2025年自然語言處理工程師(初級)模擬試卷及答案解析一、單項選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個正確答案，錯選、多選、不選均不得分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于捕捉序列位置信息的核心組件是A.多頭注意力B.層歸一化C.正弦位置編碼D.可學習詞嵌入答案：C解析：Transformer本身不含遞歸或卷積，需顯式注入位置信息。正弦位置編碼通過不同頻率的正弦、余弦函數(shù)為每個位置生成唯一向量，與詞向量相加后送入后續(xù)層，既保證位置可區(qū)分，又支持外推到更長序列。2.中文文本中“南京市長江大橋”出現(xiàn)分詞邊界歧義，以下哪種方法最能在無詞典條件下緩解該問題？A.前向最大匹配B.后向最大匹配C.基于子詞（Subword）的BPE編碼D.Ngram語言模型重打分答案：C解析：BPE通過統(tǒng)計高頻字節(jié)對迭代合并，生成子詞單元，無需人工詞典即可將“南京市”“南京”“市長”“長江大橋”等可能片段編碼為獨立子詞，天然保留多粒度信息，有效緩解歧義。3.在BERT預(yù)訓練中，MaskedLM掩碼比例設(shè)為15%，其中80%用[MASK]、10%用隨機詞、10%保持原詞。保持原詞的主要目的是A.加速收斂B.降低顯存占用C.緩解預(yù)訓練與微調(diào)階段[MASK]分布不一致D.增加負樣本多樣性答案：C解析：微調(diào)階段輸入不含[MASK]，若預(yù)訓練100%替換為[MASK]，會導(dǎo)致表示偏移。10%保持原詞使模型見過“未被掩碼的上下文”，縮小兩階段差異，提升微調(diào)穩(wěn)定性。4.使用交叉熵損失訓練文本生成模型時，若目標序列含大量重復(fù)詞“非?！保Ｐ统霈F(xiàn)過度復(fù)制，優(yōu)先嘗試的修正策略是A.增大學習率B.加入Coverage機制C.改用MSE損失D.增加Dropout比率答案：B解析：Coverage通過累加已生成詞的注意力權(quán)重，對重復(fù)區(qū)域施加懲罰，直接抑制復(fù)制，是文本摘要與機器翻譯中緩解重復(fù)的經(jīng)典手段。5.在Fewshot場景下，為Prompttuning選擇verbalizer（標簽詞映射）時，最關(guān)鍵評估指標是A.詞頻B.詞向量模長C.標簽詞在下游任務(wù)訓練集上的區(qū)分度D.詞性答案：C解析：Verbalizer將類別映射到自然語言標簽詞，其區(qū)分度直接決定模型對類別的判別能力。通過小規(guī)模驗證集計算標簽詞預(yù)測準確率，可快速篩選最優(yōu)映射。6.當使用ALBERT替代BERT時，以下哪項技術(shù)最直接降低參數(shù)量？A.跨層參數(shù)共享B.FactorizedembeddingC.SentenceOrderPredictionD.相對位置編碼答案：A解析：ALBERT將12層或24層Transformer共享同一套參數(shù)，使層數(shù)增加不再線性增加參數(shù)量，是壓縮模型的核心。7.在中文拼寫糾錯任務(wù)中，將“載止日期”糾正為“截止日期”屬于A.音近錯誤B.形近錯誤C.義近錯誤D.語法錯誤答案：A解析：“載”與“截”拼音分別為zǎi與jié，聲母韻母均不同，但方言或快速輸入時可能出現(xiàn)“zai”與“jie”混淆，歸為音近錯誤。8.使用BeamSearch解碼時，若beamwidth=3，每一步保留3個候選，最終可能輸出的路徑數(shù)是A.3B.3^T（T為序列長度）C.3×TD.3！答案：A解析：BeamSearch每步僅保留得分Top3的序列，最終輸出得分最高的1條路徑，因此對外僅返回1條，但內(nèi)部中間狀態(tài)最多同時維護3條。9.在文本分類任務(wù)中，將預(yù)訓練詞向量（如Word2Vec）與字符向量拼接后輸入CNN，主要目的是A.減少OOVB.引入亞詞級特征C.降低訓練難度D.加速推理答案：B解析：字符向量可捕捉詞內(nèi)形態(tài)（如前綴、后綴），與詞向量互補，增強模型對罕見詞或拼寫變體的魯棒性。10.當使用混合精度訓練（FP16）時，以下哪項操作最能防止梯度下溢？A.動態(tài)損失縮放B.權(quán)重衰減C.梯度裁剪D.