2025年P(guān)ython自然語言處理專業(yè)提升試卷：文本挖掘與知識圖譜應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種方法不屬于文本預(yù)處理中的文本規(guī)范化步驟？A.將所有文本轉(zhuǎn)換為小寫B(tài).分詞C.去除標(biāo)點符號D.詞形還原2.在TF-IDF計算中，詞頻（TF）通常指的是？A.詞語在當(dāng)前文檔中出現(xiàn)的次數(shù)B.詞語在整個語料庫中出現(xiàn)的文檔數(shù)量C.詞語在所有文檔中出現(xiàn)的總次數(shù)D.詞語在當(dāng)前文檔中相對于總詞數(shù)的比例3.下列關(guān)于Word2Vec模型的描述，哪項是正確的？A.它直接學(xué)習(xí)整個文檔的向量表示B.它主要用來進(jìn)行詞性標(biāo)注C.它通過預(yù)測上下文詞來學(xué)習(xí)詞向量D.它不需要任何上下文信息4.以下哪個指標(biāo)通常用來評估文本分類模型的性能？A.F1值B.LDA主題數(shù)量C.詞嵌入維度D.知識圖譜的實體數(shù)量5.命名實體識別（NER）的主要目的是什么？A.提取文本中的關(guān)鍵信息（如人名、地名、組織名）B.判斷文本的情感傾向C.生成文本摘要D.將文本分割成句子6.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常用于表示知識圖譜？A.矩陣B.樹C.圖D.隊列7.在知識圖譜構(gòu)建過程中，實體對齊的目的是什么？A.將不同實體鏈接到同一個標(biāo)識符B.刪除冗余的實體信息C.為實體分配唯一的IDD.合并相似實體的屬性8.以下哪個是常用的圖數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)？A.MySQLB.MongoDBC.Neo4jD.Redis9.SPARQL是一種用于什么的查詢語言？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文件系統(tǒng)C.知識圖譜D.圖數(shù)據(jù)庫10.下列關(guān)于知識圖譜推理的描述，哪項是錯誤的？A.推理可以用來發(fā)現(xiàn)隱藏的知識B.推理只能基于圖譜中明確存在的信息C.推理有助于增強圖譜的完整性和一致性D.推理可以應(yīng)用于推薦系統(tǒng)二、填空題（每題2分，共20分）1.文本挖掘中的________技術(shù)旨在識別文本中的主題分布。2.________是一種常用的詞性標(biāo)注工具。3.在知識圖譜中，________表示實體之間的語義關(guān)系。4.________是一種基于深度學(xué)習(xí)的命名實體識別方法。5.知識圖譜的________是指圖譜中實體的數(shù)量。6.________是知識圖譜中描述實體屬性的信息。7.文本特征提取方法中，除了TF-IDF，常用的還有________和詞嵌入。8.信息抽取技術(shù)主要包括命名實體識別和________。9.使用Neo4j進(jìn)行知識圖譜存儲時，基本單元是________。10.知識圖譜的________能力是指從現(xiàn)有知識中推斷出新知識的能力。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述文本預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋什么是詞嵌入，并簡述其優(yōu)勢。3.描述知識圖譜構(gòu)建過程中可能遇到的主要挑戰(zhàn)。4.說明知識圖譜在智能問答系統(tǒng)中的作用。四、編程題（15分）假設(shè)你已經(jīng)使用Python和NLTK庫對一個新聞文本語料庫進(jìn)行了分詞和去除停用詞的預(yù)處理?，F(xiàn)在，請編寫Python代碼實現(xiàn)以下功能：1.對預(yù)處理后的每篇新聞文本計算TF-IDF向量。（5分）2.找出每篇新聞文本中最重要的3個關(guān)鍵詞（根據(jù)TF-IDF值）。（5分）3.假設(shè)你手動標(biāo)注了語料庫中每篇新聞的主題類別（例如：體育、經(jīng)濟、科技），請使用Scikit-learn庫中的樸素貝葉斯分類器，基于TF-IDF向量對新聞進(jìn)行主題分類，并報告分類準(zhǔn)確率。（5分）五、綜合應(yīng)用題（25分）假設(shè)你需要為一個電商網(wǎng)站構(gòu)建一個簡單的知識圖譜，以支持智能推薦和產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析。請簡述你的設(shè)計思路，包括：1.知識圖譜中包含哪些主要的實體類型？（5分）2.這些實體之間可以定義哪些類型的關(guān)系？（5分）3.描述一個從產(chǎn)品描述文本中抽取實體和關(guān)系的簡單流程。（10分）4.說明該知識圖譜如何支持產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦。（5分）試卷答案一、選擇題1.B解析：分詞是將文本切分成詞語的過程，屬于文本分析而非規(guī)范化步驟。規(guī)范化包括小寫轉(zhuǎn)換、去標(biāo)點、詞形還原等。2.A解析：TF-IDF中的TF（TermFrequency）衡量的是一個詞在當(dāng)前文檔中出現(xiàn)的頻率。3.C解析：Word2Vec通過預(yù)測詞周圍的上下文詞來學(xué)習(xí)詞向量，捕捉詞語間的語義關(guān)系。4.A解析：F1值是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調(diào)和平均，是衡量分類模型綜合性能的常用指標(biāo)。5.A解析：命名實體識別（NER）的核心任務(wù)是從文本中識別出具有特定意義的實體，如人名、地名等。6.C解析：知識圖譜本質(zhì)上是圖結(jié)構(gòu)，由節(jié)點（實體）和邊（關(guān)系）組成，因此用圖來表示最為自然。7.A解析：實體對齊旨在解決不同數(shù)據(jù)源或同一數(shù)據(jù)源內(nèi)指代同一現(xiàn)實世界實體的不同表示（名稱）問題，將它們鏈接起來。8.C解析：Neo4j是一個流行的圖數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，專門用于存儲和查詢圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。