2025四川九洲電器集團(tuán)有限責(zé)任公司招聘系統(tǒng)研發(fā)工程師（人工智能方向）測(cè)試筆試歷年參考題庫(kù)附帶答案詳解一、選擇題從給出的選項(xiàng)中選擇正確答案（共50題）1、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言時(shí)，需對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算。若采用余弦相似度衡量?jī)蓚€(gè)詞向量之間的接近程度，且向量A為(3,4)，向量B為(6,8)，則二者之間的余弦相似度值為：A.0.8B.0.9C.1.0D.0.952、在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中，若發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率極高，但在驗(yàn)證集上表現(xiàn)顯著下降，最可能的原因是：A.欠擬合B.數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤C.過(guò)擬合D.特征維度不足3、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言時(shí)，需對(duì)輸入語(yǔ)句進(jìn)行語(yǔ)義相似度判斷。若采用向量空間模型，將語(yǔ)句轉(zhuǎn)化為高維向量后，最常用于衡量?jī)蓚€(gè)向量方向一致性的指標(biāo)是：A.歐氏距離B.余弦相似度C.曼哈頓距離D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)4、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，若訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高達(dá)99%，而驗(yàn)證集準(zhǔn)確率僅為75%，最可能的問(wèn)題是：A.欠擬合B.數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤C.過(guò)擬合D.特征缺失5、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若該模型使用自注意力機(jī)制（Self-Attention），則其核心計(jì)算過(guò)程中，每個(gè)詞的表示主要依賴(lài)于：A.僅該詞自身的詞向量B.該詞在句中的位置編號(hào)C.句中所有詞的詞向量及其與該詞的相關(guān)性權(quán)重D.外部知識(shí)圖譜中的實(shí)體鏈接結(jié)果6、在圖像識(shí)別系統(tǒng)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于提取局部空間特征。下列哪一項(xiàng)是卷積層能夠有效降低模型參數(shù)量的主要原因？A.使用池化操作減少特征圖尺寸B.采用全連接結(jié)構(gòu)連接所有神經(jīng)元C.權(quán)重共享機(jī)制在滑動(dòng)窗口中復(fù)用卷積核D.引入批歸一化加速訓(xùn)練過(guò)程7、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行特征提取。若該模型使用了自注意力機(jī)制（Self-AttentionMechanism），則其最顯著的優(yōu)勢(shì)在于能夠：A.顯著降低模型參數(shù)數(shù)量B.有效捕捉長(zhǎng)距離語(yǔ)義依賴(lài)關(guān)系C.完全替代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.無(wú)需訓(xùn)練即可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義理解8、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，若輸入圖像尺寸較大而計(jì)算資源有限，通常會(huì)采用下采樣操作以減少特征圖空間維度。以下哪種方法最常用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？A.?零填充（ZeroPadding）B.批量歸一化（BatchNormalization）C.最大池化（MaxPooling）D.學(xué)習(xí)率衰減（LearningRateDecay）9、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義特征提取。為提升模型泛化能力，需在訓(xùn)練過(guò)程中引入正則化技術(shù)。以下哪種方法不屬于常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化手段？A.DropoutB.L2正則化C.批量歸一化（BatchNormalization）D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)10、在一個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被用于提取局部空間特征。以下關(guān)于CNN結(jié)構(gòu)特性的描述，正確的是：A.池化層主要用于學(xué)習(xí)非線性特征B.全連接層通常位于網(wǎng)絡(luò)前端以提取全局特征C.卷積核在前向傳播中自動(dòng)更新偏置參數(shù)D.激活函數(shù)通常置于卷積操作之前11、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若模型中使用了自注意力機(jī)制（Self-Attention），則該機(jī)制最主要的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪一方面？A.顯著降低模型參數(shù)數(shù)量B.提高對(duì)長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系的捕捉能力C.完全替代傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.減少訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)需求12、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中池化層（PoolingLayer）的主要功能不包括以下哪一項(xiàng)？A.減少特征圖的空間維度B.增強(qiáng)模型對(duì)微小形變的魯棒性C.顯著提升圖像原始分辨率D.