自然語言處理期末試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種模型不屬于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)自然語言處理方法？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.最大熵模型（MaxEnt）2.關(guān)于詞袋模型（Bag-of-Words）的描述，錯(cuò)誤的是（）A.忽略詞序和語法信息B.無法捕捉詞語之間的語義關(guān)聯(lián)C.通常使用獨(dú)熱編碼表示詞向量D.適用于需要上下文理解的任務(wù)（如文本蘊(yùn)含）3.在計(jì)算TF-IDF時(shí)，“IDF”（逆文檔頻率）的作用是（）A.衡量詞語在單個(gè)文檔中的重要性B.降低常見詞（如“的”“是”）的權(quán)重C.提高專業(yè)術(shù)語在所有文檔中的權(quán)重D.反映詞語在文檔中的出現(xiàn)頻率4.以下哪項(xiàng)是BERT模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)之一？（）A.機(jī)器翻譯B.掩碼語言模型（MLM）C.情感分析D.文本生成5.命名實(shí)體識(shí)別（NER）的主要任務(wù)是（）A.識(shí)別文本中的人名、地名、機(jī)構(gòu)名等特定類別實(shí)體B.判斷兩個(gè)句子是否語義相似C.生成符合語法的句子D.對(duì)文本進(jìn)行主題分類6.在神經(jīng)機(jī)器翻譯中，編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）框架的核心作用是（）A.將源語言句子編碼為固定長(zhǎng)度向量，再解碼為目標(biāo)語言句子B.直接對(duì)源語言和目標(biāo)語言句子進(jìn)行詞對(duì)齊C.僅處理源語言句子的詞序信息D.僅處理目標(biāo)語言句子的生成概率7.以下哪種詞向量表示方法屬于上下文相關(guān)的表示？（）A.Word2Vec（Skip-gram）B.GloVeC.ELMoD.FastText8.在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中，“長(zhǎng)期依賴問題”指的是（）A.模型無法處理長(zhǎng)文本輸入B.遠(yuǎn)距離的上下文信息難以傳遞到當(dāng)前時(shí)間步C.模型參數(shù)過多導(dǎo)致訓(xùn)練困難D.梯度爆炸而非梯度消失的問題9.Transformer模型中，多頭注意力（Multi-HeadAttention）的主要目的是（）A.減少模型參數(shù)量B.并行計(jì)算以提高效率C.從不同子空間捕捉詞語間的依賴關(guān)系D.替代位置編碼以處理序列順序10.評(píng)估文本生成任務(wù)（如對(duì)話系統(tǒng)）的常用指標(biāo)是（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.BLEU分?jǐn)?shù)C.F1值D.困惑度（Perplexity）二、填空題（每空2分，共20分）1.語言模型的核心任務(wù)是__________，其評(píng)價(jià)指標(biāo)通常使用__________。2.LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）通過__________、__________和__________三個(gè)門控機(jī)制解決RNN的長(zhǎng)期依賴問題。3.Transformer模型中，輸入序列的位置信息通過__________或__________方式加入。4.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）的訓(xùn)練過程分為__________和__________兩個(gè)階段。5.情感分析任務(wù)中，若將文本情感分為“積極”“消極”“中性”三類，其本質(zhì)是__________（填“二分類”或“多分類”）問題。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共32分）1.簡(jiǎn)述分布式假設(shè)（DistributionalHypothesis）及其在詞向量表示中的應(yīng)用。2.比較循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與Transformer在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。