9.C解析：SPARQL是一種用于查詢RDF形式知識圖譜的標(biāo)準(zhǔn)語言。10.B解析：知識圖譜推理可以基于圖譜中已有的信息和預(yù)設(shè)的規(guī)則，推斷出隱含的知識，而不僅僅是明確存在的信息。二、填空題1.主題模型解析：主題模型（如LDA）用于發(fā)現(xiàn)文檔集合中隱藏的主題分布。2.spaCy解析：spaCy是一個流行的、高效的自然語言處理庫，提供了詞性標(biāo)注等功能。3.關(guān)系解析：關(guān)系是連接知識圖譜中不同實體（節(jié)點）的邊，表示實體間的語義聯(lián)系。4.BERT解析：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一種基于Transformer的深度學(xué)習(xí)模型，可用于命名實體識別等任務(wù)。5.實體數(shù)量解析：實體數(shù)量是衡量知識圖譜規(guī)模的一個指標(biāo)，指圖譜中包含的不同實體的總數(shù)。6.屬性解析：屬性是描述知識圖譜中實體特征的詳細(xì)信息，如實體的名稱、類型、數(shù)值等。7.詞袋模型解析：詞袋模型（BagofWords）是另一種常用的文本特征提取方法，將文本表示為詞頻向量。8.關(guān)系抽取解析：關(guān)系抽取是從文本中識別實體對及其之間關(guān)系的技術(shù)，與命名實體識別并列為主要的信息抽取技術(shù)。9.實體節(jié)點解析：在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中，存儲知識圖譜的基本單元是節(jié)點（實體）和關(guān)系（邊）。10.推理解析：推理是知識圖譜的核心能力之一，指從已知知識推導(dǎo)出新知識的過程。三、簡答題1.文本預(yù)處理的主要步驟包括：分詞（將連續(xù)文本切分成詞語序列）、去除停用詞（刪除無意義的常見詞如“的”、“是”）、標(biāo)點符號去除（刪除標(biāo)點符號）、大小寫轉(zhuǎn)換（統(tǒng)一為小寫）、詞形還原（將詞語還原為其基本形式，如“跑”還原為“跑”或“跑動”）、詞性標(biāo)注（標(biāo)注每個詞語的詞性，可選）等。目的是為了去除噪聲，規(guī)范文本格式，方便后續(xù)的特征提取和模型處理。2.詞嵌入（WordEmbedding）是將詞語映射為高維向量的一種技術(shù)，使得語義相似的詞語在向量空間中距離相近。其優(yōu)勢在于：能夠?qū)⒄Z義信息數(shù)值化，方便計算和機器學(xué)習(xí)處理；能夠捕捉詞語間的復(fù)雜關(guān)系；相比傳統(tǒng)詞袋模型等，能更好地表示詞語的語義和上下文信息；許多基于向量表示的模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）效果更好。3.知識圖譜構(gòu)建過程中的主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)來源多樣且質(zhì)量不一（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合困難）；實體識別和鏈接的歧義性和復(fù)雜性（同義詞、多義詞、拼寫變體）；關(guān)系抽取的難度（自然語言表達(dá)靈活，規(guī)則難以窮盡）；知識融合與對齊（不同數(shù)據(jù)源對同一實體或關(guān)系的描述可能不同）；實體和關(guān)系的異構(gòu)性（類型多樣，難以統(tǒng)一表示）；知識圖譜的動態(tài)維護(hù)與更新（現(xiàn)實世界知識不斷變化）；知識圖譜的規(guī)模和復(fù)雜性管理（存儲、查詢效率）。4.知識圖譜在智能問答系統(tǒng)中的作用是多方面的。首先，它可以作為問答系統(tǒng)的知識庫，存儲大量的結(jié)構(gòu)化知識，支持基于事實的問答。其次，通過實體鏈接和關(guān)系推理，可以回答涉及隱含知識或需要跨領(lǐng)域推理的問題。此外，知識圖譜可以幫助理解用戶查詢的意圖，將自然語言問題轉(zhuǎn)化為圖譜查詢。最后，結(jié)合圖譜信息，可以生成更豐富、更準(zhǔn)確的答案，提升問答系統(tǒng)的智能化水平。四、編程題```python#假設(shè)：documents是預(yù)處理后的新聞文本列表，停用詞已去除#categories是每篇新聞對應(yīng)的類別列表#fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB#fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#importnumpyasnp#1.計算TF-IDF向量vectorizer=TfidfVectorizer()tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(documents)#獲取關(guān)鍵詞（基于TF-IDF值）feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()#獲取每篇新聞最重要的3個關(guān)鍵詞top_n=3fori,doc_tfidfinenumerate(tfidf_matrix):sorted_indices=doc_tfidf.toarray()[0].argsort()[::-1]#降序排列索引top_keywords=[feature_names[j]forjinsorted_indices[:top_n]]print(f"新聞{i}最重要的{top_n}個關(guān)鍵詞:{top_keywords}")#2.主題分類（假設(shè)已有訓(xùn)練集和測試集）#X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(tfidf_matrix,categories,test_size=0.2)#classifier=MultinomialNB()#classifier.fit(X_train,y_train)#y_pred=classifier.predict(X_test)#accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)#print(f"分類準(zhǔn)確率:{accu