2025年大學(xué)人工智能（自然語(yǔ)言處理）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共6題，每題5分，每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案填寫在答題區(qū)域內(nèi)）w1.以下哪個(gè)不是自然語(yǔ)言處理中詞法分析的主要任務(wù)？A.詞性標(biāo)注B.命名實(shí)體識(shí)別C.詞干提取D.形態(tài)分析w2.在機(jī)器翻譯中，常用的模型架構(gòu)不包括以下哪種？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.支持向量機(jī)（SVM）D.注意力機(jī)制模型w3.下列關(guān)于語(yǔ)言模型評(píng)估指標(biāo)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是？A.困惑度越低，模型性能越好B.準(zhǔn)確率可用于評(píng)估分類任務(wù)C.F1值綜合考慮了精確率和召回率D.均方誤差主要用于評(píng)估生成文本的質(zhì)量w4.以下哪種方法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用？A.主題模型B.聚類算法C.支持向量回歸D.自編碼器w5.對(duì)于文本分類任務(wù)，當(dāng)類別不均衡時(shí)，以下哪種處理方式效果不佳？A.過(guò)采樣少數(shù)類B.欠采樣多數(shù)類C.調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重D.直接使用原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練w6.在情感分析中，若要判斷一段文本是積極、消極還是中性情感，通常使用的模型是？A.回歸模型B.分類模型C.生成模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型第II卷（非選擇題共70分）w7.（1０分）簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中句法分析的主要作用及常用的句法分析算法。w8.（15分）闡述深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理中的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。材料：在一個(gè)智能客服系統(tǒng)中，需要對(duì)用戶提出的問(wèn)題進(jìn)行準(zhǔn)確理解和回答?？头到y(tǒng)收集了大量的用戶問(wèn)題及對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)答案。w9.（20分）（1）請(qǐng)描述如何使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練一個(gè)能夠準(zhǔn)確回答用戶問(wèn)題的模型。（2）若用戶問(wèn)題存在錯(cuò)別字或表述不規(guī)范，模型應(yīng)如何處理以提高回答的準(zhǔn)確性？材料：社交媒體上有大量的文本數(shù)據(jù)，其中包含各種話題討論。研究人員希望分析不同話題下的文本特征及情感傾向。w10.（25分）（1）設(shè)計(jì)一種方法來(lái)自動(dòng)識(shí)別文本所屬的話題類別。（2）如何結(jié)合文本特征和情感分析技術(shù)，判斷某個(gè)話題下文本的整體情感傾向是積極、消極還是中性？答案：w1.Bw2.Cw3.Dw4.Cw5.Dw6.Bw7.句法分析主要作用是分析句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，明確詞語(yǔ)之間的句法關(guān)系。常用算法有基于規(guī)則的句法分析算法，如短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法分析；還有基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，像最大熵馬爾可夫模型、依存句法分析算法等。w8.注意力機(jī)制原理是通過(guò)計(jì)算輸入序列中不同位置的重要性權(quán)重，讓模型能夠聚焦于關(guān)鍵部分。在自然語(yǔ)言處理中，應(yīng)用場(chǎng)景包括機(jī)器翻譯中關(guān)注源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言的對(duì)應(yīng)部分；文本摘要中突出關(guān)鍵語(yǔ)句；問(wèn)答系統(tǒng)里聚焦問(wèn)題與答案的關(guān)聯(lián)部分等幫助模型更好處理文本。w9.（1）收集大量用戶問(wèn)題及標(biāo)準(zhǔn)答案作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行特征提取，如詞向量、句法特征等。選擇合適的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將問(wèn)題特征作為輸入，標(biāo)準(zhǔn)答案作為輸出進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)使預(yù)測(cè)答案與標(biāo)準(zhǔn)答案接近。（2）對(duì)于存在錯(cuò)別字或表述不規(guī)范問(wèn)題，首先利用拼寫檢查工具修正錯(cuò)別字，然后通過(guò)語(yǔ)言模型對(duì)不規(guī)范表述進(jìn)行規(guī)范化處理，再將處理后的問(wèn)題輸入模型進(jìn)行分析回答，提高回答準(zhǔn)確性。w10.（1）可以先對(duì)社交媒體文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取文本中的關(guān)鍵詞、主題詞等特征。然后使用聚類算法，如K-Means算法，將具有相似特征的文本聚為一類，每一類對(duì)應(yīng)一個(gè)話題類別。也可以訓(xùn)練分類模型，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機(jī)等，根據(jù)文本特征預(yù)測(cè)所屬類別。（2）提取文本的情感詞、情感傾向副詞等特征，構(gòu)建情感詞典。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于