2025年人工智能基礎(chǔ)知識(shí)考試復(fù)習(xí)題

一、單選題（共59題，每題1分，共59分）

1.OCR的基本技術(shù)路線是什么？

A、文字檢測(cè)-＞預(yù)處理-＞文本識(shí)別

B、文本識(shí)別-＞預(yù)處理-＞文字檢測(cè)

C、預(yù)處理-＞文本檢測(cè)-＞文字識(shí)別

D、預(yù)處理-＞文本識(shí)別-＞文字檢測(cè)

正確答案：C

答案解析：OCR的基本技術(shù)路線首先是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像

增強(qiáng)、降噪、二值化等操作，以改善圖像質(zhì)量，便于后續(xù)處理。接著

進(jìn)行文字檢測(cè)，確定圖像中文字的位置和范圍。最后進(jìn)行文本識(shí)別，

將檢測(cè)到的文字區(qū)域識(shí)別為可編輯的文本。所以基本技術(shù)路線是預(yù)處

理-＞文本檢測(cè)-＞文字識(shí)別。

2.以下哪個(gè)選項(xiàng)符合自然語(yǔ)言特點(diǎn)

A、容錯(cuò)性低

B、非結(jié)構(gòu)化

C、歧義性低

D、詞匯量小

正確答案：B

答案解析：自然語(yǔ)言具有非結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，不像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)那樣有固

定的格式和模式。自然語(yǔ)言存在大量的歧義性，容錯(cuò)性高，詞匯量極

其豐富。所以選項(xiàng)A、C、D不符合自然語(yǔ)言特點(diǎn)，選項(xiàng)B正確。

3.以下哪種單詞表示方法僅使用了局部共現(xiàn)信息

A、ELMo

B、GloVe

C、ONE-HOT

D、Word2vec

正確答案：D

4.Transformer中的自注意力機(jī)制，在計(jì)算過(guò)程中涉及多個(gè)關(guān)鍵向量

,不包括以下哪個(gè)

A、K

B、Q

C、V

D、X

正確答案：D答案解析：Transformer自注意力機(jī)制中，關(guān)鍵向量包括

Query(Q),Key(K),Value(V),用于計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)并加權(quán)求和得到

輸出。而X并不在自注意力機(jī)制計(jì)算的關(guān)鍵向量中。

5.針對(duì)輸入“就讀北京大學(xué)”，如果分詞后輸出［就，就讀，讀，北，

北京，北京大學(xué)，京，大，大學(xué)，學(xué)］，最有可能使用了以下哪種切分

方法

A、正向最長(zhǎng)匹配

B、雙向最長(zhǎng)匹配

C、逆向最長(zhǎng)匹配

D、完全切分

正確答案：D

6.以下哪個(gè)函數(shù)能實(shí)現(xiàn)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出分布標(biāo)準(zhǔn)化，且加和為

1

A、sigmoid

B、softmaxC>relu

D、adam

正確答案：B

答案解析：softmax函數(shù)可以將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出分布標(biāo)準(zhǔn)化，

使得輸出的各個(gè)類別概率之和為1。sigmoid函數(shù)主要用于二分類問(wèn)題

,將輸出值映射到0到1之間；relu函數(shù)是一種激活函數(shù)，不用于分布

標(biāo)準(zhǔn)化；adam是一種優(yōu)化算法，并非用于分布標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)。

7.BERT主要使用了什么模型作為基本結(jié)構(gòu)

A、RNN

B、LSTM

C、TransformerD>GRU

正確答案：C

答案解析：BERT主要使用了Transformer模型作為基本結(jié)構(gòu)。Transfo

rmer具有并行計(jì)算能力、長(zhǎng)序列處理優(yōu)勢(shì)等，非常適合處理大規(guī)模的

文本數(shù)據(jù)，使得BERT能夠在多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得優(yōu)異的效果

8.以下關(guān)于問(wèn)答系統(tǒng)的描述錯(cuò)誤的是：

A、問(wèn)答系統(tǒng)可以回答復(fù)雜問(wèn)題。

B、問(wèn)答系統(tǒng)可以理解自然語(yǔ)言輸入。C、問(wèn)答系統(tǒng)以文檔或頁(yè)面的形

式返回內(nèi)容。

D、問(wèn)答系統(tǒng)以自然語(yǔ)言形式返回族答。

正確答案：C

答案解析：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)的特點(diǎn)包括能夠回答復(fù)雜問(wèn)題、理解自然語(yǔ)言輸

入，并以自然語(yǔ)言形式返回族答。它不是以文檔或頁(yè)面的形式返回內(nèi)

容，而是直接給出針對(duì)問(wèn)題的語(yǔ)言回答，所以選項(xiàng)C描述錯(cuò)誤。

9.針對(duì)同一個(gè)單詞，以下哪種詞向量模型可以根據(jù)上下文得到不同的

詞向量

A、ONE-HOT

B、Word2vec

C、GloVe

D、ELMo

正確答案：D

答案解析：ELMo是一種基于上下文的詞向量模型，它會(huì)根據(jù)單詞所在

的上下文生成不同的詞向量。ONE-HOT是一種簡(jiǎn)單的向量表示方法，

一個(gè)單詞只有一個(gè)固定的表示，不會(huì)根據(jù)上下文改變。Word2vec和G1

oVe雖然能生成詞向量，但不是基于上下文動(dòng)態(tài)生成不同詞向量的，

而是基于大量文本訓(xùn)練得到一個(gè)相對(duì)固定的詞向量表示。所以答案是

Do

10.以下哪個(gè)任務(wù)不屬于自然語(yǔ)言處理

A、機(jī)器翻譯

B、車牌識(shí)別

C、自動(dòng)問(wèn)答

D、自動(dòng)摘要

正確答案：B

答案解析：自然語(yǔ)言處理主要涉及對(duì)自然語(yǔ)言文本的處理和理解，包

括自動(dòng)問(wèn)答、自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯等。而車牌識(shí)別是對(duì)圖像中的車牌

進(jìn)行識(shí)別，不屬于自然語(yǔ)言處理的范疇。

11.下列不屬于RoiPooling作用的是？

A、減少regionproposals

B、統(tǒng)一regionproposals的形狀

C、加快模型的處理速度

D、實(shí)現(xiàn)端到端訓(xùn)練

正確答案：A

答案解析：RoiPooling的主要作用是統(tǒng)一regionproposals的形狀，

將不同大小和形狀的候選區(qū)域轉(zhuǎn)換為固定大小的特征圖，便于后續(xù)的

卷積操作等處理，從而加快模型的處理速度，同時(shí)也有助于實(shí)現(xiàn)端到

端訓(xùn)練。它并不能減少regionproposals的數(shù)量。

12.以下哪個(gè)是BERT中的掩碼標(biāo)記

A、[CLS]

B、[SEP]

C、[MASK]

D、[TAG]

