[上海市]2023上海外國(guó)語大學(xué)人工智能數(shù)據(jù)工程中心技術(shù)開發(fā)人員招聘1人筆試歷年參考題庫典型考點(diǎn)附帶答案詳解(3卷合一)一、選擇題從給出的選項(xiàng)中選擇正確答案（共50題）1、以下哪項(xiàng)是自然語言處理中“詞向量”技術(shù)的主要目標(biāo)？A.將文本轉(zhuǎn)換為圖像格式進(jìn)行存儲(chǔ)B.將詞匯用高維空間中的向量表示，以捕捉語義關(guān)系C.通過語音識(shí)別技術(shù)將口語轉(zhuǎn)化為文字D.對(duì)文本進(jìn)行語法結(jié)構(gòu)分析并生成語法樹2、在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，以下哪種情況最可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于模型參數(shù)數(shù)量B.使用L2正則化技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行約束C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)優(yōu)異但在測(cè)試集上性能顯著下降D.采用交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型性能3、下列詞語中，加點(diǎn)字的注音完全正確的一項(xiàng)是：

A.雋永（juàn）木訥（nè）踽踽獨(dú)行（jǔ）

B.翩躚（qiān）紈绔（kù）未雨綢繆（móu）

C.齟齬（jǔ）攻訐（jié）怙惡不悛（quān）

D.赧然（nǎn）酗酒（xiōng）睚眥必報(bào)（zì）A.AB.BC.CD.D4、下列句子中，沒有語病的一項(xiàng)是：

A.由于采用了新技術(shù)，這個(gè)產(chǎn)品的質(zhì)量得到了大幅度的增加。

B.他不僅學(xué)習(xí)成績(jī)優(yōu)秀，而且積極參加社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)。

