2025年大學(xué)人工智能（自然語言處理）下學(xué)期期中測試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種模型是自然語言處理中經(jīng)典的詞向量模型？（）A.LSTMB.GloVeC.DenseNetD.ResNet2.在機(jī)器翻譯中，常用的評估指標(biāo)是（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.BLEU值D.F1值3.自然語言處理中的詞法分析主要是對（）進(jìn)行處理。A.單詞的形態(tài)B.句子的結(jié)構(gòu)C.文本的語義D.篇章的邏輯4.以下哪個(gè)不是自然語言處理中常用的深度學(xué)習(xí)框架？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras5.文本分類任務(wù)中，通常使用（）來表示文本特征。A.詞袋模型B.詞向量C.句法樹D.語義角色標(biāo)注6.處理自然語言中的指代消解問題，主要是為了（）。A.確定代詞所指代的對象B.分析句子的語法結(jié)構(gòu)C.提取文本的關(guān)鍵詞D.進(jìn)行文本的情感分析7.以下哪種技術(shù)用于從文本中提取實(shí)體信息？（）A.命名實(shí)體識別B.詞性標(biāo)注C.句法分析D.文本生成8.在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練模型的作用是（）。A.提高模型訓(xùn)練效率B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)模型泛化能力D.以上都是9.情感分析任務(wù)中，要判斷文本的情感傾向，通常使用（）。A.分類模型B.生成模型C.聚類模型D.回歸模型10.自然語言處理中的語義理解主要關(guān)注（）。A.單詞的含義B.句子的含義C.文本的主題D.以上都是二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題至少有兩個(gè)正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下屬于自然語言處理中的文本生成技術(shù)的有（）。A.基于模板的生成B.神經(jīng)機(jī)器翻譯C.文本摘要生成D.對話生成2.自然語言處理中，常用的文本預(yù)處理步驟包括（）。A.分詞B.詞性標(biāo)注C.命名實(shí)體識別D.去除停用詞3.以下哪些模型可以用于自然語言處理中的序列標(biāo)注任務(wù)？（）A.HMMB.CRFC.RNND.CNN4.在自然語言處理中，評估模型性能的指標(biāo)有（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.自然語言處理中的語義角色標(biāo)注涉及到（）。A.確定句子中各成分的語義角色B.分析動(dòng)詞與其他成分的語義關(guān)系C.提取文本中的語義信息D.進(jìn)行文本的語法檢查三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯(cuò)，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語言處理只關(guān)注文本的語法結(jié)構(gòu)，不涉及語義理解。（）2.詞向量模型能夠?qū)卧~映射到低維向量空間，保留單詞的語義信息。（）3.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）4.文本分類任務(wù)中，類別數(shù)量越多，模型訓(xùn)練難度越大。（）5.指代消解問題在所有文本中都很容易解決。（）6.預(yù)訓(xùn)練模型只能在特定的任務(wù)中使用，不能遷移。（）7.情感分析的結(jié)果只能是積極或消極兩種。（）8.語義角色標(biāo)注可以幫助理解句子中各成分之間的語義關(guān)系。（）9.自然語言處理中的文本生成任務(wù)可以完全自動(dòng)化，不需要人工干預(yù)。（）10.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的模型，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述詞向量在自然語言處理中的作用。2.說明端到端的自然語言處理系統(tǒng)的主要組成部分及各部分的功能。3.解釋為什么在自然語言處理中需要進(jìn)行文本預(yù)處理，常見的預(yù)處理操作有哪些？五、論述題（總共1題，每題20分，請?jiān)敿?xì)闡述你的觀點(diǎn)）論述自然語言處理技術(shù)在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.A4.C5.B6.A7.A8.D9.A10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ACD2.ABD3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.×四、簡答題1.詞向量在自然語言處理中具有重要作用。它能將單詞映射到低維向量空間，保留語義信息，便于模型處理；可用于文本表示，使模型能更好理解文本語義；在文本分類、機(jī)器翻譯等任務(wù)中作為輸入特征，提升模型性能；還能幫助計(jì)算單詞間語義相似度，用于語義理解和文本挖掘等。2.端到端的自然語言處理系統(tǒng)主要由輸入層、特征提取層、模型層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)接收原始文本；特征提取層提取文本的特征表示；模型層通過各種模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理和學(xué)習(xí)；輸出層根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果生成相應(yīng)的輸出，如文本分類結(jié)果、機(jī)器翻譯譯文等。3.進(jìn)行文本預(yù)處理是因?yàn)樵嘉谋敬嬖诟鞣N問題，如格式不規(guī)范、包含噪聲等，會影響模型處理效果。常見預(yù)處理操作有：分詞，將文本按單詞或短語分割；詞性標(biāo)注，確定每個(gè)詞的詞性；命名實(shí)體識別，找出文本中的命名實(shí)體；去除停用詞，去掉無意義的常用詞；大小寫轉(zhuǎn)換，統(tǒng)一文本格式等。五、論述題自然語言處理技術(shù)在智能客服領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。目前，已能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)問答，通過預(yù)訓(xùn)練模型理解用戶問題并給出準(zhǔn)確回答。多輪對話能力也不斷提升，可與用戶持續(xù)交流解決復(fù)雜問題。語義理解技術(shù)使客服能更