2025年自然語(yǔ)言處理專(zhuān)業(yè)研究生入學(xué)考試的試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不屬于自然語(yǔ)言處理的核心任務(wù)？A.情感分析B.機(jī)器翻譯C.圖像分類(lèi)D.命名實(shí)體識(shí)別答案：C2.在Transformer模型中，位置編碼（PositionalEncoding）的主要作用是？A.增強(qiáng)詞向量的語(yǔ)義表示B.為序列中的詞元提供位置信息C.減少模型參數(shù)量D.防止過(guò)擬合答案：B3.以下哪種預(yù)訓(xùn)練模型采用了自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的“掩碼語(yǔ)言模型”（MLM）任務(wù)？A.GPT-3B.BERTC.ELMoD.Transformer-XL答案：B4.評(píng)估機(jī)器翻譯系統(tǒng)性能時(shí)，常用的自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)是？A.BLEUB.ROUGEC.F1ScoreD.Accuracy答案：A5.在神經(jīng)機(jī)器翻譯中，注意力機(jī)制（AttentionMechanism）的核心作用是？A.記憶長(zhǎng)距離依賴(lài)信息B.動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言的詞元C.降低計(jì)算復(fù)雜度D.增強(qiáng)模型的生成多樣性答案：B6.以下哪項(xiàng)是多模態(tài)自然語(yǔ)言處理的典型應(yīng)用場(chǎng)景？A.文本摘要B.語(yǔ)音識(shí)別C.圖文問(wèn)答D.語(yǔ)法糾錯(cuò)答案：C7.在BERT模型中，“下一句預(yù)測(cè)”（NSP）任務(wù)的主要目的是？A.學(xué)習(xí)句子間的語(yǔ)義連貫性B.提升詞級(jí)別的語(yǔ)義表示C.減少模型訓(xùn)練時(shí)間D.增強(qiáng)模型的生成能力答案：A8.以下哪種方法可用于解決長(zhǎng)文本處理中的“注意力稀釋”問(wèn)題？A.增加注意力頭的數(shù)量B.使用稀疏注意力（SparseAttention）C.降低詞嵌入維度D.減少模型層數(shù)答案：B9.自然語(yǔ)言推理（NLI）任務(wù)中，常見(jiàn)的標(biāo)簽不包括？A.蘊(yùn)含（Entailment）B.矛盾（Contradiction）C.中性（Neutral）D.情感（Sentiment）答案：D10.以下哪項(xiàng)技術(shù)屬于“輕量級(jí)NLP模型”優(yōu)化方向？A.模型蒸餾（ModelDistillation）B.增加模型深度C.使用全連接層替代注意力層D.擴(kuò)大訓(xùn)練語(yǔ)料規(guī)模答案：A二、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述Transformer模型中“自注意力機(jī)制”（Self-Attention）的計(jì)算流程，并說(shuō)明其相對(duì)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的優(yōu)勢(shì)。答案：自注意力機(jī)制的計(jì)算流程分為三步：（1）對(duì)輸入序列的每個(gè)詞元向量\(\mathbf{x}_i\)分別計(jì)算查詢(xún)向量\(\mathbf{q}_i=\mathbf{W}^Q\mathbf{x}_i\)、鍵向量\(\mathbf{k}_i=\mathbf{W}^K\mathbf{x}_i\)、值向量\(\mathbf{v}_i=\mathbf{W}^V\mathbf{x}_i\)（其中\(zhòng)(\mathbf{W}^Q,\mathbf{W}^K,\mathbf{W}^V\)為可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣）；（2）計(jì)算所有詞元對(duì)的注意力分?jǐn)?shù)\(a_{ij}=\frac{\mathbf{q}_i^T\mathbf{k}_j}{\sqrt{d_k}}\)（\(d_k\)為鍵向量維度，用于縮放防止梯度消失）；（3）通過(guò)Softmax函數(shù)歸一化得到注意力權(quán)重\(\alpha_{ij}=\text{softmax}(a_{ij})\)，最終輸出\(\mathbf{z}_i=\sum_j\alpha_{ij}\mathbf{v}_j\)。