正確答案：C

13.以下哪個(gè)NLP工具包處理速度最快

A、NLTK

B、CoreNLP

C、LTP

D、HanLP

正確答案：D

14.詞袋模型中綜合考慮單詞頻次及獨(dú)特性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是什么

A、布爾詞頻

B、TF

C、IDF

D、TF-IDF

正確答案：D

答案解析：詞袋模型中，TF-IDF綜合考慮了單詞頻次(TF)及獨(dú)特性(I

DF)oTF表示詞頻，即某個(gè)單詞在文檔中出現(xiàn)的頻率；IDF表示逆文檔

頻率，反映了單詞在整個(gè)文檔集合中的獨(dú)特性。TF-IDF是TF和IDF的

乘積，它能夠衡量一個(gè)單詞在某個(gè)文檔中的重要程度，綜合考慮了單

詞在文檔中的出現(xiàn)次數(shù)以及在整個(gè)文檔集合中的罕見(jiàn)程度。布爾詞頻

只是簡(jiǎn)單地表示單詞是否出現(xiàn)，沒(méi)有考慮頻次和獨(dú)特性；TF只關(guān)注詞

頻；IDF只關(guān)注獨(dú)特性，均不符合題意。

15.在BERT開(kāi)展掩碼語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，會(huì)對(duì)15%的輸入文本進(jìn)行

mask,其中不屬于常規(guī)mask的操作是哪一個(gè)

A、替換為［mask］標(biāo)記

B、替換為詞表中的任意一個(gè)隨機(jī)詞

C、保持原詞不變

D、刪除原詞

正確答案：D答案解析：在BERT開(kāi)展掩碼語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)1

5%的輸入文本進(jìn)行mask的操作包括：80%的概率將token替換為［mask］

標(biāo)記；10%的概率將token替換為詞表中的任意一個(gè)隨機(jī)詞；10%的概

率保持原詞不變。不會(huì)進(jìn)行刪除原詞的操作。

16.以下哪種詞向量模型為靜態(tài)詞向量模型，且使用了全局統(tǒng)計(jì)信息

進(jìn)行模型訓(xùn)練

A、Word2vec

B、ELMo

C、GloVe

D、ONE-HOT

正確答案：C

17.Transformer中實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼的模塊叫什么

A、Encoders

B、Decoders

C、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D、自注意力

正確答案：A

答案解析：在Transformer中，負(fù)責(zé)對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼的模塊是Enc

oderso它將輸入文本轉(zhuǎn)換為特征表示，以便后續(xù)處理。Decoders用

于解碼，生成輸出序列；前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Transformer中的一個(gè)組件

,用于對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步的變換；自注意力機(jī)制是Transformer中用

于計(jì)算輸入序列中元素之間關(guān)系的關(guān)鍵部分，并非直接對(duì)輸入文本進(jìn)

行編碼的模塊。

18.()通過(guò)殘差塊構(gòu)建跨層的數(shù)據(jù)通道，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最流行的體

系架構(gòu)。

A、VGG

B、AlexNetC、ResNet

D、DenseNet

正確答案：C

答案解析：ResNet通過(guò)殘差塊構(gòu)建跨層的數(shù)據(jù)通道，解決了深度神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和退化問(wèn)題，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中非常流行

的體系架構(gòu)。VGG主要是通過(guò)堆疊卷積層來(lái)加深網(wǎng)絡(luò)；AlexNet是深度

學(xué)習(xí)中具有開(kāi)創(chuàng)性的網(wǎng)絡(luò)，但不是通過(guò)殘差塊構(gòu)建跨層通道；DenseN

et雖然也是一種優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但題干描述的特征更符合ResNet。

19.以下關(guān)于詞性標(biāo)注的描述錯(cuò)誤的是：

A、詞性是詞匯基本的語(yǔ)法屬性，通常稱為詞類。

B、詞性標(biāo)注是在給定句子中判斷每個(gè)詞的語(yǔ)法范疇，確定其詞性并

加以標(biāo)注的過(guò)程。

C、通常將詞性標(biāo)注作為序列標(biāo)注問(wèn)題來(lái)解決。

D、詞性標(biāo)注最主流的方法是從預(yù)料庫(kù)中統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的高頻詞性

,將其作為默認(rèn)的詞性。

正確答案：D

答案解析：詞性標(biāo)注最主流的方法是基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，利用

大量標(biāo)注好的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)詞與詞性之間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，從而

對(duì)新的文本進(jìn)行詞性標(biāo)注，而不是簡(jiǎn)單地從預(yù)料庫(kù)中統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞對(duì)應(yīng)

的高頻詞性作為默認(rèn)詞性，所以選項(xiàng)D描述錯(cuò)誤。選項(xiàng)A對(duì)詞性的定義

描述正確；選項(xiàng)B對(duì)詞性標(biāo)注的過(guò)程描述正確；選項(xiàng)C將詞性標(biāo)注作為

序列標(biāo)注問(wèn)題來(lái)解決也是正確的。

20.問(wèn)句“小米的創(chuàng)始人是誰(shuí)？”存在的歧義是什么類型的

A、問(wèn)句本身存在的歧義

B、實(shí)體層面的歧義

C、以上均是

正確答案：B

21.以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成任務(wù)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是：

A、自然語(yǔ)言生成任務(wù)能夠增加對(duì)話的趣味性。

B、自然語(yǔ)言生成任務(wù)不能通過(guò)截取問(wèn)題的部分與答案進(jìn)行組裝的方

法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

C、自然語(yǔ)言生成任務(wù)能夠提升交互的友好性和自然度。

D、可以通過(guò)設(shè)計(jì)回復(fù)模板填槽來(lái)實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言的回復(fù)。

正確答案：B

答案解析：自然語(yǔ)言生成任務(wù)是可以通過(guò)截取問(wèn)題的部分與答案進(jìn)行

組裝的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，比如一些簡(jiǎn)單的模板匹配方式等。A選項(xiàng)自然

語(yǔ)言生成任務(wù)可以通過(guò)生成有趣的內(nèi)容增加對(duì)話趣味性；C選項(xiàng)能夠

使交互更友好自然；D選項(xiàng)設(shè)計(jì)回復(fù)模板填槽是實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言回復(fù)的

一種常見(jiàn)方式。所以B說(shuō)法錯(cuò)誤。

22.BERT常用的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)不包括以下哪個(gè)

A、掩碼語(yǔ)言模型

B、下一個(gè)句子預(yù)測(cè)C、N-gram掩碼

D、序列標(biāo)注

正確答案：D

答案解析：序列標(biāo)注是BERT模型應(yīng)用時(shí)的具體任務(wù)類型，并非預(yù)訓(xùn)練

任務(wù)。而掩碼語(yǔ)言模型用于學(xué)習(xí)文本中被掩碼詞的正確表示；下一個(gè)

句子預(yù)測(cè)任務(wù)能讓模型理解句子間的關(guān)系；N-gram掩碼可看作掩碼語(yǔ)

言模型中一種更細(xì)化的掩碼方式，它們都是BERT常用的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。

23.傳統(tǒng)OCR在字符識(shí)別前的步驟是什么

A、文字檢測(cè)

B、字符切割

C、版面恢復(fù)

D、版面分析

正確答案：B

24.有關(guān)圖像融合評(píng)價(jià)指標(biāo)的說(shuō)法中，不正確的是：

A、不存在標(biāo)準(zhǔn)的一套量化指標(biāo)用于評(píng)估圖像質(zhì)量

B、一般可以從主客觀結(jié)合的角度進(jìn)行評(píng)價(jià)

