2025年大學《印度尼西亞語》專業(yè)題庫——印尼語言文字智能處理考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每小題5分，共20分）1.印尼語音位2.自然語言處理（NLP）3.詞性標注4.機器翻譯（MT）二、填空題（每空2分，共20分）1.印尼語是東南亞國家______的主要官方語言。2.基于規(guī)則的方法在印尼語分詞中面臨的主要挑戰(zhàn)是______和______。3.在自然語言處理中，用于表示詞語向量空間模型的一種常用技術是______。4.評估機器翻譯系統(tǒng)性能的常用指標包括______、______和______。5.印尼語文本預處理中，______是指將文本轉換為統(tǒng)一格式，去除無關字符的過程。三、判斷題（每小題2分，共10分，請在括號內打√或×）1.印尼語是一種聲調語言。（）2.詞性標注是信息抽取的一個重要步驟。（）3.機器學習模型在處理印尼語這類低資源語言時，通常比基于規(guī)則的方法表現更好。（）4.“SayabelajarbahasaIndonesia”這句話使用BERT模型進行句法分析，可以得到主語是“Saya”，謂語是“belajar”的結構。（）5.印尼語的數字和月份通常沒有復數形式。（）四、簡答題（每小題10分，共40分）1.簡述印尼語音節(jié)結構的主要特點。2.比較和說明基于統(tǒng)計的方法與基于規(guī)則的方法在印尼語形態(tài)分析中的優(yōu)缺點。3.解釋什么是語料庫，并列舉至少三種可用于印尼語自然語言處理的公開語料庫。4.描述情感分析在印尼語應用中的主要挑戰(zhàn)，并簡述一種可能的解決方案。五、論述題（20分）結合印尼語的語言特點，論述在開發(fā)印尼語文本分類系統(tǒng)時，需要考慮哪些關鍵因素，并說明如何利用語言技術手段來應對這些挑戰(zhàn)。試卷答案一、名詞解釋1.印尼語音位：指能夠區(qū)分意義的最小語音單位。印尼語音位包括元音、輔音，輔音中區(qū)分意義的單位還包括鼻化、清濁、送氣等特征。**解析思路：*考察對語言學基礎概念“音位”的理解，并需結合印尼語的具體語音系統(tǒng)特點（如元音數量、輔音特點如送氣音、鼻化輔音等）進行闡述。2.自然語言處理（NLP）：一種研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的計算機科學分支。它旨在讓計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。**解析思路：*考察對NLP基本定義的理解，屬基礎概念題。3.詞性標注：為文本中的每個詞語賦予一個詞性標簽（如名詞、動詞、形容詞等）的過程。它是許多NLP任務（如句法分析、信息抽取）的基礎步驟。**解析思路：*考察對NLP基礎任務“詞性標注”概念的理解。4.機器翻譯（MT）：利用計算機自動將一種自然語言（源語言）的文本轉換為另一種自然語言（目標語言）的文本的過程。**解析思路：*考察對NLP重要應用領域“機器翻譯”基本概念的理解。二、填空題1.印度尼西亞2.詞匯歧義語法歧義**解析思路：*考察對印尼語分詞難點（特別是同形異義詞、詞序靈活性等）的理解。詞匯歧義指同形詞語有不同意義；語法歧義指詞序或結構不明確導致多種解讀可能。3.詞嵌入（WordEmbedding）**解析思路：*考察對表示詞語向量的主流技術“詞嵌入”（如Word2Vec,GloVe）的了解。4.準確率（Accuracy）召回率（Recall）F1分數（F1-Score）**解析思路：*考察評估MT系統(tǒng)性能的基本指標，屬于NLP常用評估標準。5.文本規(guī)范化（TextNormalization）**解析思路：*考察文本預處理階段去除噪音、統(tǒng)一格式的常用步驟名稱。三、判斷題1.√**解析思路：*印尼語是聲調語言，有高低兩個基本聲調，聲調能區(qū)分詞義。2.√**解析思路：*詞性標注是信息抽取（如命名實體識別）等任務的前提。3.