2025年人工智能訓(xùn)練師(三級(jí))職業(yè)技能鑒定理論考試題庫(kù)(含答案)一、單項(xiàng)選擇題（共20題，每題2分，共40分）1.以下哪項(xiàng)是人工智能訓(xùn)練師（三級(jí)）在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)中最核心的職責(zé)？A.設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)B.確保標(biāo)注數(shù)據(jù)符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的語(yǔ)義一致性C.編寫模型訓(xùn)練的Python代碼D.部署模型到生產(chǎn)環(huán)境答案：B解析：三級(jí)訓(xùn)練師需重點(diǎn)關(guān)注標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量，尤其是語(yǔ)義一致性，確保標(biāo)注結(jié)果能準(zhǔn)確反映業(yè)務(wù)需求。2.在模型評(píng)估中，若某二分類任務(wù)的精確率（Precision）為0.8，召回率（Recall）為0.6，則F1分?jǐn)?shù)為？A.0.65B.0.69C.0.72D.0.75答案：B解析：F1分?jǐn)?shù)=2×(精確率×召回率)/(精確率+召回率)=2×(0.8×0.6)/(0.8+0.6)=0.96/1.4≈0.69。3.以下哪種情況最可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合（Overfitting）？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于驗(yàn)證數(shù)據(jù)量B.在訓(xùn)練集中加入大量噪聲數(shù)據(jù)C.使用L2正則化限制模型復(fù)雜度D.模型參數(shù)數(shù)量遠(yuǎn)多于訓(xùn)練樣本數(shù)量答案：D解析：過(guò)擬合的核心原因是模型復(fù)雜度高但數(shù)據(jù)量不足，導(dǎo)致模型過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲。4.自然語(yǔ)言處理（NLP）中，“將文本轉(zhuǎn)換為詞向量”屬于以下哪個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.模型訓(xùn)練D.結(jié)果評(píng)估答案：B解析：詞向量（如Word2Vec、BERT嵌入）是文本的特征表示，屬于特征工程環(huán)節(jié)。5.計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）任務(wù)中，“檢測(cè)圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置并分類”屬于？A.圖像分類B.目標(biāo)檢測(cè)C.語(yǔ)義分割D.實(shí)例分割答案：B解析：目標(biāo)檢測(cè)（ObjectDetection）需同時(shí)輸出目標(biāo)的位置（邊界框）和類別。6.以下哪項(xiàng)是數(shù)據(jù)清洗中處理“缺失值”的合理方法？A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用訓(xùn)練集的均值填充所有缺失值C.根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯選擇中位數(shù)或眾數(shù)填充D.忽略缺失值，不做任何處理答案：C解析：缺失值處理需結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如年齡缺失可用中位數(shù)填充，類別特征缺失可用眾數(shù)。7.在模型訓(xùn)練中，“早停法（EarlyStopping）”的主要目的是？A.減少計(jì)算資源消耗B.防止模型過(guò)擬合C.提升模型訓(xùn)練速度D.降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本答案：B解析：早停法通過(guò)監(jiān)控驗(yàn)證集性能，在性能不再提升時(shí)停止訓(xùn)練，避免模型過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。8.以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.邏輯回歸（LogisticRegression）B.K-means聚類C.隨機(jī)森林（RandomForest）D.支持向量機(jī)（SVM）答案：B解析：K-means基于數(shù)據(jù)本身的相似性聚類，無(wú)需標(biāo)簽，屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。9.人工智能訓(xùn)練中，“數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范文檔”的核心作用是？A.記錄標(biāo)注人員的工作時(shí)長(zhǎng)B.確保不同標(biāo)注人員對(duì)同一數(shù)據(jù)的標(biāo)注結(jié)果一致C.統(tǒng)計(jì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的總量D.展示模型訓(xùn)練的歷史日志答案：B解析：規(guī)范文檔需明確標(biāo)注規(guī)則（如分類標(biāo)準(zhǔn)、邊界框精度），減少標(biāo)注歧義。10.以下哪項(xiàng)是多模態(tài)訓(xùn)練（如文本+圖像）的關(guān)鍵挑戰(zhàn)？A.單一模態(tài)數(shù)據(jù)量不足B.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義對(duì)齊C.