2026自然語言處理工程師招聘筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪個是常用的詞法分析工具？A.TensorFlowB.NLTKC.PyTorchD.Keras2.以下哪種模型屬于預(yù)訓(xùn)練語言模型？A.SVMB.BERTC.NaiveBayesD.KNN3.中文分詞中，“哈工大社會計算與信息檢索研究中心開發(fā)的開源分詞工具”是？A.jiebaB.FudanNLPC.NLPIRD.LTP4.在情感分析中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是？A.遺傳算法B.主成分分析C.邏輯回歸D.聚類分析5.衡量文本相似度的方法不包括？A.編輯距離B.TF-IDFC.余弦相似度D.梯度下降6.不屬于常見的序列標(biāo)注任務(wù)的是？A.命名實體識別B.詞性標(biāo)注C.文本分類D.句法分析7.以下哪個是自然語言處理中的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型結(jié)構(gòu)？A.TransformerB.CNNC.RNND.ANN8.文本分類中，需要對文本進(jìn)行什么處理？A.歸一化B.編碼C.采樣D.去噪9.常用于文本生成的模型是？A.XGBoostB.GPTC.AdaBoostD.決策樹10.處理文本中的停用詞是為了？A.增加特征B.提升計算速度C.提高準(zhǔn)確性D.豐富語義答案：1.B2.B3.D4.C5.D6.C7.A8.B9.B10.B多項選擇題（每題2分，共20分）1.自然語言處理的應(yīng)用場景有哪些？A.智能客服B.機(jī)器翻譯C.語音識別D.圖像識別2.文本向量化的方法包括？A.Word2VecB.GloVeC.Doc2VecD.One-Hot編碼3.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.PyTorchD.MXNet4.命名實體識別中常見的實體類型有？A.人名B.地名C.機(jī)構(gòu)名D.時間5.處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法有？A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整權(quán)重D.增加特征6.文本生成的評估指標(biāo)有？A.BLEUB.ROUGEC.F1-scoreD.MSE7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用有？A.對話系統(tǒng)B.文本摘要C.機(jī)器翻譯D.情感分析8.解決長序列依賴問題的模型有？A.LSTMB.GRUC.TransformerD.RNN9.可用于文本糾錯的技術(shù)有？A.統(tǒng)計語言模型B.規(guī)則匹配C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.聚類算法10.自然語言處理的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有？A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.數(shù)據(jù)清洗答案：1.ABC2.ABCD3.BCD4.ABCD5.ABC6.AB7.ABC8.ABC9.ABC10.ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.自然語言處理只處理文本數(shù)據(jù)。（）2.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都適用于自然語言處理任務(wù)。（）3.詞向量表示可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系。（）4.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）5.文本分類的目標(biāo)是將文本劃分到不同的類別中。（）6.停用詞對文本分析沒有任何作用，完全可以去除。（）7.機(jī)器翻譯只需要考慮語法規(guī)則。（）8.命名實體識別可以幫助信息抽取。（）9.序列標(biāo)注任務(wù)的輸出是一個序列。（）10.文本生成時，生成的結(jié)果越準(zhǔn)確越好。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.√9.√10.×簡答題（每題5分，共20分）1.簡述Word2Vec的原理。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)詞的分布式表示，將詞映射到低維向量空間。有CBOW和Skip-gram兩種模型，CBOW根據(jù)上下文預(yù)測中心詞，Skip-gram根據(jù)中心詞預(yù)測上下文。2.說出三種自然語言處理中的特征工程方法。一是TF-IDF，衡量詞在文檔中的重要性；二是詞性標(biāo)注，為詞賦予詞性信息；三是詞嵌入，將詞轉(zhuǎn)換為向量表示語義關(guān)系。3.簡述文本分類的一般流程。先數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括分詞、去停用詞等；再進(jìn)行特征提取，如TF-IDF；接著選擇合適的分類模型，如樸素貝葉斯；最后訓(xùn)練模型并評估。4.解釋一下Transformer中的注意力機(jī)制。注意力機(jī)制使模型在處理序列時能關(guān)注到不同位置的信息。通過計算查詢、鍵和值之間的相似度，為每個位置分配權(quán)重，加權(quán)求和得到輸出，增強(qiáng)對長序列的處理能力。討論題（每題5分，共20分）1.探討預(yù)訓(xùn)練語言模型在自然語言處理中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。優(yōu)勢：能學(xué)習(xí)通用語言知識，提升下游任務(wù)性能，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求。挑戰(zhàn)：計算資源消耗大，在特定領(lǐng)域適應(yīng)性不足，存在數(shù)據(jù)隱私和安全問題。2.討論如何提高機(jī)器翻譯的質(zhì)量?？墒褂么笠?guī)模高質(zhì)量的平行語料訓(xùn)練模型，采用先進(jìn)的模型架構(gòu)如Transformer，結(jié)合多模態(tài)信息，還可進(jìn)行人工后編輯和評估反饋來不斷優(yōu)化。3.談?wù)勛匀徽Z言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和可能面臨的問題。應(yīng)用有病歷信息抽取、智能問診、醫(yī)學(xué)文