×**解析思路：*印尼語資源相對較少，機器學習方法往往需要大量高質量數據，基于規(guī)則的方法可能在特定領域或規(guī)則明確的情況下表現更好或更易實現。4.√**解析思路：*BERT等預訓練語言模型能夠捕捉句子結構信息，進行句法分析，識別出句子成分及其關系。5.√**解析思路：*印尼語的數字（1-10等）和月份通常沒有復數形式，其數量概念通過量詞或上下文體現。四、簡答題1.印尼語音節(jié)結構的主要特點包括：以元音結尾的開放音節(jié)占絕對優(yōu)勢；輔音可以連綴，但有一定的規(guī)則限制，如不能出現連續(xù)的輔音群（除某些特定輔音外），輔音連綴通常會插入元音；存在鼻化輔音和送氣輔音，這些是音位性特征；聲調是音節(jié)層面的特征。**解析思路：*要求概述印尼語音節(jié)結構的核心要素，需涵蓋音節(jié)類型比例、輔音連綴規(guī)則、特殊輔音（鼻化、送氣）以及聲調位置等關鍵點。2.基于規(guī)則的方法在印尼語形態(tài)分析中的優(yōu)點是：規(guī)則明確，可解釋性強，對于規(guī)則清晰的語言現象（部分印尼語規(guī)則）效果較好，易于實現和調試。缺點是：規(guī)則難以窮盡，語言現象復雜多變（印尼語詞匯屈折變化相對簡單但仍有特點，不規(guī)則形式多），維護成本高，適應性差，難以處理未知或例外情況。**解析思路：*要求對比兩種形態(tài)分析方法的優(yōu)缺點，需分別闡述基于規(guī)則和基于統(tǒng)計（隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計語言模型等）在處理印尼語形態(tài)時的適用性、局限性。3.語料庫是系統(tǒng)化地收集、整理和存儲的大量真實語言文本或語音數據?？捎糜谟∧嵴Z自然語言處理的公開語料庫包括：PTBI（IndonesianTextandcorpusBank）提供的各種類型印尼語文本語料庫；大型新聞網站（如Detik,K）提供的新聞語料；社交媒體數據（如Twitter印尼語推文）；政府公開數據等。**解析思路：*首先解釋語料庫的定義，然后列舉具體的、可獲得的印尼語文料庫來源或項目名稱，體現對資源的了解。4.情感分析在印尼語應用中的主要挑戰(zhàn)包括：印尼語中情感表達方式含蓄，依賴語境和副語言（非文字信息），部分情感詞匯具有文化特殊性，存在諷刺、反語等復雜情感表達，以及印尼語文本中表情符號（Emoji）和顏文字（Kaomoji）的廣泛使用增加了情感判斷的難度。解決方案可以包括：構建包含豐富情感表達和語境信息的印尼語文本語料庫；利用能夠理解上下文和表情符號的深度學習模型（如BERT）；結合情感詞典和統(tǒng)計方法進行混合模型設計；進行跨文化情感研究等。**解析思路：*要求識別印尼語情感分析的特殊難點，并針對這些難點提出可行的技術或方法層面的解決方案。五、論述題結合印尼語的語言特點，開發(fā)印尼語文本分類系統(tǒng)時需要考慮的關鍵因素及其應對策略：首先，印尼語是印地語支語言，其詞匯中有大量來自梵語、波斯語、阿拉伯語和馬來語的外來詞，這要求系統(tǒng)在特征提取或模型訓練時能處理好這些詞匯，例如通過詞干還原或利用包含豐富詞源信息的詞嵌入。其次，印尼語的詞形變化相對英語較少，但同形異義詞和詞匯歧義（如詞序靈活）仍然存在，需要有效的文本預處理（如分詞）和上下文感知的模型（如Transformer-based模型）來區(qū)分。再者，印尼語的聲調雖然是區(qū)分詞義的音位，但在分類任務中通常不被模型直接利用，但需注意聲調可能間接影響語義的細微差別。此外，表情符號在印尼語網絡文本中非常普遍，它們常被用來表達情感或態(tài)度，這對分類系統(tǒng)是一個重要因素，需要模型具備理解或忽略這些符號的能力。應對策略包括：使用針對印尼語的分詞器和詞干還原工具；選擇能夠捕捉上下文語義的先進NLP模型（如BERT）；構建包含表情符號含義標注的語料庫或設計能處理表情符號的特征；考慮結合領域知識構建專門的分類詞典或規(guī)則；在數據預處理階段對表情符