C、以炳為標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)都是越大越好

D、可以從信息論角度入手進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)估

正確答案：C

答案解析：圖像融合評(píng)價(jià)指標(biāo)有多種，以嫡為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，并非都是越大

越好。一般而言，從主客觀結(jié)合角度評(píng)價(jià)圖像融合是合理的，目前確

實(shí)不存在標(biāo)準(zhǔn)的一套量化指標(biāo)用于完美評(píng)估圖像質(zhì)量，也可從信息論

角度入手進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)估。

25.RNN的主要特點(diǎn)不包括

A、可以將誤差微分反向傳播到它的輸入

B、具有強(qiáng)有力的局部信息感知能力

C、能夠?qū)θ我忾L(zhǎng)度的序列進(jìn)行操作，從開(kāi)始到結(jié)束進(jìn)行遍歷

D、具有很強(qiáng)的序列上下文信息捕獲能力

正確答案：B

答案解析：線RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))具有很強(qiáng)的序列上下文信息捕獲能

力，能夠?qū)θ我忾L(zhǎng)度的序列進(jìn)行操作并從開(kāi)始到結(jié)束遍歷，還可以將

誤差微分反向傳播到它的輸入，即具有反向傳播能力。而局部信息感

知能力不是RNN的主要特點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)具有強(qiáng)有力的局部信

息感知能力。26.LSTM的輸入態(tài)不包含哪個(gè)？

A、tT時(shí)刻的細(xì)胞狀態(tài)C

B、t-1時(shí)刻隱層狀態(tài)hC、t-1時(shí)刻輸入向量xD、t時(shí)刻輸入向量x

正確答案：C

27.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)集常備用于信息檢索任務(wù)

A、MNIST

B、ImageNet

C、TREC

D、IMDB-Face

正確答案：C

答案解析：MNIST是用于圖像識(shí)別的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集；ImageNet也是

用于圖像分類等視覺(jué)任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集；TREC(Text

Retrievalconference）是一個(gè)著名的文本檢索會(huì)議，其相關(guān)數(shù)據(jù)集常

用于信息檢索任務(wù)；IMDB-Face主要是關(guān)于IMDB數(shù)據(jù)集與面部相關(guān)的

內(nèi)容，并非典型用于信息檢索。所以答案是［C、］

28.首次將Attention引入文本識(shí)別領(lǐng)域的算法為？

A、SAR算法

B、R-2AM算法

C、NRTR算法

D、MaskTextSpotter算法正確答案：B

29.LexiconAugmentedNER通過(guò)（）優(yōu)化了LatticeLSTM

A、word-ignoringstrategy

B、word-weightingstrategy

C、word-reinforcementstrategy。、word-1ossstrategy

正確答案：B

30.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，在特征響應(yīng)圖某個(gè)區(qū)域上指定一個(gè)值來(lái)代表整

個(gè)區(qū)域的操作是（）

A、全連接

B、卷積

C、池化

D、Dropout正確答案：C

答案解析：池化操作可以在特征響應(yīng)圖某個(gè)區(qū)域上指定一個(gè)值來(lái)代表

整個(gè)區(qū)域，比如最大池化取區(qū)域內(nèi)最大值，平均池化取區(qū)域內(nèi)平均值

等，它能夠降低數(shù)據(jù)維度、保留主要特征等。全連接是將所有神經(jīng)元

連接起來(lái)進(jìn)行計(jì)算；卷積是通過(guò)卷積核提取特征；Dropout是在訓(xùn)練

過(guò)程中隨機(jī)忽略一些神經(jīng)元以防止過(guò)擬合，均不符合題意。

31.用于產(chǎn)生詞嵌入的單向語(yǔ)言模型是哪個(gè)

A、bert

B、elmo

C、gpt

D、bilstm

正確答案：C

答案解析：GPT是一種單向語(yǔ)言模型，它在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中從左到右依

次預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，這種單向的特性使得它適合用于生成詞嵌入。BE

RT是雙向語(yǔ)言模型；ELMO結(jié)合了多種語(yǔ)境下的詞向量；BiLSTM是雙向

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并非單向語(yǔ)言模型。

32.Transformer架構(gòu)首先是由下列哪項(xiàng)引入的？

A、GloVe

B、BERT

C、OpenAI'sGPTD.ULMFit

正確答案：C

33.以下哪種單詞表示方法不能較好的反映單詞的語(yǔ)義信息

A、ONE-HOT

B、Word2vecC>GloVe

D、ELMo

正確答案：A

答案解析：0NE-H0T編碼是將單詞表示為一個(gè)只有一個(gè)位置為1,其他

位置為。的向量，這種表示方法非常稀疏，不能很好地反映單詞的語(yǔ)

義信息，它只是簡(jiǎn)單地對(duì)單詞進(jìn)行了分類標(biāo)識(shí)，沒(méi)有體現(xiàn)單詞之間的

語(yǔ)義關(guān)系等信息。而Word2vec、GloVe,ELMo等方法都能在一定程度

上捕捉單詞的語(yǔ)義信息，Word2vec通過(guò)訓(xùn)練詞向量使得語(yǔ)義相近的詞

在向量空間中距離相近；GloVe基于全局詞共現(xiàn)矩陣來(lái)學(xué)習(xí)詞向量；E

LMo則是基于上下文的動(dòng)態(tài)詞向量表示。34.以下關(guān)于多知識(shí)源查詢說(shuō)

法錯(cuò)誤的是：

A、多源知識(shí)庫(kù)查詢根據(jù)知識(shí)庫(kù)是否能夠互連，需要采用不同的策略

O

B、如果多個(gè)知識(shí)庫(kù)相互獨(dú)立，不能互連，則需要從多個(gè)知識(shí)庫(kù)中獨(dú)

立檢索結(jié)果再進(jìn)行合并。

C、如果多知識(shí)庫(kù)能夠互連，則可以通過(guò)owl：sameAs鏈接構(gòu)建起多知

識(shí)庫(kù)查詢。

D、如果多個(gè)知識(shí)庫(kù)相互獨(dú)立，不能互連，可以通過(guò)owl：sameAs鏈接

構(gòu)建起多知識(shí)庫(kù)查詢。

正確答案：D

答案解析：多源知識(shí)庫(kù)查詢根據(jù)知識(shí)庫(kù)是否能夠互連，需要采用不同

的策略。如果多個(gè)知識(shí)庫(kù)相互獨(dú)立，不能互連，則需要從多個(gè)知識(shí)庫(kù)

