2025年大學人工智能（自然語言處理應用）模擬測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪種技術(shù)不屬于自然語言處理中的詞法分析技術(shù)？（）A.詞性標注B.命名實體識別C.詞干提取D.形態(tài)分析2.在自然語言處理中，用于文本分類的常用算法不包括（）。A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.深度信念網(wǎng)絡3.以下關(guān)于詞向量的說法，錯誤的是（）。A.詞向量能夠?qū)卧~映射到低維向量空間B.詞向量之間的距離可以表示單詞之間的語義相似度C.常用的詞向量訓練方法有Word2Vec和GloVeD.詞向量的維度越高，語義表示越準確4.在機器翻譯中，基于統(tǒng)計的方法主要依賴于（）。A.大量的平行語料B.語法規(guī)則C.語義理解D.人工標注5.自然語言處理中的情感分析主要是對文本的（）進行判斷。A.語法正確性B.語義完整性C.情感傾向D.主題內(nèi)容6.以下哪個模型常用于文本生成任務？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.隨機森林D.K近鄰算法7.在自然語言處理中，語義角色標注的目的是（）。A.確定句子中每個詞的詞性B.找出文本中的命名實體C.標注句子中各個成分的語義角色D.分析文本的情感傾向8.以下關(guān)于預訓練語言模型的說法，正確的是（）。A.預訓練語言模型只能用于特定的任務B.預訓練語言模型在大規(guī)模文本上進行無監(jiān)督學習C.預訓練語言模型無法提高模型的性能D.預訓練語言模型不需要大量的計算資源9.自然語言處理中的指代消解是指（）。A.確定文本中代詞所指代的具體對象B.消除文本中的歧義C.分析文本的語法結(jié)構(gòu)D.提取文本中的關(guān)鍵信息10.在文本摘要生成中，抽取式摘要主要是（）。A.根據(jù)文本的重要性抽取關(guān)鍵句子B.通過模型生成全新的文本C.對文本進行語法修正D.改變文本的主題二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.自然語言處理中的詞法分析任務包括（）。A.詞性標注B.命名實體識別C.詞干提取D.句法分析E.形態(tài)分析2.以下哪些技術(shù)可以用于文本分類（）。A.支持向量機B.樸素貝葉斯C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡E.K近鄰算法3.詞向量在自然語言處理中的應用有（）。A.文本相似度計算B.文本分類C.機器翻譯D.情感分析E.命名實體識別4.在自然語言處理中，語義理解相關(guān)的技術(shù)有（）。A.語義角色標注B.命名實體識別C.依存句法分析D.文本蘊含識別E.指代消解5.以下屬于自然語言處理中的文本生成任務的是（）。A.機器翻譯B.文本摘要生成C.對話系統(tǒng)D.情感分析E.詩歌創(chuàng)作三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.自然語言處理主要研究如何讓計算機理解和生成人類語言。（）2.詞性標注是將文本中的單詞標注為不同的詞性類別。（）3.支持向量機只能用于線性可分的數(shù)據(jù)分類。（）4.詞向量的維度越高，模型的性能一定越好。（）5.機器翻譯可以實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯。（）6.情感分析只能判斷文本的積極情感。（）7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適合處理序列數(shù)據(jù)，如文本。（）8.語義角色標注可以幫助理解句子中各個成分的語義關(guān)系。（）9.預訓練語言模型可以直接應用于所有自然語言處理任務。（）10.文本摘要生成可以分為抽取式和生成式兩種方法。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要介紹自然語言處理中的詞法分析和句法分析的主要任務及區(qū)別。2.闡述在自然語言處理中，如何利用詞向量進行文本相似度計算。3.說明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理中的應用場景及優(yōu)勢。五、論述題（總共1題，20分）論述自然語言處理在智能客服、智能寫作助手等實際應用場景中的重要作用，并舉例說明其具體表現(xiàn)。答案：一、單項選擇題1.B2.D3.D4.A5.C6.B7.C8.B9.A10.A二、多項選擇題1.ACE2.ABCDE3.ABCDE4.ACDE5.BCE三、判斷題1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.√四、簡答題1.詞法分析主要任務包括詞性標注、詞干提取、形態(tài)分析等，關(guān)注單詞本身的屬性和形態(tài)變化。句法分析則是分析句子的語法結(jié)構(gòu)，確定句子中各個成分之間的關(guān)系，如主謂賓等。區(qū)別在于詞法分析側(cè)重于單詞層面，句法分析側(cè)重于句子結(jié)構(gòu)層面。2.利用詞向量進行文本相似度計算時，首先將文本中的單詞轉(zhuǎn)換為詞向量。然后可以通過計算兩個文本中對應詞向量的距離（如余弦距離等）來衡量文本相似度。距離越小，文本相似度越高。也可以將文本表示為詞向量的均值等形式，再進行相似度計算。3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理中的應用場景包括機器翻譯、文本生成、語音識別等。優(yōu)勢在于它能夠處理序列數(shù)據(jù)，通過記憶之前的信息來更好地理解和生成當前的內(nèi)容，適合處理具有上下文依賴關(guān)系的自然語言任務。五、論述題自然語言處理在智能客服中至關(guān)重要。它能理解用戶的自然語言提問，快速準確地給出回答。例如，當用戶咨詢產(chǎn)品信息時，智能客服可通過自然語言處理技術(shù)理解問題意圖