2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——人工智能技術(shù)在語義分析中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填入括號(hào)內(nèi)）1.語義分析的目標(biāo)是理解文本的（）。A.字面形式B.句法結(jié)構(gòu)C.字面意義和深層含義D.語言風(fēng)格2.下列哪種技術(shù)不屬于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于文本分類？A.支持向量機(jī)（SVM）B.樸素貝葉斯C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.決策樹3.詞袋模型（BoW）的主要缺點(diǎn)是（）。A.計(jì)算復(fù)雜度高B.無法捕捉詞語順序信息C.需要大量特征工程D.對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感4.Word2Vec模型主要用于解決（）問題。A.句法分析B.機(jī)器翻譯C.詞向量表示D.情感分析5.在Transformer模型中，實(shí)現(xiàn)不同位置信息傳遞的關(guān)鍵機(jī)制是（）。A.多層感知機(jī)（MLP）B.位置編碼（PositionalEncoding）C.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）D.批歸一化（BatchNormalization）6.BERT模型通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)相結(jié)合的方式，其主要優(yōu)勢(shì)在于（）。A.顯著降低了模型參數(shù)量B.提高了模型的泛化能力C.減少了訓(xùn)練時(shí)間D.適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集7.下列關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型（PLM）的描述，錯(cuò)誤的是（）。A.通常在大規(guī)模無標(biāo)簽文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練B.學(xué)習(xí)通用的語言表示能力C.預(yù)訓(xùn)練后需要重新訓(xùn)練才能用于特定任務(wù)D.可以作為特征提取器直接用于下游任務(wù)8.在進(jìn)行情感分析時(shí)，除了分類標(biāo)簽，常用的評(píng)估指標(biāo)還包括（）。A.準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)B.精度、召回率、AUCC.BLEU分?jǐn)?shù)、ROUGE分?jǐn)?shù)D.困惑度（Perplexity）、BLEU分?jǐn)?shù)9.指代消解旨在解決文本中（）的指代關(guān)系問題。A.詞語與詞語B.句子與句子C.實(shí)體與實(shí)體D.概念與概念10.將語義分析技術(shù)應(yīng)用于智能客服系統(tǒng)，主要目的是（）。A.提高系統(tǒng)運(yùn)行速度B.降低系統(tǒng)開發(fā)成本C.理解用戶意圖并提供恰當(dāng)回復(fù)D.增加系統(tǒng)功能模塊二、填空題（每空1分，共15分。請(qǐng)將答案填入橫線上）1.自然語言處理（NLP）是人工智能的一個(gè)重要分支，其核心目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠______和______人類語言。2.語義角色標(biāo)注（SRL）旨在識(shí)別句子中謂詞與其論元之間的______關(guān)系。3.在深度學(xué)習(xí)模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于捕捉文本中的______特征，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體則更適合處理具有______依賴關(guān)系的序列數(shù)據(jù)。4.BERT模型采用了______結(jié)構(gòu)和______機(jī)制來學(xué)習(xí)文本表示。5.語義相似度計(jì)算是許多NLP任務(wù)的基礎(chǔ)，常用的度量方法包括______距離和余弦相似度等。6.機(jī)器翻譯任務(wù)中，除了轉(zhuǎn)換文本語言，還需要考慮______和______的對(duì)應(yīng)關(guān)系。7.為了防止過擬合，深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中常用的正則化技術(shù)包括______和Dropout。三、簡答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡要回答下列問題）1.簡述詞嵌入（WordEmbedding）技術(shù)的基本思想及其優(yōu)勢(shì)。2.簡要解釋注意力機(jī)制（AttentionMechanism）在處理長序列文本時(shí)的作用。3.列舉三個(gè)不同的語義分析應(yīng)用場(chǎng)景，并簡述該場(chǎng)景需要解決的核心語義問題。4.說明預(yù)訓(xùn)練語言模型（PLM）相比于傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在語義分析任務(wù)上的主要優(yōu)勢(shì)。四、論述題（每題10分，共20分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，深入分析和闡述下列問題）1.比較并分析CNN和RNN在文本分類任務(wù)上的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用場(chǎng)景。2.討論Transformer模型（特別是BERT）的興起對(duì)自然語言處理領(lǐng)域，尤其是在語義分析方面，所帶來的主要變革和影響。五、分析題（10分）假設(shè)你需要為一個(gè)新聞推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)一個(gè)基于語義分析的模塊，用于理解用戶點(diǎn)擊的新聞標(biāo)題，并推薦語義相似度高的其他新聞。請(qǐng)簡述該模塊可能涉及的關(guān)鍵技術(shù)步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征表示方法選擇、相似度計(jì)算以及模型選擇等方面的考慮。