中獨(dú)立檢索結(jié)果再進(jìn)行合并；如果多知識(shí)庫(kù)能夠互連，則可以通過(guò)0W

LsameAs鏈接構(gòu)建起多知識(shí)庫(kù)查詢。選項(xiàng)D中說(shuō)多個(gè)知識(shí)庫(kù)相互獨(dú)立

不能互連還通過(guò)owl：sameAs鏈接構(gòu)建多知識(shí)庫(kù)查詢是錯(cuò)誤的。

35.有關(guān)圖像融合說(shuō)法中正確的是：

A、紅外-可見(jiàn)光融合任務(wù)受環(huán)境因素影響大

B、一般深度模型都可以應(yīng)用在不同的圖像融合任務(wù)當(dāng)中

C、多曝光融合任務(wù)的輸入只能是過(guò)曝光圖像和欠曝光圖像

D、醫(yī)療圖像融合屬于多光譜信息

正確答案：A

36.以下關(guān)于邏輯表達(dá)式的說(shuō)法錯(cuò)誤的是：

A、邏輯表達(dá)式是區(qū)別于語(yǔ)義解析方法與模板匹配方法的根本差異。

B、邏輯表達(dá)式不適用于知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化查詢方式。

C、邏輯表達(dá)式適合查找知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體及實(shí)體關(guān)系等信息。

D、邏輯表達(dá)式具備邏輯運(yùn)算能力以及將原子級(jí)別的邏輯表達(dá)式組合

成更復(fù)雜的邏輯表達(dá)形式的能力。

正確答案：B

答案解析：邏輯表達(dá)式是區(qū)別于語(yǔ)義解析方法與模板匹配方法的根本

差異，A選項(xiàng)正確。邏輯表達(dá)式適合用于知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化查詢方式，

能方便地查找知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體及實(shí)體關(guān)系等信息，C選項(xiàng)正確，B選項(xiàng)

錯(cuò)誤。邏輯表達(dá)式具備邏輯運(yùn)算能力以及將原子級(jí)別的邏輯表達(dá)式組

合成更復(fù)雜的邏輯表達(dá)形式的能力，D選項(xiàng)正確。

37.下列哪種嵌入方式支持雙向上下文

A、word2vecB、8

C、4

D、2

正確答案：B

45.以下哪個(gè)不是目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究的主要難點(diǎn)？

A、目標(biāo)外觀形變

B、目標(biāo)被部分遮擋

C、目標(biāo)尺寸太大

D、背景嘈雜

正確答案：C

答案解析：目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究的主要難點(diǎn)包括目標(biāo)外觀形變、背景嘈

雜、目標(biāo)被部分遮擋等。目標(biāo)尺寸太大通常不是主要難點(diǎn)，相對(duì)而言

,尺寸大在某些情況下可能還更容易跟蹤一些，而外觀形變、背景復(fù)

雜以及部分遮擋等情況會(huì)給準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)帶來(lái)較大挑戰(zhàn)。

46.自然語(yǔ)言處理能在以下哪些領(lǐng)域發(fā)揮作用

A、自動(dòng)文本摘要

B、自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)

C、信息檢索

D、以上所有

正確答案：D

答案解析：自然語(yǔ)言處理在自動(dòng)文本摘要中，能夠提取文本的關(guān)鍵信

息，生成簡(jiǎn)潔的摘要；在自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)里，可以理解用戶問(wèn)題并給出

準(zhǔn)確回答；在信息檢索方面，能更精準(zhǔn)地對(duì)文本進(jìn)行索引和匹配，以

便快速找到相關(guān)信息。所以能在以上所有領(lǐng)域發(fā)揮作用。

47.在“小米的創(chuàng)始人是誰(shuí)”這個(gè)問(wèn)題中，關(guān)系詞是：

A、誰(shuí)

B、小米

C、創(chuàng)始人

正確答案：C

答案解析：該問(wèn)題是在詢問(wèn)小米的創(chuàng)始人是誰(shuí)，“創(chuàng)始人”明確了所

詢問(wèn)的與小米的關(guān)系是關(guān)于其創(chuàng)始人這一角色，所以關(guān)系詞是“創(chuàng)始

人”，即選項(xiàng)C。這里關(guān)系詞是用于界定問(wèn)題核心指向的關(guān)鍵概念，在

這個(gè)問(wèn)題里就是圍繞小米和創(chuàng)始人之間的關(guān)系展開(kāi)詢問(wèn)，所以“創(chuàng)始

人”是關(guān)系詞。

48.利用下游任務(wù)的有標(biāo)注數(shù)據(jù)，對(duì)GPT模型進(jìn)行精調(diào)時(shí)，通常使用Ma

cBERT、DistilBERT都是在BERT基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的模型。

52.對(duì)“Thekidruns”使用ngram后得到“Thekid”,“kidruns"

A、Unigram

B、BigramC>Trigram

D、Quadrigrams

正確答案：B

53.基于Jaccard距離的映射屬于哪種短語(yǔ)映射方法：

A、實(shí)體映射

B、基于語(yǔ)義相似度的映射

C、本體映射

D、字符串相似度映射

正確答案：D

答案解析：Jaccard距離主要用于衡量?jī)蓚€(gè)集合之間的相似度，在短

語(yǔ)映射中可基于字符串特征來(lái)計(jì)算相似度，所以屬于字符串相似度映

射。

54.KBQA面臨的挑戰(zhàn)不包括：

A、缺乏大規(guī)模高質(zhì)量的知識(shí)數(shù)據(jù)源。

B、領(lǐng)域方面的知識(shí)庫(kù)缺乏。

C、自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展不夠成熟。

D、以上都是

正確答案：D

答案解析：KBQA面臨諸多挑戰(zhàn)，缺乏大規(guī)模高質(zhì)量的知識(shí)數(shù)據(jù)源會(huì)影

響其知識(shí)儲(chǔ)備和準(zhǔn)確性；領(lǐng)域方面的知識(shí)庫(kù)缺乏會(huì)限制其在特定領(lǐng)域

的應(yīng)用；自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展不夠成熟會(huì)影響對(duì)自然語(yǔ)言問(wèn)題的理

解和分析。所以以上選項(xiàng)均是KBQA面臨的挑戰(zhàn)，應(yīng)選D。

55.一個(gè)基礎(chǔ)的transformer模型的輸入是什么

A、詞向量

B、編碼器

C、解碼器

D、神經(jīng)元

正確答案：A

答案解析：在基礎(chǔ)的transformer模型中，輸入首先是經(jīng)過(guò)詞嵌入等

操作得到的詞向量。編碼器處理的是輸入序列，而不是輸入本身；解

碼器處理編碼器的輸出等，不是初始輸入；神經(jīng)元是模型的組成部分

,不是直接的輸入。所以基礎(chǔ)transformer模型的輸入是詞向量，答

案選A。

56.以下關(guān)于消歧的描述錯(cuò)誤的是：

A、歧義包括問(wèn)句本身的歧義和實(shí)體的歧義。

B、消歧模塊主要負(fù)責(zé)消除問(wèn)句分析過(guò)程中發(fā)生的歧義問(wèn)題。

C、基于字符串相似度的方法是消歧的常用方法。

D、檢查屬性及其參數(shù)的一致性是消歧的常用方法。

正確答案：B

57.以下幾種優(yōu)化算法中，哪一種最快()

A、梯度下降法

B、牛頓法C、BFGS

D、Adam

正確答案：C

58.以下關(guān)于BERT模型的描述，哪個(gè)是正確的

A、是一種雙向預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型

B、利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

C、使用LSTM模型作為基礎(chǔ)模塊

D、使用從左至右的Transformer語(yǔ)言模型作為基礎(chǔ)模塊

正確答案：A

答案解析：BERT是一種雙向預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，它利用大規(guī)模無(wú)監(jiān)督數(shù)