3.說明條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）與隱馬爾可夫模型（HMM）在序列標(biāo)注任務(wù)中的差異。4.解釋掩碼語言模型（MLM）在BERT預(yù)訓(xùn)練中的作用，并說明其相對(duì)于傳統(tǒng)語言模型的優(yōu)勢(shì)。四、算法分析題（14分）假設(shè)一個(gè)簡(jiǎn)單的雙向RNN（BiRNN）用于句子情感分類，輸入句子為“這部電影很精彩”，分詞結(jié)果為["這","部","電影","很","精彩"]，詞向量維度為3，隱藏層維度為2。前向RNN的初始隱藏狀態(tài)h?^f=[0.1,0.2]，后向RNN的初始隱藏狀態(tài)h?^b=[0.3,0.4]。前向和后向RNN的隱藏狀態(tài)更新公式均為：h_t=tanh(W_xh·x_t+W_hh·h_{t-1}+b_h)其中，W_xh（3×2）=[[0.2,0.1],[0.3,0.4],[0.5,0.6]]，W_hh（2×2）=[[0.1,0.2],[0.3,0.4]]，b_h=[0.1,0.1]。（1）計(jì)算前向RNN在t=2（對(duì)應(yīng)詞“電影”）時(shí)的隱藏狀態(tài)h?^f；（8分）（2）說明雙向RNN相對(duì)于單向RNN在情感分類任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)。（6分）五、綜合應(yīng)用題（14分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于BERT的中文新聞分類系統(tǒng)，要求涵蓋以下步驟：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理；（4分）（2）模型構(gòu)建（包括BERT微調(diào)結(jié)構(gòu)）；（4分）（3）訓(xùn)練策略（如優(yōu)化器、損失函數(shù)、超參數(shù)設(shè)置）；（4分）（4）評(píng)估指標(biāo)。（2分）參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.D3.B4.B5.A6.A7.C8.B9.C10.B二、填空題1.計(jì)算序列的概率分布（或“預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率”）；困惑度（Perplexity）2.輸入門；遺忘門；輸出門3.位置編碼（PositionEncoding）；位置嵌入（PositionEmbedding）4.預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）；微調(diào)（Fine-tuning）5.多分類三、簡(jiǎn)答題1.分布式假設(shè)：認(rèn)為“詞的語義由其上下文環(huán)境決定”，即相似上下文的詞具有相似語義。在詞向量表示中，該假設(shè)被用于通過詞的共現(xiàn)信息學(xué)習(xí)詞的低維稠密向量（如Word2Vec、GloVe），使語義相近的詞在向量空間中位置接近，從而捕捉詞語的語義關(guān)聯(lián)。2.RNN與Transformer的比較：-RNN優(yōu)點(diǎn)：通過循環(huán)結(jié)構(gòu)建模序列順序，理論上能捕捉長(zhǎng)距離依賴（但實(shí)際受限于梯度消失）；參數(shù)共享，適合處理變長(zhǎng)序列。-RNN缺點(diǎn)：串行計(jì)算效率低；長(zhǎng)期依賴問題（遠(yuǎn)距離信息難以傳遞）。-Transformer優(yōu)點(diǎn)：自注意力機(jī)制并行計(jì)算，效率高；通過多頭注意力直接捕捉任意位置的依賴關(guān)系，解決長(zhǎng)期依賴；位置編碼顯式建模序列順序。-Transformer缺點(diǎn)：參數(shù)量大（尤其長(zhǎng)序列時(shí)注意力計(jì)算復(fù)雜度高）；依賴人工設(shè)計(jì)的位置編碼。3.CRF與HMM的差異：-HMM是生成模型，假設(shè)輸出序列由隱狀態(tài)序列生成，需建模P(隱狀態(tài),觀測(cè))，存在齊次馬爾可夫假設(shè)（當(dāng)前隱狀態(tài)僅依賴前一狀態(tài)）和觀測(cè)獨(dú)立假設(shè)（觀測(cè)僅依賴當(dāng)前隱狀態(tài)）。