2026春招：自然語言處理工程師面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常用的詞嵌入模型？A.SVMB.Word2VecC.KNND.AdaBoost2.不屬于自然語言處理任務的是？A.圖像分類B.情感分析C.機器翻譯D.文本生成3.用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡是？A.CNNB.RNNC.DNND.SAE4.文本分類中常用的評價指標是？A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是5.下面哪種方法可用于文本降噪？A.詞干提取B.去除停用詞C.詞性標注D.句法分析6.以下哪個庫常用于自然語言處理？A.NLTKB.TensorFlowC.KerasD.PyTorch7.機器翻譯中常用的模型架構(gòu)是？A.Seq2SeqB.ResNetC.InceptionD.AlexNet8.文本相似度計算不能用的方法是？A.余弦相似度B.編輯距離C.歐氏距離D.基尼系數(shù)9.命名實體識別的任務是識別文本中的？A.語法錯誤B.命名實體C.修辭手法D.情感傾向10.自然語言處理中分詞的目的是？A.提高文本可讀性B.便于后續(xù)處理C.降低文本復雜度D.增加文本長度多項選擇題（每題2分，共10題）1.自然語言處理的應用場景包括？A.語音助手B.信息檢索C.自動摘要D.垃圾郵件過濾2.常用的深度學習模型用于自然語言處理的有？A.LSTMB.GRUC.TransformerD.GAN3.文本預處理的步驟有？A.分詞B.詞性標注C.詞干提取D.去除標點符號4.評估自然語言處理模型的指標有？A.準確率B.召回率C.精確率D.困惑度5.以下屬于自然語言處理技術(shù)的是？A.句法分析B.語義理解C.語音識別D.文本生成6.詞向量的優(yōu)點是？A.考慮詞的語義B.降低維度C.便于計算相似度D.減少數(shù)據(jù)量7.在機器翻譯中，提高翻譯質(zhì)量的方法有？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.優(yōu)化模型架構(gòu)C.調(diào)整超參數(shù)D.引入外部知識8.自然語言處理中的數(shù)據(jù)增強方法有？A.同義詞替換B.隨機插入C.隨機刪除D.回譯9.文本分類的方法有？A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.深度學習模型D.決策樹10.以下哪些是自然語言處理中的預訓練模型？A.BERTB.GPTC.XLNetD.ELMo判斷題（每題2分，共10題）1.自然語言處理只能處理文本數(shù)據(jù)。（）2.詞干提取和詞形還原是相同的操作。（）3.LSTM可以有效解決RNN的梯度消失問題。（）4.文本分類的目的是將文本劃分為不同的類別。（）5.機器翻譯模型訓練只需要源語言數(shù)據(jù)。（）6.停用詞對自然語言處理任務沒有任何作用。（）7.余弦相似度值越大，說明兩個文本越不相似。（）8.命名實體識別是自然語言處理的基礎任務之一。（）9.深度學習模型在自然語言處理中一定比傳統(tǒng)機器學習模型效果好。（）10.自然語言處理中的數(shù)據(jù)標注是為了給模型提供訓練標簽。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述詞嵌入的作用。2.什么是注意力機制，在自然語言處理中有什么作用？3.文本預處理包括哪些步驟？4.簡述機器翻譯的基本原理。討論題（每題5分，共4題）1.討論在自然語言處理中，如何選擇合適的模型？2.談談自然語言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應用和挑戰(zhàn)。3.分析預訓練模型對自然語言處理的影響。4.討論自然語言處理中數(shù)據(jù)不平衡問題的解決方法。答案單項選擇題1.B2.A3.B4.D5.B6.A7.A8.D9.B10.B多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判斷題1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√簡答題1.詞嵌入將詞轉(zhuǎn)換為向量，考慮詞的語義信息，可降低維度，便于計算詞間相似度，還能提高模型對語義的理解和處理能力。2.注意力機制可讓模型關(guān)注輸入的不同部分。在自然語言處理中，能幫助模型聚焦關(guān)鍵信息，提升處理長序列和復雜語義的能力，提高任務性能。3.包括分詞、去除停用詞、詞性標注、詞干提取、去除標點符號等，目的是將原始文本處理成適合模型輸入的形式。4.機器翻譯基于大量雙語語料訓練模型，學習源語言到目標語言的映射關(guān)系，將源語言文本轉(zhuǎn)換為目標語言文本。討論題1.要考慮任務類型、數(shù)據(jù)規(guī)模、計算資源等。簡單任務可選傳統(tǒng)模型，數(shù)據(jù)多且復雜可用深度學習模型，資源有限選輕量級模型。2.應用有病歷分析、輔助診斷等。挑戰(zhàn)包括醫(yī)學術(shù)語復雜、數(shù)據(jù)隱私保護、標注困