2025年大學(xué)人工智能（自然語言處理基礎(chǔ)）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.以下哪個(gè)不是自然語言處理的主要任務(wù)？（）A.機(jī)器翻譯B.圖像識(shí)別C.文本分類D.語音識(shí)別2.在詞袋模型中，文本被表示為（）。A.詞向量的序列B.單詞的出現(xiàn)次數(shù)向量C.詞性標(biāo)注序列D.句法樹3.以下哪種方法常用于文本的特征提取？（）A.梯度下降B.奇異值分解C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.隨機(jī)森林4.對(duì)于一個(gè)句子“我喜歡自然語言處理”，在詞袋模型下，其特征向量的維度通常是（）。A.句子中單詞的個(gè)數(shù)B.詞匯表的大小C.固定為100D.隨機(jī)確定5.以下哪個(gè)算法常用于文本分類？（）A.K近鄰算法B.支持向量機(jī)C.深度信念網(wǎng)絡(luò)D.隱馬爾可夫模型6.在自然語言處理中，詞法分析的目的是（）。A.分析句子的語法結(jié)構(gòu)B.確定單詞的詞性C.提取文本的關(guān)鍵詞D.生成文本摘要7.以下哪種模型可以用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本？（）A.決策樹B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.樸素貝葉斯D.主成分分析8.對(duì)于文本情感分類，以下哪種特征可能最有用？（）A.文本的長度B.單詞的字體C.情感詞的出現(xiàn)頻率D.文本的顏色9.在機(jī)器翻譯中，常用的評(píng)估指標(biāo)是（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.BLEU值10.以下哪個(gè)是自然語言處理中常用的預(yù)訓(xùn)練模型？（）A.AlexNetB.VGG16C.BERTD.ResNet二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)，漏選、錯(cuò)選均不得分）1.自然語言處理中的語言模型可以用于（）。A.文本生成B.語音識(shí)別C.機(jī)器翻譯D.文本糾錯(cuò)2.以下哪些技術(shù)可以用于文本的語義理解？（）A.詞向量B.主題模型C.依存句法分析D.情感分析3.在文本分類中，常用的特征工程方法包括（）。A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.數(shù)據(jù)歸一化4.以下哪些模型屬于深度學(xué)習(xí)模型，可用于自然語言處理？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)5.對(duì)于文本摘要生成，以下哪些方法是可行的？（）A.抽取式摘要B.生成式摘要C.基于統(tǒng)計(jì)的摘要D.基于規(guī)則的摘要三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語言處理只關(guān)注書面文本，不涉及口語。（）2.詞袋模型能夠捕捉單詞之間的順序信息。（）3.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中總是優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。（）4.文本分類任務(wù)中，準(zhǔn)確率越高，模型性能越好。（）5.詞性標(biāo)注是自然語言處理中句法分析的一部分。（）6.預(yù)訓(xùn)練模型只能用于特定的自然語言處理任務(wù)，不能通用。（）7.情感分析只能判斷文本的積極或消極情感，不能區(qū)分程度。（）8.機(jī)器翻譯中，源語言和目標(biāo)語言的詞匯表大小必須相同。（）9.文本生成任務(wù)中，生成的文本越長，質(zhì)量越高。（）10.自然語言處理中的所有任務(wù)都可以通過單一模型解決。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡要回答問題）1.請(qǐng)簡述詞向量在自然語言處理中的作用。2.對(duì)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法在自然語言處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.說明文本分類中常用的評(píng)估指標(biāo)及其含義。五、論述題（總共2題，每題15分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述你的觀點(diǎn)）1.闡述如何利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行文本情感分類，并舉例說明。2.討論預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理中的重要性及應(yīng)用場景。答案：一、選擇題1.B2.B3.B4.B5.B6.B7.B8.C9.D10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ACD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.詞向量將單詞映射為低維實(shí)數(shù)向量，能捕捉單詞語義信息，用于文本表示、相似度計(jì)算、語義理解等，如在文本分類中作為特征輸入模型。2.傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法：優(yōu)點(diǎn)是原理簡單、可解釋性強(qiáng)；缺點(diǎn)是特征工程復(fù)雜、對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力有限。深度學(xué)習(xí)方法：優(yōu)點(diǎn)是自動(dòng)提取特征、對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)表現(xiàn)好；缺點(diǎn)是可解釋性差、訓(xùn)練成本高。3.常用評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率（預(yù)測正確樣本數(shù)/總樣本數(shù)），衡量模型預(yù)測正確的比例；召回率（預(yù)測正確的正樣本數(shù)/實(shí)際正樣本數(shù)），關(guān)注正樣本的召回情況；F1值（2×準(zhǔn)確率×召回率/(準(zhǔn)確率+召回率)），綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率。五、論述題1.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行文本情感分類，可先通過詞嵌入將文本轉(zhuǎn)為向量，再經(jīng)卷積或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，最后用全連接層分類。例如用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)影評(píng)進(jìn)行情感分類，通過卷積層捕捉情感特征，池化層降維，全連接層輸出