降低后續(xù)層的計(jì)算負(fù)荷13、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用了一種基于上下文的預(yù)訓(xùn)練模型，能夠動(dòng)態(tài)捕捉詞語(yǔ)在不同語(yǔ)境下的語(yǔ)義變化。與傳統(tǒng)詞袋模型相比，該模型最顯著的優(yōu)勢(shì)在于：A.可以有效降低計(jì)算資源消耗B.能夠避免文本特征的高維稀疏問(wèn)題C.實(shí)現(xiàn)了對(duì)多義詞在不同語(yǔ)境中的差異化表示D.提高了文本分詞的準(zhǔn)確率14、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，若訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高達(dá)99%，但驗(yàn)證集準(zhǔn)確率僅為70%，最可能的原因是：A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足B.模型出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象C.特征工程未標(biāo)準(zhǔn)化D.使用了不合適的評(píng)估指標(biāo)15、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用注意力機(jī)制來(lái)提升模型性能。下列關(guān)于注意力機(jī)制的描述，最準(zhǔn)確的是：A.注意力機(jī)制通過(guò)固定權(quán)重分配來(lái)處理輸入序列B.注意力機(jī)制只能用于圖像識(shí)別任務(wù)C.注意力機(jī)制能夠動(dòng)態(tài)分配不同輸入部分的重要性權(quán)重D.注意力機(jī)制不適用于序列到序列的模型結(jié)構(gòu)16、在構(gòu)建人工智能推理系統(tǒng)時(shí)，為提升模型的可解釋性，常采用的技術(shù)方法是：A.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)以提升準(zhǔn)確率B.使用L1正則化減少模型參數(shù)C.引入特征重要性分析或可視化注意力權(quán)重D.采用更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集17、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若模型使用自注意力機(jī)制（Self-Attention），則其核心計(jì)算過(guò)程中，每個(gè)輸入詞的表示更新主要依賴(lài)于：A.僅當(dāng)前詞的詞向量B.當(dāng)前詞的詞向量及其前后固定窗口內(nèi)的詞向量C.所有詞的詞向量，通過(guò)加權(quán)求和方式融合全局信息D.外部知識(shí)庫(kù)中的語(yǔ)義關(guān)系圖譜18、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，若采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），其某一卷積層使用3×3卷積核、步長(zhǎng)為1、填充方式為“same”，輸入特征圖尺寸為28×28×64，則輸出特征圖的空間維度為：A.26×26B.28×28C.14×14D.30×3019、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用一種基于上下文的預(yù)訓(xùn)練模型，能夠根據(jù)前文內(nèi)容預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率分布。這一過(guò)程主要體現(xiàn)了人工智能中哪項(xiàng)核心技術(shù)的應(yīng)用？A.專(zhuān)家系統(tǒng)推理B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)C.深度學(xué)習(xí)中的序列建模D.規(guī)則基礎(chǔ)的語(yǔ)言分析20、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，為提升模型對(duì)不同尺度目標(biāo)的檢測(cè)能力，通常會(huì)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中引入多層特征圖，分別捕捉細(xì)粒度與粗粒度信息。這一設(shè)計(jì)主要依賴(lài)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的哪一特性？A.激活函數(shù)非線性變換B.權(quán)值共享機(jī)制C.層級(jí)化特征提取D.反向傳播優(yōu)化21、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用注意力機(jī)制來(lái)提升模型對(duì)關(guān)鍵信息的捕捉能力。下列關(guān)于注意力機(jī)制的描述，最準(zhǔn)確的是：A.注意力機(jī)制通過(guò)固定權(quán)重分配來(lái)提升模型訓(xùn)練速度B.注意力機(jī)制能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整輸入序列中各部分的重要性權(quán)重C.注意力機(jī)制僅適用于圖像識(shí)別任務(wù)，不適用于語(yǔ)言處理D.注意力機(jī)制依賴(lài)于卷積核滑動(dòng)來(lái)提取局部特征22、在構(gòu)建人工智能推理系統(tǒng)時(shí)，若需實(shí)現(xiàn)知識(shí)的邏輯表達(dá)與自動(dòng)推理，下列哪種方法最為適用？A.使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列建模B.基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)合一階謂詞邏輯C.采用K均值聚類(lèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)分組D.利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成新樣本23、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用一種模型架構(gòu)，該架構(gòu)摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)或卷積結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)而完全依賴(lài)注意力機(jī)制來(lái)捕捉輸入序列中的上下文關(guān)系。這種模型架構(gòu)最有可能是以下哪一種？