2025年大學(xué)人工智能（自然語言處理）期中測試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.自然語言處理中，詞法分析的主要任務(wù)是（）A.分析句子的語法結(jié)構(gòu)B.確定單詞的詞性C.理解句子的語義D.生成自然語言文本2.以下哪種模型常用于文本分類任務(wù)（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.隱馬爾可夫模型（HMM）D.決策樹3.在詞向量表示中，One-Hot編碼的缺點(diǎn)是（）A.維度高且稀疏B.無法表示語義信息C.計(jì)算復(fù)雜D.以上都是4.下列哪個(gè)算法不屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.牛頓法D.Adam5.自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT，其主要作用是（）A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型參數(shù)C.學(xué)習(xí)通用的語言知識(shí)D.增強(qiáng)模型的泛化能力6.文本生成任務(wù)中，Seq2Seq模型的核心組件是（）A.編碼器和解碼器B.注意力機(jī)制C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是7.在情感分析中，用于判斷文本情感傾向的模型通常是（）A.分類模型B.生成模型C.聚類模型D.回歸模型8.以下哪種技術(shù)可以用于處理文本中的長距離依賴關(guān)系（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.門控循環(huán)單元（GRU）C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以9.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(gè)詞的語義角色B.分析句子的語義關(guān)系C.生成語義表示D.以上都是10.下列關(guān)于詞袋模型的說法，錯(cuò)誤的是（）A.不考慮詞序B.容易導(dǎo)致維度災(zāi)難C.能夠很好地表示語義信息D.是一種簡單的文本表示方法二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，多選或少選均不得分）1.自然語言處理中的特征工程方法包括（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞向量D.詞性標(biāo)注2.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在自然語言處理中的應(yīng)用場景有（）A.文本分類B.情感分析C.機(jī)器翻譯D.語音識(shí)別3.以下哪些是自然語言處理中的常見評(píng)價(jià)指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體包括（）A.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）B.門控循環(huán)單元（GRU）C.雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Bi-RNN）D.卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）5.自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型的優(yōu)點(diǎn)有（）A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型性能C.適用于多種任務(wù)D.降低模型復(fù)雜度三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語言處理主要研究如何讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言。（）2.詞法分析和句法分析是自然語言處理中相同的任務(wù)。（）3.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中不需要進(jìn)行特征工程。（）4.文本分類任務(wù)中，準(zhǔn)確率越高說明模型越好。（）5.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理序列數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系。（）6.預(yù)訓(xùn)練模型只能用于特定的自然語言處理任務(wù)。（）7.情感分析中，積極情感和消極情感的分類是一個(gè)二分類問題。（）8.語義角色標(biāo)注是對(duì)句子中每個(gè)詞的語義角色進(jìn)行標(biāo)注。（）9.詞袋模型能夠很好地捕捉文本中的語義信息。（）10.自然語言處理中的模型評(píng)估只需要關(guān)注測試集上的性能。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡要回答下列問題）1.簡述自然語言處理中詞法分析和句法分析的區(qū)別。2.說明深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在自然語言處理中的作用。3.闡述預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理中的應(yīng)用方式及優(yōu)勢。五、論述題（總共1題，每題20分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述下列問題）請(qǐng)論述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體在自然語言處理中的應(yīng)用，包括其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、適用場景及局限性。答案：一、選擇題1.B2.B3.D4.C5.C6.D7.A8.C9.D10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.×四、簡答題1.詞法分析主要關(guān)注單詞的形態(tài)結(jié)構(gòu)，確定單詞的詞性、詞形變化等。句法分析則側(cè)重于分析句子的語法結(jié)構(gòu)，確定句子中各個(gè)成分之間的關(guān)系，如主謂賓等。2.注意力機(jī)制在自然語言處理中能夠讓模型自動(dòng)關(guān)注輸入序列中的重要部分，從而更好地理解語義。在機(jī)器翻譯中，可關(guān)注源語言句子中與目標(biāo)語言翻譯相關(guān)的關(guān)鍵部分；在文本生成中，能聚焦于已生成內(nèi)容中對(duì)后續(xù)生成有重要影響的部分。3.預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用方式包括微調(diào)、特征提取等。優(yōu)勢在于減少訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)量需求，能學(xué)習(xí)到通用語言知識(shí)，提高多種任務(wù)的性能，且可在不同任務(wù)間遷移知識(shí)。五、論述題循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如LSTM、GRU在自然語言處理中應(yīng)用廣泛。RNN結(jié)構(gòu)適合處理序列數(shù)據(jù)，通過隱藏層的循環(huán)連接捕捉序列中的長期依賴。LSTM引入了