2025年自然語言處理：技術(shù)筆試預(yù)測(cè)選擇題（共10題，每題2分）1.下列哪種模型最適合處理長(zhǎng)距離依賴問題？A.RNNB.LSTMC.GRUD.CNN2.BERT模型中，"nextsentenceprediction"任務(wù)主要用于：A.提升模型并行性B.增強(qiáng)上下文理解能力C.減少參數(shù)量D.改善注意力機(jī)制3.在詞向量表示中，"word2vec"模型主要解決的問題是：A.詞性標(biāo)注B.命名實(shí)體識(shí)別C.詞義消歧D.詞向量降維4.下列哪種技術(shù)不屬于語義角色標(biāo)注（SRL）的范疇？A.識(shí)別句子中的謂詞B.分析論元結(jié)構(gòu)C.確定實(shí)體類型D.關(guān)系抽取5.對(duì)于情感分析任務(wù)，"lexicon-based"方法主要依賴：A.深度學(xué)習(xí)模型B.詞典和規(guī)則C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.遷移學(xué)習(xí)6.以下哪種模型結(jié)構(gòu)不適合用于文本摘要任務(wù)？A.seq2seqB.BARTC.T5D.CNN7.在機(jī)器翻譯任務(wù)中，"attentionmechanism"的主要作用是：A.減少模型參數(shù)B.提高翻譯質(zhì)量C.加速訓(xùn)練過程D.改善解碼效率8.下列哪種方法不屬于文本生成領(lǐng)域的應(yīng)用？A.新聞?wù)狟.機(jī)器翻譯C.對(duì)話系統(tǒng)D.實(shí)體關(guān)系抽取9.在自然語言處理中，"out-of-vocabulary"問題通常通過哪種方法緩解？A.詞性標(biāo)注B.詞向量嵌入C.子詞分割D.關(guān)系抽取10.對(duì)于對(duì)話系統(tǒng)，"retrieval-based"方法的主要特點(diǎn)：A.基于統(tǒng)計(jì)模型B.基于知識(shí)圖譜C.基于預(yù)訓(xùn)練語言模型D.基于檢索和生成混合填空題（共5題，每題2分）1.Transformer模型的核心組件包括注意力機(jī)制、______和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2.在命名實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)中，"BIO"標(biāo)注體系中的"B"表示______。3."Attentionisallyouneed"這篇論文提出了______模型，標(biāo)志著NLP領(lǐng)域的重大突破。4.對(duì)于文本分類任務(wù)，"naiveBayes"方法基于______假設(shè)。5.在詞義消歧任務(wù)中，"Lesk算法"主要利用______來確定詞義。判斷題（共10題，每題1分）1.RNN模型能夠有效捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。（×）2.BERT模型通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)。（√）3.詞向量模型中的"Word2Vec"和"GloVe"屬于不同類型的方法。（√）4.語義角色標(biāo)注（SRL）與命名實(shí)體識(shí)別（NER）是同一概念。（×）5.情感分析中的"lexicon-based"方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。（×）6.文本摘要任務(wù)通常需要生成與原文結(jié)構(gòu)完全相同的輸出。（×）7.機(jī)器翻譯中的"attentionmechanism"可以解決長(zhǎng)距離依賴問題。（√）8.對(duì)話系統(tǒng)中的"retrieval-based"方法不需要訓(xùn)練過程。（√）9."out-of-vocabulary"問題可以通過擴(kuò)展詞匯表完全解決。（×）10.預(yù)訓(xùn)練語言模型（PLM）可以提高所有NLP任務(wù)的性能。（×）簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分）1.簡(jiǎn)述RNN與LSTM模型的主要區(qū)別及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋Transformer模型中自注意力機(jī)制的工作原理。3.比較和對(duì)比BERT與GPT兩種預(yù)訓(xùn)練語言模型的異同。4.闡述情感分析中的"lexicon-based"方法和"machinelearning"方法的差異。5.說明文本摘要任務(wù)中，抽取式摘要與生成式摘要的區(qū)別及優(yōu)缺點(diǎn)。編程題（共2題，每題10分）1.詞向量相似度計(jì)算給定以下詞向量：python{'king':[0.1,0.2,0.3],'queen':[0.2,0.1,0.4],'man':[0.3,0.2,0.5],'woman':[0.4,0.3,0.6]}請(qǐng)實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，計(jì)算"king"與"queen"的余弦相似度，以及"man"與"woman"的余弦相似度。