相對(duì)于RNN，自注意力的優(yōu)勢(shì)在于：（1）并行計(jì)算：RNN需按序列順序計(jì)算，而自注意力可同時(shí)處理所有詞元，大幅提升訓(xùn)練效率；（2）長(zhǎng)距離依賴(lài)建模：RNN因梯度消失問(wèn)題難以捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)，自注意力通過(guò)直接計(jì)算任意詞元對(duì)的關(guān)聯(lián)，有效解決此問(wèn)題；（3）靈活的信息聚合：自注意力能動(dòng)態(tài)分配不同詞元的權(quán)重，更精準(zhǔn)地聚焦關(guān)鍵信息。2.解釋預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如GPT、BERT）的“遷移學(xué)習(xí)”（TransferLearning）原理，并說(shuō)明微調(diào)（Fine-Tuning）與提示學(xué)習(xí)（PromptLearning）的區(qū)別。答案：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的遷移學(xué)習(xí)原理基于“通用語(yǔ)義表示”的學(xué)習(xí)：首先在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注語(yǔ)料（如維基百科、書(shū)籍）上通過(guò)自監(jiān)督任務(wù)（如MLM、因果語(yǔ)言模型）訓(xùn)練模型，使其捕捉語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)；隨后將預(yù)訓(xùn)練模型遷移到特定下游任務(wù)（如文本分類(lèi)、問(wèn)答），利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)，快速適應(yīng)新任務(wù)。微調(diào)與提示學(xué)習(xí)的區(qū)別：（1）模型修改程度：微調(diào)需要在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上添加任務(wù)特定的輸出層（如分類(lèi)頭），并更新整個(gè)模型的參數(shù)；提示學(xué)習(xí)不修改模型結(jié)構(gòu)，通過(guò)設(shè)計(jì)任務(wù)相關(guān)的“提示模板”（PromptTemplate）將下游任務(wù)轉(zhuǎn)化為預(yù)訓(xùn)練階段已學(xué)習(xí)的任務(wù)形式（如填空），僅調(diào)整提示部分或直接使用原模型輸出。（2）數(shù)據(jù)需求：微調(diào)通常需要較多標(biāo)注數(shù)據(jù)（數(shù)十至數(shù)千樣本）；提示學(xué)習(xí)可在少樣本甚至零樣本場(chǎng)景下工作，依賴(lài)預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力。（3）適應(yīng)性：微調(diào)對(duì)特定任務(wù)效果更優(yōu)，但泛化到新任務(wù)時(shí)需重新訓(xùn)練；提示學(xué)習(xí)通過(guò)模板設(shè)計(jì)靈活適配多任務(wù)，尤其適用于小樣本或任務(wù)快速迭代場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述多模態(tài)自然語(yǔ)言處理中“跨模態(tài)對(duì)齊”（Cross-ModalAlignment）的核心挑戰(zhàn)，并列舉一種常用的對(duì)齊方法。答案：跨模態(tài)對(duì)齊的核心挑戰(zhàn)包括：（1）模態(tài)異質(zhì)性：文本（離散符號(hào)）與圖像/語(yǔ)音（連續(xù)信號(hào)）的表示空間差異大，直接對(duì)齊易丟失信息；（2）語(yǔ)義粒度不匹配：文本中的詞元可能對(duì)應(yīng)圖像中的局部區(qū)域（如“貓”對(duì)應(yīng)圖像中的貓輪廓），需細(xì)粒度對(duì)齊；（3）數(shù)據(jù)噪聲：多模態(tài)數(shù)據(jù)中可能存在模態(tài)間的語(yǔ)義不一致（如圖片是狗但文本描述為“貓”），影響對(duì)齊質(zhì)量；（4）計(jì)算復(fù)雜度：高維模態(tài)特征的對(duì)齊需大量計(jì)算資源，難以處理長(zhǎng)序列或高分辨率模態(tài)數(shù)據(jù)。