據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用特征。BERT使用Transformer架構(gòu)

作為基礎(chǔ)模塊，而不是LSTM模型。并且不是從左至右的Transformer

語(yǔ)言模型，而是雙向的Transformer架構(gòu)。所以選項(xiàng)A正確。

59.下列屬于不規(guī)則文本識(shí)別的數(shù)據(jù)集為？

A、IIITK

B、SVTC、IC13

D、IC15

正確答案：D

二、多選題（共49題，每題1分，共49分）

1.下列哪些操作可作為Attention中的打分函數(shù)？

A、向量?jī)?nèi)積B、雙線性變換

C、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機(jī)）

D、線性差值

正確答案：ABC

答案解析：1.**向量?jī)?nèi)積**:在Attention機(jī)制中，向量?jī)?nèi)積是一種常

見(jiàn)的打分函數(shù)形式。通過(guò)計(jì)算兩個(gè)向量的內(nèi)積，可以衡量它們之間的

相似性或相關(guān)性，從而為注意力分配提供依據(jù)。例如，在基于內(nèi)容的

Attention中，可能會(huì)計(jì)算查詢向量與鍵向量的內(nèi)積來(lái)確定注意力權(quán)

重。2.**雙線性變換**:雙線性變換可以對(duì)兩個(gè)向量進(jìn)行更復(fù)雜的交

互計(jì)算，得到一個(gè)標(biāo)量作為打分結(jié)果。它能夠捕捉向量之間更豐富的

關(guān)系，比簡(jiǎn)單的內(nèi)積更具表達(dá)能力。常用于一些高級(jí)的Attention模

型中，以更好地建模輸入之間的關(guān)系。3.**簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機(jī)）**

:感知機(jī)可以作為打分函數(shù)，通過(guò)對(duì)輸入向量進(jìn)行非線性變換來(lái)生成

打分。它能夠?qū)W習(xí)到輸入特征與輸出分?jǐn)?shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，適應(yīng)性更

強(qiáng)。在一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Attention實(shí)現(xiàn)中，感知機(jī)可以作為核心

的打分模塊。4.**線性差值**:線性差值本身并不直接作為Attention

中的打分函數(shù)。它主要用于在圖像處理等領(lǐng)域進(jìn)行像素值的插值計(jì)算

,與Attention機(jī)制中用于衡量相關(guān)性和分配注意力權(quán)重的打分功能

無(wú)關(guān)。

2.在使用BiLSTM模型抽取實(shí)體時(shí)，需要用到以下哪些層：

A、wordembedding層

B、CRF層

C、線性分類層D、BiLSTM層

正確答案：ACD

3.屬于知識(shí)檢索常用手段的有：

A、語(yǔ)義搜索

B、基于模板的知識(shí)檢索

C、基于語(yǔ)義的知識(shí)檢索

D、基于查詢語(yǔ)言的知識(shí)檢索

正確答案：ACD

4.AlexNet本質(zhì)上是一個(gè)更大更深的LeNet,其主要的改進(jìn)在于（）。

A、加入了dropout層

B、使用激活函數(shù)ReLU

C、使用最大池化層D、增大了卷積核大小和步長(zhǎng)正確答案：ABC

5.常見(jiàn)的圖像提取特征的算法有？

A、HOG

B、SIFTC.SURF

D、DOG

正確答案：ABCD

6.下列哪些技術(shù)能被用于計(jì)算兩個(gè)詞向量之間的距離

A、詞形還原

B、余弦相似度C、N-grams

D、歐氏距離

正確答案：BD

答案解析：詞形還原是將單詞的不同形式還原為其基本形式，與計(jì)算

詞向量距離無(wú)關(guān)。N-grams是一種語(yǔ)言模型相關(guān)技術(shù)，用于提取連續(xù)

的n個(gè)詞元，也不用于計(jì)算詞向量距離。而余弦相似度是一種常用的

計(jì)算兩個(gè)向量夾角余弦值來(lái)衡量向量間相似程度的方法，能用于計(jì)算

詞向量距離；歐氏距離是計(jì)算兩個(gè)向量在空間中的直線距離，同樣可

用于計(jì)算詞向量之間的距離。

7.利用one-hot向量表示文本單詞會(huì)帶來(lái)哪些問(wèn)題？

A、語(yǔ)義鴻溝

B、設(shè)計(jì)復(fù)雜

C、人工標(biāo)注

D、維度爆炸

正確答案：AD

8.以下屬于詞性標(biāo)注的詞性的是：

A、形容詞

B、連詞

C、名詞

D、關(guān)系詞

正確答案：ABC

答案解析：詞性標(biāo)注常見(jiàn)的詞性有名詞、動(dòng)詞、形容詞、副詞、介詞

、連詞、代詞等。選項(xiàng)A形容詞、B連詞、C名詞都屬于常見(jiàn)詞性標(biāo)注

中的詞性，而關(guān)系詞不屬于常見(jiàn)詞性標(biāo)注中的詞性分類。9.下面屬于

詞袋模型的缺點(diǎn)的是？()

A、丟失詞序忽略了上下文

B、表示具有稀疏性

C、詞匯表的詞匯需要經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)

D、模型復(fù)雜，不利于實(shí)施

正確答案：ABC

10.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有哪些缺點(diǎn)？

A、不能建模序列信息

B、參數(shù)較少

C、有限的信息交互距離

D、序列依賴、無(wú)法并行

正確答案：CD

答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的主要缺點(diǎn)之一是其有限的信息交互

距離，隨著序列長(zhǎng)度的增加，早期時(shí)間步的信息很難有效地傳遞到后

面的時(shí)間步。此外，RNN存在序列依賴問(wèn)題，處理序列時(shí)必須按順序

依次處理每個(gè)元素，無(wú)法并行計(jì)算，這限制了其計(jì)算效率。選項(xiàng)A錯(cuò)

誤，RNN正是用于建模序列信息的。選項(xiàng)B錯(cuò)誤，RNN參數(shù)數(shù)量并不少

,且這也不是其缺點(diǎn)。

11.以下屬于基于模板的KBQA的特點(diǎn)的有：

A、準(zhǔn)確率高

B、人為可控

C、查詢速度快

D、工作量繁重

正確答案：ABCD

12.屬于基于深度學(xué)習(xí)的KBQA的特點(diǎn)的有：

A、人工編寫模板和規(guī)則

B、無(wú)法很好地處理時(shí)序敏感性問(wèn)題

C、自動(dòng)進(jìn)行

D、對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題無(wú)法較好地應(yīng)對(duì)

正確答案：BCD

13.彩色圖像灰度化有哪些方法

A、平均法

B、最大最小平均法

C、加權(quán)平均法

D、平均池池化正確答案：ABC

14.在KBQA中，問(wèn)句分析的主要任務(wù)是什么：

A、識(shí)別問(wèn)句中的中心詞

B、識(shí)別問(wèn)句中的主題詞

C、識(shí)別問(wèn)句中的實(shí)體詞

D、識(shí)別問(wèn)句中實(shí)體和實(shí)體之間的依賴關(guān)系

正確答案：ABCD

答案解析：?jiǎn)柧浞治龅闹饕蝿?wù)包括識(shí)別問(wèn)句中的中心詞、主題詞、

實(shí)體詞以及實(shí)體和實(shí)體之間的依賴關(guān)系等。中心詞能幫助把握問(wèn)句核

心意圖；主題詞明確問(wèn)句圍繞的主題；實(shí)體詞是涉及的具體對(duì)象；實(shí)

