2025年Python深度學習課程試卷：自然語言處理與文本挖掘考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內）1.下列哪種方法不屬于傳統(tǒng)的文本特征表示技術？a)詞袋模型(Bag-of-Words)b)詞嵌入(WordEmbedding)c)TF-IDFd)N-gram模型2.在RNN模型中，梯度消失問題主要是指訓練過程中什么現(xiàn)象？a)模型參數(shù)不收斂b)輸出層激活值飽和c)前向傳播過程中梯度逐漸變得非常小d)反向傳播時計算復雜度過高3.LSTM模型中，哪個組件主要負責“記憶”長期依賴信息？a)輸出層(OutputGate)b)遺忘層(ForgetGate)c)輸入層(InputGate)d)細胞狀態(tài)(CellState)4.下列關于Transformer模型的描述，哪項是正確的？a)它是一種循環(huán)神經網絡結構b)它主要依賴傳統(tǒng)的CNN特征提取c)它通過自注意力機制（Self-Attention）捕捉序列內部的長距離依賴關系d)它通常需要大量的手工特征工程5.在文本分類任務中，評估模型性能常用的指標除了準確率（Accuracy）外，還經常包括哪些？（請選擇所有適用選項）a)精確率(Precision)b)召回率(Recall)c)F1分數(shù)(F1-Score)d)AUC（ROC曲線下面積）6.下列哪種模型結構特別適合處理需要考慮詞序信息的序列數(shù)據？a)卷積神經網絡(CNN)b)傳統(tǒng)邏輯回歸(LogisticRegression)c)循環(huán)神經網絡(RNN)d)決策樹(DecisionTree)7.使用預訓練語言模型（如BERT）進行下游任務時，通常采用的策略是？a)直接在原始文本上訓練一個全新的模型b)不使用預訓練模型，僅依賴任務相關數(shù)據訓練c)在預訓練模型的參數(shù)基礎上，使用少量任務相關數(shù)據進行微調(Fine-tuning)d)將預訓練模型的詞嵌入層替換為任務特定的嵌入層8.在進行文本數(shù)據分詞時，以下哪種方法屬于基于統(tǒng)計的方法？a)最大匹配法(MaximumMatching)b)基于規(guī)則的方法(Rule-based)c)基于詞頻統(tǒng)計的方法(Statisticalbasedonwordfrequency)d)感知機分詞(Perceptron-based)9.下列哪個庫是自然語言處理中常用的詞嵌入模型訓練工具？a)NLTKb)SpaCyc)Gensimd)Matplotlib10.在深度學習模型訓練過程中，學習率（LearningRate）過大可能導致什么問題？a)模型訓練速度變慢b)模型參數(shù)無法有效更新，陷入局部最優(yōu)c)模型參數(shù)在最優(yōu)解附近震蕩，無法收斂d)計算資源消耗顯著增加二、簡答題（每題5分，共30分）1.簡述詞嵌入（WordEmbedding）技術的基本思想及其主要優(yōu)勢。2.簡要解釋什么是梯度消失（VanishingGradient）問題，并提及至少一種緩解該問題的方法。3.在文本情感分析任務中，與傳統(tǒng)的機器學習方法相比，使用深度學習方法（如RNN或CNN）通常有哪些優(yōu)勢？4.請簡述Transformer模型中“自注意力機制”（Self-AttentionMechanism）的核心作用。5.列舉至少三種常用的文本數(shù)據預處理步驟，并簡要說明每一步的目的。6.什么是預訓練語言模型（Pre-trainedLanguageModel）？請說明其進行微調（Fine-tuning）的基本流程。三、編程實踐題（共50分）1.（編程實踐-數(shù)據預處理與模型構建基礎，約25分）假設你已有一個包含兩列的文本數(shù)據集，第一列是文本內容（字符串形式），第二列是分類標簽（整數(shù)形式，如0和1代表兩類）。請使用Python（Pandas庫）和TensorFlow/Keras（或PyTorch）完成以下任務：a)加載數(shù)據集，并查看前5行數(shù)據。b)對文本數(shù)據進行簡單的預處理：轉換為小寫，去除標點符號和數(shù)字，去除停用詞（假設提供一個包含常用停用詞的列表）。c)將處理后的文本轉換為詞索引序列。你需要創(chuàng)建一個詞匯表（Vocabulary），將文本中的每個詞映射到一個唯一的整數(shù)索引。假設詞匯表大小限制為5000（即只保留出現(xiàn)頻率最高的5000個詞）。