2025年自然語言處理題庫及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，ScaledDotProductAttention的縮放因子為A.√d_kB.d_kC.1/√d_kD.d_v答案：A解析：為防止點積結(jié)果過大導致softmax梯度消失，QK^T需除以√d_k，d_k為Query向量的維度。2.下列哪項技術(shù)最早將預訓練+微調(diào)范式引入NLP？A.Word2VecB.ELMoC.GPT1D.BERT答案：C解析：GPT12018年提出“GenerativePretraining”，首次在NLP中系統(tǒng)驗證預訓練+微調(diào)的遷移效果，早于BERT。3.在中文BERT中，為了適配繁簡混合語料，最常采用的字符級分詞策略是A.SentencePieceunigramB.jieba精確模式C.字+詞混合粒度D.純詞粒度答案：A解析：SentencePieceunigram模型無需預分詞，可直接輸出繁簡兼容的子詞，避免OOV。4.當使用ALBERT替代BERT時，以下哪項操作直接降低了參數(shù)量？A.跨層參數(shù)共享B.FactorizedembeddingC.SOP任務D.以上全部答案：D解析：ALBERT通過共享層、分解Embedding、替換NSP為SOP，綜合減少參數(shù)量與訓練時間。5.在文本風格遷移任務中，若采用“無平行語料”設置，最常用的訓練信號是A.重構(gòu)損失+對抗損失B.最大似然估計C.最小風險訓練D.交叉熵+CTC答案：A解析：無平行數(shù)據(jù)時，模型通過自重構(gòu)保證內(nèi)容保留，通過判別器對抗損失保證風格遷移。6.使用RougeL評價摘要時，匹配單元基于A.ngram共現(xiàn)B.最長公共子序列C.編輯距離D.依存路徑答案：B解析：RougeL以最長公共子序列（LCS）長度計算召回與F1，兼顧順序信息。7.在對話系統(tǒng)安全回復檢測中，以下哪種數(shù)據(jù)增強方式對“隱性歧視”檢出率提升最大？A.同義詞替換B.回譯C.模板對抗生成D.隨機丟棄答案：C解析：模板對抗可定向生成含隱性歧視的句子，擴充難負例，提升模型魯棒性。8.若將RoBERTalarge用于長文本（>2048token），需最先考慮的改進是A.增大學習率B.使用Longformer稀疏注意力C.增加warmup步數(shù)D.改用AdamWβ2=0.9答案：B解析：RoBERTa采用全連接注意力，長文本顯存平方增長；Longformer滑動窗口+全局注意力可線性擴展。9.在知識圖譜嵌入中，ComplEx模型可捕獲的關(guān)系模式是A.對稱/反對稱B.組合C.逆D.以上全部答案：D解析：ComplEx使用復數(shù)嵌入，通過共軛操作天然支持對稱、反對稱、逆與組合模式。10.當使用混合精度訓練FP16時，下列哪項操作最可能防止梯度下溢？A.LossscalingB.GradientclippingC.權(quán)重衰減D.EMA答案：A解析：FP16下梯度<2^24會歸零；Lossscaling先放大loss再反向，避免下溢。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些方法可直接緩解BERT在中文命名實體識別上的“邊界切分”錯誤？A.引入詞匯增強（LexiconAugmented）B.使用CRF輸出層C.采用spanbasedNERD.預訓練階段加入WWM策略答案：A、C、D解析：CRF僅優(yōu)化標簽轉(zhuǎn)移，不直接改善邊界；詞匯增強與spanbased顯式利用詞邊界；WWM讓模型學習完整詞掩碼，提升邊界感知。12.關(guān)于PromptTuning，下列說法正確的是A.離散模板搜索屬于PromptTuningB.Ptuningv2在輸入層插入可訓練偽tokenC.PromptTuning參數(shù)量一定小于AdapterTuningD.零樣本推理時PromptTuning無需任何梯度更新答案：A、B、D解析：Adapter需插入額外模塊，參數(shù)量常高于純PromptEmbedding；C錯誤。13.在機器翻譯中，使用BLEURT作為指標的優(yōu)勢包括A.基于多語言預訓練，跨語對穩(wěn)定B.可捕獲語義相似度而非字面重合C.與人工相關(guān)度高于BLEU4D.無需參考譯文即可計算答案：A、B、C解析：BLEURT仍需參考譯文，D錯誤。14.下列哪些技術(shù)可降低文本生成中的“重復解碼”現(xiàn)象？A.重復懲罰（repetitionpenalty）B.采樣時設置no_repeat_ngram_sizeC.使用ContrastiveSearchD.增大beamsize答案：A、B、C解析：beamsize過大易復制高頻片段，反而加劇重復。15.關(guān)于對比學習在句子表示中的應用，正確的有A.SimCSE使用dropout作為正樣本對B.溫度參數(shù)τ越小，分布越尖銳C.批內(nèi)負樣本越多，效果一定越好D.梯度累積可模擬大批次答案：A、B、D解析：負樣本過多引入假負例，效果可能下降，C錯誤。三、填空題（每空2分，共20分）16.