2025自然語(yǔ)言處理工程師校招題庫(kù)及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的詞嵌入模型？A.Word2VecB.GloVeC.BERTD.SVM2.文本分類任務(wù)中，常用的評(píng)估指標(biāo)不包括：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值3.以下哪種技術(shù)可用于解決文本中的指代消解問(wèn)題？A.詞性標(biāo)注B.命名實(shí)體識(shí)別C.依存句法分析D.主題模型4.以下哪個(gè)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.決策樹(shù)B.K-均值聚類C.邏輯回歸D.支持向量機(jī)5.在自然語(yǔ)言處理中，N-gram中的N表示：A.文本長(zhǎng)度B.詞的數(shù)量C.相鄰詞的組合長(zhǎng)度D.句子數(shù)量6.以下哪個(gè)庫(kù)常用于自然語(yǔ)言處理？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.NLTKD.Allofabove7.以下哪種模型適用于處理序列數(shù)據(jù)？A.CNNB.RNNC.SVMD.KNN8.情感分析主要是對(duì)文本的什么進(jìn)行分析？A.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)B.情感傾向C.詞匯頻率D.主題9.以下哪個(gè)不是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型？A.ELMoB.GPTC.ResNetD.XLNet10.文本生成任務(wù)中，常用的損失函數(shù)是：A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Huber損失D.鉸鏈損失多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）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.以下關(guān)于BERT模型的說(shuō)法正確的有：A.基于Transformer架構(gòu)B.采用雙向預(yù)訓(xùn)練C.可用于多種NLP任務(wù)D.只能處理英文文本3.常見(jiàn)的特征提取方法有：A.TF-IDFB.詞袋模型C.主成分分析D.奇異值分解4.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架？A.PyTorchB.KerasC.TheanoD.MXNet5.自然語(yǔ)言處理中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括：A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.詞性標(biāo)注6.文本相似度計(jì)算方法有：A.余弦相似度B.編輯距離C.Jaccard相似度D.歐氏距離7.以下關(guān)于RNN的說(shuō)法正確的有：A.適合處理序列數(shù)據(jù)B.存在梯度消失問(wèn)題C.可以并行計(jì)算D.有長(zhǎng)短期記憶能力8.以下哪些是命名實(shí)體識(shí)別的常見(jiàn)實(shí)體類型？A.人名B.地名C.組織機(jī)構(gòu)名D.時(shí)間9.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)有：A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型性能C.可以直接用于所有任務(wù)D.學(xué)習(xí)通用語(yǔ)言知識(shí)10.以下哪些是文本分類的方法？A.樸素貝葉斯B.隨機(jī)森林C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷題（每題2分，共10題）1.自然語(yǔ)言處理只處理文本數(shù)據(jù)，不涉及語(yǔ)音數(shù)據(jù)。（）2.詞嵌入模型可以將詞語(yǔ)表示為向量形式。（）3.深度學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法效果好。（）4.詞性標(biāo)注是為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注其詞性。（）5.主題模型可以用于發(fā)現(xiàn)文本中的主題。（）6.所有的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型都需要大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）7.文本生成任務(wù)不需要考慮語(yǔ)法和語(yǔ)義的合理性。（）8.交叉驗(yàn)證可以有效評(píng)估模型的泛化能力。（）9.邏輯回歸只能用于二分類問(wèn)題。（）10.依存句法分析可以分析句子中詞語(yǔ)之間的依存關(guān)系。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述詞嵌入的作用。詞嵌入將詞語(yǔ)轉(zhuǎn)化為向量，能捕捉詞語(yǔ)語(yǔ)義和語(yǔ)法信息，使計(jì)算機(jī)可對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，方便用于后續(xù)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析等。2.什么是TF-IDF？TF-IDF是一種用于信息檢索與文本挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。TF指詞頻，體現(xiàn)詞在文檔中出現(xiàn)頻率；IDF是逆文檔頻率，衡量詞的普遍重要性。二者結(jié)合可評(píng)估詞在文檔中的重要性。3.簡(jiǎn)述Transformer模型的核心組件。核心組件有多頭注意力機(jī)制，能并行計(jì)算不同子空間的注意力；前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)每個(gè)位置單獨(dú)進(jìn)行非線性變換；還有位置編碼，為輸入序列添加位置信息。4.如何評(píng)估一個(gè)文本分類模型的性能？可使用準(zhǔn)確率衡量整體分類正確比例；召回率關(guān)注正樣本被正確識(shí)別比例；F1值綜合準(zhǔn)確率和召回率；還可用混淆矩陣直觀展示分類結(jié)果。討論題（每題5分，共4題）1.討論自然語(yǔ)言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用：病歷分析、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索、智能問(wèn)診等。挑戰(zhàn)：醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)專業(yè)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求高、醫(yī)學(xué)知識(shí)更新快，模型需不斷學(xué)習(xí)適應(yīng)。2.談?wù)勵(lì)A(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)自然語(yǔ)言處理發(fā)展的影響。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型極大推動(dòng)了NLP發(fā)展，能學(xué)習(xí)通用語(yǔ)言知識(shí)，減少下游任務(wù)訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求，提升模型性能，但也存在計(jì)算資源需求大、可解釋性差等問(wèn)題。3.分析深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)能自動(dòng)提取特征，處理復(fù)雜語(yǔ)義信息，但需大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，可解釋性差。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)依賴小，可解釋性強(qiáng)，但特征工程需人工參與，處理復(fù)雜任務(wù)能力有限。4.討論自然語(yǔ)言處理中的可解釋性問(wèn)題及解決思路?？山忉屝詥?wèn)題指模型決策過(guò)程不透明。解決思路有：采用可解釋模型，如決策樹(shù)；使用特征重要性分析，明確輸入特征對(duì)輸出影響；構(gòu)建可視化工具展示模型決策過(guò)程。答案單項(xiàng)選擇題答案1.D2.C3.C4.B5.C6.D7.B8.B9.C10.A