模型參數(shù)量過(guò)大D.訓(xùn)練硬件成本過(guò)高答案：B解析：多模態(tài)訓(xùn)練需將文本、圖像等不同模態(tài)的特征映射到同一語(yǔ)義空間，解決語(yǔ)義對(duì)齊問(wèn)題。11.在評(píng)估推薦系統(tǒng)時(shí)，“平均準(zhǔn)確率均值（MAP）”主要衡量？A.推薦結(jié)果的多樣性B.推薦結(jié)果的相關(guān)性排序C.推薦結(jié)果的覆蓋范圍D.推薦系統(tǒng)的響應(yīng)速度答案：B解析：MAP關(guān)注推薦列表中相關(guān)物品的位置，強(qiáng)調(diào)排序質(zhì)量。12.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）方法適用于文本數(shù)據(jù)？A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.替換句子中的同義詞C.調(diào)整圖像亮度D.添加高斯噪聲到音頻答案：B解析：文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)可通過(guò)同義詞替換、回譯等方法，保持語(yǔ)義不變的同時(shí)增加數(shù)據(jù)多樣性。13.人工智能訓(xùn)練中的“倫理風(fēng)險(xiǎn)”不包括？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)導(dǎo)致模型歧視B.模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可解釋性不足C.訓(xùn)練過(guò)程中GPU的能耗過(guò)高D.用戶隱私數(shù)據(jù)在標(biāo)注環(huán)節(jié)泄露答案：C解析：倫理風(fēng)險(xiǎn)主要涉及公平性、隱私、可解釋性等，能耗屬于技術(shù)成本問(wèn)題。14.以下哪項(xiàng)是模型部署前需驗(yàn)證的“魯棒性”指標(biāo)？A.模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率B.模型對(duì)輸入噪聲或擾動(dòng)的抗干擾能力C.模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度D.模型在不同時(shí)區(qū)的運(yùn)行穩(wěn)定性答案：B解析：魯棒性指模型在輸入數(shù)據(jù)存在噪聲、擾動(dòng)或分布偏移時(shí)的性能穩(wěn)定性。15.小樣本學(xué)習(xí)（Few-shotLearning）的核心目標(biāo)是？A.僅用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練高性能模型B.減少模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源C.提升模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的泛化能力D.降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的人工成本答案：A解析：小樣本學(xué)習(xí)通過(guò)元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法，解決標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺時(shí)的模型訓(xùn)練問(wèn)題。16.以下哪種工具常用于標(biāo)注圖像中的目標(biāo)檢測(cè)邊界框？A.LabelStudioB.TensorFlowC.PyTorchD.Scikit-learn答案：A解析：LabelStudio是多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，支持圖像邊界框、文本實(shí)體等標(biāo)注；其余為模型開(kāi)發(fā)框架。17.在訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）時(shí)，“梯度消失”問(wèn)題主要影響？A.模型對(duì)長(zhǎng)序列的記憶能力B.模型的訓(xùn)練速度C.模型的分類準(zhǔn)確率D.模型的參數(shù)量答案：A解析：梯度消失導(dǎo)致RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)，早期時(shí)間步的信息無(wú)法有效傳遞，影響長(zhǎng)程依賴建模。18.以下哪項(xiàng)是“混淆矩陣（ConfusionMatrix）”無(wú)法直接得出的指標(biāo)？A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.準(zhǔn)確率（Accuracy）答案：C解析：混淆矩陣可直接計(jì)算精確率、召回率、準(zhǔn)確率，但F1分?jǐn)?shù)需結(jié)合前兩者計(jì)算。19.人工智能訓(xùn)練師在處理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)時(shí)，最需關(guān)注的合規(guī)要求是？A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的速度B.患者隱私保護(hù)（如符合HIPAA）C.模型的參數(shù)量D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性答案：B解析：醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，需嚴(yán)格遵守隱私保護(hù)法規(guī)（如美國(guó)HIPAA、中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》）。