2026年人工智能期末考試試題及答案考試時(shí)長：120分鐘滿分：100分2026年人工智能期末考試試題及答案考核對(duì)象：人工智能專業(yè)本科三年級(jí)學(xué)生題型分值分布：-判斷題（總共10題，每題2分）：20分-單選題（總共10題，每題2分）：20分-多選題（總共10題，每題2分）：20分-案例分析（總共3題，每題6分）：18分-論述題（總共2題，每題11分）：22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）1.人工智能的發(fā)展歷程中，符號(hào)主義和連接主義是兩種主要的理論流派。（）2.決策樹算法是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法是通過梯度下降來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的。（）4.支持向量機(jī)（SVM）在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，因?yàn)樗梢杂行У貙?shù)據(jù)映射到高維空間。（）5.深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到較好的性能。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種無模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。（）7.樸素貝葉斯分類器假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的。（）8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適合處理圖像數(shù)據(jù)，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)學(xué)習(xí)圖像的局部特征。（）9.遺傳算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，它模擬自然選擇的過程來尋找最優(yōu)解。（）10.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性是指模型能夠清晰地解釋其決策過程。（）標(biāo)準(zhǔn)參考答案：1.√2.√3.√4.√5.√6.×7.√8.√9.√10.√---二、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪種方法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K-means聚類D.邏輯回歸2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，通常用于提取圖像局部特征的層是？A.全連接層B.卷積層C.池化層D.歸一化層3.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，以下哪種算法不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q-learningB.SARSAC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹4.樸素貝葉斯分類器假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，以下哪種方法可以改進(jìn)這一假設(shè)？A.使用更復(fù)雜的模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.特征選擇D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)5.以下哪種方法不屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指？A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差B.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好C.模型參數(shù)過多，導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間過長D.模型參數(shù)過少，導(dǎo)致訓(xùn)練不充分7.以下哪種方法不屬于降維技術(shù)？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.K-means聚類D.因子分析8.在自然語言處理中，以下哪種模型通常用于文本分類？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯9.以下哪種方法不屬于集成學(xué)習(xí)方法？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證通常用于？A.選擇最佳模型參數(shù)B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.減少模型復(fù)雜度D.提高模型可解釋性標(biāo)準(zhǔn)參考答案：1.C2.B3.D4.D5.C6.A7.C8.D9.D10.A---三、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些屬于人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域？A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.搜索引擎2.以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K-means聚類D.邏輯回歸3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常包含哪些層？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要組成部分包括？A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.獎(jiǎng)勵(lì)5.以下哪些方法可以用于改善模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.交叉驗(yàn)證D.增加模型復(fù)雜度6.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)7.機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)8.以下哪些屬于集成學(xué)習(xí)方法？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.在自然語言處理中，以下哪些模型通常用于文本分類？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯10.以下哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見優(yōu)化算法？A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.Adam優(yōu)化器D.遺傳算法標(biāo)準(zhǔn)參考答案：1.A,B,D2.A,B,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C6.A,B,D7.A,B,C,D8.A,B,C9.B,C,D10.A,B,C---四、案例分析（每題6分，共18分）1.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別圖片中的動(dòng)物種類（貓、狗、鳥）。你收集了1000張圖片，其中500張是貓，300張是狗，200張是鳥。你使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證來選擇最佳參數(shù)。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，但在測試集上的準(zhǔn)確率只有80%。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低，表明模型存在過擬合現(xiàn)象。-可能的原因包括：訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、模型復(fù)雜度過高、特征選擇不當(dāng)?shù)取?改進(jìn)方法：1.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，特別是測試集中的類別數(shù)據(jù)。2.使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化）來減少模型復(fù)雜度。3.進(jìn)行特征選擇，去除不相關(guān)或冗余的特征。4.使用更多的交叉驗(yàn)證來更全面地評(píng)估模型性能。2.