A.LSTMB.CNNC.TransformerD.MLP24、在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，若訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高達(dá)99%，但驗(yàn)證集準(zhǔn)確率僅為75%，最可能表明模型出現(xiàn)了哪種問(wèn)題？A.欠擬合B.數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤C.過(guò)擬合D.特征缺失25、某智能系統(tǒng)在處理圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行特征提取。若輸入圖像尺寸為32×32，卷積核大小為5×5，步長(zhǎng)為1，且未使用填充（padding），則卷積后輸出的特征圖尺寸為多少？A.28×28B.27×27C.30×30D.26×2626、在自然語(yǔ)言處理中，使用Word2Vec模型訓(xùn)練詞向量時(shí)，若采用CBOW模型結(jié)構(gòu)，則其主要通過(guò)何種方式預(yù)測(cè)目標(biāo)詞？A.利用目標(biāo)詞預(yù)測(cè)上下文詞B.利用上下文詞預(yù)測(cè)目標(biāo)詞C.通過(guò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步生成D.基于注意力機(jī)制加權(quán)計(jì)算27、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言時(shí)，需對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算。若采用詞向量模型將詞語(yǔ)映射為高維空間中的向量，則兩個(gè)詞語(yǔ)語(yǔ)義越相近，其對(duì)應(yīng)向量的夾角余弦值越接近于：A.-1B.0C.0.5D.128、在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中，若訓(xùn)練誤差持續(xù)下降但驗(yàn)證誤差開(kāi)始上升，最可能的原因是：A.模型欠擬合B.數(shù)據(jù)特征不足C.模型過(guò)擬合D.學(xué)習(xí)率過(guò)低29、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若模型使用自注意力機(jī)制（Self-Attention），則其核心計(jì)算過(guò)程中最依賴(lài)于下列哪一項(xiàng)操作？A.卷積核滑動(dòng)窗口計(jì)算B.詞向量的線性疊加C.查詢(xún)（Query）、鍵（Key）、值（Value）的匹配與加權(quán)D.反向傳播中的梯度截?cái)?0、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，若需提升模型對(duì)小目標(biāo)物體的檢測(cè)精度，下列哪種方法最有效？A.降低圖像整體分辨率以加快訓(xùn)練速度B.使用池化層大幅壓縮特征圖尺寸C.引入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）增強(qiáng)多尺度特征表達(dá)D.增加全連接層層數(shù)以提升非線性能力31、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言時(shí)，需對(duì)輸入文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和句法分析。這一系列處理屬于人工智能中哪個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的典型應(yīng)用？A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)B.語(yǔ)音識(shí)別C.自然語(yǔ)言處理D.機(jī)器學(xué)習(xí)32、在構(gòu)建人工智能模型時(shí)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在大量噪聲或錯(cuò)誤標(biāo)簽，最可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)以下哪種情況？A.泛化能力下降B.訓(xùn)練速度顯著提升C.模型參數(shù)自動(dòng)減少D.對(duì)新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確33、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行語(yǔ)義理解。為提升模型對(duì)上下文依賴(lài)關(guān)系的捕捉能力，最適宜采用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是：A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.自編碼器（Autoencoder）34、在人工智能系統(tǒng)的知識(shí)表示方法中，利用節(jié)點(diǎn)與有向邊構(gòu)建語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，能直觀表達(dá)概念及其關(guān)系的結(jié)構(gòu)是：A.產(chǎn)生式規(guī)則B.謂詞邏輯C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)D.框架表示35、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用一種模型對(duì)輸入文本進(jìn)行詞向量編碼，使語(yǔ)義相近的詞語(yǔ)在向量空間中的距離更接近。這種技術(shù)主要依賴(lài)于以下哪種方法？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.Word2VecD.K均值聚類(lèi)36、在人工智能系統(tǒng)中，若需對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并通過(guò)多層非線性變換實(shí)現(xiàn)高精度識(shí)別，最適宜采用的模型結(jié)構(gòu)是？A.線性回歸B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.主成分分析D.邏輯回歸37、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，需對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算。