20.以下哪種模型優(yōu)化方法屬于“超參數(shù)調(diào)優(yōu)”？A.調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)B.使用Adam優(yōu)化器代替SGDC.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化答案：A解析：超參數(shù)（如層數(shù)、學(xué)習(xí)率、批量大?。┦怯?xùn)練前設(shè)定的參數(shù)，需通過(guò)調(diào)優(yōu)選擇最優(yōu)組合。二、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題3分，共30分。每題至少2個(gè)正確選項(xiàng)，錯(cuò)選、漏選均不得分）1.數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量控制的常用方法包括？A.標(biāo)注人員培訓(xùn)與考核B.采用“雙人標(biāo)注+交叉校驗(yàn)”C.對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行抽樣復(fù)核D.僅使用自動(dòng)化標(biāo)注工具答案：ABC解析：質(zhì)量控制需結(jié)合人工與規(guī)則，自動(dòng)化工具可能存在誤差，需人工校驗(yàn)。2.模型評(píng)估時(shí)需考慮的關(guān)鍵因素包括？A.評(píng)估數(shù)據(jù)的分布是否與真實(shí)場(chǎng)景一致B.模型的計(jì)算復(fù)雜度（如推理時(shí)間）C.模型在不同子群體（如不同性別、年齡）上的公平性D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注成本答案：ABC解析：評(píng)估需關(guān)注性能（如準(zhǔn)確率）、效率（推理時(shí)間）、公平性等，標(biāo)注成本屬于訓(xùn)練階段的考量。3.以下哪些屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用？A.隨機(jī)裁剪圖像B.對(duì)文本進(jìn)行同義詞替換C.調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度D.在音頻中添加背景噪聲答案：AC解析：B為文本增強(qiáng)，D為音頻增強(qiáng)，AC是CV常用增強(qiáng)方法。4.自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型包括？A.BERTB.GPTC.ResNetD.YOLO答案：AB解析：ResNet（圖像分類）、YOLO（目標(biāo)檢測(cè)）屬于CV模型，AB是NLP預(yù)訓(xùn)練模型。5.目標(biāo)檢測(cè)算法中屬于“單階段檢測(cè)”的有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN答案：BC解析：?jiǎn)坞A段檢測(cè)（如YOLO、SSD）直接預(yù)測(cè)邊界框和類別；雙階段（如FasterR-CNN）先生成候選區(qū)域再分類。6.人工智能訓(xùn)練中的倫理風(fēng)險(xiǎn)可能來(lái)源于？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含偏見(jiàn)（如性別歧視）B.模型預(yù)測(cè)結(jié)果不可解釋（如黑箱模型）C.標(biāo)注人員未簽署數(shù)據(jù)保密協(xié)議D.模型在醫(yī)療場(chǎng)景中替代醫(yī)生決策答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、不可解釋性、隱私泄露（未簽協(xié)議）、過(guò)度依賴模型均可能引發(fā)倫理問(wèn)題。7.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括？A.處理缺失值B.去除重復(fù)數(shù)據(jù)C.糾正錯(cuò)誤標(biāo)注（如標(biāo)簽錯(cuò)誤）D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化答案：ABC解析：歸一化屬于特征工程，數(shù)據(jù)清洗側(cè)重解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（缺失、重復(fù)、錯(cuò)誤）。8.超參數(shù)調(diào)優(yōu)的常用方法有？A.網(wǎng)格搜索（GridSearch）B.隨機(jī)搜索（RandomSearch）C.貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimization）D.反向傳播（Backpropagation）答案：ABC解析：反向傳播是模型參數(shù)（非超參數(shù)）的優(yōu)化方法，超參數(shù)調(diào)優(yōu)需通過(guò)搜索策略。9.多模態(tài)訓(xùn)練需要處理的典型數(shù)據(jù)類型包括？A.文本（如用戶評(píng)論）B.圖像（如產(chǎn)品圖片）C.音頻（如語(yǔ)音指令）D.結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)（如用戶年齡、收入）答案：ABCD解析：多模態(tài)涵蓋文本、圖像、音頻、表格等多種數(shù)據(jù)形式。10.模型部署前需完成的驗(yàn)證工作包括？A.壓力測(cè)試（如高并發(fā)請(qǐng)求下的響應(yīng)時(shí)間）B.對(duì)抗樣本測(cè)試（驗(yàn)證模型魯棒性）C.合規(guī)性檢查（如符合GDPR）D.訓(xùn)練日志的存檔答案：ABC解析：部署驗(yàn)證需關(guān)注性能、魯棒性、合規(guī)性，訓(xùn)練日志存檔屬于記錄工作，非部署前必驗(yàn)項(xiàng)。