2025年計(jì)算機(jī)等級(jí)考試四級(jí)人工智能自然語(yǔ)言處理試卷（含答案）一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪項(xiàng)任務(wù)不屬于自然語(yǔ)言生成（NLG）的典型應(yīng)用？A.自動(dòng)新聞寫作B.機(jī)器翻譯（輸出目標(biāo)語(yǔ)言文本）C.情感分析D.對(duì)話系統(tǒng)回復(fù)生成答案：C2.在LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）中，遺忘門的主要作用是：A.控制當(dāng)前輸入信息的保留比例B.決定是否丟棄歷史記憶信息C.輸出最終的隱藏狀態(tài)D.增強(qiáng)序列的位置感知能力答案：B3.Transformer模型中，自注意力（Self-Attention）機(jī)制的計(jì)算過(guò)程可表示為：A.Attention(Q,K,V)=softmax(QK?/√d_k)VB.Attention(Q,K,V)=softmax(QV?/√d_k)KC.Attention(Q,K,V)=sigmoid(QK?/√d_k)VD.Attention(Q,K,V)=tanh(QK?/√d_k)V答案：A4.以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)最適合評(píng)估機(jī)器翻譯系統(tǒng)的輸出質(zhì)量？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.BLEU分?jǐn)?shù)C.F1值D.困惑度（Perplexity）答案：B5.BERT模型在預(yù)訓(xùn)練階段采用的主要任務(wù)是：A.掩碼語(yǔ)言模型（MLM）和下一句預(yù)測(cè)（NSP）B.序列到序列生成（Seq2Seq）C.情感分類（SentimentClassification）D.命名實(shí)體識(shí)別（NER）答案：A6.以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如GPT、BERT）的描述，錯(cuò)誤的是：A.預(yù)訓(xùn)練階段使用大規(guī)模無(wú)標(biāo)注文本B.微調(diào)階段針對(duì)特定任務(wù)調(diào)整模型參數(shù)C.模型參數(shù)量越大，泛化能力一定越強(qiáng)D.可遷移到多種下游任務(wù)（如分類、生成）答案：C7.在文本分類任務(wù)中，若輸入文本長(zhǎng)度差異較大（如50-500詞），最適合的處理方法是：A.直接截?cái)嗨形谋局凉潭ㄩL(zhǎng)度B.對(duì)每個(gè)文本單獨(dú)訓(xùn)練不同長(zhǎng)度的模型C.使用動(dòng)態(tài)padding（按批次調(diào)整長(zhǎng)度）D.忽略長(zhǎng)度差異，直接輸入模型答案：C8.以下哪項(xiàng)技術(shù)是解決多輪對(duì)話中上下文理解問(wèn)題的關(guān)鍵？A.詞袋模型（Bag-of-Words）B.位置編碼（PositionEncoding）C.對(duì)話狀態(tài)跟蹤（DialogStateTracking）D.詞嵌入（WordEmbedding）答案：C9.針對(duì)低資源語(yǔ)言（如某些小語(yǔ)種）的NLP任務(wù)，最有效的解決方法是：A.僅使用單語(yǔ)語(yǔ)料訓(xùn)練模型B.利用跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)（如多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型）C.完全依賴規(guī)則系統(tǒng)D.增大模型參數(shù)量答案：B10.以下哪種方法可用于緩解文本生成任務(wù)中的“重復(fù)生成”問(wèn)題？A.增加溫度參數(shù)（Temperature）B.采用核采樣（NucleusSampling，top-p）C.降低學(xué)習(xí)率D.減少注意力頭數(shù)答案：B11.在命名實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)中，BIO標(biāo)注體系中的“B-”表示：A.實(shí)體的起始位置B.實(shí)體的中間位置C.非實(shí)體位置D.實(shí)體的結(jié)束位置答案：A12.以下哪項(xiàng)不屬于自然語(yǔ)言處理中的“歧義消解”問(wèn)題？A.分詞歧義（如“門把手”vs“門把/手”）B.詞義歧義（如“蘋果”指水果或公司）C.句法歧義（如“咬死了獵人的狗”）D.文本情感歧義（如“這電影真有意思”可能是褒義或反諷）答案：D（注：情感歧義屬于情感分析中的細(xì)粒度問(wèn)題，非傳統(tǒng)歧義消解范疇）13.關(guān)于多模態(tài)自然語(yǔ)言處理（如文本-圖像對(duì)齊），關(guān)鍵挑戰(zhàn)是：A.文本與圖像的特征空間對(duì)齊B.文本長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于圖像像素?cái)?shù)C.