計(jì)算機(jī)自然語(yǔ)言處理考試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種是常見(jiàn)的詞法分析任務(wù)？A.情感分析B.詞性標(biāo)注C.文本生成答案：B2.用于文本分類的經(jīng)典算法是？A.Dijkstra算法B.決策樹(shù)C.最小生成樹(shù)算法答案：B3.下列哪個(gè)不是自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用？A.機(jī)器翻譯B.人臉識(shí)別C.智能客服答案：B4.詞向量的作用是？A.存儲(chǔ)詞匯B.表示詞匯語(yǔ)義C.分析句子結(jié)構(gòu)答案：B5.自然語(yǔ)言處理流程一般不包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.圖像識(shí)別C.模型訓(xùn)練答案：B6.以下哪種模型常用于序列處理？A.CNNB.RNNC.SVM答案：B7.停用詞是指？A.重要詞匯B.無(wú)意義詞匯C.名詞答案：B8.自然語(yǔ)言處理的數(shù)據(jù)通常是？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案：B9.文本相似度計(jì)算常用方法是？A.余弦相似度B.歐氏距離C.曼哈頓距離答案：A10.命名實(shí)體識(shí)別主要識(shí)別的內(nèi)容不包括？A.人名B.顏色C.地名答案：B多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.自然語(yǔ)言處理中的文本預(yù)處理包括？A.分詞B.去停用詞C.詞性標(biāo)注答案：ABC2.以下屬于深度學(xué)習(xí)模型的有？A.LSTMB.GRUC.樸素貝葉斯答案：AB3.文本生成的應(yīng)用場(chǎng)景有？A.故事創(chuàng)作B.新聞撰寫(xiě)C.對(duì)話系統(tǒng)答案：ABC4.常見(jiàn)的語(yǔ)言模型評(píng)估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.困惑度答案：ABC5.詞法分析的任務(wù)包含？A.分詞B.詞性標(biāo)注C.命名實(shí)體識(shí)別答案：ABC6.以下哪些技術(shù)可用于情感分析？A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)C.規(guī)則方法答案：ABC7.自然語(yǔ)言處理中的數(shù)據(jù)集有？A.IMDb影評(píng)B.MNISTC.20Newsgroups答案：AC8.語(yǔ)義分析主要涉及？A.詞語(yǔ)語(yǔ)義B.句子語(yǔ)義C.篇章語(yǔ)義答案：ABC9.機(jī)器翻譯評(píng)估指標(biāo)有？A.BLEUB.ROUGEC.MSE答案：AB10.深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的優(yōu)勢(shì)在于？A.自動(dòng)特征提取B.處理復(fù)雜語(yǔ)義C.模型訓(xùn)練快答案：AB判斷題（每題2分，共10題）1.自然語(yǔ)言處理只處理英文文本。（×）2.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（×）3.詞袋模型考慮了詞的順序。（×）4.詞性標(biāo)注是給句子中的每個(gè)詞標(biāo)注詞性。（√）5.情感分析只能判斷積極和消極兩種情感。（×）6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)無(wú)問(wèn)題。（×）7.文本分類可以使用支持向量機(jī)算法。（√）8.停用詞對(duì)自然語(yǔ)言處理沒(méi)有任何作用。（×）9.命名實(shí)體識(shí)別可以識(shí)別出文本中的所有實(shí)體。（×）10.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型不能應(yīng)用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。（×）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理的主要步驟。答案：通常包括文本預(yù)處理（分詞、去停用詞等）、特征提?。ㄈ缭~向量）、模型選擇與訓(xùn)練（機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型）、模型評(píng)估與優(yōu)化，最后應(yīng)用于具體任務(wù)。2.說(shuō)明詞向量的意義。答案：詞向量能將詞匯映射到低維向量空間，以數(shù)值形式表示詞匯語(yǔ)義。方便計(jì)算機(jī)理解處理詞匯，利于進(jìn)行詞匯相似度計(jì)算、文本分類等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。3.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的區(qū)別。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)需人工提取特征，模型結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單；深度學(xué)習(xí)能自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜語(yǔ)義和大規(guī)模數(shù)據(jù)上優(yōu)勢(shì)明顯。4.什么是文本分類？答案：文本分類是將文本劃分到預(yù)定義的類別中。通過(guò)對(duì)文本特征分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，判斷文本所屬類別，如新聞分類、垃圾郵件識(shí)別等。討論題（每題5分，共4題）1.討論自然語(yǔ)言處理在智能客服中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用是自動(dòng)回答客戶問(wèn)題、理解意圖。挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確理解模糊表述，處理多樣語(yǔ)言風(fēng)格，跨領(lǐng)域知識(shí)整合，以及實(shí)時(shí)高效響應(yīng)客戶咨詢。2.分析預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)自然語(yǔ)言處理發(fā)展的影響。答案：積極影響是提升多種任務(wù)性能，減少數(shù)據(jù)依賴，推動(dòng)技術(shù)發(fā)展；消極影響可能是模型過(guò)大訓(xùn)練成本高，存在數(shù)據(jù)偏見(jiàn)，且可能被用于不良目的。3.探討自然語(yǔ)言處理與人工智能其他領(lǐng)域的聯(lián)系。答案：與計(jì)算機(jī)視覺(jué)結(jié)合可實(shí)現(xiàn)圖像描述生成；和知識(shí)圖譜融合助于語(yǔ)義理解；與機(jī)器人技術(shù)相連能實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言交互