三、判斷題（共10題，每題1分，共10分。正確填“√”，錯(cuò)誤填“×”）1.數(shù)據(jù)標(biāo)注只需保證標(biāo)注結(jié)果的準(zhǔn)確性，無(wú)需考慮標(biāo)注規(guī)則的一致性。（×）解析：標(biāo)注規(guī)則不一致會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布偏差，影響模型泛化能力。2.混淆矩陣僅適用于二分類任務(wù)，多分類任務(wù)無(wú)法使用。（×）解析：混淆矩陣可擴(kuò)展至多分類，對(duì)角線表示正確分類的樣本數(shù)。3.模型過(guò)擬合時(shí)，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率會(huì)顯著高于驗(yàn)證集準(zhǔn)確率。（√）解析：過(guò)擬合的典型表現(xiàn)是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但無(wú)法泛化到新數(shù)據(jù)（驗(yàn)證集性能差）。4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)僅適用于圖像數(shù)據(jù)，文本和音頻無(wú)法使用。（×）解析：文本可通過(guò)同義詞替換、回譯增強(qiáng)，音頻可通過(guò)添加噪聲、變速增強(qiáng)。5.BERT模型是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）構(gòu)建的。（×）解析：BERT基于Transformer架構(gòu)，使用自注意力機(jī)制，而非RNN。6.YOLO算法是典型的雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法。（×）解析：YOLO是單階段檢測(cè)算法，直接預(yù)測(cè)邊界框和類別，無(wú)需生成候選區(qū)域。7.人工智能訓(xùn)練中的倫理問(wèn)題僅涉及用戶隱私保護(hù)。（×）解析：倫理問(wèn)題還包括模型公平性、可解釋性、責(zé)任歸屬等。8.數(shù)據(jù)清洗應(yīng)在數(shù)據(jù)標(biāo)注完成后進(jìn)行。（×）解析：數(shù)據(jù)清洗需在標(biāo)注前處理原始數(shù)據(jù)的缺失、重復(fù)問(wèn)題，避免錯(cuò)誤數(shù)據(jù)被標(biāo)注。9.超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率）可通過(guò)反向傳播算法自動(dòng)優(yōu)化。（×）解析：超參數(shù)需人工設(shè)定或通過(guò)搜索算法調(diào)優(yōu)，模型參數(shù)（如權(quán)重）通過(guò)反向傳播優(yōu)化。10.多模態(tài)訓(xùn)練的關(guān)鍵是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)直接拼接輸入模型。（×）解析：需先將不同模態(tài)特征映射到同一語(yǔ)義空間（對(duì)齊），再進(jìn)行融合，直接拼接可能導(dǎo)致語(yǔ)義沖突。四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)標(biāo)注的關(guān)鍵質(zhì)量控制措施。答案：（1）制定詳細(xì)標(biāo)注規(guī)范文檔，明確標(biāo)注規(guī)則（如分類標(biāo)準(zhǔn)、邊界框精度）；（2）對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行培訓(xùn)與考核，確保理解規(guī)范；（3）采用“雙人標(biāo)注+交叉校驗(yàn)”，對(duì)不一致結(jié)果由專家仲裁；（4）抽樣復(fù)核標(biāo)注結(jié)果，計(jì)算標(biāo)注一致性（如Cohen’sKappa系數(shù)）；（5）使用標(biāo)注工具記錄標(biāo)注過(guò)程，便于追溯問(wèn)題。2.模型過(guò)擬合的檢測(cè)方法及常見(jiàn)解決策略有哪些？答案：檢測(cè)方法：（1）比較訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的性能（如準(zhǔn)確率），若訓(xùn)練集準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于驗(yàn)證集，可能過(guò)擬合；（2）觀察訓(xùn)練損失與驗(yàn)證損失的變化趨勢(shì)，若驗(yàn)證損失停止下降甚至上升，而訓(xùn)練損失持續(xù)下降，提示過(guò)擬合。解決策略：（1）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量（如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、收集新數(shù)據(jù)）；（2）降低模型復(fù)雜度（如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量）；（3）使用正則化（L1/L2正則化、Dropout）；（4）早停法（在驗(yàn)證集性能不再提升時(shí)停止訓(xùn)練）；（5）集成學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林通過(guò)多模型投票降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)）。3.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的訓(xùn)練流程及其優(yōu)勢(shì)。