2025年大學(xué)人工智能技術(shù)應(yīng)用（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）w1.以下哪種模型在自然語(yǔ)言處理中主要用于文本分類任務(wù)？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.隱馬爾可夫模型（HMM）w2.在詞向量表示中，詞袋模型的主要缺點(diǎn)是？A.無(wú)法表示詞的順序B.計(jì)算復(fù)雜度高C.對(duì)低頻詞敏感D.無(wú)法處理多義詞w3.以下哪個(gè)是自然語(yǔ)言處理中常用的預(yù)訓(xùn)練模型？A.GPT-3B.ResNetC.VGGD.DenseNetw4.機(jī)器翻譯任務(wù)中，通常使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.BLEU值w5.自然語(yǔ)言處理中的情感分析主要是判斷文本的？A.語(yǔ)法正確性B.情感傾向C.語(yǔ)義相似度D.主題類別w6.在處理長(zhǎng)文本時(shí)，哪種模型結(jié)構(gòu)更具優(yōu)勢(shì)？A.簡(jiǎn)單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中詞法分析的主要任務(wù)及常用方法。w8.（15分）請(qǐng)解釋深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理中的作用，并舉例說(shuō)明。w9.（15分）材料：在一個(gè)新聞分類系統(tǒng)中，有一批新聞文本數(shù)據(jù)，包含政治、經(jīng)濟(jì)、體育、娛樂(lè)等多個(gè)類別。任務(wù)：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新聞分類方案，說(shuō)明使用的算法及步驟。w10.（20分）材料：當(dāng)前社交媒體上存在大量的虛假信息傳播，給社會(huì)帶來(lái)不良影響。需要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)虛假新聞。問(wèn)題：請(qǐng)闡述你會(huì)采用哪些技術(shù)和方法來(lái)構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練等方面。w11.（20分）材料：隨著智能客服的發(fā)展，需要提高客服系統(tǒng)對(duì)用戶問(wèn)題的理解和回答能力。問(wèn)題：請(qǐng)描述如何運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)優(yōu)化智能客服系統(tǒng)，包括對(duì)話管理、意圖識(shí)別、答案生成等環(huán)節(jié)。答案：w1.Cw2.Aw3.Aw4.Dw5.Bw6.Cw7.詞法分析主要任務(wù)包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等。常用方法有基于規(guī)則的方法，通過(guò)編寫(xiě)詞法規(guī)則進(jìn)行分析；基于統(tǒng)計(jì)的方法，利用大量語(yǔ)料庫(kù)統(tǒng)計(jì)詞的出現(xiàn)規(guī)律等；還有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如隱馬爾可夫模型等進(jìn)行詞性標(biāo)注等任務(wù)。w8.注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理中用于聚焦文本中的關(guān)鍵部分，增強(qiáng)模型對(duì)重要信息的捕捉。例如在機(jī)器翻譯中，使模型關(guān)注源語(yǔ)言中與目標(biāo)語(yǔ)言翻譯更相關(guān)的詞，提高翻譯準(zhǔn)確性。在文本生成中，能讓模型根據(jù)輸入文本重點(diǎn)生成合適內(nèi)容。w9.可使用樸素貝葉斯算法。步驟為：首先對(duì)新聞文本進(jìn)行特征提取，如提取關(guān)鍵詞等；然后對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)類別中特征的概率；接著構(gòu)建樸素貝葉斯模型；最后對(duì)新的新聞文本提取特征，利用模型計(jì)算屬于各個(gè)類別的概率，將其分到概率最大的類別。w10.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集真實(shí)和虛假新聞數(shù)據(jù)，清理、標(biāo)注數(shù)據(jù)。模型選擇與訓(xùn)練：可選用深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，先預(yù)訓(xùn)練，再用標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)。還可結(jié)合特征工程，提取文本特征。利用分類算法判斷新聞?wù)婕?，通過(guò)交叉驗(yàn)證等評(píng)估模型性能，不斷優(yōu)化。w11.對(duì)話管理：采用對(duì)話狀態(tài)跟蹤技術(shù)，記錄用戶對(duì)話歷史。意圖識(shí)別：運(yùn)用自然語(yǔ)言理解