2025人工智能理論知識測試題【附答案】一、單項選擇題（每題2分，共40分）1.人工智能的英文縮寫是（）。A.ARB.AIC.VRD.ML答案：B。解析：AR是增強現(xiàn)實的英文縮寫；AI是人工智能（ArtificialIntelligence）的英文縮寫；VR是虛擬現(xiàn)實的英文縮寫；ML是機器學(xué)習(xí)（MachineLearning）的英文縮寫。2.以下不屬于人工智能研究流派的是（）。A.符號主義B.連接主義C.行為主義D.邏輯主義答案：D。解析：人工智能主要有符號主義、連接主義和行為主義三個研究流派。符號主義強調(diào)人類智能的基本單元是符號，通過對符號的操作和推理來實現(xiàn)智能；連接主義認(rèn)為智能是由大量簡單的神經(jīng)元相互連接而產(chǎn)生的，通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)智能；行為主義強調(diào)智能是在與環(huán)境的交互和行為中產(chǎn)生的。邏輯主義不屬于常見的人工智能研究流派。3.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）。A.決策樹B.支持向量機C.K-近鄰算法D.K-均值算法答案：D。解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)是指有訓(xùn)練數(shù)據(jù)和對應(yīng)的標(biāo)簽，算法學(xué)習(xí)從輸入到輸出的映射關(guān)系。決策樹、支持向量機和K-近鄰算法都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。而K-均值算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它的目的是將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇，沒有對應(yīng)的標(biāo)簽信息。4.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括（）。A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Heaviside函數(shù)答案：D。解析：Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和Tanh函數(shù)都是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到(0,1)區(qū)間；ReLU函數(shù)（修正線性單元）在輸入大于0時輸出等于輸入，小于0時輸出為0；Tanh函數(shù)將輸入值映射到(-1,1)區(qū)間。Heaviside函數(shù)主要用于信號處理等領(lǐng)域，不是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。5.在自然語言處理中，詞袋模型（Bag-of-Words）忽略了文本的（）。A.詞匯頻率B.詞匯順序C.詞匯數(shù)量D.詞匯類型答案：B。解析：詞袋模型將文本表示為一個不考慮詞匯順序的詞的集合，只關(guān)注每個詞在文本中出現(xiàn)的頻率。它忽略了詞匯在文本中的順序信息，而詞匯頻率、詞匯數(shù)量和詞匯類型在詞袋模型中是有體現(xiàn)的。6.以下哪種技術(shù)可以用于圖像識別中的特征提取（）。A.主成分分析（PCA）B.快速傅里葉變換（FFT）C.哈爾小波變換D.以上都是答案：D。解析：主成分分析（PCA）可以通過線性變換將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，提取數(shù)據(jù)的主要特征；快速傅里葉變換（FFT）可以將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，提取圖像的頻率特征；哈爾小波變換可以對圖像進(jìn)行多尺度分析，提取不同尺度下的特征。這三種技術(shù)都可以用于圖像識別中的特征提取。7.強化學(xué)習(xí)中，智能體與環(huán)境交互時，環(huán)境會返回（）。A.獎勵和狀態(tài)B.動作和狀態(tài)C.獎勵和動作D.策略和狀態(tài)答案：A。解析：在強化學(xué)習(xí)中，智能體在環(huán)境中執(zhí)行動作，環(huán)境會根據(jù)智能體的動作返回相應(yīng)的獎勵和下一個狀態(tài)。智能體的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)策略，最大化長期累積獎勵。動作是智能體執(zhí)行的，策略是智能體學(xué)習(xí)得到的決策規(guī)則，所以B、C、D選項錯誤。8.決策樹中，用于衡量節(jié)點純度的指標(biāo)不包括（）。A.信息增益B.基尼指數(shù)C.均方誤差D.熵答案：C。解析：信息增益、基尼指數(shù)和熵都是決策樹中常用的衡量節(jié)點純度的指標(biāo)。信息增益通過計算劃分前后信息熵的變化來選擇最優(yōu)劃分特征；基尼指數(shù)衡量數(shù)據(jù)集中的不純度；熵也是用來度量數(shù)據(jù)的不確定性。均方誤差主要用于回歸問題中衡量預(yù)測值與真實值之間的誤差，不是決策樹衡量節(jié)點純度的指標(biāo)。9.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適用于處理序列數(shù)據(jù)（）。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.自編碼器（Autoencoder）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）答案：B。解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)，因為它的神經(jīng)元之間存在反饋連接，可以利用之前的輸入信息。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；自編碼器主要用于數(shù)據(jù)的降維和特征學(xué)習(xí)；生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。10.在知識圖譜中，實體之間的關(guān)系通常用（）表示。A.節(jié)點B.邊C.屬性D.標(biāo)簽答案：B。解析：在知識圖譜中，實體用節(jié)點表示，實體之間的關(guān)系用邊表示。