2025年大學(xué)第三學(xué)年（自然語言處理）文本分類算法設(shè)計(jì)測(cè)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，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）w1.以下哪種算法不屬于文本分類的常用算法？（）A.樸素貝葉斯算法B.支持向量機(jī)算法C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.快速排序算法w2.在文本分類中，詞袋模型的主要缺點(diǎn)是（）。A.計(jì)算復(fù)雜度高B.無法處理高維數(shù)據(jù)C.不能捕捉詞序信息D.對(duì)噪聲敏感w3.以下關(guān)于詞向量的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.詞向量可以將文本中的詞映射到低維向量空間B.常用的詞向量訓(xùn)練方法有Word2Vec和GloVeC.詞向量之間的距離可以反映詞之間的語義相似性D.詞向量的維度越高，效果越好w4.對(duì)于文本分類任務(wù)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可以衡量模型在不同類別上的分類能力？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是w5.在深度學(xué)習(xí)的文本分類模型中，以下哪個(gè)層通常用于提取文本的特征？（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.全連接層w6.以下哪種文本預(yù)處理操作可以去除文本中的停用詞？（）A.詞法分析B.句法分析C.詞性標(biāo)注D.停用詞過濾第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下樸素貝葉斯算法在文本分類中的原理。w8.（15分）什么是支持向量機(jī)算法？它在文本分類中有哪些優(yōu)勢(shì)和局限性？w9.（15分）在文本分類中，如何進(jìn)行特征選擇？請(qǐng)列舉至少三種常見的特征選擇方法，并簡(jiǎn)要說明其原理。材料：現(xiàn)有一批新聞文本，需要對(duì)其進(jìn)行分類，分為政治、經(jīng)濟(jì)、文化、科技四類。w10.（20分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的文本分類方案，包括模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和評(píng)估等步驟。w11.（20分）對(duì)于給定的文本“人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展”，請(qǐng)分析它最可能屬于哪個(gè)類別，并說明理由。答案：w1.Dw2.Cw3.Dw4.Dw5.Bw6.Dw7.樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)。它假設(shè)文本中各個(gè)特征之間是相互獨(dú)立的。在文本分類中，通過計(jì)算每個(gè)類別下文本出現(xiàn)的概率，利用貝葉斯公式計(jì)算給定文本屬于各個(gè)類別的后驗(yàn)概率，選擇后驗(yàn)概率最大的類別作為分類結(jié)果。w8.支持向量機(jī)算法是一種二分類模型，它尋找一個(gè)最優(yōu)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，使得間隔最大化。優(yōu)勢(shì)在于對(duì)高維數(shù)據(jù)和非線性數(shù)據(jù)有較好處理能力，泛化能力強(qiáng)。局限性在于計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率低，核函數(shù)選擇依賴經(jīng)驗(yàn)。w9.常見特征選擇方法及原理：文檔頻率，計(jì)算每個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的頻率，頻率高的詞可能更重要；信息增益，衡量一個(gè)特征區(qū)分不同類別的能力，值越大越重要；卡方檢驗(yàn)，通過比較特征在不同類別中的分布差異來選擇特征。w10.模型選擇可選用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清洗文本、分詞、去除停用詞、構(gòu)建詞向量等。模型訓(xùn)練時(shí)，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，通過驗(yàn)證集調(diào)整參數(shù)，最后用測(cè)試集評(píng)估。評(píng)估指標(biāo)可選用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。w11.最可能屬于科技類別。理由是文本中提到了“人工智能技術(shù)”以及“在