若采用詞向量模型，將詞語(yǔ)映射為高維空間中的向量，則兩個(gè)詞語(yǔ)語(yǔ)義越相近，其向量之間的哪種度量值通常越大？A.歐氏距離B.余弦相似度C.曼哈頓距離D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)38、在人工智能模型訓(xùn)練過(guò)程中，若發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率很高，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差，最可能的原因是以下哪種現(xiàn)象？A.欠擬合B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.過(guò)擬合D.正則化39、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行文本分類(lèi)。為提升模型泛化能力，防止過(guò)擬合，以下哪種方法不適用于該場(chǎng)景？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.在網(wǎng)絡(luò)中引入Dropout層C.使用早停法（EarlyStopping）控制訓(xùn)練輪次D.顯著增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)以提升模型復(fù)雜度40、在人工智能系統(tǒng)的知識(shí)表示中，若需表達(dá)“所有鳥(niǎo)類(lèi)都會(huì)飛行，但企鵝是鳥(niǎo)類(lèi)且不會(huì)飛行”這一邏輯關(guān)系，最合適的表示方法是？A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)C.一階謂詞邏輯D.框架表示法41、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用一種模型對(duì)輸入文本進(jìn)行上下文理解。該模型通過(guò)雙向編碼機(jī)制捕捉詞語(yǔ)在句子中的前后依賴(lài)關(guān)系，從而提升語(yǔ)義表征能力。以下哪種模型最符合該技術(shù)特征？A.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）B.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）C.BERT（雙向編碼表示模型）D.GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）42、在人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，為提升模型泛化能力，防止過(guò)擬合，以下哪種方法最為有效？A.增加模型參數(shù)數(shù)量B.使用Dropout正則化技術(shù)C.重復(fù)使用同一批次數(shù)據(jù)訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性43、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若該模型使用自注意力機(jī)制（Self-AttentionMechanism），則其核心計(jì)算過(guò)程主要依賴(lài)于以下哪一組向量運(yùn)算？A.輸入向量、輸出向量、偏置向量B.查詢(xún)向量（Q）、鍵向量（K）、值向量（V）C.權(quán)重向量、梯度向量、損失向量D.特征向量、標(biāo)簽向量、映射向量44、在人工智能系統(tǒng)的知識(shí)表示中，若采用本體（Ontology）對(duì)某一領(lǐng)域概念及其關(guān)系進(jìn)行建模，則以下哪項(xiàng)最能體現(xiàn)其核心功能？A.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速存儲(chǔ)與檢索B.描述概念間的層級(jí)與語(yǔ)義關(guān)系C.提升模型訓(xùn)練的收斂速度D.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新45、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用一種模型架構(gòu)，該架構(gòu)完全基于注意力機(jī)制，摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，顯著提升了并行計(jì)算效率與長(zhǎng)距離依賴(lài)建模能力。這一模型架構(gòu)的核心是多頭自注意力機(jī)制。下列選項(xiàng)中，最符合該描述的技術(shù)模型是：A.LSTMB.CNNC.TransformerD.MLP46、在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，若訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高達(dá)99%，而驗(yàn)證集準(zhǔn)確率僅為78%，最可能存在的問(wèn)題是：A.欠擬合B.數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤C.過(guò)擬合D.特征缺失47、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行文本分類(lèi)。為提升模型泛化能力，需對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。下列哪種方法最有助于緩解因詞匯表外詞（OOV）導(dǎo)致的信息丟失問(wèn)題？A.使用詞干提取減少詞匯變體B.采用Word2Vec生成固定維度詞向量C.引入子詞切分算法如Byte-PairEncoding（BPE）D.對(duì)文本進(jìn)行全小寫(xiě)轉(zhuǎn)換48、在構(gòu)建圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于特征提取。若輸入圖像尺寸為224×224，經(jīng)過(guò)一個(gè)卷積核大小為5×5、步長(zhǎng)為2、無(wú)填充的卷積層后，輸出特征圖的尺寸是多少？A.110×110B.112×112C.109×109D.111×11149、某智能系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼。若該模型使用自注意力機(jī)制（Self-Attention），則其核心計(jì)算過(guò)程中，每個(gè)詞的表示更新主要依賴(lài)于以下哪一項(xiàng)？A.僅當(dāng)前詞的詞向量B.當(dāng)前詞與上下文中所有詞之間的加權(quán)關(guān)聯(lián)C.上下文詞的平均詞向量D.前一個(gè)詞的隱藏狀態(tài)50、在圖像識(shí)別系統(tǒng)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于提取局部特征。以下關(guān)于卷積層特性的描述中，正確的是哪一項(xiàng)？A.卷積核在圖像上滑動(dòng)時(shí)，每次只處理一個(gè)像素點(diǎn)B.多個(gè)卷積核可同時(shí)提取不同方向或紋理特征C.卷積操作會(huì)顯著增加圖像的空間分辨率D.卷積層不具備參數(shù)共享特性

