影響17、在人工智能的模型評(píng)估中，需要使用多種指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說(shuō)明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無(wú)需考慮其他指標(biāo)18、在人工智能的可解釋性研究中，對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶(hù)解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋?zhuān)浚ǎ〢.特征重要性分析，確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋?zhuān)枋瞿Ｐ偷耐评磉^(guò)程D.以上都是19、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無(wú)論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮20、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛(ài)好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績(jī)，了解其知識(shí)掌握程度D.通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好21、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類(lèi)，例如區(qū)分貓、狗、鳥(niǎo)等不同的動(dòng)物類(lèi)別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度22、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過(guò)程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對(duì)于建立用戶(hù)信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤23、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)找到最優(yōu)策略，計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動(dòng)作空間和高維度狀態(tài)空間的問(wèn)題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有任何先驗(yàn)知識(shí)，完全依靠隨機(jī)探索來(lái)學(xué)習(xí)24、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法25、人工智能中的情感計(jì)算旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類(lèi)的情感。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)用戶(hù)的語(yǔ)音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析語(yǔ)音的語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等特征來(lái)判斷情感B.文本情感分析通常依賴(lài)于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.情感計(jì)算的準(zhǔn)確性完全取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結(jié)合了語(yǔ)音、文本、面部表情等多種信息源26、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用27、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說(shuō)法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過(guò)兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問(wèn)題，如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等28、圖像識(shí)別是人工智能的常見(jiàn)應(yīng)用之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別，無(wú)需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征，無(wú)需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響29、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像30、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶(hù)的問(wèn)題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái)，便于知識(shí)的表示和查詢(xún)B.可以通過(guò)從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答和推理二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本