-CRF是判別模型，直接建模P(隱狀態(tài)|觀測(cè))，無需嚴(yán)格的獨(dú)立性假設(shè)，可利用全局特征（如上下文窗口、詞性等），能更靈活地捕捉序列中的復(fù)雜依賴關(guān)系（如標(biāo)簽間的長(zhǎng)距離約束）。4.MLM的作用與優(yōu)勢(shì)：MLM在預(yù)訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)掩碼輸入中的部分token（如15%），讓模型預(yù)測(cè)被掩碼的token。其優(yōu)勢(shì)在于：-打破傳統(tǒng)語言模型（僅能單向預(yù)測(cè)）的限制，使模型同時(shí)利用上下文信息（雙向建模）；-掩碼操作模擬了“填空”任務(wù)，強(qiáng)制模型學(xué)習(xí)更泛化的語義表示，避免對(duì)可見token的過擬合；-生成的詞向量能更好地適應(yīng)下游任務(wù)（如需要雙向上下文的問答、文本分類）。四、算法分析題（1）計(jì)算h?^f：輸入詞序列索引t=0到t=4，對(duì)應(yīng)詞["這","部","電影","很","精彩"]。t=2對(duì)應(yīng)“電影”，需先計(jì)算t=0和t=1的隱藏狀態(tài)。-t=0（詞“這”）的詞向量x?假設(shè)為任意3維向量（題目未給出，此處假設(shè)x?=[a,b,c]，但根據(jù)W_xh的維度，實(shí)際計(jì)算需具體值。因題目未提供詞向量，可能默認(rèn)x_t為獨(dú)熱編碼或隨機(jī)初始化，此處可能存在題目描述不完整。但根據(jù)常規(guī)考試題設(shè)定，可能假設(shè)x_t為已知，例如假設(shè)x?=[1,0,0]（對(duì)應(yīng)“這”的獨(dú)熱編碼），x?=[0,1,0]（“部”），x?=[0,0,1]（“電影”）。計(jì)算h?^f（t=1，詞“部”）：W_xh·x?=[0.3,0.4]（x?=[0,1,0]，與W_xh的第二行相乘）W_hh·h?^f=[0.1×0.1+0.2×0.2,0.3×0.1+0.4×0.2]=[0.01+0.04,0.03+0.08]=[0.05,0.11]總和+b_h=[0.3+0.05+0.1,0.4+0.11+0.1]=[0.45,0.61]h?^f=tanh([0.45,0.61])≈[0.42,0.54]（tanh(0.45)≈0.42,tanh(0.61)≈0.54）計(jì)算h?^f（t=2，詞“電影”）：W_xh·x?=[0.5,0.6]（x?=[0,0,1]，與W_xh的第三行相乘）W_hh·h?^f=[0.1×0.42+0.2×0.54,0.3×0.42+0.4×0.54]=[0.042+0.108,0.126+0.216]=[0.15,0.342]總和+b_h=[0.5+0.15+0.1,0.6+0.342+0.1]=[0.75,1.042]h?^f=tanh([0.75,1.042])≈[0.63,0.78]（tanh(0.75)≈0.63,tanh(1.042)≈0.78）（2）雙向RNN優(yōu)勢(shì)：同時(shí)捕捉前向（從左到右）和后向（從右到左）的上下文信息，例如情感分類中，“電影不精彩”的否定詞“不”在“精彩”前，單向RNN可能僅依賴前向信息，而雙向RNN能結(jié)合后向信息（如“精彩”的情感傾向被“不”反轉(zhuǎn)），更準(zhǔn)確捕捉全局語義。五、綜合應(yīng)用題（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：-數(shù)據(jù)清洗：去除新聞文本中的特殊符號(hào)、超鏈接、廣告信息；-分詞：使用中文分詞工具（如jieba）對(duì)文本進(jìn)行分詞，或直接基于字處理（BERT中文模型通常支持字級(jí)輸入）；-標(biāo)簽處理：將新聞?lì)悇e（如“體育”“科技”“娛樂”）映射為整數(shù)標(biāo)簽；-構(gòu)建輸入格式：將文本轉(zhuǎn)換為BERT所需的輸入形式（token_ids、segment_ids、attention_mask），截?cái)嗷蛱畛渲凉潭ㄩL(zhǎng)度（如512）。（2）模型構(gòu)建：-基礎(chǔ)模型：選擇中文預(yù)訓(xùn)練BERT模型（如bert-base-chinese）；-微調(diào)結(jié)構(gòu)：在BERT的[CLS]token輸出向量后添加一個(gè)全連接層（分類頭），輸出維度為新聞?lì)悇e數(shù)（如10類）；-模型結(jié)構(gòu)：BERT編碼器→[CLS]向量提取→全連接層（帶Softmax激活）。（3）訓(xùn)練策略：-優(yōu)化器：使用AdamW優(yōu)化器（默認(rèn)學(xué)習(xí)率5e-5，權(quán)重衰減0