參考答案及解析1.【參考答案】C【解析】余弦相似度計(jì)算公式為：cos(θ)=(A·B)/(||A||×||B||)。A·B=3×6+4×8=18+32=50；||A||=√(32+42)=5；||B||=√(62+82)=10；則相似度=50/(5×10)=1.0。說(shuō)明兩向量方向相同，完全相似。2.【參考答案】C【解析】過(guò)擬合指模型過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)與噪聲，導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上泛化能力差。訓(xùn)練集表現(xiàn)好而驗(yàn)證集差是典型過(guò)擬合特征?？赏ㄟ^(guò)正則化、增加數(shù)據(jù)、早停等方法緩解。欠擬合則表現(xiàn)為訓(xùn)練和驗(yàn)證效果均差，與題干不符。3.【參考答案】B【解析】余弦相似度通過(guò)計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來(lái)衡量其方向一致性，值越接近1，語(yǔ)義越相似，廣泛應(yīng)用于文本向量化后的相似度比較。歐氏距離和曼哈頓距離衡量的是空間距離，對(duì)向量長(zhǎng)度敏感，不適合直接用于文本語(yǔ)義匹配。皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量線性相關(guān)性，雖與余弦相似度形式相近，但需中心化處理，應(yīng)用場(chǎng)景不如余弦廣泛。因此，B項(xiàng)最符合技術(shù)實(shí)踐。4.【參考答案】C【解析】訓(xùn)練集表現(xiàn)極好而驗(yàn)證集顯著下降，是典型過(guò)擬合特征，說(shuō)明模型過(guò)度記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，未能泛化到新樣本。欠擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練和驗(yàn)證性能均差；數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤或特征缺失可能導(dǎo)致性能下降，但不會(huì)單獨(dú)造成訓(xùn)練與驗(yàn)證的巨大差距。解決過(guò)擬合可采用正則化、增加數(shù)據(jù)或使用Dropout等方法。故C項(xiàng)正確。5.【參考答案】C【解析】自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算輸入序列中每個(gè)詞與其他詞之間的相關(guān)性（注意力權(quán)重），動(dòng)態(tài)聚合所有詞的向量信息來(lái)更新每個(gè)詞的表示。因此，每個(gè)詞的新表示是所有詞向量的加權(quán)和，權(quán)重由詞間語(yǔ)義相關(guān)性決定，不僅依賴(lài)自身，還依賴(lài)上下文整體。位置信息雖重要，但由位置編碼輔助，并非核心依賴(lài)。故正確答案為C。6.【參考答案】C【解析】卷積層通過(guò)局部感受野和權(quán)重共享顯著減少參數(shù)量。同一卷積核在輸入特征圖上滑動(dòng)并重復(fù)使用，避免了全連接層中每個(gè)神經(jīng)元獨(dú)立權(quán)重的需求。池化雖能降維，但不直接減少卷積參數(shù)；批歸一化和全連接反而可能增加開(kāi)銷(xiāo)。因此，權(quán)重共享是關(guān)鍵機(jī)制，答案為C。7.【參考答案】B【解析】自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算輸入序列中各位置之間的相關(guān)性權(quán)重，使模型能夠動(dòng)態(tài)關(guān)注關(guān)鍵信息片段，尤其適用于處理長(zhǎng)文本中的遠(yuǎn)距離依賴(lài)問(wèn)題。相比RNN等結(jié)構(gòu)，其并行性強(qiáng)且能更高效地保留上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，廣泛應(yīng)用于Transformer等先進(jìn)模型中。A項(xiàng)錯(cuò)誤，自注意力參數(shù)量通常較大；C、D項(xiàng)表述絕對(duì)化且不符合實(shí)際。8.【參考答案】C【解析】最大池化通過(guò)選取局部區(qū)域中的最大值實(shí)現(xiàn)下采樣，在減少計(jì)算量的同時(shí)保留顯著特征，廣泛應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。A項(xiàng)用于保持特征圖尺寸；B項(xiàng)用于穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程；D項(xiàng)屬于優(yōu)化策略，不涉及空間維度調(diào)整。因此，C項(xiàng)最符合題意。9.【參考答案】C【解析】Dropout通過(guò)隨機(jī)失活神經(jīng)元防止過(guò)擬合；L2正則化通過(guò)懲罰權(quán)重過(guò)大來(lái)約束模型復(fù)雜度；數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)擴(kuò)充訓(xùn)練樣本提升泛化能力，三者均為常見(jiàn)正則化手段。而批量歸一化主要用于加速訓(xùn)練、穩(wěn)定激活值分布，雖間接影響泛化性能，但其核心目的并非正則化，故C項(xiàng)正確。10.【參考答案】C【解析】池化層用于下采樣，不學(xué)習(xí)特征；全連接層一般位于網(wǎng)絡(luò)末端整合特征；激活函數(shù)應(yīng)置于卷積與偏置加法之后，以引入非線性。卷積核對(duì)應(yīng)的權(quán)重和偏置均通過(guò)反向傳播更新，C項(xiàng)表述正確，符合CNN參數(shù)更新機(jī)制。11.【參考答案】B【解析】自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算序列中每個(gè)位置與其他位置的相關(guān)性權(quán)重，使模型能夠動(dòng)態(tài)關(guān)注輸入中的關(guān)鍵部分。