自然語(yǔ)言處理試題與答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不是自然語(yǔ)言處理（NLP）的核心任務(wù)？A.機(jī)器翻譯B.圖像分類(lèi)C.情感分析D.命名實(shí)體識(shí)別2.關(guān)于詞袋模型（Bag-of-Words），以下描述錯(cuò)誤的是？A.忽略詞語(yǔ)在句子中的順序B.無(wú)法捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)C.常用于文本分類(lèi)任務(wù)的特征提取D.可以直接表示詞語(yǔ)的上下文信息3.在Word2Vec模型中，“跳字模型（Skip-gram）”的訓(xùn)練目標(biāo)是？A.根據(jù)中心詞預(yù)測(cè)上下文詞B.根據(jù)上下文詞預(yù)測(cè)中心詞C.根據(jù)前n個(gè)詞預(yù)測(cè)下一個(gè)詞D.根據(jù)句子預(yù)測(cè)主題分布4.以下哪種模型首次引入了自注意力機(jī)制（Self-Attention）？A.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）B.LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）C.TransformerD.GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練變換器）5.BERT模型的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)包括？A.掩碼語(yǔ)言模型（MLM）和下一句預(yù)測(cè)（NSP）B.情感分類(lèi)和機(jī)器翻譯C.命名實(shí)體識(shí)別和句法分析D.文本生成和問(wèn)答系統(tǒng)6.對(duì)于“中文分詞”任務(wù)，以下哪種方法屬于基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法？A.最大匹配法（正向/逆向）B.隱馬爾可夫模型（HMM）C.規(guī)則詞典匹配D.人工標(biāo)注分詞規(guī)范7.在計(jì)算兩個(gè)句子的語(yǔ)義相似度時(shí)，使用“余弦相似度”的前提是？A.句子必須轉(zhuǎn)換為等長(zhǎng)的向量表示B.句子長(zhǎng)度必須相同C.句子必須來(lái)自同一領(lǐng)域D.句子中的詞語(yǔ)順序必須一致8.以下哪種技術(shù)用于解決“OOV（未登錄詞）”問(wèn)題？A.詞干提取（Stemming）B.詞形還原（Lemmatization）C.子詞分詞（SubwordTokenization）D.停用詞過(guò)濾（StopwordRemoval）9.在序列標(biāo)注任務(wù)（如命名實(shí)體識(shí)別）中，CRF（條件隨機(jī)場(chǎng)）與LSTM的主要區(qū)別是？A.CRF是生成模型，LSTM是判別模型B.CRF能利用全局特征，LSTM依賴(lài)局部上下文C.LSTM需要人工設(shè)計(jì)特征，CRF自動(dòng)學(xué)習(xí)特征D.CRF處理連續(xù)值，LSTM處理離散值10.以下哪項(xiàng)是“指代消解（CoreferenceResolution）”的典型應(yīng)用場(chǎng)景？A.文本摘要中合并重復(fù)表述B.機(jī)器翻譯中的語(yǔ)序調(diào)整C.情感分析中的極性判斷D.文本分類(lèi)中的主題識(shí)別二、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述“詞向量（WordEmbedding）”的核心思想，并舉例說(shuō)明其與獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）的主要區(qū)別。2.解釋“注意力機(jī)制（AttentionMechanism）”在NLP中的作用，并說(shuō)明“多頭注意力（Multi-HeadAttention）”的優(yōu)勢(shì)。3.對(duì)比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型（如n-gram）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型（如LSTM）在建模長(zhǎng)距離依賴(lài)時(shí)的差異。4.列舉中文分詞的主要難點(diǎn)，并說(shuō)明基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法（如BiLSTM-CRF）的解決思路。5.說(shuō)明“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)（Pretrain-Finetune）”范式在NLP中的意義，并以BERT模型為例，簡(jiǎn)述其在下游任務(wù)中的適配過(guò)程。三、算法計(jì)算題（每題10分，共20分）1.給定語(yǔ)料庫(kù)：“我愛(ài)自然語(yǔ)言處理”“自然語(yǔ)言處理很有趣”“我愛(ài)學(xué)習(xí)”，假設(shè)采用加1平滑（LaplaceSmoothing）計(jì)算bigram概率（即P(w_i|w_{i-1})），請(qǐng)計(jì)算P(處理|自然語(yǔ)言)的值（要求寫(xiě)出計(jì)算步驟）。2.假設(shè)某句子的詞向量序列為X=[x1,x2,x3,x4]（每個(gè)xi為d維向量），使用自注意力機(jī)制計(jì)算其上下文表示。已知查詢(xún)（Query）、鍵（Key）、值（Value）的權(quán)重矩陣均為W_q,W_k,W_v（維度d×d），請(qǐng)推導(dǎo)注意力分?jǐn)?shù)矩陣A和輸出向量Z的計(jì)算公式（用矩陣運(yùn)算表示）。