圖像預(yù)處理復(fù)雜度高D.缺乏標(biāo)注數(shù)據(jù)答案：A14.以下哪種模型結(jié)構(gòu)最適合處理長(zhǎng)文本（如10000詞以上）的理解任務(wù)？A.標(biāo)準(zhǔn)Transformer（全連接注意力）B.LSTMC.稀疏注意力Transformer（如Reformer）D.詞袋模型答案：C15.在情感分析任務(wù)中，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在類別不平衡（如積極樣本占80%），最有效的改進(jìn)方法是：A.增加模型層數(shù)B.使用加權(quán)交叉熵?fù)p失（WeightedCross-Entropy）C.僅保留積極樣本訓(xùn)練D.降低學(xué)習(xí)率答案：B二、填空題（每題2分，共20分）1.自然語(yǔ)言處理的核心任務(wù)可分為自然語(yǔ)言理解（NLU）和自然語(yǔ)言生成（NLG）兩大類。2.詞嵌入（WordEmbedding）的典型方法包括Word2Vec、GloVe和FastText（任意兩個(gè)即可）。3.Transformer模型中的“多頭注意力”（Multi-HeadAttention）通過(guò)將查詢（Q）、鍵（K）、值（V）劃分為多個(gè)子空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同語(yǔ)義維度的并行建模。4.機(jī)器翻譯的主流技術(shù)路線經(jīng)歷了規(guī)則翻譯、統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）到神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）的演變。5.文本摘要任務(wù)可分為抽取式摘要（提取原文關(guān)鍵句）和生成式摘要（重新組織語(yǔ)言）兩種類型。6.在預(yù)訓(xùn)練模型中，微調(diào)（Fine-Tuning）是指在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，使用少量任務(wù)特定數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)的過(guò)程。7.對(duì)話系統(tǒng)按功能可分為任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)（如訂機(jī)票）和開放域?qū)υ捪到y(tǒng)（如閑聊）。8.為解決長(zhǎng)文本的上下文依賴問(wèn)題，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的改進(jìn)模型（如LSTM、GRU）引入了門控機(jī)制。9.評(píng)價(jià)文本生成模型的常用指標(biāo)包括BLEU（機(jī)器翻譯）、ROUGE（摘要）和人類評(píng)估（主觀）。10.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型（如mBERT、XLM）的關(guān)鍵設(shè)計(jì)是通過(guò)共享詞表或跨語(yǔ)言對(duì)齊實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言間的知識(shí)遷移。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述Transformer模型中“自注意力”（Self-Attention）與“交叉注意力”（Cross-Attention）的區(qū)別及應(yīng)用場(chǎng)景。答案：自注意力（Self-Attention）：輸入序列的每個(gè)元素與自身序列的其他元素計(jì)算注意力權(quán)重，用于捕捉序列內(nèi)部的上下文依賴（如文本理解任務(wù)，如BERT）。交叉注意力（Cross-Attention）：輸入序列的元素與另一個(gè)不同序列的元素計(jì)算注意力權(quán)重，常用于序列到序列任務(wù)（如機(jī)器翻譯中，解碼器對(duì)編碼器輸出的注意力）。2.解釋“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”范式在自然語(yǔ)言處理中的優(yōu)勢(shì)，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。答案：優(yōu)勢(shì)：（1）預(yù)訓(xùn)練利用大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用語(yǔ)言表征，緩解小樣本任務(wù)的數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題；（2）微調(diào)通過(guò)少量任務(wù)特定數(shù)據(jù)適配模型，降低模型訓(xùn)練成本；（3）通用表征可遷移到多種下游任務(wù)（如分類、生成、問(wèn)答）。