常用對(duì)齊方法示例：基于注意力的跨模態(tài)對(duì)齊（如CLIP模型）。CLIP通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)，將圖像和文本分別編碼為特征向量（圖像編碼器為ResNet或ViT，文本編碼器為T(mén)ransformer），然后最大化正樣本對(duì)（匹配的圖文）的相似度，最小化負(fù)樣本對(duì)（不匹配的圖文）的相似度。具體損失函數(shù)為\(\mathcal{L}=-\mathbb{E}[\log\frac{\exp(\text{sim}(I,T)/\tau)}{\sum_{j}\exp(\text{sim}(I,T_j)/\tau)}+\log\frac{\exp(\text{sim}(I,T)/\tau)}{\sum_{i}\exp(\text{sim}(I_i,T)/\tau)}]\)，其中\(zhòng)(\text{sim}\)為余弦相似度，\(\tau\)為溫度參數(shù)。該方法通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)隱式實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊，使圖像和文本在同一特征空間中具有可比較的表示。4.說(shuō)明序列到序列（Seq2Seq）模型中“覆蓋機(jī)制”（CoverageMechanism）的作用，并解釋其如何緩解“重復(fù)生成”問(wèn)題。答案：覆蓋機(jī)制的作用是跟蹤模型在生成過(guò)程中對(duì)輸入序列的關(guān)注歷史，避免重復(fù)關(guān)注同一區(qū)域?qū)е碌闹貜?fù)生成。傳統(tǒng)Seq2Seq模型的注意力機(jī)制僅考慮當(dāng)前步的輸入特征，可能因局部信息過(guò)關(guān)注而重復(fù)生成相同詞元（如機(jī)器翻譯中重復(fù)輸出“the”）。覆蓋機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方法：引入一個(gè)覆蓋向量\(\mathbf{c}_t\)，表示到第\(t\)步為止所有注意力權(quán)重的累積和（\(\mathbf{c}_t=\mathbf{c}_{t-1}+\alpha_{t-1}\)，其中\(zhòng)(\alpha_{t-1}\)為前一步的注意力權(quán)重）。在計(jì)算當(dāng)前步注意力分?jǐn)?shù)時(shí)，將覆蓋向量與鍵向量結(jié)合（如\(a_{tj}=\mathbf{w}^T\tanh(\mathbf{W}_k\mathbf{k}_j+\mathbf{W}_c\mathbf{c}_t^{(j)}+\mathbf)\)），其中\(zhòng)(\mathbf{c}_t^{(j)}\)為覆蓋向量中第\(j\)個(gè)位置的值。通過(guò)這種方式，模型會(huì)傾向于降低已頻繁關(guān)注位置的注意力權(quán)重，從而減少重復(fù)生成。例如，若輸入序列中“apple”已被多次關(guān)注，覆蓋向量中對(duì)應(yīng)位置的值較大，計(jì)算新注意力分?jǐn)?shù)時(shí)該位置的分?jǐn)?shù)會(huì)被抑制，模型轉(zhuǎn)而關(guān)注其他未充分覆蓋的詞元，生成新內(nèi)容。5.對(duì)比分析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）在處理序列依賴(lài)時(shí)的差異。答案：三者均為處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但在記憶機(jī)制和參數(shù)復(fù)雜度上有顯著差異：（1）RNN：通過(guò)隱藏狀態(tài)\(\mathbf{h}_t=\tanh(\mathbf{W}_{hh}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf{W}_{xh}\mathbf{x}_t+\mathbf)\)傳遞信息，僅依賴(lài)單一激活函數(shù)捕捉序列依賴(lài)。但由于梯度消失/爆炸問(wèn)題，難以建模長(zhǎng)距離依賴(lài)（如超過(guò)20步的序列）。