其核心優(yōu)勢(shì)在于能有效捕捉長(zhǎng)距離語(yǔ)義依賴(lài)，克服了RNN類(lèi)模型在長(zhǎng)序列中易出現(xiàn)的梯度消失問(wèn)題，也優(yōu)于CNN的局部感受野限制。Transformer模型正是基于此機(jī)制在多項(xiàng)NLP任務(wù)中取得突破。選項(xiàng)A、C、D表述均不符合實(shí)際，故選B。12.【參考答案】C【解析】池化層通過(guò)下采樣操作（如最大池化）壓縮特征圖尺寸，從而減少參數(shù)量和計(jì)算量（A、D正確），同時(shí)保留主要特征信息，使模型對(duì)輸入的小幅平移、縮放等變化更具魯棒性（B正確）。但池化是降采樣過(guò)程，不會(huì)提升圖像分辨率，反而會(huì)損失細(xì)節(jié)，故C項(xiàng)錯(cuò)誤，符合題意。13.【參考答案】C【解析】傳統(tǒng)詞袋模型將詞語(yǔ)視為獨(dú)立符號(hào)，無(wú)法反映同一詞語(yǔ)在不同語(yǔ)境中的不同含義。而基于上下文的預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）通過(guò)雙向Transformer結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)生成詞向量，使多義詞在不同句子中具有不同表示。例如“蘋(píng)果手機(jī)”和“吃蘋(píng)果”中的“蘋(píng)果”被賦予不同語(yǔ)義向量，顯著提升語(yǔ)義理解能力。C項(xiàng)正確。A、B項(xiàng)雖為深度學(xué)習(xí)模型的部分優(yōu)勢(shì)，但非“最顯著”差異；D項(xiàng)與分詞技術(shù)無(wú)直接關(guān)聯(lián)。14.【參考答案】B【解析】訓(xùn)練集表現(xiàn)極佳而驗(yàn)證集顯著下降，是典型的過(guò)擬合特征。模型過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致泛化能力差。B項(xiàng)正確。A項(xiàng)也可能導(dǎo)致過(guò)擬合，但題干未明確數(shù)據(jù)量，故非“最可能”原因；C項(xiàng)影響模型收斂，但通常表現(xiàn)為整體性能偏低；D項(xiàng)若指標(biāo)不合理，應(yīng)同時(shí)影響訓(xùn)練與驗(yàn)證評(píng)估，不會(huì)造成巨大落差。解決過(guò)擬合可采用正則化、Dropout或增加數(shù)據(jù)多樣性。15.【參考答案】C【解析】注意力機(jī)制的核心思想是讓模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，動(dòng)態(tài)關(guān)注輸入中更重要的部分，而非均等對(duì)待所有輸入。它通過(guò)計(jì)算查詢(xún)（Query）與鍵（Key）之間的相關(guān)性，為值（Value）分配不同權(quán)重，實(shí)現(xiàn)信息的選擇性聚焦。該機(jī)制廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本摘要等自然語(yǔ)言處理任務(wù)，是Transformer等模型的基礎(chǔ)組件。C項(xiàng)正確描述了其動(dòng)態(tài)加權(quán)特性。16.【參考答案】C【解析】模型可解釋性關(guān)注的是理解模型決策依據(jù)。特征重要性分析（如SHAP值）和注意力權(quán)重可視化能直觀展示哪些輸入特征對(duì)輸出影響最大，增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)模型的信任。而增加層數(shù)或數(shù)據(jù)量雖可能提升性能，但不直接增強(qiáng)解釋性。C項(xiàng)所述方法是當(dāng)前提升AI系統(tǒng)透明度的主流手段。17.【參考答案】C【解析】自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算輸入序列中所有詞之間的相關(guān)性得分，為每個(gè)詞生成一個(gè)權(quán)重分布，進(jìn)而對(duì)所有詞的向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到新的表示。這種方式使模型能夠捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)，融合全局上下文信息，而不受位置或窗口限制。C項(xiàng)正確描述了該機(jī)制的核心特點(diǎn)。18.【參考答案】B【解析】當(dāng)卷積層使用“same”填充時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)補(bǔ)零，使輸出空間尺寸與輸入相同。計(jì)算公式為：輸出尺寸=(輸入尺寸+2×填充-卷積核大小)/步長(zhǎng)+1。代入得：(28+2×1-3)/1+1=28。因此輸出為28×28，B項(xiàng)正確。19.【參考答案】C【解析】該場(chǎng)景描述的是基于上下文預(yù)測(cè)詞語(yǔ)的過(guò)程，典型應(yīng)用于如BERT、GPT等深度學(xué)習(xí)模型中。這類(lèi)模型通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)詞序列進(jìn)行建模，捕捉上下文語(yǔ)義關(guān)系，屬于深度學(xué)習(xí)中的序列建模技術(shù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)雖可能參與訓(xùn)練，但核心機(jī)制是序列建模，故C項(xiàng)最準(zhǔn)確。20.【參考答案】C【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)逐層卷積提取圖像的邊緣、紋理、部件等層級(jí)化特征，深層網(wǎng)絡(luò)可生成多尺度特征圖，用于檢測(cè)不同大小的目標(biāo)。該能力源于其層級(jí)化特征提取機(jī)制，而非僅靠權(quán)值共享或激活函數(shù)。因此C項(xiàng)正確反映其核心技術(shù)原理。21.【參考答案】B【解析】注意力機(jī)制的核心思想是讓模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能夠動(dòng)態(tài)關(guān)注與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)的輸入部分。它通過(guò)計(jì)算查詢(xún)（Query）與鍵（Key）之間的相關(guān)性得分，為值（Value）分配不同權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵信息的聚焦。