C.經(jīng)過大家的共同努力，使這個(gè)問題得到了圓滿解決。

D.我們要發(fā)揚(yáng)和繼承中華民族的優(yōu)秀傳統(tǒng)文化。A.AB.BC.CD.D5、隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)工程在各行業(yè)中的作用日益凸顯。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，哪一項(xiàng)是正確的？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理的唯一目的是提高數(shù)據(jù)的可視化效果B.缺失值處理不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的范疇C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理中常見的步驟D.文本數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行預(yù)處理即可直接用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型6、在自然語言處理任務(wù)中，詞嵌入技術(shù)能夠?qū)⒃~語映射為稠密向量。以下關(guān)于詞嵌入特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？A.詞嵌入可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系B.詞嵌入向量的維度通常高于One-hot編碼C.Word2Vec和GloVe是經(jīng)典的詞嵌入模型D.詞嵌入能夠緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題7、在自然語言處理中，詞向量技術(shù)能夠?qū)⑽谋局械脑~語轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解的數(shù)值向量。以下關(guān)于詞向量主要特點(diǎn)的描述，正確的是：A.詞向量能夠完全保留詞語在原始文本中的語法結(jié)構(gòu)B.詞向量的維度與詞典大小呈正比關(guān)系C.相似的詞語在向量空間中具有相近的向量表示D.詞向量的訓(xùn)練過程不需要考慮上下文信息8、機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。下列哪種方法不能有效緩解過擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)C.引入正則化項(xiàng)D.采用交叉驗(yàn)證方法9、下列有關(guān)人工智能發(fā)展階段的描述，錯(cuò)誤的是：A.符號(hào)主義人工智能基于邏輯推理和知識(shí)表示B.連接主義人工智能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦工作機(jī)制C.行為主義人工智能強(qiáng)調(diào)智能體與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)D.目前人工智能已進(jìn)入通用人工智能階段，具備與人類等同的認(rèn)知能力10、關(guān)于自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用，下列說法正確的是：A.詞嵌入技術(shù)可將詞匯映射為高維稀疏向量B.注意力機(jī)制能夠提升模型對(duì)長(zhǎng)文本的處理效率C.Transformer模型完全依賴卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.預(yù)訓(xùn)練語言模型無需標(biāo)注數(shù)據(jù)即可完成特定任務(wù)訓(xùn)練11、人工智能技術(shù)發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)工程扮演著重要角色。下列關(guān)于數(shù)據(jù)工程核心任務(wù)的描述，哪一項(xiàng)最能體現(xiàn)其在人工智能應(yīng)用中的基礎(chǔ)性作用？A.設(shè)計(jì)并優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以提升模型精度B.采集、清洗、標(biāo)注數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練集C.開發(fā)可視化界面以展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果D.編寫算法實(shí)現(xiàn)自然語言處理任務(wù)12、某研究團(tuán)隊(duì)需構(gòu)建多語言文本數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練跨語言語義分析模型。下列哪一措施對(duì)提升數(shù)據(jù)集的代表性和泛化能力幫助最??？A.從新聞、社交網(wǎng)絡(luò)、學(xué)術(shù)論文等多元領(lǐng)域采集文本B.對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)添加噪聲以模擬真實(shí)場(chǎng)景中的文本錯(cuò)誤C.僅選取語法結(jié)構(gòu)完全規(guī)范的文本作為樣本D.平衡不同語言文本的數(shù)量及主題分布13、下列哪項(xiàng)關(guān)于人工智能技術(shù)中“遷移學(xué)習(xí)”的描述最準(zhǔn)確？A.遷移學(xué)習(xí)是指模型在不同硬件平臺(tái)間轉(zhuǎn)移部署的過程B.遷移學(xué)習(xí)是指將已訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新任務(wù)中的學(xué)習(xí)方法C.遷移學(xué)習(xí)是指人工智能系統(tǒng)自動(dòng)切換學(xué)習(xí)模式的技術(shù)D.遷移學(xué)習(xí)是指將數(shù)據(jù)從源領(lǐng)域復(fù)制到目標(biāo)領(lǐng)域的過程14、在自然語言處理中，BERT模型的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在：A.采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取文本特征B.使用雙向Transformer編碼器理解上下文C.基于規(guī)則模板進(jìn)行語義解析D.通過詞袋模型實(shí)現(xiàn)文本分類15、人工智能技術(shù)中，自然語言處理（NLP）的核心任務(wù)之一是理解文本的語義。以下哪種方法主要用于捕捉詞語之間的語義相似度？A.詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）B.獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）C.詞嵌入（WordEmbedding）D.主成分分析（PCA）16、在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，若一個(gè)分類模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)優(yōu)異，但在測(cè)試集上性能顯著下降，這種現(xiàn)象最可能的原因是？A.欠擬合（Underfitting）B.數(shù)據(jù)不平衡（DataImbalance）C.過擬合（Overfitting）D.特征冗余（FeatureRedundancy）17、下列關(guān)于自然語言處理（NLP）的描述，哪一項(xiàng)最準(zhǔn)確地體現(xiàn)了當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的核心特征？A.主要依賴人工編寫規(guī)則來處理語言結(jié)構(gòu)B.完全依賴無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行語言建模C.以統(tǒng)計(jì)方法和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式處理語言D.僅使用基于詞典的方法進(jìn)行語義分析18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，關(guān)于訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的劃分，下列哪種說法最符合最佳實(shí)踐原則？A.驗(yàn)證集用于最終模型評(píng)估，測(cè)試集用于參數(shù)調(diào)優(yōu)B.訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，驗(yàn)證集和測(cè)試集可以合并使用C.測(cè)試集應(yīng)嚴(yán)格隔離，僅在最終評(píng)估時(shí)使用一次D.三個(gè)數(shù)據(jù)集可以隨機(jī)交替使用以提高效率19、下列詞語中，字形完全正確的一項(xiàng)是：A.度假村金榜提名美輪美奐B.水龍頭談笑風(fēng)生懸梁刺股C.入場(chǎng)券甘敗下風(fēng)蛛絲馬跡D.挖墻腳默守成規(guī)一籌莫展20、關(guān)于人工智能發(fā)展歷程，下列說法正確的是：A.達(dá)特茅斯會(huì)議標(biāo)志著人工智能作為獨(dú)立學(xué)科的誕生B.專家系統(tǒng)是聯(lián)結(jié)主義學(xué)派的代表性成果C.深度學(xué)習(xí)屬于符號(hào)主義的研究范疇D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域21、隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，自然語言處理（NLP）已成為關(guān)鍵研究領(lǐng)域。以下關(guān)于自然語言處理技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是正確的？A.自然語言處理僅關(guān)注文本的語法結(jié)構(gòu)分析，不涉及語義理解B.詞嵌入技術(shù)能夠?qū)⒃~匯映射為高維空間中的向量，但無法表達(dá)詞語間的語義關(guān)系C.注意力機(jī)制通過動(dòng)態(tài)加權(quán)輸入信息，顯著提升了機(jī)器翻譯等任務(wù)的性能D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）因無法處理長(zhǎng)距離依賴問題，已被完全淘汰22、在人工智能領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評(píng)估指標(biāo)至關(guān)重要。關(guān)于分類任務(wù)的評(píng)估方法，下列哪一說法是錯(cuò)誤的？A.準(zhǔn)確率適用于類別分布均衡的數(shù)據(jù)集，但在不平衡數(shù)據(jù)中可能產(chǎn)生誤導(dǎo)B.F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能綜合反映模型性能C.ROC曲線下的面積（AUC）越小，代表模型分類性能越優(yōu)D.混淆矩陣可以直觀展示模型分類結(jié)果的真假正例和假負(fù)例23、以下關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展歷程的描述，正確的是：A.人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了從符號(hào)主義到連接主義的單一演進(jìn)路徑B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破主要依賴于計(jì)算能力和數(shù)據(jù)規(guī)模的提升C.專家系統(tǒng)屬于基于規(guī)則的早期人工智能實(shí)現(xiàn)方式D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練24、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種做法最符合數(shù)據(jù)工程的最佳實(shí)踐：A.將所有數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在單個(gè)數(shù)據(jù)庫中以保證一致性B.優(yōu)先采用實(shí)時(shí)處理方式處理所有類型的數(shù)據(jù)C.根據(jù)數(shù)據(jù)特性和使用場(chǎng)景設(shè)計(jì)分層存儲(chǔ)架構(gòu)D.為提升處理速度，在數(shù)據(jù)采集階段不做任何清洗操作25、以下關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的描述中，最符合當(dāng)前技術(shù)趨勢(shì)的是：A.人工智能已全面超越人類智能，并在所有領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自主決策B.人工智能目前仍處于弱人工智能階段，專注于特定任務(wù)處理C.人工智能技術(shù)已完全解決自然語言理解中的語義歧義問題D.人工智能的發(fā)展主要依賴傳統(tǒng)編程，無需大規(guī)模數(shù)據(jù)支撐26、在數(shù)據(jù)處理流程中，以下哪一環(huán)節(jié)是確保數(shù)據(jù)可用性的關(guān)鍵步驟？A.數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)可視化展示C.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理D.數(shù)據(jù)分布式傳輸27、上海外國(guó)語大學(xué)人工智能數(shù)據(jù)工程中心致力于推動(dòng)多語言智能技術(shù)發(fā)展，以下關(guān)于該中心主要研究方向的描述，哪個(gè)最符合其跨學(xué)科融合的特點(diǎn)？A.專注于單一語種的語音識(shí)別技術(shù)優(yōu)化B.重點(diǎn)研究計(jì)算機(jī)硬件性能提升方案C.開展語言學(xué)與人工智能的交叉研究D.主要進(jìn)行傳統(tǒng)教學(xué)方法的數(shù)字化轉(zhuǎn)型28、在人工智能數(shù)據(jù)工程研究中，以下哪種數(shù)據(jù)處理方法最能保障多語言語料庫的建設(shè)質(zhì)量？A.僅收集單一來源的文本數(shù)據(jù)B.采用自動(dòng)化清洗與人工校驗(yàn)相結(jié)合C.完全依賴機(jī)器翻譯進(jìn)行語料轉(zhuǎn)換D.使用未經(jīng)處理的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)29、某公司計(jì)劃對(duì)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程進(jìn)行優(yōu)化，現(xiàn)有兩種改進(jìn)方案：方案A可將處理速度提升30%，但會(huì)增加15%的能耗；方案B可將能耗降低20%，但會(huì)使處理速度下降10%。若當(dāng)前系統(tǒng)的處理速度為100單位，能耗為50單位，以下哪項(xiàng)描述正確？A.僅采用方案A時(shí)，系統(tǒng)效率（處理速度與能耗的比值）會(huì)提升B.僅采用方案B時(shí)，系統(tǒng)效率會(huì)降低C.同時(shí)采用兩種方案后，系統(tǒng)效率高于初始狀態(tài)D.方案A對(duì)效率的提升幅度大于方案B對(duì)效率的降低幅度30、人工智能技術(shù)正日益融入社會(huì)各領(lǐng)域，以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述正確的是：A.人工智能系統(tǒng)可以完全避免偏見和歧視B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不屬于人工智能倫理范疇C.算法透明度有助于提升人工智能系統(tǒng)的可信度D.人工智能決策無需考慮社會(huì)責(zé)任問題31、在處理自然語言時(shí)，以下哪種技術(shù)最適合用于識(shí)別文本中的情感傾向：A.光學(xué)字符識(shí)別B.情感分析C.機(jī)器翻譯D.語音識(shí)別32、下列各句中，加點(diǎn)的成語使用恰當(dāng)?shù)囊豁?xiàng)是：