（2）LSTM：引入記憶單元\(\mathbf{c}_t\)和三個(gè)門(mén)控（輸入門(mén)\(i_t\)、遺忘門(mén)\(f_t\)、輸出門(mén)\(o_t\)）：-遺忘門(mén)決定保留/丟棄歷史記憶（\(f_t=\sigma(\mathbf{W}_{xf}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hf}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf_f)\)）；-輸入門(mén)控制當(dāng)前輸入對(duì)記憶的更新（\(i_t=\sigma(\mathbf{W}_{xi}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hi}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf_i)\)，候選記憶\(\tilde{\mathbf{c}}_t=\tanh(\mathbf{W}_{xc}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hc}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf_c)\)）；-記憶單元更新\(\mathbf{c}_t=f_t\odot\mathbf{c}_{t-1}+i_t\odot\tilde{\mathbf{c}}_t\)；-輸出門(mén)生成隱藏狀態(tài)\(\mathbf{h}_t=o_t\odot\tanh(\mathbf{c}_t)\)。LSTM通過(guò)門(mén)控機(jī)制選擇性保留長(zhǎng)期記憶，有效緩解了梯度消失問(wèn)題，能處理更長(zhǎng)的序列（如100步以上）。（3）GRU：簡(jiǎn)化LSTM的結(jié)構(gòu)，合并記憶單元和隱藏狀態(tài)，僅保留兩個(gè)門(mén)控（更新門(mén)\(z_t\)、重置門(mén)\(r_t\)）：-重置門(mén)控制歷史隱藏狀態(tài)對(duì)當(dāng)前候選的影響（\(r_t=\sigma(\mathbf{W}_{xr}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hr}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf_r)\)，候選隱藏狀態(tài)\(\tilde{\mathbf{h}}_t=\tanh(\mathbf{W}_{xh}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hh}(r_t\odot\mathbf{h}_{t-1})+\mathbf_h)\)）；-更新門(mén)決定保留歷史狀態(tài)還是候選狀態(tài)（\(z_t=\sigma(\mathbf{W}_{xz}\mathbf{x}_t+\mathbf{W}_{hz}\mathbf{h}_{t-1}+\mathbf_z)\)，隱藏狀態(tài)更新\(\mathbf{h}_t=(1-z_t)\odot\mathbf{h}_{t-1}+z_t\odot\tilde{\mathbf{h}}_t\)）。GRU參數(shù)數(shù)量約為L(zhǎng)STM的2/3，計(jì)算效率更高，在短序列任務(wù)中性能與LSTM接近，但在極長(zhǎng)序列（如文檔級(jí)文本）中記憶能力略遜于LSTM。三、算法推導(dǎo)與編程題（每題15分，共30分）1.假設(shè)輸入序列為\(\mathbf{X}=[\mathbf{x}_1,\mathbf{x}_2,\mathbf{x}_3]\)，其中每個(gè)詞元的嵌入向量維度為4（\(\mathbf{x}_i\in\mathbb{R}^4\)）。給定查詢(xún)矩陣\(\mathbf{W}^Q=\mathbb{R}^{4\times3}\)、鍵矩陣\(\mathbf{W}^K=\mathbb{R}^{4\times3}\)、值矩陣\(\mathbf{W}^V=\mathbb{R}^{4\times3}\)，具體參數(shù)如下（假設(shè)偏置項(xiàng)為0）：\[\mathbf{W}^Q=\begin{bmatrix}1&0&-1\\0&1&1\\-1&0&1\\0&-1&0\end{bmatrix},\quad\mathbf{W}^K=\begin{bmatrix}1&1&0\\0&-1&1\\1&0&-1\\-1&1&0\end{bmatrix},\quad\mathbf{W}^V=\begin{bmatrix}2&0&1\\1&1&0\\0&2&-1\\1