2025年P(guān)ython自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)課程：文本挖掘與情感分析考試押題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。下列每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。）1.在進(jìn)行文本特征提取時(shí)，TF-IDF模型主要考慮下列哪個(gè)因素，以降低某些詞語(yǔ)對(duì)結(jié)果的干擾？A.詞語(yǔ)在文檔中出現(xiàn)的頻率B.詞語(yǔ)在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率C.詞語(yǔ)在當(dāng)前文檔中出現(xiàn)的頻率與在所有文檔中出現(xiàn)的頻率的比值D.詞語(yǔ)的詞性2.下列關(guān)于詞嵌入（WordEmbeddings）技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是正確的？A.詞嵌入是將文本直接轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理的整數(shù)序列。B.詞嵌入主要關(guān)注詞語(yǔ)之間的語(yǔ)法關(guān)系，而非語(yǔ)義關(guān)系。C.Word2Vec和GloVe是兩種流行的詞嵌入技術(shù)，它們通常需要在大規(guī)模語(yǔ)料上進(jìn)行訓(xùn)練。D.詞嵌入向量是固定長(zhǎng)度的，對(duì)于不認(rèn)識(shí)的詞語(yǔ)無(wú)法表示。3.在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行文本分類(lèi)時(shí)，為了處理高維稀疏矩陣數(shù)據(jù)，常用的核函數(shù)是？A.線(xiàn)性核B.多項(xiàng)式核C.RBF核D.Sigmoid核4.下列哪種技術(shù)通常用于識(shí)別文本中的命名實(shí)體（如人名、地名、組織名）？A.詞性標(biāo)注（POSTagging）B.依存句法分析（DependencyParsing）C.命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition,NER）D.情感詞典查詢(xún)5.當(dāng)需要處理長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系和序列上下文信息時(shí)，下列哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常更為有效？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCL）二、填空題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在答題紙上對(duì)應(yīng)的位置。）6.文本預(yù)處理中，去除“的”、“是”、“和”等在文本中頻繁出現(xiàn)但對(duì)語(yǔ)義貢獻(xiàn)較小的詞語(yǔ)，通常稱(chēng)為_(kāi)_______。7.在使用NLTK庫(kù)進(jìn)行英文分詞時(shí)，如果需要使用基于規(guī)則的方法，除了`word_tokenize`，還可以使用________。8.TF-IDF值較高的詞語(yǔ)，通常意味著該詞語(yǔ)在________中出現(xiàn)頻率較高，但在________中出現(xiàn)頻率較低。9.情感分析任務(wù)的目標(biāo)是將文本分類(lèi)為具有不同________的類(lèi)別，例如正面、負(fù)面或中性。10.基于BERT等Transformer模型的情感分析，通常需要使用預(yù)訓(xùn)練模型的________模塊來(lái)處理輸入文本，并使用________模塊來(lái)輸出情感類(lèi)別預(yù)測(cè)。三、簡(jiǎn)答題（本大題共3小題，每小題5分，共15分。）11.簡(jiǎn)述文本分類(lèi)任務(wù)的基本流程，并說(shuō)明在流程中至少兩個(gè)關(guān)鍵步驟的目的。12.解釋什么是停用詞，并列舉至少5個(gè)中文常用停用詞。去除停用詞在文本處理中有何好處？13.簡(jiǎn)要說(shuō)明使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）進(jìn)行文本分類(lèi)的基本步驟，包括如何處理輸入文本和選擇合適的模型輸出。四、編程題（本大題共2小題，共25分。請(qǐng)根據(jù)題目要求編寫(xiě)Python代碼。）14.（10分）假設(shè)你已經(jīng)使用某種方法（如NLTK或spaCy）獲得了一個(gè)包含多個(gè)句子的英文文本列表`sentences`。請(qǐng)編寫(xiě)Python代碼，對(duì)列表中的每個(gè)句子進(jìn)行以下處理：a.分詞（Tokenization）。b.去除所有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。c.去除所有停用詞（假設(shè)你有一個(gè)預(yù)先定義好的英文停用詞列表`stopwords`）。d.輸出處理后的句子，其中單詞以空格分隔。（注意：無(wú)需安裝任何額外包，可以使用Python內(nèi)置的`string`模塊）15.（15分）假設(shè)你正在使用HuggingFaceTransformers庫(kù)進(jìn)行情感分析。請(qǐng)編寫(xiě)Python代碼片段，完成以下任務(wù)：a.