2.BERT微調(diào)示例假設(shè)你正在使用BERT模型進(jìn)行文本分類任務(wù)，請(qǐng)簡(jiǎn)述以下步驟：a.如何加載預(yù)訓(xùn)練的BERT模型？b.如何將文本輸入轉(zhuǎn)換為BERT可接受的格式？c.如何添加分類層并微調(diào)模型？答案選擇題答案1.B2.B3.D4.C5.B6.D7.B8.D9.C10.D填空題答案1.多頭注意力機(jī)制2.實(shí)體邊界3.Transformer4.條件獨(dú)立性5.上下文窗口判斷題答案1.×2.√3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.×10.×簡(jiǎn)答題答案1.RNN與LSTM的區(qū)別-RNN通過循環(huán)連接傳遞信息，但存在梯度消失/爆炸問題，難以處理長(zhǎng)距離依賴。-LSTM通過門控機(jī)制（遺忘門、輸入門、輸出門）解決梯度消失問題，能更好地捕捉長(zhǎng)距離依賴。優(yōu)點(diǎn)：LSTM比RNN性能更好，尤其在長(zhǎng)序列任務(wù)中。缺點(diǎn)：LSTM參數(shù)量更大，訓(xùn)練復(fù)雜度更高。2.自注意力機(jī)制原理自注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列中每個(gè)詞與其他所有詞的關(guān)聯(lián)程度，動(dòng)態(tài)分配注意力權(quán)重。計(jì)算步驟：-對(duì)輸入序列的詞向量進(jìn)行線性變換得到Q（查詢）、K（鍵）、V（值）。-計(jì)算query與每個(gè)key的點(diǎn)積，再除以根號(hào)下key維度，得到注意力分布。-將注意力分布與value相乘求和，得到輸出表示。3.BERT與GPT的比較-BERT：雙向預(yù)訓(xùn)練，利用掩碼語言模型和下一句預(yù)測(cè)任務(wù)，適合理解上下文關(guān)系。-GPT：?jiǎn)蜗蝾A(yù)訓(xùn)練，基于語言模型，擅長(zhǎng)生成式任務(wù)。相同點(diǎn)：均基于Transformer架構(gòu)，使用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)模式。不同點(diǎn)：BERT雙向，GPT單向；BERT需額外任務(wù)，GPT更專注生成。4.情感分析方法的差異-lexicon-based：依賴情感詞典和規(guī)則，無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但受詞典覆蓋限制。-machinelearning：需要標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器（如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），能處理復(fù)雜模式，但依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量。5.文本摘要的區(qū)別-抽取式摘要：從原文中選取關(guān)鍵句子組合成摘要，保持原文結(jié)構(gòu)。-生成式摘要：重新生成句子，不依賴原文結(jié)構(gòu)，但可能丟失細(xì)節(jié)。優(yōu)點(diǎn)：抽取式高效，生成式自然；抽取式準(zhǔn)確率高，生成式靈活。編程題答案1.余弦相似度計(jì)算pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(vec1,vec2):dot_product=np.dot(vec1,vec2)norm1=np.linalg.norm(vec1)norm2=np.linalg.norm(vec2)returndot_product/(norm1*norm2)vectors={'king':np.array([0.1,0.2,0.3]),'queen':np.array([0.2,0.1,0.4]),'man':np.array([0.3,0.2,0.5]),'woman':np.array([0.4,0.3,0.6])}print("king&queen:",cosine_similarity(vectors['king'],vectors['queen']))print("man&woman:",cosine_similarity(vectors['man'],vectors['woman']))2.BERT微調(diào)示例python#a.加載BERT模型fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')#b.文本輸入轉(zhuǎn)換inputs=tokenizer("Helloworld!",return_tensors='pt',truncation=True,padding=True)#c.添加分類層并微調(diào)model.classifier=torch.nn.Linear(model.config.hidden_size,num_labels)optimizer=torch.optim