d)將詞索引序列轉換為詞嵌入矩陣。假設你選擇使用一個維度為100的簡單詞嵌入（可以隨機初始化或使用簡單的嵌入方法）。e)構建一個簡單的基于LSTM的序列分類模型。模型結構至少包含一個LSTM層和一個全連接層（輸出層），使用binary_crossentropy損失函數(shù)和adam優(yōu)化器。請寫出模型構建的核心代碼片段。2.（編程實踐-使用預訓練模型，約25分）假設任務仍是文本情感分析，你需要使用HuggingFaceTransformers庫。a)加載一個預訓練的情感分析模型（如distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english）。b)準備一條待分析的文本句子（例如："Iloveusingthisproduct!"）。c)對文本進行必要的預處理，使其符合模型輸入的要求（如添加特殊標記，分詞等）。d)使用加載的預訓練模型對該文本進行編碼和預測，得到情感類別（0或1）及其對應的概率。e)請寫出完成上述a)到d)步驟的核心代碼片段。---（試卷結束）試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內）1.b)詞嵌入(WordEmbedding)解析：詞嵌入是現(xiàn)代文本表示方法，而詞袋模型、TF-IDF和N-gram模型屬于傳統(tǒng)方法。2.c)前向傳播過程中梯度逐漸變得非常小解析：RNN在處理長序列時，反向傳播的梯度在時間步之間傳遞過程中可能會指數(shù)級減小，導致難以學習長期依賴。3.d)細胞狀態(tài)(CellState)解析：細胞狀態(tài)是LSTM的核心設計，貫穿整個網絡，允許信息長距離傳遞，起到“記憶”作用。4.c)它通過自注意力機制（Self-Attention）捕捉序列內部的長距離依賴關系解析：Transformer是依賴自注意力機制處理序列依賴，不包含RNN或CNN結構。5.a)精確率(Precision)b)召回率(Recall)c)F1分數(shù)(F1-Score)d)AUC（ROC曲線下面積）解析：這些指標都是評估分類模型性能的常用指標，尤其適用于不平衡數(shù)據集。6.c)循環(huán)神經網絡(RNN)解析：RNN及其變種（LSTM,GRU）能夠通過隱藏狀態(tài)維持上下文信息，適合處理有順序的文本數(shù)據。7.c)在預訓練模型的參數(shù)基礎上，使用少量任務相關數(shù)據進行微調(Fine-tuning)解析：微調是利用預訓練模型的知識，在特定任務上進一步訓練，通常只需要少量標注數(shù)據。8.c)基于詞頻統(tǒng)計的方法(Statisticalbasedonwordfrequency)解析：基于統(tǒng)計的分詞方法（如基于詞典、互信息等）會利用詞語出現(xiàn)的統(tǒng)計規(guī)律。最大匹配和基于規(guī)則屬于啟發(fā)式方法。9.c)Gensim解析：Gensim是專門用于處理詞嵌入（如Word2Vec,FastText）的庫。NLTK和SpaCy功能更廣，Matplotlib是繪圖庫。10.c)模型參數(shù)在最優(yōu)解附近震蕩，無法收斂解析：學習率過大可能導致參數(shù)更新步幅過大，跳過最優(yōu)解，在損失函數(shù)附近反復震蕩。二、簡答題（每題5分，共30分）1.簡述詞嵌入（WordEmbedding）技術的基本思想及其主要優(yōu)勢。解析：詞嵌入思想是將詞匯表中的每個詞表示為一個低維稠密的向量（嵌入），使得語義相似的詞在向量空間中距離相近。優(yōu)勢在于：1）將高維稀疏的詞袋表示轉換為低維稠密表示，更利于模型學習；2）向量蘊含了詞語的語義信息，可以用于計算詞語間相似度；3）模型泛化能力通常更強，減少了對手工特征工程的依賴。2.簡要解釋什么是梯度消失（VanishingGradient）問題，并提及至少一種緩解該問題的方法。解析：梯度消失是指在深度神經網絡（尤其是RNN）的訓練過程中，反向傳播的梯度在層與層之間傳遞時逐漸變小，導致靠近輸入層的網絡層參數(shù)更新非常緩慢甚至停滯，使得網絡難以學習到長期依賴關系。緩解方法：1）使用LSTM或GRU等門控結構，其設計能更好地控制信息流動和梯度傳遞；2）使用梯度裁剪（GradientClipping）限制梯度大??；3）使用適當?shù)某跏蓟椒ǎㄈ鏧avier/Glorot初始化）；4）使用更深的網絡時，考慮使用殘差連接（ResidualConnections）。