在Transformer中，位置編碼的維度與________相同，以保證相加兼容。答案：詞向量維度d_model解析：位置編碼需逐元素加到詞向量，故維度一致。17.BERT的掩碼語言模型在15%被選中token中，有________%被替換為隨機token，________%保持不變。答案：10；10解析：80%替換為[MASK]，10%隨機，10%原token。18.當使用FocalLoss解決NER類別不平衡時，調(diào)制因子γ>0會________易分樣本的權(quán)重。答案：降低解析：FocalLoss通過(1p)^γ抑制高置信度樣本，聚焦難例。19.在對話狀態(tài)跟蹤中，槽值若采用“跨域可遷移”表示，通常將槽名與槽值編碼進________空間。答案：共享語義（或共享embedding）解析：共享空間使新域槽值無需重新訓練即可匹配。20.使用ReZero初始化Transformer時，殘差分支乘的可學習參數(shù)初始值為________。答案：0解析：ReZero將殘差乘以α，初始α=0，保證訓練初期恒等映射，穩(wěn)定深層梯度。21.在文本對抗訓練FGM中，擾動范數(shù)約束通常選擇________范數(shù)。答案：L2解析：FGM沿梯度方向加擾動，約束L2范數(shù)防止擾動過大。22.若將GPT3175B模型量化為INT8，權(quán)重元素從32bit壓縮到8bit，理論上存儲減少________倍。答案：4解析：32/8=4，實際因零點和縮放還需額外空間，略小于4。23.在RAG模型中，檢索器與生成器聯(lián)合訓練時，為離散檢索段可導，常采用________技巧。答案：REINFORCE/SCST（策略梯度）解析：檢索不可導，通過強化學習將檢索視為動作，用獎勵信號回傳梯度。24.使用ALBERT對中文文本進行預訓練，若詞匯表大小為30000，嵌入維度128，因式分解后投影維度為768，則嵌入層參數(shù)量減少________倍。答案：64解析：原參數(shù)量30000×768，分解后30000×128+128×768，比值≈64。25.在零樣本跨語言遷移中，將英文模板“TranslatetoChinese:X”直接用于德文，性能下降主因是________。答案：模板語言與輸入語言不一致導致分布外解析：提示語言與輸入語言錯配，使預訓練多語言對齊失效。四、判斷題（每題1分，共10分）26.使用LayerNorm前后，Transformer中同一token的表示范數(shù)保持不變。答案：錯誤解析：LayerNorm重新縮放平移，范數(shù)通常改變。27.ELECTRA采用生成器判別器框架，其判別器任務為區(qū)分“真實token”與“生成器替換token”。答案：正確解析：ELECTRA用替換token檢測（RTD）替代MLM，提高效率。28.在中文分詞中，使用BIO標注比BMES標注更節(jié)省標簽空間。答案：正確解析：BIO僅B、I、O三標簽，BMES四標簽。29.將ReLU替換為GELU一定會提升BERT在下游任務的表現(xiàn)。答案：錯誤解析：激活函數(shù)影響非線性，但任務差異大，未必“一定”提升。30.對比學習損失InfoNCE是交叉熵的特例。答案：正確解析：InfoNCE可視為(K+1)類分類的交叉熵，正樣本為1類，負樣本為其余K類。31.在文本分類中，使用Mixup數(shù)據(jù)增強需保證混合比例λ與標簽y的線性插值一致。答案：正確解析：Mixup對onehot標簽同樣線性插值，保持一致性。32.使用beamsearch解碼時，beamsize=1等價于貪心解碼。答案：正確解析：beam=1僅保留最高分1條路徑，即貪心。33.將GPT的causalmask替換為雙向mask，即可直接用于BERT式預訓練。答案：錯誤解析：還需更換訓練目標為MLM，并去掉下句預測或替換為NSP/SOP。34.在Transformer中，QK^T的數(shù)值范圍隨d_k增大而減小。答案：錯誤解析：方差隨d_k線性增大，故需縮放。35.使用梯度累積時，等效批次大小=accumulationsteps×GPU批次大小。答案：正確解析：梯度累積將多步梯度求平均再更新，等效大批次。五、簡答題（每題8分，共40分）36.描述如何在不改變模型結(jié)構(gòu)的前提下，僅通過修改注意力掩碼，使BERT支持任意長度文檔的片段級訓練，并說明訓練與推理階段的掩碼差異。答案：訓練階段：將長文檔切分為固定長度片段（如512token），每個片段獨立添加[CLS]與[SEP]，注意力掩碼為全1方陣；跨片段不共享信息。為讓模型感知片段順序，在片段間添加可學習“段落嵌入”加到tokenembedding。推理階段：采用滑動窗口，窗口間重疊一半長度，掩碼仍為局部方陣；對需整篇表示的任務，將各窗口[CLS]輸出做均值池化。解析：僅改掩碼與位置嵌入，無需稀疏注意力即可擴展長度，但窗口間無全局交互，性能略降。37.解釋“溫度采樣”中溫度系數(shù)T→0與T→∞時的采樣行為，并給出T對生成多樣性與質(zhì)量的影響曲線示意。答案：T→0：分布趨近onehot，采樣退化為貪心解碼，多樣性最低。T→∞：分布趨近均勻，采樣完全隨機，質(zhì)量最低。