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.B7.D8.A9.C10.C二、填空題1.理解自然語言處理2.語義3.局部特征時(shí)間4.Transformer自注意力5.余弦6.詞語句法結(jié)構(gòu)7.L2正則化三、簡答題1.基本思想：詞嵌入是將詞匯映射到高維實(shí)數(shù)空間中的向量表示，使得語義相似的詞語在向量空間中距離相近。通常通過訓(xùn)練模型使得詞語在特定任務(wù)（如預(yù)測(cè)上下文詞）上的表現(xiàn)最優(yōu)來實(shí)現(xiàn)。優(yōu)勢(shì)：1)將詞語從離散符號(hào)轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量，更符合語義的連續(xù)性；2)捕捉了詞語間的語義關(guān)系，可用于計(jì)算語義相似度；3)降低了特征維度，減少了特征工程工作量；4)具有較好的泛化能力。2.作用：注意力機(jī)制允許模型在處理序列（如句子）時(shí)，根據(jù)當(dāng)前處理的位置，動(dòng)態(tài)地賦予輸入序列中不同位置（詞語）不同的權(quán)重。對(duì)于長序列，RNN容易出現(xiàn)梯度消失或信息衰減問題，導(dǎo)致無法有效捕捉遠(yuǎn)距離依賴。注意力機(jī)制通過讓模型“聚焦”于當(dāng)前最相關(guān)的詞語，有效地解決了長距離依賴問題，使模型能更好地理解上下文語義。3.應(yīng)用場(chǎng)景及核心問題：*場(chǎng)景1：智能客服：核心問題是如何準(zhǔn)確理解用戶意圖（如查詢、投訴、咨詢），并給出恰當(dāng)?shù)幕貜?fù)。*場(chǎng)景2：輿情分析：核心問題是識(shí)別文本（如社交媒體帖子）所表達(dá)的情感傾向（正面、負(fù)面、中性）以及分析公眾對(duì)特定話題的觀點(diǎn)。*場(chǎng)景3：信息檢索：核心問題是如何理解用戶查詢的語義，并從海量文檔中檢索出與用戶意圖最相關(guān)的信息。4.主要優(yōu)勢(shì)：*數(shù)據(jù)需求：減少了對(duì)特定下游任務(wù)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，因?yàn)槟Ｐ驮诖笠?guī)模無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上已預(yù)學(xué)習(xí)到豐富的語言知識(shí)。*泛化能力：預(yù)訓(xùn)練使模型獲得了更好的泛化能力，在多種下游任務(wù)上通常能達(dá)到更好的效果。*性能提升：在許多NLP任務(wù)上，使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)可以顯著提升性能。*知識(shí)遷移：實(shí)現(xiàn)了語言知識(shí)的有效遷移，加速了新任務(wù)的開發(fā)。四、論述題1.CNN原理與優(yōu)勢(shì)：原理上，CNN通過卷積核在文本上滑動(dòng)，提取局部詞匯或短語級(jí)別的特征（n-gram特征），然后通過池化層進(jìn)行降維和增強(qiáng)特征魯棒性，最后將不同層次的特征組合起來進(jìn)行分類。優(yōu)勢(shì)在于能有效捕捉文本中的局部不變模式（如關(guān)鍵詞組合），計(jì)算效率相對(duì)較高。RNN原理與優(yōu)勢(shì)：原理上，RNN通過循環(huán)結(jié)構(gòu)，將前一步的隱藏狀態(tài)作為當(dāng)前步的輸入，使得模型具有“記憶”能力，能夠處理和利用序列中的順序信息。優(yōu)勢(shì)在于能顯式地處理長距離依賴關(guān)系。缺點(diǎn)與適用場(chǎng)景：*CNN缺點(diǎn)：對(duì)詞語順序的依賴性不如RNN強(qiáng)，難以捕捉長距離依賴。*RNN缺點(diǎn)：容易出現(xiàn)梯度消失/爆炸問題，導(dǎo)致難以處理長序列；計(jì)算效率較低（由于計(jì)算冗余）。*適用場(chǎng)景：CNN更適用于句子較短、關(guān)注局部模式或結(jié)構(gòu)化文本的任務(wù)（如情感分析、短語識(shí)別）。RNN（及其變體LSTM、GRU）更適用于句子較長、需要捕捉強(qiáng)順序依賴的任務(wù)（如機(jī)器翻譯、文本生成、長文本摘要）。2.主要變革與影響：*范式轉(zhuǎn)變：推動(dòng)了NLP從基于規(guī)則和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)為主，轉(zhuǎn)向基于深度學(xué)習(xí)（尤其是Transformer）的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練范式。*性能飛躍：在眾多NLP基準(zhǔn)測(cè)試（如GLUE,SuperGLUE）上取得了突破性性能，顯著提升了各種任務(wù)的準(zhǔn)確率和魯棒性。*預(yù)訓(xùn)練生態(tài)：催生了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT,GPT系列）的繁榮，形成了豐富的模型庫和微調(diào)生態(tài)。*理解深度提升：使得模型對(duì)語言的語義理解能力、上下文編碼能力、推理能力等方面有了質(zhì)的飛躍。*技術(shù)簡化：降低了新任務(wù)開發(fā)的門檻，開發(fā)者往往只需進(jìn)行簡單的模型微調(diào)即可獲得良好效果。*應(yīng)用拓展：極大地促進(jìn)了NLP技術(shù)在搜索、推薦、對(duì)話、寫作等領(lǐng)域的深入應(yīng)用和效果提升。五、分析題關(guān)鍵技術(shù)步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)用戶點(diǎn)擊的新聞標(biāo)題和待推薦新聞標(biāo)題進(jìn)行清洗，如去除HTML標(biāo)簽、特殊符號(hào)，進(jìn)行分詞（根據(jù)語言習(xí)慣，如中文分詞），轉(zhuǎn)換為小寫（如英文），構(gòu)建詞匯表。2.特征表示方法選擇：使用詞嵌入技術(shù)（如Word2Vec,GloVe,FastText）將標(biāo)題中的詞語轉(zhuǎn)換為低維向量。或者使用預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）提取整個(gè)標(biāo)題的上下文感知向量表示。選擇方法需考慮計(jì)算資源和任務(wù)需求。3.相似度計(jì)算：計(jì)算用戶點(diǎn)擊標(biāo)題向量與待推薦新聞標(biāo)題向