2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）自然語言處理實務(wù)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40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下關(guān)于自然語言處理中詞法分析的說法，正確的是（）A.詞法分析主要是分析句子的語法結(jié)構(gòu)B.詞法分析可以確定詞語之間的語義關(guān)系C.詞法分析包括分詞、詞性標(biāo)注等任務(wù)D.詞法分析不需要考慮詞語的形態(tài)變化2.在自然語言處理中，用于文本分類的常用算法是（）A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是3.以下哪個不是自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型（）A.BERTB.GPTC.ResNetD.XLNet4.自然語言處理中，語義角色標(biāo)注的目的是（）A.確定句子中每個詞語的詞性B.分析句子的句法結(jié)構(gòu)C.找出句子中各個語義角色及其對應(yīng)的詞語D.對文本進行情感分析5.關(guān)于機器翻譯，以下說法錯誤的是（）A.基于規(guī)則的機器翻譯靈活性高B.統(tǒng)計機器翻譯利用大量平行語料進行訓(xùn)練C.神經(jīng)機器翻譯是目前效果較好的方法D.機器翻譯的評價指標(biāo)有BLEU等6.在自然語言處理中，文本生成任務(wù)不包括（）A.故事生成B.機器翻譯C.詩歌生成D.摘要生成7.以下哪種技術(shù)可用于處理自然語言中的歧義問題（）A.詞性標(biāo)注B.命名實體識別C.語義消歧D.分詞8.自然語言處理中的語料庫建設(shè)，以下說法不正確的是（）A.語料庫要具有代表性B.語料庫規(guī)模越大越好C.語料庫需進行標(biāo)注等預(yù)處理D.語料庫的領(lǐng)域要多樣化第II卷（非選擇題，共60分）9.（10分）簡述自然語言處理中深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中的主要步驟。10.（15分）請說明命名實體識別在自然語言處理中的重要性，并舉例說明其應(yīng)用場景。11.（15分）給出一段文本：“小明在昨天下午去了圖書館，借了一本關(guān)于人工智能的書。”，進行詞性標(biāo)注，并分析句子的句法結(jié)構(gòu)。12.（材料題，10分）材料：在自然語言處理中，情感分析是對文本中所表達的情感傾向進行分析的任務(wù)。比如一段影評：“這部電影特效很棒，但劇情太拖沓了?！蓖ㄟ^情感分析可以判斷出對電影既有積極的評價（特效很棒），也有消極的評價（劇情太拖沓）。問題：請簡述情感分析的常用方法，并結(jié)合材料說明如何判斷文本中的情感傾向。13.（材料題，20分）材料：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理在智能客服領(lǐng)域有了廣泛應(yīng)用。智能客服能夠自動回答用戶的問題，提高服務(wù)效率。例如，當(dāng)用戶咨詢某電商平臺關(guān)于商品退換貨政策時，智能客服可以根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的模型和知識圖譜，快速準(zhǔn)確地給出答案。問題：（1）簡述智能客服中自然語言處理涉及的關(guān)鍵技術(shù)。（2）分析自然語言處理在智能客服中應(yīng)用的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)。答案：1.C2.D3.C4.C5.A6.B7.C8.B9.主要步驟包括：首先對輸入文本進行預(yù)處理，如分詞、詞性標(biāo)注等；然后將處理后的文本轉(zhuǎn)換為模型能夠處理的向量表示；接著利用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進行特征提取和分類決策；最后通過損失函數(shù)進行模型訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以達到最優(yōu)分類效果。10.重要性：命名實體識別能準(zhǔn)確識別文本中的人名、地名、組織名等實體，有助于理解文本的核心內(nèi)容，為后續(xù)的信息抽取、知識圖譜構(gòu)建等任務(wù)提供基礎(chǔ)。應(yīng)用場景：在新聞報道中識別出相關(guān)人物和地點，方便分類和檢索；在智能問答系統(tǒng)中，準(zhǔn)確識別用戶問題中的實體，以便更精準(zhǔn)地回答。11.詞性標(biāo)注：小明（名詞）在（介詞）昨天（時間詞）下午（時間詞）去（動詞）了（助詞）圖書館（名詞），借（動詞）了（助詞）一（數(shù)詞）本（量詞）關(guān)于（介詞）人工智能（名詞）的（助詞）書（名詞）。句法結(jié)構(gòu)：“小明”是主語，“在昨天下午去了圖書館”是謂語部分，其中“在昨天下午”是時間狀語，“去了圖書館”是動賓結(jié)構(gòu)；“借了一本關(guān)于人工智能的書”中“借”是謂語，“一本關(guān)于人工智能的書”是賓語，“一本”是數(shù)量詞修飾“書”，“關(guān)于人工智能”是后置定語修飾“書”。12.常用方法有基于詞典的方法、機器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法等?；谠~典的方法通過構(gòu)建情感詞典，根據(jù)文本中與詞典中詞語的匹配來判斷情感傾向；機器學(xué)習(xí)方法如支持向量機等通過訓(xùn)練模型來分類情感；深度學(xué)習(xí)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行特征提取和情感判斷。結(jié)合材料，通過分析文本中既有積極描述“特效很棒”，又有消極描述“劇情太拖沓”，綜合判斷出文本既有積極情感傾向也有消極情感傾向。13.（1）關(guān)鍵技術(shù)包括自然語言理解技術(shù)，用于理解用戶問題的語義；知識圖譜技術(shù)，存儲相關(guān)知識以便準(zhǔn)確回答；對話