2025年大學大一（人工智能技術應用）自然語言處理實務操作試題及答案

（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：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種技術不是自然語言處理中常用的詞法分析技術？A.詞性標注B.命名實體識別C.詞干提取D.詞形還原2.在自然語言處理中，用于文本分類的常用算法是？A.支持向量機B.樸素貝葉斯C.決策樹D.以上都是3.以下關于詞向量的說法，錯誤的是？A.詞向量可以表示詞的語義信息B.詞向量維度越高越好C.常用的詞向量模型有Word2Vec等D.詞向量可用于文本相似度計算4.自然語言處理中，處理文本中的錯別字和語法錯誤屬于什么任務？A.文本生成B.文本糾錯C.機器翻譯D.情感分析5.對于一個長文本進行自動摘要生成，以下哪種方法效果可能較好？A.基于規(guī)則的方法B.基于統(tǒng)計的方法C.基于深度學習的方法D.以上都可以嘗試6.在自然語言處理中，將文本從一種語言翻譯成另一種語言的任務稱為？A.文本分類B.文本匹配C.機器翻譯D.情感分析第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）簡述自然語言處理中的句法分析任務及其作用。8.（15分）請描述基于深度學習的文本分類模型的一般流程。材料：在一個關于電影評價的文本數(shù)據(jù)集里，部分文本如下：“這部電影太棒了，劇情緊湊，演員演技超贊，強烈推薦！”“這電影很一般，沒什么亮點，不建議看?！钡?。9.（20分）根據(jù)上述材料，設計一個簡單的情感分析系統(tǒng)，說明如何提取特征并進行分類。10.（25分）在自然語言處理中，常常需要對文本進行預處理。請闡述文本預處理包括哪些步驟以及每個步驟的作用。答案：1.B2.D3.B4.B5.C6.C7.句法分析任務是分析文本的句法結構，確定詞與詞之間的語法關系。其作用在于幫助理解句子的語義，比如明確主語、謂語、賓語等成分，從而更準確地把握文本含義。在機器翻譯中有助于正確構建目標語言句子結構；在信息檢索中能更好理解查詢語句結構以精準匹配文檔；在問答系統(tǒng)中利于理解問題句法結構從而準確作答等。8.基于深度學習的文本分類模型一般流程如下：首先對文本進行預處理，包括分詞、構建詞匯表、將詞映射為詞向量等。然后將處理后的文本輸入到深度學習模型中，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）等。模型通過對文本特征的提取和學習，得到文本的表示。最后根據(jù)這些表示進行分類，通過全連接層等輸出分類結果，通常使用交叉熵損失函數(shù)等進行模型訓練和優(yōu)化。9.對于這個電影評價文本的情感分析系統(tǒng)，可以這樣設計：首先提取文本中的關鍵詞，如“太棒了”“超贊”等表示積極情感的詞，“很一般”“沒亮點”等表示消極情感的詞。然后統(tǒng)計這些關鍵詞的出現(xiàn)頻率作為特征。還可以使用詞向量模型將詞映射為向量，通過計算文本向量與積極、消極情感模板向量的相似度來提取特征。分類時可以使用簡單的機器學習算法如樸素貝葉斯，根據(jù)提取的特征判斷文本是積極還是消極情感。10.文本預處理步驟及作用如下：分詞，將文本按詞分割開，便于后續(xù)處理，比如詞法分析、統(tǒng)計詞頻等；構建詞匯表，把文本中出現(xiàn)的詞整理成一個表，方便映射和索引；詞向量表示，將詞映射為向量，能讓計算機更好理解詞的語義信