2025年大學人工智能（自然語言處理）期末試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種模型是自然語言處理中常用的語言模型？（）A.決策樹模型B.支持向量機模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.線性回歸模型2.在自然語言處理中，詞向量的維度通常是（）。A.10B.100C.1000D.100003.以下哪個任務(wù)不屬于自然語言處理中的文本分類？（）A.情感分類B.垃圾郵件過濾C.機器翻譯D.新聞主題分類4.自然語言處理中，用于文本生成的模型是（）。A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.深度信念網(wǎng)絡(luò)模型D.隱馬爾可夫模型5.在詞袋模型中，文本的表示是基于（）。A.詞的順序B.詞的出現(xiàn)頻率C.詞的語義D.詞的語法6.以下哪種算法常用于自然語言處理中的命名實體識別？（）A.樸素貝葉斯算法B.最大熵模型C.條件隨機場算法D.邏輯回歸算法7.自然語言處理中，用于處理文本序列標注的模型是（）。A.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型B.雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)模型D.DBN模型8.對于文本中的指代消解，主要是解決（）。A.詞與詞之間的指代關(guān)系B.句子與句子之間的指代關(guān)系C.代詞與所指代對象之間的關(guān)系D.名詞與名詞之間的關(guān)系9.在自然語言處理中，評估模型性能的常用指標不包括（）。A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差10.以下哪個是自然語言處理中常用的開源工具包？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.NLTKD.以上都是二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，少選、多選或錯選均不得分）1.自然語言處理中的預(yù)訓練模型有哪些優(yōu)點？（ABCD）A.減少訓練時間B.提高模型性能C.適用于多種任務(wù)D.可以利用大規(guī)模語料庫的知識2.以下哪些技術(shù)屬于深度學習在自然語言處理中的應(yīng)用？（ABC）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.決策樹3.在文本分類任務(wù)中，常用的特征提取方法有（ABC）。A.TF-IDFB.詞向量C.詞袋模型D.線性回歸4.自然語言處理中，處理文本語義理解的方法有（ABCD）。A.詞向量模型B.主題模型C.語義角色標注D.知識圖譜5.以下哪些任務(wù)屬于自然語言處理中的機器翻譯？（ABC）A.從中文到英文的翻譯B.從英文到中文的翻譯C.從法文到德文的翻譯D.文本摘要生成三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語言處理主要關(guān)注人類語言的理解和生成，不涉及其他領(lǐng)域。（×）2.詞向量可以表示詞的語義信息，不同的詞向量維度對語義表示沒有影響。（×）3.文本分類任務(wù)中，準確率越高，模型性能就越好。（×）4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理文本序列數(shù)據(jù)。（√）5.自然語言處理中的預(yù)訓練模型只能用于特定的任務(wù)，不能通用。（×）6.命名實體識別是識別文本中的人名、地名、組織機構(gòu)名等實體。（√）7.機器翻譯的質(zhì)量只取決于翻譯模型的性能。（×）8.文本生成任務(wù)中，生成的文本一定是有意義的。（×）9.自然語言處理中的模型評估指標可以只關(guān)注一個指標，不需要綜合考慮。（×）10.深度學習方法在自然語言處理中已經(jīng)完全取代了傳統(tǒng)方法。（×）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.簡述自然語言處理中的詞向量模型及其作用。詞向量模型是將詞映射到低維向量空間的一種表示方法。它能夠捕捉詞的語義信息，例如相似的詞具有相近的向量表示。其作用包括：在文本分類、命名實體識別等任務(wù)中作為特征表示，提高模型對文本的理解能力；有助于語義相似度計算，分析文本中詞與詞之間的語義關(guān)系；還能用于文本生成任務(wù)，為生成有意義的文本提供基礎(chǔ)語義支持。2.說明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在自然語言處理中的優(yōu)勢。RNN適合處理文本序列數(shù)據(jù)，它能夠記住之前的信息并應(yīng)用于當前處理。在自然語言處理中，可用于處理文本的順序依賴關(guān)系，如在機器翻譯中處理句子中詞的順序，在情感分析中捕捉文本中情感的逐步變化。能有效處理長文本，通過隱藏層的循環(huán)結(jié)構(gòu)傳遞信息，可以更好地處理長距離的語義依賴，相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合自然語言處理任務(wù)。3.闡述自然語言處理中模型評估指標的重要性。模型評估指標是衡量自然語言處理模型性能的重要依據(jù)。通過評估指標，可以了解模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)，如準確率反映模型正確預(yù)測的比例，召回率體現(xiàn)模型找到真正正例的能力。F1值綜合考慮了準確率和召回率。這些指標能幫助我們選擇最優(yōu)模型，比較不同模型的優(yōu)劣，發(fā)現(xiàn)模型存在的問題，指導(dǎo)模型的改進和優(yōu)化，確保模型在實際應(yīng)用中具有良好的性能。五、論述題（總共1題，每題20分）請論述深度學習方法在自然語言處理中的發(fā)展趨勢以及面臨的挑戰(zhàn)。深度學習方法在自然語言處理中取得了顯著進展。從發(fā)展趨勢來看，預(yù)訓練模型不斷發(fā)展，其參數(shù)規(guī)模越來越大，能夠?qū)W習到更豐富的語言知識，在多種任務(wù)上表現(xiàn)出色，且逐漸向多模態(tài)融合方向發(fā)展，結(jié)合圖像、語音等信息提升語言處理能力。模型架構(gòu)也不斷創(chuàng)新，如基于Transformer的架構(gòu)帶來了新的突破。然而，深度學習方法在自然語言處理中也面臨諸多挑戰(zhàn)。