2025年大學大一（人工智能技術應用）自然語言處理試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內。(總共10題，每題3分)1.自然語言處理中，詞法分析的主要任務是（）A.分析句子的語法結構B.識別文本中的命名實體C.對單詞進行形態(tài)分析D.理解文本的語義2.以下哪種模型常用于自然語言生成任務（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.支持向量機D.決策樹3.在機器翻譯中，常用的評估指標是（）A.準確率B.召回率C.F1值D.BLEU值4.語義角色標注的目的是（）A.確定句子中每個詞的詞性B.找出文本中的關鍵短語C.標注句子中各成分的語義角色D.分析文本的情感傾向5.以下哪個不是自然語言處理中的預訓練模型（）A.GPTB.BERTC.ResNetD.RoBERTa6.文本分類任務中，通常使用的損失函數(shù)是（）A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.Huber損失函數(shù)7.自然語言處理中的詞向量表示方法不包括（）A.獨熱編碼B.詞袋模型C.分布式表示D.卷積表示8.在情感分析中，積極情感的標簽通常是（）A.0B.1C.-1D.其他9.句法分析的輸出結果通常是（）A.詞性標注序列B.命名實體列表C.依存句法樹D.語義角色標注10.自然語言處理中的多模態(tài)融合不包括（）A.文本與圖像融合B.文本與音頻融合C.文本與視頻融合D.文本與文本融合第II卷（非選擇題共70分）（一）填空題（每題3分，共15分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。1.自然語言處理的主要任務包括文本分類、________、機器翻譯、問答系統(tǒng)等。2.詞向量的維度通常根據(jù)具體任務和數(shù)據(jù)規(guī)模來確定，常見的維度有________、300等。3.在深度學習中，常用的優(yōu)化器有Adam、________、SGD等。4.文本生成任務中，常用的解碼方法有貪心搜索、________、束搜索等。5.自然語言處理中的預訓練模型可以在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行無監(jiān)督學習，從而獲得豐富的________。（二）簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。1.簡述自然語言處理中詞法分析的常用方法。2.說明在自然語言處理中，如何評估一個模型的性能。（三）材料分析題（共15分）材料：在自然語言處理中，情感分析是一項重要的任務。情感分析旨在確定文本中所表達的情感傾向，如積極、消極或中性?，F(xiàn)有一段文本：“這部電影真的太棒了！劇情緊湊，演員演技也非常出色，我非常喜歡?！贝痤}要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。1.請對這段文本進行情感分析，并說明判斷依據(jù)。（5分）2.若要訓練一個情感分析模型，你認為可以使用哪些特征來提高模型的準確性？（10分）（四）論述題（共15分）答題要求：結合所學知識，對題目進行深入論述，觀點明確，論證充分。論述自然語言處理在智能客服領域的應用及挑戰(zhàn)。（五）算法設計題（共15分）答題要求：設計一個簡單的算法來實現(xiàn)文本分類任務，并說明算法的步驟和原理。答案：第I卷：1.C2.B3.D4.C5.C6.A7.D8.B9.C10.D第II卷：（一）1.詞性標注2.1003.RMSProp4.集束搜索5.語言知識（二）1.基于規(guī)則的方法，通過編寫詞法規(guī)則來分析單詞形態(tài)；基于統(tǒng)計的方法，利用大量文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計詞的形態(tài)規(guī)律；基于機器學習的方法，如隱馬爾可夫模型等。2.可以使用準確率、召回率、F1值等指標評估分類任務；使用BLEU值等評估機器翻譯任務；使用均方誤差等評估回歸類任務等，還可通過交叉驗證等方式更全面評估模型性能。（三）1.這段文本的情感傾向為積極。依據(jù)是文本中使用了“太棒了”“非常喜歡”等積極表述。2.可以使用詞的情感傾向詞典，統(tǒng)計文本中積極、消極詞匯的數(shù)量；提取文本中的關鍵詞，分析其情感關聯(lián)；利用文本的句法結構，判斷句子成分的情感傾向等。（四）應用：智能客服可通過自然語言處理理解用戶問題，提供準確回答，實現(xiàn)自動問答；能對用戶反饋進行情感分析，針對性調整服務策略。挑戰(zhàn)：自然語言的多樣性和歧義性，導致準確理解困難；需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓練，數(shù)據(jù)獲取和標注成本高；實時處理用戶請求時，對模型性能要求高，需優(yōu)化算法和硬件。（五）算法步驟：1.數(shù)據(jù)預處理，包括清洗、分詞、構建詞向量等。2.選擇合適的分類模型，如樸素貝葉斯、支持向量機