第一章單元測試第二章單元測試第三章單元測試第四章單元測試第五章單元測試第一章單元測試下列關于圖靈的介紹正確的是()。A.圖靈生于日本B.圖靈是一位英國科學家C.圖靈是生物學家D.圖靈是理論計算機科學之父2.【多選題】自然語言的特點包括()。A.語言多樣性B.粒度差異C.必須以語音形式表達D.必須以視頻形式表達3【判斷題】自然語言處理目標就是實現(xiàn)人機之間的有效通信()。4【判斷題】圖靈是人工智能之父()。A.錯語用歧義是指由于()。A.語言多樣性B.必須以語音形式表達C.上下文D.必須以視頻形式表達第二章單元測試1【單選題】(2分)A.數(shù)據(jù)稀疏問題B.限制的上下文理解C.計算效率較低D.無法捕捉長距離依賴2.【多選題】下列哪項屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡()。3【單選題】(2分)A.文本頻率-逆文檔概率(TextFrequency-InverseDocumentFrequency)B.詞頻-逆文檔概率(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)C.文本頻率-信息文檔概率(TextFrequency-InformationDocumentFrequency)D.詞頻-信息文檔概率(TermFrequency-InformationDocumentFrequency)4【判斷題】SHAP不是用于機器學習模型的預測結(jié)果的可解釋性的方法。()A.對5【單選題】(2分)對于機器翻譯任務，我們通常會使用哪個指標來評價模型的性能?()。D.困惑度(Perplexity)6【判斷題】對于自動生成的文本摘要，如果一個句子的ROUGE分數(shù)很高，那么可以確定該句子是一個良好的摘要句嗎?()第三章單元測試常見RNN架構(gòu)存在包括()。A.單輸入多輸出RNNB.多輸入單輸出RNN2【單選題】(2分)與LSTM相比，普通RNN的弱點在于()。A.訓練速度慢B.無法處理長序列依賴關系D.過擬合B.匯碼器(Lecoder)D.解碼器(Decoder)A.錯5【單選題】(2分)()注意力評分函數(shù)需要使用tanh。A.多層感知器B.點積D.縮放點積1【單選題】(2分)下列哪個選項正確描述了Self-Attention機制的作用?()。A.專注于提取序列的靜態(tài)特征，忽略動態(tài)上下文B.能夠在序列內(nèi)的任意兩個位置之間計算注意力權(quán)重C.依賴固定長度的窗口來捕獲序列中的依賴關系2【單選題】(2分)在Transformer模型中，Multi-headAttention機制的主要目的是什么?()。關于預訓練模型和微調(diào)(Fine-tuning)的描述，以下哪些是正確的()。A.微調(diào)是在特定下游任務上調(diào)整預訓練模型的過程C.所有預訓練模型在微調(diào)之前都不能用于下游任務D.微調(diào)可以幫助模型更好地理解特定領域的語言特征關于Transformer模型和其應用的描述，以下哪些是正確的?()B.Transformer模型可以應用于包括文本生成、問答系統(tǒng)和序列標注在內(nèi)的多種C.Transformer模型僅適用于文本分類任務D.在進行中文到英文的翻譯任務時，Transformer模型需配備額外的語言規(guī)則5【判斷題】正確答案：B抽取式問答任務中，模型是通過生成問題中的答案，而不是從給定文本中直接抽取答案。()A.對第五章單元測試1【單選題】(2分)半馬爾可夫條件隨機場(Semi-MarkovConditionalRandomField,SCRF)是一種用于命名實體識別的模型，其主要特點是：()。A.考慮上下文中的整個句子。B.僅用于識別嵌套的命名實體。C.忽略句子中的標點符號。D.只考慮當前單詞的標簽。2.【多選題】直接在命名實體識別任務上使用Transformer模型往往表現(xiàn)不佳，其主要原因包A.無法捕捉輸入序列中的依賴關系。B.位置編碼無法捕捉方向信息。C.平滑的注意力分布。D.解碼器層不能生成命名實體的邊界標簽。3【單選題】(2分)正確答案：B命名實體識別的評價方法之一是：()。B.所有選項都正確C.精確度(Precision)D.召回