2026自然語言處理工程師招聘面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個模型常用于文本分類？A.GPT-3B.BERTC.DALL-ED.Midjourney2.哪種方法可用于處理文本中的停用詞？A.詞干提取B.詞形還原C.去除停用詞表D.詞性標(biāo)注3.以下哪個不是NLP中的常見任務(wù)？A.圖像識別B.機器翻譯C.情感分析D.命名實體識別4.計算兩個詞向量相似度常用的方法是？A.均方誤差B.余弦相似度C.歐氏距離D.曼哈頓距離5.用于生成文本的模型是？A.Word2VecB.GPTC.ELMoD.FastText6.對文本分詞的目的不包括？A.方便后續(xù)處理B.豐富詞匯量C.提取關(guān)鍵信息D.構(gòu)建詞向量7.命名實體識別是識別文本中的？A.語法錯誤B.特定實體C.近義詞D.詞性8.哪類數(shù)據(jù)不適合用于NLP訓(xùn)練？A.文章B.音頻轉(zhuǎn)文字C.圖片D.對話記錄9.以下哪個是語言模型評估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.困惑度D.F1值10.規(guī)則式方法在NLP中的優(yōu)勢是？A.適應(yīng)性強B.可解釋性好C.泛化能力強D.能處理復(fù)雜語義二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.屬于預(yù)訓(xùn)練語言模型的有？A.BERTB.XLNetC.GPT-2D.RoBERTa2.NLP中常用的特征提取方法有？A.TF-IDFB.詞向量C.主題模型D.句法分析3.以下可用于文本生成任務(wù)的有？A.seq2seq模型B.Transformer模型C.RNN模型D.CNN模型4.情感分析的類別可分為？A.積極B.消極C.中性D.復(fù)雜5.NLP中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括？A.分詞B.去除標(biāo)點符號C.大小寫轉(zhuǎn)換D.去除數(shù)字6.以下關(guān)于Word2Vec說法正確的有？A.能將詞轉(zhuǎn)換為向量B.有CBOW和Skip-gram兩種模型C.可用于文本分類D.是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法7.提升NLP模型性能的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.調(diào)整模型超參數(shù)C.采用集成學(xué)習(xí)D.優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理8.機器翻譯的評價指標(biāo)有？A.BLEUB.ROUGEC.METEORD.GLEU9.以下哪些軟件工具可用于NLP開發(fā)？A.NLTKB.SpaCyC.jiebaD.StandfordCoreNLP10.處理長文本時可采用的策略有？A.截取片段B.分層處理C.摘要提取D.隨機采樣三、判斷題（每題2分，共20分）1.所有NLP任務(wù)都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）2.詞干提取和詞形還原本質(zhì)上是一樣的。（）3.Transformer模型的核心是注意力機制。（）4.停用詞在NLP處理中完全沒有作用。（）5.ELMo模型是基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的。（）6.提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)量一定能提升模型性能。（）7.命名實體識別只能識別地名和人名。（）8.機器翻譯可以實現(xiàn)完全準(zhǔn)確的翻譯。（）9.情感分析只能應(yīng)用于評論數(shù)據(jù)。（）10.預(yù)訓(xùn)練模型不需要進(jìn)行微調(diào)就能用于特定任務(wù)。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述注意力機制在NLP中的作用。2.說明詞向量的概念及作用。3.列舉兩種常見的文本分類算法。4.簡述NLP中數(shù)據(jù)不平衡問題及解決方法。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論預(yù)訓(xùn)練模型在NLP任務(wù)中的優(yōu)勢和局限性。2.分析seq2seq模型在機器翻譯中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。3.談?wù)勅绾魏饬恳粋€NLP模型的好壞。4.討論當(dāng)前NLP技術(shù)在實際應(yīng)用中的倫理問題。答案一、單項選擇題1.B2.C3.A4.B5.B6.B7.B8.C9.C10.B二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.注意力機制能讓模型在處理序列時，自動聚焦重要部分，動態(tài)分配權(quán)重，增強信息提取能力，提高處理長序列和復(fù)雜語義任務(wù)的性能。2.詞向量是將詞表示為向量。作用是將文本轉(zhuǎn)化為計算機可處理的數(shù)值形式，便于計算詞間語義關(guān)系，提升模型對語義理解和處理能力。3.樸素貝葉斯算法，基于貝葉斯定理，簡單高效；支持向量機算法，能找到最優(yōu)超平面實現(xiàn)分類。4.數(shù)據(jù)不平衡指各類別樣本數(shù)量差異大。解決方法有過采樣少數(shù)類、欠采樣多數(shù)類、使用加權(quán)損失函數(shù)等。五、討論題1.優(yōu)勢是減少訓(xùn)練成本，提升性能。局限在于對特定任務(wù)適配需要微調(diào)，模型大推理慢，解釋性差。2.seq2seq在機器翻譯中可處理變長序列，但存在語義信息丟失、長序列依賴問題和不具備實時翻