屬性是實體的特征描述；標(biāo)簽可以用于對實體或關(guān)系進(jìn)行分類標(biāo)識。11.以下關(guān)于支持向量機（SVM）的說法錯誤的是（）。A.SVM可以處理線性可分和線性不可分的數(shù)據(jù)B.SVM的目標(biāo)是找到一個最優(yōu)的超平面，使得不同類別的樣本間隔最大C.SVM只能用于分類問題，不能用于回歸問題D.核函數(shù)可以將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而解決線性不可分問題答案：C。解析：支持向量機（SVM）既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，分別稱為支持向量分類（SVC）和支持向量回歸（SVR）。SVM可以處理線性可分和線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，找到一個最優(yōu)的超平面，使得不同類別的樣本間隔最大。12.人工智能中的遺傳算法借鑒了（）的思想。A.生物進(jìn)化B.物理運動C.化學(xué)變化D.數(shù)學(xué)優(yōu)化答案：A。解析：遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，它借鑒了生物進(jìn)化中的遺傳、變異和選擇等思想。通過模擬生物的繁殖、交叉和變異操作，不斷迭代優(yōu)化種群，以找到最優(yōu)解。13.在圖像分類任務(wù)中，使用預(yù)訓(xùn)練的模型（如ResNet）進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning）的好處不包括（）。A.減少訓(xùn)練時間B.提高模型性能C.不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.可以完全避免過擬合答案：D。解析：使用預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行微調(diào)可以減少訓(xùn)練時間，因為預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到了通用的特征；可以提高模型性能，尤其是在小數(shù)據(jù)集上；也不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但是，微調(diào)并不能完全避免過擬合，仍然需要采取一些正則化等方法來防止過擬合。14.以下哪種方法可以用于解決多分類問題（）。A.一對一（One-vs-One）B.一對多（One-vs-Rest）C.多對多（Many-vs-Many）D.以上都是答案：D。解析：一對一（One-vs-One）、一對多（One-vs-Rest）和多對多（Many-vs-Many）都是解決多分類問題的常用方法。一對一方法將多分類問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，每次比較兩個類別；一對多方法將一個類別作為正類，其余類別作為負(fù)類進(jìn)行分類；多對多方法則將多個類別組合進(jìn)行分類。15.以下關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的說法正確的是（）。A.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種有向無環(huán)圖B.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)只能處理離散變量C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不需要先驗知識D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不能進(jìn)行概率推理答案：A。解析：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種有向無環(huán)圖，圖中的節(jié)點表示隨機變量，邊表示變量之間的依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以處理離散變量和連續(xù)變量；它需要先驗知識來確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主要用途之一就是進(jìn)行概率推理，根據(jù)已知的證據(jù)計算其他變量的概率。16.以下哪種算法可以用于異常檢測（）。A.孤立森林（IsolationForest）B.隨機森林（RandomForest）C.梯度提升樹（GradientBoostingTree）D.極端隨機樹（ExtraTrees）答案：A。解析：孤立森林（IsolationForest）是一種專門用于異常檢測的算法，它通過隨機劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間，將異常點更快地孤立出來。隨機森林、梯度提升樹和極端隨機樹主要用于分類和回歸問題，雖然也可以在一定程度上用于異常檢測，但不是專門的異常檢測算法。17.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的作用不包括（）。A.加速訓(xùn)練收斂B.減少梯度消失和梯度爆炸問題C.提高模型的泛化能力D.增加模型的復(fù)雜度答案：D。解析：批量歸一化（BatchNormalization）可以加速訓(xùn)練收斂，因為它使得輸入數(shù)據(jù)的分布更加穩(wěn)定，減少了內(nèi)部協(xié)變量偏移；可以減少梯度消失和梯度爆炸問題，因為它對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理；還可以提高模型的泛化能力。它并不會增加模型的復(fù)雜度，反而可以在一定程度上簡化訓(xùn)練過程。18.以下關(guān)于自然語言處理中的詞性標(biāo)注的說法正確的是（）。A.詞性標(biāo)注是為文本中的每個詞標(biāo)注其語法類別B.詞性標(biāo)注只需要考慮詞本身，不需要考慮上下文C.詞性標(biāo)注的結(jié)果是唯一的D.詞性標(biāo)注只能使用基于規(guī)則的方法答案：A。解析：詞性標(biāo)注的主要目的是為文本中的每個詞標(biāo)注其語法類別，如名詞、動詞、形容詞等。詞性標(biāo)注需要考慮上下文信息，因為同一個詞在不同的上下文中可能有不同的詞性；詞性標(biāo)注的結(jié)果并不是唯一的，可能存在歧義；詞性標(biāo)注可以使用基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計的方法以及深度學(xué)習(xí)方法等。