該機(jī)制廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要等，顯著提升了模型性能。B項(xiàng)準(zhǔn)確描述了其動(dòng)態(tài)加權(quán)特性，其他選項(xiàng)或片面或錯(cuò)誤。22.【參考答案】B【解析】邏輯表達(dá)與自動(dòng)推理要求系統(tǒng)具備明確的知識(shí)表示與演繹能力，基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)合一階謂詞邏輯能形式化表達(dá)事實(shí)與推理規(guī)則，支持如歸結(jié)原理等推理機(jī)制。A項(xiàng)側(cè)重序列學(xué)習(xí)，C項(xiàng)為無(wú)監(jiān)督分類(lèi)，D項(xiàng)用于數(shù)據(jù)生成，均不擅長(zhǎng)顯式邏輯推理。B項(xiàng)方法在醫(yī)療診斷、定理證明等領(lǐng)域有成熟應(yīng)用，符合題意。23.【參考答案】C【解析】Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，其核心創(chuàng)新在于完全依賴(lài)自注意力機(jī)制（Self-Attention），摒棄了RNN、LSTM等循環(huán)結(jié)構(gòu)以及CNN的局部感受野設(shè)計(jì)，能夠并行處理序列數(shù)據(jù)并高效捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系。LSTM屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN常用于圖像或局部特征提取，MLP為前饋網(wǎng)絡(luò)，均不以注意力機(jī)制為核心。因此，符合題干描述的只有Transformer。24.【參考答案】C【解析】當(dāng)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)極好而驗(yàn)證集上顯著下降時(shí)，說(shuō)明模型過(guò)度記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)和噪聲，未能泛化到新數(shù)據(jù)，即發(fā)生過(guò)擬合。欠擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練和驗(yàn)證性能均差；數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤或特征缺失可能影響性能，但不是該現(xiàn)象的直接主因。因此，正確答案為C。25.【參考答案】A【解析】卷積層輸出尺寸計(jì)算公式為：(輸入尺寸-卷積核尺寸+2×填充)/步長(zhǎng)+1。本題中輸入為32×32，卷積核為5×5，步長(zhǎng)為1，填充為0，代入公式得：(32-5+0)/1+1=28。因此輸出特征圖為28×28。選項(xiàng)A正確。26.【參考答案】B【解析】CBOW（ContinuousBagofWords）模型通過(guò)上下文詞（前后若干詞）的詞向量平均值來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前目標(biāo)詞，屬于“多對(duì)一”結(jié)構(gòu)。與之相對(duì)，Skip-gram模型才是用目標(biāo)詞預(yù)測(cè)上下文。Word2Vec不使用RNN或注意力機(jī)制，故D、C錯(cuò)誤。因此正確答案為B。27.【參考答案】D【解析】余弦相似度用于衡量?jī)蓚€(gè)向量方向的相似性，取值范圍為[-1,1]。當(dāng)兩個(gè)向量方向完全一致時(shí)，夾角為0°，余弦值為1，表示語(yǔ)義最相似；方向相反時(shí)為-1。在詞向量模型（如Word2Vec）中，語(yǔ)義相近的詞對(duì)應(yīng)向量方向接近，故余弦值趨近于1。因此選D。28.【參考答案】C【解析】訓(xùn)練誤差下降說(shuō)明模型能擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而驗(yàn)證誤差上升表明模型泛化能力下降，過(guò)度記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或特例，是典型的過(guò)擬合現(xiàn)象。此時(shí)應(yīng)采用正則化、早?；蛟黾訑?shù)據(jù)等方法改善。A、B通常導(dǎo)致訓(xùn)練誤差高，D會(huì)影響收斂速度但不直接導(dǎo)致該現(xiàn)象。故選C。29.【參考答案】C【解析】自注意力機(jī)制通過(guò)構(gòu)建查詢(xún)（Query）、鍵（Key）和值（Value）三組向量，計(jì)算輸入序列中各位置間的相關(guān)性權(quán)重，進(jìn)而對(duì)值進(jìn)行加權(quán)求和，實(shí)現(xiàn)對(duì)上下文語(yǔ)義的動(dòng)態(tài)捕捉。該機(jī)制的核心是序列內(nèi)部元素之間的依賴(lài)建模，不依賴(lài)卷積操作或簡(jiǎn)單向量疊加。C項(xiàng)準(zhǔn)確描述了其關(guān)鍵計(jì)算過(guò)程，符合Transformer等主流模型原理。30.【參考答案】C【解析】小目標(biāo)檢測(cè)依賴(lài)高分辨率特征信息。特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）通過(guò)自頂向下路徑與橫向連接，融合深層語(yǔ)義信息與淺層細(xì)節(jié)特征，顯著提升模型對(duì)多尺度目標(biāo)（尤其是小目標(biāo)）的識(shí)別能力。而降低分辨率或過(guò)度池化會(huì)丟失細(xì)節(jié)，增加全連接層無(wú)法彌補(bǔ)空間信息損失。C項(xiàng)為當(dāng)前主流有效策略。31.【參考答案】C【解析】自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能的重要分支，主要研究計(jì)算機(jī)如何理解、生成和處理人類(lèi)語(yǔ)言。題干中提到的分詞、詞性標(biāo)注和句法分析均為NLP中的基礎(chǔ)任務(wù)，用于解析文本結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義。計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理圖像信息，語(yǔ)音識(shí)別關(guān)注聲音轉(zhuǎn)文字，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)NLP的技術(shù)手段之一，但不特指語(yǔ)言處理過(guò)程。因此正確答案為C。32.