2025年P(guān)ython自然語言處理綜合模擬試題：文本聚類與分類模型考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項的代表字母填寫在括號內(nèi)）1.下列哪種算法既可用于文本聚類，也可用于文本分類？（）A.K-MeansB.樸素貝葉斯C.DBSCAND.支持向量機(jī)2.在文本特征提取中，TF-IDF模型主要考慮了哪些兩個因素？（）A.單個詞在文檔中的頻率和單個詞在整個語料庫中的頻率B.單個詞在文檔中的頻率和文檔總數(shù)C.文檔總數(shù)和語料庫大小D.詞語的長度和出現(xiàn)順序3.下列哪種指標(biāo)通常用于評估聚類結(jié)果的緊密度和分離度？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）D.F1值4.對于高維稀疏的文本數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能更有效？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.TF-IDFC.Word2VecD.N-gram模型5.在使用樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類時，其核心假設(shè)是各個特征之間相互獨立。以下哪種情況可能導(dǎo)致該假設(shè)失效？（）A.文檔長度較短B.出現(xiàn)大量停用詞C.詞語之間存在語義關(guān)聯(lián)D.使用TF-IDF進(jìn)行特征提取二、填空題（請將答案填寫在橫線上）6.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量時，詞袋模型忽略了詞語在文檔中的______信息。7.在K-Means聚類算法中，常用的確定最優(yōu)聚類數(shù)量K的方法有______法則和基于輪廓系數(shù)的方法。8.評估文本分類模型性能時，當(dāng)正負(fù)樣本數(shù)量不平衡時，除了考慮準(zhǔn)確率，還應(yīng)重點關(guān)注精確率、召回率和______。9.使用`TfidfVectorizer`時，通過設(shè)置參數(shù)`use_idf=True`來啟用IDF（逆文檔頻率）計算。10.樸素貝葉斯分類器中，計算文檔屬于某個類別的概率通常使用______公式。三、簡答題（請簡潔明了地回答下列問題）11.簡述文本聚類與文本分類的主要區(qū)別和聯(lián)系。12.解釋過擬合在文本分類模型中可能產(chǎn)生的問題，并列舉至少兩種緩解過擬合的方法。13.什么是TF-IDF？請說明其計算中分子部分TF（詞頻）和分母部分IDF（逆文檔頻率）各自的含義。14.在進(jìn)行文本聚類任務(wù)前，為什么通常需要對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理？請列舉至少三種常見的文本預(yù)處理步驟。四、編程實現(xiàn)題（請根據(jù)要求完成下列編程任務(wù)，無需寫代碼注釋）15.假設(shè)已有一個包含多段文本的列表`documents`。請使用`scikit-learn`庫中的`TfidfVectorizer`，將`documents`轉(zhuǎn)換為TF-IDF特征矩陣`X`。你需要對文本進(jìn)行分詞（可以使用簡單的空格分詞），并設(shè)置`max_features=1000`，即只保留出現(xiàn)頻率最高的1000個詞語。16.基于第15題得到的TF-IDF特征矩陣`X`，使用`scikit-learn`庫中的`KMeans`算法進(jìn)行聚類。嘗試使用肘部法則（ElbowMethod）的思想，通過繪制不同K值下（例如，K從1到10）的慣性值（inertia）來選擇一個合適的聚類數(shù)量K。請寫出計算并存儲各K值慣性值的代碼，并說明你選擇K值的依據(jù)。17.假設(shè)你有一個已經(jīng)過預(yù)處理和向量化（例如，使用TF-IDF）的文本數(shù)據(jù)集`X`及其對應(yīng)的類別標(biāo)簽`y`。請使用`scikit-learn`庫中的`MultinomialNB`（多項式樸素貝葉斯）模型，訓(xùn)練一個文本分類器。使用`train_test_split`函數(shù)將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成訓(xùn)練集和測試集（例如，比例80%訓(xùn)練，20%測試）。在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后在測試集上評估模型的性能，計算并輸出準(zhǔn)確率（`accuracy_score`）。18.在第17題的樸素貝葉斯模型訓(xùn)練完成后，假設(shè)有一個新的文本樣本`new_text`（需要先進(jìn)行與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的預(yù)處理和向量化）。請寫出代碼，使用訓(xùn)練好的樸素貝葉斯模型預(yù)測`new_text`的類別標(biāo)簽。試卷答案一、選擇題1.D2.A3.C4.B5.C二、填空題6.順序7.肘部8.F1值9.True10.貝葉斯三、簡答題11.區(qū)別：文本聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，將相似文本自動分組，無需預(yù)先定義類別；文本分類是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，根據(jù)已知類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分類模型，用于預(yù)測新文本的類別。聯(lián)系：聚類結(jié)果可以為人機(jī)輔助進(jìn)行分類提供依據(jù)，例如可以先聚類發(fā)現(xiàn)潛在主題，再對每個主題內(nèi)的文本進(jìn)行分類。12.問題：過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，泛化能力弱。具體到文本分類，可能導(dǎo)致模型僅記住訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定用詞或模式，無法處理變形或新的文本，導(dǎo)致分類精度下降，特別是對新類別或不常見樣本的預(yù)測效果差。緩解方法：*減少模型復(fù)雜度：如降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)/節(jié)點數(shù)，使用更簡單的分類器。*增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)：獲取更多樣化的數(shù)據(jù)，提高模型泛化能力。