2025年低資源情感分析微調(diào)習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在進(jìn)行低資源情感分析微調(diào)時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠有效減少模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型壓縮

C.主動(dòng)學(xué)習(xí)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

2.在低資源情感分析任務(wù)中，為了提高模型的泛化能力，通常采用以下哪種持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略？

A.上下文無關(guān)預(yù)訓(xùn)練

B.上下文相關(guān)預(yù)訓(xùn)練

C.少樣本預(yù)訓(xùn)練

D.自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

3.對(duì)于低資源情感分析任務(wù)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型從少量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更多有用的信息？

A.知識(shí)蒸餾

B.對(duì)抗性訓(xùn)練

C.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

4.在低資源情感分析微調(diào)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型對(duì)數(shù)據(jù)集的依賴性？

A.多模態(tài)融合

B.預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)

C.增強(qiáng)學(xué)習(xí)

D.模型并行化

5.在進(jìn)行低資源情感分析時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地提高模型的推理速度？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型壓縮

C.低精度推理

D.模型并行化

6.在低資源情感分析中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少模型對(duì)計(jì)算資源的消耗？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型壓縮

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.對(duì)抗性訓(xùn)練

7.對(duì)于低資源情感分析任務(wù)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助減少模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

C.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)

D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

8.在低資源情感分析微調(diào)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源？

A.模型并行化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

9.在低資源情感分析任務(wù)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)？

A.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型壓縮

D.對(duì)抗性訓(xùn)練

10.對(duì)于低資源情感分析，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴性？

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)

C.模型壓縮

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

11.在進(jìn)行低資源情感分析微調(diào)時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型更好地利用有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.對(duì)抗性訓(xùn)練

12.對(duì)于低資源情感分析任務(wù)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型從少量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更多有用的信息？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

13.在低資源情感分析中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型減少對(duì)計(jì)算資源的消耗？

A.模型壓縮

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

14.在低資源情感分析微調(diào)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型從少量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更多有用的信息？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識(shí)蒸餾

C.模型壓縮

D.對(duì)抗性訓(xùn)練

15.對(duì)于低資源情感分析任務(wù)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴性？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

C.模型壓縮

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：

1.C

2.C

3.C

4.B

5.C

6.B

7.B

8.C

9.B

10.A

11.B

12.C

13.A

14.B

15.B

解析：

1.主動(dòng)學(xué)習(xí)可以通過選擇最具信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，從而減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

2.少樣本預(yù)訓(xùn)練策略可以在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練模型，提高模型在低資源環(huán)境下的泛化能力。

3.從少量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更多信息的常用方法是主動(dòng)學(xué)習(xí)，通過選擇標(biāo)注信息量大的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。

4.預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)可以利用在大量數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的模型，通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)模型，減少對(duì)數(shù)據(jù)量的需求。

5.低精度推理可以通過將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少計(jì)算量和內(nèi)存消耗，從而提高推理速度。

6.模型壓縮可以通過減少模型參數(shù)數(shù)量或使用更高效的模型結(jié)構(gòu)來降低計(jì)算資源消耗。

7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的前提下，通過分布式訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

8.模型并行化可以通過將模型分割成多個(gè)部分，并行地在多個(gè)處理器上訓(xùn)練，從而減少訓(xùn)練時(shí)間。

9.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)可以使模型同時(shí)預(yù)測多個(gè)標(biāo)簽，提高模型在低資源環(huán)境下的表現(xiàn)。

10.主動(dòng)學(xué)習(xí)通過選擇最具信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

11.知識(shí)蒸餾可以將大型模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小型模型上，從而在低資源環(huán)境下提高模型的表現(xiàn)。

12.自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以讓模型從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

13.模型壓縮可以通過減少模型參數(shù)數(shù)量或使用更高效的模型結(jié)構(gòu)來降低計(jì)算資源消耗。

14.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過生成新的樣本來增加模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型在低資源環(huán)境下的表現(xiàn)。

15.主動(dòng)學(xué)習(xí)通過選擇最具信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

二、多選題（共10題）

1.在進(jìn)行低資源情感分析微調(diào)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的性能？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：模型量化（INT8/FP16）可以減少模型參數(shù)的精度，降低計(jì)算量和存儲(chǔ)需求；知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高小模型的性能；結(jié)構(gòu)剪枝和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以減少模型參數(shù)，提高推理速度；模型并行策略可以在多核處理器上并行計(jì)算，加速模型訓(xùn)練和推理。

2.以下哪些技術(shù)可以用于對(duì)抗性攻擊防御？（多選）

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.梯度正則化

D.模型對(duì)抗性魯棒性測試

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：對(duì)抗訓(xùn)練通過向模型輸入經(jīng)過輕微擾動(dòng)的樣本來提高模型的魯棒性；數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換來增加數(shù)據(jù)的多樣性；梯度正則化可以防止模型過擬合；模型對(duì)抗性魯棒性測試可以評(píng)估模型在對(duì)抗攻擊下的表現(xiàn)；知識(shí)蒸餾雖然主要用于模型壓縮和性能提升，但在某些情況下也可以間接提高模型的對(duì)抗性。

