站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共2頁浙江傳媒學院《自然語言處理基礎(chǔ)》2024-2025學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在自然語言處理的信息檢索中，查詢擴展是一種提高檢索效果的技術(shù)。假設用戶輸入“人工智能的發(fā)展”作為查詢詞，以下關(guān)于查詢擴展的描述，正確的是：（）A.簡單地添加相關(guān)的同義詞和近義詞作為擴展詞，必然能提高檢索的準確性B.利用語義分析和知識圖譜，可以挖掘出與查詢詞相關(guān)的潛在概念和實體進行擴展，但可能引入噪聲C.查詢擴展會增加檢索的時間和計算成本，因此不應采用D.不考慮用戶的查詢意圖和語境，盲目進行查詢擴展總是有益的2、文本摘要旨在從長篇文本中提取關(guān)鍵信息，生成簡潔的摘要。假設要為一篇學術(shù)論文生成摘要，以下關(guān)于文本摘要方法的描述，正確的是：（）A.抽取式摘要方法簡單地從原文中選擇重要的句子組成摘要，能夠完整保留原文的語義和結(jié)構(gòu)B.生成式摘要方法通過重新生成新的文本來構(gòu)建摘要，容易出現(xiàn)語法錯誤和語義不一致C.結(jié)合抽取式和生成式的混合方法，既能保證摘要的準確性，又能提高摘要的靈活性和可讀性D.文本摘要只需要關(guān)注文章的開頭和結(jié)尾部分，中間內(nèi)容不重要3、自然語言處理中，當進行文本摘要生成時，以下哪種方法能夠更好地捕捉文本的關(guān)鍵信息？（）A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上都不是4、對于文本生成中的主題一致性問題，以下哪種方法可以增強主題的連貫性？（）A.引入主題模型B.增加約束條件C.優(yōu)化訓練算法D.以上都是5、在機器翻譯的質(zhì)量評估中，除了自動評估指標，以下哪種人工評估方法也被廣泛使用？（）A.對比評估B.盲測評估C.專家評估D.以上都是6、當進行文本聚類時，若要確定最佳的聚類數(shù)量，以下哪種方法可以參考？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.密度估計D.以上都是7、自然語言處理中的詞性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？（）A.通過分析上下文詞匯、語法等利用上下文信息，提高詞性消歧準確率，如統(tǒng)計方法、深度學習方法等B.上下文信息無法利用，方法也無效C.不確定D.上下文信息不重要，也沒有方法利用8、在問答系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)能夠更準確地理解用戶的問題并給出相關(guān)答案？（）A.知識圖譜B.信息檢索C.語義解析D.以上都是9、在問答系統(tǒng)中，當用戶提出一個問題時，為了準確理解問題的意圖，以下哪種方法至關(guān)重要？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.以上都重要10、在自然語言處理中，如何利用多模態(tài)信息（如圖像、音頻）來增強文本理解？（）A.融合多模態(tài)特征B.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預訓練C.利用多模態(tài)信息進行約束D.以上都是11、在自然語言處理的模型訓練中，以下哪種數(shù)據(jù)增強方法能夠增加數(shù)據(jù)的多樣性？（）A.同義詞替換B.隨機插入C.隨機刪除D.以上都是12、假設要對自然語言文本進行情感極性的細粒度分析，例如區(qū)分“非常高興”“有點開心”“略微失望”等不同程度的情感。以下哪種方法可能有助于實現(xiàn)更精確的分析？（）A.使用更豐富的情感詞典B.構(gòu)建多層次的情感分類模型C.引入上下文的情感影響因素D.以上都是13、對于自然語言處理中的知識圖譜構(gòu)建，假設要從大量的文本中抽取實體和關(guān)系，構(gòu)建一個全面且準確的知識圖譜。以下哪種方法在知識抽取和整合方面可能更具挑戰(zhàn)性？（）A.手動構(gòu)建知識圖譜，確保準確性B.利用自動化工具和算法進行抽取和整合C.