學習率預(yù)熱答案：A解析：FP16動態(tài)損失縮放將損失乘以可縮放因子，反向傳播后縮放梯度回正常范圍，避免極小梯度在FP16下直接歸零。二、多項選擇題（每題3分，共15分。每題至少有兩個正確答案，多選、少選、錯選均不得分）11.以下哪些技術(shù)可直接緩解文本生成中的ExposureBias？A.ScheduledSamplingB.TeacherForcingC.Reinforce算法D.WordlevelDropout答案：A、C解析：ScheduledSampling在訓練時逐步用模型自身輸出替代真實詞，縮小訓練與測試分布差異；Reinforce直接優(yōu)化序列級獎勵，無需依賴真實前綴，均屬于暴露偏差的經(jīng)典解決方案。12.關(guān)于LayerNorm與BatchNorm差異，下列說法正確的有A.LayerNorm沿特征維度歸一化B.BatchNorm依賴batchsizeC.LayerNorm對RNN更友好D.BatchNorm在推理時使用移動平均統(tǒng)計量答案：A、B、C、D解析：LayerNorm對每條樣本獨立計算均值方差，不依賴batch，適合動態(tài)長度RNN；BatchNorm需維護全局滑動平均，推理階段使用。13.在中文NER中，以下哪些標簽體系支持嵌套實體？A.BIOB.BIESOC.NestedBIOD.PointerNetwork標注答案：C、D解析：NestedBIO為每層實體分配獨立標簽序列；PointerNetwork通過起止指針組合可識別任意嵌套。14.以下哪些做法可能提升BERT在長文檔（>512token）上的分類效果？A.滑動窗口+投票B.使用LongformerC.截斷首尾D.層次化編碼（句子→文檔）答案：A、B、D解析：截斷首尾會丟失關(guān)鍵信息；滑動窗口、Longformer稀疏注意力、層次編碼均能有效處理長文本。15.在模型蒸餾中，以下哪些損失項常被聯(lián)合優(yōu)化？A.Softlogits蒸餾損失B.硬標簽交叉熵C.中間層隱狀態(tài)均方誤差D.對抗損失答案：A、B、C解析：典型蒸餾聯(lián)合優(yōu)化教師軟標簽、學生硬標簽及中間層特征對齊，對抗損失非必需。三、填空題（每空2分，共20分）16.Transformer注意力計算中，Q與K^T相乘后除以________，再經(jīng)Softmax得到權(quán)重矩陣。答案：√d_k解析：縮放因子防止點積過大導(dǎo)致梯度消失，d_k為Query向量維度。17.在BERT預(yù)訓練語料構(gòu)建時，采用________比例隨機替換句子順序，以訓練模型判斷句子連貫性。答案：0.5解析：NextSentencePrediction任務(wù)中，50%相鄰、50%隨機，使模型學會句子關(guān)系。18.使用CRF層進行序列標注時，損失函數(shù)為________路徑得分與真實路徑得分之差。答案：所有可能解析：CRF最大化真實路徑得分相對所有路徑的對數(shù)似然，需計算配分函數(shù)。19.當使用ALBERT的Factorizedembedding時，詞嵌入維度E與隱藏維度H滿足________關(guān)系。答案：E?H解析：ALBERT將V×H矩陣分解為V×E與E×H，減少參數(shù)量，通常E=128，H=768。20.在文本對抗樣本生成中，將“很好”替換為“相當?shù)睾谩睂儆赺_______攻擊方式。答案：釋義替換解析：保持語義不變，通過同義改寫欺騙模型，屬于黑盒查詢攻擊常見策略。21.使用F1score評估NER時，實體級F1要求預(yù)測實體與真實實體的________和________完全匹配。答案：邊界；類型解析：僅當實體起止位置及類別均正確才計為TP。22.在Prompt模板“[X]overallitwas[Z]”中，[Z]稱為________。答案：答案空間映射詞/verbalizer解析：[Z]對應(yīng)候選標簽詞，如“great”“terrible”，用于將語言模型輸出映射為分類結(jié)果。23.當使用混合專家模型（MoE）時，門控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入選擇Top________專家進行計算。答案：k（通常k=1或2）解析：Topk稀疏激活保證計算效率，同時實現(xiàn)模型容量擴展。24.