體間依賴關(guān)系有助于理解它們之間的聯(lián)系，這些對(duì)于準(zhǔn)確理解問(wèn)句含

義，進(jìn)而進(jìn)行有效的知識(shí)檢索和答案生成至關(guān)重要。

15.自然語(yǔ)言理解存在哪些層面的歧義問(wèn)題？

A、詞法

B、語(yǔ)義

C、句法

D、篇章

正確答案：ABCD

答案解析：自然語(yǔ)言理解中的歧義問(wèn)題存在于多個(gè)層面。詞法層面，

比如一些詞具有多種詞性，像“學(xué)習(xí)”既可以是動(dòng)詞也可以是名詞，

容易產(chǎn)生歧義。句法層面，句子的結(jié)構(gòu)可能有多種理解方式，例如“

咬死了獵人的狗”，既可以理解為狗把獵人咬死了，也可以理解為獵

人的狗被咬死了。篇章層面，上下文的語(yǔ)境可能導(dǎo)致對(duì)某些語(yǔ)句的理

解產(chǎn)生歧義，不同的讀者基于自身的知識(shí)背景和理解方式可能有不同

解讀。語(yǔ)義層面，詞語(yǔ)的含義可能不明確，比如“打太極”，既可以

指實(shí)際的打太極拳這個(gè)動(dòng)作，也可以表示推諉、不直接回應(yīng)等含義，

容易造成語(yǔ)義理解的歧義。

16.下列哪些網(wǎng)絡(luò)屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)?

A、門控循環(huán)單元(GRU)

B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

C、Transformer網(wǎng)絡(luò)

D、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)

正確答案：AD

答案解析：門控循環(huán)單元(GRU)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)都屬于循環(huán)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的變體。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)主要用于處理具有網(wǎng)格結(jié)

構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像，其工作方式基于卷積運(yùn)算，不屬于RNN。Transfo

rmer網(wǎng)絡(luò)是一種基于自注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，與傳統(tǒng)的RNN有較大

區(qū)別，也不屬于RNN。

17,下列哪項(xiàng)不屬于復(fù)雜類問(wèn)題？

A、劉德華和周潤(rùn)發(fā)誰(shuí)的年齡更大？

B、騰訊是什么性質(zhì)的企業(yè)？

C、拼多多有多少名員工？

D、周杰倫是魔羯座嗎？

正確答案：BCD

18.有關(guān)圖像融合的層級(jí)，包括：

A、空間級(jí)圖像融合

B、像素級(jí)圖像融合

C、特征級(jí)圖像融合

D、決策級(jí)圖像融合

正確答案：BCD

答案解析：像素級(jí)圖像融合是對(duì)各源圖像的像素進(jìn)行處理，是最底層

的融合方式；特征級(jí)圖像融合是先從各源圖像中提取特征，再進(jìn)行融

合；決策級(jí)圖像融合是在各個(gè)數(shù)據(jù)源獨(dú)立處理后，在決策層進(jìn)行融合

o而空間級(jí)圖像融合并非圖像融合的標(biāo)準(zhǔn)層級(jí)分類。

19.在KBQA中，構(gòu)建查詢語(yǔ)句的方法有：

A、基于語(yǔ)義解析的方法

B、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

C、基于模板的方法

D、基于問(wèn)句分析的方法

正確答案：ABCD

答案解析：基于語(yǔ)義解析的方法是通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言問(wèn)句進(jìn)行語(yǔ)義理解

和分析，將其轉(zhuǎn)換為邏輯形式的查詢語(yǔ)句；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法利用

大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型來(lái)生成查詢語(yǔ)句；基于模板的方法是根據(jù)

預(yù)設(shè)的模板，將問(wèn)句中的關(guān)鍵信息填入模板中得到查詢語(yǔ)句；基于問(wèn)

句分析的方法通過(guò)對(duì)問(wèn)句的結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵詞等進(jìn)行分析來(lái)構(gòu)建查詢語(yǔ)句

o這幾種方法都可用于在KBQA中構(gòu)建查詢語(yǔ)句。

20.按照存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)可將知識(shí)存儲(chǔ)分為基于表結(jié)構(gòu)的知識(shí)存儲(chǔ)和基于圖

結(jié)構(gòu)的知識(shí)存儲(chǔ)兩種類型，以下屬于基于表結(jié)構(gòu)的是：

A、三元組表

B、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)C、類型表

D、資源描述框架

正確答案：ABC

21.以下哪些屬于NLP分析技術(shù)？

A、分詞

B、詞性標(biāo)注

C、命名實(shí)體識(shí)別

D、依存分析

正確答案：ABCD

答案解析：分詞是將文本分割成一個(gè)個(gè)詞語(yǔ)；詞性標(biāo)注是確定每個(gè)

詞語(yǔ)的詞性；命名實(shí)體識(shí)別是識(shí)別文本中的命名實(shí)體，如人名、地

名、組織名等；依存分析是分析詞語(yǔ)之間的依存關(guān)系，這些都屬于NL

P分析技術(shù)。

22.RPN網(wǎng)絡(luò)的作用

A、判斷anchors屬于positive或者negative

B、生成regionproposals

C、計(jì)算proposal的類別

D、修正anchors獲得精確的proposals

正確答案：ABD

23.以下屬于知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)的有：

A、問(wèn)句分析

B、消歧

C、短語(yǔ)映射

D、多知識(shí)源查詢

正確答案：ABCD

答案解析：短語(yǔ)映射可以幫助將輸入的短語(yǔ)與知識(shí)庫(kù)中的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)

行對(duì)應(yīng)；問(wèn)句分析能理解問(wèn)句的意圖和結(jié)構(gòu)；消歧可處理模糊或有歧

義的表達(dá)；多知識(shí)源查詢則能綜合利用多個(gè)知識(shí)源來(lái)獲取更準(zhǔn)確全面

的答案，這些都屬于知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)。

24.對(duì)話系統(tǒng)中存在以下哪些挑戰(zhàn)？

A、小樣本學(xué)習(xí)

B、已知意圖識(shí)別

C、指代省略

D、未知意圖識(shí)別

正確答案：ACD答案解析：在對(duì)話系統(tǒng)中，指代省略會(huì)使理解對(duì)話內(nèi)

容變得困難，因?yàn)樾枰鶕?jù)上下文推斷省略的指代內(nèi)容；小樣本學(xué)習(xí)

時(shí)，數(shù)據(jù)量少難以訓(xùn)練出準(zhǔn)確有效的模型；未知意圖識(shí)別方面，當(dāng)遇

到系統(tǒng)未預(yù)先設(shè)定的意圖時(shí)，準(zhǔn)確理解和回應(yīng)具有挑戰(zhàn)性。而已知意

圖識(shí)別相對(duì)來(lái)說(shuō)是比較常規(guī)的任務(wù)，不屬于對(duì)話系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)