A.他在數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域苦心孤詣二十年，終于取得了突破性進(jìn)展

B.這個(gè)設(shè)計(jì)方案簡(jiǎn)直巧奪天工，完全超出了我們的預(yù)期

C.面對(duì)技術(shù)難題，我們要有破釜沉舟的決心，不能畏首畏尾

D.他的演講繪聲繪色，把復(fù)雜的算法原理講得通俗易懂A.苦心孤詣B.巧奪天工C.破釜沉舟D.繪聲繪色33、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)需要處理大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪項(xiàng)最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的作用？A.將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)B.消除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄C.將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一尺度D.填補(bǔ)數(shù)據(jù)集中的缺失值34、某研究團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行自然語言處理時(shí)，需要建立詞向量模型。以下哪種方法最適合處理一詞多義現(xiàn)象？A.獨(dú)熱編碼B.TF-IDF加權(quán)C.Word2Vec的CBOW模型D.基于Transformer的BERT模型35、人工智能技術(shù)在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。以下關(guān)于自然語言處理技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是正確的？A.目前的人工智能系統(tǒng)已經(jīng)完全掌握了人類語言的深層語義理解B.詞嵌入技術(shù)可以將詞語表示為高維空間中的向量C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理自然語言時(shí)不需要進(jìn)行特征工程D.基于規(guī)則的方法在現(xiàn)代自然語言處理中已完全被深度學(xué)習(xí)取代36、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，以下說法正確的是：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何數(shù)據(jù)B.非監(jiān)督學(xué)習(xí)只能用于聚類分析，不能用于降維C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過已有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型D.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，所有數(shù)據(jù)都帶有明確的標(biāo)簽37、下列句子中，沒有語病的一項(xiàng)是：

A.通過這次社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，使我們?cè)鰪?qiáng)了團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)

B.能否培養(yǎng)學(xué)生的思維能力，是衡量一節(jié)課成功的重要標(biāo)準(zhǔn)

-C.學(xué)校組織同學(xué)們參觀了博物館，大家都覺得受益匪淺

D.他那崇高的革命品質(zhì)，經(jīng)常浮現(xiàn)在我的腦海中A.通過這次社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，使我們?cè)鰪?qiáng)了團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)B.能否培養(yǎng)學(xué)生的思維能力，是衡量一節(jié)課成功的重要標(biāo)準(zhǔn)C.學(xué)校組織同學(xué)們參觀了博物館，大家都覺得受益匪淺D.他那崇高的革命品質(zhì)，經(jīng)常浮現(xiàn)在我的腦海中38、下列各句中，加點(diǎn)的成語使用恰當(dāng)?shù)囊豁?xiàng)是：