四、綜合應(yīng)用題（20分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的“用戶(hù)評(píng)論情感分析系統(tǒng)”，要求包含以下內(nèi)容：（1）系統(tǒng)的主要模塊及功能；（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟（針對(duì)中文評(píng)論）；（3）特征提取與模型選擇（需說(shuō)明選擇理由）；（4）模型評(píng)估指標(biāo)及優(yōu)化策略。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.D3.A4.C5.A6.B7.A8.C9.B10.A二、簡(jiǎn)答題1.詞向量核心思想：將詞語(yǔ)映射到低維連續(xù)向量空間，使得語(yǔ)義相近的詞語(yǔ)在空間中位置鄰近，捕捉詞語(yǔ)的語(yǔ)義和句法信息。與獨(dú)熱編碼的區(qū)別：獨(dú)熱編碼是高維稀疏的二進(jìn)制向量（如詞匯表大小為V，則向量長(zhǎng)度為V），僅表示詞語(yǔ)的存在性，無(wú)法反映語(yǔ)義關(guān)聯(lián)；詞向量是低維稠密向量（如100-300維），通過(guò)上下文學(xué)習(xí)得到，能捕捉詞語(yǔ)間的相似性（如同義詞“美麗”和“漂亮”的向量余弦相似度高）。2.注意力機(jī)制作用：在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，動(dòng)態(tài)分配不同位置的權(quán)重，使模型聚焦于關(guān)鍵信息（如翻譯中“蘋(píng)果”對(duì)應(yīng)“apple”時(shí)，注意力權(quán)重更高）。多頭注意力優(yōu)勢(shì)：通過(guò)多個(gè)獨(dú)立的注意力頭并行計(jì)算，捕捉不同子空間的上下文關(guān)聯(lián)（如語(yǔ)法依賴(lài)、語(yǔ)義相似性等），增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜模式的表達(dá)能力。3.傳統(tǒng)n-gram：基于滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)相鄰詞語(yǔ)的共現(xiàn)頻率，僅能建模有限長(zhǎng)度的依賴(lài)（如trigram僅考慮前2個(gè)詞），長(zhǎng)距離依賴(lài)（如“他說(shuō)……，但……”中的指代關(guān)系）無(wú)法捕捉，且存在數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。LSTM/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：通過(guò)記憶單元（如LSTM的細(xì)胞狀態(tài)）存儲(chǔ)長(zhǎng)距離信息，利用門(mén)控機(jī)制（輸入門(mén)、遺忘門(mén)）控制信息的保留與遺忘，能建模更長(zhǎng)的依賴(lài)關(guān)系（如句子開(kāi)頭的主語(yǔ)對(duì)結(jié)尾謂語(yǔ)的影響）。4.中文分詞難點(diǎn)：-歧義切分（如“乒乓球拍賣(mài)完了”可切為“乒乓球/拍賣(mài)/完了”或“乒乓球拍/賣(mài)完了”）；-未登錄詞（如新興網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)“破防”“躺平”）；-分詞規(guī)范不一致（如“北京大學(xué)”可切為“北京/大學(xué)”或“北京大學(xué)”）。BiLSTM-CRF解決思路：-BiLSTM（雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）捕捉上下文雙向信息（如前向的“乒乓”和后向的“球拍”），輸出每個(gè)位置的標(biāo)簽概率（如B-名詞、I-名詞、O-其他）；-CRF（條件隨機(jī)場(chǎng)）利用全局特征（如標(biāo)簽轉(zhuǎn)移概率，避免“B-名詞后接O-其他”的不合理轉(zhuǎn)移），修正LSTM的局部最優(yōu)問(wèn)題，提升分詞準(zhǔn)確性。5.預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式意義：通過(guò)大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練通用語(yǔ)言模型（如BERT），學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用表征，解決NLP任務(wù)中標(biāo)記數(shù)據(jù)少的問(wèn)題；微調(diào)時(shí)只需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)適配下游任務(wù)，降低模型訓(xùn)練成本。BERT適配下游任務(wù)：-分類(lèi)任務(wù)（如情感分析）：在BERT輸出層添加分類(lèi)器（如全連接層），使用[CLS]標(biāo)記的輸出作為句子表征；-序列標(biāo)注（如命名實(shí)體識(shí)別）：將每個(gè)token的輸出輸入到分類(lèi)層，預(yù)測(cè)實(shí)體標(biāo)簽；-問(wèn)答任務(wù)（如機(jī)器閱讀理解）：預(yù)測(cè)答案的起始和結(jié)束位置。三、算法計(jì)算題1.步驟1：統(tǒng)計(jì)所有bigram的原始計(jì)數(shù)。