O

25.不屬于CRNN組件的是

A、Transformer

B、bertC、LSTM

D、CNN

正確答案：AB

答案解析：CRNN即卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalRecurrentNeura

INetwork)，是一種結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如LSTM

)的模型。Transformer和Bert不屬于CRNN組件，Transformer是一種

基于注意力機(jī)制的模型，Bert是基于預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，它們與CRNN

的結(jié)構(gòu)和原理不同。

26.深度學(xué)習(xí)OCR主要分為以下哪幾步？

A、文本行檢測(cè)

B、字符分割

C、單字符識(shí)別

D、行文本識(shí)別

正確答案：AD

27.常見(jiàn)的語(yǔ)義搜索方法有：

A、關(guān)鍵字查詢

B、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢

C、自然語(yǔ)言查詢

D、以上都是

正確答案：AC

28.通用目標(biāo)檢測(cè)不能直接應(yīng)用于場(chǎng)景文本檢測(cè)的原因：

A、無(wú)法做到端到端訓(xùn)練

B、對(duì)檢測(cè)框的精確度要求高

C、文本的字體更小

D、場(chǎng)景更加復(fù)雜

正確答案：BCD

29.Word2vec中有哪些詞向量學(xué)習(xí)模型?A、Skip-gram

B、CBOW

C、BOW

D、Ngram

正確答案：AB

答案解析：Skip-gram和CBOW是Word2vec中兩種典型的詞向量學(xué)習(xí)模

型。Skip-gram模型是通過(guò)中心詞預(yù)測(cè)上下文詞來(lái)學(xué)習(xí)詞向量；CBOW

模型則是通過(guò)上下文詞預(yù)測(cè)中心詞來(lái)學(xué)習(xí)詞向量。而B(niǎo)OW(詞袋模型)

主要是一種文本表示方法，不是Word2vec中的詞向量學(xué)習(xí)模型；Ngra

m是基于n個(gè)連續(xù)詞元的統(tǒng)計(jì)模型，也不屬于Word2vec的詞向量學(xué)習(xí)模

型。

30.在選擇激活函數(shù)時(shí)，應(yīng)盡量選擇()，來(lái)避免梯度爆炸/消失。

A、ReLU

B、tanhC、sigmoid

D、LeaklyReLU

正確答案：AD

31.以下關(guān)于關(guān)系抽取描述正確的有：

A、為了在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以使用遠(yuǎn)程監(jiān)督方法

B、關(guān)系抽取指三元組抽取，實(shí)體間的關(guān)系形式化地描述為關(guān)系三元

組（主語(yǔ)，謂語(yǔ)，賓語(yǔ)）。

C、基于規(guī)則的抽取方法的準(zhǔn)確性較高，但是覆蓋率低，維護(hù)和移植

相對(duì)困難，且編寫抽取模板需要投入較多人力和專家知識(shí)。

D、有監(jiān)督方法利用已有的知識(shí)庫(kù)對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。

正確答案：ABC

答案解析：-選項(xiàng)A：有監(jiān)督方法是利用人工標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型

訓(xùn)練，而不是利用已有的知識(shí)庫(kù)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，所以A錯(cuò)誤。-

選項(xiàng)B：遠(yuǎn)程監(jiān)督方法通過(guò)假設(shè)知識(shí)庫(kù)中具有相同關(guān)系的實(shí)體對(duì)在文本

中也表達(dá)相同的關(guān)系，能夠快速產(chǎn)生大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，B正確。-選項(xiàng)C：

關(guān)系抽取通常就是指從文本中抽取三元組（主語(yǔ)，謂語(yǔ)，賓語(yǔ)）來(lái)描述

實(shí)體間的關(guān)系，C正確。-選項(xiàng)D：基于規(guī)則的抽取方法準(zhǔn)確性較高，但

由于規(guī)則難以覆蓋所有情況，所以覆蓋率低，且維護(hù)和移植相對(duì)困難

,編寫抽取模板需要較多人力和專家知識(shí)，D正確。

32.以下屬于用戶畫像圖譜顯示獲取數(shù)據(jù)的方式的有：A、通過(guò)用戶的

歷史訂單、收藏夾等獲取用戶最近關(guān)注的商品信息。

B、通過(guò)豆瓣等評(píng)論推薦型平臺(tái)獲取用戶的喜好。

C、通過(guò)用戶注冊(cè)賬號(hào)時(shí)提交的信息獲取其基本信息。

D、結(jié)合分析歸納或利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型獲得信息

正確答案：ABC

33.以下哪項(xiàng)是圖像二值化的全域值方法？

A、自適應(yīng)閾值法

B、固定閾值法C、NiBlack算法D、Otus算法

正確答案：BD

34.可以用來(lái)進(jìn)行詞性標(biāo)注的工具有：

A、LTP

B、jieba

C、HanLP

D、CRF

正確答案：ABC

35.以下屬于問(wèn)答系統(tǒng)的主要模塊的是：

A、查詢構(gòu)建

B、短語(yǔ)映射

C、問(wèn)句分析

D、信息抽取

正確答案：ABC

36.以下不屬于早期實(shí)體抽取方法的是：

A、半監(jiān)督學(xué)習(xí)

B、基于規(guī)則的方法

C、條件隨機(jī)場(chǎng)D、LSTM

正確答案：ACD

37.以下哪些特征提取技術(shù)常用于目標(biāo)跟蹤技術(shù)中提取樣本特征?

A、灰度特征

B、圖像梯度直方圖特征(HOG)

C、顏色名特征(CN)

D、深度卷積特征

正確答案：ABCD答案解析：灰度特征能反映圖像的基本亮度信息，是

常用的特征之一；圖像梯度直方圖特征(HOG)在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中廣

泛應(yīng)用，能有效描述物體的外形特征；顏色名特征(CN)利用顏色信息

來(lái)表征目標(biāo)，有助于區(qū)分不同目標(biāo)；深度卷積特征通過(guò)深度卷積神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)提取，能捕捉到更高級(jí)、更抽象的圖像特征，對(duì)目標(biāo)跟蹤也很有

幫助。這幾種特征提取技術(shù)都常用于目標(biāo)跟蹤技術(shù)中提取樣本特征。

38.以下哪些模型屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

A、RNN

B、LSTM

C、GRU

D、CNN

正確答案：ABC

答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一類常用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)是RNN的改進(jìn)版本，

它們通過(guò)引入門控機(jī)制來(lái)解決傳統(tǒng)RNN中梯度消失和梯度

爆炸的問(wèn)題，能夠更好地處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

主要用于處理圖像等具有局部特征的數(shù)據(jù)，不屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

所以屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是RNN、LSTM.GRU,即選項(xiàng)A、B、Co

39.以下哪些是常用的中文分詞工具

A、jieba

B、hanlpC、thulacD、sklearn

正確答案：ABC

答案解析：jieba是Python中一個(gè)常用的中文分詞工具；hanlp是一系

列模型與工具包，提供了豐富的自然語(yǔ)言處理功能，包括中文分詞；

thulac也是一個(gè)中文分詞工具。而sklearn是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的工