加載一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的情感分析模型和對(duì)應(yīng)的分詞器（例如，加載`distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english`模型）。b.將句子"Iloveprogramming!"準(zhǔn)備為模型輸入（包括添加特殊標(biāo)記，如`[CLS]`和`[SEP]`，并進(jìn)行編碼）。c.使用加載的模型對(duì)準(zhǔn)備好的輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲取輸出結(jié)果。d.打印模型預(yù)測(cè)的情感類(lèi)別（假設(shè)模型輸出為0表示負(fù)面，1表示正面）。（注意：假設(shè)`transformers`庫(kù)已經(jīng)安裝，代碼應(yīng)展示關(guān)鍵步驟邏輯，無(wú)需完整導(dǎo)入和錯(cuò)誤處理）---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.C二、填空題6.去除停用詞7.`sent_tokenize`8.當(dāng)前文檔/所有文檔9.情感10.編碼/解碼（或輸入/輸出）三、簡(jiǎn)答題11.文本分類(lèi)任務(wù)的基本流程通常包括：數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理（如分詞、去除停用詞、標(biāo)注類(lèi)別）、特征工程（如TF-IDF、詞嵌入）、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)估（使用測(cè)試集，計(jì)算準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)）、模型調(diào)優(yōu)（調(diào)整參數(shù)）、以及最終應(yīng)用。關(guān)鍵步驟的目的：預(yù)處理是為了清洗和規(guī)范化數(shù)據(jù)，去除噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；特征工程是為了將文本轉(zhuǎn)換為模型可處理的數(shù)值形式，提取有效信息。12.停用詞是指在文本中頻繁出現(xiàn)，但通常不包含重要語(yǔ)義信息的詞語(yǔ)，如中文的“的”、“了”、“是”，英文的“the”、“a”、“an”、“and”。去除停用詞的好處包括：減少數(shù)據(jù)維度，降低計(jì)算復(fù)雜度；去除噪聲，使模型更關(guān)注于有意義的詞語(yǔ)；提高特征的可區(qū)分度，可能提升模型性能。13.使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行文本分類(lèi)的基本步驟：首先，選擇一個(gè)合適的預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）；其次，使用該模型的分詞器（Tokenizer）將輸入文本進(jìn)行編碼，生成模型能理解的輸入格式（通常是包含特殊標(biāo)記的token序列和對(duì)應(yīng)的注意力掩碼）；接著，將編碼后的輸入傳遞給預(yù)訓(xùn)練模型的編碼器部分進(jìn)行前向傳播；然后，根據(jù)任務(wù)需求，可能需要在模型頂部添加一個(gè)分類(lèi)層（如線(xiàn)性層和Softmax）；最后，使用訓(xùn)練好的模型（或微調(diào)后的模型）對(duì)輸入文本進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲取情感類(lèi)別概率，并選擇概率最高的類(lèi)別作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。四、編程題14.```pythonsentences=["Helloworld!","Pythonisgreat.","Machinelearningisfun."]stopwords=set(["is","a","the","and","it"])importstringprocessed_sentences=[]forsentenceinsentences:#a.分詞tokens=sentence.split()#b.去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)tokens=[wordforwordintokensifwordnotinstring.punctuation]#c.去除停用詞tokens=[wordforwordintokensifword.lower()notinstopwords]#d.輸出處理后的句子processed_sentence="".join(tokens)processed_sentences.append(processed_sentence)forpsinprocessed_sentences:print(ps)```15.```pythonfromtransformersimportDistilBertTokenizer,DistilBertForSequenceClassificationimporttorch#a.加載模型和分詞器model_name="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=DistilBertTokenizer.from_pretrained(model_name)model=DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)sentence="Iloveprogramming!"#b.準(zhǔn)備輸入inputs=tokenizer(sentence,return_tensors="pt",trunc