2025年大數(shù)據(jù)初級筆試自然語言處理題#2025年大數(shù)據(jù)初級筆試：自然語言處理題目選擇題（共10題，每題2分）1.下列哪項不屬于自然語言處理的主要任務(wù)？-A.機器翻譯-B.情感分析-C.語音識別-D.文本生成2.詞袋模型（Bag-of-Words）的主要缺點是？-A.無法捕捉詞語順序-B.計算復(fù)雜度高-C.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)-D.對語義理解能力強3.下列哪種算法通常用于文本分類任務(wù)？-A.決策樹-B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.K-Means聚類-D.A和B都正確4.語義角色標(biāo)注（SemanticRoleLabeling）的主要目的是？-A.識別文本中的實體-B.分析句子中謂詞與其論元的關(guān)系-C.分詞和詞性標(biāo)注-D.提取命名實體5.下列哪種技術(shù)常用于去除文本中的停用詞？-A.詞嵌入（WordEmbedding）-B.文本清洗-C.主題模型-D.語義角色標(biāo)注6.機器翻譯中，"詞對齊"指的是？-A.源語言和目標(biāo)語言詞匯的對應(yīng)關(guān)系-B.句子結(jié)構(gòu)相似度-C.語法規(guī)則的轉(zhuǎn)換-D.語義對等性7.下列哪種模型不屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體？-A.LSTM-B.GRU-C.CNN-D.Transformer8.情感分析中，"情感極性"指的是？-A.情感強度-B.情感類型（正面/負面/中性）-C.情感來源-D.情感持續(xù)時間9.下列哪種方法常用于文本摘要生成？-A.主題模型-B.關(guān)鍵句提取-C.語義角色標(biāo)注-D.詞嵌入10.語言模型（LanguageModel）的主要作用是？-A.生成文本-B.理解文本-C.分類文本-D.A和B都正確填空題（共5題，每題2分）1.自然語言處理中，__分詞__是將連續(xù)文本切分成有意義的詞語序列的過程。2.詞嵌入技術(shù)如__Word2Vec__可以將詞語表示為高維空間中的向量。3.語義角色標(biāo)注需要識別句子中的__謂詞__和其對應(yīng)的論元。4.情感分析的目標(biāo)是將文本分類為__正面__、__負面__或__中性__三類。5.__Transformer__模型通過自注意力機制實現(xiàn)了高效的序列建模。簡答題（共5題，每題4分）1.簡述詞袋模型（Bag-of-Words）的原理及其主要缺點。2.解釋什么是命名實體識別（NamedEntityRecognition），并列舉三種常見的實體類型。3.比較循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在文本處理任務(wù)中的優(yōu)缺點。4.描述機器翻譯中，統(tǒng)計機器翻譯（StatisticalMachineTranslation）的基本流程。5.解釋什么是文本聚類，并說明其在信息檢索中的應(yīng)用。判斷題（共5題，每題2分）1.詞嵌入技術(shù)能夠完全保留詞語的語義信息。（×）2.語義角色標(biāo)注是機器翻譯的重要預(yù)處理步驟。（√）3.文本摘要生成只能使用抽取式方法，不能使用生成式方法。（×）4.情感分析只能識別文本中的情感傾向，不能理解情感強度。（×）5.語言模型主要用于評估文本的語法正確性。（×）編程題（共2題，每題10分）1.編寫Python代碼，實現(xiàn)一個簡單的文本分詞函數(shù)。要求：-輸入一段中文文本-輸出分詞后的詞語列表-使用簡單的基于詞典的分詞方法（如：去除標(biāo)點符號，按空格和常見詞組切分）2.編寫Python代碼，實現(xiàn)一個基于TF-IDF的文本關(guān)鍵詞提取函數(shù)。要求：-輸入一段文本和一組停用詞-輸出TF-IDF值最高的5個關(guān)鍵詞-可以使用`scikit-learn`庫中的`TfidfVectorizer`答案選擇題答案1.C2.A3.D4.B5.B6.A7.C8.B9.B10.D填空題答案1.分詞2.Word2Vec3.謂詞4.正面、負面、中性5.Transformer簡答題答案1.詞袋模型（Bag-of-Words）的原理及其主要缺點-原理：詞袋模型將文本表示為詞語的集合，忽略詞語的順序和語法結(jié)構(gòu)，只統(tǒng)計每個詞語在文本中出現(xiàn)的頻率。