A.他在這次演講比賽中獲得一等獎(jiǎng)，真是當(dāng)之無愧

B.王老師對(duì)我們要求嚴(yán)格，經(jīng)常吹毛求疵

C.這部小說情節(jié)曲折，人物形象栩栩如生，真可謂不刊之論

D.他做事總是三心二意，朝三暮四A.當(dāng)之無愧B.吹毛求疵C.不刊之論D.朝三暮四39、人工智能技術(shù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。以下關(guān)于這兩種學(xué)習(xí)方式的描述，正確的是：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量已標(biāo)注數(shù)據(jù)，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)完全不需要數(shù)據(jù)標(biāo)簽B.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類問題，無監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理聚類問題C.在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時(shí)包含標(biāo)注和未標(biāo)注樣本D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種特殊形式40、自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)能夠?qū)⒃~語映射為稠密向量。下列關(guān)于詞向量特點(diǎn)的說法，錯(cuò)誤的是：A.相似的詞在向量空間中位置接近B.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系C.one-hot編碼是最優(yōu)的詞向量表示方法D.詞向量維度通常遠(yuǎn)小于詞典大小41、下列關(guān)于人工智能在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用，說法正確的是：A.自然語言處理僅關(guān)注文本的語法結(jié)構(gòu)分析B.情感分析不屬于自然語言處理的研究范疇C.機(jī)器翻譯技術(shù)完全不需要依賴深度學(xué)習(xí)算法D.命名實(shí)體識(shí)別可以識(shí)別文本中的人名、地名等特定信息42、關(guān)于大數(shù)據(jù)處理中的ETL過程，以下描述錯(cuò)誤的是：A.ETL是指抽取、轉(zhuǎn)換、加載的數(shù)據(jù)處理過程B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和規(guī)范化C.數(shù)據(jù)加載階段僅支持全量更新模式D.ETL過程有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性43、人工智能的發(fā)展離不開海量數(shù)據(jù)的支持。下列關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中作用的描述，正確的是：A.數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)人工智能模型性能沒有影響B(tài).數(shù)據(jù)量越大，人工智能模型性能一定越好C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性會(huì)影響監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果D.無標(biāo)注數(shù)據(jù)不能用于任何人工智能訓(xùn)練44、自然語言處理是人工智能的重要分支。以下關(guān)于自然語言處理技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是：A.詞向量技術(shù)能夠?qū)⒃~語表示為數(shù)值向量B.注意力機(jī)制可以幫助模型關(guān)注輸入中的重要部分C.所有自然語言處理任務(wù)都需要完整的語法分析D.預(yù)訓(xùn)練語言模型可以通過微調(diào)適應(yīng)特定任務(wù)45、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法主要用于解決模型過擬合問題？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.提高模型復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量D.早停法46、關(guān)于自然語言處理中的詞向量技術(shù)，下列說法正確的是：A.One-hot編碼能有效表達(dá)詞語間的語義關(guān)系B.Word2Vec得到的詞向量具有線性類比關(guān)系C.詞袋模型可以捕捉詞語的順序信息D.TF-IDF值隨文檔長(zhǎng)度增加而單調(diào)遞增47、下列哪項(xiàng)關(guān)于人工智能的描述最能體現(xiàn)其“數(shù)據(jù)工程”應(yīng)用的特點(diǎn)？A.通過算法模擬人類情感交流，實(shí)現(xiàn)智能客服對(duì)話B.基于海量用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)C.利用傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡并自動(dòng)校準(zhǔn)D.通過語音識(shí)別技術(shù)將會(huì)議內(nèi)容轉(zhuǎn)為文字記錄48、某研究團(tuán)隊(duì)需開發(fā)一個(gè)多語言文本分析工具，要求能自動(dòng)識(shí)別語法錯(cuò)誤并生成修改建議。該工具最可能依賴以下哪種技術(shù)組合？A.知識(shí)圖譜與圖像識(shí)別B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)則引擎C.區(qū)塊鏈與分布式存儲(chǔ)D.虛擬現(xiàn)實(shí)與傳感器融合49、下列句子中，沒有語病的一項(xiàng)是：A.通過這次社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，使我們開闊了視野，增長(zhǎng)了見識(shí)。B.能否堅(jiān)持鍛煉身體，是保持健康的重要因素。C.他對(duì)自己能否考上理想的大學(xué)充滿了信心。D.學(xué)校開展了豐富多彩的課外活動(dòng)，充實(shí)了同學(xué)們的課余生活。50、下列關(guān)于人工智能發(fā)展歷程的表述，正確的是：A.人工智能的概念最早由艾倫·圖靈在20世紀(jì)50年代提出B.專家系統(tǒng)是聯(lián)結(jié)主義人工智能的代表性成果C.深度學(xué)習(xí)主要依賴于符號(hào)主義的理論基礎(chǔ)D.機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的重要技術(shù)途徑