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)聊天機(jī)器人，用于回答用戶的常見問題。你使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行訓(xùn)練，并使用詞嵌入技術(shù)來表示文本數(shù)據(jù)。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人在回答某些問題時(shí)表現(xiàn)不佳，特別是那些需要長距離依賴的句子。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-RNN在處理長距離依賴時(shí)可能會(huì)遇到梯度消失或梯度爆炸的問題。-可能的原因包括：RNN的隱藏層維度過小、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、詞嵌入質(zhì)量不高。-改進(jìn)方法：1.使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）來改善長距離依賴問題。2.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，特別是長句子的數(shù)據(jù)。3.使用預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）來提高詞表示的質(zhì)量。4.增加隱藏層的維度，提高模型的表示能力。3.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)推薦系統(tǒng)，用于推薦電影給用戶。你使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦，并使用用戶-物品交互矩陣來表示用戶對(duì)物品的評(píng)分。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果不夠多樣，很多推薦結(jié)果都是用戶已經(jīng)喜歡的電影。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-協(xié)同過濾算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問題的影響，導(dǎo)致推薦結(jié)果不夠多樣。-可能的原因包括：用戶-物品交互矩陣中很多評(píng)分缺失、新用戶或新物品缺乏足夠的數(shù)據(jù)。-改進(jìn)方法：1.使用基于內(nèi)容的推薦算法來補(bǔ)充協(xié)同過濾的不足，增加推薦結(jié)果的多樣性。2.使用矩陣分解技術(shù)（如SVD）來處理數(shù)據(jù)稀疏性問題。3.對(duì)于新用戶或新物品，可以使用隨機(jī)推薦或基于規(guī)則的推薦方法。4.結(jié)合用戶的歷史行為和偏好，使用更復(fù)雜的推薦模型（如深度學(xué)習(xí)模型）。---五、論述題（每題11分，共22分）1.論述題：請(qǐng)論述深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用，并分析其優(yōu)勢(shì)和局限性。解題思路：-深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用：1.文本分類：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行文本分類。2.命名實(shí)體識(shí)別：使用條件隨機(jī)場（CRF）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別。3.機(jī)器翻譯：使用編碼器-解碼器模型（如Seq2Seq）進(jìn)行機(jī)器翻譯。4.情感分析：使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行情感分析。-優(yōu)勢(shì)：1.自動(dòng)特征提?。荷疃葘W(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的局部和全局特征，無需人工設(shè)計(jì)特征。2.高性能：深度學(xué)習(xí)模型在許多自然語言處理任務(wù)中取得了顯著的性能提升。3.可擴(kuò)展性：深度學(xué)習(xí)模型可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并具有良好的可擴(kuò)展性。-局限性：1.數(shù)據(jù)依賴：深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到較好的性能。2.可解釋性：深度學(xué)習(xí)模型通常缺乏可解釋性，難以理解其決策過程。3.計(jì)算資源：深度學(xué)習(xí)模型需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理。2.論述題：請(qǐng)論述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理，并分析其在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和解決方案。解題思路：-強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理：1.智能體：智能體是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的決策主體，它通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。2.環(huán)境：環(huán)境是智能體所處的外部世界，它提供狀態(tài)信息和獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。3.狀態(tài)：狀態(tài)是環(huán)境在某一時(shí)刻的描述，智能體根據(jù)狀態(tài)做出決策。4.獎(jiǎng)勵(lì)：獎(jiǎng)勵(lì)是智能體在某一狀態(tài)下采取行動(dòng)后獲得的反饋信號(hào)。5.策略：策略是智能體根據(jù)狀態(tài)選擇行動(dòng)的規(guī)則。-挑戰(zhàn)：1.探索-利用困境：智能體需要在探索新狀態(tài)和利用已知狀態(tài)之間進(jìn)行權(quán)衡。2.獎(jiǎng)勵(lì)延遲：智能體可能需要等待很長時(shí)間才能獲得獎(jiǎng)勵(lì)，這使得學(xué)習(xí)過程變得困難。3.狀態(tài)空間巨大：某些問題的狀態(tài)空間非常大，使得智能體難以進(jìn)行有效的探索。-解決方案：1.探索策略：使用ε-greedy策略或蒙特卡洛樹搜索等方法來平衡探索和利用。2.獎(jiǎng)勵(lì)塑造：使用獎(jiǎng)勵(lì)塑造技術(shù)來提前提供獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，加速學(xué)習(xí)過程。3.狀態(tài)空間降維：使用特征工程或深度學(xué)習(xí)模型來降維狀態(tài)空間。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√人工智能的發(fā)展歷程中，符號(hào)主義和連接主義是兩種主要的理論流派。符號(hào)主義強(qiáng)調(diào)符號(hào)操作和邏輯推理，而連接主義則強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和并行計(jì)算。2.√決策樹算法是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它通過遞歸地分割數(shù)據(jù)來構(gòu)建決策樹。3.√神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法通過計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，并使用梯度下降來優(yōu)化參數(shù)。4.√支持向量機(jī)（SVM）通過在高維空間中找到一個(gè)超平面來分割數(shù)據(jù)，它在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異。5.√深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到較好的性能，因?yàn)樗鼈冃枰獙W(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示。6.×強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種有模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，智能體通過學(xué)習(xí)一個(gè)策略來最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。7.√樸素貝葉斯分類器假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的，但它在某些情況下仍然表現(xiàn)良好。8.√卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適合處理圖像數(shù)據(jù)，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)學(xué)習(xí)圖像的局部特征。9.√遺傳算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，它模擬自然選擇的過程來尋找最優(yōu)解。10.√機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性是指模型能夠清晰地解釋其決策過程，這對(duì)于某些應(yīng)用場景非常重要。二、單選題1.CK-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。2.B卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常包含卷積層，用于提取圖像的局部特征。3.D決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。4.D貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以改進(jìn)樸素貝葉斯分類器的假設(shè)，使其更符合實(shí)際情況。5.C支持向量機(jī)（SVM）是一種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不屬于深度學(xué)習(xí)模型。6.A過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。7.CK-means聚類是一種聚類算法，不屬于降維技術(shù)。8.D樸素貝葉斯分類器通常用于文本分類，因?yàn)樗?jì)算簡單且效果良好。9.D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不屬于集成學(xué)習(xí)方法，集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林、AdaBoost等。10.A交叉驗(yàn)證通常用于選擇最佳模型參數(shù)，因?yàn)樗梢愿娴卦u(píng)估模型的性能。三、多選題1.A,B,D人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和搜索引擎。2.A,B,D決策樹、支持向量機(jī)和邏輯回歸都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。3.A,B,C,D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常包含卷積層、池化層、全連接層和歸一化層。4.A,B,C,D強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要組成部分包括智能體、環(huán)境、狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)。5.A,B,C數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化和交叉驗(yàn)證都可以改善模型的泛化能力。6.A,B,D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)都屬于深度學(xué)習(xí)模型。7.A,B,C,D機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。8.A,B,C隨機(jī)森林、AdaBoost和決策樹都屬于集成學(xué)習(xí)方法。9.B,C,D循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和樸素貝葉斯通常用于文本分類。10.A,B,C梯度下降、隨機(jī)梯度下降和Adam優(yōu)化器都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見優(yōu)化算法。四、案例分析1.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別圖片中的動(dòng)物種類（貓、狗、鳥）。你收集了1000張圖片，其中500張是貓，300張是狗，200張是鳥。你使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證來選擇最佳參數(shù)。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，但在測試集上的準(zhǔn)確率只有80%。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低，表明模型存在過擬合現(xiàn)象。-可能的原因包括：訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、模型復(fù)雜度過高、特征選擇不當(dāng)?shù)取?改進(jìn)方法：1.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，特別是測試集中的類別數(shù)據(jù)。2.使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化）來減少模型復(fù)雜度。3.進(jìn)行特征選擇，去除不相關(guān)或冗余的特征。4.使用更多的交叉驗(yàn)證來更全面地評(píng)估模型性能。2.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)聊天機(jī)器人，用于回答用戶的常見問題。你使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行訓(xùn)練，并使用詞嵌入技術(shù)來表示文本數(shù)據(jù)。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人在回答某些問題時(shí)表現(xiàn)不佳，特別是那些需要長距離依賴的句子。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-RNN在處理長距離依賴時(shí)可能會(huì)遇到梯度消失或梯度爆炸的問題。-可能的原因包括：RNN的隱藏層維度過小、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、詞嵌入質(zhì)量不高。-改進(jìn)方法：1.使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）來改善長距離依賴問題。2.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，特別是長句子的數(shù)據(jù)。3.使用預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）來提高詞表示的質(zhì)量。4.增加隱藏層的維度，提高模型的表示能力。3.問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)推薦系統(tǒng)，用于推薦電影給用戶。你使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦，并使用用戶-物品交互矩陣來表示用戶對(duì)物品的評(píng)分。訓(xùn)練完成后，你發(fā)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果不夠多樣，很多推薦結(jié)果都是用戶已經(jīng)喜歡的電影。請(qǐng)分析可能的原因并提出改進(jìn)方法。解題思路：-協(xié)同過濾算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問題的影響，導(dǎo)致推薦結(jié)果不夠多樣。-可能的原因包括：用戶-物品交互矩陣中很多評(píng)分缺失、新用戶或新物品缺乏足夠的數(shù)據(jù)。-改進(jìn)方法：1.使用基于內(nèi)容的推薦算法來補(bǔ)充協(xié)同過濾的不足，增加推薦結(jié)果的多樣性。2.使用矩陣分解技術(shù)（如SVD）來處理數(shù)據(jù)稀疏性問題。3.對(duì)于新用戶或新物品，可以使用隨機(jī)推薦或基于規(guī)則的推薦方法。4.結(jié)合用戶的歷史行為和偏好，使用更復(fù)雜的推薦模型（如深度學(xué)習(xí)模型）。五、論述題1.論述題：請(qǐng)論述深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用，并分析其優(yōu)勢(shì)和局限性。解題思路：-深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用：1.文本分類：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行文本分類。2.命名實(shí)體識(shí)別：使用條件隨機(jī)場（CRF）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別。3.機(jī)器翻譯：