&-1&1\end{bmatrix}\]輸入詞元嵌入向量：\(\mathbf{x}_1=[1,0,0,1]^T\),\(\mathbf{x}_2=[0,1,0,1]^T\),\(\mathbf{x}_3=[0,0,1,1]^T\)（1）計(jì)算自注意力機(jī)制中每個(gè)詞元的查詢(xún)向量\(\mathbf{q}_i\)、鍵向量\(\mathbf{k}_i\)、值向量\(\mathbf{v}_i\)（\(i=1,2,3\)）；（2）計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)矩陣\(\mathbf{A}\)（維度為3×3），并說(shuō)明縮放因子的作用；（3）計(jì)算歸一化后的注意力權(quán)重矩陣\(\mathbf{\alpha}\)（使用Softmax函數(shù)）；（4）計(jì)算最終的自注意力輸出\(\mathbf{Z}=[\mathbf{z}_1,\mathbf{z}_2,\mathbf{z}_3]\)（每個(gè)\(\mathbf{z}_i\in\mathbb{R}^3\)）。答案：（1）查詢(xún)、鍵、值向量計(jì)算：-\(\mathbf{q}_1=\mathbf{W}^Q\mathbf{x}_1=\begin{bmatrix}11+00+(-1)0+(-1)1\\01+10+10+(-1)1\\(-1)1+00+10+11\\01+(-1)0+00+01\end{bmatrix}\)（注：實(shí)際為矩陣乘法，正確計(jì)算應(yīng)為\(\mathbf{W}^Q\)每行與\(\mathbf{x}_1\)的點(diǎn)積）正確計(jì)算：\(\mathbf{W}^Q\)是4×3矩陣，\(\mathbf{x}_1\)是4×1向量，因此\(\mathbf{q}_1=\mathbf{W}^Q^T\mathbf{x}_1\)（維度3×1）。修正后：\(\mathbf{q}_1=\begin{bmatrix}11+00+(-1)0+01\\01+10+00+(-1)1\\(-1)1+10+10+01\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\\-1\\-1\end{bmatrix}\)（注：原矩陣行列方向可能混淆，正確應(yīng)為\(\mathbf{W}^Q\)的每一列對(duì)應(yīng)一個(gè)線性變換，因此\(\mathbf{q}_i=\mathbf{W}^Q^T\mathbf{x}_i\)，維度3×1）。同理計(jì)算得：\(\mathbf{q}_1=[11+00+(-1)0+01,01+10+00+(-1)1,(-1)1+10+10+01]^T=[1,-1,-1]^T\)\(\mathbf{q}_2=[10+01+(-1)0+01,00+11+00+(-1)1,(-1)0+11+10+01]^T=[0,0,1]^T\)\(\mathbf{q}_3=[10+00+(-1)1+01,00+10+01+(-1)1,(-1)0+10+11+01]^T=[-1,-1,1]^T\)\(\mathbf{k}_1=\mathbf{W}^K^T\mathbf{x}_1=[11+10+00+(-1)1,01+(-1)0+10+11,11+00+(-1)0+01]^T=[0,1,1]^T\)\(\mathbf{k}_2=\mathbf{W}^K^T\mathbf{x}_2=[10+11+00+(-1)1,00+(-1)1+10+11,10+01+(-1)0+01]^T=[0,0,0]^T\)\(\mathbf{k}_3=\mathbf{W}^K^T\mathbf{x}_3=[10+10+01+(-1)1,00+(-1)0+11+11,10+00+(-1)1+01]^T=[-1,2,-1]^T\)\(\mathbf{v}_1=\mathbf{W}^V^T\mathbf{x}_1=[21+00+10+11,01+10+20+(-1)1,11+00+(-1)0+11]^T=[3,-1,2]^T\)\(\mathbf{v}_2=\mathbf{W}^V^T\mathbf{x}_2=[20+01+10+11,00+11+20+(-1)1,10+01+(-1)0+11]^T=[1,0,1]^T\)\(\mathbf{v}_3=\mathbf{W}^V^T\mathbf{x}_3=[20+00+11+11,00+10+21+(-1)1,10+00+(-1)1+11]^T=[2,1,0]^T\)（2）注意力分?jǐn)?shù)矩陣\(\mathbf{A}\)的元素\(a_{ij}=\frac{\mathbf{q}_i^T\mathbf{k}_j}{\sqrt{d_k}}\)，其中\(zhòng)(d_k=3\)（鍵向量維度），縮放因子\(\sqrt{d_k}\)用于防止點(diǎn)積結(jié)果過(guò)大導(dǎo)致Softmax梯度消失。