*使用正則化技術(shù)：如L1/L2正則化，Dropout（主要用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。*使用交叉驗證：更全面地評估模型性能，防止過擬合。*特征選擇/降維：去除冗余或不相關(guān)的特征，提高模型魯棒性。13.TF-IDF：是一種統(tǒng)計方法，用于評估一個詞語對于一個語料庫中的一份文檔的重要程度。分子部分TF（TermFrequency，詞頻）：表示一個詞語在單個文檔中出現(xiàn)的頻率，反映了該詞語在該文檔中的重要程度。分母部分IDF（InverseDocumentFrequency，逆文檔頻率）：表示一個詞語在整個語料庫中分布的稀疏程度。計算公式通常為`log(N/df)`，其中N是文檔總數(shù)，df是包含該詞語的文檔數(shù)量。IDF值越高，說明該詞語越獨特，越重要；IDF值越低，說明該詞語越常見，越不重要。14.預(yù)處理原因：原始文本數(shù)據(jù)包含大量噪聲和不相關(guān)信息（如停用詞、標(biāo)點符號、拼寫錯誤、大小寫），直接使用會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到無意義的信息，降低分類或聚類的準(zhǔn)確性和效率。預(yù)處理旨在清洗數(shù)據(jù)，將原始文本轉(zhuǎn)換為更干凈、結(jié)構(gòu)化且對任務(wù)更有意義的表示形式。常見步驟：*分詞（Tokenization）：將連續(xù)文本切分成單詞或詞組。*去除停用詞（StopWordsRemoval）：刪除常見的無意義詞語，如“的”、“是”、“在”。*處理標(biāo)點符號和特殊字符：去除或替換可能干擾分析的符號。*轉(zhuǎn)換大小寫（Lowercasing）：統(tǒng)一文本格式，如將所有字母轉(zhuǎn)為小寫。*詞性標(biāo)注（Part-of-SpeechTagging）：識別單詞的語法功能（可選，但有助于進(jìn)一步分析）。*詞干提取（Stemming）或詞形還原（Lemmatization）：將詞語還原為其基本形式（可選）。四、編程實現(xiàn)題15.```pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerdocuments=[...]#假設(shè)這里是一個包含文本的列表vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=lambdax:x.split(),max_features=1000)X=vectorizer.fit_transform(documents)```*(解析思路：使用`TfidfVectorizer`類，通過`fit_transform`方法處理`documents`列表。`tokenizer=lambdax:x.split()`指定使用空格進(jìn)行分詞。`max_features=1000`限制特征數(shù)量為1000個最頻繁的詞。`fit_transform`會同時學(xué)習(xí)詞匯表并轉(zhuǎn)換輸入文本為TF-IDF矩陣`X`。)*16.```pythonfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpinertias=[]forkinrange(1,11):kmeans=KMeans(n_clusters=k,random_state=42)kmeans.fit(X.toarray())#KMeans需要稠密矩陣inertias.append(kmeans.inertia_)#選擇K值的依據(jù)通常是在inertias列表中尋找一個“拐點”（ElbowPoint），即K值增大時，#inertia下降速度明顯變慢的點。這需要觀察inertias列表或繪制曲線圖。```*(解析思路：循環(huán)遍歷不同的K值（1到10）。對于每個K，創(chuàng)建`KMeans`實例并設(shè)置`n_clusters=k`。使用`fit(X.toarray())`訓(xùn)練模型，注意`KMeans`通常需要輸入稠密矩陣，因此調(diào)用`.toarray()`。將每次訓(xùn)練得到的慣性值（`kmeans.inertia_`）存儲到列表`inertias`中。選擇K值的依據(jù)是肘部法則，即尋找inertias下降趨勢由陡變緩的點。)*17.```pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)X是TF-IDF特征矩陣，y是對應(yīng)的類別標(biāo)簽列表#X,y=...#此處應(yīng)有加載或準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的代碼X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42,stratify=y)classifier=MultinomialNB()classifier.fit(X_train,y_train)y_pred=classifier.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)#輸出accuracy```*(解析思路：使用`train_test_split`函數(shù)將特征矩陣X和標(biāo)簽列表y按80%/20%的比例隨機(jī)分割為訓(xùn)練集和測試集，`random_state=42`確?？蓮?fù)現(xiàn)，`stratify=y`保證訓(xùn)練和測試集類別分布與原數(shù)據(jù)一致。創(chuàng)建`MultinomialNB`分類器實例。調(diào)用`fit(X_train,y_train)`在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型。使用`predict(X_test)`對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。最后，使用`accuracy_score(y_test,y_pred)`計算預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽在測試集上的準(zhǔn)確率，并可以存儲或輸出該值。)*18.```python#假設(shè)new_text是一個包含單個文本的列表['yourtexthere']#需要先對new_text進(jìn)行與訓(xùn)練時相同的預(yù)處理（如果需要）#然后使用相同的vectorizer進(jìn)行向量化new_text_vectorized=vectorizer.transform(new_text)#使用訓(xùn)練好的樸素貝葉斯模型預(yù)測predicted_label=classifier.predict(new_text_vectorized)#輸出predicted_label```*