曲線：橫軸T從0到2，縱軸為BLEU與SelfBLEU；BLEU隨T增大單調(diào)降，SelfBLEU單調(diào)升，交點處為質(zhì)量多樣性平衡點。解析：溫度通過softmax縮放logits，調(diào)節(jié)峰值銳度，實現(xiàn)質(zhì)量與多樣性權(quán)衡。38.對比“細粒度情感分析”與“屬性級情感分析”在標注體系、建模目標與評價指標上的差異。答案：標注體系：細粒度需標注情感持有者、情感表達、情感原因；屬性級僅需標注（屬性，情感極性）。建模目標：前者輸出三元組（持有者，情感，原因），后者輸出（屬性，極性）。評價指標：前者采用三元組F1，后者采用屬性級準確率/宏F1。解析：細粒度更復雜，需聯(lián)合抽取多個元素；屬性級聚焦“屬性情感”對，任務粒度不同。39.說明如何使用“控制碼”方法在GPT2中實現(xiàn)多風格生成，并給出訓練數(shù)據(jù)構(gòu)造與損失修改細節(jié)。答案：訓練數(shù)據(jù)：每段文本前插入風格控制碼token，如<romantic>、<news>，再跟原文。損失：僅計算原文token交叉熵，控制碼token參與attention但不計損失，防止模型學會復制控制碼。推理：輸入指定控制碼即可采樣對應風格。解析：控制碼作為條件上下文，無需修改模型結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)零樣本風格切換。40.闡述“課程對比學習”在句子表示訓練中的實施步驟，并解釋為何能緩解早期訓練崩潰。答案：步驟：1）按句子長度或難度排序，構(gòu)建課程；2）訓練初期僅使用簡單正樣本對（短句、高頻句）；3）隨訓練逐步加入難負樣本與長句；4）對比損失溫度τ隨課程遞增，防止初期梯度爆炸。原因：早期模型表示隨機，難負樣本易引入假負例導致崩潰；課程策略讓模型先學習粗略分布，再細化邊界，穩(wěn)定訓練。解析：課程學習由易到難，與對比學習漸進擴大負樣本空間契合，提升收斂穩(wěn)定性。六、綜合應用題（共35分）41.（15分）某企業(yè)需構(gòu)建“中文合同條款抽取”模型，數(shù)據(jù)含1000份標注合同，每份平均3k字，條款類型15類，存在嚴重長尾（最多類占35%，最少0.8%）。(1)給出數(shù)據(jù)預處理與負樣本構(gòu)造方案；(2)設計模型架構(gòu)，需利用預訓練模型并解決長文本與類別不平衡；(3)給出評價指標與實驗對比基線。答案：(1)預處理：將合同按段落切分，滑動窗口512token，重疊128；負樣本：隨機抽取不含任何條款的窗口作為“O”類，比例與正樣本1:1；使用標簽平滑ε=0.1緩解過擬。(2)模型：Longformerbase+CRF；為每類條款引入可學習“類別提示”token，拼接到[CLS]后，作為輔助任務預測類別先驗；損失采用FocalLossγ=2，α=0.25；長文本采用梯度檢查點節(jié)省顯存。(3)指標：宏F1、微F1、每類F1；繪制PR曲線計算AUC；基線：BERTbase+CRF、RoBERTawwmext+CRF、BiLSTMCRF；實驗顯示Longformer+Focal宏F1提升4.7%，長尾類召回提升9.2%。解析：滑動窗口保證長文本覆蓋；Focal+CRF聯(lián)合優(yōu)化序列與不平衡；類別提示提供先驗，提升少樣本表現(xiàn)。42.（20分）閱讀下列代碼片段，指出三處隱藏錯誤并給出修正方案，使其能在單機四卡訓練千億級模型時激活checkpoint+ZeRO3并行。（代碼略，以下為文字描述關(guān)鍵行）錯誤1：model=torch.nn.DataParallel(model)錯誤2：deepspeed.initialize(model,optimizer,config_params={"zero_optimization":{"stage":2}})錯誤3：loss.backward()后未執(zhí)行model.step()答案：錯誤1：DataParallel與ZeRO沖突，應改用DistributedDataParallel；修正：初始化進程組后torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[local_rank])。錯誤2：ZeRO3需設置stage=3，并開啟parampartitioning；修正：config中"stage":3,"offload_param":{"device":"cpu"}。錯誤3：DeepSpeed引擎封裝step，應使用engine.backward(loss)與engine.step()；修正：移除原始loss.backward()與optimizer.step()，統(tǒng)一由engine管理。解析：ZeRO3需DDP收集梯度并分區(qū)參數(shù)，DataParallel無法支持；stage=2僅優(yōu)化器狀態(tài)分區(qū)，不足以訓練千億模型；DeepSpeed引擎接管梯度累積與更新，避免沖突。七、計算與推導題（共30分）43.（10分）給定Transformer單頭注意力，d_k=64，輸入Q、K、V∈R^{n×d_k}，n=1024，batch=8，計算標準