【參考答案】A【解析】訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響模型性能。噪聲數(shù)據(jù)或錯(cuò)誤標(biāo)簽會(huì)使模型學(xué)到錯(cuò)誤的模式，導(dǎo)致過(guò)擬合或偏差增大，從而降低其在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的泛化能力。雖然訓(xùn)練速度可能受數(shù)據(jù)量影響，但噪聲不會(huì)顯著提升速度；模型參數(shù)由結(jié)構(gòu)決定，不會(huì)因數(shù)據(jù)噪聲自動(dòng)減少；預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性通常會(huì)下降而非提升。因此，A項(xiàng)“泛化能力下降”是最科學(xué)合理的答案。33.【參考答案】C【解析】循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）具有處理序列數(shù)據(jù)的能力，其隱藏層之間存在時(shí)序連接，能夠有效捕捉文本中的上下文依賴(lài)關(guān)系，適用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。相較之下，CNN主要用于局部特征提取，F(xiàn)NN無(wú)法處理序列信息，自編碼器主要用于特征學(xué)習(xí)或降維，不擅長(zhǎng)建模時(shí)序依賴(lài)。因此RNN更符合語(yǔ)義理解中上下文建模的需求。34.【參考答案】C【解析】語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)通過(guò)節(jié)點(diǎn)表示概念，有向邊表示概念間的語(yǔ)義關(guān)系，具有直觀性和良好的可解釋性，適合表達(dá)復(fù)雜的知識(shí)關(guān)聯(lián)。產(chǎn)生式規(guī)則基于“如果-則”形式，用于推理決策；謂詞邏輯強(qiáng)調(diào)形式化表達(dá)與推理；框架表示以槽-值結(jié)構(gòu)描述對(duì)象屬性。相比之下，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)在可視化和關(guān)系表達(dá)方面更具優(yōu)勢(shì)。35.【參考答案】C【解析】Word2Vec是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于將詞語(yǔ)映射為高維向量空間中的實(shí)數(shù)向量，使得語(yǔ)義相似的詞在空間中距離較近，廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。決策樹(shù)和支持向量機(jī)主要用于分類(lèi)與回歸任務(wù)，不直接生成詞向量；K均值聚類(lèi)是無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)方法，不用于詞向量編碼。因此，正確答案為C。36.【參考答案】B【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）專(zhuān)為處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)（如圖像）設(shè)計(jì)，通過(guò)卷積層自動(dòng)提取局部特征，結(jié)合多層非線性變換實(shí)現(xiàn)高效圖像識(shí)別。線性回歸和邏輯回歸適用于線性建模，難以處理高維圖像特征；主成分分析為降維方法，不具備深度特征學(xué)習(xí)能力。因此，B選項(xiàng)正確。37.【參考答案】B【解析】在自然語(yǔ)言處理中，詞向量（如Word2Vec、GloVe）將詞語(yǔ)表示為高維空間中的向量，語(yǔ)義相近的詞向量方向接近。余弦相似度衡量的是向量間的夾角余弦值，取值范圍為[-1,1]，值越大表示方向越接近，語(yǔ)義越相似。而歐氏距離和曼哈頓距離衡量的是空間距離，距離小才相似，不符合“越大越相似”的描述。皮爾遜相關(guān)系數(shù)雖可衡量線性相關(guān)性，但非詞向量相似度主流指標(biāo)。因此選B。38.【參考答案】C【解析】過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)過(guò)度，記住了噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致泛化能力差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。題干中“訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高、新數(shù)據(jù)表現(xiàn)差”是典型過(guò)擬合特征。欠擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練集和新數(shù)據(jù)上均表現(xiàn)差；數(shù)據(jù)增強(qiáng)是緩解過(guò)擬合的技術(shù)；正則化是防止過(guò)擬合的手段。因此正確答案為C。39.【參考答案】D【解析】提升模型復(fù)雜度（如顯著增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)）易導(dǎo)致過(guò)擬合，尤其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時(shí)。而數(shù)據(jù)增強(qiáng)、Dropout和早停法均為有效防止過(guò)擬合的常用策略。故D項(xiàng)做法不適用于防止過(guò)擬合的場(chǎng)景。40.【參考答案】C【解析】一階謂詞邏輯能精確表達(dá)普遍規(guī)則及其例外情況，如“?x（Bird(x)∧?Penguin(x)→Fly(x)）”可嚴(yán)謹(jǐn)描述題干邏輯。而其他方法雖能表示知識(shí)，但在處理帶例外的全稱(chēng)命題時(shí)表達(dá)力較弱。故C項(xiàng)最優(yōu)。41.【參考答案】C【解析】BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）采用雙向Transformer編碼器結(jié)構(gòu)，能夠同時(shí)捕捉詞語(yǔ)前后文的語(yǔ)義信息，顯著提升自然語(yǔ)言理解能力。而CNN主要用于局部特征提取，RNN雖可處理序列但為單向依賴(lài)，GAN主要用于數(shù)據(jù)生成。因此，具備雙向上下文建模能力的BERT最符合題干描述。42.【參考答案】B【解析】Dropout在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)“關(guān)閉”一部分神經(jīng)元，打破神經(jīng)元間的共適應(yīng)性