2025校招：自然語(yǔ)言處理工程師筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的詞向量模型？A.Word2VecB.GloVeC.BERTD.TF-IDF2.以下哪種語(yǔ)言模型是自回歸模型？A.GPTB.BERTC.XLNetD.RoBERTa3.文本分類任務(wù)中，哪種損失函數(shù)常用？A.MSEB.Cross-EntropyC.HuberLossD.MAE4.以下哪個(gè)庫(kù)常用于自然語(yǔ)言處理？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NLTKD.Allofabove5.中文分詞中，“結(jié)巴”是一種：A.詞性標(biāo)注工具B.分詞工具C.命名實(shí)體識(shí)別工具D.文本生成工具6.以下哪個(gè)不是序列到序列模型的組件？A.編碼器B.解碼器C.注意力機(jī)制D.卷積層7.自然語(yǔ)言處理中，N-gram中的N表示：A.句子長(zhǎng)度B.詞的數(shù)量C.連續(xù)詞的個(gè)數(shù)D.文檔數(shù)量8.以下哪種方法可用于文本去重？A.計(jì)算文本相似度B.詞性標(biāo)注C.句法分析D.詞干提取9.以下哪個(gè)是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型微調(diào)的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.模型訓(xùn)練C.模型評(píng)估D.以上都是10.情感分析任務(wù)主要是對(duì)文本進(jìn)行：A.分類B.聚類C.生成D.檢索多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于自然語(yǔ)言處理任務(wù)的有：A.機(jī)器翻譯B.語(yǔ)音識(shí)別C.圖像分類D.文本摘要2.常見(jiàn)的文本特征提取方法有：A.One-Hot編碼B.Word2VecC.TF-IDFD.PCA3.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架？A.PyTorchB.KerasC.SpaCyD.MXNet4.自然語(yǔ)言處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有：A.同義詞替換B.隨機(jī)插入C.隨機(jī)刪除D.回譯5.命名實(shí)體識(shí)別的常見(jiàn)實(shí)體類型有：A.人名B.地名C.機(jī)構(gòu)名D.時(shí)間6.以下關(guān)于BERT模型的說(shuō)法正確的有：A.基于Transformer架構(gòu)B.是雙向語(yǔ)言模型C.可用于多種NLP任務(wù)D.訓(xùn)練時(shí)使用了掩碼語(yǔ)言模型7.文本生成任務(wù)包括：A.故事生成B.詩(shī)歌生成C.對(duì)話生成D.新聞標(biāo)題生成8.以下哪些技術(shù)可用于文本相似度計(jì)算？A.余弦相似度B.編輯距離C.歐氏距離D.曼哈頓距離9.自然語(yǔ)言處理中的評(píng)價(jià)指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差10.以下哪些是RNN的變體？A.LSTMB.GRUC.CNND.Transformer判斷題（每題2分，共20分）1.自然語(yǔ)言處理只處理文本數(shù)據(jù)。（）2.Word2Vec可以將詞語(yǔ)映射到低維向量空間。（）3.所有的深度學(xué)習(xí)模型都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）4.文本分類只能使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不能使用深度學(xué)習(xí)方法。（）5.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型可以直接應(yīng)用于所有自然語(yǔ)言處理任務(wù)，無(wú)需微調(diào)。（）6.詞性標(biāo)注是為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注其詞性。（）7.注意力機(jī)制可以幫助模型更好地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。（）8.情感分析只能判斷文本是積極還是消極。（）9.數(shù)據(jù)清洗在自然語(yǔ)言處理中不是必需的步驟。（）10.機(jī)器翻譯可以完全替代人工翻譯。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Word2Vec的原理。Word2Vec通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)詞的分布式表示。有CBOW和Skip-gram兩種模式，CBOW根據(jù)上下文預(yù)測(cè)中心詞，Skip-gram根據(jù)中心詞預(yù)測(cè)上下文，訓(xùn)練后得到詞向量。2.什么是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型？預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型是在大規(guī)模無(wú)監(jiān)督文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的模型，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用特征和模式。之后可在特定任務(wù)上微調(diào)，提高任務(wù)表現(xiàn)，如BERT、GPT等。3.簡(jiǎn)述文本分類的一般流程。一般流程為：數(shù)據(jù)收集與清洗，去除噪聲；特征提取，如TF-IDF、詞向量；選擇分類模型，如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模型訓(xùn)練與評(píng)估；最后應(yīng)用于新文本分類。4.自然語(yǔ)言處理中數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題如何解決？可采用數(shù)據(jù)層面方法，如過(guò)采樣少數(shù)類、欠采樣多數(shù)類；也可在算法層面，調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重，讓模型更關(guān)注少數(shù)類樣本。討論題（每題5分，共20分）1.討論預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。優(yōu)勢(shì)：減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴，提升任務(wù)表現(xiàn)，學(xué)習(xí)通用語(yǔ)言知識(shí)。挑戰(zhàn)：計(jì)算資源需求大，模型可解釋性差，可能存在偏見(jiàn)和不公平性。2.談?wù)勀銓?duì)自然語(yǔ)言處理中可解釋性的理解和重要性?？山忉屝灾改Ｐ蜎Q策過(guò)程和結(jié)果能被人理解。重要性在于幫助理解模型行為，發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，在醫(yī)療、法律等領(lǐng)域確保決策可靠和安全。3.如何評(píng)估一個(gè)自然語(yǔ)言處理模型的性能？可從多個(gè)方面評(píng)估，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等分類指標(biāo)，BLEU等生成任務(wù)指標(biāo)，還可進(jìn)行人工評(píng)估，結(jié)合業(yè)務(wù)需求綜合判斷。4.討論自然語(yǔ)言處理技術(shù)在未來(lái)可能的應(yīng)用場(chǎng)景。未來(lái)可用于智能客服、智能寫(xiě)作助手、智能醫(yī)療診斷輔助、智能教育個(gè)性化學(xué)習(xí)等，提升各領(lǐng)域效率和智能化水平。答案單項(xiàng)選擇題答案1.D2.A3.B4.D5.B6.D7.C8.A9.D10.A多項(xiàng)選擇題