2026春招：自然語(yǔ)言處理工程師試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)不是常用的分詞工具？A.NLTKB.jiebaC.TensorFlowD.SnowNLP2.詞袋模型忽略了文本的什么信息？A.詞頻B.詞序C.詞性D.詞義3.以下哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.HMMB.LSTMC.GRUD.Transformer4.以下哪個(gè)是文本分類(lèi)的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是5.Word2Vec是用于什么的模型？A.文本生成B.詞向量表示C.文本分類(lèi)D.情感分析6.BERT模型基于什么架構(gòu)？A.RNNB.CNNC.Transformer編碼器D.Transformer解碼器7.以下哪個(gè)是命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù)？A.識(shí)別文本中的人名、地名等B.識(shí)別文本中的句子邊界C.識(shí)別文本中的詞性D.識(shí)別文本中的情感傾向8.自然語(yǔ)言處理中的“句法分析”主要分析什么？A.詞語(yǔ)的語(yǔ)義B.句子的結(jié)構(gòu)C.文本的主題D.文本的情感9.以下哪種方法可用于處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？A.過(guò)采樣B.欠采樣C.加權(quán)損失函數(shù)D.以上都是10.以下哪個(gè)庫(kù)常用于深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理？A.Scikit-learnB.PytorchC.PandasD.Numpy答案：1.C2.B3.A4.D5.B6.C7.A8.B9.D10.B二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于自然語(yǔ)言處理任務(wù)的有（）A.機(jī)器翻譯B.語(yǔ)音識(shí)別C.文本摘要D.圖像識(shí)別2.常用的特征提取方法有（）A.TF-IDFB.詞袋模型C.主成分分析D.奇異值分解3.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有（）A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp4.基于注意力機(jī)制的模型有（）A.TransformerB.Seq2SeqwithAttentionC.LSTMD.GRU5.以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟（）A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.數(shù)據(jù)歸一化6.文本生成模型有（）A.GPTB.T5C.BERTD.XLNet7.自然語(yǔ)言處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有（）A.同義詞替換B.隨機(jī)插入C.隨機(jī)刪除D.回譯8.評(píng)價(jià)機(jī)器翻譯質(zhì)量的指標(biāo)有（）A.BLEUB.ROUGEC.METEORD.WER9.詞性標(biāo)注的方法有（）A.基于規(guī)則的方法B.基于統(tǒng)計(jì)的方法C.深度學(xué)習(xí)方法D.基于詞典的方法10.以下哪些技術(shù)可用于文本相似度計(jì)算（）A.余弦相似度B.編輯距離C.歐氏距離D.曼哈頓距離答案：1.ABC2.ABCD3.ABCD4.AB5.ABC6.ABD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABCD三、判斷題（每題2分，共10題）1.詞頻統(tǒng)計(jì)可以完全反映文本的語(yǔ)義信息。（）2.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中效果好。（）3.停用詞對(duì)文本分析沒(méi)有任何作用，必須全部去除。（）4.Transformer模型中的多頭注意力機(jī)制可以捕捉不同層次的語(yǔ)義信息。（）5.文本分類(lèi)只能使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）6.命名實(shí)體識(shí)別是一種序列標(biāo)注任務(wù)。（）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（）8.所有的自然語(yǔ)言處理任務(wù)都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）9.詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別都屬于淺層語(yǔ)義分析。（）10.詞向量的維度越高，其表達(dá)能力一定越強(qiáng)。（）答案：1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述TF-IDF的原理。TF-IDF由詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）組成。TF指詞在文檔中出現(xiàn)的頻率，體現(xiàn)詞對(duì)文檔的重要性；IDF衡量詞的普遍重要性，通過(guò)總文檔數(shù)與包含該詞的文檔數(shù)比值取對(duì)數(shù)得到。二者相乘能讓高頻且有區(qū)分度的詞權(quán)重更高。2.簡(jiǎn)述Transformer模型的優(yōu)點(diǎn)。Transformer模型優(yōu)點(diǎn)顯著。采用注意力機(jī)制，能并行計(jì)算，加快訓(xùn)練速度；可捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，提升語(yǔ)義理解能力；多頭注意力機(jī)制可從不同角度提取特征，增強(qiáng)模型的表征能力。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理在自然語(yǔ)言處理中的作用。數(shù)據(jù)預(yù)處理可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。分詞使文本便于處理；去除停用詞減少噪聲；詞干提取統(tǒng)一詞的形式；數(shù)據(jù)歸一化讓數(shù)據(jù)更規(guī)整，有助于模型學(xué)習(xí)，提高訓(xùn)練效率和效果。4.簡(jiǎn)述文本分類(lèi)的主要步驟。主要步驟有：數(shù)據(jù)預(yù)處理，如分詞、去停用詞等；特征提取，像用TF-IDF等；選擇分類(lèi)模型，如SVM、深度學(xué)習(xí)模型；模型訓(xùn)練與調(diào)參；用測(cè)試集評(píng)估模型性能。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論自然語(yǔ)言處理中數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的影響及解決辦法。影響：模型偏向多數(shù)類(lèi)，對(duì)少數(shù)類(lèi)預(yù)測(cè)差。解決辦法有過(guò)采樣，增加少數(shù)類(lèi)樣本；欠采樣，減少多數(shù)類(lèi)樣本；使用加權(quán)損失函數(shù)，提高少數(shù)類(lèi)樣本權(quán)重；還可結(jié)合多種方法提升效果。2.討論預(yù)訓(xùn)練模型在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。應(yīng)用：可用于各類(lèi)下游任務(wù)，如文本分類(lèi)、生成等，提升效果和效率。挑戰(zhàn)：預(yù)訓(xùn)練成本高；部分任務(wù)適配難；存在數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題；預(yù)訓(xùn)練模型可解釋性差。3.討論如何提升自然語(yǔ)言處理模型的泛化能力?？蓮亩喾矫嫒胧帧＿M(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加數(shù)據(jù)多樣性；正則化，如L1、L2正則；早停策略，避免過(guò)擬合；集成學(xué)習(xí)，結(jié)合多個(gè)模型；使