2025年大學(xué)人工智能（自然語(yǔ)言處理算法）期中測(cè)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.以下哪種模型是自然語(yǔ)言處理中常用的詞向量模型？（）A.決策樹(shù)模型B.支持向量機(jī)模型C.詞袋模型D.詞嵌入模型2.在自然語(yǔ)言處理中，用于文本分類的經(jīng)典算法是（）。A.樸素貝葉斯算法B.梯度下降算法C.最小二乘法D.深度優(yōu)先搜索算法3.以下哪個(gè)不是自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型？（）A.BERTB.GPTC.ResNetD.ELMo4.自然語(yǔ)言處理中，將文本轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的表示形式的過(guò)程稱為（）。A.文本生成B.文本標(biāo)注C.文本預(yù)處理D.文本分類5.對(duì)于情感分析任務(wù)，常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.在機(jī)器翻譯中，用于將源語(yǔ)言句子映射到目標(biāo)語(yǔ)言句子的模型是（）。A.語(yǔ)言模型B.序列到序列模型C.分類模型D.回歸模型7.自然語(yǔ)言處理中的詞法分析主要包括（）。A.詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別B.文本分類、情感分析C.句法分析、語(yǔ)義理解D.詞頻統(tǒng)計(jì)、詞向量計(jì)算8.以下哪種技術(shù)可用于處理文本中的錯(cuò)別字和拼寫錯(cuò)誤？（）A.詞干提取B.詞形還原C.命名實(shí)體識(shí)別D.詞性標(biāo)注9.在自然語(yǔ)言處理中，用于文本摘要生成的方法有（）。A.抽取式方法、生成式方法B.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法C.基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法D.以上都是10.自然語(yǔ)言處理中，用于處理文本中的指代消解問(wèn)題的技術(shù)是（）。A.詞性標(biāo)注B.命名實(shí)體識(shí)別C.共指消解D.句法分析二、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、少選或錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于自然語(yǔ)言處理中的深度學(xué)習(xí)模型的有（）。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）2.自然語(yǔ)言處理中，文本預(yù)處理的步驟通常包括（）。A.文本清洗B.分詞C.詞性標(biāo)注D.詞向量表示3.在自然語(yǔ)言處理中，用于文本相似度計(jì)算的方法有（）。A.余弦相似度B.編輯距離C.歐氏距離D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)4.以下哪些任務(wù)屬于自然語(yǔ)言處理中的信息抽取范疇？（）A.命名實(shí)體識(shí)別B.關(guān)系抽取C.事件抽取D.文本分類5.自然語(yǔ)言處理中，模型評(píng)估的指標(biāo)包括（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差三、判斷題（總共判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語(yǔ)言處理中，詞袋模型能夠考慮詞的順序信息。（）2.深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）3.文本分類任務(wù)中，類別之間必須是互斥的。（）4.自然語(yǔ)言處理中的句法分析主要是分析句子的語(yǔ)義關(guān)系。（）5.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接應(yīng)用于所有自然語(yǔ)言處理任務(wù)，無(wú)需微調(diào)。（）6.在情感分析中，積極情感和消極情感的分類是一個(gè)二分類問(wèn)題。（）7.詞嵌入模型生成的詞向量維度越高越好。（）8.自然語(yǔ)言處理中的文本生成任務(wù)只能生成文本，不能進(jìn)行文本轉(zhuǎn)換。（）9.命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，只需要識(shí)別出人名、地名和組織機(jī)構(gòu)名。（）10.模型評(píng)估時(shí)，訓(xùn)練集和測(cè)試集可以使用相同的數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中詞嵌入模型的原理以及其優(yōu)點(diǎn)。2.說(shuō)明在自然語(yǔ)言處理中，文本分類的一般流程。3.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯的主要挑戰(zhàn)有哪些？五、論述題（總共1題，每題20分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述以下問(wèn)題）論述深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用現(xiàn)狀以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。答案：一、選擇題1.D2.A3.C4.C5.C6.B7.A8.B9.D10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.詞嵌入模型通過(guò)將每個(gè)詞映射到一個(gè)低維向量空間中，使得語(yǔ)義相近的詞在向量空間中距離較近。其優(yōu)點(diǎn)包括：能夠捕捉詞的語(yǔ)義信息；可以用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)；提高模型訓(xùn)練效率和效果等。2.文本分類一般流程：首先進(jìn)行文本預(yù)處理，包括清洗、分詞、標(biāo)注等；然后選擇合適的分類模型，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等；接著對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)；最后用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行改進(jìn)或優(yōu)化。3.機(jī)器翻譯的主要挑戰(zhàn)：語(yǔ)言之間的語(yǔ)法、詞匯、語(yǔ)義差異大；不同語(yǔ)言的表達(dá)方式和習(xí)慣不同；長(zhǎng)句和復(fù)雜句子的處理困難；如何準(zhǔn)確理解源語(yǔ)言并生成自然流暢的目標(biāo)語(yǔ)言句子等。五、論述題深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用現(xiàn)狀：在多個(gè)任務(wù)上取得了巨大成功，如文本分類、機(jī)器翻譯、情感分析等。預(yù)訓(xùn)練模型廣泛應(yīng)用，提高了模型性能和效