3.在文本情感分析任務中，與傳統(tǒng)的機器學習方法相比，使用深度學習方法（如RNN或CNN）通常有哪些優(yōu)勢？解析：優(yōu)勢：1）自動特征提取：深度學習模型（特別是CNN和RNN）能夠自動從原始文本中學習層次化的特征表示，無需大量人工設計特征；2）捕捉序列依賴：RNN及其變種能有效捕捉文本的順序信息和上下文依賴；3）處理上下文語義：Transformer模型通過自注意力機制能更好地理解詞在不同上下文中的語義；4）通常能達到更高的準確率。4.請簡述Transformer模型中“自注意力機制”（Self-AttentionMechanism）的核心作用。解析：自注意力機制的核心作用是計算序列中每個位置（token）與其他所有位置（token）之間的相關性或依賴程度。它允許模型為預測某個位置的表示時，動態(tài)地賦予輸入序列中不同位置不同的權重。這使得模型能夠直接關注對當前預測最重要的上下文區(qū)域，有效地捕捉長距離依賴關系，并且并行計算，效率較高。5.列舉至少三種常用的文本數(shù)據預處理步驟，并簡要說明每一步的目的。解析：步驟及目的：1）分詞（Tokenization）：將連續(xù)的文本字符串切分成有意義的詞匯單元（tokens），是后續(xù)處理的基礎。2）去除標點符號和數(shù)字（Punctuation/NumericRemoval）：消除文本中非語義信息，使特征更純粹。3）去除停用詞（StopWordRemoval）：去除出現(xiàn)頻率過高但通常不攜帶強語義的詞（如“的”、“是”、“a”），減少數(shù)據維度，提高模型效率。4）轉換為小寫（Lowercasing）：統(tǒng)一文本形式，避免大小寫差異造成的不必要的詞匯區(qū)分。6.什么是預訓練語言模型（Pre-trainedLanguageModel）？請說明其進行微調（Fine-tuning）的基本流程。解析：預訓練語言模型是在大規(guī)模未標注文本上預先訓練好的模型，它學習到了豐富的語言知識和表示能力。其基本思想是利用這些預學到的知識作為起點，在特定的下游任務（如文本分類、情感分析）上用少量標注數(shù)據進行進一步訓練（即微調）?；玖鞒蹋?）加載預訓練模型及其詞嵌入層；2）根據下游任務需求，可能替換或添加輸出層；3）使用下游任務的少量標注數(shù)據，設置較小的學習率，對整個模型或模型的一部分（通常是后幾層）進行訓練；4）訓練完成后，模型即可用于處理下游任務。三、編程實踐題（共50分）1.（編程實踐-數(shù)據預處理與模型構建基礎，約25分）a)加載數(shù)據集，并查看前5行數(shù)據。（假設使用Pandas）```pythonimportpandasaspd#假設數(shù)據文件是'dataset.csv'，列名是'text'和'label'data=pd.read_csv('dataset.csv')print(data.head())```b)對文本數(shù)據進行簡單的預處理：轉換為小寫，去除標點符號和數(shù)字，去除停用詞。（假設有一個停用詞列表`stopwords`)```pythonimportstring#假設stopwords是一個已定義的列表defpreprocess_text(text,stopwords):text=text.lower()#轉小寫text=text.translate(str.maketrans('','',string.punctuation+string.digits))#去標點和數(shù)字words=text.split()words=[wordforwordinwordsifwordnotinstopwords]#去停用詞return''.join(words)data['processed_text']=data['text'].apply(lambdax:preprocess_text(x,stopwords))```c)將處理后的文本轉換為詞索引序列。創(chuàng)建詞匯表，映射詞到索引。