2025年自然語(yǔ)言處理文本分類考核試卷一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30分）1.自然語(yǔ)言處理中，文本分類主要依賴哪種技術(shù)？A.語(yǔ)音識(shí)別B.機(jī)器翻譯C.感知機(jī)D.詞嵌入2.下列哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.樸素貝葉斯C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.在文本分類中，TF-IDF主要用于？A.文本生成B.文本聚類C.特征提取D.情感分析4.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.K-means聚類D.邏輯回歸5.文本分類中，"過(guò)擬合"現(xiàn)象通常如何解決？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少特征數(shù)C.正則化D.以上都是6.下列哪種方法不屬于文本預(yù)處理？A.分詞B.停用詞過(guò)濾C.詞性標(biāo)注D.特征選擇7.在文本分類中，"召回率"和"精確率"之間的關(guān)系是？A.互為倒數(shù)B.互為和C.互為乘積D.無(wú)直接關(guān)系8.下列哪種模型適用于小樣本文本分類？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)9.在文本分類中，"交叉驗(yàn)證"主要用于？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型選擇C.特征提取D.結(jié)果可視化10.下列哪種技術(shù)不屬于文本分類中的特征工程？A.詞嵌入B.文本聚類C.詞袋模型D.TF-IDF11.在文本分類中，"混淆矩陣"主要用于？A.特征選擇B.模型評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.結(jié)果可視化12.下列哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.支持向量機(jī)C.主成分分析D.系統(tǒng)聚類13.在文本分類中，"多標(biāo)簽分類"指的是？A.一個(gè)文本只能屬于一個(gè)類別B.一個(gè)文本可以屬于多個(gè)類別C.一個(gè)類別只能包含一個(gè)文本D.以上都不對(duì)14.下列哪種模型適用于大規(guī)模文本分類？A.樸素貝葉斯B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)15.在文本分類中，"F1分?jǐn)?shù)"是？A.精確率和召回率的平均值B.精確率和召回率的乘積C.精確率的平方D.召回率的平方16.下列哪種方法不屬于文本增強(qiáng)？A.數(shù)據(jù)擴(kuò)充B.回譯C.停用詞過(guò)濾D.同義詞替換17.在文本分類中，"詞嵌入"主要用于？A.文本生成B.特征提取C.文本聚類D.情感分析18.下列哪種算法不屬于集成學(xué)習(xí)？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.決策樹(shù)D.樸素貝葉斯19.在文本分類中，"過(guò)擬合"現(xiàn)象通常如何解決？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少特征數(shù)C.正則化D.以上都是20.下列哪種方法不屬于文本預(yù)處理？A.分詞B.停用詞過(guò)濾C.詞性標(biāo)注D.特征選擇21.在文本分類中，"召回率"和"精確率"之間的關(guān)系是？A.互為倒數(shù)B.互為和C.互為乘積D.無(wú)直接關(guān)系22.下列哪種模型適用于小樣本文本分類？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)23.在文本分類中，"交叉驗(yàn)證"主要用于？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型選擇C.特征提取D.結(jié)果可視化24.下列哪種技術(shù)不屬于文本分類中的特征工程？A.詞嵌入B.文本聚類C.詞袋模型D.TF-IDF25.在文本分類中，"混淆矩陣"主要用于？A.特征選擇B.模型評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.結(jié)果可視化26.下列哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.支持向量機(jī)C.主成分分析D.系統(tǒng)聚類27.在文本分類中，"多標(biāo)簽分類"指的是？A.一個(gè)文本只能屬于一個(gè)類別B.一個(gè)文本可以屬于多個(gè)類別C.一個(gè)類別只能包含一個(gè)文本D.以上都不對(duì)28.下列哪種模型適用于大規(guī)模文本分類？A.樸素貝葉斯B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)29.在文本分類中，"F1分?jǐn)?shù)"是？A.精確率和召回率的平均值B.精確率和召回率的乘積C.精確率的平方D.召回率的平方30.下列哪種方法不屬于文本增強(qiáng)？A.數(shù)據(jù)擴(kuò)充B.回譯C.停用詞過(guò)濾D.同義詞替換二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪些屬于文本分類的常見(jiàn)應(yīng)用？A.情感分析B.新聞分類C.垃圾郵件過(guò)濾D.文本生成2.下列哪些屬于文本分類的深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯3.下列哪些屬于文本預(yù)處理的常見(jiàn)方法？A.分詞B.停用詞過(guò)濾C.詞性標(biāo)注D.詞嵌入4.下列哪些屬于文本分類的特征工程方法？A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.特征選擇5.下列哪些屬于文本分類的評(píng)估指標(biāo)？A.精確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC6.下列哪些屬于文本分類的常見(jiàn)算法？A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.K-means聚類7.下列哪些屬于文本增強(qiáng)的常見(jiàn)方法？A.數(shù)據(jù)擴(kuò)充B.回譯C.同義詞替換D.停用詞過(guò)濾8.下列哪些屬于文本分類的深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)9.下列哪些屬于文本分類的常見(jiàn)應(yīng)用？A.情感分析B.新聞分類C.垃圾郵件過(guò)濾D.文本聚類10.下列哪些屬于文本分類的特征工程方法？A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.特征選擇三、判斷題（每題1分，共20分）1.文本分類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。（×）2.TF-IDF可以用于文本分類的特征提取。（√）3.樸素貝葉斯是一種常用的文本分類算法。（√）4.支持向量機(jī)適用于大規(guī)模文本分類。（√）5.文本分類中的"過(guò)擬合"現(xiàn)象可以通過(guò)增加數(shù)據(jù)量解決。（√）6.文本分類中的"召回率"和"精確率"是互為倒數(shù)的。（×）7.文本分類中的"交叉驗(yàn)證"主要用于模型選擇。（√）8.文本分類中的"混淆矩陣"主要用于特征選擇。（×）9.文本分類中的"多標(biāo)簽分類"指的是一個(gè)文本可以屬于多個(gè)類別。（√）10.文本分類中的"F1分?jǐn)?shù)"是精確率和召回率的平均值。（×）11.文本分類中的"詞嵌入"主要用于文本生成。（×）12.文本分類中的"集成學(xué)習(xí)"可以提高模型的泛化能力。（√）13.文本分類中的"過(guò)擬合"現(xiàn)象可以通過(guò)減少特征數(shù)解決。（√）14.文本分類中的"停用詞過(guò)濾"是一種常見(jiàn)的文本預(yù)處理方法。（√）15.文本分類中的"精確率"和"召回率"是互為乘積的。（×）16.文本分類中的"小樣本學(xué)習(xí)"可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)解決。（√）17.文本分類中的"深度學(xué)習(xí)模型"適用于小樣本文本分類。（×）18.文本分類中的"特征選擇"可以提高模型的泛化能力。（√）19.文本分類中的"文本聚類"是一種常見(jiàn)的文本分類算法。（×）20.文本分類中的"情感分析"是一種常見(jiàn)的文本分類應(yīng)用。（√）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10分）1.簡(jiǎn)述文本分類的基本流程。答：文本分類的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)收集是獲取文本數(shù)據(jù)的過(guò)程；數(shù)據(jù)預(yù)處理包括分詞、停用詞過(guò)濾、詞性標(biāo)注等；特征提取包括詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等；模型訓(xùn)練是使用選擇的模型進(jìn)行訓(xùn)練；模型評(píng)估是使用評(píng)估指標(biāo)評(píng)估模型性能；模型應(yīng)用是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到新的文本數(shù)據(jù)中。2.簡(jiǎn)述文本