依賴現(xiàn)有的公開知識圖譜，不進行新的構(gòu)建D.不考慮知識圖譜的構(gòu)建，僅處理文本數(shù)據(jù)14、在信息抽取任務中，若要從一段文本中提取出人物、地點和事件等關(guān)鍵信息，以下哪種方法通常會被使用？（）A.正則表達式B.命名實體識別C.句法分析D.語義理解15、自然語言處理中的語義角色標注的準確率如何提高？有哪些有效的方法？（）A.通過增加數(shù)據(jù)、改進算法等提高準確率，如結(jié)合深度學習方法、利用外部知識等B.語義角色標注準確率無法提高，方法也無效C.不確定D.語義角色標注準確率不重要，也沒有方法提高16、在自然語言處理中，機器翻譯的主要方法有哪些？不同方法的優(yōu)缺點是什么？（）A.機器翻譯有基于規(guī)則、統(tǒng)計和神經(jīng)網(wǎng)絡等方法，各有優(yōu)缺點，如準確性、效率等方面不同B.機器翻譯只有一種方法，沒有優(yōu)缺點C.不確定D.機器翻譯無法實現(xiàn)，方法也沒有意義17、在自然語言處理的發(fā)展中，預訓練語言模型起到了重要的推動作用。假設要使用預訓練語言模型進行文本分類任務，以下關(guān)于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規(guī)模語料上學習到了通用的語言知識和表示B.可以通過微調(diào)預訓練語言模型的參數(shù)來適應特定的任務和領(lǐng)域C.預訓練語言模型的性能取決于模型的規(guī)模和訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，與任務的相關(guān)性不大D.不同的預訓練語言模型，如BERT、GPT等，具有各自的特點和優(yōu)勢18、對于文本的語義相似度計算，若要考慮語義的深層信息，以下哪種方法可能更有效？（）A.基于詞向量的余弦相似度B.基于深度學習的語義匹配模型C.基于語義網(wǎng)絡的相似度計算D.以上方法效果相同19、在自然語言處理的應用中，語音識別與自然語言處理相結(jié)合可以實現(xiàn)語音交互。假設在一個嘈雜的環(huán)境中進行語音識別，以下哪個因素可能對識別準確率的影響最大？（）A.說話人的口音B.背景噪聲的強度C.所使用的語音識別模型D.說話人的語速20、對于文本的依存句法分析，其主要目的是揭示句子中詞與詞之間的什么關(guān)系？（）A.語義關(guān)系B.語法關(guān)系C.邏輯關(guān)系D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明自然語言處理中詞性消歧的半監(jiān)督學習方法。2、（本題5分）論述自然語言處理中對話系統(tǒng)的用戶體驗優(yōu)化方法。3、（本題5分）解釋什么是句法分析，說明句法分析的目的和常見的句法分析算法，如基于概率的算法和基于規(guī)則的算法，并分析它們的優(yōu)缺點。4、（本題5分）談談自然語言處理中詞向量表示的訓練過程。5、（本題5分）簡述自然語言處理中文本分類的特征選擇方法及優(yōu)缺點。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析情感分析中常用的特征提取方法和分類算法，探討如何提高情感分析的準確性和泛化能力。2、（本題5分）對于文本生成任務，如詩歌生成、故事生成等，分析當前模型的創(chuàng)新點和存在的問題，以及如何提升生成文本的質(zhì)量和邏輯性。3、（本題5分）深入研究在情感分析中，如何考慮文本中的隱喻、反諷等修辭手法對情感判斷的影響，并提出相應的處理方法。4、（本題5分）分析在機器翻譯的領(lǐng)域自適應中，如何針對特定領(lǐng)域的文本特點，優(yōu)化翻譯模型，提高翻譯質(zhì)量。5、（本題5分）分析在信息抽取中，如何應對嵌套實體和關(guān)系的復雜情況，提高抽取的完整性和準確性。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理在能源領(lǐng)域的需求預測、智能電網(wǎng)管理等方面具有潛在應用。詳細論述自然語言處理在能源領(lǐng)域的具體應用場景、所采用的技術(shù)和方法，以及面臨的挑戰(zhàn)（如數(shù)據(jù)的時效性、行業(yè)術(shù)語的專業(yè)性等），并分析如何