（假設詞匯表大小`vocab_size=5000`)```pythonfromcollectionsimportCounterall_words=''.join(data['processed_text']).split()word_counts=Counter(all_words)vocab={word:i+1fori,(word,_)inenumerate(word_counts.most_common(vocab_size-1))}#留一個位置給paddingword_index={word:vocab[word]forwordinvocab}data['word_indices']=data['processed_text'].apply(lambdax:[word_index[word]forwordinx.split()ifwordinword_index])```d)將詞索引序列轉換為詞嵌入矩陣。（假設嵌入維度`embedding_dim=100`)```pythonimportnumpyasnp#假設embedding_matrix是一個隨機初始化或預加載的嵌入矩陣，形狀為(vocab_size,embedding_dim)#例如：embedding_matrix=np.random.randn(vocab_size,embedding_dim)data['embedding_matrix']=data['word_indices'].apply(lambdaindices:[embedding_matrix[idx]foridxinindices])#將列表轉換為numpy數(shù)組data['embedding_matrix']=data['embedding_matrix'].apply(np.array)```e)構建一個簡單的基于LSTM的序列分類模型。（使用Keras）```pythonfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportEmbedding,LSTM,Dense#假設max_length是序列的最大長度#假設embedding_dim是嵌入維度model=Sequential([Embedding(input_dim=vocab_size,output_dim=embedding_dim,input_length=max_length,mask_zero=True),#假設使用paddingLSTM(64),#LSTM層Dense(1,activation='sigmoid')#輸出層，二分類用sigmoid和binary_crossentropy])pile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])#model.summary()#可以打印模型結構```2.（編程實踐-使用預訓練模型，約25分）a)加載預訓練的情感分析模型。（使用HuggingFaceTransformers）```pythonfromtransformersimportDistilBertTokenizer,DistilBertForSequenceClassificationtokenizer=DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')model=DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')```b)準備一條待分析的文本句子。```pythontext="Iloveusingthisproduct!"```c)對文本進行必要的預處理，使其符合模型輸入的要求。```pythonencoded_input=tokenizer(text,return_tensors='pt',truncation=True,padding=True,max_length=512)#根據模型要求調整```d)使用加載的預訓練模型對該文本進行編碼和預測，得到情感類別及其對應的概率。```pythonwithtorch.no_grad():#不計算梯度outputs=model(encoded_input)logits=outputs.logitsprobabilities=torch.softmax(logits,dim=1)predicted_class=torch.argmax(probabilities,dim=1).item()probability_score=probabilities[0][predicted_class].item()#注意：這里的tensor操作需要引入torch，且模型輸出logits，需要用softmax計算概率```e)完成上述a)到d)步驟的核心代碼片段。```python#引入必要的庫fromtransformersimportDistilBertToke