參考答案及解析1.【參考答案】B【解析】詞向量技術(shù)旨在將自然語言中的詞匯映射為高維空間中的向量表示。這種表示方法能夠通過向量間的距離和方向關(guān)系，有效捕捉詞匯之間的語義關(guān)聯(lián)（如同義詞關(guān)系、上下位關(guān)系等）。相比傳統(tǒng)基于詞典的方法，詞向量能更好地處理語義相似度計(jì)算、詞匯類比等任務(wù)，是自然語言處理領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)技術(shù)。2.【參考答案】C【解析】過擬合是指模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)上泛化能力差。選項(xiàng)C描述的現(xiàn)象正是過擬合的典型特征。其他選項(xiàng)中：A大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)有助于防止過擬合；B正則化是減輕過擬合的常用方法；D交叉驗(yàn)證用于客觀評(píng)估模型泛化能力，都不會(huì)直接導(dǎo)致過擬合。3.【參考答案】C【解析】A項(xiàng)"雋永"的"雋"正確讀音為juàn，"木訥"的"訥"正確讀音為nè，"踽踽獨(dú)行"的"踽"正確讀音為jǔ，但"雋"在表示"意味深長(zhǎng)"時(shí)應(yīng)讀juàn，該項(xiàng)注音正確。B項(xiàng)"翩躚"的"躚"正確讀音為xiān。C項(xiàng)全部正確："齟齬"讀jǔyǔ，"攻訐"讀gōngjié，"怙惡不悛"讀hùèbùquān。D項(xiàng)"酗酒"的"酗"正確讀音為xù。4.【參考答案】B【解析】A項(xiàng)搭配不當(dāng)，"質(zhì)量"不能說"增加"，應(yīng)改為"提高"；C項(xiàng)成分殘缺，濫用"使"字導(dǎo)致主語缺失，應(yīng)刪去"使"；D項(xiàng)語序不當(dāng)，應(yīng)先"繼承"后"發(fā)揚(yáng)"；B項(xiàng)句子結(jié)構(gòu)完整，關(guān)聯(lián)詞使用恰當(dāng)，沒有語病。5.【參考答案】C【解析】數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)工程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量以支持后續(xù)分析或建模。選項(xiàng)A錯(cuò)誤，因?yàn)閿?shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)包括處理噪聲、缺失值和格式統(tǒng)一等，不僅限于可視化；選項(xiàng)B錯(cuò)誤，缺失值處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的常見任務(wù)之一；選項(xiàng)C正確，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score）和歸一化（如Min-Max縮放）常用于消除量綱影響，提高模型性能；選項(xiàng)D錯(cuò)誤，文本數(shù)據(jù)通常需經(jīng)過分詞、去停用詞等預(yù)處理才能被模型有效使用。6.【參考答案】B【解析】詞嵌入通過低維稠密向量表示詞語，是自然語言處理的重要技術(shù)。選項(xiàng)A正確，詞嵌入可通過向量距離反映詞語的語義相似性；選項(xiàng)B錯(cuò)誤，詞嵌入的維度通常遠(yuǎn)低于One-hot編碼（后者維度等于詞表大小，且為稀疏向量）；選項(xiàng)C正確，Word2Vec（含CBOW和Skip-gram）和GloVe均是廣泛應(yīng)用的詞嵌入模型；選項(xiàng)D正確，詞嵌入的稠密特性可有效緩解One-hot編碼帶來的數(shù)據(jù)稀疏問題。7.【參考答案】C【解析】詞向量的核心思想是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型將詞語映射到低維連續(xù)向量空間，使得語義相近的詞語在向量空間中的距離較近。選項(xiàng)A錯(cuò)誤，詞向量主要捕捉語義信息而非完整語法結(jié)構(gòu)；選項(xiàng)B錯(cuò)誤，詞向量維度是預(yù)設(shè)的超參數(shù)，與詞典大小無關(guān)；選項(xiàng)D錯(cuò)誤，現(xiàn)代詞向量技術(shù)（如Word2Vec）正是通過上下文信息進(jìn)行訓(xùn)練的。8.【參考答案】B【解析】過擬合通常是由于模型過于復(fù)雜，過度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲所致。選項(xiàng)A通過提供更多數(shù)據(jù)可提高模型泛化能力；選項(xiàng)C的正則化通過對(duì)模型參數(shù)施加約束來防止過擬合；選項(xiàng)D的交叉驗(yàn)證有助于評(píng)估模型泛化性能。而選項(xiàng)B使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)反而可能加劇過擬合問題。9.【參考答案】D【解析】目前人工智能仍處于專用人工智能階段，即在特定任務(wù)（如圖像識(shí)別、語音處理）中表現(xiàn)優(yōu)異，但尚未實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）。通用人工智能指具備人類全面認(rèn)知能力的AI系統(tǒng)，當(dāng)前技術(shù)尚未突破這一領(lǐng)域。A、B、C選項(xiàng)分別正確描述了人工智能的三大流派（符號(hào)主義、連接主義、行為主義）的核心思想。10.【參考答案】B【解析】注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列各部分的權(quán)重，使模型聚焦于關(guān)鍵信息，有效改善長(zhǎng)文本處理效果。A錯(cuò)誤：詞嵌入通常生成低維稠密向量；C錯(cuò)誤：Transformer的核心是自注意力機(jī)制，而非卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；D錯(cuò)誤：預(yù)訓(xùn)練語言模型雖可利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，但微調(diào)階段仍需標(biāo)注數(shù)據(jù)適應(yīng)具體任務(wù)。11.【參考答案】B【解析】數(shù)據(jù)工程的核心任務(wù)是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清洗、標(biāo)注等處理，形成結(jié)構(gòu)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為人工智能模型訓(xùn)練提供可靠基礎(chǔ)。