19.以下哪種搜索算法屬于盲目搜索（）。A.廣度優(yōu)先搜索（BFS）B.貪婪最佳優(yōu)先搜索（GreedyBest-FirstSearch）C.A搜索D.迭代加深A(yù)搜索（IDA）答案：A。解析：廣度優(yōu)先搜索（BFS）是一種盲目搜索算法，它在搜索過程中不利用問題的任何啟發(fā)式信息，只是按照層次依次擴展節(jié)點。貪婪最佳優(yōu)先搜索、A搜索和迭代加深A(yù)搜索都屬于啟發(fā)式搜索算法，它們利用啟發(fā)式函數(shù)來指導(dǎo)搜索過程，以提高搜索效率。20.在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證的目的是（）。A.評估模型的泛化能力B.選擇最優(yōu)的模型參數(shù)C.防止過擬合D.以上都是答案：D。解析：交叉驗證可以評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能，從而評估模型的泛化能力；通過在不同的訓(xùn)練集和驗證集上進(jìn)行實驗，可以選擇最優(yōu)的模型參數(shù)；同時，交叉驗證可以在一定程度上防止過擬合，因為它使用了多個不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和驗證。二、多項選擇題（每題3分，共30分）1.以下屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的有（）。A.語音識別B.自動駕駛C.醫(yī)療診斷D.圖像編輯答案：ABC。解析：語音識別、自動駕駛和醫(yī)療診斷都是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域。語音識別通過對語音信號的處理和分析，將語音轉(zhuǎn)換為文本；自動駕駛利用傳感器和人工智能算法實現(xiàn)車輛的自主行駛；醫(yī)療診斷借助人工智能技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像、病歷等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。圖像編輯主要是對圖像進(jìn)行修改和處理，雖然其中可能會用到一些人工智能技術(shù)，但它本身不是人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域。2.以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)中的過擬合和欠擬合說法正確的有（）。A.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差B.欠擬合是指模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都較差C.增加模型的復(fù)雜度可能會導(dǎo)致過擬合D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致欠擬合答案：ABC。解析：過擬合是指模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差。欠擬合是指模型過于簡單，無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都較差。增加模型的復(fù)雜度，例如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量，可能會導(dǎo)致過擬合。減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致模型無法學(xué)習(xí)到足夠的信息，從而導(dǎo)致過擬合，而不是欠擬合，所以D選項錯誤。3.以下哪些是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分（）。A.生成器（Generator）B.判別器（Discriminator）C.編碼器（Encoder）D.解碼器（Decoder）答案：AB。解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成。生成器的任務(wù)是生成新的數(shù)據(jù)樣本，判別器的任務(wù)是區(qū)分生成的樣本和真實的樣本。編碼器和解碼器是自編碼器的組成部分，不是GAN的組成部分。4.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說法正確的有（）。A.CNN中的卷積層可以提取數(shù)據(jù)的局部特征B.池化層可以減少數(shù)據(jù)的維度C.CNN中的全連接層用于將特征映射轉(zhuǎn)換為最終的輸出D.CNN只適用于圖像數(shù)據(jù)答案：ABC。解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征。池化層通過對特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，降低計算量。全連接層將卷積層和池化層提取的特征映射轉(zhuǎn)換為最終的輸出，例如分類結(jié)果。CNN不僅適用于圖像數(shù)據(jù)，還可以用于處理其他具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如音頻、時間序列數(shù)據(jù)等，所以D選項錯誤。5.以下屬于自然語言處理任務(wù)的有（）。A.文本分類B.機器翻譯C.情感分析D.信息抽取答案：ABCD。解析：文本分類是將文本劃分到不同的類別中；機器翻譯是將一種語言的文本翻譯成另一種語言；情感分析是判斷文本所表達(dá)的情感傾向；信息抽取是從文本中提取特定的信息。這些都是自然語言處理的常見任務(wù)。6.以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)中的策略說法正確的有（）。A.策略是智能體在每個狀態(tài)下選擇動作的規(guī)則B.確定性策略是指在每個狀態(tài)下只選擇一個固定的動作C.隨機策略是指在每個狀態(tài)下以一定的概率選擇不同的動作D.策略可以通過學(xué)習(xí)得到答案：ABCD。解析：策略是強化學(xué)習(xí)中智能體在每個狀態(tài)下選擇動作的規(guī)則。確定性策略在每個狀態(tài)下只選擇一個固定的動作；隨機策略在每個狀態(tài)下以一定的概率選擇不同的動作。智能體可以通過與環(huán)境的交互和獎勵反饋來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。