2025年大四（人工智能）自然語言處理基礎(chǔ)試題

（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）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種模型是自然語言處理中經(jīng)典的詞向量模型？（）A.CNNB.RNNC.Word2VecD.GPT2.在自然語言處理中，用于文本分類的常用算法是（）A.K近鄰算法B.樸素貝葉斯算法C.決策樹算法D.以上都是3.以下哪個(gè)不是自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型？（）A.BERTB.ELMoC.ResNetD.GPT-34.自然語言處理中，處理文本序列的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是（）A.LSTMB.GRUC.兩者都是D.兩者都不是5..計(jì)算兩個(gè)文本之間相似度的常用方法是（）A.余弦相似度B.歐氏距離C.曼哈頓距離D.切比雪夫距離6.對(duì)于自然語言處理中的情感分析任務(wù)，通常輸出的類別不包括（）A.積極B.消極C.中性D.復(fù)雜第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共5空，每空4分。請?jiān)跈M線上填寫正確答案。1.自然語言處理中的詞法分析主要包括______、______等任務(wù)。2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過引入______、______和輸出門來解決梯度消失和梯度爆炸問題。3.在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練模型的主要優(yōu)點(diǎn)是可以利用大規(guī)模文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到豐富的______。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共2題，每題10分。簡要回答問題。1.簡述自然語言處理中命名實(shí)體識(shí)別的主要步驟。2.說明在自然語言處理中，使用詞袋模型的優(yōu)缺點(diǎn)。四、材料分析題（共15分）材料：在自然語言處理的文本生成任務(wù)中，常常會(huì)使用到基于注意力機(jī)制的模型。注意力機(jī)制可以讓模型在生成文本時(shí)，更加關(guān)注輸入文本中的不同部分。例如，在生成一篇關(guān)于旅游的文章時(shí)，模型可以根據(jù)輸入文本中提到的景點(diǎn)、美食等信息，有針對(duì)性地生成相關(guān)內(nèi)容。問題：請分析注意力機(jī)制在文本生成任務(wù)中的作用，并舉例說明它是如何提高生成文本的質(zhì)量的。（150字左右）作答區(qū)域：五、綜合應(yīng)用題（共15分）材料：現(xiàn)有一段電影評(píng)論文本：“這部電影劇情拖沓，演員表演也很生硬，完全沒有達(dá)到我的預(yù)期?！眴栴}：請使用自然語言處理技術(shù)，對(duì)這段文本進(jìn)行情感分析，并說明你所采用的方法和依據(jù)。（150字左右）作答區(qū)域：答案：1.C2.D3.C4.C5.A6.D二、1.分詞、詞性標(biāo)注2.輸入門、遺忘門3.語言知識(shí)三、1.命名實(shí)體識(shí)別主要步驟：首先進(jìn)行文本預(yù)處理，包括分詞等；然后利用命名實(shí)體識(shí)別模型，基于統(tǒng)計(jì)特征、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等來識(shí)別出人名、地名、組織名等實(shí)體；最后進(jìn)行后處理，如消除重疊等。2.優(yōu)點(diǎn)：簡單直觀，易于理解和實(shí)現(xiàn)；能有效表示文本的語義內(nèi)容。缺點(diǎn)：無法考慮詞序信息；會(huì)丟失文本的語法和語義結(jié)構(gòu)；高維稀疏向量計(jì)算效率低。四、注意力機(jī)制在文本生成任務(wù)中能讓模型根據(jù)輸入文本不同部分生成對(duì)應(yīng)內(nèi)容。如生成旅游文章時(shí)根據(jù)景點(diǎn)、美食等信息針對(duì)性生成。它提高了生成文本質(zhì)量，因?yàn)槟芫劢龟P(guān)鍵信息，使生成內(nèi)容更貼合輸入，避免無關(guān)內(nèi)容，使生成文本更準(zhǔn)確、豐富且有針對(duì)性。五、這段文本情感傾向?yàn)橄?/p>