人工智能應用技術基礎 項目六習題 參考答案_第1頁
人工智能應用技術基礎 項目六習題 參考答案_第2頁
人工智能應用技術基礎 項目六習題 參考答案_第3頁
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文檔簡介

習題六答案解析一、單項選擇題1.A2.B3.D4.B5.D6.D7.B8.C9.B10.C二、填空題1.人工智能，計算語言學 2.層次關系3.共現(xiàn) 4.自注意力5.Skip-gram 6.順序7.Transformer 8.生成9.文本 10.事件三、判斷題1.正確2.正確3.正確4.錯誤（NLP與大數(shù)據(jù)等技術的融合正在逐步擴大應用場景，而非縮小）5.錯誤（情感分析的目標是判斷文本的情感傾向，而非語法結(jié)構）四、簡答題1.自注意力機制是通過對句子中的每個詞計算其與其他詞之間的相關性（注意力權重），從而捕捉全局的依賴關系。它能夠有效處理長距離依賴問題，避免傳統(tǒng)序列模型中信息逐步衰減的問題。因此，它在Transformer模型中至關重要，使模型能夠并行計算，并更好地捕捉句子中的上下文關系。2.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡）通過引入遺忘門、輸入門和輸出門來控制信息流動，有效解決了RNN在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM能夠記住和忘記特定時間步的依賴信息，因此在捕捉長距離依賴時表現(xiàn)更好。3.詞向量通過將詞語映射到低維的連續(xù)向量空間中，使得語義相似的詞在向量空間中距離更近。它能捕捉詞與詞之間的語義關系，從而在下游任務中如文本分類、情感分析等，顯著提升模型的表現(xiàn)。4.詞袋模型是一種文本表示方法，通過統(tǒng)計文本中各個詞出現(xiàn)的頻次來表示文本，而不考慮詞的順序。優(yōu)點是實現(xiàn)簡單，計算效率高；缺點是忽略了詞匯的順序和上下文信息，無法捕捉詞語間的依賴關系和語義信息。5.詞義消歧是指在上下文中確定一個多義詞的正確含義。在自然語言處理中，許多詞具有多種含義，正確理解句子或段落的含義需要準確識別每個詞在特定上下文中的意義。因此，詞義消歧對于提高機器翻譯、信息檢索和自動摘要等任務的準確性至關重要。五、上機題參考答案importjiebaimportnltk#安裝依賴nltk.download('all')#示例文本text="自然語言處理是人工智能的一個重要領域。"#使用Jieba進行分詞words=jieba.lcut(text)print("分詞結(jié)果:",words)#將分詞結(jié)果合并為句子sentence="".join(words)#使用NLTK進行詞性標注tokens=nltk.word_tokenize(sentence

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