2025自然語言處理工程師招聘試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種模型不屬于預(yù)訓(xùn)練語言模型？A.BERTB.SVMC.GPT-3D.XLNet2.詞袋模型不考慮的信息是？A.詞的出現(xiàn)頻率B.詞的順序C.詞的語義D.以上都不考慮3.以下哪個(gè)是常用的文本分類算法？A.K-meansB.NaiveBayesC.DBSCAND.PageRank4.自然語言處理中，NER指的是？A.命名實(shí)體識別B.情感分析C.機(jī)器翻譯D.文本生成5.以下哪個(gè)庫主要用于自然語言處理？A.TensorFlowB.NLTKC.Scikit-learnD.Matplotlib6.語言模型的主要任務(wù)是？A.預(yù)測下一個(gè)詞B.提取關(guān)鍵詞C.進(jìn)行文本聚類D.實(shí)現(xiàn)文本摘要7.以下哪種方法用于處理文本中的停用詞？A.詞干提取B.去除停用詞列表C.詞形還原D.詞性標(biāo)注8.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架？A.PyTorchB.SpaCyC.MXNetD.Keras9.文本相似度計(jì)算中，余弦相似度衡量的是？A.詞頻B.向量夾角C.詞的位置D.文本長度10.以下哪個(gè)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.邏輯回歸C.自編碼器D.支持向量機(jī)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于自然語言處理任務(wù)的有？A.語音識別B.文本分類C.圖像識別D.機(jī)器翻譯2.常用的文本特征提取方法有？A.TF-IDFB.詞嵌入C.主成分分析D.奇異值分解3.深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用場景包括？A.情感分析B.文本生成C.信息檢索D.詞性標(biāo)注4.以下哪些是自然語言處理中的預(yù)處理步驟？A.分詞B.去除標(biāo)點(diǎn)符號C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.特征選擇5.常見的預(yù)訓(xùn)練語言模型有？A.RoBERTaB.T5C.ELECTRAD.ALBERT6.自然語言處理中的評價(jià)指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.以下哪些庫可用于自然語言處理？A.AllenNLPB.HuggingFaceTransformersC.SeabornD.Gensim8.文本生成的方法有？A.基于規(guī)則B.基于統(tǒng)計(jì)C.基于深度學(xué)習(xí)D.基于聚類9.自然語言處理中的序列標(biāo)注任務(wù)包括？A.詞性標(biāo)注B.命名實(shí)體識別C.句法分析D.情感分析10.以下哪些是詞嵌入的方法？A.Word2VecB.GloVeC.ELMoD.FastText判斷題（每題2分，共10題）1.詞袋模型可以很好地捕捉文本的語義信息。（）2.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）3.停用詞在自然語言處理中沒有任何作用。（）4.預(yù)訓(xùn)練語言模型可以在不同的自然語言處理任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)。（）5.文本分類只能使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）6.詞干提取和詞形還原的目的都是將詞還原為其基本形式。（）7.自然語言處理中的評價(jià)指標(biāo)只適用于分類任務(wù)。（）8.所有的深度學(xué)習(xí)框架都可以用于自然語言處理。（）9.文本相似度計(jì)算只能使用余弦相似度。（）10.無監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語言處理中沒有應(yīng)用價(jià)值。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述詞嵌入的作用。2.什么是TF-IDF，它有什么作用？3.簡述命名實(shí)體識別的任務(wù)。4.自然語言處理中預(yù)處理的主要步驟有哪些？討論題（每題5分，共4題）1.討論預(yù)訓(xùn)練語言模型在自然語言處理中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。2.分析深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)。3.探討自然語言處理在實(shí)際應(yīng)用中的倫理和隱私問題。4.談?wù)勀銓ψ匀徽Z言處理未來發(fā)展趨勢的看法。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.B3.B4.A5.B6.A7.B8.B9.B10.C多項(xiàng)選擇題答案1.ABD2.AB3.ABCD4.AB5.ABCD6.ABC7.ABD8.ABC9.AB10.ABCD判斷題答案1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.×簡答題答案1.詞嵌入將詞表示為低維向量，可捕捉詞的語義信息，使詞的語義相近在向量空間中距離近，能提升自然語言處理模型性能，用于文本分類、情感分析等任務(wù)。2.TF-IDF是詞頻-逆文檔頻率，衡量詞在文檔和語料庫中的重要性。TF體現(xiàn)詞在文檔中頻率，IDF體現(xiàn)詞在語料庫中稀有性，用于特征提取和關(guān)鍵詞提取。3.命名實(shí)體識別任務(wù)是從文本中識別出特定類型的實(shí)體，如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等，并對其進(jìn)行分類標(biāo)注，為信息抽取、問答系統(tǒng)等提供基礎(chǔ)。4.主要步驟有分詞，將文本拆為詞；去除標(biāo)點(diǎn)符號；去除停用詞；詞干提取或詞形還原，將詞還原基本形式。討論題答案1.優(yōu)勢：減少訓(xùn)練成本、提升性能、可遷移。挑戰(zhàn)：計(jì)算資源需求大、存在偏見、可解釋性差。2.深度學(xué)習(xí)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)，優(yōu)點(diǎn)是性能高，缺點(diǎn)是訓(xùn)練成本高；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)，優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)，缺點(diǎn)