計(jì)算得：\(a_{11}=(10+(-1)1+(-1)1)/\sqrt{3}=(-2)/1.732≈-1.155\)\(a_{12}=(10+(-1)0+(-1)0)/\sqrt{3}=0\)\(a_{13}=(1(-1)+(-1)2+(-1)(-1))/\sqrt{3}=(-1-2+1)/1.732≈-2/1.732≈-1.155\)\(a_{21}=(00+01+11)/\sqrt{3}=1/1.732≈0.577\)\(a_{22}=(00+00+10)/\sqrt{3}=0\)\(a_{23}=(0(-1)+02+1(-1))/\sqrt{3}=(-1)/1.732≈-0.577\)\(a_{31}=(-1)0+(-1)1+11)/\sqrt{3}=(0)/1.732=0\)\(a_{32}=(-1)0+(-1)0+10)/\sqrt{3}=0\)\(a_{33}=(-1)(-1)+(-1)2+1(-1))/\sqrt{3}=(1-2-1)/1.732≈-2/1.732≈-1.155\)因此\(\mathbf{A}≈\begin{bmatrix}-1.155&0&-1.155\\0.577&0&-0.577\\0&0&-1.155\end{bmatrix}\)（3）歸一化注意力權(quán)重矩陣\(\mathbf{\alpha}\)對(duì)每行應(yīng)用Softmax：第一行：\(\alpha_{11}=\frac{\exp(-1.155)}{\exp(-1.155)+\exp(0)+\exp(-1.155)}≈\frac{0.315}{0.315+1+0.315}≈0.208\)，同理\(\alpha_{12}≈0.584\)，\(\alpha_{13}≈0.208\)第二行：\(\alpha_{21}=\frac{\exp(0.577)}{\exp(0.577)+\exp(0)+\exp(-0.577)}≈\frac{1.781}{1.781+1+0.562}≈0.547\)，\(\alpha_{22}≈0.306\)，\(\alpha_{23}≈0.147\)第三行：\(\alpha_{31}=\frac{\exp(0)}{\exp(0)+\exp(0)+\exp(-1.155)}≈\frac{1}{1+1+0.315}≈0.432\)，\(\alpha_{32}≈0.432\)，\(\alpha_{33}≈0.136\)因此\(\mathbf{\alpha}≈\begin{bmatrix}0.208&0.584&0.208\\0.547&0.306&0.147\\0.432&0.432&0.136\end{bmatrix}\)（4）自注意力輸出\(\mathbf{z}_i=\sum_j\alpha_{ij}\mathbf{v}_j\)：\(\mathbf{z}_1=0.208[3,-1,2]+0.584[1,0,1]+0.208[2,1,0]≈[0.624+0.584+0.416,-0.208+0+0.208,0.416+0.584+0]≈[1.624,0,1]\)\(\mathbf{z}_2=0.547[3,-1,2]+0.306[1,0,1]+0.147[2,1,0]≈[1.641+0.306+0.294,-0.547+0+0.147,1.094+0.306+0]≈[2.241,-0.4,1.4]\)\(\mathbf{z}_3=0.432[3,-1,2]+0.432[1,0,1]+0.136[2,1,0]≈[1.296+0.432+0.272,-0.432+0+0.136,0.864+0.432+0]≈[2.0,-0.296,1.296]\)2.設(shè)計(jì)一個(gè)基于BERT的文本分類(lèi)模型（如情感分析），要求：（1）畫(huà)出模型結(jié)構(gòu)示意圖（文字描述即可）；（2）說(shuō)明輸入表示的構(gòu)建方法（包括詞元化、特殊符號(hào)添加、位置編碼）；（3）定義損失函數(shù)（需考慮類(lèi)別不平衡問(wèn)題）；（4）提出兩種提升小樣本場(chǎng)景下模型性能的優(yōu)化策略。答案：（1）模型結(jié)構(gòu)：輸入層→BERT編碼器→池化層（取[CLS]token的輸出或平均池化）→全連接層（隱藏層）→輸出層（softmax激活，神經(jīng)元數(shù)=類(lèi)別數(shù)）。