在文本去重任務(wù)中，MinHash算法通過________簽名估算集合相似度。答案：局部敏感哈希解析：MinHash保持Jaccard相似度，簽名等長，可快速估算大規(guī)模文檔重復(fù)率。25.使用Reinforce算法訓練生成模型時，為降低方差，常引入________基線。答案：自批判/平均獎勵/可學習解析：減去基線減少梯度方差，自批判使用自身貪婪解碼得分作為基線，效果顯著。四、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯誤打“×”）26.Word2Vec使用負采樣時，負樣本數(shù)量越多，詞向量質(zhì)量一定越好。答案：×解析：負樣本過多會引入噪聲且增加計算，需折中選擇，通常5–20。27.LayerNorm在Transformer中位于殘差連接之后。答案：×解析：PreNorm結(jié)構(gòu)將LayerNorm置于殘差塊內(nèi)，Transformer原始論文為PostNorm，但后續(xù)改進普遍采用PreNorm以緩解梯度消失。28.GPT系列采用單向Transformer解碼器，因此無法用于文本分類。答案：×解析：單向僅限制注意力掩碼，可將[CLS]放句末或取最后隱藏狀態(tài)做分類。29.在中文分詞中，基于字符的BiLSTMCRF模型能直接輸出BMES標簽，無需詞典。答案：√解析：字符級序列標注可端到端學習分詞邊界，無需外部詞典。30.ELECTRA使用生成器判別器框架，其判別器任務(wù)為區(qū)分輸入詞是否被生成器替換。答案：√解析：ELECTRA通過替換token檢測（RTD）預(yù)訓練，效率高于MLM。31.使用更大batchsize訓練Transformer，一定需要線性縮放學習率。答案：×解析：線性縮放原則適用于同步SGD，但需配合預(yù)熱與梯度累積，并非絕對。32.在文本摘要中，ROUGE1衡量unigram召回率，ROUGEL衡量最長公共子序列。答案：√解析：ROUGE1基于unigram，ROUGEL基于LCS，兼顧順序。33.當使用混合專家模型時，若門控網(wǎng)絡(luò)總是選擇同一專家，則出現(xiàn)“專家崩塌”。答案：√解析：門控分布熵過低導(dǎo)致少數(shù)專家過度激活，需加負載均衡損失。34.在Prompttuning中，模板長度越長，模型效果一定越好。答案：×解析：過長模板引入噪聲且增加優(yōu)化難度，需搜索最優(yōu)長度。35.使用FP16推理時，模型精度必然下降。答案：×解析：若訓練階段已做量化感知或保持關(guān)鍵層FP32，推理精度可無損。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述Transformer中MultiHeadAttention計算流程，并說明多頭機制為何能提升表達能力。答案與解析：流程：1)對輸入X分別線性投影為Q、K、V矩陣，維度均為d_model；2)將Q、K、V按頭數(shù)h均分，得到h組(Q_i,K_i,V_i)，每組維度d_k=d_model/h；3)每組獨立計算ScaledDotProductAttention：Attention(Q_i,K_i,V_i)=Softmax(Q_iK_i^T/√d_k)V_i；4)拼接h個輸出，經(jīng)線性投影得最終輸出。提升原因：多頭允許模型同時關(guān)注不同子空間信息，類似卷積多通道，增強對復(fù)雜依賴的捕捉；不同頭可分別聚焦短距、長距、句法、語義關(guān)系，提升表達容量與魯棒性。37.對比BERT與GPT在預(yù)訓練目標、模型結(jié)構(gòu)、下游適配三方面的差異，并舉例說明各自適用場景。答案與解析：預(yù)訓練目標：BERT采用雙向MLM+NSP，利用上下文預(yù)測被掩碼詞；GPT采用單向LM，按左到右生成式預(yù)測下一詞。模型結(jié)構(gòu)：BERT用雙向Transformer編碼器，GPT用單向Transformer解碼器（掩碼未來）。下游適配：BERT在輸入端加入任務(wù)特定標記或句對，取[CLS]或token表示做分類/序列標注；GPT通過微調(diào)或Prompt做生成、問答、續(xù)寫。場景：BERT適合理解任務(wù)，如情感分析、NER、閱讀理解；GPT適合生成任務(wù)，如對話、故事續(xù)寫、代碼生成。