選項(xiàng)A屬于模型算法優(yōu)化，C屬于數(shù)據(jù)應(yīng)用層開發(fā)，D屬于具體算法實(shí)現(xiàn)，三者均依賴于數(shù)據(jù)工程提供的預(yù)處理結(jié)果。因此，B選項(xiàng)最符合數(shù)據(jù)工程的基礎(chǔ)性定位。12.【參考答案】C【解析】構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集需注重多樣性、真實(shí)性和平衡性。A選項(xiàng)通過多領(lǐng)域采集增強(qiáng)內(nèi)容多樣性；B選項(xiàng)通過添加噪聲提升模型抗干擾能力；D選項(xiàng)通過平衡數(shù)據(jù)分布避免模型偏見。而C選項(xiàng)僅選擇語法完全規(guī)范的文本，會(huì)削弱數(shù)據(jù)集的真實(shí)性，無法反映實(shí)際語言使用中的復(fù)雜性，反而降低模型的泛化能力。13.【參考答案】B【解析】遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，其核心思想是將在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域（源領(lǐng)域）上學(xué)習(xí)到的知識(shí)，遷移到另一個(gè)相關(guān)但不同的任務(wù)或領(lǐng)域（目標(biāo)領(lǐng)域）中。選項(xiàng)B準(zhǔn)確描述了這一概念：利用已有模型參數(shù)作為新任務(wù)的起點(diǎn)，能有效提升學(xué)習(xí)效率、降低數(shù)據(jù)需求。其他選項(xiàng)均存在偏差：A項(xiàng)混淆了模型部署與知識(shí)遷移；C項(xiàng)描述的是自適應(yīng)學(xué)習(xí)；D項(xiàng)僅涉及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移，未體現(xiàn)知識(shí)遷移的本質(zhì)特征。14.【參考答案】B【解析】BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）的核心突破在于采用了雙向Transformer編碼器架構(gòu)，能夠同時(shí)考慮單詞前后文信息，顯著提升了語言理解能力。選項(xiàng)B正確指出了這一關(guān)鍵創(chuàng)新。其他選項(xiàng)均不符合BERT的技術(shù)特點(diǎn)：A項(xiàng)描述的是CNN在文本處理中的應(yīng)用；C項(xiàng)屬于傳統(tǒng)規(guī)則方法；D項(xiàng)詞袋模型是早期的文本表示方法，無法捕捉語義關(guān)聯(lián)和上下文信息。BERT通過預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式，在多項(xiàng)自然語言處理任務(wù)中取得了突破性進(jìn)展。15.【參考答案】C【解析】詞嵌入通過將詞語映射到低維連續(xù)向量空間，能夠有效捕捉詞語間的語義關(guān)系，例如通過向量距離衡量相似性。TF-IDF主要用于評(píng)估詞語在文檔中的重要性，無法直接表達(dá)語義；獨(dú)熱編碼僅表示詞語存在性，缺乏語義信息；PCA是降維技術(shù)，不專門用于語義建模。16.【參考答案】C【解析】過擬合指模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致泛化能力下降。欠擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練集和測(cè)試集性能均不佳；數(shù)據(jù)不平衡可能導(dǎo)致某些類別識(shí)別率低，但不會(huì)造成訓(xùn)練集與測(cè)試集的顯著差異；特征冗余會(huì)影響效率，但不是性能差異的主因。17.【參考答案】C【解析】當(dāng)前自然語言處理技術(shù)已從早期的基于規(guī)則方法發(fā)展到統(tǒng)計(jì)方法與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的階段?，F(xiàn)代NLP系統(tǒng)通常采用預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT、GPT等），這些模型通過大規(guī)模語料訓(xùn)練獲得語言表示能力，既能捕捉語言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，又能通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)理解復(fù)雜語義。這種方法相比單純基于規(guī)則、詞典或無監(jiān)督學(xué)習(xí)更具優(yōu)勢(shì)，能夠有效處理語言的歧義性、上下文依賴等復(fù)雜特性。18.【參考答案】C【解析】在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集應(yīng)嚴(yán)格劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型選擇，測(cè)試集則應(yīng)在整個(gè)開發(fā)過程中保持隔離，僅在最終評(píng)估模型泛化能力時(shí)使用一次。這種做法能有效避免過擬合，確保評(píng)估結(jié)果的可靠性。若將測(cè)試集用于參數(shù)調(diào)優(yōu)或與驗(yàn)證集混用，會(huì)導(dǎo)致模型在測(cè)試集上表現(xiàn)被高估，無法反映真實(shí)的泛化性能。19.【參考答案】B【解析】A項(xiàng)"金榜提名"應(yīng)為"金榜題名"，"題名"指題寫姓名；C項(xiàng)"甘敗下風(fēng)"應(yīng)為"甘拜下風(fēng)"，"拜"表示認(rèn)輸、服氣；D項(xiàng)"默守成規(guī)"應(yīng)為"墨守成規(guī)"，成語源自墨子善于守城。B項(xiàng)所有詞語書寫均正確，"水龍頭"指自來水管出口開關(guān)，"談笑風(fēng)生"形容談話興致高，"懸梁刺股"指刻苦學(xué)習(xí)。20.【參考答案】A【解析】A正確，1956年達(dá)特茅斯會(huì)議正式提出"人工智能"概念，標(biāo)志該學(xué)科誕生。B錯(cuò)誤，專家系統(tǒng)屬于符號(hào)主義學(xué)派，聯(lián)結(jié)主義以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表。C錯(cuò)誤，深度學(xué)習(xí)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，屬于聯(lián)結(jié)主義。D錯(cuò)誤，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早期主要應(yīng)用于模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺是后期重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。