（2）輸入表示構(gòu)建：-詞元化：使用WordPiece分詞器將文本分割為子詞（如“goodness”→“good”+“ness”），超出最大長(zhǎng)度（如512）的部分截?cái)啵?特殊符號(hào)：在序列首尾添加[CLS]（分類(lèi)標(biāo)記）和[SEP]（分隔符），如輸入為“這部電影很棒！”，詞元化為[CLS]、“這”、“部”、“電”、“影”、“很”、“棒”、“！”、[SEP]；-輸入向量：每個(gè)詞元對(duì)應(yīng)三個(gè)嵌入向量的和：詞元嵌入（TokenEmbedding）、段嵌入（SegmentEmbedding，單文本任務(wù)全為0）、位置編碼（PositionalEncoding，固定正弦/余弦或可學(xué)習(xí)參數(shù)）。（3）損失函數(shù)（處理類(lèi)別不平衡）：采用加權(quán)交叉熵?fù)p失（WeightedCross-Entropy），為每個(gè)類(lèi)別分配權(quán)重\(w_c=\frac{N}{N_c}\)（\(N\)為總樣本數(shù)，\(N_c\)為類(lèi)別\(c\)的樣本數(shù)），損失函數(shù)為\(\mathcal{L}=-\sum_{i=1}^n\sum_{c=1}^Cw_c\cdoty_{i,c}\log(\hat{y}_{i,c})\)，其中\(zhòng)(y_{i,c}\)為真實(shí)標(biāo)簽的獨(dú)熱編碼，\(\hat{y}_{i,c}\)為模型預(yù)測(cè)概率。（4）小樣本優(yōu)化策略：①基于提示的微調(diào)（Prompt-BasedFine-Tuning）：將分類(lèi)任務(wù)轉(zhuǎn)化為填空任務(wù)（如“這部電影的情感是[MASK]”），利用BERT的MLM頭預(yù)測(cè)[MASK]位置的標(biāo)簽詞（如“積極”或“消極”），減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)；②元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）：在預(yù)訓(xùn)練階段加入元學(xué)習(xí)任務(wù)（如小樣本分類(lèi)模擬），使模型學(xué)會(huì)快速適應(yīng)新任務(wù)；或在微調(diào)時(shí)使用MAML（模型無(wú)關(guān)元學(xué)習(xí)），通過(guò)多輪小樣本任務(wù)訓(xùn)練，優(yōu)化模型初始化參數(shù)，提升小樣本泛化能力。四、論述題（共30分）結(jié)合當(dāng)前自然語(yǔ)言處理的發(fā)展趨勢(shì)（如大語(yǔ)言模型、多模態(tài)、可解釋性等），論述未來(lái)3-5年自然語(yǔ)言處理的核心研究方向及挑戰(zhàn)。答案：未來(lái)3-5年，自然語(yǔ)言處理（NLP）將圍繞“通用智能”與“可信應(yīng)用”兩大目標(biāo)，重點(diǎn)發(fā)展以下核心方向，同時(shí)面臨技術(shù)與倫理的雙重挑戰(zhàn)：一、核心研究方向1.大語(yǔ)言模型（LLM）的優(yōu)化與高效應(yīng)用大模型（如GPT-4、Llama3）已展現(xiàn)強(qiáng)大的通用能力，但仍需解決參數(shù)量大、訓(xùn)練/推理成本高、長(zhǎng)尾場(chǎng)景泛化不足等問(wèn)題。未來(lái)方向包括：-模型壓縮與輕量化：通過(guò)模型蒸餾（如DistilBERT）、參數(shù)高效微調(diào)（PEFT，如LoRA）、稀疏激活（如MixtureofExperts,MoE）降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，推動(dòng)大模型在移動(dòng)端、邊緣設(shè)備的部署；-多任務(wù)與上下文學(xué)習(xí)（In-ContextLearning）：提升模型通過(guò)少量示例（Few-Shot）或零示例（Zero-Shot）理解新任務(wù)的能力，減少對(duì)任務(wù)特定標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)；-個(gè)性化大模型：結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像、領(lǐng)域知識(shí)（如醫(yī)療、法律）對(duì)大模型進(jìn)行個(gè)性化適配，平衡通用性與專(zhuān)業(yè)性。2.多模態(tài)與具身智能（EmbodiedAI）多模態(tài)NLP從“圖文/文