舉例：電商評論情感分類用BERT；智能客服對話系統(tǒng)用GPT。38.給定一個文本分類數(shù)據(jù)集，其中正負樣本比例1:9，且負例內(nèi)部含多種細分類別。請?zhí)岢鲆环N兩階段訓練策略，并解釋如何緩解類別不平衡與負例異構(gòu)問題。答案與解析：策略：階段一：在全部數(shù)據(jù)上訓練初始模型，采用類別加權(quán)交叉熵（正例權(quán)重9，負例1），并加入FocalLoss調(diào)節(jié)易難分樣本；階段二：將負例按聚類或規(guī)則劃分為k個子類別，構(gòu)建(k+1)類分類器（正例+負例子類），使用遷移學習加載階段一權(quán)重，再微調(diào)。緩解不平衡：加權(quán)損失與FocalLoss使模型關(guān)注少數(shù)正例；緩解異構(gòu)：負例子類化使決策邊界更精細，提升整體Recall與F1。六、計算與推導(dǎo)題（共31分）39.（10分）假設(shè)Transformer單頭注意力維度d_k=64，輸入序列長度n=10，batch=1，計算標準點積注意力中QK^T乘法所需浮點運算量（FLOPs），并說明若采用FlashAttention如何降低內(nèi)存峰值。答案：QK^T為(n×d_k)·(d_k×n)=n×d_k×n=10×64×10=6400次乘加，即12800FLOPs（乘與加各算一次）。FlashAttention通過分塊（tiling）將注意力矩陣按塊計算并即時寫入輸出，避免實例化n×n=100的注意力矩陣，內(nèi)存峰值從O(n^2)降至O(n×block_size)，顯著減少HBM讀寫。40.（10分）給定標簽序列BPERIPEROBLOCO，模型預(yù)測序列BPERIPERBLOCOO，請實體級計算Precision、Recall、F1。答案：真實實體：(0,1)PER，(3)LOC；預(yù)測實體：(0,1)PER，(2)LOC。TP=1（PER正確），F(xiàn)P=1（LOC邊界錯），F(xiàn)N=1（LOC漏檢）。Precision=TP/(TP+FP)=1/2=0.5；Recall=TP/(TP+FN)=1/2=0.5；F1=2×0.5×0.5/(0.5+0.5)=0.5。41.（11分）假設(shè)使用二元交叉熵損失訓練一個情感分類器，正例（positive）先驗p=0.25。若模型對某樣本預(yù)測為正概率0.9，真實標簽為正，計算該樣本損失；進一步，若采用FocalLoss（γ=2），再計算損失。答案：二元交叉熵：L_ce=?log(0.9)=0.1054FocalLoss：L_fl=?(1?0.9)^2log(0.9)=?0.01×(?0.1054)=0.001054解析：FocalLoss通過(1?p_t)^γ降低易分樣本權(quán)重，使訓練聚焦難例，損失值顯著減小。七、編程與實戰(zhàn)題（共30分）42.（15分）請用PyTorch實現(xiàn)一個基于字符級BiLSTMCRF的中文分詞模型核心部分，要求：a)定義CRF類，含前向算法與負對數(shù)似然損失；b)給出BiLSTM輸出到CRF的維度銜接；c)提供一段偽數(shù)據(jù)訓練循環(huán)（含mask處理）。答案與解析：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence,pad_packed_sequenceclassCRF(nn.Module):def__init__(self,num_tags,batch_first=True):super().__init__()self.num_tags=num_tagsself.batch_first=batch_firstself.trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags,num_tags))self.start_trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags))self.end_trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags))self.reset_params()defreset_params(self):nn.init.uniform_(self.trans,0.1,0.1)nn