答案：流程：（1）預(yù)訓(xùn)練階段：在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注文本（如維基百科）上訓(xùn)練通用語(yǔ)言模型（如BERT），學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用特征；（2）微調(diào)階段：在特定任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)（如情感分析語(yǔ)料）上，對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型的頂層參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，適應(yīng)具體任務(wù)。優(yōu)勢(shì)：（1）減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴（利用大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)）；（2）提升模型在小樣本任務(wù)上的性能；（3）縮短訓(xùn)練時(shí)間（預(yù)訓(xùn)練模型已學(xué)習(xí)通用特征，僅需微調(diào)少量參數(shù)）。4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)與圖像分類的核心區(qū)別是什么？答案：（1）任務(wù)目標(biāo)：圖像分類僅需判斷圖像整體的類別（如“貓”或“狗”）；目標(biāo)檢測(cè)需同時(shí)定位圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置（邊界框）并分類（如“左上有一只貓，右下有一只狗”）。（2）輸出形式：圖像分類輸出單一類別標(biāo)簽；目標(biāo)檢測(cè)輸出多個(gè)（目標(biāo)數(shù)量×[邊界框坐標(biāo)+類別置信度]）。（3）模型復(fù)雜度：目標(biāo)檢測(cè)需同時(shí)處理定位與分類，模型通常包含區(qū)域建議（如RPN）或多尺度特征提取模塊，復(fù)雜度高于圖像分類。5.列舉人工智能訓(xùn)練中常見(jiàn)的倫理風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略。答案：常見(jiàn)倫理風(fēng)險(xiǎn)：（1）數(shù)據(jù)偏見(jiàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含歧視性信息（如性別、種族偏見(jiàn)），導(dǎo)致模型輸出不公平結(jié)果；（2）隱私泄露：標(biāo)注或訓(xùn)練過(guò)程中泄露用戶敏感信息（如醫(yī)療記錄、身份證號(hào)）；（3）可解釋性不足：模型為“黑箱”，無(wú)法解釋預(yù)測(cè)依據(jù)，影響決策信任度；（4）過(guò)度依賴：模型在關(guān)鍵領(lǐng)域（如醫(yī)療、司法）替代人類決策，推卸責(zé)任。應(yīng)對(duì)策略：（1）數(shù)據(jù)層面：進(jìn)行偏見(jiàn)檢測(cè)（如統(tǒng)計(jì)不同群體的標(biāo)簽分布），使用去偏技術(shù)（如重新加權(quán)樣本）；（2）隱私保護(hù)：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)（在本地訓(xùn)練模型，不上傳原始數(shù)據(jù)）、差分隱私（添加噪聲保護(hù)個(gè)體信息）；（3）模型層面：使用可解釋性方法（如SHAP、LIME）可視化特征重要性；（4）流程層面：建立“人類在環(huán)”機(jī)制（關(guān)鍵決策需人工審核），制定倫理審查流程（如成立AI倫理委員會(huì)）。五、案例分析題（共2題，每題10分，共20分）案例1：電商平臺(tái)評(píng)論情感分析模型訓(xùn)練某電商平臺(tái)需訓(xùn)練一個(gè)情感分析模型，用于自動(dòng)識(shí)別用戶評(píng)論的情感傾向（正向/負(fù)向）?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為10萬(wàn)條用戶評(píng)論（含少量缺失值、重復(fù)內(nèi)容），標(biāo)注標(biāo)簽為“正向”“負(fù)向”“中性”（但業(yè)務(wù)需求僅需區(qū)分正向/負(fù)向）。問(wèn)題：（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟；（2）若標(biāo)注數(shù)據(jù)中“正向”樣本占70%，“負(fù)向”占30%，可能導(dǎo)致什么問(wèn)題？如何解決？答案：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：①數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)評(píng)論；處理缺失值（若缺失內(nèi)容，直接刪除該樣本；若標(biāo)簽缺失，通過(guò)規(guī)則或模型預(yù)測(cè)標(biāo)簽后人工校驗(yàn)）；②標(biāo)簽修正：將“中性”標(biāo)簽重新標(biāo)注為“正向”或“負(fù)向”（根據(jù)業(yè)務(wù)需求），或直接剔除“中性”樣本（若中性評(píng)論對(duì)業(yè)務(wù)無(wú)價(jià)值）；③文本預(yù)處理：去除特殊符號(hào)、停用詞（如“的”“了”）；進(jìn)行分詞（中文需分詞工具如jieba）；④數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)負(fù)向樣本進(jìn)行同義詞替換、回譯等，平衡樣本分布；⑤特征轉(zhuǎn)換：將文本轉(zhuǎn)換為詞向量（如使用BERT生成嵌入向量）。（2）樣本不平衡問(wèn)題及解決：?jiǎn)栴}：模型可能偏向多數(shù)類（正向），導(dǎo)致負(fù)向樣本的召