3.在低資源情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于推理加速？（多選）

A.低精度推理

B.模型壓縮

C.模型量化

D.模型并行策略

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：低精度推理通過降低模型參數(shù)的精度來減少計(jì)算量；模型壓縮和模型量化可以減少模型的大小和計(jì)算需求；模型并行策略可以在多核處理器上并行計(jì)算，加速推理過程；知識(shí)蒸餾雖然主要用于模型壓縮和性能提升，但也可以間接提高推理速度。

4.以下哪些技術(shù)可以用于云邊端協(xié)同部署？（多選）

A.邊緣計(jì)算

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

E.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

答案：ABCD

解析：邊緣計(jì)算可以將計(jì)算任務(wù)遷移到邊緣設(shè)備，減少延遲；分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可以提供高可用性和容錯(cuò)性；容器化部署（Docker/K8s）可以簡化應(yīng)用程序的部署和管理；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度可以優(yōu)化資源分配和任務(wù)執(zhí)行。

5.在低資源情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（多選）

A.圖像翻轉(zhuǎn)

B.歸一化

C.隨機(jī)裁剪

D.數(shù)據(jù)擴(kuò)充

E.異常檢測

答案：ACD

解析：圖像翻轉(zhuǎn)和隨機(jī)裁剪可以增加數(shù)據(jù)的多樣性；數(shù)據(jù)擴(kuò)充可以通過合成新的數(shù)據(jù)樣本來擴(kuò)大數(shù)據(jù)集；歸一化可以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，但通常不用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)；異常檢測主要用于識(shí)別和過濾異常數(shù)據(jù)，不直接用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

6.以下哪些技術(shù)可以用于模型評(píng)估？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.精確率

D.召回率

E.梯度消失問題解決

答案：ABCD

解析：準(zhǔn)確率、混淆矩陣、精確率和召回率是常用的模型評(píng)估指標(biāo)；梯度消失問題解決是模型訓(xùn)練中解決特定問題的技術(shù)，不屬于模型評(píng)估。

7.在低資源情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于倫理安全風(fēng)險(xiǎn)控制？（多選）

A.偏見檢測

B.內(nèi)容安全過濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.模型公平性度量

E.可解釋AI

答案：ABCD

解析：偏見檢測可以幫助識(shí)別和減少模型中的偏見；內(nèi)容安全過濾可以防止不適當(dāng)內(nèi)容的生成；隱私保護(hù)技術(shù)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私；模型公平性度量可以評(píng)估模型的公平性；可解釋AI可以提高模型決策的可理解性。

8.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化器對(duì)比？（多選）

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.Adagrad

E.學(xué)習(xí)率衰減

答案：ABC

解析：Adam、SGD和RMSprop是常用的優(yōu)化器；Adagrad和學(xué)習(xí)率衰減是優(yōu)化策略，而不是優(yōu)化器本身。

9.在低資源情感分析中，以下哪些技術(shù)可以用于注意力機(jī)制變體？（多選）

A.BERT

B.GPT

C.MoE模型

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ACDE

解析：BERT和GPT是Transformer變體，具有注意力機(jī)制；MoE模型和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也采用了注意力機(jī)制；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以用于設(shè)計(jì)具有注意力機(jī)制的新模型。

10.以下哪些技術(shù)可以用于模型魯棒性增強(qiáng)？（多選）

A.梯度正則化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.對(duì)抗訓(xùn)練

D.模型壓縮

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：梯度正則化可以防止模型過擬合；數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力；對(duì)抗訓(xùn)練可以提高模型的魯棒性；模型壓縮和知識(shí)蒸餾可以減少模型對(duì)特定數(shù)據(jù)的依賴，從而提高魯棒性。

三、填空題（共15題）

1.在參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA（Low-RankAdaptation）通過___________來微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練模型。

答案：低秩近似

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常利用___________來進(jìn)一步提升模型在特定任務(wù)上的性能。

答案：微調(diào)

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)中，通過引入噪聲或者擾動(dòng)到正常樣本中，使用模型進(jìn)行預(yù)測，從而提高模型的___________。

答案：魯棒性

4.推理加速技術(shù)中，使用___________可以將模型的計(jì)算量降低到原來的1/8，同時(shí)保持接近原始精度。

答案：INT8量化

5.模型并行策略允許將一個(gè)模型分布在多個(gè)計(jì)算單元上，其中___________并行是指在同一層內(nèi)進(jìn)行并行計(jì)算。

答案：層內(nèi)

6.在低精度推理中，通過將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為___________，可以降低模型的計(jì)算量和內(nèi)存使用。

答案：整型

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算能夠減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，適用于___________場景。

答案：實(shí)時(shí)性要求高

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，教師模型通常采用___________，學(xué)生模型采用___________。