具包，主要用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和建模等任務(wù)，并非中文分詞工

具。

40.在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，我們可以對(duì)其進(jìn)行()。

A、上下翻轉(zhuǎn)

B、裁剪

C、鏡像

D、改變色調(diào)

正確答案：ABCD答案解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理以增

加數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性，從而提高模型的泛化能力。上下翻轉(zhuǎn)可以

改變圖像的垂直方向，鏡像操作可通過(guò)水平或垂直鏡像增加數(shù)據(jù)量，

裁剪能夠選取不同部分的數(shù)據(jù)形成新的數(shù)據(jù)樣本，改變色調(diào)可以從色

彩角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變化，這些都是常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式。

41.命名實(shí)體識(shí)別可以采用以下哪些方法實(shí)現(xiàn)：

A、實(shí)體鏈接工具

B、訓(xùn)練NER模型

C、使用NER工具

D、N-Gram策略

正確答案：ABCD

42.在卷積操作時(shí)，給定輸入數(shù)據(jù)矩陣，影響輸出的特征圖組尺寸大

小的因素有（）。

A、該層的卷積核個(gè)數(shù)

B、卷積核的寬、高

C、卷積步長(zhǎng)

D、是否采用邊界填充操作

正確答案：ABCD

43.視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)可用于以下哪些應(yīng)用？

A、安防監(jiān)控

B、無(wú)人機(jī)跟蹤伺服

C、圖像的藝術(shù)風(fēng)格化轉(zhuǎn)換

D、智能駕駛

正確答案：ABD

答案解析：視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)主要用于在視頻序列中實(shí)時(shí)地跟蹤特定

目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡等。安防監(jiān)控中可對(duì)特定人員或物體進(jìn)行跟蹤，保障

安全；無(wú)人機(jī)跟蹤伺服能讓無(wú)人機(jī)追蹤目標(biāo)；智能駕駛里可對(duì)前方車

輛、行人等目標(biāo)進(jìn)行跟蹤以輔助駕駛決策。而圖像的藝術(shù)風(fēng)格化轉(zhuǎn)換

主要是關(guān)于圖像風(fēng)格的改變，與目標(biāo)跟蹤技術(shù)無(wú)關(guān)。所以答案是ABD

O

44.關(guān)于視頻目標(biāo)分割以下說(shuō)法正確的是？

A、視頻目標(biāo)分割的輸出是二進(jìn)制的前景背景分割空間

B、視頻目標(biāo)分割毫無(wú)研究?jī)r(jià)值

C、視頻目標(biāo)分割技術(shù)只能在視頻的每一幀圖像中分割出一個(gè)目標(biāo)出

來(lái)D、目標(biāo)分割技術(shù)的目的是將感興趣的目標(biāo)分割出來(lái)正確答案：AD

45.基于模板的KBQA包括哪些步驟：

A、模板定義

B、語(yǔ)法樹(shù)構(gòu)建

C、模板生成

D、模板匹配

正確答案：ACD

答案解析：基于模板的KBQA主要步驟包括模板定義、模板生成和模板

匹配。模板定義是確定KBQA的基本問(wèn)題類型和結(jié)構(gòu)框架；模板生成是

根據(jù)輸入問(wèn)題從知識(shí)庫(kù)中提取相關(guān)信息并生成具體的模板實(shí)例；

模板匹配則是將生成的模板與知識(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配以獲取答案。語(yǔ)法樹(shù)構(gòu)

建并不是基于模板的KBQA的核心步驟，所以不選B。

46.以下哪些評(píng)價(jià)指標(biāo)常用于評(píng)價(jià)文本情感分析效果

A、accuracy

B、precision

C、recall

D、fl

正確答案：ABCD

答案解析：準(zhǔn)確率(accuracy)用于衡量預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比

例，能直觀反映模型整體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；精確率(precision)表示預(yù)

測(cè)為正例的樣本中實(shí)際為正例的比例，體現(xiàn)了模型預(yù)測(cè)正例的精確程

度；召回率(recall)指實(shí)際為正例的樣本中被預(yù)測(cè)為正例的比例，反

映了模型對(duì)正例的捕捉能力；F1值綜合了精確率和召回率，是二者的

調(diào)和平均，能更全面地評(píng)估模型性能。這幾個(gè)指標(biāo)都常用于評(píng)價(jià)文本

情感分析效果。

47.圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換可應(yīng)用于？

A、手機(jī)拍照自動(dòng)生成藝術(shù)化的圖像或視頻

B、機(jī)器人的搜救功能C、P圖軟件自動(dòng)摳圖

D、人臉圖像動(dòng)漫化

正確答案：ACD

48.以下屬于現(xiàn)階段知識(shí)圖譜技術(shù)類別的有：

A、構(gòu)建技術(shù)

B、應(yīng)用技術(shù)C、展示技術(shù)

D、推理技術(shù)

正確答案：ABD

答案解析：現(xiàn)階段知識(shí)圖譜技術(shù)類別主要包括構(gòu)建技術(shù)、推理技術(shù)和

應(yīng)用技術(shù)。構(gòu)建技術(shù)用于創(chuàng)建知識(shí)圖譜；推理技術(shù)可基于知識(shí)圖譜進(jìn)

行推理；應(yīng)用技術(shù)則將知識(shí)圖譜應(yīng)用于具體場(chǎng)景。展示技術(shù)并非知識(shí)

圖譜的核心技術(shù)類別，它主要側(cè)重于將知識(shí)圖譜以合適的方式呈現(xiàn)給

用戶，不屬于與知識(shí)圖譜本身構(gòu)建、推理、應(yīng)用等同等地位的技術(shù)類

別。

49.以下關(guān)于句法分析的說(shuō)法正確的是：

A、一般來(lái)說(shuō)，句法和語(yǔ)言是無(wú)關(guān)的。

B、句法是研究句子的每個(gè)組成部分和它們之間的組合方式。

C、句法分析就是指對(duì)句子中的詞語(yǔ)語(yǔ)法功能進(jìn)行分析。

D、在自然語(yǔ)言或者計(jì)算機(jī)語(yǔ)言中，句法分析是利用形式化的文法規(guī)

則對(duì)一個(gè)符號(hào)串進(jìn)行分析的過(guò)程。

正確答案：BCD

三、判斷題（共39題，每題1分，共39分）

1.NLP是人類和機(jī)器之間溝通的橋梁

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：A

2.對(duì)于文本分類來(lái)說(shuō)，使用余弦相似度來(lái)計(jì)算KNN中的相似度比使用

歐式距離更合適

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：A

3.卷積層的特征相應(yīng)圖深度等于卷積核的個(gè)數(shù)。

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：A

4.“在KBQA中，設(shè)計(jì)問(wèn)題回復(fù)模板可以用來(lái)生成自然語(yǔ)言的回復(fù)”是

正確的嗎？

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：A5.自然語(yǔ)言處理是實(shí)現(xiàn)人工智能，通過(guò)圖靈測(cè)試的關(guān)鍵

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：A

6.BERT只能處理單語(yǔ)言下游任務(wù)

A、正確

B、錯(cuò)誤

正確答案：B

7.word2vec的詞向量是靜態(tài)的