應(yīng)用示例：使用BERT預(yù)訓(xùn)練模型，在情感分類任務(wù)中添加分類頭，通過(guò)少量標(biāo)注的情感數(shù)據(jù)微調(diào)，即可獲得高性能分類器。3.對(duì)比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與Transformer在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：RNN優(yōu)點(diǎn)：順序處理序列，理論上能捕捉長(zhǎng)距離依賴（通過(guò)LSTM/GRU）；參數(shù)量與序列長(zhǎng)度線性相關(guān)。RNN缺點(diǎn)：并行計(jì)算能力差（需按順序計(jì)算）；長(zhǎng)序列訓(xùn)練時(shí)易出現(xiàn)梯度消失/爆炸。Transformer優(yōu)點(diǎn)：自注意力機(jī)制并行計(jì)算所有位置，效率高；通過(guò)多頭注意力捕捉多維度上下文依賴，長(zhǎng)序列建模能力更強(qiáng)。Transformer缺點(diǎn)：參數(shù)量與序列長(zhǎng)度平方相關(guān)（O(n2)），長(zhǎng)文本計(jì)算成本高；依賴位置編碼顯式引入順序信息。4.說(shuō)明命名實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)的常見流程，并列舉兩種主流模型架構(gòu)。答案：常見流程：（1）文本預(yù)處理（分詞、標(biāo)點(diǎn)處理）；（2）特征提取（詞嵌入、上下文特征）；（3）標(biāo)簽預(yù)測(cè)（基于BIO/IOBES等標(biāo)注體系）；（4）后處理（合并連續(xù)實(shí)體）。主流模型架構(gòu)：（1）BiLSTM-CRF（雙向LSTM提取特征，CRF建模標(biāo)簽序列約束）；（2）Transformer+Softmax（如BERT直接輸出每個(gè)位置的實(shí)體標(biāo)簽概率）。5.分析文本生成任務(wù)中“模式化輸出”（如重復(fù)模板語(yǔ)句）的可能原因及改進(jìn)方法。答案：可能原因：（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在大量重復(fù)模式，模型過(guò)擬合；（2）生成時(shí)采用貪心搜索（GreedySearch）或高溫度參數(shù)，導(dǎo)致多樣性不足；（3）模型對(duì)開放域知識(shí)的泛化能力弱。改進(jìn)方法：（1）數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如回譯、同義詞替換）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性；（2）使用核采樣（Top-pSampling）或束搜索（BeamSearch）平衡確定性與多樣性；（3）引入外部知識(shí)圖譜或檢索模塊，豐富生成內(nèi)容；（4）設(shè)計(jì)多樣性損失函數(shù)（如懲罰重復(fù)詞）。四、編程題（共30分）題目1（15分）：使用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于雙向LSTM的文本分類模型，要求包含以下組件：-嵌入層（EmbeddingLayer）：詞向量維度為300，詞表大小為20000-雙向LSTM層：隱藏層維度為256，層數(shù)為2-全連接層（FCLayer）：輸出維度為5（對(duì)應(yīng)5個(gè)類別）-要求寫出模型類的定義代碼，并添加必要注釋。答案示例：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassBiLSTMTextClassifier(nn.Module):def__init__(self,vocab_size=20000,embed_dim=300,hidden_dim=256,num_layers=2,num_classes=5):super(BiLSTMTextClassifier,self).__init__()嵌入層：將詞索引映射為詞向量self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embed_dim)雙向LSTM層：隱藏層維度為hidden_dim，層數(shù)為num_layers，batch_first設(shè)為True方便輸入self.lstm=nn.LSTM(input_size=embed_dim,hidden_size=hidden_dim,num_layers=num_layers,bidirectional=True,啟用雙向batch_first=True,輸入格式為(batch_size,seq_len,embed_dim)dropout=0.2ifnum_layers>1else0多層時(shí)添加dropout)全連接層：雙向LSTM的輸出維度為2hidden_dim（前向+后向），映射到類別數(shù)self.fc=nn.Linear(2hidden_dim,num_classes)self.dropout=nn.Dropout(0.5)防止過(guò)擬合defforward(self,x):x形狀：(batch_size,seq_len)，其中seq_len為文本長(zhǎng)度x_embed=self.embedding(x)形狀：(batch_size,seq_len,embed_dim)x_embed=self.dropout(x_embed)對(duì)嵌入層輸出添加dropout前向傳播通過(guò)LSTM，獲取最后一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)LSTM輸出：(output,(h_n,c_n))，其中output是所有時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_n形狀：(num_layersnum_directions,batch_size,hidden_dim)output,(h_n,_)=self.lstm(x_embed)雙向LSTM的最后一層前向和后向隱藏狀態(tài)拼接h_n的最后兩層對(duì)應(yīng)雙向的最后一層（num_layers=2時(shí)，索引為2和3）合并后形狀：(batch_size,2hidden_dim)last_hidden=torch.cat([h_n[-2,:,:],h_n[-1,:,:]],dim=1)通過(guò)全連接層輸出類別概率logits=self.fc(last_hidden)形狀：(batch_size,num_classes)returnlogits```題目2（15分）：給定一個(gè)已訓(xùn)練的BERT模型（如huggingface的`bert-base-uncased`），編寫代碼實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入文本的情感分類（二分類：積極/消極）。要求：-包含數(shù)據(jù)預(yù)處理（分詞、填充/截?cái)唷⑥D(zhuǎn)換為張量）-寫出前向推理的關(guān)鍵步驟（無(wú)需訓(xùn)練循環(huán)）-假設(shè)輸入文本為`"Thismovieisfantastic,withbrilliantactingandtouchingplots."`答案示例：```pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorch加載預(yù)訓(xùn)練模型和分詞器model_name="bert-base-uncased"tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name,num_labels=2)二分類輸入文本text="Thismovieisfantastic,withbrilliantactingandtouchingplots."數(shù)據(jù)預(yù)處理inputs=tokenizer(text,padding="max_length",填充至最大長(zhǎng)度（默認(rèn)512）truncation=True,截?cái)噙^(guò)長(zhǎng)文本max_length=128,自定義最大長(zhǎng)度return_tensors="pt"返回PyTorch張量)前向推理withtorch.no_grad():關(guān)閉梯度計(jì)算outputs=model(inputs)獲取預(yù)測(cè)結(jié)果（logits轉(zhuǎn)換為概率）logits=outputs.logitsprobs=torch.softmax(logits,dim=1)形狀：(1,2)，對(duì)應(yīng)[消極概率,積極概率]predicted_class=torch.argmax(probs,dim=1).item()0為消極，1為積極輸出結(jié)果print(f"文本：{text}")print(f"預(yù)測(cè)情感：{'積極'ifpredicted_class==1else'消極'}")print(f"概率：積極{probs[0,1]:.4f}，消極{probs[0,0]:.4f}")```五、綜合分析題（共30分）題目：隨著大語(yǔ)言模型（如GPT-4、Llama3）的發(fā)展，自然語(yǔ)言處理任務(wù)的范式發(fā)生了顯著變化。請(qǐng)結(jié)合當(dāng)前技術(shù)趨勢(shì)，分析以下問(wèn)題：（1）大語(yǔ)言模型在少樣本/零樣本任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)是什么？其背后的核心技術(shù)（如指令微調(diào)、思維鏈）是如何實(shí)現(xiàn)的？（2）大語(yǔ)言模型在實(shí)際應(yīng)用中面臨哪些挑戰(zhàn)（至少列舉3點(diǎn)）？并提出可能的解決方案。答案要點(diǎn)：（1）優(yōu)勢(shì)：大語(yǔ)言模型通過(guò)超大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練（萬(wàn)億級(jí)token）學(xué)習(xí)到通用語(yǔ)言知識(shí)和任務(wù)理解能力，能夠通