答案：大型模型，小型模型

9.模型量化中，INT8表示模型參數(shù)的精度為___________位，F(xiàn)P16表示為___________位。

答案：8，16

10.結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中不重要的___________來簡化模型，從而減少計(jì)算量。

答案：連接和神經(jīng)元

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過將激活值轉(zhuǎn)換為___________，以降低計(jì)算量和內(nèi)存消耗。

答案：稀疏

12.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）用于衡量模型預(yù)測文本的___________。

答案：不確定性

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________技術(shù)可以幫助檢測和減少模型中的偏見。

答案：偏見檢測

14.優(yōu)化器對(duì)比中，___________適用于快速收斂，而___________適用于高精度要求。

答案：Adam，SGD

15.注意力機(jī)制變體中，___________模型在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

答案：BERT

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)適用于所有類型的預(yù)訓(xùn)練模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA主要適用于具有固定層結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT和GPT，對(duì)于一些特殊的模型結(jié)構(gòu)可能不適用。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)過程可以完全替代預(yù)訓(xùn)練過程。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，不能完全替代預(yù)訓(xùn)練過程。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全消除模型的所有安全風(fēng)險(xiǎn)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)手冊(cè)》2025版6.1節(jié)，對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的安全性，但不能完全消除所有安全風(fēng)險(xiǎn)。

4.低精度推理技術(shù)（如INT8）會(huì)導(dǎo)致模型性能顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版7.3節(jié)，INT8量化可以在保證精度損失很小的情況下顯著降低模型的計(jì)算量和存儲(chǔ)需求。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代中心云服務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版8.2節(jié)，邊緣計(jì)算和中心云服務(wù)各有優(yōu)勢，邊緣計(jì)算更適合處理實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，而中心云服務(wù)更適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，教師模型和學(xué)生模型的性能必須完全一致。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版9.1節(jié)，教師模型和學(xué)生模型的性能不必完全一致，學(xué)生模型通常比教師模型小，性能略低是正?，F(xiàn)象。

7.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版10.2節(jié)，INT8和FP16量化可以減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存使用，從而提高推理速度。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著降低模型的推理延遲。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版11.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以移除模型中不重要的連接和神經(jīng)元，從而降低模型的復(fù)雜度和推理延遲。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以顯著減少模型的參數(shù)數(shù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)手冊(cè)》2025版12.2節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過將激活值轉(zhuǎn)換為稀疏形式，可以顯著減少模型的參數(shù)數(shù)量。

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的唯一指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系技術(shù)手冊(cè)》2025版13.1節(jié)，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的重要指標(biāo)之一，但不是唯一的指標(biāo)，還需要考慮召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)希望利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦，但面臨著用戶數(shù)據(jù)量龐大、模型復(fù)雜度高、計(jì)算資源有限的挑戰(zhàn)。

問題：請(qǐng)針對(duì)該場景，設(shè)計(jì)一個(gè)基于參數(shù)高效微調(diào)和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)，并說明如何平衡模型復(fù)雜度和計(jì)算資源限制。

問題定位：

1.用戶數(shù)據(jù)量龐大，需要高效的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練方法。

2.模型復(fù)雜度高，計(jì)算資源有限，需要優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程。

3.個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦需要保證推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）：

-實(shí)施步驟：

1.使用預(yù)訓(xùn)練的大規(guī)模語言模型作為教師模型。

2.設(shè)計(jì)學(xué)生模型，具有較少的參數(shù)和更簡單的結(jié)構(gòu)。

3.應(yīng)用LoRA或QLoRA對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，保留教師模型的主要知識(shí)，同時(shí)降低學(xué)生模型的復(fù)雜度。

-效果：通過微調(diào)，學(xué)生模型能夠快速適應(yīng)個(gè)性化推薦任務(wù)，同時(shí)減少計(jì)算資源的需求。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略：

-實(shí)施步驟：

1.在用戶交互數(shù)據(jù)上持續(xù)預(yù)訓(xùn)練模型。

2.利用在線學(xué)習(xí)技術(shù)，如Adam優(yōu)化器，進(jìn)行持續(xù)更新。

3.避免過擬合，通過正則化技術(shù)和學(xué)習(xí)率衰減策略。

-效果：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以確保模型適應(yīng)最新的用戶行為和偏好，提高推薦準(zhǔn)確性。

平衡策略：

-在微調(diào)過程中，通過調(diào)整LoRA或QLoRA的超參數(shù)，可以在模型復(fù)雜度和性能之間找到平衡點(diǎn)。

-使用分布式訓(xùn)練框架來并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提高訓(xùn)練效率。

-在模型部署時(shí)，采用模型量化技術(shù)（如INT8）來降低模型大小和計(jì)算需求。

-使用模型壓縮技術(shù)，如結(jié)構(gòu)剪枝，進(jìn)一步減少模型復(fù)雜度。

決策建議：

-若對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，應(yīng)優(yōu)先