2026自然語言處理工程師招聘真題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于文本分類？A.K-近鄰算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.遺傳算法2.詞向量模型Word2Vec屬于哪種類型的模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)3.以下不屬于自然語言處理任務(wù)的是？A.圖像識(shí)別B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.文本生成4.在NLP中，“TF-IDF”用于？A.特征選擇B.聚類分析C.降維D.分類5.以下哪個(gè)庫常用于自然語言處理？A.NumPyB.PandasC.NLTKD.Matplotlib6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的主要問題是？A.梯度消失或爆炸B.計(jì)算速度慢C.準(zhǔn)確率低D.難以訓(xùn)練7.以下哪種技術(shù)可用于文本摘要？A.主成分分析B.奇異值分解C.提取式摘要D.線性判別分析8.自然語言處理中，詞性標(biāo)注的目的是？A.確定詞的語義B.確定詞的語法類別C.確定詞的發(fā)音D.確定詞的拼寫9.以下哪個(gè)是預(yù)訓(xùn)練語言模型？A.SVMB.BERTC.KNND.AdaBoost10.在處理文本時(shí)，去除停用詞的目的是？A.減少數(shù)據(jù)量B.提高準(zhǔn)確率C.增加特征維度D.加快計(jì)算速度多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)模型的有？A.CNNB.RNNC.LSTMD.GRU2.自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.智能客服B.語音助手C.新聞推薦D.自動(dòng)駕駛3.文本預(yù)處理步驟通常有？A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.詞性標(biāo)注4.以下哪些是自然語言處理中的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.預(yù)訓(xùn)練語言模型的優(yōu)點(diǎn)有？A.節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型性能C.可遷移到不同任務(wù)D.對(duì)數(shù)據(jù)量要求低6.以下關(guān)于注意力機(jī)制的說法正確的有？A.能聚焦重要信息B.可用于機(jī)器翻譯C.是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)D.只能用于RNN模型7.自然語言處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有？A.同義詞替換B.隨機(jī)插入C.隨機(jī)刪除D.回譯8.以下哪些庫可用于自然語言處理？A.SpaCyB.GensimC.AllenNLPD.Scikit-learn9.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體有？A.Bi-RNNB.Seq2SeqC.TransformerD.RCNN10.文本分類的常見方法有？A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.深度學(xué)習(xí)模型判斷題（每題2分，共20分）1.自然語言處理只處理書面文本，不處理口語。（）2.詞向量可以將詞表示成低維稠密向量。（）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)。（）4.去除停用詞一定會(huì)提高模型的性能。（）5.預(yù)訓(xùn)練語言模型可以直接應(yīng)用于所有自然語言處理任務(wù)。（）6.注意力機(jī)制只能用于處理序列數(shù)據(jù)。（）7.文本分類和文本聚類是相同的任務(wù)。（）8.詞性標(biāo)注可以幫助理解句子的語法結(jié)構(gòu)。（）9.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。（）10.自然語言處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加數(shù)據(jù)的多樣性。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述詞向量的作用。2.什么是預(yù)訓(xùn)練語言模型，有什么優(yōu)勢(shì)？3.簡(jiǎn)述文本預(yù)處理的主要步驟。4.簡(jiǎn)述注意力機(jī)制的原理。討論題（每題5分，共20分）1.討論自然語言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。2.談?wù)勵(lì)A(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)自然語言處理發(fā)展的影響。3.討論如何提高自然語言處理模型的泛化能力。4.分析自然語言處理中數(shù)據(jù)不平衡問題及解決方法。答案單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.A4.A5.C6.A7.C8.B9.B10.A多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABD10.ABCD判斷題1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.√9.×10.√簡(jiǎn)答題1.詞向量可將詞表示為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理。能捕捉詞間語義關(guān)系，用于語義相似度計(jì)算等，也可作為特征用于各類NLP任務(wù)。2.預(yù)訓(xùn)練語言模型是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型。優(yōu)勢(shì)是節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間，提高性能，可遷移到不同任務(wù)，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。3.主要步驟有分詞，將文本拆成詞；去除停用詞，減少噪聲；詞干提取，統(tǒng)一詞的形式；詞性標(biāo)注，確定詞的語法類別。4.注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入元素的重要性權(quán)重，讓模型聚焦重要信息。在處理序列時(shí)，為每個(gè)元素分配權(quán)重，加權(quán)求和得到更有代表性的特征。討論題1.應(yīng)用如病歷分析、醫(yī)學(xué)問答。挑戰(zhàn)是醫(yī)學(xué)術(shù)語復(fù)雜，數(shù)據(jù)隱私要求高，標(biāo)注數(shù)據(jù)難獲取。2.推動(dòng)發(fā)展，提升性能，降低門檻，促進(jìn)多領(lǐng)域應(yīng)用，但也帶來資源消耗大、存在偏見等問題