語(yǔ)料分詞后為：[我,愛(ài)],[愛(ài),自然語(yǔ)言處理],[自然語(yǔ)言處理,（結(jié)束）]（第一句）[自然語(yǔ)言,處理],[處理,很],[很,有趣],[有趣,（結(jié)束）]（第二句）[我,愛(ài)],[愛(ài),學(xué)習(xí)],[學(xué)習(xí),（結(jié)束）]（第三句）注：實(shí)際bigram應(yīng)按連續(xù)兩個(gè)詞切分，修正后正確分詞應(yīng)為（假設(shè)“自然語(yǔ)言處理”是4字詞，實(shí)際應(yīng)切為“我/愛(ài)/自然/語(yǔ)言/處理”等，但題目中可能簡(jiǎn)化為給定分詞結(jié)果，此處按題目原語(yǔ)料處理）：正確bigram列表（假設(shè)以空格分隔的詞為單位）：第一句：(我,愛(ài)),(愛(ài),自然語(yǔ)言處理)第二句：(自然語(yǔ)言,處理),(處理,很),(很,有趣)第三句：(我,愛(ài)),(愛(ài),學(xué)習(xí))總bigram類(lèi)型：(我,愛(ài))=2次，(愛(ài),自然語(yǔ)言處理)=1次，(自然語(yǔ)言,處理)=1次，(處理,很)=1次，(很,有趣)=1次，(愛(ài),學(xué)習(xí))=1次。步驟2：計(jì)算加1平滑后的概率。加1平滑公式：P(w_i|w_{i-1})=(C(w_{i-1},w_i)+1)/(C(w_{i-1})+V)，其中V是詞匯表大?。此锌赡艿暮罄m(xù)詞數(shù)量）。這里w_{i-1}是“自然語(yǔ)言”，其后續(xù)詞只有“處理”（C(自然語(yǔ)言,處理)=1）。C(w_{i-1})=C(自然語(yǔ)言)=1（“自然語(yǔ)言”作為前詞出現(xiàn)1次）。詞匯表V：所有可能的后續(xù)詞包括“愛(ài)”“自然語(yǔ)言處理”“處理”“很”“有趣”“學(xué)習(xí)”，共6個(gè)不同的詞（根據(jù)bigram的后項(xiàng)統(tǒng)計(jì)）。因此，P(處理|自然語(yǔ)言)=(1+1)/(1+6)=2/7≈0.2857。2.注意力分?jǐn)?shù)矩陣A：首先計(jì)算Q=XW_q，K=XW_k，V=XV_v（Q、K、V維度均為[4,d]）。注意力分?jǐn)?shù)A=softmax(QK^T/√d)（維度[4,4]，其中A[i][j]表示第i個(gè)位置對(duì)第j個(gè)位置的注意力權(quán)重）。輸出向量Z：Z=AV（維度[4,d]，每個(gè)位置的輸出是V的加權(quán)和，權(quán)重為A的對(duì)應(yīng)行）。四、綜合應(yīng)用題（1）系統(tǒng)主要模塊及功能-數(shù)據(jù)采集模塊：爬取用戶(hù)評(píng)論（如電商平臺(tái)、社交網(wǎng)絡(luò)），過(guò)濾廣告和重復(fù)內(nèi)容；-數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：清洗（去噪、去符號(hào)）、分詞、詞性標(biāo)注、停用詞過(guò)濾；-特征提取模塊：將文本轉(zhuǎn)換為向量（如詞向量、BERT表征）；-模型訓(xùn)練模塊：選擇深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、Transformer），使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練；-情感分類(lèi)模塊：對(duì)新評(píng)論輸出情感標(biāo)簽（如積極/消極/中性）；-結(jié)果可視化模塊：統(tǒng)計(jì)情感分布、高頻關(guān)鍵詞（如“滿(mǎn)意”“差”）。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理具體步驟（中文評(píng)論）-清洗：刪除HTML標(biāo)簽、特殊符號(hào)（如“★”“！”）、重復(fù)字符（如“好好好好”→“好”）；-分詞：使用結(jié)巴分詞或THULAC，結(jié)合領(lǐng)域詞典（如“快遞”“客服”）優(yōu)化；-詞性過(guò)濾：去除停用詞（如“的”“了”）和低頻詞（出現(xiàn)次數(shù)<3次）；-標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一大小寫(xiě)（如“Good”→“good”），處理網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)（如“絕絕子”→“很好”）；-序列填充：將文本截?cái)嗷蛱畛渲凉潭ㄩL(zhǎng)度（如128），適配模型輸入。（3）特征提取與模型選擇-特征提取：采用預(yù)訓(xùn)練詞向量（如Word2Vec、GloVe）或上下文詞向量（如BERT）。BERT更優(yōu)，因能捕捉上下文語(yǔ)義（如同一個(gè)“甜”在“蛋糕甜”和“回憶甜”中語(yǔ)義不同）。-模型選擇：優(yōu)先使用“BERT+全連接層”。理由：BERT通過(guò)雙向Transformer學(xué)習(xí)深度語(yǔ)義表征，預(yù)訓(xùn)練階段已掌握豐富語(yǔ)言知識(shí)，微調(diào)時(shí)僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可達(dá)到高準(zhǔn)確率；相比LSTM，BERT的自注意力機(jī)制更擅長(zhǎng)處理長(zhǎng)距離依賴(lài)（如評(píng)論中“雖然快遞慢，但產(chǎn)品質(zhì)量很好”的轉(zhuǎn)折關(guān)系）。（4）模型評(píng)估指標(biāo)及優(yōu)化策略-評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率（總體正確分類(lèi)比例）、F1值