通常通過構(gòu)建一個詞匯表，將文本中的每個詞語映射為詞匯表中的索引，然后統(tǒng)計每個索引對應(yīng)的詞語出現(xiàn)次數(shù)，形成向量表示。-主要缺點：無法捕捉詞語的順序和上下文信息，導(dǎo)致模型無法理解詞語的語義關(guān)系。此外，詞袋模型對文本長度敏感，容易產(chǎn)生維度災(zāi)難問題。2.命名實體識別（NamedEntityRecognition）及其常見實體類型-原理：命名實體識別是自然語言處理中的一項任務(wù)，旨在識別文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構(gòu)名等。通常通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型或使用規(guī)則方法，識別文本中的實體并標(biāo)注其類型。-常見實體類型：-人名（PERSON）-地名（ORG）-組織機構(gòu)名（ORG）-時間（DATE）-貨幣（MONEY）-百分比（PERCENT）3.RNN和CNN在文本處理任務(wù)中的優(yōu)缺點-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：-優(yōu)點：能夠處理序列數(shù)據(jù)，捕捉詞語的順序和上下文信息。適用于長文本處理任務(wù)。-缺點：存在梯度消失和梯度爆炸問題，難以處理長序列依賴關(guān)系。計算復(fù)雜度高。-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：-優(yōu)點：能夠捕捉局部特征，對文本中的短語和關(guān)鍵詞有較好的提取效果。計算效率高。-缺點：無法有效處理長序列依賴關(guān)系，對詞語順序的敏感度較低。4.統(tǒng)計機器翻譯（StatisticalMachineTranslation）的基本流程-統(tǒng)計機器翻譯的基本流程包括：1.語料庫收集：收集大量的平行語料庫（源語言和目標(biāo)語言的對齊文本）。2.詞對齊：對平行語料庫中的詞語進行對齊，統(tǒng)計詞語對應(yīng)關(guān)系。3.句對齊：對平行語料庫中的句子進行對齊，統(tǒng)計句子結(jié)構(gòu)對應(yīng)關(guān)系。4.翻譯模型訓(xùn)練：基于詞對齊和句對齊數(shù)據(jù)，訓(xùn)練翻譯模型，如基于概率的翻譯模型。5.翻譯執(zhí)行：使用訓(xùn)練好的翻譯模型，將源語言文本翻譯為目標(biāo)語言文本。5.文本聚類及其在信息檢索中的應(yīng)用-文本聚類是將文本數(shù)據(jù)分組為若干簇的過程，使得同一簇內(nèi)的文本相似度高，不同簇之間的文本相似度低。文本聚類可以用于：-信息檢索：將檢索結(jié)果進行聚類，提高檢索效率和質(zhì)量。-文本挖掘：發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)。-主題發(fā)現(xiàn)：自動發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的主題分布。判斷題答案1.×2.√3.×4.×5.×編程題答案1.文本分詞函數(shù)pythondefsimple_tokenize(text):importre#去除標(biāo)點符號text=re.sub(r'[^\w\s]','',text)#按空格和常見詞組切分tokens=text.split()returntokens#示例text="今天天氣很好，我們一起去公園玩。"print(simple_tokenize(text))2.基于TF-IDF的關(guān)鍵詞提取函數(shù)pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerdefextract_keywords(text,stopwords):vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stopwords)tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform([text])feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()tfidf_scores=tfidf_matrix.toarray().flatten()top_keywords=sorted(zip(feature_names,tfidf_scores),key=lambdax:x[1],rever