21.【參考答案】C【解析】A項(xiàng)錯(cuò)誤，自然語言處理不僅分析語法，還涉及語義理解、情感分析等多層次任務(wù)；B項(xiàng)錯(cuò)誤，詞嵌入技術(shù)（如Word2Vec）通過向量空間映射能夠捕捉詞語間的語義關(guān)聯(lián)；C項(xiàng)正確，注意力機(jī)制通過聚焦關(guān)鍵信息，在機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)中有效提升了模型性能；D項(xiàng)錯(cuò)誤，RNN雖存在長(zhǎng)距離依賴問題，但因其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)仍在部分場(chǎng)景中使用，且LSTM、GRU等改進(jìn)模型緩解了該問題。22.【參考答案】C【解析】A項(xiàng)正確，類別不平衡時(shí)，準(zhǔn)確率可能因多數(shù)類占比高而虛高；B項(xiàng)正確，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)兼顧精確率與召回率，適用于需要平衡二者的場(chǎng)景；C項(xiàng)錯(cuò)誤，AUC值越大表示模型分類性能越好，其取值范圍為[0,1]；D項(xiàng)正確，混淆矩陣通過四類結(jié)果（TP、FP、FN、TN）直觀呈現(xiàn)分類細(xì)節(jié)。23.【參考答案】C【解析】專家系統(tǒng)是人工智能發(fā)展早期的重要成果，其核心是通過知識(shí)庫和推理機(jī)來模擬人類專家的決策過程，屬于典型的基于規(guī)則的人工智能實(shí)現(xiàn)方式。A項(xiàng)錯(cuò)誤，人工智能發(fā)展存在符號(hào)主義、連接主義和行為主義等多條并行路徑；B項(xiàng)不準(zhǔn)確，深度學(xué)習(xí)突破除了算力和數(shù)據(jù)，還需要算法創(chuàng)新；D項(xiàng)錯(cuò)誤，強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要通過智能體與環(huán)境的交互獲得反饋，不需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。24.【參考答案】C【解析】分層存儲(chǔ)架構(gòu)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率、處理要求等特性，將數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在熱、溫、冷等不同層級(jí)的存儲(chǔ)介質(zhì)中，既保證了高性能訪問需求，又控制了存儲(chǔ)成本。A項(xiàng)會(huì)導(dǎo)致單點(diǎn)瓶頸和擴(kuò)展性問題；B項(xiàng)忽略了批處理在特定場(chǎng)景下的優(yōu)勢(shì)；D項(xiàng)會(huì)使后續(xù)數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度大幅增加，不符合數(shù)據(jù)治理原則。25.【參考答案】B【解析】當(dāng)前人工智能技術(shù)仍屬于弱人工智能階段，即在特定領(lǐng)域（如圖像識(shí)別、語音處理等）表現(xiàn)出色，但缺乏通用性和自主意識(shí)。A項(xiàng)錯(cuò)誤，人工智能尚未達(dá)到全面超越人類智能的水平；C項(xiàng)錯(cuò)誤，自然語言處理中的語義歧義仍是技術(shù)難點(diǎn)；D項(xiàng)錯(cuò)誤，現(xiàn)代人工智能依賴大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，而非傳統(tǒng)編程主導(dǎo)。26.【參考答案】C【解析】數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心環(huán)節(jié)，包括去重、填充缺失值、糾正錯(cuò)誤等操作，直接影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。A項(xiàng)側(cè)重于數(shù)據(jù)安全，B項(xiàng)關(guān)注結(jié)果呈現(xiàn)，D項(xiàng)涉及數(shù)據(jù)傳輸效率，均不屬于保障數(shù)據(jù)可用性的直接措施。數(shù)據(jù)可用性依賴于清洗后的規(guī)范性和完整性，故C項(xiàng)正確。27.【參考答案】C【解析】該中心作為高校人工智能研究機(jī)構(gòu)，其特色在于將語言學(xué)等人文社科優(yōu)勢(shì)與前沿人工智能技術(shù)相結(jié)合。選項(xiàng)A局限于單一技術(shù)領(lǐng)域，未體現(xiàn)跨學(xué)科特性；選項(xiàng)B偏重硬件研究，與語言智能關(guān)聯(lián)度較低；選項(xiàng)D側(cè)重教育領(lǐng)域應(yīng)用，未能全面反映其研究范疇。選項(xiàng)C準(zhǔn)確抓住了語言學(xué)研究與人工智能技術(shù)的交叉融合特征，符合高?？蒲袡C(jī)構(gòu)發(fā)揮學(xué)科優(yōu)勢(shì)的特點(diǎn)。28.【參考答案】B【解析】高質(zhì)量多語言語料庫建設(shè)需要兼顧效率與準(zhǔn)確性。選項(xiàng)A數(shù)據(jù)來源單一會(huì)導(dǎo)致樣本偏差；選項(xiàng)C完全依賴機(jī)器翻譯會(huì)引入翻譯錯(cuò)誤，影響語料質(zhì)量；選項(xiàng)D使用原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲和錯(cuò)誤信息。選項(xiàng)B通過自動(dòng)化預(yù)處理提高效率，再輔以人工校驗(yàn)確保準(zhǔn)確性，這種有機(jī)結(jié)合的方法最能保證多語言語料庫的建設(shè)質(zhì)量，符合數(shù)據(jù)工程的最佳實(shí)踐。29.【參考答案】A【解析】初始效率=100/50=2。僅采用方案A：速度=100×(1+30%)=130，能耗=50×(1+15%)=57.5，效率=130/57.5≈2.26>2，故A正確。僅采用方案B：速度=90，能耗=40，效率=90/40=2.25>2，故B錯(cuò)誤。同時(shí)采用兩種方案：速度=130×0.9=117，能耗=57.5×0.8=46，效率=117/46≈2.54>2，但C未明確比較對(duì)象。方案A效率提升幅度為(2.26-2)/2=13%，方案B效率降低幅度為(2-2.25)/2=-12.5%（實(shí)際為提升），故D錯(cuò)誤。30.【參考答案】C【解析】算法透明度是人工智能倫理的重要方面。當(dāng)算法的決策過程可解釋、可追溯時(shí)，有助于使用者理解和信任系統(tǒng)的輸出結(jié)果。