2026自然語言處理工程師校招面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種模型常用于文本分類？A.K-MeansB.SVMC.DBSCAND.層次聚類答案：B2.Word2Vec是一種：A.文本生成模型B.詞向量模型C.詞性標(biāo)注模型D.命名實(shí)體識(shí)別模型答案：B3.衡量?jī)蓚€(gè)文本相似度常用的指標(biāo)是：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.余弦相似度D.F1值答案：C4.以下不屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是：A.RNNB.LSTMC.GRUD.CNN答案：D5.處理長(zhǎng)文本時(shí)，哪種模型更有優(yōu)勢(shì)？A.RNNB.TransformerC.ELMoD.GloVe答案：B6.用于文本情感分析的常用方法是：A.決策樹B.樸素貝葉斯C.隨機(jī)森林D.線性回歸答案：B7.以下不是預(yù)訓(xùn)練語言模型的是：A.BERTB.GPTC.Word2VecD.XLNet答案：C8.詞性標(biāo)注是為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注：A.語義B.語法屬性C.情感傾向D.命名實(shí)體類型答案：B9.文本生成任務(wù)中，常用的損失函數(shù)是：A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.鉸鏈損失D.對(duì)數(shù)損失答案：B10.以下哪種技術(shù)可用于文本降噪？A.詞嵌入B.停用詞去除C.注意力機(jī)制D.多頭自注意力答案：B多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.自然語言處理的主要任務(wù)包括：A.機(jī)器翻譯B.文本分類C.語音識(shí)別D.圖像識(shí)別答案：ABC2.以下屬于深度學(xué)習(xí)模型的有：A.RNNB.SVMC.CNND.Transformer答案：ACD3.詞向量的優(yōu)點(diǎn)有：A.考慮詞的語義B.可進(jìn)行向量運(yùn)算C.降低維度D.提高計(jì)算速度答案：ABCD4.處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，常用的預(yù)處理步驟有：A.分詞B.詞性標(biāo)注C.詞干提取D.詞形還原答案：ABCD5.預(yù)訓(xùn)練語言模型的優(yōu)勢(shì)包括：A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型性能C.可遷移到不同任務(wù)D.無需微調(diào)答案：ABC6.命名實(shí)體識(shí)別中常見的實(shí)體類型有：A.人名B.地名C.組織機(jī)構(gòu)名D.日期答案：ABCD7.文本相似度計(jì)算方法有：A.編輯距離B.歐氏距離C.曼哈頓距離D.杰卡德相似度答案：ABCD8.以下可用于文本生成的模型有：A.GPTB.T5C.BERTD.ELMo答案：AB9.自然語言處理中的評(píng)價(jià)指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.困惑度答案：ABCD10.注意力機(jī)制的作用有：A.聚焦重要信息B.處理長(zhǎng)序列依賴C.提高模型可解釋性D.減少計(jì)算量答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.自然語言處理只處理文本數(shù)據(jù)。（）答案：錯(cuò)2.Word2Vec能學(xué)習(xí)到詞的上下文信息。（）答案：對(duì)3.所有的深度學(xué)習(xí)模型都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）答案：錯(cuò)4.文本分類任務(wù)只能使用一種模型。（）答案：錯(cuò)5.預(yù)訓(xùn)練語言模型可以直接應(yīng)用于所有任務(wù)。（）答案：錯(cuò)6.詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別是相同的任務(wù)。（）答案：錯(cuò)7.處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，停用詞去除是必需的步驟。（）答案：錯(cuò)8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理任意長(zhǎng)度的序列。（）答案：錯(cuò)9.文本生成任務(wù)的目標(biāo)是生成有意義的文本。（）答案：對(duì)10.注意力機(jī)制只在Transformer模型中使用。（）答案：錯(cuò)簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述Word2Vec的原理。答案：Word2Vec基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)詞的向量表示。有CBOW和Skip-Gram兩種模式。CBOW根據(jù)上下文預(yù)測(cè)中心詞，Skip-Gram則根據(jù)中心詞預(yù)測(cè)上下文。訓(xùn)練后得到詞向量，能體現(xiàn)詞的語義和語法信息。2.什么是預(yù)訓(xùn)練語言模型？答案：預(yù)訓(xùn)練語言模型是在大規(guī)模無標(biāo)注文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的模型。利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)語言的通用特征，之后可通過微調(diào)應(yīng)用到不同的自然語言處理任務(wù)，如文本分類、機(jī)器翻譯等，能減少訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求。3.簡(jiǎn)述文本分類的流程。答案：先進(jìn)行文本預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等；再提取特征，如TF-IDF等；接著選擇合適的分類模型，如SVM、深度學(xué)習(xí)模型等；最后用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估性能。4.簡(jiǎn)述注意力機(jī)制的作用。答案：注意力機(jī)制能讓模型聚焦于輸入序列中的重要部分。在處理長(zhǎng)序列時(shí)，可捕捉序列中不同位置的依賴關(guān)系，提高模型對(duì)重要信息的關(guān)注度，增強(qiáng)模型性能，還能在一定程度上提高模型的可解釋性。討論題（每題5分，共4題）1.討論自然語言處理在智能客服中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用有自動(dòng)回復(fù)、問題分類、情感分析等，可提高服務(wù)效率。挑戰(zhàn)在于處理復(fù)雜多樣的用戶問題、理解模糊語義、處理多輪對(duì)話，且需大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型以保證回復(fù)質(zhì)量。2.談?wù)勵(lì)A(yù)訓(xùn)練語言模型在不同任務(wù)中的微調(diào)策略。答案：不同任務(wù)微調(diào)策略有差異。文本分類可在預(yù)訓(xùn)練模型后加全連接層，按分類數(shù)調(diào)整輸出維度；機(jī)器翻譯可調(diào)整模型架構(gòu)適應(yīng)序列到序列任務(wù)；問答系統(tǒng)則要優(yōu)化輸入輸出格式，讓模型適應(yīng)問答場(chǎng)景。3.討論如何提高文本生成的質(zhì)量。答案：可選擇合適的模型，如GPT系列。使用大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，優(yōu)化損失函數(shù)和訓(xùn)練策略，如采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)。還可進(jìn)行后處理，如去除重復(fù)內(nèi)容、優(yōu)化語句通