.init.uniform_(self.start_trans,0.1,0.1)nn.init.uniform_(self.end_trans,0.1,0.1)def_forward_alg(self,feats,mask):batch_size,seq_len,num_tags=feats.size()alpha=torch.full((batch_size,num_tags),1e4,device=feats.device)alpha[:,0]=self.start_trans+feats[:,0,0]fortinrange(1,seq_len):emit_score=feats[:,t].unsqueeze(1)trans_score=self.trans.unsqueeze(0)next_tag=alpha.unsqueeze(2)+emit_score+trans_scorealpha=torch.logsumexp(next_tag,dim=1)mask[:,t].unsqueeze(1)+alpha(1mask[:,t]).unsqueeze(1)alpha=alpha+self.end_trans.unsqueeze(0)returntorch.logsumexp(alpha,dim=1)def_score_sentence(self,feats,tags,mask):batch_size,seq_len=tags.size()score=self.start_trans[tags[:,0]]score=score+feats[:,0,:].gather(1,tags[:,0].unsqueeze(1)).squeeze()fortinrange(1,seq_len):score=score+self.trans[tags[:,t1],tags[:,t]]mask[:,t]+\feats[:,t,:].gather(1,tags[:,t].unsqueeze(1)).squeeze()mask[:,t]last_tag_indices=mask.sum(dim=1)1last_tags=tags.gather(1,last_tag_indices.unsqueeze(1)).squeeze()score=score+self.end_trans[last_tags]returnscoredefneg_log_likelihood(self,feats,tags,mask):forward=self._forward_alg(feats,mask)gold=self._score_sentence(feats,tags,mask)return(forwardgold).mean()classBiLSTM_CRF(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,emb_dim,hidden_dim,num_tags):super().__init__()self.embed=nn.Embedding(vocab_size,emb_dim)self.lstm=nn.LSTM(emb_dim,hidden_dim//2,num_layers=1,bidirectional=True,batch_first=True)self.hidden_to_tag=nn.Linear(hidden_dim,num_tags)self.crf=CRF(num_tags,batch_first=True)defforward(self,x,lengths):emb=self.embed(x)packed=pack_padded_sequence(emb,lengths,batch_first=True,enforce_sorted=False)lstm_out,_=self.lstm(packed)lstm_out,_=pad_packed_sequence(lstm_out,batch_first=True)feats=self.hidden_to_tag(lstm_out)returnfeats偽訓練循環(huán)device=torch.device('cuda')model=BiLSTM_CRF(vocab_size=1000,emb_dim=100,hidden_dim=200,num_tags=4).to(device)optimizer=torch.optim