7.以下哪些方法可以用于特征選擇（）。A.過濾法（Filter）B.包裝法（Wrapper）C.嵌入法（Embedded）D.主成分分析（PCA）答案：ABC。解析：過濾法、包裝法和嵌入法都是常用的特征選擇方法。過濾法根據(jù)特征的統(tǒng)計特性，如相關(guān)性、方差等，選擇最優(yōu)的特征子集；包裝法通過使用機器學(xué)習(xí)模型的性能來評估特征子集的優(yōu)劣；嵌入法在模型訓(xùn)練過程中自動進(jìn)行特征選擇。主成分分析（PCA）是一種特征提取方法，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，不是特征選擇方法。8.以下關(guān)于決策樹的說法正確的有（）。A.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.決策樹可以處理分類和回歸問題C.決策樹的節(jié)點可以是內(nèi)部節(jié)點或葉節(jié)點D.決策樹的生成過程是一個遞歸的過程答案：ABCD。解析：決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型，用于分類或回歸任務(wù)。決策樹的節(jié)點分為內(nèi)部節(jié)點和葉節(jié)點，內(nèi)部節(jié)點表示一個特征的劃分，葉節(jié)點表示最終的分類或回歸結(jié)果。決策樹的生成過程通常是一個遞歸的過程，不斷選擇最優(yōu)的劃分特征，直到滿足停止條件。9.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)說法正確的有（）。A.激活函數(shù)引入了非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的函數(shù)B.不同的激活函數(shù)適用于不同的任務(wù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.激活函數(shù)可以將神經(jīng)元的輸入映射到輸出D.激活函數(shù)的選擇不會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能答案：ABC。解析：激活函數(shù)引入了非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性函數(shù)，否則多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將等效于單層線性模型。不同的激活函數(shù)適用于不同的任務(wù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如Sigmoid函數(shù)適用于二分類問題的輸出層，ReLU函數(shù)在隱藏層中表現(xiàn)較好。激活函數(shù)將神經(jīng)元的輸入進(jìn)行變換，映射到輸出。激活函數(shù)的選擇會對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能產(chǎn)生重要影響，例如不同的激活函數(shù)可能會導(dǎo)致訓(xùn)練速度、收斂性和泛化能力的差異，所以D選項錯誤。10.以下關(guān)于知識圖譜的說法正確的有（）。A.知識圖譜可以表示實體之間的語義關(guān)系B.知識圖譜可以用于信息檢索和問答系統(tǒng)C.知識圖譜的構(gòu)建需要進(jìn)行實體識別和關(guān)系抽取D.知識圖譜中的實體和關(guān)系可以通過人工標(biāo)注和自動學(xué)習(xí)兩種方式獲取答案：ABCD。解析：知識圖譜以圖的形式表示實體之間的語義關(guān)系，能夠更準(zhǔn)確地表達(dá)知識。它可以用于信息檢索和問答系統(tǒng)，幫助用戶更高效地獲取信息。知識圖譜的構(gòu)建過程包括實體識別和關(guān)系抽取，從文本等數(shù)據(jù)源中提取實體和它們之間的關(guān)系。知識圖譜中的實體和關(guān)系可以通過人工標(biāo)注和自動學(xué)習(xí)兩種方式獲取，人工標(biāo)注可以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，自動學(xué)習(xí)可以提高構(gòu)建效率。三、簡答題（每題10分，共30分）1.請簡要介紹一下深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和工作原理。答：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。-輸入層：接收原始的圖像或其他具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。-卷積層：是CNN的核心層，通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征。卷積核是一組可學(xué)習(xí)的參數(shù)，它與輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進(jìn)行點積運算，得到一個特征圖。不同的卷積核可以提取不同的特征，如邊緣、紋理等。-池化層：通常緊跟在卷積層之后，用于減少數(shù)據(jù)的維度，降低計算量。常見的池化操作有最大池化和平均池化，最大池化選擇局部區(qū)域中的最大值作為池化結(jié)果，平均池化則計算局部區(qū)域的平均值。-全連接層：將卷積層和池化層提取的特征映射轉(zhuǎn)換為一維向量，并通過全連接的方式連接到輸出層。全連接層用于將特征進(jìn)行組合和分類，學(xué)習(xí)特征之間的復(fù)雜關(guān)系。-輸出層：根據(jù)具體的任務(wù)輸出最終的結(jié)果，如分類標(biāo)簽或回歸值。CNN的工作原理是通過卷積層和池化層不斷提取和壓縮數(shù)據(jù)的特征，將高維的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的特征表示，然后通過全連接層進(jìn)行分類或回歸。在訓(xùn)練過程中，CNN使用反向傳播算法來更新卷積核和全連接層的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。2.請解釋一下自然語言處理中的詞嵌入（WordEmbedding）及其作用。答：詞嵌入（WordEmbedding）是將文本中的詞表示為實數(shù)向量的技術(shù)。傳統(tǒng)的詞表示方法，如獨熱編碼，存在維度高、語義信息缺失等問題。而詞嵌入可以將詞映射到一