A項(xiàng)錯(cuò)誤，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含人類社會(huì)的偏見，人工智能系統(tǒng)難以完全避免偏見；B項(xiàng)錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是人工智能倫理的核心議題；D項(xiàng)錯(cuò)誤，人工智能的發(fā)展必須考慮對(duì)社會(huì)的影響和責(zé)任。31.【參考答案】B【解析】情感分析是自然語言處理的重要應(yīng)用，專門用于識(shí)別和提取文本中的主觀信息，如情感傾向、情緒態(tài)度等。A項(xiàng)光學(xué)字符識(shí)別是將圖像中的文字轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀文本；C項(xiàng)機(jī)器翻譯專注于不同語言之間的轉(zhuǎn)換；D項(xiàng)語音識(shí)別是將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文字，這三項(xiàng)技術(shù)均不直接涉及情感分析功能。32.【參考答案】A【解析】A項(xiàng)"苦心孤詣"指刻苦鉆研，達(dá)到了別人達(dá)不到的境地，符合語境；B項(xiàng)"巧奪天工"形容技藝精巧勝過天然，多用于工藝美術(shù)，不適用于設(shè)計(jì)方案；C項(xiàng)"破釜沉舟"比喻下決心不顧一切干到底，程度過重，不適用于解決技術(shù)難題；D項(xiàng)"繪聲繪色"形容敘述、描寫生動(dòng)逼真，不適用于講解原理。33.【參考答案】C【解析】數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的預(yù)處理步驟，其核心作用是將不同量綱、不同范圍的特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的數(shù)值尺度。選項(xiàng)A描述的是數(shù)據(jù)編碼過程，B是數(shù)據(jù)去重，D是缺失值處理，這些都屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的其他環(huán)節(jié)。標(biāo)準(zhǔn)化通過消除特征間的量綱影響，使不同特征的權(quán)重可比，能顯著提升梯度下降算法的收斂速度，避免某些特征因數(shù)值過大而主導(dǎo)模型訓(xùn)練。34.【參考答案】D【解析】BERT模型采用雙向Transformer架構(gòu)，能夠根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整詞向量表示，有效解決一詞多義問題。獨(dú)熱編碼和TF-IDF都無法體現(xiàn)語義信息，Word2Vec雖能生成詞向量，但其靜態(tài)表示方式無法適應(yīng)不同語境下的語義變化。BERT通過預(yù)訓(xùn)練時(shí)的掩碼語言模型任務(wù)，學(xué)習(xí)到上下文相關(guān)的詞表征，在"銀行存錢"和"河岸邊"的不同語境中會(huì)對(duì)"銀行"生成不同的向量表示。35.【參考答案】B【解析】詞嵌入技術(shù)確實(shí)可以將詞語表示為高維空間中的向量，這種表示方法能夠捕捉詞語之間的語義關(guān)系。A項(xiàng)錯(cuò)誤，目前AI系統(tǒng)對(duì)語言的理解仍存在局限；C項(xiàng)錯(cuò)誤，雖然深度學(xué)習(xí)減少了對(duì)人工特征工程的依賴，但仍需要適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理；D項(xiàng)錯(cuò)誤，基于規(guī)則的方法在某些特定場(chǎng)景下仍然有其應(yīng)用價(jià)值。36.【參考答案】C【解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心特點(diǎn)就是使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。A項(xiàng)錯(cuò)誤，非監(jiān)督學(xué)習(xí)同樣需要數(shù)據(jù)，只是不需要標(biāo)注；B項(xiàng)錯(cuò)誤，非監(jiān)督學(xué)習(xí)除聚類外還可用于降維、異常檢測(cè)等；D項(xiàng)錯(cuò)誤，半監(jiān)督學(xué)習(xí)是同時(shí)使用標(biāo)注和未標(biāo)注數(shù)據(jù)。37.【參考答案】C【解析】A項(xiàng)"通過...使..."句式造成主語殘缺；B項(xiàng)"能否"與"成功"前后不一致，一面對(duì)兩面；D項(xiàng)"品質(zhì)"與"浮現(xiàn)"搭配不當(dāng)，"品質(zhì)"是抽象概念，不能"浮現(xiàn)"。C項(xiàng)句子結(jié)構(gòu)完整，主謂賓搭配得當(dāng)，無語病。38.【參考答案】A【解析】A項(xiàng)"當(dāng)之無愧"指承受某種榮譽(yù)或稱號(hào)毫無愧色，使用恰當(dāng)；B項(xiàng)"吹毛求疵"指故意挑剔毛病，含貶義，用于老師不妥；C項(xiàng)"不刊之論"指不可修改的言論，形容言論精當(dāng)，用在此處與語境不符；D項(xiàng)"朝三暮四"多指反復(fù)無常，與"三心二意"語義重復(fù)。39.【參考答案】C【解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用未標(biāo)注數(shù)據(jù)，但實(shí)際應(yīng)用中常存在部分標(biāo)注的情況。A項(xiàng)錯(cuò)誤，無監(jiān)督學(xué)習(xí)雖不需標(biāo)簽，但仍需數(shù)據(jù)本身；B項(xiàng)錯(cuò)誤，監(jiān)督學(xué)習(xí)可處理回歸等問題，無監(jiān)督學(xué)習(xí)還包括降維等任務(wù)；C項(xiàng)正確，半監(jiān)督學(xué)習(xí)正是結(jié)合了少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)；D項(xiàng)錯(cuò)誤，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，是獨(dú)立的學(xué)習(xí)范式。40.【參考答案】C【解析】詞嵌入通過分布式表示捕捉詞語語義信息。A項(xiàng)正確，語義相近的詞其向量距離較近；B項(xiàng)正確，詞向量能通過向量運(yùn)算反映語義關(guān)系（如"國(guó)王-男人+女人≈女王"）；C項(xiàng)錯(cuò)誤，one-hot編碼具有維度災(zāi)難、無法表達(dá)語義相似度等缺陷，實(shí)際應(yīng)用中已被詞嵌入取代；D項(xiàng)正確，詞向量通過降維技術(shù)將高維one-hot表示壓縮為低維稠密向量。41.【參考答案】D【解析】命名實(shí)體識(shí)別是自然語言處理的重要任務(wù)，主要